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在JS编程中有哪些常见的编程“套路”或习惯？

• 模块模式：利用闭包保护私有变量，实现模块化，防止全局污染。
• 单例模式：保证类唯一实例，提供全局访问，常用于管理全局状态。
• 观察者模式：对象间一对多依赖，状态改变时自动通知相关对象。
• 链式调用：通过返回this实现方法链式调用，提升代码可读性。
• 异步编程：使用回调、Promise、async/await处理异步，避免主线程阻塞。
• 函数式编程：视程序为函数组合，强调纯函数和不可变性，减少副作用。

模块模式：使用闭包和私有变量来封装代码，提供模块化的功能，避免全局变量的污染。

单例模式：确保一个类只有一个实例，并提供全局访问点，常用于管理全局状态或资源。

观察者模式：定义对象间的一对多依赖关系，当一个对象状态改变时，其相关依赖对象会收到通知并自动更新。

链式调用：通过在对象的方法中返回this，实现方法的链式调用，提高代码的可读性。

异步编程：使用回调函数、Promise、async/await等技术来处理异步操作，避免阻塞主线程。

函数式编程：将程序看作是一系列函数的组合，强调函数的纯粹性和不可变性，减少副作用和共享状态。

如何让系统具备良好的扩展性？

解耦减少组件依赖，允许独立变化，通过接口和设计模式实现；数据库设计注重增长和访问模式，使用索引和分区优化；异步处理提升响应和吞吐量，处理耗时任务；监控和日志确保问题快速定位；弹性设计包含故障恢复策略，如重试和熔断；代码审查和重构保持代码质量，支持长期维护和扩展。

解耦：减少组件之间的依赖关系，确保它们可以独立变化。这通常涉及到使用接口、抽象类和设计模式，如观察者模式或适配器模式。

数据库设计：设计数据库时，要考虑到数据的增长速度和访问模式。使用适当的索引、分区和归档策略来优化性能。

异步处理：对于耗时的操作，如文件上传或远程API调用，使用异步处理可以提高系统的响应性和吞吐量。

监控和日志：实施全面的监控系统和日志记录机制，以便在问题发生时快速定位和解决。

弹性设计：设计系统时考虑到失败的可能性，使用重试逻辑、熔断器和回退机制来应对临时的故障或过载情况。

代码审查和重构：定期进行代码审查和重构，以保持代码库的清晰和整洁，这对于长期的可维护性和扩展性至关重要。

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(EDA)在云时代备受青睐，因其能敏捷响应变化，如订单、支付或库存更新。EDA实现快速响应、自动化流程，减少人工干预，提升效率。它利用云的弹性扩展资源应对大量事件，与微服务架构协同优化系统灵活性。此外，EDA具容错性，单个组件故障不影响整体，提供流畅的用户体验，如实时订单状态更新。因此，EDA成为云时代的关键架构模式。

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Git版本控制系统与异步编程、并发控制是程序员技能飞跃的关键。Git助力团队协作，有效管理分支和解决合并冲突。异步编程和并发控制则提升系统性能，应对快速发展的互联网和移动应用中的并发请求，增强系统响应速度。

版本控制系统（如Git）：

版本控制系统是团队协作开发中不可或缺的工具，提供了许多强大的功能，如分支管理、合并冲突解决等，这些功能对于大型项目的开发至关重要。

异步编程和并发控制：

随着互联网和移动应用的快速发展，异步编程和并发控制变得越来越重要，需要更好地处理并发请求和异步操作，提高系统的性能和响应速度。

在图像处理应用场景下，Serverless架构的优势体现在哪些方面？

弹性伸缩性：Serverless架构能够根据实际需求自动调整计算资源，系统可以自动缩扩容，从而确保资源的高效利用。

成本效益：采用按需付费模式，只有在函数被触发时才会产生费用，降低成本。

开发效率：Serverless架构简化了开发流程，开发者可以专注于业务逻辑的编写，加快了开发周期。

安全性：将基础设施的管理工作交给专业的云服务提供商，提高应用的安全性。

如何处理线程死循环？

检查线程死循环涉及代码审查，关注无限满足的循环条件、控制变量更新及同步原语使用。注意递归可能导致栈溢出，确保设置正确递归结束条件并监控深度。防止死锁和活锁，遵循最小权限原则，以减少间接死循环。

