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    熟练掌握Linux常用命令、文件及用户管理、文本处理、Vim工具使用等，熟练掌握企业IP规划、子网划分、Linux的路由、网卡、以及其他企业级网络配置技术，可进行Web服务器（Nginx），以及数据库（My SQL）的搭建、配置、应用，可根据需求编写Shell脚本，通过常用工具进行linux服务器自动化运维。

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  • 回答了问题 2024-06-04

    阿里云主力模型直降97%，两百万Tokens进入一元时代，对AI行业有哪些影响？

    我认为大模型降价潮对AI应用爆发和AI行业发展都有重要意义:

    1. 加速AI应用落地

      • 大模型降价可以大幅降低AI应用的使用成本,使更多企业和个人能够尝试将AI集成到业务中。这有利于加速AI技术的落地应用,促进AI在各行各业的广泛应用。

    2. 拓展AI应用场景

      • 大幅降低的使用成本,意味着AI应用可以应用到更多细分领域和中小型项目中。这将有助于开拓AI应用的广度和深度,涌现更多创新应用。

    3. 促进AI产业生态发展

      • 降价将带动更多企业和开发者加入AI应用的开发,这将进一步丰富AI产业生态,增加产品和服务的供给,提高整体竞争力。

    4. 助力技术普及和应用

      • 大幅降低使用门槛,有利于加速AI技术的普及,使更多个人和企业能接触和运用AI,培养AI应用的习惯和需求。

    5. 倒逼厂商优化技术

      • 价格战将倒逼厂商不断优化技术,提高效率降低成本,从而推动大模型技术的持续进步。
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  • 回答了问题 2024-06-04

    你的编程能力从什么时候开始突飞猛进的？

    让我的编程能力突飞猛进的经历:

    1. 学习设计模式:

      • 关键时刻:大约3年前,我开始系统地学习各种设计模式。
      • 影响:在学习过程中,我真正理解了优秀代码的结构和设计思想。从此,我开始重视代码的可维护性、扩展性和灵活性,而不仅仅是实现功能。设计模式让我的编码质量和代码风格都有了质的飞跃。

    2. 专注于性能优化:

      • 关键时刻:1年前,我负责一个对性能要求很高的项目。
      • 影响:在这个项目中,我深入学习了各种性能优化技术,包括算法优化、内存管理、并发控制等。这让我对计算机底层原理有了更深入的理解,编程思维也变得更加"挑剔"和严谨。

    在编程生涯中,关键的转折点往往来自于一个具体的、富有挑战性的项目实践。在解决问题的过程中,我不仅锻炼了编码能力,也培养了更全面的工程思维。这些经历无疑帮助我成为了一名更优秀的程序员。

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  • 回答了问题 2024-05-29

    最近大模型降价潮，哪家才是真的“价美”也“物美”？

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    大模型点评：

    1. Doubao-pro (字节豆包):

      • 字节团队研发的大规模预训练语言模型系列。
      • Doubao-pro是豆包系列中效果最好的主力模型，适合处理复杂任务，在参考问答、总结摘要、创作、文本分类、角色扮演等场景都有很好的效果 。

    2. ERNIE-4.0 (文心一言):

      • 百度推出的迄今为止最强大的文心大模型。
      • 实现了基础模型的全面升级，在理解、生成、逻辑和记忆能力上都有着显著提升。

    3. Qwen 1.5 (通义千问):

      • 阿里巴巴推出的通义千问1.5代开源语言模型。
      • Qwen 1.5系列包括多个体量模型，从0.5B到72B不等，其中最强版本的性能超越了GPT 3.5、Mistral-Medium，且具有多语言支持。
      • 在基准测试中，Qwen 1.5模型在语言理解、推理和数学方面展现出强大的性能，尤其是最大版本的Qwen1.5-72B-Chat在评估中表现出了可观的效果，与最近热门的新模型Mistral Medium不相上下 。

    Doubao-pro和ERNIE-4.0都是在各自领域内具有强大性能的大模型。而Qwen 1.5则是阿里巴巴推出的一系列开源语言模型，具有多语言支持和强大的性能表现。

