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  • 发表了文章 2024-05-15

    AI编程发展历史回顾：从孕育到普及的演进轨迹

  • 发表了文章 2024-05-15

    量子计算与神经形态计算：区别、联系及未来潜力对比

  • 发表了文章 2024-05-15

    如何成为一名优秀的技术PM

  • 发表了文章 2024-05-15

    程序员的“Bug之旅”：为何无法一次性写出完美代码？

  • 发表了文章 2024-05-15

    AI编程发展预测：未来趋势与潜在变革

  • 发表了文章 2024-05-15

    GitHub：代码世界的来世今生

  • 发表了文章 2024-05-15

    线程死循环定位与处理：精准定位，妥善处理，预防为先

  • 发表了文章 2024-05-15

    为何程序员在编写程序时难以一次性将所有代码完美无瑕地完成，而是需要经历反复修改Bug的过程？

  • 发表了文章 2024-05-15

    HTTP/2与HTTP/3：互联网传输协议的新旧交替

  • 发表了文章 2024-05-15

    HTTP/3：下一代网络传输协议的崛起

  • 发表了文章 2024-05-15

    事件驱动架构在云时代的再度流行

  • 发表了文章 2024-05-15

    编程之路上的飞跃：那些让我技能显著提升的关键概念与技术

  • 发表了文章 2024-05-15

    通义灵码回答：如何看待首个 AI 编程助手入职科技公司？

  • 发表了文章 2024-05-15

    Serverless架构在图像处理中的优势探讨

  • 发表了文章 2024-05-15

    网盘与NAS：数据存储的两大选择

  • 发表了文章 2024-05-15

    阿里云PAI-EAS算法服务挑战赛：开启AI新时代

  • 发表了文章 2024-05-15

    React 简介与环境搭建

  • 发表了文章 2024-05-15

    React源码解析-JSX

  • 发表了文章 2024-05-15

    引领语言模型应用的新篇章

  • 发表了文章 2024-05-15

    揭秘AI新趋势：PAI-DSW与LangChain的完美结合——打造知识问答机器人的全新体验

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  • 回答了问题 2024-06-26

    如何避免“写代码5分钟，调试2小时”的尴尬？

    提前规划与设计：在编写代码之前，花时间规划你的项目结构、模块划分以及关键算法的设计。这可以通过绘制流程图、编写伪代码或使用UML图来实现。良好的前期设计能够减少后期因架构不合理导致的大规模重构。

    代码复用与模块化：尽量利用已有的库和框架来避免重复造轮子。将功能分解成小的、可重用的模块，每个模块负责单一职责。这样不仅易于理解和测试，也能减少出错的可能性。

    编写自解释的代码：给变量、函数和类命名时要清晰明了，让代码尽可能自解释。合理使用注释来说明复杂的逻辑或算法，但要避免过度注释，因为清晰的代码本身就是最好的文档。

    遵循编码规范：遵循团队或项目的编码规范，如PEP8（Python）、Google Java Style Guide等，可以使代码风格统一，便于他人阅读和审查，减少理解上的误差。

    单元测试与TDD：采用测试驱动开发（TDD）策略，先写测试再写代码，可以确保每一小块功能都按预期工作。即使不是严格遵循TDD，也要确保对关键逻辑编写充分的单元测试，这能在修改代码后迅速发现回归错误。

    持续集成/持续部署（CI/CD）：设置自动化测试和部署流程，每当你提交代码时，自动运行测试套件并检查代码质量。这有助于及早发现问题，避免在最后阶段才发现严重错误。

