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2024年06月

2024年05月

  • 发表了文章 2024-06-17

    Python AI 绘画

  • 发表了文章 2024-06-17

    Python statistics 模块

  • 发表了文章 2024-06-17

    Python JSON

  • 发表了文章 2024-06-14

    Python GUI编程(Tkinter)

  • 发表了文章 2024-06-14

    Python IDE

  • 发表了文章 2024-06-14

    Python2.x 与 3​​.x 版本区别

  • 发表了文章 2024-06-13

    Python SMTP发送邮件

  • 发表了文章 2024-06-13

    Python 多线程

  • 发表了文章 2024-06-13

    Python XML 解析

  • 发表了文章 2024-06-10

    Python 网络编程

  • 发表了文章 2024-06-10

    Python CGI编程

  • 发表了文章 2024-06-10

    Python 操作 MySQL 数据库

  • 发表了文章 2024-06-06

    Python 内置函数

  • 发表了文章 2024-06-06

    Python 正则表达式

  • 发表了文章 2024-06-06

    Python 面向对象

  • 发表了文章 2024-06-04

    Python OS 文件/目录方法

  • 发表了文章 2024-06-04

    Python 异常处理

  • 发表了文章 2024-06-04

    Python File(文件) 方法

  • 发表了文章 2024-06-03

    Python 模块

  • 发表了文章 2024-06-03

    Python 文件I/O

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  • 回答了问题 2024-05-30

    如何在业务代码中优雅地使用责任链模式?

    责任链模式在处理复杂业务逻辑时确实是一种非常实用的设计模式,它通过解耦请求的发送者和接收者,使得多个对象都有机会处理请求,而无需明确指定哪个对象处理。要恰当地运用责任链模式,同时避免过度设计并保持代码的优雅与效率,可以遵循以下几点策略:

    1. 明确适用场景
      多路分支处理:当一个请求可能有多种处理方式,且选择哪种处理方式取决于请求内容时,责任链模式尤为适用。
      动态职责分配:如果处理者的职责可能在运行时动态变化或增加,使用责任链可以灵活地调整处理流程。
      减少耦合:当希望减少发送请求的对象与处理请求的对象之间的直接依赖时,责任链能有效解耦。
    2. 设计简洁的处理接口
      设计清晰、精简的处理请求接口。一般情况下,责任链中的处理者只需实现一个处理方法,如handle(Request request),以决定是否处理请求及如何传递给下一个处理者。
    3. 考虑链的构建与管理
      静态构建与动态构建:根据实际需要,可以在系统初始化时静态构建责任链,或在运行时动态构建链。动态构建能提供更高的灵活性,但也可能增加复杂度。
      终止条件:确保链中有一个或多个节点能够作为终止条件,避免无限循环。每个处理者应能判断是否处理请求,如果不处理,则决定是否继续传递。
    4. 避免过度设计
      不是所有情况都适合使用责任链模式。对于简单的请求处理逻辑,直接调用或简单条件分支可能更为直接有效。
      关注性能影响:虽然责任链提高了灵活性,但如果链过长,每个请求都需要遍历整个链直到找到合适的处理器,可能会影响处理效率。
    5. 利用设计模式的组合
      结合使用其他设计模式,如工厂模式来动态创建责任链中的处理者,策略模式来封装不同的处理策略,可以进一步提高系统的灵活性和可维护性。
    6. 代码注释与文档
      清晰的代码注释和设计文档对于理解责任链的逻辑至关重要,特别是当链较长或处理逻辑复杂时,好的文档能够帮助团队成员快速理解每个处理者的作用和链的构建原则。
      总之,责任链模式的运用需要根据实际业务场景灵活选择,关键在于平衡好系统的灵活性、可维护性和执行效率,避免不必要的复杂度。通过上述策略,可以在确保代码优雅的同时,有效提升业务逻辑的处理能力和维护性。
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  • 回答了问题 2024-05-30

    AI技术对开发者的职业天花板是提升还是降低?

