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2022年10月
2022年09月
到2024年,人工智能已经占领了许多新的领域,其中一些领域包括:
医疗保健: AI 在医疗保健领域的应用越来越广泛。它可以帮助医生做出更准确的诊断,制定更有效的治疗方案,并监测病人的健康状况。AI 还可以用于药物研发,帮助找到治疗各种疾病的新方法。
交通和运输: AI 技术在交通和运输领域的应用也越来越广泛。自动驾驶汽车已经成为现实,AI 还可以用于交通流量管理,智能公共交通系统等方面,提高交通效率和安全性。
农业: AI 技术在农业领域的应用可以帮助农民提高农作物的产量和质量,减少浪费,优化农业生产过程。例如,通过监测土壤和气象条件,AI 可以推荐最佳的种植时间、种植密度和灌溉量。
金融: AI 在金融领域的应用也越来越广泛。它可以用于风险评估、信用评分、投资组合管理等方面,帮助金融机构做出更明智的决策。
这些新的应用领域为我们的世界带来了许多变化。人们可以更方便地获得医疗服务,交通更加高效和安全,农业生产更加环保和可持续,金融市场更加透明和高效。然而,与此同时,也会带来一些新的挑战,例如隐私和数据安全问题,就业市场的变化等。因此,我们需要审慎使用人工智能技术,以确保其积极影响社会发展。
空指针异常(NullPointerException, NPE)是在Java编程中经常会遇到的一种运行时异常。它通常发生在尝试访问一个空引用对象的成员变量或方法时。要识别潜藏于代码深处的NPE触发场景,可以采取以下几种策略:
代码审查:
在代码审查过程中,特别关注那些可能返回null的对象引用。
检查条件语句后的对象引用分配,确认是否有可能出现null。
关注那些可能为null的对象作为参数传递给方法的地方。
单元测试:
编写单元测试时,故意设置可能导致NPE的条件,确保代码能够妥善处理这些情况。
使用断言来检查预期与实际结果之间的差异。
使用Mock对象技术模拟null值的情况。
静态代码分析工具:
使用静态代码分析工具如SonarQube、Checkstyle、PMD等,它们能够自动检测潜在的NPE风险。
这些工具通常能够在编译期或代码分析时识别出可能触发NPE的地方。
代码分析插件:
IDE(如IntelliJ IDEA、Eclipse)通常内置有代码分析插件,这些插件能够在编码阶段提示潜在的NPE问题。
配置IDE使其在代码编辑时高亮显示或警告潜在的NPE风险。
运行时检测:
使用代理或AOP(面向切面编程)技术在运行时监控可能的NPE。
实现异常处理器(如try-catch块),在运行时捕获NPE并记录相关信息。
编码习惯:
养成在操作对象前检查其是否为null的习惯,尤其是在使用Objects类的equals和hashCode方法时。
使用Java 8引入的Optional类来避免直接返回null值。
持续集成:
在持续集成流程中集成静态代码分析和单元测试,确保在代码集成到主分支之前,潜在的NPE问题已被识别和解决。
// 这段代码如此优雅,它应该在博物馆里展出。
// 如果这段代码实际上能工作,那将是一个奇迹。
// TODO: 让这个函数做它应该做的事情,而不是现在做的这些事情。
// 不要害怕删除代码。好代码是简洁的。
// 当你看到这个注释时,你可能会想:“这太明显了!”当你修改代码时,你会想:“这个注释真是太有用了!”
