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技术能力

兴趣领域
擅长领域
  • Java
    高级

    能力说明：

    精通JVM运行机制，包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数；能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题；能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序，使用并行Fork/Join框架；能过开发使用原始版本函数式接口的代码。

技术认证

暂时未有相关云产品技术能力~

网站：http://ixiancheng.cn/ 微信订阅号：小马哥学JAVA

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2022年11月

  • 发表了文章 2024-05-19

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  • 回答了问题 2024-05-13

    为什么程序员害怕改需求？

    个人理解：
    1.开发的代码健壮性不够，由于代码写的不好，初始的需求设计不够好，比如说一个功能使用的面向对象开发，并且使用了一些设计模式，符合一个开发的规则的话，这样在调整需求就会比较容易上手；如果写的代码类似于流水账一样的，这样的话修改需求就像重写一样。所以说很多程序员都不喜欢改需求。
    2.开发时间不足，在临近上线的时候，进行修改需求，会导致时间紧、任务重。很多人都不愿意改需求，因为会导致项目延期上线。
    3.个人不情愿，因为需求变动次数比较多（比如说一些能力不足的产品），导致的一个功能反复的修改，很多的方法以及业务逻辑都要重新设计，自己比较烦了。

    综上所述，大部分的情况属于第一、二两种情况。

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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?

    构建现代深度学习框架：从零开始

    在当今人工智能领域，深度学习框架是支撑创新研究和技术应用的重要基石。构建一个现代深度学习框架需要对底层原理有深刻的理解。下面是从零开始构建这样一个框架的关键步骤和考虑因素：

    1. 确定目标和需求
    在设计框架时，明确目标非常重要：是要优化训练速度还是模型推理性能？需要支持哪些模型类型？这些决定了你所需的功能模块和设计。

    2. 掌握深度学习的基本原理
    充分理解前向传播、反向传播、梯度计算等基本概念是至关重要的。熟悉各类神经网络的结构和优化策略，为后续模块设计提供理论基础。

    3. 设计计算图与自动微分
    深度学习模型的运算过程通常通过计算图来表示，并通过自动微分来计算梯度。设计一个能灵活表示各种网络结构的计算图系统，并实现高效的自动微分算法。

    4. 实现核心功能模块
    构建框架的核心功能，包括：

    张量操作：支持基本的数学运算，如矩阵乘法、点积等。
    神经网络层：定义常见的网络层抽象，如卷积层、全连接层、RNN等。
    优化器和损失函数：提供常用的优化算法（如SGD、Adam）和损失函数（如交叉熵、MSE）。
    5. 优化性能与并行化
    深度学习框架需要高效地利用硬件资源：

    GPU加速：通过CUDA/OpenCL或其他库进行GPU计算。
    多线程与分布式：利用多线程优化数据预处理，或支持多节点分布式训练。
    6. 编写文档与示例
    详尽的文档和示例代码有助于用户理解和使用框架。展示一些常见的神经网络模型或应用的实现方法。

    7. 测试与优化
    单元测试：确保每个模块的基本功能和正确性。
    性能测试：通过基准测试衡量框架的性能，并针对性地进行优化。
    8. 社区和持续维护
    建立社区以获取用户反馈和开发建议，并持续跟踪新技术、优化框架，保持其竞争力和活力。

    虽然从头构建现代深度学习框架是一项艰巨的任务，但它也为深入理解深度学习、掌握底层原理提供了宝贵的机会。通过系统规划和执行，你可以打造出一个强大且灵活的框架，为人工智能领域的进步作出贡献。

    最后，
    所有的成功一定不是一蹴而就的，大部分人的成功，都是站在巨人的肩膀上的。时刻关注行业的技术以及开源的框架一定可以事半功倍。

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  • 回答了问题 2024-05-06

    你见过哪些独特的代码注释？

    你见过哪些独特的代码注释？给你带来了哪些启发？
    1.必要的注释，比如说函数的功能、作者、日期、输入、输出参数；
    2.规范化的注释，比如说关于核心方法的注释，一定要多写注释，因为涉及到核心的算法或者逻辑的说明，便于后续同事维护使用；
    3.注释不必要太长，否则的话容易造成误解，一个注释如果太长或者说太多的话，肯定是代码写的不够好；
    启发：
    在写代码之前一定要进行涉及，比如说环复杂度一定要控制在合适的范围内，否则的话就要抽离方法出来进行处理，毕竟谁都不愿意维护强耦合的代码；
    项目的合作一定是相互的，俗话说的话，一个人可以走的快，一群人才能走的远就是这个道理。