    人工智能技术的迅速发展确实对职场生态造成了深远的影响,这一变革既蕴含着巨大的机遇,也伴随着挑战和不确定性。从某种程度上说,AI既是打工人职业生涯的新动力,也提出了新的要求和界限,具体可以从以下几个方面来看:

    开拓新的上限
    创造新职业与岗位:AI的发展催生了一系列新兴职业,例如数据科学家、机器学习工程师、AI伦理专家等,为求职者提供了前所未有的工作机会。这些职位往往薪酬丰厚,且有着广阔的职业发展空间。

    提升工作效率与创新能力:通过自动化处理重复性高、繁琐的任务,AI释放了人类工作者的时间和精力,使他们能够专注于更有价值、需要创造力和策略思考的工作,从而在专业领域内实现更深更广的探索和创新。

    促进终身学习与技能升级:面对AI的挑战,个人被激励去学习新技能,比如编程、数据分析、人工智能原理等,促进了终身学习文化的形成。这不仅有助于个人保持职业竞争力,也拓宽了职业发展的道路。

    设定更低的天花板?
    职业替代风险:对于那些高度依赖重复性劳动或可被算法轻易取代的工作岗位,AI确实构成了威胁,可能导致这部分从业者面临失业或转型的压力。

    技能过时的焦虑:技术的快速迭代要求员工持续更新知识体系,对于学习能力较弱或不愿意接受新事物的人来说,可能会感觉自己的技能过时迅速,增加了职业发展的不确定性和焦虑感。

    就业竞争加剧:随着AI技术的普及,企业可能倾向于采用更少的人力完成更多的工作,尤其是在高度自动化的行业,这无疑加剧了就业市场的竞争压力。

    总结
    AI技术的发展既不是纯粹的福音,也不完全是威胁。它像一把双刃剑,关键在于如何把握和利用。对于打工人而言,积极拥抱变化,不断提升自我,掌握与AI共事的能力,将AI视为增强而非取代人类工作的工具,是在这场变革中保持竞争力、开拓职业生涯新上限的关键。同时,社会和政府也应当建立健全的培训体系和政策保障,帮助劳动者顺利过渡,共同塑造一个人机和谐共生的未来职场生态。

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  • 回答了问题 2024-05-30

    最近大模型降价潮,哪家才是真的“价美”也“物美”?

    近期,确实有不少大模型提供商宣布调价策略,旨在让大模型技术更加普及和易于访问。在评估哪家模型“价美物美”时,需要综合考虑以下几个方面:

    价格:显然,价格是最直接的因素。不同的服务商降价幅度、计费方式(按使用时长、请求次数、使用量等)不同,需要根据自己的使用需求来计算实际成本。

    性能与准确性:“物美”主要体现在模型的性能上,包括但不限于响应速度、文本生成的质量、对特定任务的适应性和准确性等。这通常需要通过试用、查看官方提供的样例或者第三方评测来评估。

    易用性:API的友好程度、文档完善性、SDK支持、客户支持服务等也是选择时的重要考量。一个好的服务平台应该让用户容易上手,遇到问题时能够快速获得帮助。

    定制化与扩展性:是否支持模型微调、是否有丰富的模型库以供选择或切换,以及与其他服务(如数据标注、存储服务)的集成能力,对于有特定需求的用户来说非常重要。

    稳定性与安全性:服务的稳定性和数据安全性也是不可忽视的因素。高可用性、数据加密、合规性认证等都是评估一个平台是否可靠的关键点。

    社区与生态:活跃的开发者社区、丰富的案例分享、第三方插件或服务集成可以极大地提升开发效率和创新可能性。

    目前,阿里云的通义千问等大模型也在持续优化服务并推出优惠策略,旨在为用户提供高性能、低成本的AI服务解决方案。但最终的选择还需您根据具体需求,对比多家服务商的上述各方面因素,可能还需要实际试用来做出最适合自己的判断。

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  • 回答了问题 2024-05-30

    一条SQL语句的执行究竟经历了哪些过程?