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  • 回答了问题 2024-05-29

    一条SQL语句的执行究竟经历了哪些过程？

    1. 语法分析和语义检查:当用户输入一条SQL语句时,数据库管理系统首先会对其进行语法分析,确保语句的格式正确无误。同时还会进行语义检查,确保语句中的各个元素(表名、字段名等)是否合法和正确。

    2. 查询优化:在确保语句合法性的基础上,数据库系统会对查询进行优化,寻找最高效的执行计划。这包括索引选择、连接顺序优化、谓词简化等。优化器会综合考虑各种因素,生成一个成本最低的查询执行计划。

    3. 查询执行:有了优化后的执行计划,数据库系统就会按计划一步步执行查询。这包括从磁盘读取数据、进行各种关系代数运算(如select、join、aggregate等)、缓存中间结果等。整个过程都是由数据库内核精心协调和控制的。

    4. 结果返回:最终查询的结果会被返回给用户。数据库系统会确保结果的准确性和一致性,比如事务隔离级别的控制、并发控制等。

    5. 优化反馈:数据库系统会对每条SQL语句的执行情况进行监控和分析,并根据实际执行效果对优化器进行持续优化和改进。

    SQL语句的执行过程是一个非常复杂而精细的过程,需要数据库内核进行多方面的协调和控制。这体现了数据库系统在保证数据准确性和查询效率方面的强大能力。了解这个过程有助于我们更好地理解和利用数据库系统,提高应用程序的性能。

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  • 回答了问题 2024-05-29

    当AI“复活”成为产业，如何确保数字生命技术始终用于正途？

    我认为需要从以下几个方面来考虑:

    1. 数字人的自主性与人格权利保护:当一个人的数字化形象被复制和运用时,其自主权和隐私权如何得到保障?我们需要建立相关的法律法规,明确数字人的知情同意权、隐私权等基本人格权利。

    2. 数字生命的伦理定位:数字人是否应该被视为一种新型的生命形式?如果是,那么它们的权利和道德地位如何界定?我们需要从哲学、伦理学的角度深入思考这个问题。

    3. 数字人技术的双刃剑:这项技术确实有助于向往者重温逝去的亲人,但同时也存在被滥用的风险,比如制作虚假的数字人形象进行欺骗。因此,我们需要加强对这项技术的监管,防止其被不当利用。

    4. 人机融合的发展方向:或许未来,人类与数字人可以实现更深度的融合与协作,发挥各自的优势,共同推动人类社会的进步。但这需要我们谨慎地探讨和规划数字人技术的未来发展方向。

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  • 回答了问题 2024-05-23

    如何简单快速搭建出适配于多平台的小程序？

    1. 统一开发框架：选择一个支持跨平台的小程序开发框架，如React Native、uni-app或Taro，可以大大简化开发工作。这些框架允许开发者使用一套代码库，生成适应不同平台的小程序，提高了开发效率。

    2. 组件化开发：通过组件化开发，将小程序的各个部分划分为独立的模块，可以复用在不同平台上，减少重复工作，同时提高代码的可维护性。

    3. 适配策略：尽管使用统一框架，但各平台的API和用户界面规范可能会有所不同。开发者需要制定一套适配策略，确保在不同平台上能提供类似的功能和一致的用户体验。可以使用条件编译或平台特定的API来实现这一目标。

    4. 自动化测试：使用自动化测试工具，如Appium或Jest，可以确保在不同平台上的小程序功能正常，减少手动测试的工作量和出错率。

    5. 持续集成/持续部署（CI/CD）：建立CI/CD流程，可以自动化地构建、测试和部署小程序到各个平台，加快迭代速度，同时减少人为错误。

    6. 团队协作与知识共享：团队内部需要进行良好的沟通和知识共享，以确保每个开发者都理解跨平台开发的挑战和解决方案，共同维护代码质量和一致性。

    7. 平台特性利用：虽然要追求一致性，但也应注意各平台的特性。例如，微信小程序可能支持更多的社交功能，开发者可以利用这些特性来提供更丰富的用户体验。

    通过以上策略，开发者可以更高效地应对跨平台小程序开发，同时保证用户体验的一致性和开发成本的控制。但也要注意，选择最合适的工具和方法，需要根据项目需求、团队能力以及资源状况来综合评估。

