春江花月叶_个人页

1、你知道APP是怎么开发的吗？如何将开发完成的APP发布在应用市场？（必答）答：使用跨平台开发框架2、在阿里云上实现一站式App的开发、测试、运维、运营等，你觉得体验感如何？（必答）答：暂时使用过

以下是一些实现优雅并行程序的建议： 在编写并行程序之前，首先要进行良好的设计和架构规划。明确任务之间的依赖关系，并确保并行执行不会导致数据竞争或其他潜在的并发问题,清晰的设计和架构 选择合适的并行编程模型，如多线程、并发编程模式（如生产者-消费者模型）、消息传递等。 合理地使用同步和互斥机制来保护共享资源的访问，避免数据竞争和并发错误。 重要的事情说三遍，重要的事情说三遍，重要的事情说三遍， 要进行充分的测试和验证是保证并行程序正确性的关键。 通过单元测试、集成测试、性能测试等手段来验证程序的功能和性能，确保并行程序在不同的场景和条件下都能正常工作。

一个优秀的技术产品经理（PM）应该具备多方面的能力，包括但不限于： 理解基础的技术概念和术语，能够与工程团队有效沟通，。对产品开发生命周期有深入的了解，包括市场调研、需求分析、产品设计、开发、测试和发布等各个阶段。具备敏锐的用户洞察力，能够深入理解用户需求和行为，以用户为中心设计和优化产品。面对挑战和困难时能够冷静应对，找到解决问题的有效途径，并及时调整方向。

１.要助力国内AI走得更高更远，你认为国产算力平台还需经历哪些磨砺和革新呢？答：提升核心技术研发能力，扩大规模与容量，技术创新与应用落地：研究前沿的AI算法。 ２.国产算力土壤之上，能孕育出怎样的AI创新之花？答：我国的AI创新将更有可能走出一条具有中国特色的发展道路，特色算法与模型：结合中国特有的应用场景（如智慧城市、智能制造、医疗健康、农业现代化等）

1、你如何看待阿里云数据库走向Serverless与AI驱动的一站式数据平台？答：顺应了云原生时代的潮流，也为企业级客户带来了更加便捷、高效、智能化的服务体验。2、随着云原生+Serverless的不断深入，你觉得数据管理与开发的未来有哪些更多可能性？答：构建一站式的智能数据平台,意味着智能优化、智能诊断、智能安全等特性将进一步提升，通过机器学习算法对数据库性能、容量规划等方面进行智能预测和调整，提供更优的数据管理和分析能力。

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1、2023年度社区电子书你最喜欢哪一本？答：大数据开发指南 2、你希望在2024年可以在社区看到哪类电子书籍？答：希望增加flink经典案例类

本期话题：1.作为开发者，你有“IPv4地址紧缺”的担忧吗？如果遇到这种情况，你打算在日常工作中主动支持IPv6吗？答：暂时没有担忧，如果确实遇到了，那肯定要主动支持IPv6. 2.在IPv6“一粒沙一个IP”的广阔前景与当前迁移挑战并存的局面下，你觉得 IPv4 地址的收费策略能否有效推动 IPv6 的普及？为什么？答：这个可能需要根据实际项目来评估的。比如之前使用的站点统计都是使用IPv4来统计用户区域，已经购买一套IPv4的ip库来做解析，但是如果切换到IPv6的话，还需要单独采购IPv6的ip库，同样增加成本。这时可以就需要权衡利弊了。 3.对于目前IPv6迁移准备不足的说法，你有哪些担忧或建议呢？答：对于一些bi分析统计，可能不支持IPv6的地址解析，这样就统计不出来访问用户所在区域了。

1、谈谈你在业务中使用过的其他付费方式，这种付费方式有什么优缺点。答：使用过按量付费，这种付费方式对于站点流量比较平稳的话，使用还是比较节省费用的，但是如果某个月或者某天站点流量长期比较大，可能费用就会比较多了。2、谈谈你对付费方式的设想以及它能解决什么业务问题。答：按量付费里，可以按照95峰值来收费。去掉一定时间流量突增情况

1.在过去一年中，你对哪项技术创新印象最深刻？答：ai大模型，chatgpt。2.展望2024，你期待云计算领域发生哪些变革？答：希望数据湖、大数据能够真正解决流批一体，

