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擅长的技术

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通用技术能力：
  • Java
    初级

    能力说明：

    了解变量作用域、Java类的结构，能够创建带main方法可执行的java应用，从命令行运行java程序；能够使用Java基本数据类型、运算符和控制结构、数组、循环结构书写和运行简单的Java程序。

    获取记录：

    • 2023-08-01 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2023-08-01 在 大学考试 Java开发初级 大学/社区用户通过技能测试
  • Python
    初级

    能力说明：

    了解Python语言的基本特性、编程环境的搭建、语法基础、算法基础等，了解Python的基本数据结构，对Python的网络编程与Web开发技术具备初步的知识，了解常用开发框架的基本特性，以及Python爬虫的基础知识。

    获取记录：

    • 2023-09-17 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2023-09-17 在 大学考试 Python初级能力 大学/社区用户通过技能测试
云产品技术能力：

阿里云技能认证

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2023年08月

  • 08.01 16:52:23
    发表了文章 2023-08-01 16:52:23

    Python OJ题经典字符串操作——大小写转换

    本文介绍了如何使用Python中的 str.swapcase() 方法对字符串进行大小写转换，并提供了一道相关的题目及解题过程。
  • 08.01 16:49:28
    发表了文章 2023-08-01 16:49:28

    信息学奥赛 如何在整数数组中寻找两数之和等于给定目标值

    本文介绍了在整数数组中寻找两个数之和等于给定目标值的问题，提供了两种解法：暴力法和哈希表法。通过比较两种解法的时间复杂度，指出了哈希表法更为高效。
  • 08.01 16:47:00
    发表了文章 2023-08-01 16:47:00

    Python OJ题典例：判断回文串

    本文介绍了如何判断一个字符串是否是回文串，通过使用双指针的方法，对称比较字符串的首尾字符，判断是否相同，从而得出结果。同时，还提供了一些解题技巧，帮助读者更好地理解和应用该方法。
  • 08.01 16:44:57
    发表了文章 2023-08-01 16:44:57

    信息学奥赛 试除法：高效筛选素数的算法

    本文介绍了在Python代码中如何使用试除法高效筛选素数。
  • 08.01 16:42:48
    发表了文章 2023-08-01 16:42:48

    解密经典数学问题：跳马问题的DFS解法

    本文介绍了跳马问题的背景和解析，并提供了一种基于DFS的解题思路。通过详细的代码实现和解题技巧的讲解，读者能够对跳马问题有更深入的理解和掌握。
  • 08.01 16:38:12
    发表了文章 2023-08-01 16:38:12

    Python OJ题典型算法：字符型数据与ASCII码详解

    本文介绍了字符型数据与ASCII码的相关知识，包括ASCII码的基本概念和原理，以及如何将字符转换为对应的ASCII码。同时，还提供了示例代码和解题技巧，帮助读者更好地理解和运用这些知识。

2023年07月

  • 07.30 17:32:46
    发表了文章 2023-07-30 17:32:46

    Python OJ题典例：【信息奥赛一本通】地球人口承载力估计-T1005

    本文介绍了地球人口承载力估计的问题，通过给定的资源量和年限，计算了地球最多能够养活的人口数量。是一道典型的算法例题。
  • 07.30 17:25:28
    发表了文章 2023-07-30 17:25:28

    Python OJ题典例：电影票价

    本文介绍了如何计算给定数量的小朋友观影的总票价。通过乘法运算，我们可以得到每位小朋友的票价，并累加得到总票价。这是一道适合初学者练习的Python编程题。
  • 07.30 17:21:25
    发表了文章 2023-07-30 17:21:25

    Python OJ题典型：链表反转的迭代和递归

    本文介绍了如何使用迭代和递归两种方法来实现链表的反转。通过详细的解题思路和代码实现，帮助读者理解链表反转的原理和实现方式。
  • 07.30 17:18:01
    发表了文章 2023-07-30 17:18:01

    Python OJ题典型算法：最长公共子序列

    本文介绍了动态规划算法在解决最长公共子序列问题中的应用。通过详细的解题思路和代码实现，展示了如何利用动态规划算法高效地求解最长公共子序列的长度。这些技巧和方法对于理解和掌握动态规划算法以及解决其他类似问题具有重要意义。
  • 07.30 17:14:20
    发表了文章 2023-07-30 17:14:20

    Python OJ题典例算法：最大子序和

    本文介绍了使用动态规划思想解决最大子序和问题，并通过遍历数组的方式来求解。动态规划将问题拆分为多个阶段，通过前一阶段的最优解推导当前阶段的最优解。通过定义状态转移方程和初始条件，可以高效地求解最大子序和问题。
  • 07.30 17:06:32
    发表了文章 2023-07-30 17:06:32