通过代码审查，检查循环条件是否可能无限满足、是否存在未正确更新的控制变量、同步原语使用是否恰当等。

递归可能导致栈溢出，若必须使用，确保有正确的递归终止条件，并监控递归深度。

避免死锁、活锁等同步问题导致的间接死循环，遵循“最小权限原则”。

如何写出更优雅的并行程序？

合理分解任务，合理地将问题分解为多个子任务，可以提高并行程序的性能，尽量减少子任务之间的依赖关系，避免不必要的数据同步和通信开销。

优化数据访问和同步，减少内存访问延迟，提高缓存命中率，降低数据竞争和同步开销。

充分利用计算资源，充分利用计算资源是提高并行程序性能关注负载均衡，避免部分处理器过载而其他处理器空闲的情况。

你认为一个优秀的技术PM应该具备什么样的能力？

技术背景：需要有对行业发展趋势的敏锐洞察，对新技术的学习和应用能力，以及解决技术难题的实战经验。

项目管理能力：需要掌握项目管理的核心技能要能够制定合理的项目计划，确保项目按时交付；

沟通与协调能力：技术PM在项目组中扮演着桥梁的角色，需要与团队成员、客户、供应商等多方进行有效的沟通。需要能够清晰地传达项目目标和要求，激发团队成员的积极性和创造力；

自我提升：技术和管理领域都在不断发展变化，技术PM需要保持持续学习的态度，不断提升自己的专业能力和管理水平。

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？

提高工作效率，可以快速分析和理解大量的专业文档，从而节省时间并提高工作效率。

增强信息处理能力：对于处理大量信息，可以帮助更好地提炼、总结和分析关键信息。

最期待的功能：

高效的信息提取：能够从长文档中快速提取出核心观点和关键数据。

智能的内容总结：自动生成文档的摘要，帮助快速把握文档主旨。

你的数据存储首选网盘还是NAS？

网盘

管理数据特别方便，可以把文件都放到共享文件夹里，需要就随时下载或编辑。工作效率大大提高，支持在线编辑。

程序员为什么不能一次性写好，需要一直改Bug？

复杂性：软件开发是一项复杂的工程活动涉及众多模块、组件之间的交互和依赖。

需求变更：在软件开发周期中，需求不断变化，需要根据新的需求进行调整，从而引入潜在的Bug。

解释如何操作如何用阿里云 oss 下载文件

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？

大模型通过大规模的预训练和自我学习，使得机器能够更好地理解人类语言和意图，从而更好地回应和解决人类的需求和问题。

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？

大模型的到来推进算力的不断升级，同时在各行各业中不断衍生出新的应用。

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？

大模型协助人类处理大量信息和数据。在认知任务中，人类往往需要处理大量的信息和数据，而机器则能够利用大模型的强大计算能力，快速、准确地完成这些任务。

你用体验过用通义千问自己写代码、跑代码吗？体验如何？

输入细化和明确化：提供更详细、明确的输入指令或要求，以确保生成模型能够更准确地理解开发者的意图。清晰地描述所需的功能、条件和约束，避免模棱两可或歧义的表达。

在哪些场景下，你会进行入参数据校验的呢？

路由跳转参数：在使用动态路由或者基于URL参数进行页面跳转时，也需要对参数进行校验，确保页面加载所需数据的有效性。

如何优雅的进行入参数据校验？你有哪些处理方式？

使用已有的验证库或框架，例如Java中的Hibernate Validator、Python中的Cerberus等。
在代码中添加异常处理机制，当数据校验失败时抛出相应的异常，以便上层调用者能够捕获并进行处理。

使用过Linux桌面操作系统吗？你认为Linux系统有什么优势？

开源、稳定、可塑性强

对于Linux桌面操作系统份额的火速增长你怎么看呢？

用户更加认可开源操作系统。Linux系统在桌面领域的用户体验和功能日益增强，吸引了更多的用户尝试并转向使用Linux系统。

你认为未来Linux会主导桌面操作系统吗？

Linux的发展依赖于强大的开源社区和开发者的支持，需要不断地改进和创新，为Linux提供强大的动力。随着开源软件的认可度提高和技术的发展，Linux在桌面操作系统市场上的地位可能会逐渐提升。