    代码审查：定期进行代码审查，无论是正式的还是非正式的，都能帮助发现潜在的错误和不良设计，同时促进团队成员之间的知识共享。

    学会使用调试工具：熟练掌握IDE中的调试工具，如断点、步进执行、查看变量值等功能，可以帮助你更快地定位问题。

    避免长时间连续编码：长时间不间断编码容易导致疲劳和注意力下降，适时休息，保持头脑清醒，有时问题的答案会在不经意间浮现。

    持续学习：技术不断进步，新的工具、框架和技术层出不穷。保持好奇心，学习并尝试新的编程技巧和最佳实践，可以不断提升自己的编码效率。

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  • 回答了问题 2024-05-21

    为什么程序员害怕改需求？

    程序员害怕改需求的原因有多种，以下是其中一些主要的因素：

    项目时间和预算压力：软件开发项目通常有严格的时间表和预算限制。当需求发生变化时，这可能会导致项目延期和预算超支。程序员需要在有限的时间内调整代码和测试，这可能会带来额外的工作量和压力。
    已完成的工作需要重新做：当需求发生变化时，已经编写和测试的代码可能需要重新编写或修改。这不仅浪费了之前的时间和努力，还可能引入新的错误和bug。
    复杂性增加：新的需求可能会增加软件的复杂性，导致更多的代码、更多的测试、更复杂的逻辑和更高的维护成本。这可能会使项目变得更加难以管理和维护。
    与预期不符：程序员可能已经对原始需求有了深入的理解和计划，当需求发生变化时，他们可能需要重新调整自己的思路和工作方式，这可能会带来额外的困难和挑战。
    沟通问题：需求变化可能源于客户、产品经理、项目经理或其他利益相关者。如果沟通不畅或存在误解，程序员可能会接收到不完整、不准确或模糊的需求，这可能会导致开发过程中的问题。
    测试和维护难度：每次需求变化都可能影响软件的稳定性和可靠性。程序员需要确保新的代码与现有代码兼容，并且需要进行额外的测试以确保软件的质量和性能。此外，频繁的需求变化也可能增加软件维护的难度和成本。
    技术债务：当需求变化导致代码库变得混乱和难以维护时，就会产生技术债务。这可能会使项目变得更加复杂和昂贵，并且可能需要投入更多的时间和资源来解决。
    个人压力：对于许多程序员来说，他们可能对自己的代码和解决方案有很高的期望。当需求发生变化时，他们可能会感到沮丧、焦虑或失望，因为他们需要放弃之前的努力和成果。
    因此，为了避免这些问题，项目团队需要建立良好的沟通机制、制定明确的需求变更流程、进行充分的测试和评估，并确保所有利益相关者都参与并理解项目的目标和方向。

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  • 回答了问题 2024-05-21

    AI技术对开发者的职业天花板是提升还是降低？

    AI技术对开发者的职业天花板通常是提升的。

    随着AI技术的不断发展和应用，开发者需要不断学习和掌握新的知识和技能，以便更好地利用AI技术来开发更高效、更智能的应用。这种不断学习和提升的过程，使得开发者的职业能力和价值得到进一步提升，从而拓宽了他们的职业发展空间。

    此外，AI技术的应用也带来了许多新的职业机会和领域，如机器学习工程师、数据科学家、AI产品经理等。这些新的职业机会为开发者提供了更多的选择和发展空间，进一步提升了他们的职业天花板。

    然而，这也要求开发者保持敏锐的洞察力和持续学习的能力，以应对不断变化的技术环境和市场需求。因此，对于开发者来说，AI技术既是机遇也是挑战，只有不断学习和提升，才能在这个快速发展的领域中保持竞争力。

