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擅长的技术

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通用技术能力：
  • Go
    中级

    能力说明：

    掌握封装、能够排除典型的代码bug，并指导如何重构达成目标。

    获取记录：

    • 2023-05-19 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2023-05-19 在 大学考试 Go语言中级能力 大学/社区用户通过技能测试
    • 2023-05-18 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2023-05-18 在 大学考试 Go语言初级能力 大学/社区用户通过技能测试
  • 容器
    高级

    能力说明：

    熟练掌握Docker各类高级特性，包括容器数据卷、DockerFile构建等；熟练使用Docker封装MySQL、Redis、Tomcat、Apache等镜像，并可在公有云或私有云部署并保持稳定运行。

    获取记录：

    • 2023-05-15 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2023-05-15 在 大学考试 容器技术高级 大学/社区用户通过技能测试
    • 2023-05-14 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2023-05-14 在 大学考试 容器技术中级 大学/社区用户通过技能测试
    • 2023-05-13 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2023-05-13 在 大学考试 容器技术初级 大学/社区用户通过技能测试
  • 微服务
    中级

    能力说明：

    熟悉微服务常用开放框架，理解Spring、Spring Boot，以及Spring Cloud的概念和不同，对Spring Cloud Alibaba有较为全面的认知。对Istio具备基础运维能力，掌握基本组件的知识。

    获取记录：

    • 2023-05-17 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2023-05-17 在 大学考试 微服务中级 大学/社区用户通过技能测试
    • 2023-05-16 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2023-05-16 在 大学考试 微服务初级 大学/社区用户通过技能测试
  • Linux
    高级

    能力说明：

    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。

    获取记录：

    • 2023-05-11 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2023-05-11 在 大学考试 Linux运维高级 大学/社区用户通过技能测试
    • 2023-05-11 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2023-05-11 在 大学考试 Linux运维中级 大学/社区用户通过技能测试
    • 2023-05-11 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2023-05-11 在 大学考试 Linux运维初级 大学/社区用户通过技能测试
  • 数据库
    初级

    能力说明：

    具备数据库基础知识，了解数据库的分类，具备安装MySQL数据库的能力，掌握MySQL数据类型知识，基本了解常用SQL语句，对阿里云数据库产品有基本认知。

    获取记录：

    • 2023-05-12 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2023-05-12 在 大学考试 数据库初级 大学/社区用户通过技能测试
云产品技术能力：

阿里云技能认证

详细说明

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2024年05月

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    阿里云人工智能的考试内容是什么？考试有几个等级？

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  • 回答了问题 2024-05-07

    如何从零构建一个现代深度学习框架?

    构建一个现代深度学习框架是一项庞大而复杂的任务，它涉及到多个领域的知识。如下是一些重点考量的因素：

    一：定义目标和需求：

    • 明确你的深度学习框架要解决的问题和满足的需求。
    • 确定框架的目标用户群体（如研究人员、开发者、数据科学家等）。
    • 评估与其他现有框架的竞争优势。

    二：设计架构：

    • 设计框架的总体架构，包括核心组件、API接口和扩展机制。
    • 考虑框架的可扩展性、可维护性和易用性。
    • 选择合适的编程语言（如Python）和工具链（如CMake、Makefile等）。

    三：设计API接口：

    • 设计简洁、易用的API接口，方便用户调用框架的功能。
    • 提供详细的文档和示例代码，帮助用户快速上手。
    • 设计可扩展的API，允许用户自定义层、损失函数和优化器等。

    四：数据加载和预处理：

    • 实现数据加载和预处理模块，支持多种数据格式（如CSV、NumPy、TensorFlow等）。
    • 提供数据增强功能，如图像变换、文本处理等。
    • 支持多线程、多进程或分布式数据加载，提高数据预处理速度。

    五：模型训练和评估：

    • 实现模型训练和评估的API，支持各种训练策略（如批量大小、学习率调整等）。
    • 提供模型保存和加载功能，方便用户在不同设备或环境之间迁移模型。
    • 支持多种评估指标（如准确率、损失值等），方便用户评估模型性能。

    六：测试与验证：

    • 编写单元测试和集成测试，确保框架的正确性和稳定性。
    • 在不同硬件和操作系统上验证框架的性能和兼容性。
    • 与其他深度学习框架进行对比实验，评估框架的优劣势。

