叶秋学长_社区达人页

1、在开发者你社区，你会推荐哪些博主或文章？给自己拉个票吧。 2、展开说说你的理由。理由;此博主热爱技术，喜欢分享，经常在社区问答板块帮助小伙伴们解决遇到的问题。

1.如何让系统长期维持理想的“三高”标准？我认为以下几点是“三高”的标准： 性能优化： 使用有效的编码实践，比如算法优化、内存管理、并发和异步处理。实施性能测试，定期分析系统性能，识别瓶颈并进行优化。使用缓存和负载均衡技术来提高响应速度和处理大量请求。 可用性提升： 设计容错和冗余系统，确保单点故障不会导致整个系统崩溃。实施灾难恢复计划和数据备份策略。采用微服务架构可以提高系统的可用性，因为它允许独立部署和升级服务。 稳定性保障： 实现严格的测试和质量保证流程，包括单元测试、集成测试和端到端测试。监控系统运行状态，使用日志和实时监控工具来及时发现问题。采用持续集成和持续部署（CI/CD）流程，确保稳定的代码发布。 2.在实际业务场景中，“三高”是真实存在的吗？在实际业务场景中，“三高”是非常重要的目标，尤其对于那些依赖于高性能和持续可用性的关键业务系统来说。例如，金融服务、电子商务和在线服务等领域的系统，这些标准是确保用户满意度和业务连续性的关键。 3.如果你是技术负责人，你会选择用“三高”来评价系统开发工作吗？如果我是技术负责人，我会把“三高”作为评价和指导系统开发的重要标准之一。这些标准有助于保持产品和服务的竞争力，确保客户满意度，同时也有助于减少长期的维护成本。然而，同时也需要平衡性能、成本和开发时间等因素，确保在各方面取得合理的平衡。此外，还需要考虑到团队的技能和资源，以及项目的具体需求，以制定最合适的策略和实践。

1.你会选择成为一名独立开发者吗？我会选择成为一名独立开发者，因为我觉得成为一名独立开发者是一件很cool的事情。2、要成为一名独立开发者，需要做哪些准备？ 我认为成为一名独立开发者的准备： 技术能力：独立开发者需要具备扎实的编程技能和对选择的技术栈深入理解。这可能涉及一种或多种编程语言、框架、工具等。 项目管理能力：作为独立开发者，你需要自己管理项目，这包括时间管理、需求分析、设计、测试和部署。 学习能力：技术不断发展，持续学习新技术、工具和最佳实践是非常重要的。 市场洞察：了解市场需求，知道哪些类型的应用或服务有潜在的商业价值。 营销和推广技巧：能够有效地推广你的产品或服务，吸引潜在用户和客户。 财务管理：作为独立开发者，需要处理账目、税务和其他财务事务。 社交和人际关系：建立一个强大的网络，与其他开发者、潜在客户和合作伙伴保持良好的关系。 适应和解决问题的能力：独立开发者经常需要面对各种挑战和问题，能够快速适应和解决这些问题是成功的关键。 合适的工作环境：创建一个有助于集中注意力和高效工作的环境。 持久的动力和自律：作为独立开发者，需要自我激励，保持高效的工作状态。 成为一名独立开发者是一条充满挑战但也可能非常有成就感的道路。通过正确的准备和持续的努力，可以将个人兴趣和技能转化为成功的个人事业。

