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  • 发表了文章 2022-03-05

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  • 发表了文章 2022-02-26

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  • 回答了问题 2024-05-21

    如何在业务代码中优雅地使用责任链模式?

    在业务代码中优雅地使用责任链模式,可以遵循以下几个步骤:

    定义请求:
    首先,你需要定义一个请求对象,它包含了请求的信息以及处理请求所需的任何数据。这个请求对象将在责任链中传递。
    定义处理者接口:
    创建一个处理者接口,它声明了处理请求的方法。这个方法应该接收一个请求对象作为参数,并返回一个布尔值或类似的结构来表示该请求是否已经被处理。
    实现处理者:
    创建多个处理者类,它们实现处理者接口并包含业务逻辑来处理特定的请求。每个处理者应该包含一个指向下一个处理者的引用(或者通过某种方式知道下一个处理者是谁),以便在无法处理请求时将其传递给下一个处理者。
    构建责任链:
    在应用程序的初始化或配置阶段,创建处理者对象并将它们链接起来形成责任链。这通常涉及到将每个处理者的 setNext() 方法(或类似的方法)调用下一个处理者。
    发起请求:
    当需要处理一个请求时,将请求对象传递给责任链的头部处理者。然后,头部处理者将请求传递给下一个处理者,直到某个处理者能够处理该请求为止。
    处理结果:
    一旦请求被处理,处理者应该返回一个结果(如果需要的话)。这个结果可以是一个简单的响应、一个异常、一个状态码或任何其他表示处理结果的数据结构。
    异常处理和日志记录:
    在责任链的每个处理者中,考虑添加异常处理和日志记录机制。这样,如果某个处理者遇到无法处理的情况或发生错误,你可以轻松地跟踪和调试问题。

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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带来的机遇

    效率提升:AI技术能够自动化处理大量重复性、低价值的工作,使打工人能够将精力集中在更具创造性和战略性的任务上。这不仅提高了工作效率,也提升了工作质量。
    创新机会:随着AI技术的普及,新的职业领域和机会不断涌现。例如,数据科学家、机器学习工程师等职业成为了热门,为打工人提供了更多的职业选择。
    跨界合作:AI技术打破了传统行业的界限,促进了不同领域之间的合作与交流。这为打工人提供了更多的学习和成长机会,有助于培养他们的跨界思维和综合能力。
    二、AI带来的挑战

    职业安全感下降:随着AI技术的普及,一些传统的、低技能的工作岗位可能会被自动化取代。这使得一些打工人感到职业安全感下降,担心自己的就业前景。
    技能过时:随着技术的快速发展,一些传统的技能可能会逐渐过时。打工人需要不断学习和更新自己的技能,以适应职场的变化。
    就业竞争加剧:随着新技术的应用,企业对于人才的要求也越来越高。这使得就业竞争变得更加激烈,打工人需要不断提高自己的竞争力才能在职场中立足。
    所以
    AI在职场中的崛起为打工人带来了机遇和挑战。它既是职业生涯的助推器也是潜在的天花板设定者。关键在于个人如何应对这一变革。只有不断学习和适应新的变化,打工人才能在AI时代中立于不败之地。

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  • 回答了问题 2024-05-17

    你遇到过哪些触发NPE的代码场景?

