暂无个人介绍
2024年06月
2024年05月
“AI黏土人”一夜爆火,图像生成类应用应该如何长期留住用户?
持续技术创新,探索AI如深度学习、GANs,优化用户体验,简化流程提升性能。
建立丰富内容生态,鼓励用户分享,合作艺术家提升品牌形象。
拓展应用场景至广告、游戏等领域,合作其他平台扩展用户基础。
重视数据安全与隐私保护,遵守法规,强化加密备份。
关注市场动态,深入理解用户需求,调整策略。
打造独特品牌文化,增强用户认同感,通过多种渠道提升知名度。
全面努力实现图像生成应用的长远发展。
为什么程序员害怕改需求?
需求变更的不确定性
需求变更需要在不断变化的需求中寻找解决方式,这增加了程序员的工作强度。
需求变更对设计的影响
需求变更会导致原有的设计不再适用,需要重新设计。这增加了工作量,还导致代码健壮性的下降。
需求变更对代码的影响
需要在已有的代码基础上进行修改,适应新的需求。会导致代码的复杂度增加,增加维护成本。
如何从零构建一个现代深度学习框架?
构建现代深度学习框架涉及理解深度学习原理,掌握Python及NumPy,设计框架结构包括数据处理、模型定义、训练和推理模块。实现功能如数据处理、模型定义、训练与推理,添加GPU加速、自动求导等优化,通过测试验证正确性。此外,编写文档并发布。
AI面试成为线下面试的“隐形门槛”,对此你怎么看?
AI面试虽能评估基础能力,但缺乏对候选人表情、语调和应答方式的理解,难以全面评价工作经验、团队协作和创新思维等复杂素质。技术局限性可能导致面试结果的不准确或偏差。
AI面试可能缺乏人际互动的温度。AI面试无法根据候选人的表情、语调、回答问题的方式等方面来了解候选人。
AI面试往往评估候选人的基本能力和素质,而无法全面了解其工作经验、团队合作能力和创新思维等更为复杂的素质。
技术局限性:AI技术的发展水平直接影响到AI面试官的表现。技术不够成熟或存在缺陷,会导致面试结果的不准确或偏差。
有键盘的代码注释,别有一番风味
你遇到过哪些触发NPE的代码场景?
识别NPE触发场景
代码审查:仔细检查所有对可能为null的对象的引用,确保在后续代码中正确处理了这些null值。
使用静态分析工具:IDEA或Eclipse都提供了静态代码分析工具,可以检测出潜在的NPE风险。
编写单元测试:编写针对可能产生NPE的代码路径的单元测试,确保在预期输入下代码能够正确处理null值。
处理NPE
在代码中添加检查,确保在访问对象属性或调用方法之前对象不为null。
使用空值对象模式来避免在代码中显式检查null。
持续集成和持续部署(CI/CD):利用CI/CD流程自动运行测试并捕获NPE等异常,以便在代码合并到主分支之前发现并修复问题。
在JS编程中有哪些常见的编程“套路”或习惯?
Promise和async/await简化异步控制流;遵循DRY原则减少代码冗余;应用设计模式如工厂、单例、观察者增强代码组织;通过单元测试和调试工具保证代码质量。
利用闭包:闭包是JavaScript的一个强大特性,可以用于封装私有变量和函数,实现更高级的功能,如数据隐藏和模块模式。
使用Promise和async/await处理异步操作:Promise和async/await使得异步编程更加简洁和易于理解,避免了回调地狱的问题。
代码复用与DRY原则:DRY原则即“Don't Repeat Yourself”,意味着我们应该避免重复的代码。可以通过封装函数、使用继承或组合等方式来实现代码复用。
利用设计模式:设计模式是解决特定问题的最佳实践。在JavaScript中,使用如工厂模式、单例模式、观察者模式等设计模式来优化代码结构。
进行代码测试和调试:使用单元测试、集成测试和功能测试来确保代码的正确性。同时,利用浏览器的开发者工具进行调试,找出并修复bug。
如何让系统具备良好的扩展性?
模块化设计降低系统耦合,便于复用;分层架构隔离变化,易于扩展维护;服务化实现松耦合、高内聚,通过网络接口提供核心功能;分布式数据库适应大数据量,支持水平扩展。
模块化:将系统分解为独立、可复用的模块,每个模块具有明确的职责和接口。各模块间通过接口进行通信,降低耦合度,使得添加、修改或替换模块时不影响其他部分。
分层设计:将系统划分为表现层、业务逻辑层、数据访问层等层次,每一层专注于特定任务。这种结构有利于隔离变化,当某一层需要扩展或升级时,只需改动该层内部,而不影响其他层。
服务化:将系统的核心功能抽象为独立的服务,通过网络接口提供服务。服务之间通过轻量级通信协议交互,实现松耦合和高内聚。
分布式数据库:根据数据规模和访问模式选择合适的分布式数据库系统,实现数据的水平扩展。
作为一个经典架构模式,事件驱动在云时代为什么会再次流行呢?
