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  • Python
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    能力说明：

    了解Python语言的基本特性、编程环境的搭建、语法基础、算法基础等，了解Python的基本数据结构，对Python的网络编程与Web开发技术具备初步的知识，了解常用开发框架的基本特性，以及Python爬虫的基础知识。

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2024年01月

2023年12月

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  • 回答了问题 2024-04-15

    如何处理线程死循环？

    线程死循环是多线程编程中一个常见的问题，它会导致系统资源的浪费和性能的下降。为了精准定位并妥善处理线程死循环现象，以及在编码阶段就规避潜在风险，可以采取以下措施：

    精准定位线程死循环

    1. 使用性能分析工具：
      利用性能分析工具（如Java的VisualVM、JProfiler，或C++的Valgrind）来监控线程的行为和系统资源的使用情况。这些工具可以帮助你发现哪些线程在持续运行，并可能指示出死循环的位置。

    2. 日志记录：
      在代码中添加适当的日志记录，特别是在循环的开始和结束位置。这样，通过分析日志可以观察到线程是否在某个点停止前进。

    3. 断点和调试：
      使用IDE的调试功能，在疑似死循环的代码区域设置断点，逐步跟踪线程的执行过程，以确定是否真的存在死循环。

    4. 监控线程状态：
      编写代码或使用现成的库来监控线程的状态，检查是否有线程长时间处于运行状态。

    妥善处理线程死循环

    1. 设置超时机制：
      对于可能发生死循环的操作，设置超时限制。如果操作超过预定时间仍未完成，则自动终止，避免长时间占用资源。

    2. 异常处理：
      确保代码中的逻辑有适当的异常处理，这样即使出现异常情况也能优雅地退出循环。

    3. 使用线程池：
      线程池可以限制并发线程的数量，避免因过多线程导致的资源耗尽。同时，线程池提供的管理和监控功能有助于发现死循环。

    4. 终止线程：
      作为最后的手段，可以通过编程方式强制终止陷入死循环的线程。但这种方法需要谨慎使用，因为它可能导致资源未正确释放或其他状态不一致的问题。

    规避潜在风险

    1. 代码审查：
      定期进行代码审查，特别是在并发控制和循环逻辑方面，以确保代码的正确性和健壮性。

    2. 单元测试：
      编写针对多线程操作的单元测试，包括死循环的检测。使用测试框架的并发测试功能来模拟多线程环境。

    3. 设计模式：
      使用适合多线程环境的设计模式，如生产者-消费者模式、读写锁模式等，它们提供了处理并发问题的最佳实践。

    4. 避免嵌套锁：
      尽量避免嵌套锁的使用，因为它会增加死锁的风险。如果必须使用，确保有清晰的锁获取和释放策略。

    5. 使用同步机制：
      合理使用同步机制（如锁、信号量、条件变量等）来控制线程的访问顺序，防止竞争条件的发生。

    6. 并发库和框架：
      使用成熟的并发库和框架，它们通常提供了避免死循环和其他并发问题的有效方法。

    通过上述方法，可以在多线程应用程序开发过程中有效地定位、处理和预防线程死循环现象，从而提高系统的稳定性和资源利用率。

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  • 回答了问题 2024-04-15

    如何看待首个 AI 程序员入职科技公司？

    今天你跟通义灵码互动的第一句话是什么，TA 是怎么回复的？晒出截图（必答）

    image.png

    分享一下你使用通义灵码的感受（必答）

    通义灵码可生成代码，可皮，让程序员解放双手，轻轻松松完成每天的工作，实乃上班写代码必备。

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  • 回答了问题 2024-04-15

    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？

    之前做机器学习相关工作，恶补了数据结构（如数组、链表、栈、队列、哈希表、树、图等）和算法（排序、搜索、动态规划、贪心算法等）很有效的提高了自己的编程能力，对于机器学习中的很多内容看了之后立马就明白了其中的意思。帮助很大。

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  • 回答了问题 2024-04-15

    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？

    在云时代，事件驱动架构再次流行的原因可以从以下几个方面进行分析：

    1. 可伸缩性（Scalability）:
      云时代的应用需要能够快速适应不断变化的负载和需求。事件驱动架构通过异步消息传递机制，允许系统组件根据事件的发生来动态调整资源，从而提供了出色的水平伸缩性。这种架构允许系统在高负载时增加处理能力，在低负载时减少资源消耗，以实现成本效益。