    七：持续迭代和改进：

    • 根据用户反馈和社区需求，持续迭代和改进框架的功能和性能。
    • 跟踪深度学习领域的最新研究成果和技术趋势，将新技术集成到框架中。
    • 探索新的应用场景和商业模式，推动深度学习技术的发展和应用。
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  • 回答了问题 2024-05-07

    AI面试成为线下面试的“隐形门槛”，对此你怎么看？

    AI面试作为线下面试的“隐形门槛”，既有其优点也有其局限性。
    AI面试能够在初步筛选阶段快速评估大量应聘者，提高招聘效率。同时，通过预设的评估标准和算法，AI能够在一定程度上减少人为偏见，如外貌、口音或性别歧视等。
    如果AI的训练数据存在偏见，那么其评估结果也可能存在偏见。其次，AI可能无法完全捕捉应聘者的非言语信息，如肢体语言、面部表情等，这些信息在面试中往往非常重要。最后，一些应聘者可能因技术原因或不熟悉AI面试的形式而表现不佳，导致他们被误判。
    我们应该在充分利用其优点的同时，不断完善和优化其算法和流程，以确保其公平性和有效性。同时，我们也需要认识到AI面试只是招聘流程中的一个环节，应该与其他环节相结合，以全面评估应聘者的能力和潜力。AI面试可以作为初步筛选的工具，但不应完全取代线下面试。线下面试能够提供更加直接和深入的交流机会，让招聘者和应聘者更好地了解彼此。此外，线下面试还可以评估应聘者的实际能力和团队合作精神等难以通过AI评估的素质。

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  • 回答了问题 2024-04-29

    你遇到过哪些触发NPE的代码场景？

    NPE是Java等编程语言中常见的运行时异常，码农们最熟悉不过了，发生NPE的场景其实很多，如下是一些常见的，不如：

    • 自动拆箱时的空值
    Integer number = null;  
int primitiveNumber = number; // 尝试自动拆箱，将null转为int类型，会抛出空指针异常
    • 调用方法返回null且未检查
    String str = someMethodThatMayReturnNull();  
System.out.println(str.length()); // 假设someMethodThatMayReturnNull返回null，这里会抛出空指针异常
    • 集合操作中的null值
    List<String> list = null;  
String firstElement = list.get(0); // 尝试访问null列表的第一个元素，会抛出空指针异常

    此外，在进行数据库查询时，如果查询结果为null，而代码中没有对这种情况进行处理，那么在尝试访问这个null对象的属性或方法时，就会抛出空指针异常；当进行一连串的对象方法调用时（如obj.getA().getB().getC()），如果其中任何一个方法返回null，而后续的代码没有进行检查，就会导致空指针异常。

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  • 回答了问题 2024-04-29

    你见过哪些独特的代码注释？

    我一般在写代码的时候会采用通俗易懂白话或者公式型来注释，当然我也见过其他类型的，比如讲故事的，图表型的，还有写诗的呢，如下是一些举例：

    • 讲故事
    #这是一个关于英雄拯救公主的故事  
#英雄（变量hero）需要穿越森林（函数traverse_forest），跳过河流（函数jump_river）  
#最后才能到达城堡（函数reach_castle），拯救出被困的公主（变量princess）
    • 写诗歌
    # 若代码有疑，勿要轻信，  
# 细读文档，方能安心。  
# 逻辑清晰，结构明了，  
# 注释详尽，后人称颂。
    • 绘图表
    #      +-------+  
#      | Input |  
#      +-------+  
#          |  
#          v  
#      +-------+   +-------+   +-------+  
#      | Func1 |->| Func2 |->| Func3 |  
#      +-------+   +-------+   +-------+  
#          |  
#          v  
#      +-------+  
#      | Output|  
#      +-------+
    • 列公式
    # 计算圆的面积，公式为：A = π * r^2
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  • 回答了问题 2024-04-23

    在JS编程中有哪些常见的编程“套路”或习惯？

    日常JS编程中，我会有如下“套路”或习惯：

    • 变量和函数命名：使用有意义且描述性的变量和函数名。遵循驼峰命名法（camelCase），对于构造函数或类使用首字母大写的驼峰命名法（PascalCase）。
    • 避免全局变量：尽可能避免使用全局变量，因为它们可能导致命名冲突和意外的行为。如果确实需要使用全局变量，可以考虑将它们封装在对象中。
    • 模块化：使用模块（如CommonJS、AMD或ES6模块）来组织代码，使代码更加清晰、易于维护，并避免命名冲突。
    • 异步编程：JavaScript的异步特性使得其非常适合处理I/O密集型任务。使用Promise、async/await等机制来处理异步操作，可以使代码更加简洁和易于理解。
    • 错误处理：使用try/catch语句来捕获和处理错误，避免程序崩溃。同时，对于可能失败的操作，应提供合适的回退策略。
    • 注释和文档：为代码添加适当的注释和文档，有助于其他开发者理解你的代码，并方便后续的维护和修改。
    • 利用原型链：理解并利用JavaScript的原型链机制，可以实现对象的继承和属性的共享，提高代码的效率。
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  • 回答了问题 2024-04-23

