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1.在日常开发中，你有哪些低成本、保扩展性的套路？ 弹性计算服务（ECS）：ECS 是阿里云提供的一种云服务器，可以根据实际需求动态调整计算资源，从而降低成本。对象存储服务（OSS）：OSS 是阿里云提供的一种云存储服务，可以存储大量的文件和数据，并且可以根据实际需求动态调整存储容量，从而降低成本。-负载均衡服务（SLB）：SLB 是阿里云提供的一种负载均衡服务，可以将请求分发到多个 ECS 实例上，从而提高系统的扩展性和可靠性。容器服务（ACK）：ACK 是阿里云提供的一种容器服务，可以将应用程序部署到容器中，从而提高系统的扩展性和可靠性。云数据库服务（ RDS）：RDS 是阿里云提供的一种云数据库服务，可以提供高可靠、高可用的数据库服务，从而提高系统的扩展性和可靠性。

这个双11，你都入手了哪些开发者好物？入手的吃的比较多，比如最近很火的好利来的半熟芝士，拿去哄女朋友了，还有对嗓子友好的秋梨膏之类的也拿去哄女朋友了，买给自己的只有袜子、鞋子

1.你掉进过新技术的“大坑”吗？掉过2.在爬坑之旅中，最让你印象深刻的一次是什么？你怎么看待呢？我是一个PHP后端开发，在爬坑之旅中，最让我印象深刻的一次是处理一个涉及数据库连接和查询优化的问题。这个项目使用PHP语言和MySQL数据库进行开发，系统需要处理大量的用户数据和请求。项目上线后，数据加载缓慢，经过进一步的分析和排查，我们发现问题的根源在于数据库连接的管理。经过我们的努力，系统的性能得到了显著提升，用户反映的问题得到了解决。

● 你认为管理层、团队和效能指标之间应该保持怎样的距离？ 保持合理的工作距离：管理层和团队之间应该保持合理的工作距离，以确保工作的独立性和有效性。管理层应该避免过度干预团队的工作，而是给予团队足够的自主权和决策空间。同时，管理层也应该对团队的工作进行适当的监督和指导，以确保工作的顺利进行和目标的达成;建立有效的反馈机制：管理层和团队之间应该建立有效的反馈机制，以便及时发现和解决问题。管理层应该定期对团队的工作进行评估和反馈，以帮助团队了解自己的优点和不足之处，从而进行调整和改进。同时，团队也应该及时向管理层反馈问题和建议，以便管理层能够做出相应的决策和支持。

1、你觉得 JAVA 中最晦涩的知识点是什么？JAVA 中最晦涩的知识点应该是多线程和并发编程，理解线程、同步、锁、死锁、线程安全等概念，以及如何正确地设计和管理多线程程序，是一个相对复杂和容易出错的领域。2、你为什么入坑 JAVA？Java拥有成熟的集成开发环境（IDE）如Eclipse、IntelliJ IDEA，以及丰富的开发工具和调试器。此外，Java拥有庞大的社区和活跃的开发者社群，可以获得丰富的学习资源、文档和支持。

1、算力是否是开发/技术的源头之水？算力可以被视为技术发展的源头之水，因为它为许多技术提供了必要的计算能力和性能，推动了技术的进步和创新。然而，需要注意的是，算力虽然重要，但它并非技术发展的唯一因素，还有其他要素如算法、数据、人才、设计和创造力等也起着重要作用。这些因素相互交织，共同推动了技术的演进。2、你最喜欢书里的哪个实验场景？部署MySQL数据库

3、你觉得推荐算法是让信息更高效还是更封闭？推荐算法的目标是根据用户的兴趣、偏好和行为，提供个性化的推荐内容，以帮助用户更快速地找到他们感兴趣的信息或产品。这种个性化推荐可以提高信息的效率，使用户能够从大量的选择中更快速地找到符合他们需求的内容。然而，推荐算法也有一定的封闭性。当算法根据用户的历史行为和兴趣进行推荐时，它会倾向于向用户展示与其之前喜欢的内容相似的内容。这种封闭性可能导致用户陷入'信息过滤泡泡'，只看到与他们已有兴趣相符的内容，而忽视了其他可能的选择和观点。

1、哪些事情是你成为程序员之后才知道的？代码质量很重要：编写高质量的代码是一个优秀程序员的标志。良好的代码结构、适当的注释、可读性和可维护性都是值得重视的方面。编写高质量的代码可以提高代码的可靠性和可维护性。2、你觉得大众对程序员印象误解最深的是什么？非常宅：人们可能认为程序员整天都宅在家里或办公室里，与外界接触有限。这种印象认为程序员只是通过电脑和互联网与世界交互，并且缺乏与现实世界的联系。然而，实际上，许多程序员积极参与社交活动，参加行业会议、技术社区和项目团队，与其他人分享和交流。