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  • 回答了问题 2024-04-27

    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）在云时代再次流行的原因可以归结于几个关键因素：
    第一、可扩展性和弹性：事件驱动架构支持微服务和云原生应用的开发，能够非常灵活地扩展或缩减资源以应对不同的负载要求。云环境的动态扩展能力与事件驱动的解耦特性相结合，使得这种架构在处理大规模、分布式应用时显得尤为合适。

    第二、实时处理能力：随着业务和消费者需求越来越倾向于实时反应和交互，事件驱动架构能够提供即时的数据处理和响应。这在很多需要快速响应的应用场景，如实时分析、即时通信和自动化决策支持系统中，是非常重要的。

    第三、资源优化：事件驱动架构通过只在事件发生时触发计算和服务，有助于优化资源使用。在云环境中，这意味着可以更有效地管理计算资源，从而降低成本。

    第四、解耦服务：在事件驱动架构中，各组件之间通过事件进行通信，而不是直接调用对方的接口，这降低了服务间的耦合。在云环境中，这种模式使得各服务的开发、部署和维护变得更加独立和灵活。

    第五、容错性：事件驱动架构天生具备良好的容错性。系统的某部分故障不会直接影响到其他部分，因为各服务之间通过事件消息进行隔离。这对于构建高可用的云应用来说，是一个重要的特性。

    第六、与现代开发实践相符：事件驱动架构与当前流行的开发实践，如 DevOps 和微服务架构，以及云服务如函数即服务（FaaS）和后端即服务（BaaS）非常吻合。这些技术和模式相辅相成，推动了事件驱动架构的流行。

    最后：这些因素共同作用，使得事件驱动架构在云时代的应用开发中非常受欢迎，特别是在需要高度可扩展、低延迟和高效率的场景中。

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  • 回答了问题 2024-04-27

    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？

    对于我来说，掌握了以下几个关键的概念或技术让我感到自身技能有了显著飞跃：
    第一、算法与数据结构：深入理解各种常用算法和数据结构，包括排序算法、图算法、树结构等，为解决实际问题提供了强大的基础。

    第二、编程语言的深入理解：不仅熟练掌握了一门编程语言的语法和特性，还了解其底层原理和运行机制，能够更加高效地利用语言特性解决问题。

    第三、设计模式：学习和应用常见的设计模式，如工厂模式、单例模式、观察者模式等，能够提高代码的灵活性、可维护性和可扩展性。

    第四、软件工程与架构设计：了解软件开发的整个生命周期，包括需求分析、设计、开发、测试和部署等各个阶段，以及常见的架构设计原则和模式，如分层架构、微服务架构等。

    第五、持续集成与持续交付：掌握了持续集成和持续交付的理念和工具，能够自动化地构建、测试和部署软件，提高开发效率和产品质量。

    这些关键概念和技术的掌握，使我能够更加全面地理解和应用软件开发中的各个方面，从而在程序员的道路上取得了显著的飞跃。

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  • 回答了问题 2024-04-24

    如何让系统具备良好的扩展性？

    在系统架构设计初期就融入可扩展性的理念和技术手段，是确保系统能够应对未来增长和变化的关键。这不仅涉及技术选择，还涉及到设计理念和架构决策。下面，我将概述一些核心策略和技术手段，帮助确保系统具备良好的扩展能力：

    1. 模块化设计
      通过模块化设计，将系统分解成互相独立、功能明确的模块。每个模块负责处理特定的任务，模块之间通过定义良好的接口进行通信。这种设计使得各个模块可以独立开发、测试、部署和扩展，从而提高整体系统的灵活性和可维护性。