    数据库管理系统(DBMS)在接收到SQL查询语句后,会经历一个相当复杂但有序的处理流程,确保数据的准确性和高效检索。大致可以分为以下几个关键步骤:

    解析与词法分析(Parsing and Lexical Analysis):
    当SQL语句被提交给DBMS后,首先它会被解析器(Parser)处理。解析器负责将输入的字符串分解成一个个有效的语言单元(词汇),比如关键字、表名、列名、操作符等,并检查SQL语法的正确性。如果存在语法错误,解析阶段就会报错并停止执行。

    语法分析与语义分析(Syntax and Semantic Analysis):
    通过词法分析后的SQL片段被进一步分析其语法结构是否符合SQL语法规则,即语法分析。接着是语义分析,验证SQL语句中的实体(如表、列)是否存在,以及是否有足够的权限执行该操作。这一阶段还会解析别名、确定数据类型匹配等问题。

    查询优化(Query Optimization):
    DBMS有多种方法执行同一条SQL语句,查询优化器的任务是选择最高效的一种执行计划。这通常涉及成本估算,即评估不同执行路径所需的资源(如时间、内存)。优化器会考虑索引的可用性、表的统计信息(如行数、数据分布)、连接策略等多方面因素。

    生成执行计划(Generation of Execution Plan):
    基于优化的结果,DBMS会生成一个详细的执行计划,描述了如何一步一步地执行SQL语句以达到查询目的。这个计划包括了如何读取数据、如何排序、如何进行表连接等详细步骤。

    执行与数据检索(Execution and Data Retrieval):
    根据执行计划,DBMS开始执行SQL查询。这可能涉及到从磁盘读取数据页到缓存、执行索引查找、进行表扫描、数据过滤、排序、聚合计算等一系列操作。数据处理完毕后,最终结果被返回给客户端。

    结果集处理(Result Set Handling):
    客户端(如数据库前端工具、应用程序)接收DBMS返回的结果集,并按照需要进行格式化展示,如表格形式、图表或其他形式,以便用户阅读或进一步分析。

    整个过程涉及到DBMS内部的多个组件协同工作,每一步骤都至关重要,以确保数据的准确性和查询的高效性。而且,现代DBMS还不断在并行处理、分布式计算、智能优化等方面进行技术创新,以应对大规模数据处理的挑战。

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  • 回答了问题 2024-05-30

    如何启用阿里云WAF?

    登录阿里云控制台,找到WAF产品页面。
    点击“创建实例”,选择合适的防护规格和付费方式。
    按照指引配置域名和回源地址,设置防护策略。
    修改DNS解析,将域名解析指向WAF提供的CNAME地址。
    验证配置是否生效,确保流量已经经过WAF。

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  • 回答了问题 2024-05-30

    如何简单快速搭建出适配于多平台的小程序?

    在数字化时代,跨平台开发确实成为了企业与开发者应对多端需求、提高开发效率、降低成本的重要策略,尤其是在小程序这个快速发展的领域。以下几点是针对高效开发和维护多平台小程序的关键策略和考虑因素:

    1. 选用成熟的跨平台框架
      UniApp、Taro 和 Flutter 等框架允许开发者使用一套代码基础,通过编译或转换,发布到微信、支付宝、百度、抖音等多个小程序平台,甚至拓展到H5、iOS、Android等更多平台。选择一个社区活跃、更新频繁、支持广泛特性的框架是基础。
    2. 模块化与组件化设计
      采用模块化和组件化的设计思路,可以大大提高代码的复用性和维护性。将业务逻辑、界面布局、样式等拆分为独立的模块或组件,不仅便于跨团队协作,也使得功能调整和平台适配工作更加灵活高效。
    3. 统一设计规范与体验优化
      尽管跨平台开发简化了多端部署,但每个平台仍有其独特的设计规范和用户习惯。开发初期就应确立一套既能适应各平台特点又能保持品牌一致性设计指南,同时利用框架提供的能力进行动态调整,确保在不同平台上的用户体验尽可能一致且符合原生体验。
    4. 持续集成与自动化测试
      引入持续集成/持续部署(CI/CD)流程,自动化测试(包括单元测试、UI测试等),可以大幅减少手动测试的工作量,加速迭代速度,同时保证代码质量,这对于跨多个平台快速迭代尤为重要。
    5. 性能监控与优化
      利用各平台提供的性能监测工具,定期检查小程序的加载速度、响应时间等关键指标,及时发现并解决性能瓶颈。特别是在跨平台场景下,注意特定平台可能带来的性能差异,针对性进行优化。
    6. 积极参与社区与跟进平台更新
      跨平台开发框架及小程序平台自身都在不断进化,积极跟踪最新技术动态、参与社区讨论,能帮助开发者及时了解到最新的优化方案、最佳实践或是已知问题的解决方案,避免踩坑。
      总之,跨平台小程序开发要求开发者在追求效率的同时,也要注重用户体验的一致性和平台的原生适配。通过合理选择技术栈、良好的项目结构设计、性能监控以及持续学习最新技术趋势,可以在满足多平台部署需求的同时,实现高效、高质量的开发和维护。
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  • 提交了问题 2024-05-23

    rabbitmq怎么解决重复消费

  • 回答了问题 2024-05-18

    AI面试成为线下面试的“隐形门槛”,对此你怎么看?

    AI面试的兴起确实代表了招聘领域的一大科技进步,它在提高筛选效率、降低人为偏见、实现规模化面试等方面展现出显著优势。然而,这一变革同时也给求职者的面试体验和心理准备带来了新挑战,涉及到人机交互、情感交流、以及适应新技术的需求等多方面。

    人际互动的温度与个性化体验
    AI面试缺乏了人与人之间直接的情感交流和即时反馈。传统面试中,求职者可以从面试官的肢体语言、表情变化中捕捉到对方的反应,从而调整自己的回答策略或情绪状态。而在面对AI时,这种即时的人际互动几乎消失,求职者可能会感觉是在对着一台冷冰冰的机器表演,缺乏情感的共鸣和真实互动的温度。这不仅影响了求职者的舒适度,也可能限制了他们在面试中自然表现的能力。

    心理压力的新来源
    技术焦虑:对于不熟悉或不擅长使用技术的求职者来说,AI面试可能一开始就造成心理压力,担心技术问题干扰面试表现。
    适应挑战:需要学习如何在无表情反馈的环境下展现自信和魅力,这与面对真人时的交流技巧有所不同。
    公平性疑虑:尽管AI面试旨在减少偏见,但求职者可能会担心算法本身的公正性,担心算法错误解读自己的回答或无法全面评估个人特质。
    标准化的局限:AI面试多依赖于预设问题和评估标准,可能无法充分考察求职者的独特才能、适应性或创新能力,这让一些求职者担心自己的个性和亮点被忽略。
    应对策略与未来展望
    增强模拟练习:求职者可以通过模拟AI面试环境来练习,提高适应性,减少紧张感。
    技术透明度:企业可以增加AI面试过程的透明度,向求职者解释评估标准和算法工作原理,以减少疑虑。
    结合人工评审:混合式面试流程,即AI初步筛选后辅以人类面试官的深度访谈,可能是未来的一个发展方向,这样既能利用AI的高效性,又能保留人性化的互动评估。
    情感智能提升:随着AI技术的进步,未来的AI面试官可能会融入更多情感智能,能够识别并适当反馈情绪,提高交互的自然性和舒适度。
    总的来说,AI面试是一个双刃剑,它提高了效率但同时也带来了新的挑战。平衡好技术便利性和人际互动的温度,将是未来招聘领域持续探索和优化的方向。

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  • 回答了问题 2024-04-24

    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?

    近几年AI发展

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