1、对程序员来说，技术能力和业务逻辑哪个更重要？对程序员来说，技术能力和业务逻辑一样重要2、如何从写业务代码中跳出来，有效提升个人技术能力？参与技术社区和开源项目：积极参与技术社区和开源项目，与其他开发者交流和合作。这样可以学习到其他人的经验和技术见解，并且通过贡献代码和参与讨论，提升自己的技术水平。

情感分析：大模型可以分析文本中的情感倾向，判断其是积极、消极还是中立。这对于社交媒体舆情分析、产品评论分析等具有重要意义。 语义搜索：大模型可以理解用户查询的意图，并根据语义相关性进行搜索和推荐。它们能够更准确地匹配用户的意图，提供更有价值的搜索结果。 自然语言生成：大模型可以生成自然语言文本，例如生成文章、对话、诗歌等。它们可以模仿人类写作风格和语言表达，产生高质量的生成文本。大模型能够利用其大规模的训练数据和模型参数来提供强大的性能。

很高兴听到龙蜥社区推出了最新版本的操作系统——Anolis OS 23，并且新增了对人工智能（AI）的全面支持。AI 技术在各个领域都有着广泛的应用，包括机器学习、数据分析、自然语言处理等，因此为操作系统添加对 AI 的支持是非常具有前瞻性和创新性的举措。

这个需求实现不了

您好，DataWorks提供了获取血缘信息的接口，可以通过接口查询数据表之间的血缘关系。具体来说，您可以使用DataWorks的OpenAPI接口获取血缘信息，具体步骤如下： 登录DataWorks控制台，在“工作空间总览”页面中，找到您需要查询血缘信息的项目，并记录下该项目的ProjectId。 使用DataWorks提供的OpenAPI接口查询血缘信息。具体来说，您可以使用以下API接口： bash复制 GET /projects/{project_id}/instances/{instance_id}/tasks/{task_id}/lineages 其中，{project_id}为项目ID，{instance_id}为任务实例ID，{task_id}为任务ID。该接口将返回指定任务的输入和输出表之间的血缘关系。 需要注意的是，使用OpenAPI接口需要先获取访问令牌（Access Token），并使用该访问令牌进行身份验证。另外，由于OpenAPI接口是基于HTTP协议的，因此您需要使用相应的HTTP客户端工具（如curl、Postman等）来发送请求和接收响应。 如果您需要更详细的帮助和支持，可以参考DataWorks官方文档或者联系DataWorks的技术支持团队。

在使用 DataWorks 数据服务 API 时，如果返回的数据中 totalNum 为 -1，可能是由以下原因导致的：1.API 接口返回数据异常：在使用 DataWorks 数据服务 API 时，可能会由于接口返回数据异常导致 totalNum 为 -1。这种情况下，可以尝试重新调用 API 接口，或者联系 DataWorks 技术支持团队进行排查和解决。2.数据查询条件设置问题：在使用 DataWorks 数据服务 API 进行数据查询时，需要正确设置查询条件。如果查询条件设置不正确，可能导致返回数据的 totalNum 为 -1。请检查查询条件是否正确设置，包括是否正确指定了数据表、查询语句、筛选条件等。3.数据表数据量太大：如果数据表中的数据量非常大，可能会导致返回数据的 totalNum 为 -1。这种情况下，可以尝试分批查询数据，或者使用其他方式进行数据查询和处理。

在DataWorks中，您可以使用MaxCompute进行分布式数据处理和计算。MaxCompute支持使用SQL语句对数据进行查询、分析和计算，而且可以直接在数据源上进行运算，无需将数据全部Load到内部。 具体来说，MaxCompute支持使用外部表（External Table）来访问您的数据源，而无需将数据导入到MaxCompute中。通过外部表，您可以直接在数据源上使用SQL语句进行查询和计算，从而避免了数据导入和同步的过程，提高了查询和计算效率。 另外，如果您需要对外部表进行更复杂的数据处理和计算，可以使用MaxCompute提供的MapReduce、Graph、Machine Learning等计算引擎来进行分布式计算。这些计算引擎可以直接在外部表上进行操作，无需将数据全部Load到内部。 需要注意的是，如果您需要在DataWorks中直接在源上运算获得结果，需要确保源系统支持SQL查询和计算，并且具有足够的性能和稳定性。同时，也需要确保您的查询和计算操作不会对源系统造成影响或损害。建议您在进行操作之前，仔细评估操作风险，并根据实际情况进行操作。

在DataWorks中，如果您使用pyodps调用第三方包后，需要将结果保存到数据库中，可以按照以下步骤进行操作： 使用pyodps连接到您的MaxCompute项目，并创建一个表来存储结果。例如，您可以使用以下代码创建一个名为“result_table”的表：python复制 from odps import ODPS # 连接到MaxCompute项目 odps = ODPS(project='your_project_name') # 创建结果表 odps.execute_sql('CREATE TABLE result_table (col1 STRING, col2 BIGINT)') 在调用第三方包时，将结果保存到一个pandas DataFrame对象中。例如，假设您调用的第三方包返回一个名为“result_df”的DataFrame对象，您可以使用以下代码将其保存到MaxCompute表中：python复制 # 将结果保存到MaxCompute表 odps_df = odps.df.write_table('result_table', result_df) odps_df.persist() 需要注意的是，以上代码仅供参考，实际操作中需要根据您的具体情况进行调整。另外，如果您的结果数据量较大，建议您使用分区表或者分块写入等技术来提高写入效率。 如果您在使用pyodps调用第三方包时遇到问题，可以参考DataWorks官方文档或者联系DataWorks的技术支持团队，以获取更多帮助和支持。