    2. 微服务架构
      采用微服务架构可以进一步提升系统的可扩展性和弹性。在微服务架构中，系统被拆分成一系列小服务，每个服务运行在自己的进程中，并通过轻量级的通信机制（如HTTP REST、消息队列等）进行交互。这种架构允许单独扩展特定的服务而无需影响整个系统。

    3. 异步和事件驱动
      异步通信和事件驱动架构可以有效提高系统的响应能力和可扩展性。通过异步处理方式，系统可以在不阻塞主线程的情况下处理长时间运行的任务或高延迟操作，从而提高整体的吞吐量。事件驱动模型则允许系统组件在事件发生时高效响应，增强系统的动态扩展能力。

    4. 使用可扩展的数据存储
      选择支持水平扩展的数据库和存储解决方案，如NoSQL数据库（如MongoDB, Cassandra）或分布式文件系统。这些技术支持在不同的服务器、集群或地理位置间分布数据和负载，从而实现数据存储的可扩展性。

    5. 负载均衡和自动扩展
      部署负载均衡器可以在多个服务器之间分散请求，提高系统的处理能力和可用性。结合云服务的自动扩展功能，系统可以根据实时负载自动调整资源分配，从而优化性能和成本。

    6. 设计用于扩展的API
      确保API具有向前兼容性，以支持未来的扩展而无需破坏现有客户端的功能。使用版本控制和灵活的数据模型可以帮助在不影响现有用户的情况下引入新的功能或修改。

    7. 性能和扩展性测试
      通过持续进行性能测试和扩展性测试来评估系统在不同负载和数据量下的表现。这有助于识别瓶颈和优化点，确保系统能够在负载增加时保持稳定性和性能。

    通过将这些原则和技术集成到系统设计中，可以建立一个既灵活又可扩展的架构，能够适应未来的业务增长和技术变革。

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  • 回答了问题 2024-04-13

    如何处理线程死循环？

    线程死锁是多线程程序设计中常见的问题，它发生在多个线程因竞争资源而相互等待，导致它们都无法继续执行的情况。为了形成死锁，通常需要满足以下四个条件，这些条件被称为死锁的必要条件：

    1. 互斥条件
    线程对所需的资源进行排他性占用，即在一段时间内某资源仅允许一个线程占用。如果其他线程也请求该资源，请求者只能等待，直到资源被释放。

    2. 持有并等待条件
    线程至少持有一个资源，并且正在等待获取一个当前被其他线程持有的资源。这种情况下，线程同时持有资源并等待其他资源，这增加了死锁的可能性。

    3. 不可剥夺条件
    已经分配给一个线程的资源不能被强制剥夺，线程必须自行释放资源。如果资源可以被剥夺，就能通过剥夺和重新分配来避免死锁。

    4. 循环等待条件
    存在一个线程（包括两个或更多）的集合，其中每个线程都在等待下一个线程所持有的资源。这就形成了一个循环链，每个线程持有的资源被下一个线程所请求，从而导致无限等待。

    这四个条件都必须同时满足才能导致死锁。理解并检测这些条件的存在可以帮助开发者设计出避免死锁的策略，例如避免持有并等待，使用锁定顺序，或者实现资源的剥夺和重新分配机制。

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  • 回答了问题 2024-04-13

    如何写出更优雅的并行程序？

    实现优雅的并行程序的策略如下：
    第一、精心设计任务分解：
    并行程序的效率很大程度上取决于任务是如何被分解和分配的。良好的任务分解不仅可以最大化利用计算资源，还可以减少线程间的依赖，降低死锁的风险。应尽量保持任务的独立性，减少任务间的通信和数据共享。

    第二、强化数据同步与一致性：
    数据同步是并行编程中不可避免的问题，特别是当多个线程需要访问和修改共享数据时。使用合适的锁机制（如互斥锁、读写锁）是常见的同步手段，但也需要注意避免过度同步导致的性能问题。此外，可以考虑无锁编程技术或使用原子操作来管理共享数据，以提高性能。

    第三、利用现代并行编程工具和库：
    利用现代编程语言提供的并行编程库，如 C++ 的 OpenMP、Java 的并发工具包、Python 的 multiprocessing 和 concurrent.futures 等，可以简化并行编程的复杂性。这些库提供了高级的并行模式和数据结构，帮助开发者避免低级的线程管理和同步问题。