    如何让系统具备良好的扩展性？

    结合实际工作来谈，要达到系统的可扩展性，我一般会从如下几个方面进行考量：

    • 模块化设计：将系统分解为多个小型、相互独立的模块，每个模块负责特定的功能。这种设计方式可以降低模块之间的耦合度，使得系统在增加新功能或修改现有功能时，只需要对特定模块进行操作，而不会影响到其他模块。
    • 接口设计：为系统的各个组件提供抽象层和标准化的接口，使得开发者可以更轻松地理解和操作系统的各个组件。这有助于降低组件之间的依赖关系，提高系统的可扩展性。
    • 松耦合设计：通过降低系统各组件之间的耦合度，可以提高系统的可扩展性。例如，可以使用消息队列、事件驱动等机制来实现组件之间的异步通信，减少直接调用和依赖。
    • 分布式架构：利用分布式技术，将系统的各个组件分布在多个节点上，实现系统的高可用性和可扩展性。当系统需要扩展时，可以简单地增加节点来提高处理能力。
    • 开闭原则：在软件设计中，应遵循开闭原则，即对扩展开放，对修改关闭。这意味着在设计系统时，应尽可能考虑未来的功能扩展，使得在添加新功能时，不需要对现有系统的结构和代码进行大量修改。
    • 资源分配：通过合理的性能优化和资源分配，可以提高系统的处理能力，使其在面对高并发、大数据量等场景时仍能保持良好的扩展性。
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  • 回答了问题 2024-04-16

    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？

    有几个关键的概念或技术的掌握，让我感觉自身的技能有了显著飞跃。以下是我认为最为重要的一些方面：

    • 面向对象编程（OOP）

    面向对象编程是我掌握的第一个关键概念，它让我从过去的面向过程编程思维中跳出来，开始以更抽象、更模块化的方式思考代码。通过封装、继承和多态等特性，我能够创建可复用的代码，提高软件的可维护性和可扩展性。

    • 数据结构和算法

    深入学习和理解数据结构和算法对我的编程技能产生了巨大影响。它们不仅提高了我的代码效率，还让我在面对复杂问题时能够找到更优雅的解决方案。通过掌握这些基础知识，我能够更准确地分析问题的本质，并设计出更有效的解决方案。

    • 版本控制系统（如Git）

    掌握Git等版本控制系统，让我的团队协作和项目管理能力有了质的飞跃。通过版本控制，我可以轻松地跟踪代码的变更历史，协作开发时能够解决代码冲突，确保团队的代码库始终保持整洁和一致。

    • 自动化测试

    学习并实践自动化测试技术，让我的代码质量得到了显著提升。通过编写单元测试、集成测试和功能测试，我能够在开发过程中及时发现并修复问题，减少软件发布后的bug数量。自动化测试还提高了我的开发效率，让我有更多的时间用于实现新功能。

    • 微服务架构和容器化技术

    随着云计算和容器化技术的兴起，我逐渐掌握了微服务架构和Docker等容器化技术。这些技术让我能够构建更灵活、更可扩展的分布式系统，提高了系统的可用性和可维护性。通过容器化部署，我能够轻松地实现应用的快速部署和水平扩展。

    • 持续集成/持续部署（CI/CD）

    掌握CI/CD流程让我能够自动化构建、测试和部署应用，大大提高了开发效率和质量。通过CI/CD，我能够确保每次代码变更都经过严格的测试，并且能够快速地将变更部署到生产环境。

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  • 回答了问题 2024-04-16

    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？

    事件驱动在云时代再次流行的原因主要得益于云时代的特点、事件驱动模型的出色性能以及云产品开发的需求。随着云技术的不断发展和普及，事件驱动将会在未来继续发挥重要作用。