    代码审查:
    仔细检查所有可能返回null的方法调用。
    查找所有直接对可能为null的变量进行解引用(如访问字段或调用方法)的地方。
    注意检查链式调用,例如objectA.getObjectB().someMethod(),如果getObjectB()返回null,则someMethod()调用会导致NPE。
    使用IDE工具:
    利用IDE(如IntelliJ IDEA、Eclipse等)的静态代码分析工具来检测潜在的NPE。
    这些工具通常可以标记出可能为null的变量,以及可能触发NPE的代码行。
    单元测试:
    编写单元测试来覆盖所有可能的执行路径,包括那些可能导致null值的情况。
    使用模拟对象(如Mockito)来模拟依赖项并返回null,以测试代码对null值的处理。
    日志和监控:
    在生产环境中捕获并记录NPE的堆栈跟踪信息。
    使用日志分析工具来识别NPE发生的频率和位置。
    使用应用性能管理(APM)工具来监控系统的稳定性和性能,及时发现并处理NPE。
    处理NPE
    避免null值:
    在设计API和类时,尽量避免返回null值。使用Optional类型、空对象模式或其他技术来替代null。
    对于可能为null的输入参数,进行必要的验证,并在必要时抛出有意义的异常。
    检查null值:
    在使用变量之前,始终检查其是否为null。使用条件语句(如if (object != null))来避免对null值的解引用。
    对于链式调用,确保每个中间对象都不为null。
    使用Optional类:
    Java 8引入了Optional类,用于表示值存在或不存在。使用Optional可以避免显式检查null值,并使代码更加清晰和易于维护。
    提供默认值或备选方案:
    当遇到null值时,考虑提供一个默认值或备选方案来避免NPE。例如,可以使用Java 8的Objects.requireNonNullElse()方法来为可能为null的变量提供默认值。
    使用断言:
    在开发和测试阶段,使用断言(如assert语句或JUnit的Assertions类)来验证变量不应为null。这有助于在开发早期发现并修复潜在的NPE问题。
    捕获并处理NPE:
    尽管通常不建议捕获并处理NPE(因为它通常表示编程错误),但在某些情况下,您可能需要在捕获NPE后执行一些清理操作或记录更详细的错误信息。在这种情况下,请确保在捕获NPE后记录堆栈跟踪信息,并考虑将其重新包装为更有意义的异常以进行进一步处理。

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  • 回答了问题 2024-05-17

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

    GPT-4o相比前代有哪些显著的技术提升?
    GPT-4o相较于前代GPT模型,在多个方面实现了显著的技术提升:

    运算速度和成本效益:GPT-4o在运算速度和成本效益方面均实现了显著的优化。这使得模型在处理任务时更为迅速,同时降低了使用成本,为用户提供了更高效、经济的服务。
    多模态处理能力:GPT-4o拥有对文本、图像、音频等多种信息模态的处理能力。这使得模型能够处理更为复杂和多样化的数据,从而为用户提供更为自然且流畅的交互体验。
    语言处理能力:GPT-4o不仅在英文处理上达到了前代模型的高性能,还在非英语语言上有显著提升。它支持多达50种语言,并改进了分词器,以更高效地处理多种语言,提高了多语言交流的准确性和流畅度。
    推理与编码能力:GPT-4o在文本、逻辑推理和代码生成方面保持了与前代模型同等的高水准。同时,它在处理非文本信息时展现出了前所未有的能力,如分析代码、实时解答数学问题等。
    记忆与连续性对话:GPT-4o的记忆能力有了质的飞跃。它能够记住之前的对话内容,提供连贯、上下文相关的对话体验,增强了交流的深度和真实感。
    OpenAI发完GTP-4o,国内大模型行业还有哪些机会?
    OpenAI发布GPT-4o后,国内大模型行业仍然存在诸多机会:

    加速技术研发:面对国际领先的技术,国内企业需要加快研发进程,提升技术水平。通过深入研究GPT-4o的技术特点和应用领域,国内企业可以挖掘出更多的技术创新点,推动整个行业的技术进步。
    拓展应用场景:GPT-4o的出现为各行各业带来了更多的可能性。国内企业可以积极探索GPT-4o在各个领域的应用场景,如智能客服、教育、医疗等,以挖掘出更多的商业价值。
    完善产业链:GPT-4o的发布将带动相关产业链的发展。国内企业可以关注硬件设备、数据服务、算法研究等领域的发展动态,加强产业链上下游的合作与整合,提升整个产业的竞争力。
    思考人工智能伦理和社会影响:GPT-4o的出现也促使我们思考人工智能的伦理和社会影响。国内企业需要重视这些问题,加强人工智能伦理和社会影响的研究与探讨,推动行业的健康发展。

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  • 回答了问题 2024-05-14

    如何从零构建一个现代深度学习框架?