    第四、设计可扩展的并行算法：
    选择和设计可以随着处理器数量增加而线性扩展的并行算法非常重要。这意味着算法的设计应当尽量减少全局锁和全局同步点，避免因资源竞争和通信延迟导致的瓶颈。

    第五、实施细致的性能调优：
    通过性能分析工具来识别和调优程序中的热点是提高并行程序性能的关键步骤。这包括优化数据访问模式以提高缓存效率，调整线程数量以匹配硬件特性，以及优化线程的创建和销毁过程。

    第六、确保充分的错误处理与测试：
    并行程序的测试通常比串行程序复杂，因为并行程序的非确定性和潜在的竞争条件。实施全面的单元测试和集成测试，并使用专门的工具来检测并发程序中的死锁和竞争条件。确保程序在各种并行和并发场景下都能稳定运行。

    最后：
    总结来说，设计并行程序时，要从多个角度综合考虑，包括任务分解、数据同步、资源管理和错误处理等，以实现程序的高效和正确性。通过这些方法的综合应用，可以有效提升并行程序的性能和稳定性，实现优雅的并行解决方案。

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  • 回答了问题 2024-04-06

    你认为一个优秀的技术PM应该具备什么样的能力？

    成为一个优秀的技术项目经理（PM）确实是一种艺术和科学的结合。这不仅仅涉及到技术知识的掌握，还包括项目管理、团队领导和沟通技巧等多方面的能力。下面是一些关键点，我认为这些对于成为一个优秀的技术PM至关重要：

    第一：掌握核心技术知识：虽然技术PM不需要是项目中最顶尖的技术专家，但他们需要有足够的技术背景，能够理解项目的技术方向，参与技术讨论和决策过程，如果一个技术PM跟你说，这个专项只是表的增删改查，没啥技术含量，就说明这个PM真的是太low了。
    第二：持续学习：技术不断进步，一个优秀的技术PM应该持续学习新技术、新方法论，保持自己的知识库更新，持续学习很重要，俗话说，没有最好的技术架构，只有最合适的技术架构，就是这个意思。
    第三：制定清晰的项目目标和计划：明确项目的范围、时间线、预算和质量要求，制定实际可行的项目计划，而不是为了讨好上级，压缩必要的工时。
    第四：建立高效团队：构建和维护一个高效、协作的团队环境，鼓励团队成员之间的沟通和协作，高效的团队是成功的关键，有的团队能发挥120%的战斗力，而有的团队只能发挥40%的战斗力就是这个道理。
    第五：以用户为中心：深入理解用户的需求和痛点，确保项目的成果能够满足用户的期望。不能为了开发一个专项，而制定开发计划，而是了解痛点，解决用户的痛点进行业务流程的的改进；
    第六：耐心和决断力：在项目管理过程中，需要有耐心面对各种问题和挑战，同时也需要有决断力做出关键决策。一定要有耐心、同理心、换角色进行思考才是一个成熟PM的格局；

    综上所述，成为一个优秀的技术PM需要在多个方面不断地学习和成长。通过实践经验的积累、主动学习和不断地反思改进，可以逐渐提升自己的能力，成为团队和组织中不可或缺的领导人物。一个团队来说，领头羊很重要，俗话说的话，兵熊，熊一个、将熊，熊一窝；