    • 首先，云时代的特点为事件驱动的流行提供了良好的环境。移动互联网的兴起、天地人三网合一、万物互联的特性以及技术为人服务的理念，都使得云时代成为一个全球生产力跃升、生产关系重塑的新时代。在这样的背景下，事件驱动作为一种灵活、高效的架构模式，能够更好地适应云时代的需求，实现快速响应、高效处理的目标。

    • 其次，事件驱动模型具有出色的性能和可伸缩性。它倡导在单核CPU下表现最优，并占用更少的内存，这与云计算平台的计算单位相契合。事件驱动模型通过事件循环管理连接，避免了为每个连接生成新的OS线程和分配配套内存，从而降低了内存开销。同时，采用异步方式实现非阻塞式I/O，使得相同配置的服务器能接受更多的并发请求，实现可伸缩的服务器。这种高效的处理方式使得事件驱动成为云时代处理大量并发请求的理想选择。

    • 此外，事件驱动在云产品开发中也发挥了重要作用。在基于云的开发环境中，云产品承载的服务相对内聚，各自扮演着分布式系统架构中的各个重要角色。云产品之间的事件触发机制能够帮助客户更好地基于多个云产品构建自己的业务系统，提高了开发效率和系统的稳定性。这种优势使得事件驱动成为云产品开发中不可或缺的一部分。

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  • 回答了问题 2024-04-09

    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

    image.png

    分享一下你使用通义灵码的感受

    通义灵码是一款功能强大、交互体验良好的大模型工具。它在文生图、多轮对话、文案创作等方面都有着出色的表现，为用户提供了极大的便利和帮助。
    首先，通义灵码在文生图方面的表现令人印象深刻。它能够根据输入的文本描述，快速生成与之匹配的图像。这些图像不仅色彩丰富、细节精致，而且能够准确反映文本中的主题和意境。这对于设计师、创意工作者等来说，无疑是一个强大的辅助工具，能够帮助他们快速捕捉灵感，生成高质量的视觉内容。

    其次，通义灵码的多轮对话功能也给我留下了深刻的印象。它不仅能够理解并回应我的问题，还能够根据上下文进行逻辑推理和深度交流。这使得与通义灵码的对话变得自然而流畅，仿佛在与一个真实的人进行交流。这种交互体验让我感受到了人工智能技术的巨大进步。

    此外，通义灵码还具备文案创作的能力。它能够根据输入的主题或关键词，自动生成符合要求的文案。这些文案不仅语言流畅、逻辑清晰，而且具有一定的创意性。这对于广告、营销等领域的从业者来说，无疑是一个提高工作效率的利器。

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  • 回答了问题 2024-04-09

    在图像处理应用场景下，Serverless架构的优势体现在哪些方面？

    Serverless架构在图像处理应用场景下具有诸多优势，这些优势使得Serverless架构成为处理大量或复杂图像处理任务的理想选择。

    • 弹性伸缩：Serverless架构允许根据实时需求自动调整计算资源。在图像处理中，特别是在处理大量或复杂的图像任务时，资源需求可能会迅速变化。Serverless架构能够根据实际负载动态分配和释放资源，从而确保图像处理任务的高效执行。
    • 无需管理服务器：开发者在使用Serverless架构时，无需关心服务器的配置、维护和管理。云服务提供商负责提供和维护底层的计算资源，开发者只需关注图像处理逻辑的实现，从而降低了开发和维护的复杂性。
    • 按需付费：Serverless架构的计费方式通常是基于实际使用的资源量，这意味着开发者只需为实际使用的计算资源付费。在图像处理中，这有助于降低不必要的成本，因为开发者无需为未使用的资源付费。
    • 简化开发流程：Serverless架构通过提供一系列的服务和工具，如API网关、流量控制、负载均衡等，简化了图像处理应用的开发流程。开发者可以更加专注于图像处理算法和逻辑的实现，提高了开发效率。
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  • 回答了问题 2024-04-09

    如何处理线程死循环？

    • 识别死循环：

    首先，你需要确定是否真的存在死循环。观察程序的行为，如果它似乎陷入了某种无限循环并且无法自行退出，那么很可能存在死循环。

    • 分析代码：

    仔细审查你的代码，特别是那些可能导致无限循环的部分。检查循环条件是否可能永远为真，或者是否有某些情况下循环内部的代码永远不会改变循环条件。

    • 使用调试工具：

    利用调试工具（如IDE的调试器）可以帮助你逐步执行代码，观察变量的值以及程序的执行流程。这有助于你更准确地定位死循环发生的位置。

    • 添加日志：

    在循环的关键位置添加日志输出，可以帮助你监控循环的执行情况。例如，你可以在每次循环迭代开始时记录一些关键变量的值。这样，当程序陷入死循环时，你可以通过分析日志来确定问题所在。