    要从零开始构建一个能够高效支持各类神经网络模型训练、推理及部署的现代深度学习框架,需要遵循一系列精心的设计和开发步骤。以下是一个大致的指南:

    明确目标和需求:
    确定框架要支持的主要神经网络类型(如CNN、RNN、Transformer等)。
    评估所需的硬件支持(CPU、GPU、TPU等)和跨平台兼容性。
    确定易用性、性能和可扩展性的目标。
    设计框架架构:
    设计核心组件,如张量库、自动微分、优化器、模型定义接口等。
    考虑模块化设计,以便轻松添加新的神经网络层和模型。
    定义清晰的API和文档标准。
    实现底层张量库:
    实现一个高效的张量库,支持各种数值运算。
    优化底层算法,以充分利用硬件加速(如CUDA、cuDNN等)。
    实现自动微分:
    实现自动微分功能,用于计算梯度。
    设计一个灵活的图执行引擎,以支持动态和静态计算图。
    开发优化器和学习率调度器:
    实现各种常见的优化算法(如SGD、Adam、RMSprop等)。
    开发学习率调度器,用于在训练过程中调整学习率。
    构建模型定义接口:
    设计一个易于使用的模型定义接口(如基于类的接口)。
    提供预定义的神经网络层和模块,以便用户快速构建模型。
    实现数据加载和预处理:
    实现一个高效的数据加载器,支持批量处理和并行加载。
    提供数据预处理和增强功能,以适应不同的任务和数据集。
    开发训练循环和评估功能:
    实现一个灵活的训练循环,支持多种训练策略和技巧(如早停、模型保存和加载等)。
    提供模型评估功能,以便在验证集和测试集上评估模型性能。
    优化性能和内存使用:
    对核心算法进行性能优化,减少内存使用和计算时间。
    利用内存管理技术,如内存池和自动内存释放,以减少内存碎片和泄漏。
    支持模型推理和部署:
    实现模型导出功能,将训练好的模型转换为可部署的格式(如ONNX、TensorFlow Lite等)。
    提供推理API和示例代码,以便用户轻松地将模型部署到各种硬件平台。
    构建社区和生态系统:
    鼓励用户参与和贡献,建立一个活跃的社区。
    提供教程、示例代码和文档,以帮助用户快速入门和使用框架。
    与其他开源项目和商业公司合作,扩展框架的生态系统和应用场景。

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  • 回答了问题 2024-05-14

    AI面试成为线下面试的“隐形门槛”,对此你怎么看?

    首先,关于精准算法是否牺牲了人际互动的温度,这取决于算法如何被应用以及使用它的环境。在某些情况下,例如招聘流程中的简历筛选阶段,精准算法可能被用于根据关键词和预设条件快速筛选简历,这确实可能减少了人工筛选时的主观判断和人际互动。然而,这并不意味着算法完全取代了人际互动,而是在某些环节提高了效率。

    对于求职者来说,这种变化可能带来一些新的挑战。一方面,他们需要更加了解招聘算法的工作原理,以便更好地优化自己的简历和求职材料,增加被算法选中的机会。这要求求职者具备一定的算法知识和数据分析能力,而这并不是所有求职者都具备的。

    另一方面,精准算法的使用也可能对求职者的心理产生影响。由于算法筛选的结果可能并不完全准确,有时会导致一些优秀的求职者因为不符合算法设定的某些条件而被遗漏。这可能会让求职者感到沮丧和失望,甚至质疑自己的能力和价值。此外,过度依赖算法也可能导致招聘流程缺乏人情味,让求职者感到冷漠和不被重视。

    在面试准备方面,精准算法也可能带来一些新的挑战。由于算法筛选出的简历和求职者可能更加符合某些预设条件,这可能导致面试过程中的问题更加集中和具体,要求求职者具备更加深入和专业的知识和技能。同时,由于算法筛选的结果可能具有一定的随机性,这也会增加面试结果的不确定性,让求职者感到更加紧张和焦虑。

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  • 回答了问题 2024-05-14

    “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?

    我认为图像生成类应用需要不断引入新的技术和算法,以提供更高质量、更逼真的图像效果。除了基本的图像生成功能外,应用还可以拓展更多元化的内容和应用场景。例如,将图像生成技术与虚拟现实、增强现实等技术结合,为用户提供沉浸式的体验;或者与社交媒体、电商等平台合作,提供更多实用的应用场景。
    另外,优化应用的界面设计、操作流程和交互方式,降低用户的学习成本和使用难度。同时,关注用户反馈,及时修复问题和改进功能,提升用户满意度。鼓励用户分享自己的作品和创意,建立活跃的社区生态。这不仅可以增加用户的参与感和归属感,还能促进用户之间的交流和互动,进一步拓展应用的影响力。在收集和使用用户数据时,确保遵守相关法律法规和隐私政策。在保持应用免费或低价的同时,探索合理的商业化模式。

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  • 回答了问题 2024-05-14

    为什么程序员害怕改需求?