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  • 回答了问题 2024-05-21

    如何评价 OpenAI 最新发布支持实时语音对话的模型GPT-4o？

    OpenAI最新发布的GPT-4o模型在多个方面都具有显著的优势和特性，以下是对其的评价：

    全能输入输出：GPT-4o能够接受文本、音频和图像的任意组合作为输入，并生成相应的文本、音频和图像输出。这种全能性使得GPT-4o能够处理更为复杂和多样化的任务，如实时翻译、图像描述生成等。
    快速响应：GPT-4o的响应速度非常快，音频输入的时间仅为232毫秒至320毫秒，与人类对话反应速度一致。这使得GPT-4o能够实时地进行语音对话和交互，大大提高了用户体验。
    实时推理能力：GPT-4o能够实时对文本、音频和图像进行推理，其响应时间几乎达到人类水平。这种实时推理能力使得GPT-4o能够处理需要即时反馈的应用场景，如在线问答、语音助手等。
    端到端模型：GPT-4o采用一个综合了文本、图像和音频的端到端新模型，所有输入和输出都由同一个神经网络处理。这种设计减少了信息丢失，提高了准确性，并且使得GPT-4o能够更好地理解和生成多模态数据。
    语言支持：GPT-4o支持50多种语言，这使得它能够服务于更广泛的用户群体。无论用户来自哪个国家或地区，都能够使用自己熟悉的语言与GPT-4o进行交互。
    记忆功能：GPT-4o具有记忆功能，可以从之前与用户的对话中学习，并根据之前的经验进行更好的回答和建议。这种记忆功能使得GPT-4o能够更加智能地与用户进行交互，提高用户满意度。
    实时翻译能力：GPT-4o还具有实时翻译能力，可以将用户输入的文本或语音翻译成其他语言，这对于跨国交流和文化交流具有重要意义。

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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？

    架构设计之初要很好的理解业务，把握产品和技术未来走向，才能更好的选型、制定方向

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  • 回答了问题 2024-04-26

    在JS编程中有哪些常见的编程“套路”或习惯？

    开闭原则不错，可以做到高内聚低耦合，扩展维护都方便

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  • 回答了问题 2024-04-20

    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？

    掌握面向对象编程与设计模式，编程之路更宽广！

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  • 回答了问题 2024-04-20

    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？

    事件驱动架构流行，因其实时响应、高扩展性与解耦优势契合云时代需求。

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  • 回答了问题 2024-04-10

    如何写出更优雅的并行程序？

    写出优雅并行程序的关键在于合理分解任务、有效同步数据、智能分配资源，确保并行性与正确性并重，以简洁高效的代码实现高性能计算。

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  • 回答了问题 2024-04-10

    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需具备技术洞察力、团队管理力、风险应对力及沟通协调力，确保项目高效高质完成。

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  • 回答了问题 2024-04-10

    在图像处理应用场景下，Serverless架构的优势体现在哪些方面？

    Serverless架构助力图像处理，弹性伸缩、低延迟且经济高效。

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  • 回答了问题 2024-04-10

    如何处理线程死循环？

    线程死循环定位与处理：精准定位，妥善处理，预防为先

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  • 回答了问题 2024-04-10

    如何看待首个 AI 程序员入职科技公司？

    image.png

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  • 回答了问题 2024-03-29

    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？

    通义千问升级利好显著，期待更多精准、多语言功能。

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  • 回答了问题 2024-03-29

    你的数据存储首选网盘还是NAS？

    普通用户还是网盘方便点

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  • 回答了问题 2024-03-22

    如何优雅的进行入参数据校验？

    业务逻辑关键节点、外部接口调用、安全敏感操作、数据库操作、性能关键路径

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  • 回答了问题 2024-03-22

    你体验过让大模型自己写代码、跑代码吗？

    通义千问在生成代码方面的质量也相当高。它不仅能够生成正确的代码，还能够考虑到代码的可读性和可维护性，使生成的代码更易于理解和修改。此外，通义千问还能够根据我的需求进行代码的优化，提升代码的性能和效率。

    在跑代码方面，通义千问同样表现出色。它能够自动配置和运行代码所需的环境，无需我手动进行繁琐的配置工作。这节省了我大量的时间，让我能够更快速地验证代码的正确性和效果。

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  • 回答了问题 2024-03-22

    如何看待云原生数据库一体化的技术趋势？

    在业务处理分析一体化的背景下，开发者面临的主要挑战在于如何平衡OLTP（在线事务处理）和OLAP（在线分析处理）数据库的技术需求与选型。OLTP系统注重实时性、稳定性和高并发处理能力，而OLAP系统则强调数据分析的复杂性和深度。因此，在选型过程中，开发者需要综合考虑业务需求、数据规模、性能要求以及成本等因素。