    • 设置超时或条件退出：

    为线程设置一个超时时间，或者添加一个条件判断来允许线程在满足特定条件时退出循环。例如，你可以使用一个标志变量来控制循环的继续或退出。

    • 使用线程池和线程管理：

    如果你的程序使用了线程池或其他线程管理机制，确保正确地管理线程的生命周期。

    • 避免共享状态导致的死锁：

    有时候，死循环可能是由于多个线程之间的共享状态导致的死锁。确保你的线程同步机制（如锁、信号量等）使用得当，避免死锁的发生。

    • 使用性能分析工具：

    如果程序因为死循环而消耗大量资源，你可以使用性能分析工具（如JProfiler、VisualVM等）来观察线程的活动和资源使用情况，从而定位问题。

    • 代码审查和测试：

    进行代码审查和单元测试可以帮助你预防死循环的发生。确保你的代码逻辑清晰，循环条件合理，并且经过充分的测试。

    • 修复和重构：

    一旦找到死循环的原因，修复它并确保修复后的代码不会引入新的问题。如果需要，对相关代码进行重构以提高其健壮性和可维护性。

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  • 回答了问题 2024-04-03

    如何写出更优雅的并行程序？

    编写优雅的并行程序需要不断的实践和积累经验。通过编写小型示例程序、参与开源项目或阅读相关文献，你可以逐渐掌握并行编程的技巧和最佳实践。同时，保持对新技术和新工具的关注，以便将最新的并行编程技术和方法应用到你的项目中。

    理解并行性：

    • 了解任务级并行（Task Parallelism）与数据级并行（Data Parallelism）。
    • 分析算法，识别可以并行执行的部分。

    选择合适的并行工具：

    • 使用多线程库（如Java的Executors框架，C++的std::thread，Python的threading或concurrent.futures等）。
    • 使用并行计算框架（如OpenMP, MPI, CUDA等）。
    • 利用现代编程语言的并行特性（如Go的goroutines）。

    设计简洁的并行结构：

    • 将任务划分为清晰的、独立的子任务。
    • 使用并行循环或映射操作简化代码。

    避免共享状态：

    • 尽量减少共享数据的使用，避免竞态条件和死锁。
    • 使用无锁数据结构或原子操作来减少同步开销。

    最小化通信开销：

    • 优化数据布局以减少内存访问冲突。
    • 使用消息传递或共享内存来最小化线程间的通信延迟。

    负载均衡：

    • 确保每个线程或处理单元都有大致相等的工作量。
    • 动态调整任务分配以应对负载变化。

    错误处理与调试：

    • 编写健壮的错误处理代码，处理并行环境中可能出现的异常情况。
    • 使用调试工具和分析器来识别并行代码中的性能瓶颈和错误。

    使用高级抽象：

    • 利用并行模式库（Parallel Pattern Libraries, PPL）等高级工具来简化并行代码的编写。
    • 使用任务图或数据流图来描述并行任务之间的关系。

    优化与调整：

    • 对并行代码进行性能分析，找出瓶颈并进行优化。
    • 根据硬件特性调整并行策略，例如利用SIMD指令集或GPU加速。

    代码可读性与维护性：

    • 保持代码清晰、简洁，易于阅读和理解。
    • 编写文档和注释，解释并行策略和设计选择。
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  • 回答了问题 2024-04-03

    你认为一个优秀的技术PM应该具备什么样的能力？

    一个优秀的技术PM需要具备全面的能力和素质，以便在技术项目管理中发挥关键作用，推动项目的成功实施和产品的持续发展。如下关键能力应当具备：

    • 技术理解能力：优秀的技术PM需要具备扎实的技术基础知识，以便能够理解并评估项目的技术需求、风险和潜在问题。他们应该能够与开发团队有效沟通，确保技术方案的可行性和高效性。

    • 项目管理能力：技术PM需要具备出色的项目管理能力，包括制定项目计划、分配资源、监控进度和确保项目按时交付。他们应该能够识别并解决项目中的瓶颈和问题，确保项目的顺利进行。