    修改需求则意味着项目中的需求变更。当程序员面临类似的需求变更时,他们可能会感到沮丧和不安。他们担心修改需求会引入新的错误或bug,增加项目的风险和时间压力。同时,他们也可能担心自己的努力和贡献没有得到充分的认可或尊重。

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  • 回答了问题 2024-04-28

    如何让系统具备良好的扩展性?

    如何在系统设计之初就融入可扩展性的理念和技术手段,使其具备良好的扩展能力呢?我认为在系统设计之初融入可扩展性的理念和技术手段是确保系统具备良好扩展能力的关键。通过模块化设计、微服务架构、可伸缩的数据存储方案、预留扩展接口和协议以及考虑负载均衡和容错机制等方法,可以构建一个灵活、可靠且易于扩展的系统架构。

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  • 回答了问题 2024-04-11

    开源?数据库?我们邀请你做道选择题

    1、作为开发者,你参加开源项目建设的核心动力是?
    A. 技术人为爱发电的初心

    2.、你在考虑使用数据库服务时,会如何选择?
    B. “开源数据库”

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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架构的核心优势之一是免运维。在Serverless环境中,开发者无需关心服务器的管理和维护,这极大地减轻了开发者的负担,让他们能够更专注于业务逻辑和图像处理算法的实现。此外,Serverless架构还具有高度弹性,可以根据业务负载自动调整服务器和存储资源的数量,确保图像处理任务的高效执行。Serverless架构采用按需付费的模式,对于图像处理任务来说,这种模式非常有利,开发者可以根据实际需求调整资源使用,避免资源的浪费,从而降低成本。
    此外,Serverless架构还支持各种编程语言和框架,使得开发者能够选择最适合自己的技术栈进行开发。
    Serverless架构可以自动扩展资源以应对这种突发流量,确保图像处理任务的顺利完成。这避免了因服务器资源不足而导致的性能下降或应用崩溃等问题。
    Serverless架构还简化了图像处理应用的安全性和合规性管理。

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  • 回答了问题 2024-04-10

    如何处理线程死循环?

    一、精准定位线程死循环
    在代码中添加详细的日志记录,当线程出现死循环时,通过分析日志可以迅速定位问题所在。
    使用可以实时监测线程的运行状态,包括CPU占用率、线程堆栈等性能监控工具。当发现某个线程长时间占用CPU且堆栈信息保持不变时,很可能是出现了死循环。
    使用调试器可以更直观地了解死循环的产生原因。

    二、妥善处理线程死循环
    检查并优化可能导致死循环的代码逻辑,
    为可能陷入死循环的操作设置超时机制,当操作超过预设时间仍未完成时,强制中断线程或采取其他补救措施。
    确保在线程退出前释放所有占用的资源,避免资源泄露导致系统崩溃。

    三、编码阶段规避潜在风险
    进行定期的代码审查,检查是否存在可能导致死循环的逻辑错误或编码习惯问题。
    编写针对关键功能的单元测试和集成测试,确保代码的正确性和稳定性。
    全局变量可能导致线程间的数据竞争和状态不一致,从而增加死循环的风险。尽量使用局部变量或线程安全的数据结构。
    合理配置线程池的大小和参数,避免过多线程导致资源耗尽或死锁。
    了解并遵循多线程编程的最佳实践,如避免在循环中等待条件变化、使用锁时注意死锁问题等。

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  • 回答了问题 2024-04-08

    如何写出更优雅的并行程序?

    需要清楚地了解你的任务是否适合并行化。不是所有的任务都可以通过并行化来提高性能。
    选择合适的并行编程模型,如多线程、多进程、任务并行库)或分布式计算框架等。
    编写简洁、清晰、易于理解的代码是优雅编程的重要组成部分。在并行编程中,这一点尤为重要,因为复杂的同步和交互可能使代码难以维护。

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  • 回答了问题 2024-03-20

    如何看待Linux桌面操作系统的火速增长?