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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？

    责任链模式在实际业务代码中的应用

    责任链模式是一种行为型设计模式，它允许请求在一系列处理者对象之间传递，直到被某个处理者对象处理。该模式可以有效地将请求处理逻辑分散到多个处理者对象中，从而提高系统的灵活性和可维护性。

    在实际业务代码中，责任链模式可以应用于以下场景：

    • 请求处理逻辑较为复杂，需要分散到多个处理者对象中。
    • 请求处理逻辑需要动态调整，以适应不同的业务需求。
    • 请求处理逻辑需要在多个系统之间进行协调。

    以下是一些在实际业务代码中使用责任链模式的建议：

    • 明确定义处理者接口： 定义一个抽象的处理者接口，规定处理者对象需要实现的方法，例如处理请求的方法和设置下一个处理者的方法。
    • 实现具体处理者类： 针对不同的业务需求，实现具体的处理者类，并实现处理者接口中定义的方法。
    • 构建责任链： 创建一个责任链对象，并将所有处理者对象链接起来。
    • 发送请求： 将请求发送到责任链的第一个处理者对象，由该对象负责将请求传递给下一个处理者，直到请求被处理。

    以下是一些在使用责任链模式时需要注意的问题：

    • 避免过度设计： 责任链模式并非适用于所有场景，过度使用会导致代码复杂度增加。
    • 确保代码的优雅与效率： 在编写代码时，要注重代码的简洁性和可读性，并使用高效的算法和数据结构。

    责任链模式是一种强大的设计模式，可以有效地提高代码的灵活性和可维护性。在实际业务代码中，需要根据具体的业务需求来决定是否使用该模式，并注意避免过度设计和确保代码的优雅与效率。

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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 拓宽了打工人的职业生涯上限

    AI 的引入创造了新的职业机会，例如 AI 工程师、数据科学家和机器学习专家。这些职位需要高级技能和专业知识，为具有相应技能的打工人提供了更高的收入和职业发展机会。此外，AI 还为现有工作岗位创造了新的可能性。例如，AI 可以帮助律师进行法律研究，帮助医生进行诊断，帮助教师进行备课。这些应用可以帮助打工人提高工作效率，并获得新的技能和经验。

    AI 设定了更低的天花板

    AI 的自动化能力也对一些工作岗位构成威胁。一些重复性强、容易被自动化替代的工作岗位可能会消失。这可能会导致失业和技能过时。此外，AI 的应用可能会加剧就业竞争，因为 AI 可以比人类更有效地完成一些任务。

    AI 对打工人的职业生涯的影响是双重的

    AI 的引入既创造了新的机会，也带来了新的挑战。打工人需要不断学习和适应，才能在 AI 时代保持竞争力。政府和企业也需要采取措施，帮助打工人应对 AI 带来的挑战，例如提供职业培训和再教育机会。

    结论

    AI 对打工人的职业生涯的影响是复杂的。它既创造了新的机会，也带来了新的挑战。打工人需要不断学习和适应，才能在 AI 时代保持竞争力。政府和企业也需要采取措施，帮助打工人应对 AI 带来的挑战。

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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？

    1. GPT-4o相比前代的技术提升:
    • 语音响应能力大幅提升,可以实现更加流畅自然的对话交互。
    • 支持多模态输入输出,可以融合图像、视频等信息进行理解和生成。
    • 参数规模和训练数据规模进一步扩大,知识覆盖和推理能力都有大幅提升。
    • 安全可控性和对偏见的控制更加完善,使得它在实际应用中更加可靠。
    1. 国内大模型行业的发展机会:
    • 国内AI企业可以进一步加大对大模型的研发投入,追赶国际先进水平。
    • 发展面向特定垂直行业的大模型应用,充分利用本地化的数据和场景优势。
    • 在隐私保护、安全可控等方面,国内企业也有机会提出创新性的解决方案。
    • 推动大模型技术在教育、医疗等社会公益领域的普及应用,造福民众。
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  • 回答了问题 2024-05-15