这是一个很有趣的话题，涉及到AI编码助手在软件开发过程中的作用和潜在的使用策略。我将按照提出的方向进行讨论。 方向一：AI 编码助手能否提效 AI编码助手，如GitHub Copilot和“通义灵码”，确实有潜力显著提高编程效率。这些工具通过自动完成代码片段、生成单元测试、调试等功能，可以帮助开发者节省时间，减少重复性工作，从而让他们能够更专注于复杂和创新性的任务。特别是在处理常见的编程模式和框架时，AI工具可以迅速生成标准代码，加快开发进程。 方向二：公司仅允许使用AI编码的做法 完全依赖AI编码工具并禁止程序员手写代码的做法可能会有一些弊端。首先，AI编码助手虽然强大，但目前还不能完全理解复杂的业务逻辑和特定的项目需求。程序员的创造力和专业判断在很多情况下是不可或缺的。此外，过度依赖AI可能会限制程序员的学习和创新能力，因为编程不仅仅是编写代码，还包括设计解决方案、理解深层次的问题和创新。 方向三：通义灵码编码助手的使用 分享一篇我使用通义灵码的心得文章：https://blog.csdn.net/m0_63722685/article/details/134276529?spm=1001.2014.3001.5501总结来说，AI编码助手在提高开发效率、减轻程序员负担方面具有巨大潜力，但它们应该被视为辅助工具而非完全替代人类程序员的手写代码。程序员的直觉、经验和创造力在软件开发中仍然至关重要。

关于技术革新的展望，尽管我无法预测未来，但可以基于当前的趋势和发展来提出一些合理的猜想。以下是我对2024年可能发生的技术变革的看法： 人工智能和机器学习：AI和ML的发展仍将持续处于加速状态。特别是大型AI模型（如GPT-4等）将在更多领域中找到应用，比如更高级的自然语言处理、图像识别、自动化决策支持系统等。 量子计算：量子计算可能会在理论研究和实际应用中取得更多进展。尽管量子计算的广泛应用可能还有一段时间，但在特定领域（如材料科学、药物研发）我们可能会看到更多的突破。 云计算与边缘计算：云计算将继续发展，特别是结合边缘计算，能够提供更快的数据处理和分析能力，尤其在物联网和自动驾驶汽车等领域。 Serverless架构：Serverless架构可能会更加成熟和普及，因为它允许开发者更加专注于代码和应用程序本身，而不是基础设施的管理。 AIGC（AI生成内容）：我们可能会看到AIGC在更多领域的应用，如自动内容生成、游戏开发、媒体制作等。 网络安全：随着技术的发展，网络安全将变得更加重要。新的防御机制和策略将不断发展，以应对不断演变的网络威胁。 可持续技术和绿色IT：环境可持续性将成为技术发展的重要考量，我们可能会看到更多的绿色数据中心、能效优化的算法和低碳技术。 在云计算领域，我期待看到的变革包括： 更强的计算能力和效率：随着硬件的发展，云平台将提供更强大的计算能力，同时优化能效。混合云和多云策略：企业将越来越多地采用混合云和多云策略，以实现更灵活、更可靠的数据管理和服务交付。无服务器计算和自动化：无服务器计算的普及将推动更多自动化的开发和运维流程。AI和机器学习集成：AI和ML将更深入地集成到云服务中，提供更智能的数据分析和业务洞察。 当然，这些只是基于当前趋势的猜测，实际的技术发展可能会有所不同。

作为一名后端程序员，以下是我对本期话题的看法： 阅读源码突破瓶颈的经历： 虽然我没有个人经历，但很多程序员在面对复杂的编程问题或是对某个技术的深入理解时，会通过阅读源代码来寻找解决方案。这种方法可以帮助他们更好地理解程序的工作原理，找到问题的根源，并且学习到如何编写更高效、更可靠的代码。 对“读源码太枯燥”的看法： 阅读源码确实可能对一些人来说枯燥乏味，特别是当它涉及到复杂的系统或不熟悉的编程语言时。但这是一个非常有价值的学习过程，可以显著提升编程技能和深入理解技术。对于那些觉得枯燥的人，可以尝试将其视为解决问题的挑战，或者寻找特定的、有趣的方面来专注于学习。 阅读源码的好方式与步骤： 有目的性地阅读：不是随意地阅读，而是有明确目标，比如理解某个特定功能是如何实现的，或者寻找特定的问题解决方案。从简到难：开始时可以选择相对简单的项目或模块，逐渐过渡到更复杂的系统。注释和文档：利用现有的注释和文档来帮助理解代码。实际动手实验：修改代码，观察不同的输出和行为，这有助于加深理解。利用工具：使用源代码分析工具，如IDE的代码导航功能，来帮助理解代码结构。社区学习：参与开源社区，阅读他人的代码审查和讨论，可以从中学习到很多。 总的来说，阅读源码是一个提升编程技能、深入理解技术的重要过程。虽然可能有挑战，但它为程序员提供了宝贵的学习机会。