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  • 回答了问题 2024-04-06

    你的数据存储首选网盘还是NAS？

    前言：
    网盘具有即开即用、云端存储、多设备同步等特性；NAS具有本地私有化存储、高效数据传输以及高度可定制化等优点。
    思考：
    那么在实际应用中，你更倾向于使用哪种存储方式呢？欢迎分享你的看法~
    看法：
    两种方式具备不同的优势：
    第一、个人的资料倾向于使用网盘进行存储，因为个人资料比较多，并且大部分的个人资料都是进行存储在邮箱或者个人电脑上面的，如果存在个人电脑不在身边的化，存储在网盘上面最合适了，只有一个有网络的地方都可以进行下载，随时可以使用。
    第二、公司的资料这个最好使用NAS本地私有化的存储，因为这一部分的资料对于保密级别较高，并且很多公司是不适合外带的，进行一个备份的存储，最好使用本地化的存储，这样一来安全性就比较高了，如果出现网盘崩溃的情况，并不会影响到公司的重要资料，随着互联网越来越发达，对于安全性的级别也越来越高了，如果遇到紧急的情况，只要公司本地的电脑没有损坏就不会影响到高级别的资料了；
    最后，因为不同的安全性的问题，要求的存储方式也不同，就像上面介绍的一样，对于个人资料的话，还是倾向于存储在网盘上面的，也就是说个人使用的话，就会选择网盘进行存储处理；对于公司的资源就会选择NAS进行存储；

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  • 回答了问题 2024-04-06

    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？

    前言：
    3月22日阿里通义千问重磅升级，向所有人免费开放1000万字的长文档处理功能，成为全球文档处理容量第一的AI应用。
    思考：
    那么这一升级将会带来哪些利好？还有哪些功能值得期待？
    免费开放就是最大的利好，随着用户越来越多，产品的功能也越来越完善，阿里云不是进行收费或者限制的操作，而是提供更好的服务，并且是免费的，这一利好才是我喜欢阿里云的原因，一个字，格局很到位；
    对于那些功能的期待，我最期待的就是安全性的问题，因为随着AI的越来越智能化，安全性也越来越重要了，现在很多的大厂对于AI助手的安全性要求也越来越高了，如何才能保证公司级别的项目代码不会被泄露出去，这一点就显得格外的重要了，尤其一些大厂要求使用AI助手，如果发现代码泄露的话，后果会非常的严重，不仅仅会影响自己，还会影响到部门级别的领导的前途。希望阿里云能够拿出这一方面的切实的方案或者安全的制度出来，让用户使用的放心，让企业级别编码的程序员使用的放心，敢使用、放心用、提升效率，才能真正的做到智能化，安全化。

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  • 回答了问题 2024-03-28

    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？
    前言：
    在业务处理和分析一体化的背景下，开发者面对的是如何在在线事务处理（OLTP）和在线分析处理（OLAP）之间找到平衡点，确保系统的高效运行和数据的深度利用。同时，随着集中式与分布式数据库技术的边界日益模糊，这为数据库的选型和使用提出了新的挑战和机遇。对于云原生一体化数据库的选择，也需要基于实际的业务需求和场景来决定。

    选型的因素如下：
    第一、理解业务需求：首先，开发者需要深入理解业务场景，分析业务中对事务一致性、实时性的需求以及对数据分析的深度和广度要求，具备这样的业务，一般是比较具备规模的互联网公司。
    第二、技术选型：根据业务需求的不同，可以选择支持HTAP（混合事务/分析处理）的数据库产品，这类产品能够在同一平台上同时高效处理OLTP和OLAP工作负载，减少数据移动和同步的需要。
    第三、性能与成本：平衡系统性能和成本，可能需要采用不同的数据存储和处理技术。例如，在数据湖和数据仓库之间进行选择，或是在完全托管的服务和自建解决方案之间权衡。

    最后：总的来说，是否采用云原生一体化数据库时，需要基于对公司业务需求的深入理解、技术趋势的洞察，以及对成本与效益的全面评估，才能够做出最适合当前和未来业务发展的技术选择。

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  • 回答了问题 2024-03-24

    云电脑没网了

    当您遇到“云电脑没网”这样的情况时，意味着您无法从您的本地设备通过网络连接到云端的虚拟机。这种情况可能由多种原因导致，以下是一些基本的故障排除步骤和建议，帮助您解决问题：