// 这里有一个未解之谜:为什么我们不使用更简单的解决方案?因为这就是学习的乐趣所在。
// 注意:这个函数会破坏宇宙的平衡。
// 警告:不要在星期五下午5点之后修改这个模块,否则后果自负。
// 如果你认为这个代码有问题,那么问题在你,不在这。
// 这个函数是在恐龙统治地球的时代写的,那时候的计算机还是用石头和棍子操作的。
// 这段代码由上个世纪的遗留系统遗留下来,比光速还快。
构建一个现代深度学习框架是一项涉及多个方面的复杂工作,但可以通过一系列步骤来系统地进行。以下是我个人的一些建议:
AI面试的兴起确实为招聘流程带来了一系列的变革。以下是我觉得AI面试对求职者心理与面试准备带来的新挑战:
缺乏人际互动:AI面试缺乏人类面试官的直觉、情感和即兴反应,这可能导致求职者感到他们无法展现自己的全部魅力和个性。这种非人际的交流可能使得面试过程感觉更加冷漠和机械。
面对机器的不适感:对于一些习惯于与人交流的求职者来说,面对一个没有表情、不会疲劳的机器进行交流可能会感到不自在,甚至产生焦虑。
技术障碍:求职者可能需要适应新的技术工具和平台来进行AI面试,这可能包括熟悉特定的软件、硬件要求或网络连接问题,这些都可能成为额外的压力源。
准备策略的改变:传统的面试准备可能不再适用,求职者需要适应AI面试的特点,如练习回答可能由算法生成的问题,或者准备面对视频分析等技术。
不确定性和透明度问题:AI面试的评估标准可能不够透明,求职者可能不清楚如何取悦算法,或者不明白某些反馈和结果是如何产生的。
隐私和数据安全:使用AI面试工具可能涉及敏感信息的收集和处理,这引发了对个人隐私和数据安全的担忧。
适应性和学习能力:求职者需要不断学习和适应新的技术和面试方式,这对于一些人来说可能是一个挑战。
以下是我认为的常用的一些技巧:
filter()
方法结合indexOf来进行快速去重。我认为以下是几个关键点来实现这一目标:
算法与数据结构是我掌握了后技能得到了质的提升。
算法和数据结构是程序员技能提升的关键台阶,在我看来原因如下:
此外,随着技术的发展,程序员需要不断更新自己的知识库,而数据结构和算法是计算机科学不断发展的基础,对于跟上技术发展的步伐至关重要。
综上所述,算法和数据结构不仅是我们技能提升的台阶,也是计算机科学的基础。
事件驱动架构(EDA)在云时代之所以再次流行起来,并成为焦点,主要得益于以下几个方面:
1、今天的第一句话是hello world
2、在代码方面,我觉得比较厉害,我就发了个hello world,它自动帮我生成了各种编程语言的hello world的程序;
在兼容性上,兼容了目前普遍使用的开发软件,非常方便开发人员的使用;
分析代码逻辑:在编写多线程程序时,要仔细分析代码逻辑,确保每个线程的执行流程清晰,避免出现死循环的情况。
使用调试工具:利用调试工具(如Visual Studio、Eclipse等)进行断点调试,观察线程的执行情况,找出可能导致死循环的地方。
添加日志输出:在关键位置添加日志输出,以便在出现问题时能够快速定位问题所在。
设置超时机制:为线程设置超时机制,当线程运行时间超过预设阈值时,自动终止线程,避免死循环导致的资源浪费。
使用同步机制:合理使用同步机制(如互斥锁、信号量等),避免多个线程之间的竞争条件导致死循环。
代码审查:在编码阶段,组织团队成员进行代码审查,发现潜在的问题并进行改进。
单元测试:编写针对多线程功能的单元测试,确保在各种情况下都能正常运行,避免死循环等问题。
成为一个优秀的技术PM(项目经理)需要具备多方面的技能和素质。本人目前就是PM,以下是我认为的一些关键点,可以帮助你成为一个成功的技术项目经理:
深入的技术知识:作为技术PM,你需要对项目涉及的技术有深入的了解。这包括了解最新的技术趋势、工具、框架和最佳实践。技术知识是建立信任和权威的基础。
项目管理技能:掌握项目管理的基本原则和实践,如项目规划、时间管理、成本控制、质量管理、风险管理等。了解如何制定有效的项目计划,并能够根据实际情况灵活调整。
沟通与协调能力:作为项目的桥梁,技术PM需要与团队成员、利益相关者、客户和其他部门有效沟通。清晰、准确、及时的沟通有助于确保所有人对项目的目标和进展有共同的理解。
领导能力:能够激励和指导团队成员,处理团队冲突,建立团队合作精神。领导者需要展现出积极的态度,为团队树立榜样。
解决问题的能力:面对挑战和意外情况时,能够迅速分析问题,提出解决方案,并采取行动。这包括技术问题、资源分配、时间表延误等。
适应变化:在快速变化的技术环境中,能够适应新情况、新技术和市场变化。灵活性和适应性是管理技术项目时不可或缺的。
风险管理:识别项目中可能出现的风险,评估风险的影响,并制定缓解策略。优秀的技术PM能够在风险发生前就进行预防。
持续学习:技术不断进步,作为技术PM,你需要持续学习新技术、新方法和新工具,以保持自己的竞争力。
业务意识:理解项目如何支持业务目标和需求。技术PM应该能够将技术决策与业务价值联系起来。