在软件开发中，平衡代码优化和避免过度设计是一项挑战，但以下几点策略可以帮助实现这一平衡： 遵循YAGNI原则（You Aren't Gonna Need It）：这意味着只在真正需要时才添加功能。这可以防止过早优化和过度设计，因为你只专注于当前需求。 迭代式开发：通过小步快跑，逐渐增加和改进功能。这样做可以确保在每个阶段都重视代码的可维护性和性能，同时避免了一次性进行大规模复杂设计的诱惑。 代码评审：定期进行代码评审可以帮助识别过度设计的迹象。同事的反馈可以提供不同的视角，有助于保持代码的简洁性。 重构：不要害怕重构代码以提高其清晰度和效率。随着时间的推移和需求的变化，定期重构是必要的。 性能指标和基准测试：在进行优化之前，定义清晰的性能指标和进行基准测试。这有助于确定哪些优化是必要的，哪些可能是过度的。 模式和最佳实践：遵循已经证明有效的设计模式和最佳实践，可以避免重新发明轮子，同时也防止过度复杂化。 持续学习和适应：技术不断变化，持续学习新的方法和工具，了解行业趋势可以帮助你更好地判断何时优化，何时保持现状。 回答你的问题： 我确实遇到过在尝试优化代码时不小心造成过度设计的情况。通常是在试图预测未来需求并提前为其优化时发生的。 我的方法是始终关注当前的需求，避免过度推测未来，并且经常与同事沟通，以确保我的设计决策与团队目标和项目需求保持一致。 最重要的是，平衡优化和避免过度设计需要经验和不断的实践。每个项目和团队都有其独特性，找到适合自己团队和项目的平衡点是关键。

在 DataWorks 的数据同步任务中，如果任务开始运行时间和调度时间差异较大，可能是因为以下几个原因： 系统资源不足：任务运行时需要占用一定的计算资源，如果系统资源不足，任务将会等待资源释放，这会导致任务的实际运行时间延后。 任务队列较长：如果系统中有很多任务等待运行，任务会被放入队列中，等待前面的任务完成后才能开始运行。 任务依赖关系：如果任务有依赖关系，任务的运行会等待其依赖的任务完成。 为了优化这个问题，我们可以采取以下几个方法： 增加系统资源：增加计算资源，以便任务能够及时开始运行。 优化任务队列：合理安排任务的执行顺序，减少任务的等待时间。 精简任务依赖：尽量减少任务的依赖关系，减少任务的等待时间。 调整调度配置：调整任务的调度时间，避免任务在高峰时间运行。 通过上述的调优方法，可以有效减小任务开始运行时间和调度时间的差异，提升任务的运行效率。

在 DataWorks 中，调度周期实例图显示的任务开始时间通常指的是任务按照调度配置预计开始执行的时间，是根据调度周期和依赖关系计算出来的。 实例日志中的任务启动时刻则是任务实际开始执行的时间，它可能受到资源可用性、任务队列长度等因素的影响，因此可能会有一些延迟，与预计的任务开始时间不同。这个时间是任务实际开始执行时的系统时间。

1. 为了使AI应用开发变得更简单，我们可以通过以下几点实现： 提供丰富的预训练模型和开发工具，降低开发门槛；丰富的学习资源和社区支持，帮助开发者快速学习和解决问题；完善的文档和示例代码，帮助开发者理解和使用各种工具和技术。 2. 云上AI开发有以下优势： 强大的计算资源，可以处理大量的数据和复杂的模型；丰富的工具和服务，帮助开发者更快更容易地实现AI应用；方便的协作和分享，可以让团队成员随时随地协同工作。 3. 快速入门AI开发的小技巧和教程： 学习基础的编程知识，了解AI的基本原理和应用领域；选择一个合适的开发环境和工具，如TensorFlow、PyTorch等；从简单的项目开始，逐渐增加项目的复杂度；积极参加社区活动，与其他开发者交流和学习；多阅读相关的书籍和文章，不断提升自己的知识和技能。 对于零基础的小白，可以先从一些简单的在线课程和教程开始学习，如Google的机器学习速成课程、Coursera上的AI课程等。此外，还可以参考一些优秀的书籍和资源，如《深度学习》、《Python机器学习》等。

