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AI编程两年走完四个阶段,Java程序员该升级什么能力?
AI编程已从“行内补全”跃迁至“工程化交付”,历经补全、生成、Agent、工程化四阶段。核心不再比速度,而在于开发者能力模型能否同步进化——从“会写”转向“会判、会改、会控”。Java工程师尤需强化需求定义、架构判断与质量兜底能力。
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17天前
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Arthas classloader + sc 实战:JVM 类加载与手动加载
ClassNotFoundException 不一定是类不存在。Arthas classloader 和 sc,查 JVM 加载了哪些类、手动加载没加载的类
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18天前
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Claude Opus 5 全新发布,7 大项目实测,夯还是拉?半价吊打 Fable 5?
Claude Opus 5 模型全新发布,只用一半的价格,追平 Claude Fable 5 旗舰模型?我用 7 个实战项目测评 AI 编程能力,前端、后端和全栈开发能力如何?看到最后的例子我惊呆了
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18天前
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列表推导式一用就爽?大数据量下它把我服务器内存榨干了,原来生成器才是yyds
本文通过一次线上内存告警事故,生动揭示列表推导式与生成器表达式的本质差异:前者一次性加载全部数据,易致内存爆满;后者惰性求值、逐项处理,内存占用极低。用真实案例与数据对比,阐明何时该用生成器——大文件、数据流、无限序列等场景下,它是保命利器。(239字)
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18天前
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Arthas Profiler 火焰图实战:CPU 热点在哪一目了然
线上 CPU 飙高却不知道瓶颈在哪?一张 Arthas Profiler 火焰图采样定位,横宽即热点,一眼锁定最该优化的函数
AI越擅长写代码,越没人愿意"删代码"
AI越擅写代码,越缺“删代码”能力。OpenAI Codex负责人坦言:模型天然倾向增补而非精简,导致代码膨胀、维护负担加重。
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19天前
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Arthas mc + retransform 实战:线上改完代码不用重新发版
找到 bug 却等不起发版?用 Arthas mc 编译 `.java`,再配合 retransform 热更新方法逻辑,并讲清限制与 jad 验收
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