    1.你使用过Linux桌面操作系统吗?你认为Linux系统有什么优势?
    暂时没有用过Linux桌面操作系统,所以有什么优势还不了解
    2.对于Linux桌面操作系统份额的火速增长你怎么看呢?
    火速增长是由于Linux桌面操作系统越来越切合使用者,对使用者越来越便捷
    3.你认为未来Linux会主导桌面操作系统吗?
    不一定会主导桌面操作系统,相比于现有桌面操作系统,Linux会主导桌面操作系统可能对于大众用户还是不够友好

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  • 回答了问题 2024-03-20

    你体验过让大模型自己写代码、跑代码吗?

    通义千问在代码生成方面的体验

    通义千问在代码生成方面的体验可以说是一种全新的体验。对于非专业开发的我来说,它提供了一个便捷的方式来获取基本的代码框架或解决方案。我可以通过自然语言描述他们的需求或问题,通义千问能够理解并尝试生成相应的代码片段。

    目前大模型生成的代码可能会曲解开发者需求的问题及优化方法

    在描述需求时,应尽量提供详细、具体的信息,包括输入输出、功能要求、性能指标等。这有助于模型更好地理解需求,并生成更符合期望的代码。
    对于特定领域的代码生成任务,可以考虑将领域知识融入到模型中。
    可以对生成的代码进行审查、修改和完善,以确保其正确性和可用性。
    自己尝试调整模型的参数或结构,以改善代码生成的效果。

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  • 回答了问题 2024-03-20

    如何优雅的进行入参数据校验?

    在以下场景下,通常会进行入参数据校验:

    当外部系统或用户通过API接口调用你的服务时,需要对传入的数据进行校验,以确保数据的合法性、完整性和安全性。

    在业务逻辑处理过程中,需要对输入的数据进行校验,以避免因为数据问题导致的业务逻辑错误或异常。

    在向数据库或其他存储系统写入数据时,需要对数据进行校验,确保数据的正确性和一致性。

    对于涉及敏感操作或用户隐私的数据,需要进行严格的数据校验,以防止潜在的安全风险。

    为了优雅地进行入参数据校验,可以采取以下处理方式:

    校验库提供了丰富的校验规则和方法,可以方便地进行各种复杂的校验操作。
    根据具体业务需求,可以自定义注解或装饰器来实现参数校验。这种方式更加灵活,可以根据需要定义特定的校验规则和逻辑。
    通过在方法调用前后插入校验逻辑,可以实现对入参数据的自动校验。

    编写校验工具类:对于重复使用的校验逻辑,可以编写校验工具类进行封装,以便在需要时直接调用。这种方式可以减少代码冗余,提高代码复用性。

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  • 回答了问题 2024-03-20

    人工智能大模型如何引领智能时代的革命?

    大模型通过深度学习和自然语言处理技术,大模型能够理解和生成人类语言,实现更加自然流畅的对话交流。

    在计算范式方面,大模型通过端到端的学习方式,可以直接从数据中学习任务的特征和规律,减少了人工干预的需求,提高了计算的效率和智能化水平。

    在认知协作方面,通过深度学习技术,大模型可以模拟人类的认知过程,实现对复杂任务的自动化处理和智能化辅助。

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  • 回答了问题 2024-03-15

    程序员为什么不能一次性写好,需要一直改Bug?

    一般情况下没有完美的代码,在软件开发过程中,客户需求或业务逻辑可能会发生变化。这种变更可能导致原有的代码不再适用,需要进行修改和调整,从而可能引入新的bug。还有一般在大型项目中,程序员通常需要进行团队协作。不同的程序员可能有不同的编程风格和习惯,这可能导致代码之间存在兼容性问题或潜在的bug。此外,团队协作还涉及到代码合并、版本控制等方面的问题,也可能引入bug。还有就是一些隐藏的bug可能在测试阶段没有被发现,直到软件发布后才被用户发现。

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  • 回答了问题 2024-03-13

    让 AI 写代码,能做出什么样的项目?

    1.微信截图_20240313143617.png
    2.对提高工作效率有很大的帮助,比如能帮我实时生成对应的代码片段或整个函数,节省了大量的时间。

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  • 回答了问题 2024-03-07

    开发者,你在云上建设过怎样的世界?

    我对基于函数计算部署 Stable Diffusion可自定义模型感兴趣,通过使用阿里云产品函数计算 FC 和文件存储 NAS ,快速使用 Stable Diffusion 实现高质量的图像生成,生成了好看的春天郊游图

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