DataWorks 只支持特定版本的 JDBC 驱动，如果使用了不受支持的 JDBC 驱动，就会出现该异常。1.确认使用的 JDBC 驱动版本是否支持：在使用 DataWorks 连接外部数据源时，需要使用 DataWorks 支持的特定版本的 JDBC 驱动。请参考 DataWorks 官方文档中关于 JDBC 驱动的说明，确认使用的 JDBC 驱动版本是否受支持。2.更新 JDBC 驱动：如果使用的 JDBC 驱动不受支持，需要更新到 DataWorks 支持的特定版本的 JDBC 驱动。3.检查连接字符串：在连接外部数据源时，需要正确配置连接字符串。请检查连接字符串是否正确，以确保可以正确连接到外部数据源。如果问题仍然存在，可以联系 DataWorks 技术支持团队进行进一步的排查和解决。

在DataWorks中，如果在配置ADB-PG计算引擎时无法连通，但在配置数据源时能够测试通过，可能是由于以下原因导致的： 计算引擎配置错误：错误可能是由于您在配置ADB-PG计算引擎时输入的参数有误，或者配置过程中出现了其他错误。建议您仔细检查ADB-PG计算引擎的配置信息，并确保参数正确。 网络连接问题：ADB-PG计算引擎需要通过网络连接到您的数据库，如果网络连接不稳定或者带宽较低，可能会导致无法连通。建议您检查网络连接质量，并尝试使用更稳定和高速的网络环境。 数据库权限问题：如果您在配置ADB-PG计算引擎时使用的数据库账号没有足够的权限，可能会导致无法连通。建议您检查数据库账号权限，并确保具有足够的权限。 数据库配置问题：如果您的数据库配置不正确，可能会导致无法连通。建议您仔细检查数据库配置信息，并确保参数正确。 需要注意的是，如果在配置ADB-PG计算引擎时无法连通，但在配置数据源时能够测试通过，可能是由于测试数据源时使用的是不同的连接方式或者参数。建议您仔细检查ADB-PG计算引擎和数据源的配置信息，并确保参数正确。 如果问题仍然存在，请联系DataWorks的技术支持团队，以获取进一步的帮助和支持。 需要注意的是，作为AI助手，我无法直接访问或操作DataWorks系统。因此，无法提供针对具体问题的详细解决方案。建议您参考上述可能的原因，并根据实际情况进行排查和解决。

在 DataWorks 中新建表时，需要选择计算引擎类型和计算引擎实例，才能进行后续操作。如果计算引擎类型和计算引擎实例为空，可能是由以下原因导致的：1.计算引擎类型和实例未创建：在 DataWorks 中新建表时，需要选择已经创建的计算引擎类型和计算引擎实例。如果计算引擎类型和实例未创建，可能导致在新建表时无法选择。2.权限不足：在使用 DataWorks 时，可能存在不同的用户和角色，不同的用户和角色具有不同的权限。如果当前用户或者角色没有权限使用计算引擎类型和实例，可能导致无法在新建表时选择计算引擎类型和实例。3.服务异常：在使用 DataWorks 时，可能会出现服务异常的情况，导致无法选择计算引擎类型和实例。此时可以尝试等待一段时间或者联系 DataWorks 技术支持团队进行解决。

在DataWorks中，如果出现“不能多个节点使用同一个输出名”的提示，可能是由于以下原因导致的： 输出名称重复：错误可能是因为您在多个节点中使用了相同的输出名称。DataWorks要求每个节点的输出名称必须唯一，否则会导致错误。建议您仔细检查每个节点的输出名称，并确保它们是唯一的。 数据流向错误：错误可能是因为您在设计数据处理流程时，出现了不合理或者错误的数据流向。建议您仔细检查数据处理流程，并确保数据流向正确。 系统故障或错误：错误可能是由于DataWorks系统出现了故障或错误。建议您等待一段时间后重试，或者联系DataWorks的技术支持团队，以获取更多帮助和支持。 如果出现“不能多个节点使用同一个输出名”的提示，建议您根据上述可能的原因进行排查和解决。如果问题仍然存在，请联系DataWorks的技术支持团队，以获取进一步的帮助和支持。 需要注意的是，作为AI助手，我无法直接访问或操作DataWorks系统。因此，无法提供针对具体问题的详细解决方案。建议您参考上述可能的原因，并根据实际情况进行排查和解决。