    2. 解耦（Decoupling）:
      事件驱动架构通过事件作为通信机制，使得各个服务或组件之间的依赖性降低。这种解耦使得系统更加灵活，易于维护和扩展。在云环境中，服务可能频繁地启动、停止或迁移，解耦有助于减少这些操作对整个系统的影响。

    3. 容错性（Fault Tolerance）:
      由于事件可以存储在消息队列中，事件驱动架构具有内置的容错性。即使某个服务暂时不可用，事件仍然可以被存储起来，并在服务恢复后进行处理。这种机制提高了系统的可靠性和可用性。

    4. 实时处理（Real-time Processing）:
      事件驱动架构非常适合实时数据处理和分析。在云时代，用户对于实时反馈和决策的需求日益增长。EDA 能够快速响应事件，使得企业能够及时处理数据并做出响应，从而提高用户体验和业务敏捷性。

    5. 微服务（Microservices）:
      微服务架构与事件驱动架构天然契合。微服务架构将应用分解为一组小型、独立的服务，这些服务可以独立开发、部署和扩展。事件驱动架构提供了一种有效的方式来实现这些服务之间的通信和协作，而不需要直接调用或同步等待。

    6. 云原生技术（Cloud-Native Technologies）:
      云原生技术，如容器化（Containerization）、Kubernetes、Serverless 架构等，与事件驱动架构相结合，可以提供更加灵活、可伸缩的应用部署和管理方式。这些技术进一步推动了事件驱动架构在云时代的流行。

    7. 复杂事件处理（Complex Event Processing, CEP）:
      随着技术的发展，复杂事件处理成为可能。CEP 允许系统不仅响应单一事件，还能处理事件的组合和模式，从而实现更高级的业务逻辑和决策制定。这使得事件驱动架构更加强大和灵活。

    综上所述，事件驱动架构因其在可伸缩性、解耦、容错性、实时处理、与微服务和云原生技术的契合度以及复杂事件处理能力等方面的优势，在云时代再次流行起来。这些特点使得事件驱动架构成为构建现代、高效、可靠和灵活的云应用的理想选择。

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  • 回答了问题 2024-04-09

    你认为一个优秀的技术PM应该具备什么样的能力？

    成为一名优秀的PM需要综合的技术知识、项目管理技能以及出色的人际交往能力。以下是关于如何成为一个优秀的技术PM的心得：

    1. 深入理解技术：技术PM首先需要具备扎实的技术背景，这样才能更好地理解项目的技术细节和挑战，与技术团队进行有效沟通，并做出明智的技术决策。

    2. 掌握项目管理知识：熟悉项目管理的基本原则和实践，如项目规划、风险管理、时间管理、成本管理等，这些都是确保项目按时、按预算和按质量完成的基础。

    3. 强化沟通能力：技术PM是团队、利益相关者和客户之间的桥梁。优秀的沟通能力可以帮助PM清晰地传达信息，协调各方的需求和期望，解决冲突，并推动项目向前发展。

    4. 培养领导力：作为项目的领导者，技术PM需要具备激励团队、指导团队成员、建立信任和促进团队合作的能力。领导力也包括能够做出艰难决策并在必要时引导团队克服障碍。

    5. 保持商业敏感性：理解项目的商业背景和市场环境对于技术PM来说同样重要。这有助于确保技术决策与商业目标一致，并能够为产品的商业成功做出贡献。

    6. 灵活适应变化：在项目过程中，需求和环境可能会发生变化。优秀的技术PM需要能够快速适应这些变化，调整计划和策略，确保项目目标得到实现。

    7. 持续学习和自我提升：技术和市场是不断变化的，技术PM需要持续学习新的技术和管理方法，保持自己的知识和技能的更新，以适应不断变化的环境。

    8. 关注团队和个人发展：优秀的PM不仅关注项目的成功，也关注团队成员的成长和发展。通过提供培训和发展机会，PM可以帮助团队成员提升技能，同时也增强团队的整体能力。