我认为AIGC 可能是通向 AGI 的一条路，但不是唯一的路。AIGC（人工智能生成内容）是通过人工智能技术生成具有创造性和价值的内容，它侧重于生成和理解，可以说是通往 AGI 的一条路径。但 AGI 的定义涉及到机器具有类似人类的认知能力，包括学习、推理、解决问题和自主决策等方面。因此，除了生成和理解外，还需要机器能够自主学习和推理，才能达到 AGI 的水平。 当前实现 AGI 主要存在以下几个卡点： 数据与算法的限制：虽然现在我们拥有大量的数据和先进的算法，但仍然没有达到真正的智能水平。计算能力的限制：尽管人工智能的算法越来越先进，但计算能力的提升速度却无法跟上算法的发展，这限制了 AGI 的实现。理论的不完善：目前，我们对人类认知能力的理解还不够深入，缺乏实现 AGI 所需的理论基础。伦理与法律的问题：随着 AGI 的不断发展，伦理和法律问题也会越来越突出，这是我们必须面对和解决的问题。 总的来说，AIGC 是通向 AGI 的一条路径，但我们还需要解决诸多问题，才能最终实现 AGI。

在MaxCompute 1.0中，非分区事务表是无法直接写入数据的。这是因为非分区事务表的事务特性要求所有的数据必须在同一事务中进行写入，而MaxCompute 1.0不支持跨表的事务操作。如果您需要将数据写入非分区事务表，您需要先将数据写入到其他表中，然后再将这些表的数据合并到非分区事务表中。具体的操作步骤如下： 创建一个临时表，将需要写入到非分区事务表中的数据写入到这个临时表中。 使用UNION ALL操作将临时表中的数据与非分区事务表中的数据进行合并。 使用事务操作将合并后的数据写入到非分区事务表中。 注意：在MaxCompute 1.0中，事务操作仅支持在同一个表中进行，因此在使用事务操作时需要确保所有的数据都在同一表中。同时，事务操作可能会影响查询性能，因此在进行事务操作时需要谨慎考虑其对查询性能的影响。

要创建一个Pull Request，您需要首先在GitHub上创建一个本地克隆副本，并从该副本创建一个新的分支。然后，您可以在新分支上进行所需的更改，并提交这些更改。最后，您可以在GitHub上将新分支与原始仓库合并，并创建一个新的Pull Request。在您提交Pull Request时，您应该确保您的更改满足所有相关的代码质量标准和项目规范，并且您的代码已经被充分测试。您还应该在Pull Request的描述中清楚地说明您的更改的目的和实现方法，并提供任何相关的测试结果或文档。对于您提供的三个Pull Request链接，我建议您仔细阅读每个Pull Request的描述和更改，以了解其目的和实现方法。如果您对这些更改有任何疑问或建议，您可以在GitHub上进行评论或与Pull Request的提交者进行沟通。

可以的。DataWorks实时同步Hologres是DataWorks提供的一项功能，可以帮助用户实时同步Hologres中的数据到其他系统中。通过使用DataWorks实时同步Hologres，用户可以实现实时的数据同步，以便在需要时能够及时访问到最新的数据。

很抱歉，由于您没有提供具体的错误信息和截图，我无法确定您遇到的具体问题。通常，DataWorks发布时可能会出现各种错误，例如数据源连接错误、数据同步错误、模型发布错误等。如果您能提供更详细的信息，例如错误代码、错误信息的截图以及您尝试解决问题的步骤，我可以更好地帮助您解决问题。