    1. 检查本地网络连接
      确保本地设备连接到互联网：使用浏览器尝试访问其他网站，看是否能够正常浏览，以确认您的本地网络连接是正常的。
      重启路由器/调制解调器：有时重启您的网络设备可以解决网络连接问题。
    2. 检查VPN或代理设置（如果适用）
      如果您通过VPN或代理连接到云电脑，确保这些服务正在正常运行，并且配置正确。
    3. 检查云服务提供商的状态
      访问云服务提供商的状态页面：大多数云服务提供商都有一个服务状态页面，用于公布他们的服务状况。检查是否有关于网络中断或服务中断的通知。
    4. 联系云服务提供商的支持
      如果上述步骤都无法解决问题，可能需要联系您的云服务提供商的客户支持。他们可以提供更专业的帮助，比如检查您的云电脑实例的网络配置或者云端的网络状况。
    5. 检查云电脑网络配置（如有权限）
      如果您有权限访问云电脑的管理控制台，检查云电脑的网络配置，确保网络接口、防火墙规则和其他相关网络设置是正确的。
    6. 使用诊断工具
      使用诸如ping、traceroute（tracert在Windows中）这样的网络诊断工具，可以帮助您确定网络连接问题发生的位置。
    7. 检查安全软件
      有时候，本地的防火墙或安全软件可能阻止了到云电脑的连接。检查这些软件的设置，确保它们没有误拦截您的连接请求。
      处理这类问题时，请记住耐心操作，并逐步排查可能的原因。网络连接问题有时候可能很复杂，可能需要一些时间来诊断和解决。
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  • 回答了问题 2024-03-24

    你体验过让大模型自己写代码、跑代码吗？

    1.你用体验过用通义千问自己写代码、跑代码吗？体验如何？
    体验非常的不错：
    第一、提升效率：可以生成代码；比如说，变量的定义、函数的定义，都能够自动生成出来，并且可以根据上下文来生成一些方法；根据自己编码的习惯来生成的；
    第二、优化代码：如果已经写了一段代码，可以通过命令来提示生成优化的建议，比如重新一段代码，可以把一段大的函数，分拆成多个小的函数来实现，减少大方法的出现；
    第三、生成单元测试：可以选择一些核心的代码，通过右键生成单元测试的方式，生成对应的单元测试方法，这样可以节省一些自测的时间；
    第四、coderevie：可以生成codereview的建议；

    2.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？
    这个有几种情况：
    第一、学习的能力不够：主要是有没有根据项目的上下文进行学习的能力，比如说我在一个模块内定义了一个变量，然后在对应的服务类进行实现赋值时候，应该能够清楚知道我应该给那些变量进行赋值操作；
    第二、智能化的问题：如果一个服务类进行实现对应的单元测试代码，生成的代码运行不起来，这个就是智能化的问题，如何保证生成的单元测试代码能够正常的执行这个就是智能化的问题，而不是说编译的时候才暴露出来问题。
    第三、理解力的问题：使用自然语言进行编码的时候，AI智能助手会理解偏差的问题，这种问题可以给出几种选项，让我来选择，而不是说直接生成了，选择的过程就是训练的过程；
    最后，现在是一个统一的产品，如果实现个性化的差异很重要，提供给每个人的产品，应该是可以经过每个开发者进行后续的训练的，这个非常的重要，每个人的理解力是不一样的。

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  • 回答了问题 2024-03-24

    如何优雅的进行入参数据校验？

    前言：写问题之前，我参考了阿里云公众号的文章，引入了Spring自身的@Valid或@Validated注解来实现请求参数的验证，将会大大提升参数校验的复杂性，以及减少if\else的使用。
    1.在哪些场景下，你会进行入参数据校验的呢？
    第一、用户输入：任何来自用户的输入都不应被信任，都需要进行严格校验。这包括但不限于表单输入、查询参数、上传文件等。
    第二、API调用：无论是内部服务间的调用还是外部API调用，入参都应进行校验，确保传入数据符合预期格式和逻辑要求。
    第三、数据库操作前：在任何数据被用于数据库操作（如CRUD操作）之前，对数据进行校验可以避免SQL注入攻击，并保证数据的准确性和完整性。
    第四、敏感操作：对于涉及金融交易、权限变更等敏感操作，校验入参可以增加一层安全保障，防止非法操作。
    第五、数据导入：在从外部系统导入数据到本系统时，进行数据校验可以确保导入数据的质量，避免数据污染；