道德和职业操守:诚实、透明和负责任的行为对于建立信任和维护项目的成功至关重要。
时间管理和优先级设定:有效地管理自己的时间和项目的时间线,确保关键任务优先完成。
跨文化和全球合作:如果你的项目涉及跨国团队合作,了解不同文化的工作方式和沟通习惯是非常重要的。
我相信通过不断学习和实践这些技能,你可以逐步成长为一个优秀的技术PM。
并行编程确实是一种复杂的编程范式,它要求开发者不仅要理解单个任务的执行,还要理解多个任务如何相互作用和协调。以下是我认为的并行编程的一些关键点,可以帮助开发者在保证程序正确性的前提下,实现优雅的并行程序:
清晰的任务分解:并行编程的第一步是将问题分解成可以独立执行的任务。这些任务应该是尽可能独立的,以减少任务间的依赖和通信需求。清晰的任务分解有助于理解每个任务的责任范围,以及它们如何组合以解决整个问题。
避免共享状态:共享状态是并行编程中的一个主要障碍,因为它可能导致竞争条件和数据不一致。尽可能避免或最小化对共享资源的访问,如果必须访问共享资源,则要确保使用适当的同步机制。
使用同步机制:当任务需要访问共享资源时,必须使用同步机制(如锁、信号量、临界区等)来保证数据的一致性和防止死锁。正确地使用同步机制是一个挑战,因为它们可能会导致性能瓶颈。
考虑可扩展性:设计并行程序时,应该考虑到程序在不同数量的处理器或计算资源上的运行效果。一个可扩展的并行程序可以有效地利用更多的资源来提高性能。
分析和调试:并行程序往往难以调试,因为它们的行为可能取决于任务的执行顺序和时机。使用专门的并行程序分析工具可以帮助识别性能瓶颈和潜在的数据不一致问题。
测试和验证:并行程序需要在多种不同的执行环境和条件下进行彻底的测试,以确保它们在所有预期的情况下都能正确工作。这包括单元测试、集成测试和性能测试。
学习和使用并行编程模型:现代编程语言和库提供了多种并行编程模型,如多线程、多进程、任务并行库(TPL)、消息传递接口(MPI)、OpenMP等。了解和选择适合问题的并行编程模型可以简化开发过程。
代码的模块化和重用:编写模块化的代码,将并行部分封装在可重用的组件中,这样可以减少复杂性,并使得代码更容易维护和扩展。
关注算法和数据结构的选择:选择合适的算法和数据结构对于并行程序的性能至关重要。一些算法可能在并行环境中表现不佳,而其他算法则可以很好地利用并行性。
持续学习和适应:并行编程是一个不断发展的领域,新的技术和方法不断出现。开发者需要持续学习和适应新技术,以便更有效地开发和维护并行程序。
我相信通过遵循这些原则和最佳实践,大家可以提高并行程序的正确性,同时实现高效的性能。
阿里通义千问的这一重磅升级,将为用户带来高效便捷的长文档处理体验,并在多个领域产生积极影响。
首先,此次升级的主要利好包括:
其次,未来值得期待的功能可能包括:
总之,阿里通义千问的升级将对专业领域的文档处理带来革命性的变化,同时也为普通用户提供了强大的工具来应对日常的文档处理需求。随着技术的不断进步,未来通义千问还有望带来更多创新和便利的功能。
选择网盘还是NAS作为存储解决方案,取决于用户的具体需求、使用习惯以及对数据安全和隐私的考虑。我认为以下是两种存储方式的一些考虑因素:
便捷性:
数据安全性和隐私:
成本:
数据控制和可定制性:
访问速度和稳定性:
数据备份和同步:
在业务处理分析一体化的背景下,开发者需要平衡OLTP(联机事务处理)和OLAP(联机分析处理)数据库的技术需求与选型。以下是我的一些建议:
了解业务需求:首先,开发者需要深入了解业务需求,包括数据处理速度、数据量、查询复杂性等方面。这有助于确定哪种类型的数据库更适合特定的业务场景。
选择合适的数据库类型:根据业务需求,开发者可以选择关系型数据库、NoSQL数据库或其他类型的数据库。关系型数据库通常适用于结构化数据和复杂查询,而NoSQL数据库则适用于非结构化数据和简单查询。
考虑性能和可扩展性:在选择数据库时,需要考虑其性能和可扩展性。OLTP数据库通常要求高并发和低延迟,而OLAP数据库则需要处理大量数据和复杂查询。因此,开发者需要选择能够满足这些需求的数据库。
评估成本和资源:在选择数据库时,还需要考虑成本和资源。这包括硬件、软件、维护和支持等方面的成本。开发者需要确保所选数据库能够在预算范围内提供所需的功能和性能。
考虑数据一致性和完整性:在业务处理分析一体化的场景中,数据一致性和完整性至关重要。开发者需要确保所选数据库能够提供足够的数据一致性和完整性保障。
选择合适的工具和技术:为了实现业务处理分析一体化,开发者还需要选择合适的工具和技术。这包括数据集成、数据清洗、数据分析和可视化等工具和技术。
保持灵活性:随着业务需求的变化,可能需要调整数据库的选择和架构。因此,开发者需要保持灵活性,以便在需要时进行调整。
总之,在业务处理分析一体化的背景下,开发者需要充分了解业务需求,选择合适的数据库类型,并考虑性能、成本、数据一致性等因素。同时,还需要选择合适的工具和技术,以实现业务处理和分析的高效整合。
使用着的呀,体验很好,在实际的开发中帮助我很多!