    9. 注重用户体验：最终，技术产品是为了满足用户的需求。技术PM应该关注产品的用户体验，确保技术解决方案能够解决实际问题，并为用户带来价值。

    10. 建立良好的工作关系：与团队成员、利益相关者和客户建立良好的工作关系至关重要。这需要PM展现出诚信、透明度和专业性，赢得他人的信任和尊重。

    通过上述的做法和态度，PM可以在项目管理和团队领导方面取得成功，带领项目顺利交付，并为公司的长期发展做出贡献。

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  • 回答了问题 2024-04-09

    如何写出更优雅的并行程序？

    并行编程是一种高效的编程范式，它能够充分利用现代多核处理器的计算能力，通过同时执行多个任务来提升程序的执行速度和处理能力,以下是一些关键的策略和最佳实践：

    1. 理解并行性：首先，开发者需要理解并行性的概念以及其在特定应用中的表现。这包括识别程序中的并行部分，评估潜在的并行度，以及理解不同并行架构的优势和局限。

    2. 任务分解：有效的任务分解是并行编程的关键。开发者需要将大任务分解为可以独立执行的小任务，这些小任务可以在不同的处理器或核心上并行执行。任务的粒度应该根据硬件的特性来确定，以确保最大化并行性能。

    3. 数据分解与分布：数据是并行编程中的另一个重要因素。合理的数据分解和分布可以减少数据传输的开销，提高缓存利用率，并减少潜在的竞态条件。常见的数据分布策略包括数据并行和任务并行。

    4. 数据同步：在并行环境中，多个任务可能会同时访问和修改共享数据，因此必须确保数据同步的正确性，以避免数据竞争和不一致。同步机制包括互斥锁、信号量、条件变量、屏障等。

    5. 负载平衡：为了提高并行程序的性能，需要确保所有的处理器或核心都有均匀的工作负载。负载不平衡会导致某些处理器过载而其他处理器空闲，从而降低整体的效率。

    6. 避免死锁：死锁是并行编程中常见的问题之一。开发者需要设计合理的资源分配策略和同步机制，以避免进程或线程间的死锁。

    7. 性能分析与调优：并行程序的性能分析和调优是不可或缺的步骤。使用性能分析工具可以帮助开发者识别瓶颈，优化任务分解和数据分布策略，以及调整同步机制。

    8. 使用并行编程框架和库：为了简化并行编程，可以使用各种并行编程框架和库，如OpenMP、MPI、CUDA等。这些工具提供了高层次的抽象，使得并行编程更加容易和高效。

    9. 测试和验证：并行程序的正确性测试和验证比串行程序更为复杂。开发者需要使用专门的测试工具和技术，确保并行程序在各种条件下都能正确运行。

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  • 回答了问题 2024-03-26

    你的数据存储首选网盘还是NAS？

    你的数据存储首选网盘还是NAS？

    在公司内部文件互传我们一般用nas，空间大，上传下载速度超级快，同时自己也在家里搭建了nas系统，用来存放家人的照片、拍的视频、工作的一些东西。网盘以前用的很多，但是限于速度原因在渐渐的放弃了。不过也不能完全放弃，在对外数据传递时还是离不开网盘的，经常会用网盘来给用户发资料。所以我的数据存储首选Nas。

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  • 回答了问题 2024-03-26

    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？

    此次升级带来的利好是显而易见的，对于阿里通义千问的用户而言，他们可以更高效地处理长文档，节省了大量的时间和精力。对于对AI技术感兴趣的人群，这是他们进一步了解和探索AI技术的绝佳机会。此外，通义千问在金融、法律、科研、医疗、教育等领域都具有广泛的应用前景，专业人士可以通过它快速读研报、分析财报、读科研论文、研判案情、读医疗报告、解读法律条文、分析考试成绩、总结深度文章等。