    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~
    第一、使用框架或库提供的校验机制：许多现代开发框架和库（如Spring、Hibernate Validator等）提供了内置的数据校验机制。通过注解或配置文件，可以轻松定义字段的校验规则，如非空、长度限制、范围限制等。
    第二、AOP（面向切面编程）：通过AOP，可以将校验逻辑与业务逻辑分离。定义一个入参校验的切面，自动拦截特定的方法调用，在方法执行前进行入参校验。
    第三、DTO（数据传输对象）：在多层架构中，使用DTO将客户端数据传输到服务器。在DTO中集中定义入参的校验规则，可以在数据到达业务逻辑之前完成校验。

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  • 回答了问题 2024-03-24

    程序员为什么不能一次性写好，需要一直改Bug？

    造成这些问题的原因如下：
    第一、复杂性：，软件的开发系统的复杂性非常高，涉及到的技术栈广泛，依赖关系复杂。即使是非常有经验的程序员，也难以完全预见所有潜在的问题。复杂性增加了代码出错的概率，同时也使得理解整个系统的行为变得更加困难。这也是为啥会叫做软件工程的原因，在九十年代，软件的成功率不足30%；

    第二、需求变化：软件开发过程中，需求的变化是常态，俗话说唯一不变的就是变化。客户的需求可能会发生变化，或者在开发过程中发现了一开始没有考虑到的需求。这些变化可能会导致已经编写的代码需要重新调整，增加了引入Bug的风险。

    第三、技术限制：程序员在选择技术和工具时，可能受到各种限制。有时候，必须使用某些并不完美的工具或库来完成任务，这可能会引入Bug。

    第四、人类因素：编程是一项需要高度专注和精确的活动。人类自然而然会犯错误，即使是最简单的任务。疲劳、压力或者分心都可能导致程序员犯错。

    第四、测试的局限性：虽然测试（包括单元测试、集成测试和系统测试）是发现和修复Bug的重要手段，但测试也有其局限性。不可能为软件的所有潜在用例编写测试用例，尤其是在考虑到软件与外部系统交互时。此外，测试本身也可能存在缺陷。

    第五、文档和理解的差异：即使在设计阶段尽力思考全面，但实际编码时，程序员对于设计意图的理解可能会有偏差，特别是在团队协作环境中。此外，文档可能无法完全覆盖所有细节，或者随着时间的推移而过时。

    最后、通过以上因素共同作用，使得在软件开发初期就完美无缺地完成所有代码几乎是不可能的。因此，软件开发被视为一个迭代的过程，其中包括编写、测试、修复Bug、重构和再次测试等步骤。通过这个过程，软件逐渐稳定，质量也逐步提高。这也是为什么软件开发需要投入大量时间和精力在后期的调试与维护上。程序员写代码的一定要规范，否则的化维护的成本将会大大提升。

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  • 回答了问题 2024-03-24

    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？
    第一、Web应用开发：在开发一个复杂的单页面应用（SPA）时，我使用了RequireJS，一个遵循AMD规范的模块加载器。通过RequireJS，我能够按需异步加载JavaScript模块，这样做不仅提高了页面加载速度，还减少了首屏加载时间。例如，只有当用户进入到应用的某个特定部分时，才加载该部分依赖的JavaScript模块，以此来实现懒加载的目的，减少资源的浪费，提升效率。

    第二、代码组织和重用：在一个大型的前端项目中，我利用AMD模式来组织代码结构，将功能相似的代码拆分成多个模块，每个模块负责一个单独的功能。这样不仅使代码结构更加清晰，还提高了代码的可维护性和重用性。例如，创建了一个用于处理日期时间操作的模块，其他需要这一功能的模块可以轻松地引入它，实现了组件化的利用，而不是在重复的造轮子。

    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。
    第一、教育游戏平台：在一个面向儿童的在线教育游戏平台中，可以利用AMD模式按需加载游戏模块。根据孩子的年龄和学习进度，动态加载适合他们的游戏和学习内容。这样不仅能够提供个性化的学习体验，还能减少未使用资源的加载，提高平台的响应速度。实现时，可以使用RequireJS或其他AMD兼容的模块加载器，根据用户的选择或系统推荐，动态地加载指定的游戏模块。