    • 沟通协调能力：技术PM需要与多个部门和团队进行密切合作，因此他们需要具备良好的沟通协调能力。他们应该能够清晰地传达项目目标和要求，有效地处理冲突，建立和维护良好的人际关系。

    • 业务分析能力：优秀的技术PM需要具备敏锐的业务洞察力，能够深入理解市场需求和业务场景。他们应该能够将业务需求转化为具体的技术实现方案，为产品的发展提供有力的支持。

    • 创新能力：在快速变化的技术环境中，技术PM需要具备创新思维和创新能力，能够不断探索新的技术和方法，提高产品的竞争力和用户体验。

    • 学习能力：技术领域的更新换代速度很快，技术PM需要具备持续学习的能力，不断跟进新技术和新趋势，以便为团队提供正确的指导和建议。

    • 领导力：虽然技术PM不是传统意义上的领导者，但他们需要具备一定的领导力，能够带领团队朝着共同的目标前进。这包括激发团队成员的积极性和创造力，建立团队文化和凝聚力等。

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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？

    因为两个产品的应用场景及特性有显著差异，所以使用那款产品主要取决于你的业务需求。如果你需要随时随地访问和共享数据，且对数据安全性和隐私性有较高要求，那么网盘可能是一个更好的选择。而如果你更注重数据传输速度和本地存储的便利性，且愿意自行搭建和维护存储设备，那么NAS可能更适合你。

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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？

    通义千问升级后免费开放1000万字长文档处理功能，不仅将提升工作效率，还可能引领一场行业变革。比如：

    • 提升工作效率：金融、法律、科研、医疗、教育等领域的专业人士通常需要处理大量的文档资料。通义千问的长文档处理功能将极大地减轻他们的工作负担，让他们能够更快速地阅读、分析和总结文档内容，从而有更多时间用于思考和决策。

    • 促进知识共享和传播：通义千问的长文档处理功能将使得知识共享和传播变得更加便捷。专业人士可以更容易地将自己的研究成果、经验总结等分享给他人，促进知识的流通和积累。

    • 推动行业创新：这一功能的开放可能会激发更多的创新应用。例如，基于通义千问的长文档处理功能，可以开发更高效的文档搜索、自动摘要生成、智能问答等应用，进一步推动行业的智能化发展。

    至于我最期待的功能，主要有以下几点：

    • 智能摘要生成：希望通义千问能够根据文档内容自动生成简洁明了的摘要，帮助用户快速了解文档的核心内容。

    • 精准信息提取：期待通义千问能够更精准地提取文档中的关键信息，如人名、地名、时间、数据等，方便用户进行后续的分析和处理。

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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？

    • 在业务处理分析一体化的背景下，开发者如何平衡OLTP和OLAP数据库的技术需求与选型？
      我认为需要考虑如下方面：
      1、明确需求：首先，开发者需要明确业务需求，确定是否需要同时进行事务处理和分析处理。如果业务需要快速响应日常交易并保证数据一致性，那么OLTP数据库是更合适的选择；如果业务需要进行大量数据的分析、报表生成和决策支持，那么OLAP数据库可能更合适。
      2、数据量：数据量的大小也是选型的关键因素。OLTP数据库通常处理的是日常交易数据，数据量相对较小但实时性要求高；而OLAP数据库则需要处理大量的历史数据，以便进行复杂的数据分析和挖掘。
      3、性能与实时性：性能要求和实时性需求也是选型的重要考虑因素。OLTP系统要求具有较低的响应时间，以满足用户对实时数据的需求；而OLAP系统则更侧重于查询性能，能够支持复杂的分析操作。
      4、成本预算：成本预算也是影响选型的重要因素。不同类型的数据库系统有不同的价格定位，开发者需要根据预算范围选择适合的数据库产品。
      在选型方面，我偏向于采用如下策略：
      1、混合架构：根据业务需求，可以采用OLTP和OLAP混合架构的方式，同时满足事务处理和分析处理的需求。例如，可以使用OLTP数据库处理日常交易数据，并将数据定期同步到OLAP数据库中进行数据分析。
      2、数据仓库技术：数据仓库技术可以帮助开发者整合不同来源的数据，并构建统一的数据模型，从而支持更复杂的分析操作。通过数据仓库，开发者可以将OLTP数据库中的数据抽取、转换和加载到OLAP数据库中，实现数据的整合和分析。
      3、选择支持实时分析：目前市场上已经有一些支持实时分析的数据库产品，它们既能够满足事务处理的需求，又能够支持实时的数据分析。这类产品通常具有较高的性能和扩展性，能够适应不断变化的业务需求。