    首先，开发者需要明确业务需求。不同的业务场景对数据库的需求各不相同。例如，对于实时性要求较高的交易系统，OLTP数据库更为适用；而对于需要进行复杂数据分析的决策支持系统，OLAP数据库则更具优势。因此，在选型前，开发者需要深入了解业务场景，明确数据库的使用目的和性能要求。

    其次，开发者需要考虑数据规模。随着业务的发展，数据量可能会迅速增长。OLAP系统通常需要处理大量的历史数据，因此对数据存储和计算资源的需求较高。而OLTP系统则更注重实时数据处理和快速响应时间。因此，在选型时，开发者需要根据数据规模来评估不同数据库系统的性能和扩展能力。

    此外，性能要求也是选型过程中的重要考虑因素。OLTP系统需要支持高并发、低延迟的事务处理，以确保系统的稳定性和实时性。而OLAP系统则需要支持复杂的数据分析和查询操作，以满足决策支持的需求。因此，在选型时，开发者需要关注数据库系统的性能指标，如吞吐量、响应时间、并发用户数等，以确保所选数据库能够满足业务性能要求。

    最后，成本也是选型过程中不可忽视的因素。不同的数据库系统具有不同的价格体系，包括软件许可费、硬件投入、维护成本等。开发者需要根据公司的预算和长期发展规划来评估不同数据库系统的成本效益。

    在平衡OLTP和OLAP数据库的技术需求与选型时，开发者可以考虑采用一体化数据库技术解决方案。这类解决方案通过将OLTP和OLAP功能集成到同一个数据库系统中，简化了数据处理流程，提高了业务的灵活性和效率。例如，一些先进的数据库系统提供了无缝整合OLTP和OLAP的功能，通过Zero-ETL技术实现数据的自动搬迁和增量同步，从而降低了数据处理的复杂性和成本。

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  • 回答了问题 2024-03-17

    程序员为什么不能一次性写好，需要一直改Bug？

    问题复杂性的本质：许多编程问题，尤其是那些涉及复杂系统或大量数据交互的问题，本身就具有内在的复杂性。即使程序员在设计之初尽力思考全面，也可能难以预见到所有的边界条件和异常情况。这种复杂性使得一次性写出无缺陷的代码变得极为困难。

    人类认知的局限性：程序员在编写代码时，其思维过程受限于自身的知识、经验和认知能力。即使是最优秀的程序员，也可能在某些情况下漏掉一些重要的细节或考虑不周。此外，编程过程中的一些决策可能基于不完整的信息或不确定的假设，这也可能导致后期出现Bug。

    代码之间的依赖关系：在大型项目中，代码的各个部分之间通常存在复杂的依赖关系。修改一个部分的代码可能会影响到其他部分，这种“牵一发而动全身”的现象使得一次性完成所有代码变得不切实际。即使某个模块在单独测试时表现良好，当与其他模块集成时也可能出现新的问题。

    测试的不完全性：测试是发现Bug的重要手段，但测试本身也存在局限性。测试人员可能无法覆盖所有的代码路径和边界条件，尤其是在面对大量代码和复杂逻辑时。此外，一些Bug可能只在特定的环境或条件下出现，这使得它们更难被发现和修复。

    技术更新和变化：编程语言和工具的不断更新也可能导致代码出现问题。新的版本可能引入新的特性或修改现有的行为，这可能导致原本工作正常的代码在新环境中出现故障。

    由于上述原因，仍需要投入大量时间和精力在后期的调试与维护上。这也是软件开发过程中的一个正常且必要的阶段，通过不断的迭代和优化，可以提高代码的质量和稳定性。

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  • 回答了问题 2024-03-17

    使用ecs可以哪些搭建好玩的应用？

    在线学习平台
    智能家居控制系统
    大数据分析平台
    VR应用
    游戏服务器
    内容管理系统（CMS）

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