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  • 回答了问题 2024-03-21

    如何看待云原生数据库一体化的技术趋势？

    集中式与分布式数据库的边界正在模糊，开发者如何看待这一变化？这种变化对数据库的设计和维护会带来哪些影响？

    集中式与分布式数据库的边界模糊化对开发者来说是一种挑战和机遇并存的情况。开发者需要适应和利用这种变化来优化他们的数据库设计和维护策略。

    1. 适应新技术和工具: 开发者需要熟悉新兴的分布式数据库技术和工具。这些数据库系统提供了更好的横向扩展性和容错性，但也需要开发者掌握新的设计和维护技能。

    2. 数据一致性和可用性的权衡: 在分布式环境中，数据一致性和可用性之间存在着权衡。开发者需要根据应用需求和性能要求，选择合适的一致性模型（如强一致性、最终一致性等）以及容错和恢复策略。

    3. 数据分片和分区: 在分布式数据库中，数据分片和分区是常见的优化手段，开发者需要设计合适的分片策略，确保数据的均衡分布和查询效率。

    4. 跨节点事务处理: 分布式环境下的跨节点事务处理是一个复杂的问题，开发者需要利用分布式事务处理框架或者设计适合的分布式事务方案来确保数据的一致性和完整性。

    5. 监控和调优: 分布式数据库的监控和调优是一个持续的过程，开发者需要利用监控工具和性能分析工具来实时监控数据库集群的状态，并进行性能调优和故障排查。

    总的来说，集中式与分布式数据库边界模糊化对开发者来说既是一种挑战也是一种机遇。开发者需要不断学习和适应新的技术和工具，同时也需要不断优化他们的设计和维护策略，以应对日益复杂的数据库需求和挑战。

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  • 回答了问题 2024-03-19

    你体验过让大模型自己写代码、跑代码吗？

    目前大模型生成的代码可能会曲解开发者需求，遇到这种情况如何优化？

    1. 明确需求: 在使用大模型生成代码之前，尽可能明确地表达需求，包括输入、输出、期望的行为等。这有助于减少模型误解需求的可能性。

    2. 人工审查: 对模型生成的代码进行人工审查，确保其符合预期的行为。开发者可以仔细阅读和理解生成的代码，以确定其是否满足需求。

    3. 手动调整: 如果发现模型生成的代码存在问题，开发者可以手动进行调整和修改，以符合实际需求。这可能涉及添加、删除或修改代码的部分，以确保其正确地实现了所需的功能。

    通过以上方法，可以更有效地处理大模型生成的代码可能曲解开发者需求的情况，提高代码质量和开发效率。

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  • 回答了问题 2024-03-19

    如何优雅的进行入参数据校验？

    在哪些场景下，你会进行入参数据校验的呢？

    1. 用户输入验证：对用户输入的数据进行验证，确保符合特定的格式、长度、类型等要求。例如，表单验证、登录信息验证等。

    2. API 请求验证：对来自客户端的 API 请求进行验证，以确保请求的完整性、安全性和合法性。这包括参数格式、参数类型、参数范围等验证。

    3. 数据库操作验证：在执行数据库操作之前，对数据进行验证，以确保不会插入不合法或不完整的数据。这可以防止 SQL 注入等攻击，并确保数据的完整性和一致性。

    4. 身份验证与授权：在进行身份验证和授权之前，对用户提供的凭据进行验证，以确保其合法性。这可以包括密码验证、令牌验证等。

    5. 配置文件验证：在加载和解析配置文件时，进行数据验证以确保其格式正确，防止由于配置错误导致的程序异常。

    6. 文件上传验证：对用户上传的文件进行验证，以确保文件类型、大小等符合要求，并且不包含恶意代码。

    7. 网络数据传输验证：在接收或发送网络数据时，对数据进行验证，以确保数据的完整性和安全性，防止数据篡改和中间人攻击。

    8. 业务逻辑验证：在执行业务逻辑之前，对相关数据进行验证，以确保符合业务规则和约束条件。

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  • 回答了问题 2024-03-18

    程序员为什么不能一次性写好，需要一直改Bug？

    这种情况的出现我认为主要是以下这几点造成的：
    1、人的精力是有限的，所以写代码前几想的再多也不可能规避所有的bug
    2、产品的完善离不开上层和产品经理和程序员之间的相互撕B，所以可想而知程序员想的在牛也架不住需求的各种变更，bug也就显而易见了。
    纯属愚见，只求种个奖品！