    • 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？
      这种变化对数据库的设计和维护也带来了深远的影响。在设计方面，开发者需要更加注重数据的分区和分片策略，以充分利用分布式数据库的优势。同时，他们还需要考虑如何保证数据的一致性和可用性，避免出现数据丢失或不一致的情况。在维护方面，开发者需要更加关注数据库的监控和故障处理，及时发现和解决可能出现的问题。由于分布式数据库涉及到多个节点之间的协作和通信，因此故障处理变得更加复杂，需要开发者具备更强的故障排查和恢复能力。

    • 作为一名开发者，你会选择云原生一体化数据库吗？会在什么场景中使用呢？请结合实际需求谈一谈。
      作为一名开发者，我会在业务需求、技术特点、成本效益和未来发展趋势等方面综合考虑后，选择使用云原生一体化数据库。
      在实际应用中，我会在以下场景中使用云原生一体化数据库：
      1、互联网应用：对于需要快速响应市场变化、支持高并发访问的互联网应用来说，云原生一体化数据库能够提供高可用性和弹性伸缩的能力，确保业务的稳定运行。
      2、大数据分析：在大数据处理和分析场景中，云原生一体化数据库能够支持大规模数据的存储、查询和分析操作，同时提供灵活的数据模型和访问接口，满足复杂的数据处理需求。
      3、微服务架构：在微服务架构中，云原生一体化数据库能够作为服务之间的共享数据存储层，提供一致的数据访问和管理接口，简化服务之间的数据交互和协作。

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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？

    你用体验过用通义千问自己写代码、跑代码吗？体验如何？

    体验已经有一段时间了。总体来说，通义千问提供了丰富的编程资源和智能的代码补全功能，这有助于编程人员更高效地编写代码。通过利用这些工具，用户可以节省大量查找语法和API调用的时间，从而更专注于实现业务逻辑。

    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？

    针对这类情况，如下是一些建议：

    • 明确需求描述：首先，开发者需要尽可能清晰地描述自己的需求。这包括提供详细的背景信息、期望的功能、输入输出示例等。一个清晰、准确的需求描述有助于减少模型误解的可能性。

    • 使用示例和模板：开发者可以提供代码示例或模板，作为模型生成代码的参考。这可以帮助模型更好地理解开发者的意图，并生成更符合期望的代码。

    • 迭代与反馈：在模型生成代码后，开发者应该仔细审查并测试生成的代码。如果代码不符合预期，开发者需要向模型提供反馈，指出问题所在，并尝试重新生成代码。通过多次迭代和反馈，模型可以逐渐优化其生成代码的能力。

    • 模型调优：针对模型在特定任务上的性能问题，开发者可以尝试对模型进行调优。这包括调整模型的参数、增加训练数据、改进模型架构等。通过调优，模型可以更好地理解开发者的需求并生成更准确的代码。

    • 结合人工审查：尽管大模型在代码生成方面取得了显著进展，但人工审查仍然是必要的。开发者应该仔细审查生成的代码，确保其逻辑正确、符合规范，并修复任何潜在的问题。

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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？

    1.在哪些场景下，你会进行入参数据校验的呢？

    实际工作中会有很多场景下会进行入参数据校验，以下是典型的：

    • API接口调用：当外部系统或用户通过API接口向我发送请求时，我会对传入的参数进行严格的校验。这包括检查参数的类型、范围、格式等，以确保请求的有效性和安全性。
    • 数据库操作：在进行数据库插入、更新或查询操作时，我会对输入的数据进行校验。这有助于防止因错误的数据导致的数据库错误或安全风险。
    • 表单提交：在用户通过Web表单提交数据时，我会对表单字段进行校验。这包括检查必填项是否已填写、字段格式是否正确等，以提升用户体验并减少因数据错误导致的问题。
    • 文件上传：在允许用户上传文件的场景中，我会对上传的文件进行校验。这包括检查文件类型、大小、内容等，以防止恶意文件或不符合要求的文件被上传。