    为什么程序员害怕改需求？

    作为程序员,确实在面对需求变更时会感到一些"畏惧感",我觉得主要担忧以下几点:

    1. 工作效率下降:需求变更意味着需要重新评估、重新设计、重新编码,会打断原有的工作节奏,降低编码效率。这对注重效率的程序员来说是一大挑战。

    2. 代码质量担忧:需求变更可能会对原有的代码结构造成一定冲击,增加潜在的bug风险。程序员常常会担心自己的代码质量受到影响。

    3. 时间压力增大:需求变更意味着需要在有限的时间内完成更多的工作,这可能会给程序员带来较大的时间压力。

    4. 对自己能力的怀疑:频繁的需求变更可能会让程序员对自己的开发能力产生怀疑,感到自己无法应对这些变化。

    5. 团队协作难度:需求变更可能会引起其他同事甚至整个团队的沟通协调问题,增加程序员的协作负担。

    要克服这些挑战,程序员需要培养以下能力:

    1. 学会主动沟通,及时了解需求变化,并积极参与需求评审和设计讨论。

    2. 持续优化代码结构,提高代码的可扩展性和可维护性。

    3. 合理安排工作计划,留出应对变更的缓冲时间。

    4. 保持积极乐观的心态,相信自己有能力应对各种变化。

    5. 加强团队协作,彼此支持,共同应对需求变更带来的挑战。

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  • 回答了问题 2024-05-15

    “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？

    面对图像生成类应用持续保持热度的挑战,我建议可以从以下几个方面着手:

    1. 内容创新:持续推出新颖有趣的AI风格转换效果,例如尝试不同的艺术风格、3D建模等,为用户提供更多样化的生成体验。同时,可以开放AI创作能力让用户自主创作,保持内容的新鲜感。

    2. 社区互动:建立起活跃的用户社区,鼓励用户分享自己的创作作品,互动交流心得。可以举办创意大赛,推进用户的创作热情。 同时也要注意收集用户反馈,优化产品功能。

    3. 延展应用:将图像生成能力延展到更多场景,如个性化商品定制、AR场景应用等,增加用户的使用场景和粘性。

    4. 商业变现:在保持免费核心功能的基础上,针对高端用户推出付费增值服务,如专业级编辑工具、商业用途授权等,提高产品的变现能力。

    5. 生态构建:与艺术家、设计师等生态伙伴展开合作,丰富内容和功能,增强产品价值。同时也可尝试与电商、社交等平台进行深度融合,提高曝光和转化。

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  • 回答了问题 2024-05-09

    AI面试成为线下面试的“隐形门槛”，对此你怎么看？

    从一定程度上来说，AI面试确实有其优点。它可以提供更准确、更公正的评估，减少人为因素的干扰。此外，AI面试也可以在短时间内处理大量的应聘者，提高面试效率。

    但是，AI面试也存在一定的弊端。它可能会牺牲人际互动的温度，使得求职者感到压力倍增。此外，AI面试也可能会忽略候选人的个性特质和人格特点，导致面试结果的偏差。在精准算法的背后，是否牺牲了人际互动的温度，是一个需要谨慎考虑的问题。我认为，在面试过程中，需要结合人工和机器的优点，实现双赢的结果。

    例如，可以在AI面试之前进行一轮人工面试，以了解候选人的个性特质和人格特点。然后，再通过AI面试进行更准确的评估。这种方式可以提供更全面、更准确的面试结果，同时也可以保持人际互动的温度。

    AI面试是一个新的挑战，需要求职者进行新的面试准备和心理准备。但是，在面对这个挑战时，需要谨慎考虑人际互动的温度和面试结果的准确性，以实现双赢的结果。

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  • 回答了问题 2024-05-09

    如何从零构建一个现代深度学习框架?