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  • 回答了问题 2024-03-14

    使用ecs可以哪些搭建好玩的应用？

    除了以上提到的ECS 应用搭建案例，你们还有哪些特定场景下使用 ECS 的实践经验？

    可以搭建vpn给出国留学的国人使用，用来访问国内的网站和应用。
    可以训练模型。
    可以用于运行大数据分析和机器学习任务。
    可以大家自己的svn或者git。
    可以用来运行虚拟桌面基础设施（VDI），实现远程办公。

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  • 回答了问题 2024-03-14

    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？

    我用过Linux桌面操作系统。
    Linux是开源的，这意味着我们可以自由地查看、修改和分发源代码，从而更好地满足自己的需求。而且它还具有很高的安全性和稳定性，能够有效地防范恶意软件和黑客攻击，也更适合用于服务器和嵌入式系统等领域。

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  • 回答了问题 2024-03-13

    人工智能大模型如何引领智能时代的革命？

    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？

    大模型可以通过以下几个方面来提升我们与机器沟通的自然性和智能化程度:
    语言理解：大模型可以更好地理解人类语言的含义和语境，从而更准确地回答我们的问题。
    对话生成：大模型可以生成更加自然和流畅的对话，使我们与机器的交流更加类似于人与人之间的对话。
    个性化交互：大模型可以根据我们的偏好和习惯进行个性化的交互，提供更加贴合我们需求的服务。
    多模态交互：除了文本之外，大模型还可以结合图像、声音等多种模态信息，使交互更加丰富和多样化。
    持续学习：大模型可以通过不断学习和改进，提高自己的性能和智能化程度，从而更好地适应我们的需求和变化。

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  • 回答了问题 2024-03-08

    让 AI 写代码，能做出什么样的项目？

    1.晒一晒你开出了什么奖品，上传开盲盒奖品截图（必答）

    微信截图_20240308161854.png

    2.用AI写代码是什么样的体验，分享一下你使用通义灵码的感受（必答）

    用 AI 写代码是一种新奇的体验。它可以快速生成代码片段，提供灵感和语法检查。但 AI 并非十全十美，有时可能给出不合适的建议。尽管如此，它仍是一个有趣且高效的工具，能帮助提升编程效率。不过，与人类程序员的创造力和判断力相比，AI 还有一定的差距，在创造力上有明显的不足，不过日常码农搬砖使用是足够用了，大大提升了工作效率。

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  • 回答了问题 2024-03-04

    乘风问答官3月排位赛开启！AirPods 3代等你赢！

    话题讨论赛道的奖励真是一届不如一届了

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  • 回答了问题 2024-03-04

    你使用过代码生成工具吗？

    最近半年一直在用通义灵码，主要因素是生成的代码可用度高、而且免费。
    一些常见的代码生成的还是非常准确的，有时候一些代码块记不清，直接写好注释，代码就一下子生成出来了，自己要做的就是看看对不对然后适当的修改下即可。用的越多感觉越离不开代码生成工具了。

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  • 回答了问题 2024-03-04

    开发者，你在云上建设过怎样的世界？

    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？

    之前业余时间比较充足，就在阿里云买了一台2000左右的服务器，用来做几款小程序的后台和接口。那一阵小程序很火，就直接从海外找了几款比较火的H5小游戏，改了改做成了小程序，然后挂上了各个厂家的广告，靠广告点击来实现变现。本身不是科班出生，所以通过这次捣鼓学到了很多新的知识，同时小程序也给自己带来了不少收入。后来由于工作忙了，小程序广告收入一天不如一天，就停止做这些了。

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  • 回答了问题 2024-03-01

    人工智能带来新机遇，国产服务器操作系统如何加快发展？

    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？

    1. 智能监控与管理：操作系统可以实时监测系统状态，自动识别和诊断问题，并提供相应的解决方案，减少人工干预。
    2. 资源优化：通过机器学习等技术，操作系统能够根据工作负载自动调整资源分配，提高系统的整体性能和效率。
    3. 预测与规划：基于历史数据和趋势分析，操作系统可以对未来的资源需求进行预测，帮助企业合理规划和准备。
    4. 自动化运维：智能化的操作系统可以实现自动化的系统部署、升级和维护，降低运维成本，提高运维效率。
    5. 自我保护：操作系统具备自我保护机制，能够识别和防范恶意攻击，提高系统的安全性和可靠性。
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