    2.如何优雅的进行入参数据校验？你有哪些处理方式？欢迎分享~

    通常会有如下方式：

    • 自定义校验注解：
      根据业务需要，定义自己的校验注解，如@NotNull、@Email、@Range等。
      这些注解可以应用于字段或方法参数上，简化校验代码。
    • 使用校验框架：
      利用现成的校验框架，如Hibernate Validator、Apache Commons Validator等。
      这些框架提供了丰富的校验规则和灵活的扩展方式。
    • 统一错误处理：
      对于校验失败的场景，定义统一的错误码和错误信息。
      使用异常处理机制或响应封装类，将错误信息返回给调用方。
    • 分组校验：
      对于复杂的校验场景，可以使用分组校验的方式。
      定义不同的校验组，根据业务需求选择对应的校验组进行校验。
    • 条件校验：
      根据某些条件进行选择性校验。
      例如，当某个字段的值为特定值时，才进行其他字段的校验。
    • 业务逻辑校验：
      除了基本的格式和范围校验外，还需要进行业务逻辑校验。
      例如，检查用户是否存在、订单状态是否允许修改等。
    • 校验结果汇总：
      如果存在多个校验失败的情况，可以将所有的校验结果汇总后返回。
      这样调用方可以一次性获取所有的错误信息，方便排查问题。
    • 文档和测试：
      为校验规则和注解提供清晰的文档说明。
      编写测试用例，确保校验逻辑的准确性和完整性。
    • 代码重构和优化：
      定期对校验代码进行重构和优化，减少冗余和重复代码。
      利用设计模式或新的技术特性（如Java 8的Stream API）来简化代码结构。
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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？

    程序员为什么不能一次性写好，需要一直改Bug？

    依照多年的代码开发经验，我认为程序员在编写代码时，尽管他们努力确保代码的准确性和功能性，但完全避免所有错误或Bug几乎是不可能的。因为软件开发是一个复杂且迭代的过程，涉及多个层面和因素。比如：

    • 需求变更
      在项目初期，客户或产品经理可能无法提供详尽或准确的需求。随着项目的进行，需求可能会发生变化或澄清，这可能导致已经编写的代码需要修改。
    • 不完美的测试
      虽然代码交付前会进行广泛的测试，但可能存在未被覆盖的代码路径或边界条件。这可能导致某些特定情况下出现Bug。
    • 逻辑复杂
      软件项目通常涉及多个模块、组件和第三方库，这些元素之间的交互可能导致难以预见的问题。即使是最有经验的程序员也可能在复杂的逻辑或交互中犯错。
    • 不充分的时间
      大部分时候，程序员可能需要在有限的时间内完成任务，这可能导致代码质量受到影响。虽然他们可能进行了基本的测试和调试，但一些隐蔽的Bug可能在后续阶段或用户使用时才被发现。
    • 不完美的团队
      在团队项目中，不同的程序员可能负责不同的模块或功能。他们之间的沟通和协作可能导致代码整合时出现问题或不一致。
    • 软硬件差异
      软件可能需要在不同的硬件、操作系统或浏览器上运行，这可能导致兼容性问题或特定的Bug。
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  • 回答了问题 2024-03-15

    AMD实例可以应用在哪些有趣的场景中?

    1、结合实际工作或学习经验，谈谈你在哪些场景下使用过 AMD实例，具体都做了什么事？

    其实当下见的最多的就是电竞网吧中，AMD平台因其出众的性价比、低功耗和稳定运行的系统平台而受到广泛青睐。业主会选择采用AMD平台组装电脑，以满足用户的游戏和娱乐需求。AMD实例在网吧中提供了流畅的游戏体验，满足了大量用户的并发需求。
    此外，在计算学习或者说是AI大模型学习及训练中会用到。AMD GPU实例提供了强大的并行计算和浮点计算能力，非常适合用于深度学习模型的训练和推理。通过使用AMD GPU实例，可以加速深度学习任务的执行，提高模型训练的效率。

    2、发挥想象，AMD实例还有哪些有趣的应用场景或使用空间？请简单谈谈如何实现。

    • 虚拟现实与增强现实：

    AMD实例的强大图形处理能力使其成为虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用的理想选择。通过结合AMD GPU的高性能渲染和物理计算能力，可以为用户提供更加逼真、沉浸式的VR/AR体验。实现上，可以利用AMD GPU加速图形渲染，减少延迟，提高帧率，从而提升用户体验。

    • 云计算与大数据分析：

    在云计算和大数据分析领域，AMD实例可以提供高效、稳定的计算资源。通过利用AMD GPU的并行计算能力，可以加速大数据分析任务的执行，提高数据处理的速度和效率。同时，AMD实例还可以提供灵活的资源配置和扩展性，满足云计算环境中不断变化的工作负载需求。

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