    我个人的一些建议：

    1. 明确需求
    在开始构建深度学习框架之前，需要先明确需求。明确需求包括了对于什么样的任务、性能、可扩展性、易用性等方面的需求。这些需求可以帮助我们更好地规划和设计框架，并将其应用于实际的场景中。

    2. 选择底层语言和库
    在构建深度学习框架时，需要选择底层语言和库。常见的选择包括C++、Python、JavaScript等。需要考虑语言的性能、可扩展性和易用性等因素。此外，还需要选择一些底层库，如NumPy、SciPy等，以提供数学计算和数据处理等基础功能。

    3. 实现神经网络模型
    在构建深度学习框架时，需要实现神经网络模型。常见的神经网络模型包括卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等。需要考虑模型的性能、可扩展性和易用性等因素。此外，还需要实现一些常见的激活函数、损失函数等。

    4. 实现训练和推理
    在构建深度学习框架时，需要实现训练和推理的功能。训练和推理是深度学习框架的核心功能之一。需要考虑训练和推理的性能、可扩展性和易用性等因素。此外，还需要实现一些常见的优化器、正则化等技术，以提高训练和推理的性能和准确性。

    5. 实现部署和优化
    在构建深度学习框架时，需要实现部署和优化的功能。部署和优化是深度学习框架的关键功能之一。需要考虑部署和优化的性能、可扩展性和易用性等因素。此外，还需要实现一些常见的部署和优化技术，如量化、蒸馏等，以提高模型的性能和效率。

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  • 回答了问题 2024-04-30

    你遇到过哪些触发NPE的代码场景？

    在Java编程中，空指针异常（NullPointerException，简称NPE）确实是一个常见且棘手的问题。为了有效地识别和处理这些异常，我们可以采取一系列的策略和最佳实践。

    识别NPE触发场景

    1. 代码审查：
      定期进行代码审查，特别是针对那些与外部输入、数据库交互、文件操作等可能产生null值的代码段。审查时应特别关注那些没有进行null检查的变量或方法返回值。

    2. 静态代码分析：
      利用IDE（如IntelliJ IDEA、Eclipse）或专门的静态代码分析工具（如SonarQube、Checkstyle、PMD等）来检测代码中潜在的null引用。这些工具能够扫描代码库并标记出可能的null引用风险点。

    3. 单元测试：
      编写全面的单元测试，确保对可能产生null值的所有场景都进行了测试。特别是对于可能返回null的方法，应该测试其返回null时调用者的行为。

    4. 日志和监控：
      在生产环境中，通过日志和监控工具（如ELK Stack、Prometheus等）捕获和分析NPE异常。这有助于发现那些在开发或测试阶段未能识别出来的NPE触发场景。

    处理NPE

    1. 防御性编程：
      在编写代码时，遵循防御性编程的原则，尽可能在代码中避免null引用的出现。例如，对于可能返回null的方法，可以提供一个默认值或空对象（使用Null Object模式）；对于外部输入，应该进行严格的验证和过滤。

    2. 显式null检查：
      在代码中显式地进行null检查，特别是在使用外部输入或调用可能返回null的方法之前。这可以通过if语句、Optional类（Java 8及以上版本）或三元运算符等方式实现。

    3. 异常处理：
      当null引用无法避免时，应该使用try-catch块来捕获和处理NPE异常。但是，应该注意避免在过深的嵌套结构中捕获异常，因为这可能会使错误处理变得复杂且难以维护。

    4. 代码重构：
      如果经常遇到NPE问题，可能是因为代码结构存在问题。在这种情况下，可以考虑对代码进行重构，以消除潜在的null引用风险。例如，可以使用设计模式（如Null Object模式、工厂模式等）来简化代码结构并减少null引用的使用。

    5. 教育和培训：
      加强对开发团队的教育和培训，提高他们对NPE问题的认识和防范意识。通过分享最佳实践、案例分析等方式，帮助团队成员掌握识别和处理NPE的有效方法。