事件驱动架构在云时代复兴,得益于其在可扩展性、实时处理、资源优化、服务解耦、容错性和匹配现代开发实践方面的优势。它支持微服务,适应动态扩展,能处理大规模分布式应用;提供即时响应,适合实时场景;通过事件触发,优化资源使用,降低成本;降低服务间耦合,提升开发灵活性;具有天然容错性,保障高可用性;并与DevOps、微服务、FaaS和BaaS等理念相融合。这些特性使其在云环境中备受青睐。
在做程序员的道路上,你掌握了什么关键的概念或技术让你感到自身技能有了显著飞跃?
程序员成长的关键点包括:精通至少一种编程语言,掌握算法和数据结构,熟练使用Git进行版本控制,应用软件设计模式,实践测试驱动开发,理解OOP,熟悉SDLC,掌握数据库和网络知识,了解操作系统原理,学习云计算和容器化,实现CI/CD,掌握敏捷开发方法,进行代码审查和重构,以及理解基本安全概念。这些技能通过理论与实践结合,能显著提升编程能力。
在图像处理应用场景下,Serverless架构的优势体现在哪些方面?
弹性伸缩:Serverless架构可以根据实际需求自动进行资源的伸缩,无需手动管理服务器。
快速部署:Serverless架构提供了快速部署的能力,开发者可以迅速将图像处理代码部署到生产环境中。
按需付费:Serverless架构采用按需付费的模式,可以帮助开发者更好地控制成本,避免资源的浪费。
如何处理线程死循环?
处理线程死循环方法包括:1) 日志记录,细致监控关键代码执行和线程状态,便于异常时分析问题;2) 设立超时机制,当代码执行超过预设时间,自动中断线程;3) 遵循良好编码规范,编写清晰简洁的代码,减少复杂逻辑,降低死循环风险。
定位线程死循环,在代码中添加详细的日志记录,记录关键代码段的执行情况和线程状态。当出现死循环时,分析日志可以帮助找到问题所在。
在可能出现死循环的代码段中添加超时机制,当执行时间超过预设阈值时,强制中断线程的执行。
遵循良好的编码规范,保持代码清晰、简洁和易于维护,避免使用过于复杂的逻辑和结构,降低出错的可能性。
如何写出更优雅的并行程序?
选择合适的并行策略,如数据并行、任务并行、流水线并行等。根据任务的特性和计算环境,选择合适的并行策略。
确保数据的正确性和一致性,在并行环境中,为了避免同时访问和修改同一份数据,使用同步机制,如锁、信号量等,来确保在任何时刻只有一个任务可以访问数据,并且注意避免死锁的情况。
使用专门的工具和技术来调试并行程序,如并行调试器、性能分析器等。
你认为一个优秀的技术PM应该具备什么样的能力?
优秀的技术PM不仅要懂项目管理的方法论,还要对技术有足够的理解和敏感度。
沟通能力,技术PM需要频繁地与团队成员、客户以及其他利益相关者沟通。要确保信息的准确传递,并能够调动团队的积极性,解决冲突,构建良好的工作氛围。
保持好奇心和学习能力,能够快速适应新技术和新趋势,对于成为一个优秀的技术PM来说至关重要。
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?
大模型在处理长文档时对信息的深度和广度理解具有重要意义,这有助于提供更加深入和准确的分析结果。免费开放的功能使得更多的人能够接触到先进的AI技术,有助于推动科技知识的普及和教育的发展。
在这些预期的利好中,最期待看到的功能:
能够自动从长文档中提取核心信息和关键点,为用户节省时间。
对于数据密集型文档,能够提供图表分析、趋势预测等高级数据处理功能。
你的数据存储首选网盘还是NAS?
网盘
主要优势在于易于访问和分享数据,只需一个互联网连接,就可以在任何设备上访问存储在网盘上的文件。此外,网盘通常还提供了数据同步和备份的功能,方便用户在多个设备之间保持数据的一致性。
程序员为什么不能一次性写好,需要一直改Bug?
代码优化:实现功能后,代码的性能或可维护性随着科技发展有改进的空间。涉及到算法的优化、代码重构或引入新的技术,需要对现有代码进行修改。
帮助生成编写特效
人机交互革命:大模型如何提升我们与机器沟通的自然性和智能化程度?
大模型在人机交互方面的革命主要体现在自然语言处理和生成能力的提升实现更自然、流畅的人机交互。
计算范式革命:大模型如何影响现有的计算模式,并推动新一代计算技术的演进?
大模型推动了计算资源的优化和整合。由于大模型需要处理海量的数据和复杂的计算任务,因此需要更强大的计算能力和存储资源,促使云计算、边缘计算等新型计算模式的兴起,实现了计算资源的灵活调度和高效利用。
认知协作革命:大模型将如何使人类和机器在认知任务上更紧密地协作?
大模型快速获取并整合大量知识,帮助人类在认知任务中作出决策和解决问题。具有较强的创新和创造能力,可以根据人类的需求生成新的想法、设计和解决方案。
你用体验过用通义千问自己写代码、跑代码吗?体验如何?
使用过,但感觉还是有些难以理解的地方。总体感受还可以,希望更加智能化