    Python OJ题典例：两数之和

    本文介绍了解决两数之和问题的思路和方法。相信阅读后将对两数之和问题有更深入的理解。
  • 07.25 19:16:08
    回答了问题 2023-07-25 19:16:08

    有什么暗号可以证明你是程序员？

    踩0 评论0
  • 发表了文章 2025-05-04

    Python：蓝牙心率广播设备监测（BLE 心率监测器）技术解析与实现

  • 发表了文章 2024-05-15

    探索2FA双因素认证与TOTP时间同步一次性密码

  • 发表了文章 2024-05-15

    Python 快速排序：原理、使用场景与实现方法

  • 发表了文章 2024-05-15

    基于函数计算3.0 Stable Diffusion Serverless API 的AI艺术字头像生成应用搭建与实践的报告

  • 发表了文章 2024-05-15

    Python 插入排序：原理、使用场景与实现方法

  • 发表了文章 2024-05-15

    时间复杂度在编程中的应用与实例分析

  • 发表了文章 2024-05-15

    竞赛编程中分析时间复杂度与空间复杂度的重要性

  • 发表了文章 2024-05-15

    Python OJ题：快速求出现次数最多的数字

  • 发表了文章 2024-05-15

    Python 选择排序：原理、使用场景与实现方法

  • 发表了文章 2024-05-15

    Python 冒泡排序：原理、使用场景与实现方法

  • 发表了文章 2023-09-17

    JDK21新特性

  • 发表了文章 2023-08-01

    Python OJ题经典字符串操作——大小写转换

  • 发表了文章 2023-08-01

    信息学奥赛 如何在整数数组中寻找两数之和等于给定目标值

  • 发表了文章 2023-08-01

    Python OJ题典例：判断回文串

  • 发表了文章 2023-08-01

    信息学奥赛 试除法：高效筛选素数的算法

  • 发表了文章 2023-08-01

    解密经典数学问题：跳马问题的DFS解法

  • 发表了文章 2023-08-01

    Python OJ题典型算法：字符型数据与ASCII码详解

  • 发表了文章 2023-07-30

    Python OJ题典例：【信息奥赛一本通】地球人口承载力估计-T1005

  • 发表了文章 2023-07-30

    Python OJ题典例：电影票价

  • 发表了文章 2023-07-30

    Python OJ题典型：链表反转的迭代和递归

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  • 回答了问题 2024-04-26

    如何看待首个 AI 程序员入职科技公司？

    1.不错 可以分析出原因 2.第一点 对于主流编程语言 Java Kotlin Python的能力都不错，但在某些专业领域，比如编写我的世界游戏的扩展（Mod），二次开发时，对逻辑理解不够透彻，实际使用体验不如Github Copilot 可能是在Github这部分的开源项目比较多吧。 第二点 在分析报错的时候表现不是很好，有的时候无法准确定位到错误发生的位置，并给出修改建议，修改后可能不符合原来的需求。 第三点 对于Harmony OS 特别是轻鸿蒙，比如手表应用代码的理解和编写个人感觉毫无训练，对SDK没有任何参考性，这点希望可以加强（其他的AI工具也是一样） 第四点 问答的输出实在是太慢了，等不及 其他体验都很不错 希望能够继续优化加强！
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  • 回答了问题 2024-04-26

    如何让系统具备良好的扩展性？

    在系统设计之初融入可扩展性的理念和技术手段，关键在于采用模块化、松耦合、分布式以及抽象化的架构设计原则。更重要的是理解业务发展预期，还需要熟悉各种先进的架构模式和技术工具 模块化设计：系统应划分为多个独立的模块，每个模块负责特定的功能，模块间通过清晰、稳定的接口进行交互。这样在需要扩展系统时，只需针对特定模块进行升级或增加新的模块，而不会影响到整个系统的稳定运行。 松耦合设计：降低模块间的依赖关系，使得各个组件可以独立开发、部署和扩展。例如，使用消息队列解耦服务间的直接调用，使得各服务在扩展时互不影响。 分布式架构：利用分布式计算和存储技术，将系统部署在多台服务器上，通过负载均衡策略，实现横向扩展以应对用户量和数据量的增长。同时，分布式架构也能提高系统的可用性和容错性。 抽象化设计：包括数据访问层的抽象（如ORM）、服务接口的抽象（API设计）等，使得系统能够灵活地切换底层实现，方便未来的技术选型和扩展。 微服务架构：将大型单体应用拆分成一组小型、相互独立的服务，每个服务运行在其自己的进程中，服务之间通过轻量级的方式通信，便于单独开发、部署、扩展和维护。 云原生技术：利用容器化（如Docker）、服务网格（如Istio）、Kubernetes等云原生技术，能够自动化处理服务部署、扩展、故障恢复等问题，极大地提升了系统的可扩展性和运维效率。 预估并预留扩展点：在设计时预见可能的瓶颈和扩展需求，预先规划好扩展方案，比如数据库读写分离、分库分表、缓存策略、搜索引擎等，以便在需要时快速实现扩展。
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  • 回答了问题 2024-04-05