1.你在实战过程中，有通过阅读源码突破瓶颈的经历吗？答：有过相关经历2.对于很多人说“读源码太枯燥了，没啥意思”，对此你有什么看法呢？答：有时报错信息根本在网上查询不到，只能通过源码来解决。或者搜索出来的报错解决方案都不是可行。那么最直接解决办法就阅读源码。3.在你看来，阅读源码有哪些好方式与好步骤呢？欢迎分享答：多看源码文档，首先：掌握项目的结构，基本了解项目架构，从大方向再到细节，弄清执行流程，这些都是阅读源码的基本操作。

1、如何看待院士点赞国产数据库？这一行业还有哪些前景？答：说明国人正在一点点突破国外垄断的技术壁垒，在AI向量数据库方面还有很大的提升进步空间，如果能够抓住AI大模型这波大潮，那更是大有前途

1、在开发者你社区，你会推荐哪些博主或文章？答：我推荐大数据板块2、展开说说你的理由。答：通过该板块可以很好学习大数据相关知识，通过实验室相关活动，可以动手实现hadoop环境的搭建，更好的加固学习深度。

方向一：你认为 AI 编码助手真的能提效吗？请大致说下你的理解。答：真可以提高效率，通过在idea开发工具使用了AI通义灵码助手，真实的感受到了它的强大，在sql编写时，能通过上下文智能提醒表名以及补充字段等信息，非常方便。在java开发中，能够方便提示出程序猿基本想要的代码块。大大给赞。

1.如何让系统长期维持理想的“三高”标准？答：“高质量的代码”会提高系统的高稳定，大量的测试单元可以提高系统的高可用，高并发的测试可以保证高性能。2.在实际业务场景中，“三高”是真实存在的吗？答：是的。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？答：80%的评估占比吧

1、你会选择成为一名独立开发者吗？答：以后可能会。暂时不会，暂时还得面临生存现实。2、要成为一名独立开发者，需要做哪些准备？答：某项扎实的技术功底，明确的开发需求，这样才能更好的推进项目进展。

1.你使用过向量数据库吗？请具体说说向量数据库的不同使用体验。答：使用过向量化的数据库，如StarRocks、ElasticSearch、还有百度的图数据库HugeGraph等。向量数据库主要用于图像检索、音频检索、文本检索等领域，其主要特点是能够高效地存储和检索大规模的向量数据。2.为什么向量数据库能借由大模型引起众多关注？答：向量数据库提供了高效、灵活和智能的数据解决方案，为 AI 技术的应用和创新研究奠定了基础。首先，向量数据库能够高效地进行相似性搜索，能够快速找到与查询向量相似的向量数据。这为人脸识别、图像搜索、推荐系统等应用提供了快速且准确的相似性匹配能力，推动了这些领域的发展。此外，向量数据库能够高效地存储、检索和处理海量的向量数据。随着大数据时代的到来，向量数据库为处理和分析大规模的向量数据提供了有效的工具和平台，促进了 AI 技术在大规模数据集上的应用和研究。3.向量数据库在当前AI热潮中是昙花一现，还是未来AI时代的航道灯塔？答：目前个人觉得是灯塔。

1、你都遇到过哪些以为的Bug和实际的Bug有非常大的出入？答：在java里调用用nohup 执行shell命令阻塞问题，以为java会与shell解耦，但实际并没有。2、最后都是如何解决的？答：通过查看java的进程树，发现还是java在托管shell命令线程的句柄，最后通过两层shell解决的。

1.你或者你所在的团队一般是如何管理需求流程的？答：使用公司内部需求管理系统。2.你是否曾经遇到过需求流程混乱的问题？你认为主要原因是什么？答：遇到过，主要原因是需求说明不清楚，往往简单一句话概括，实际涉及到很多点，涉及到跨模块调用等问题。3.你是否使用过如阿里云云效等工具来优化团队的需求流程管理？欢迎分享使用体验。答：暂未使用过

1、最令你印象深刻的SQL性能异常的事件是什么？又是如何解决的？答：IN索引查询不生效，导致查询速度很慢。最后将其拆分为多个较小的子句来查询的2、你是否使用过阿里云数据库的产品/工具进行 SQL 性能调优？请分享你的经验。答：暂时未使用过