您可以联系阿里云客户支持寻求帮助。您可以通过以下方式联系阿里云客户支持： 在阿里云官网的右上角，点击“联系客服”按钮，选择您需要的服务，然后提交工单。使用阿里云的在线聊天工具，直接与客户支持人员进行交流。拨打阿里云的客户服务电话，根据语音提示进行操作。 如果您在使用DataWorks过程中遇到其他问题，您也可以在DataWorks的官方社区中提问，寻求其他用户或开发者的帮助。

1. 我认为Java中最晦涩的知识点是集合框架。集合框架是Java中的一个强大工具，用于存储和操作对象。然而，集合框架的使用方式和性能优化是一个相对复杂的话题，需要深入理解Java中的泛型、接口、抽象类等概念，以及如何正确地使用集合框架的API。此外，集合框架还涉及到了线程安全和性能优化等问题，这些都是比较复杂和晦涩的知识点。2. 我之所以入坑Java，是因为Java是一门功能强大的编程语言，广泛应用于企业级应用开发、Android应用开发等领域。Java的语法规范、面向对象编程思想和异常处理机制都是我在学习编程过程中非常重要的知识点。此外，Java还有一套完整的开发工具链，如Eclipse、IntelliJ IDEA等，这些工具使得Java开发变得更加便捷和高效。

根据您提供的错误信息，可能是由于以下原因导致的： 字段映射错误：您可能在字段映射中选择了错误的字段，导致数据读取错误。请检查您的字段映射是否正确。数据源问题：您可能选择了错误的数据源，导致数据读取错误。请检查您的数据源是否正确。数据格式问题：您可能选择了错误的数据格式，导致数据读取错误。请检查您的数据格式是否正确。 您可以通过以下步骤来解决问题： 检查您的字段映射是否正确，例如是否选择了正确的字段、是否选择了正确的字段类型等。检查您的数据源是否正确，例如是否选择了正确的数据源、是否选择了正确的数据表等。检查您的数据格式是否正确，例如是否选择了正确的数据类型、是否选择了正确的日期格式等。如果问题仍然存在，请检查您的数据是否正确，例如是否出现了数据丢失、数据损坏等问题。 如果您仍然无法解决问题，建议您联系阿里云客服或DataWorks的技术支持，以获取更专业的帮助。

根据您提供的错误信息，可能是由于以下原因导致的： SQL语句错误：您可能在SQL语句中使用了错误的语法，导致查询结果不正确。请检查您的SQL语句是否正确。数据源问题：您可能选择了错误的数据源，导致查询结果不正确。请检查您的数据源是否正确。数据库问题：您可能遇到了数据库的问题，导致查询结果不正确。请检查您的数据库是否正常运行。 您可以通过以下步骤来解决问题： 检查您的SQL语句是否正确，例如是否正确地使用了SQL语句的语法、是否正确地使用了函数等。检查您的数据源是否正确，例如是否选择了正确的数据源、是否选择了正确的数据表等。检查您的数据库是否正常运行，例如是否出现了网络问题、磁盘问题等。如果问题仍然存在，请检查您的数据是否正确，例如是否出现了数据丢失、数据损坏等问题。 如果您仍然无法解决问题，建议您联系阿里云客服或DataWorks的技术支持，以获取更专业的帮助。

根据您提供的错误信息，可能是由于以下原因导致的： 版本问题：您可能使用的是DataWorks的旧版本，旧版本可能不支持now函数。请检查您的DataWorks版本是否是最新的。配置问题：您可能没有正确地配置now函数的参数，导致DataWorks无法识别。请检查您的now函数的参数是否正确。SQL语句问题：您可能在SQL语句中使用了不正确的语法，导致DataWorks无法识别now函数。请检查您的SQL语句是否正确。 您可以通过以下步骤来解决问题： 更新DataWorks到最新版本，以支持更多的函数和语法。检查您的now函数的参数是否正确，例如是否正确地设置了参数类型、参数值等。检查您的SQL语句是否正确，例如是否正确地使用了SQL语句的语法、是否正确地使用了函数等。如果问题仍然存在，请检查您的数据是否正确，例如是否出现了数据丢失、数据损坏等问题。 如果您仍然无法解决问题，建议您联系阿里云客服或DataWorks的技术支持，以获取更专业的帮助。