    通义千问升级后免费开放 1000 万字长文档处理功能，将会带来哪些利好？你最期待哪些功能？

    希望能工开放Agent功能，支持联网操作，比如实现某个地方的帖子自动转发（比如把在即刻平台发布的帖子推送到Twitter？）其他基本没有问题了，很不错
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  • 回答了问题 2024-02-18

    如果用你的专业送上新春祝福，会是什么样的？

    在这个01与10交织的世界里，愿你新的一年里bug像二进制的0一样稀少，代码犹如精简版的程序，高效且无冗余；项目如同优雅的算法，运行得既准确又迅速。 在新的一年里，愿你的IDE永不崩溃，编译器永远友好，Git总是顺利合并，从不出现冲突。数据库查询总能秒回，服务器永不宕机，上线操作一切顺利，需求变更如优化常量，轻松应对。 新的一年，愿你的生活有诗意也有远方，有代码也有欢笑，有加班也有休闲。希望你们在追求技术巅峰的同时，也能享受生活的美好。Happy New Year，愿每一位程序员朋友在新的一年中，编程愉快，生活更精彩！ 最后，用一句“Hello, World!”开启你们新的一年，愿你们新的一年里，创造出更多的“Hello, World”！
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  • 回答了问题 2024-01-11

    自驱学习VS激励学习，你更倾向于哪种？

    我更倾向于自驱学习。自驱学习就是指学习者自己产生内在的动力和动机，积极主动地投入到学习和探索中。相比之下，激励学习则是通过外部激励因素，如奖励、竞争等来激发学习者的学习动力。 在我看来，自驱学习更符合人类内心深处的需求和动机，它能够让学习者真正地感受到学习的乐趣和意义，从而更加持久和深入地投入到学习中。自驱学习不仅能够提高学习者的学习效率和学习质量，还能够培养学习者的自主学习和终身学习的能力，从而更好地应对不断变化的世界。 此外，自驱学习也更加适应现代社会对于知识和技能的需求。随着科技的不断进步和社会的发展，知识和技能的重要性越来越突出，人们需要不断地学习和更新自己的知识和技能。自驱学习能够帮助人们更好地适应这种变化，不断地提升自己的能力和价值。 通过培养学习者的内在动力和自主性，让学习者真正地感受到学习的乐趣和意义，从而更好地应对不断变化的世界。我们可以适时地借助外部激励因素来激发学习者的动力和积极性，但不应该过度依赖外部激励，而是应该注重培养学习者的自驱学习能力。
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  • 回答了问题 2023-09-17

    如果AI也能参加亚运会.....

    如果本次亚运会有 AI 竞赛项目，那会是什么项目？ 自动驾驶赛车：AI 可以用于自动驾驶赛车，通过学习和模拟人类驾驶员的反应和决策，提高赛车的速度和稳定性。 机器人足球比赛：AI 可以用于机器人足球比赛，让机器人能够自主地控制球的运动和传球，增加比赛的观赏性和难度。 AI 裁判员：AI 可以用于体育比赛的裁判员工作，通过图像识别和数据分析技术，判断比赛中的各种违规行为和争议判罚。 AI 运动员训练师：AI 可以用于运动员的训练师工作，通过分析运动员的数据和动作，提供个性化的训练计划和指导，帮助运动员提高技术水平。 AI 观众体验增强：AI 可以用于提升观众的观赛体验，例如通过虚拟现实技术，让观众身临其境地感受比赛现场的氛围和紧张感。 如果 AI 也能参加亚运会，TA 会在什么项目上大放异彩？ 电子竞技：AI 在电子竞技领域已经表现出色，例如在《星际争霸II》游戏中，AI 选手已经战胜了顶尖的职业选手。因此，AI 可能会在电子竞技项目中发挥重要作用，例如参与电子竞技游戏的操作、策略制定等。 AI 辅助运动训练：AI 可以通过分析运动员的动作和数据，提供个性化的训练计划和指导，帮助运动员提高技术水平。例如在田径项目中，AI 可以分析运动员起跑姿势、步伐频率等数据，提供优化建议。 AI 医疗监测与康复：AI 可以在医疗监测和康复领域发挥作用，例如通过智能设备对运动员的身体状态进行实时监测和分析，提供个性化的康复计划和指导。 AI 语音助手：AI 可以作为一个认知智能模型语音助手，为运动员提供语言翻译、信息查询等服务，帮助他们更好地适应比赛环境和交流需求。 AI 数据分析与预测：AI 可以通过对历史数据和当前情况进行分析和预测，为教练团队提供战术建议和决策支持，帮助他们制定更有效的比赛策略。
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  • 回答了问题 2023-07-25

    有什么暗号可以证明你是程序员？

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