可以采取以下优化方法:
明确需求:在向大模型提问之前,确保自己对问题的需求有清晰的理解。提供详细的问题描述和期望的结果,以便模型能够更准确地理解你的需求。
逐步细化问题:如果大模型生成的代码与预期不符,可以尝试逐步细化问题。通过添加更多的上下文信息、具体示例或更详细的要求,帮助模型更好地理解你的需求。
人工审查和修改:在使用大模型生成的代码之前,进行人工审查和修改是必要的。仔细检查代码的逻辑、语法和功能,确保它符合你的预期,并进行必要的调整。
使用小模型或专家模型:对于一些特定的任务或领域,可以考虑使用专门针对该任务或领域的小模型或专家模型。这些模型通常在特定领域上表现更好,能够更准确地满足你的需求。
持续学习和实践:随着对大模型的使用和实践经验的积累,你会逐渐熟悉其特点和限制。通过不断学习和实践,你可以更好地利用大模型的优势,并避免其潜在的问题。
以下是一些典型的场景,可能需要对输入参数进行校验:
用户输入:任何来自用户的输入都需要进行校验,以防止无效或恶意的数据导致系统错误或安全漏洞。这包括表单提交、URL参数、头信息等。
API接口:在服务器为客户端提供API服务时,需要对客户端发送的数据进行校验,以确保数据的格式、类型和范围符合预期。
文件上传:在处理文件上传时,需要校验文件的大小、类型、格式以及是否包含恶意内容。
数据库操作:在执行数据库操作之前,需要对查询参数进行校验,以防止SQL注入等安全问题。
网络通信:在网络通信中,需要对传输的数据进行校验,以确保数据的完整性和一致性。
配置文件:在读取配置文件时,需要对配置项进行校验,以确保它们符合预期的格式和值范围。
命令行参数:在处理命令行参数时,需要对参数的数量、顺序和值进行校验。
权限检查:在执行需要特定权限的操作之前,需要校验用户的权限,以防止未授权的访问。
状态转换:在系统状态转换(如订单状态变更)时,需要对相关数据进行校验,以确保状态转换的合法性。
支付处理:在处理支付请求时,需要对支付金额、货币类型、支付方式等信息进行校验。
数据导入/导出:在数据导入或导出时,需要对数据的格式和内容进行校验,以确保数据的准确无误。
会话管理:在创建或维护用户会话时,需要对会话标识符进行校验,以防止会话劫持等问题。
密码重置:在用户请求重置密码时,需要对提供的邮箱地址或手机号码进行校验,以确保它们是有效的且属于目标用户。
搜索功能:在实现搜索功能时,需要对搜索关键词进行校验,以避免返回不相关的结果或性能问题。
机器学习模型输入:在将数据输入到机器学习模型之前,需要对数据进行校验,以确保它们符合模型的预期输入格式和范围。
以下是一些优雅处理入参数据校验的方式:
使用验证库:采用成熟的验证库(如Java中的Hibernate Validator、Python中的Cerberus或JavaScript中的Joi)可以简化校验逻辑,并提供一系列的校验规则和自定义选项。
构建校验装饰器/中间件:在支持装饰器或中间件的框架中(如Express.js、Koa.js、Spring Boot等),可以创建专门的校验装饰器或中间件来拦截请求并执行校验。
定义数据契约:为接口定义清晰的数据契约,包括数据类型、格式、范围等,这样客户端和服务端都能遵循相同的规范。
分层校验:将校验逻辑分层,例如在客户端进行初步校验,服务端再次校验,数据库层面可能还有约束。这样即使一层校验失败,也不会影响整体的安全性。
使用DTOs(Data Transfer Objects):在服务层使用DTOs来封装输入数据,这样可以在DTOs中集中处理数据的验证和转换。
返回有意义的错误信息:当校验失败时,返回具体的错误信息,指出哪个字段不符合要求,以及期望的格式或值。
避免过度校验:只校验真正需要的数据,避免不必要的校验,以免增加系统的复杂性和处理时间。
使用断言:在代码的关键部分使用断言来确保数据的有效性,这有助于在开发阶段捕捉问题。
单元测试:编写单元测试来验证校验逻辑的正确性,确保所有可能的边界情况都被考虑到。
国际化:如果应用程序面向多语言用户,应确保错误信息支持国际化,以便不同语言的用户都能理解。
异步校验:对于耗时较长的校验(如远程API调用验证),可以采用异步方式,以免阻塞主线程。
日志记录:在校验过程中记录日志,有助于调试和监控潜在的问题。
提供默认值或自动修正:对于某些类型的错误,可以提供默认值或尝试自动修正,以减少用户的负担。