    第二、智能家居控制中心：在一个智能家居系统的Web控制中心，可以采用AMD模式来管理不同智能设备的控制模块。例如，智能灯泡、智能冰箱、智能安防摄像头等，每种设备都对应一个JavaScript模块。用户在Web界面上操作时，仅加载与当前操作相关的设备模块，这样可以快速响应用户的操作，同时减少不必要的资源加载。实现时，可以设计一个模块映射表，根据用户的选择动态加载对应设备的控制模块。

    最后：通过这些应用场景，我们可以看到AMD模式在提高Web应用性能、优化用户体验以及代码组织和管理方面的巨大潜力。随着Web技术的不断进步和前端项目规模的不断扩大，采用AMD等模块化技术已成为现代Web开发的重要趋势。

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  • 回答了问题 2024-03-21

    使用ecs可以哪些搭建好玩的应用？

    1、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？
    第一、个人博客，这个也是我购买阿里云服务器的原因，就是在多年前搭建一个博客，搭建过程很重要，可以学习到很多的知识，很多运维的知识，一般程序员都接触不到部署系统的工作，这个也是首要的实践经验；

    2、发挥想象，谈谈ECS还可以在哪些场景下大放异彩？请简单谈谈如何实现。
    很多的场景，比如说，可以在ECS上面进行学习一个技术，比如说NOSQL的技术、ES的技术、MQ的技术，不能把所有的技术都搭建在本地环境，只有在网络上面进行部署了，才是真正的学习，俗话说的好，实践出真知。

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  • 回答了问题 2024-03-17

    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？
    使用过；优势：
    第一、免费：大多数Linux发行版都是免费提供的，这降低了用户的成本。
    第二、安全性：Linux被普遍认为是一个非常安全的操作系统，其权限和用户管理机制可以有效地防止恶意软件和病毒的侵入。
    第三、稳定性和可靠性：Linux系统因其高稳定性和可靠性而受到许多企业和高性能计算环境的青睐。

    2.对于Linux桌面操作系统份额的火速增长你怎么看呢？
    第一、接受度的提高：我看来这是个好的趋势，说明越来越多的场景需要使用Linux的桌面操作系统了；
    第二、开源社区的壮大：开源社区的不断壮大和活跃为Linux桌面环境提供了更多的支持和软件选项，吸引了更多用户。

    3.你认为未来Linux会主导桌面操作系统吗？
    可能不会，因为windows的市场占有率太高了，现在除了程序员、其他的上网的网民，还是偏向于使用windows的；
    除非将来发生变化，比如说，以后的学校、图书馆、公司都强迫要使用Linux系统，可能会发生变化；

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  • 回答了问题 2024-03-17

    人工智能大模型如何引领智能时代的革命？

    1.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？
    第一、增强的理解能力：通过理解用户的查询和指令的上下文，这些模型可以提供更准确、更相关的回应，从而提高交互质量。
    第二、多模态交互：结合视觉、语言和其他感知模式的大模型使人机交互超越了纯文本或语音，向更自然、直观的交互方式迈进。
    第三、个性化体验：通过分析用户的交互历史和偏好，大模型可以定制化回应，为用户提供更个性化的交互体验。

    2.计算范式革命：大模型如何影响现有的计算模式，并推动新一代计算技术的演进？
    第一、云计算与边缘计算的结合：为了处理和部署大模型，云计算提供了强大的计算资源，而边缘计算则使得模型推理能够靠近用户端进行，减少延迟，提高效率。
    第二、专用硬件的发展：大模型对计算资源的巨大需求催生了专用硬件（如TPU、NPU等）的发展，这些硬件专门优化了机器学习任务的处理速度和效率。

    3.认知协作革命：大模型将如何使人类和机器在认知任务上更紧密地协作？
    第一、知识的获取和共享：通过与大模型的交互，人类可以更容易地获取和理解大量知识，促进知识的快速共享和传播。
    第二、学习和教育：大模型能够根据个人的学习进度和偏好提供定制化的学习内容和指导，促进个性化学习和知识的深入掌握。

    总之，大模型正在推动人机交互、计算范式和认知协作的革命，它们不仅提高了机器的智能水平，也正在扩展人类的认知能力和创造潜力，这是一次技术革命，程序员要赶紧学习，抓住这个机会。

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