本次活动提供的五大场景中你最感兴趣的是哪个，为什么？

我最感兴趣的是AI大模型。随着数字化和智能化的发展，企业意识到数据的重要性，并使用AI技术挖掘数据的价值。

你曾经在云上搭建过哪些应用，这些应用为你带来了怎样的价值？

容器化微服务架构：借助阿里云ACK Kubernetes集群，构建和部署基于容器的微服务应用，实现敏捷开发、持续集成与持续部署，缩短产品迭代周期，提升研发效率。

在使用云服务时，你遇到过哪些挑战，又是如何克服这些挑战的？

使用过程中突发错误，查看文档并进行紧急处理。

如何看待Agent的“成本效益比”？

Agent的“成本效益比”，包括Agent的性能、稳定性、兼容性、易用性以及维护成本等因素。

你对未来Agent的发展趋势有哪些见解和期待？

Agent将会越来越智能化。Agent将能够更好地理解和处理自然语言，具备更强的学习和推理能力，从而能够更准确地理解用户需求，提供更个性化的服务。

从一个先进工具走向行业专家，你认为Agent面临的关键瓶颈是什么？

数据质量和可靠性：Agent需要依赖可靠的数据来进行学习和决策。数据的质量和可靠性可能受限于数据来源、标注和处理的问题，会影响Agent的准确性和可靠性。

1.云智融合浪潮下，您认为服务器操作系统产业未来发展将走向何方？

网络攻击和数据泄露事件频发，安全性成为服务器操作系统不可缺少的重要因素。未来的服务器操作系统将进一步加强安全机制，包括更加完善的访问控制、加密技术以及对于新型威胁的防御能力。

2.您认为英特尔和龙蜥的合作，能为国产操作系统的发展带来什么？双方如何通过合作布局“ 云+AI”时代的未来？

龙蜥操作系统作为支持智算的操作系统，针对AI大模型进行了优化和加速。英特尔在AI领域也有深入的研究和布局。双方在AI技术方面的合作可以提高国产操作系统在AI计算方面的性能和效率，为用户提供更加流畅和高效的AI体验。

3.Alibaba Cloud Linux 是阿里云打造的 Linux 服务器操作系统发行版，是阿里云上最佳操作系统，它具有哪些特性和优势？（提示：点击 Alibaba Cloud Linux 找参考资料）

兼容性：ACL兼容CentOS/RHEL生态，意味着CentOS/RHEL中的大多数软件无需或仅需少量改造即可在ACL中运行。
稳定性：ACL具有强大的技术支持和卓越的系统性能，采用了先进的分布式架构，具有高可用性。
安全性：ACL具有严格的安全保障措施，包括虚拟化安全、网络安全和系统安全等方面。
高效性：ACL是阿里云上启动最快的Linux服务器操作系统发行版，针对阿里云基础设施进行了深度优化。

4.您认为英特尔与Alinux 的合作哪些方面最值得期待？您最希望龙蜥和英特尔带来哪些方面的惊喜？

技术创新: 英特尔拥有领先的硬件技术和研发实力，Alinux拥有强大的社区生态和技术创新能力，双方能够在云计算、人工智能等领域取得突破性技术创新。
应用落地: 英特尔和Alinux的合作推动国产操作系统在金融、电信、互联网等重点行业领域的应用落地，助力各行业数字化转型升级。

数据库流行度排行榜会影响你的数据库选型吗？

数据库流行度排行榜在一定程度上可能会影响我的数据库选型决策，但并非决定性因素。我会将排行榜作为一个参考，同时结合项目的具体需求、团队的技术、性能要求、成本预算等因素来综合考虑。

对于 PolarDB 的本次登顶，你认为关键因素是什么？

灵活扩展-根据业务需求，存储和计算资源可以独立进行水平扩展，实现弹性伸缩。高性能通过共享存储、分布式计算等技术提高读写性能。轻松管理：无缝集成到云服务生态系统中，支持自动化运维、监控报警等功能。

PolarDB“三层分离”新版本发布，对于开发者使用数据库有何影响？

成本降低：通过存储、计算、事务处理的三层分离，PolarDB 可以更加灵活地分配资源，从而降低数据库的使用成本。