    6. 使用第三方库：
      有些第三方库提供了处理null引用的工具或方法，例如Apache Commons Lang库中的ObjectUtils类就提供了一系列用于处理null引用的静态方法。使用这些工具可以简化代码并减少null引用的使用。

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  • 回答了问题 2024-04-30

    你见过哪些独特的代码注释？

    我曾见过一些独特的代码注释：

    1. 幽默的注释：有些注释以幽默的方式解释了代码的用途或背景，让阅读者在紧张的开发工作中能够稍微放松一下。例如，在一个处理复杂逻辑的函数中，我看到这样的注释：“// 这里的代码有十八道弯。”

    2. 解释性注释：有些注释详细地解释了代码的每一部分是如何工作的，这对于新手开发者来说非常有用。我曾经在一个开源项目中看到一段代码，其中包含了大量的解释性注释，这些注释详细描述了函数的输入、输出、算法步骤和可能的边界情况。这种注释不仅帮助我理解了这个函数的工作原理，还让我学会了如何编写更好的文档和注释。

    3. 历史性注释：有些注释记录了代码变更的历史和原因。这对于理解代码为何以当前形式存在以及为何选择特定的实现方式非常有帮助。例如，一个函数可能经历了多次重构和优化，而历史性注释可以告诉我们每次更改的原因和结果。这种注释对于维护旧代码或与其他开发者协作时非常有用。

    4. 警告性注释：有些注释用于警告开发者注意潜在的错误或问题。这些注释通常包含一些关键的提示或建议，帮助开发者避免常见的错误。例如，一个函数可能在使用某些特定的输入时会导致性能问题，而一个警告性注释可以提醒开发者注意这个问题并提供解决方案。

    独特的代码注释给我带来了以下启发：

    • 代码可读性：独特的注释提醒我们要注意代码的可读性。虽然清晰的代码本身可以提高可读性，但适当的注释可以进一步解释代码的意图和逻辑，使代码更易于理解和维护。
    • 幽默与创造力：幽默的注释展示了开发者的个性和创造力。在紧张的开发工作中，这种幽默可以缓解压力并提高团队的凝聚力。同时，它也可以鼓励其他开发者以更有趣和富有创造性的方式编写代码和注释。
    • 文档的重要性：独特的注释强调了文档在软件开发中的重要性。好的文档可以帮助开发者更好地理解代码、提高开发效率并减少错误。因此，我们应该重视文档的编写和维护，并努力使文档更加清晰、准确和有用。
    • 持续改进：独特的注释还提醒我们要持续改进代码和文档。随着技术的不断发展和业务需求的不断变化，代码和文档也需要不断更新和改进。我们应该保持对代码和文档的关注和审查，及时发现并修复问题，以提高软件的质量和可维护性。
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  • 回答了问题 2024-04-30

    在JS编程中有哪些常见的编程“套路”或习惯？

    1. 模块化编程：

      • 使用ES6的模块系统（import/export）来组织代码，实现高内聚低耦合。
      • 将功能相关的代码封装成模块，每个模块负责一个特定的功能。

    2. 函数式编程：

      • 利用JavaScript的闭包、高阶函数、纯函数等特性进行函数式编程。
      • 使用map、filter、reduce等数组方法处理数据，避免使用循环。

    3. 避免全局变量：

      • 尽量减少全局变量的使用，以避免命名冲突和意外的副作用。
      • 使用局部变量和模块作用域变量。

    4. 使用常量：

      • 对于不会改变的值，使用const声明常量，提高代码的可读性和可维护性。

    5. 代码复用：

      • 提取公共代码块为函数或方法，实现代码复用。
      • 利用继承、组合、混入等方式复用对象的行为。

    6. 使用模板字符串：

      • 使用模板字符串（反引号包围的字符串）来构建动态字符串，避免字符串拼接的繁琐。

    7. 异步编程：

      • 使用async/await语法糖处理异步操作，使异步代码看起来像同步代码一样易于阅读。
      • 合理使用Promises，避免回调地狱。

    8. 错误处理：

      • 使用try/catch语句捕获和处理错误。
      • 使用Promise的.catch()方法处理异步错误。

    9. 使用Lint工具：

      • 使用如ESLint等Lint工具检查代码风格和质量，确保代码的一致性和可维护性。

    10. 代码注释：

      • 为代码添加必要的注释，解释代码的功能、参数、返回值等。
      • 使用JSDoc等文档生成工具自动生成API文档。

    11. 使用设计模式：

      • 学习和应用常见的JavaScript设计模式，如单例模式、工厂模式、观察者模式等，以提高代码的可扩展性和可维护性。

    12. 优化性能：

      • 减少DOM操作，使用事件委托提高性能。
      • 使用Web Workers进行复杂的计算任务，避免阻塞主线程。
      • 合理使用缓存，减少不必要的网络请求。

    13. 利用TypeScript：

      • 对于大型项目或需要强类型检查的项目，可以考虑使用TypeScript，它提供了静态类型检查和更丰富的接口功能。

    14. 代码分割与懒加载：

      • 在构建应用时，使用代码分割技术将代码拆分成多个小块，实现按需加载。
      • 利用Webpack等构建工具实现懒加载，提高应用的启动速度和用户体验。

    15. 利用npm和yarn等包管理工具：

      • 使用npm或yarn等包管理工具管理项目的依赖，确保项目的可移植性和可维护性。

    以上这些编程“套路”或“最佳实践”并不是孤立的，它们通常会在实际项目中相互结合使用，以达到更好的编程效果。

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  • 回答了问题 2024-04-30

    如何让系统具备良好的扩展性？

    在设计系统架构时融入可扩展性的理念和技术手段，确保系统能够无缝、高效且经济地应对未来用户数量、数据规模或业务需求的增长，是构建长期可持续系统的重要一环。以下是关于如何在系统设计之初就融入可扩展性理念的一些建议：

    1. 明确可扩展性目标：

      • 在项目启动阶段，明确系统的可扩展性需求，包括预计的用户增长、数据增长和业务变化。
      • 设定可扩展性的关键性能指标（KPIs），如吞吐量、响应时间、并发用户数等，并设定相应的扩展阈值。

    2. 微服务架构：

      • 将系统拆分成多个独立的服务（微服务），每个服务负责系统的某个功能或业务逻辑。
      • 微服务之间通过轻量级的通信协议（如RESTful API、gRPC）进行交互，降低服务间的耦合度。
      • 微服务架构允许独立扩展每个服务，根据实际需要增加或减少资源。

    3. 无状态服务设计：

      • 尽量避免服务状态（如会话信息、用户数据等）在服务之间的传递，实现无状态服务。
      • 无状态服务可以更容易地实现水平扩展，因为每个服务实例都是相同的，可以无差别地处理请求。

    4. 负载均衡与容灾：

      • 使用负载均衡器（如Nginx、HAProxy）分发请求到多个服务实例，确保请求得到及时处理。
      • 设计容灾策略，如多机房部署、跨地域部署等，确保在单点故障时系统仍能保持高可用性。

    5. 弹性伸缩：

      • 利用云计算平台的自动伸缩功能（如AWS Auto Scaling、Kubernetes HPA等），根据系统负载动态增加或减少服务实例。
      • 设置自动伸缩的触发条件（如CPU使用率、内存占用率、请求响应时间等），确保系统始终运行在最佳状态。

    6. 数据库设计：

      • 选择适合业务需求的数据库技术，如关系型数据库（MySQL、PostgreSQL）、NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra）等。
      • 设计合理的数据库架构，如读写分离、分库分表等，确保数据库能够支持大规模并发读写。
      • 使用缓存技术（如Redis、Memcached）减少数据库访问压力，提高系统响应速度。

    7. 消息队列：

      • 使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka）实现异步通信和解耦，提高系统处理并发请求的能力。
      • 消息队列可以缓存请求，确保在系统负载较高时请求不会丢失。

    8. 监控与告警：

      • 设计完善的监控系统，收集系统的各项性能指标数据（如CPU使用率、内存占用率、请求响应时间等）。
      • 设置告警阈值，当系统性能指标超过阈值时触发告警通知，及时发现并解决潜在问题。

    9. 持续集成与持续部署（CI/CD）：

      • 利用CI/CD工具（如Jenkins、GitLab CI/CD）实现自动化构建、测试和部署，确保代码变更能够快速、安全地部署到生产环境。
      • CI/CD流程有助于降低发布新功能的风险，提高系统的可维护性和可扩展性。

    10. 文档与培训：

      • 编写详细的系统架构文档和开发文档，记录系统的设计思路、技术选型、关键配置等信息。
      • 对开发团队进行技术培训，确保团队成员熟悉系统的架构和技术栈，能够高效地进行开发和维护。
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  • 回答了问题 2024-04-17

    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？

    我觉得对我的编程有很大提升的概念或技术有：
    面向对象编程：
    在学习了面向对象编程之后，我感觉自己的编程水平有了显著提升。面向对象编程是一种编程范式，它将数据和操作封装在称为对象的单元中，并通过类和继承等机制来组织和管理代码。

    通过学习面向对象编程，我理解了以下关键概念：

    对象和类: 对象是类的实例，它包含数据和操作。类是对象的模板，它定义了对象的属性和方法。
    继承: 继承允许类从其他类继承属性和方法，从而实现代码重用和可扩展性。
    多态性: 多态性允许对象以不同的方式响应相同的操作，从而实现代码的灵活性和适应性。

    设计模式：
    设计模式是解决软件设计问题的经验总结，是在开发过程中重复出现的问题的通用解决方案。理解和学习设计模式可以帮助程序员更好地组织和架构代码，提高代码的可重用性、可扩展性和可维护性。掌握常见的设计模式（如单例模式、工厂模式、观察者模式、策略模式等）可以提高代码的灵活性，并使其易于理解和扩展。设计模式不仅用于面向对象编程，也适用于其他编程范式，如函数式编程和响应式编程。

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  • 回答了问题 2024-04-17

    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）再次流行起来有几个关键的原因：

    弹性和灵活性：EDA 架构允许系统根据事件的发生和需求的变化来动态地做出响应，从而提供了更大的弹性和灵活性。这种特性非常适应云计算环境下的动态性和可扩展性需求。

    实时性和即时性：随着数字化转型的加速，对实时数据处理和即时响应的需求也日益增长。EDA 架构通过事件驱动的方式，能够实现对事件的实时捕获、处理和响应，满足了这一需求。

    微服务架构的兴起：随着微服务架构的兴起，系统变得更加分布式和模块化。EDA 架构与微服务架构相辅相成，能够更好地支持微服务之间的解耦和消息传递，从而提升了系统的可维护性和可扩展性。

    大数据和人工智能的发展：大数据和人工智能等新兴技术对实时事件处理提出了更高的要求，EDA 架构能够有效地支持这些新兴技术的应用，为其提供了更好的数据基础和事件触发机制。

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  • 回答了问题 2024-04-17

    如何看待首个 AI 程序员入职科技公司？

    image.png
    让通义灵码来生成了一小段单元测试代码。。直接复制粘贴就完了，编写代码变得soeasy。

    生成单元测试代码的感受：

    提高效率：通义灵码节省大量编写单元测试代码的时间，提高工作效率。通过简单的输入，即可获得符合要求的测试代码，减少了重复劳动。

    减少出错率：通义灵码生成的单元测试代码可以减少因手动编写代码而引入的错误，提高了测试代码的质量和准确性。

    便捷易用：通义灵码可能提供了友好的用户界面和简洁的操作流程，使得程序员可以轻松地生成需要的单元测试代码，无需花费过多精力。

    规范统一：通义灵码生成的单元测试代码可能符合一定的规范和标准，有助于保持代码风格的统一性，提高团队协作效率。

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