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在系统设计的初期，融入可扩展性的理念和技术手段是至关重要的。

这可以确保系统在面对用户数量增长、数据规模扩大或业务需求变化时，能够平滑、高效地进行扩展，避免大规模重构带来的成本和时间压力。

以下是一些在系统设计之初就应考虑的可扩展性策略：

1. 模块化设计

模块化设计是实现系统可扩展性的基础。通过将系统划分为多个独立的、功能完整的模块，可以降低模块之间的耦合度，提高系统的可维护性和可扩展性。每个模块都应具有明确的接口和职责，以便于未来的替换和扩展。

1. 分层架构

采用分层架构可以将系统的不同功能划分为不同的层次，如表示层、业务逻辑层和数据访问层等。这种架构使得各层之间的职责清晰，便于进行独立的开发和测试。同时，当某一层需要扩展时，可以只针对该层进行操作，而不影响其他层。

1. 微服务架构

对于大型复杂系统，采用微服务架构可以将系统拆分为一系列小的、独立的服务。每个服务都围绕特定的业务功能进行构建，并通过轻量级的通信机制进行交互。这种架构使得系统更加灵活和可扩展，可以根据业务需求动态地添加或移除服务。

我常用的是模块化。

将代码划分为独立的模块，每个模块负责特定的功能或任务。这有助于保持代码的清晰和可维护性。

在JavaScript中，模块化通过ES6引入的模块系统来实现，也可以使用诸如CommonJS、AMD等模块规范。这些规范提供了定义模块、导出模块和导入模块的方式，使得JavaScript代码能够更好地实现模块化。

模块化在JavaScript程序设计的作用，主要体现在以下几个方面：

提高代码的可维护性：通过将代码划分为独立的模块，每个模块都具有特定的功能和接口，使得代码结构更加清晰，易于理解。当需要修改或维护代码时，可以只关注相关模块，降低了维护的复杂性和成本。

提高代码的可重用性：模块化的代码更容易被其他项目或模块复用。由于每个模块都是独立的，具有明确的接口和功能，因此可以方便地在其他项目中引入和使用，提高了代码的重用性。

提高开发效率：通过将复杂的系统划分为多个模块，可以并行开发这些模块，提高了开发效率。同时，由于每个模块都是独立的，可以独立进行测试和调试，减少了调试的复杂性和时间成本。

随着企业业务的日益复杂和数字化程度的提高，对于实时智能、敏捷响应、上下文自适应等需求也在不断增加。

传统的以API为中心的应用程序设计架构在处理这些复杂场景时显得力不从心，而事件驱动架构的异步、松耦合特性，正好可以解决这些问题。通过将各个业务系统解耦，降低系统间的依赖程度，EDA能够最大程度地提升企业数字敏捷性，满足企业在快速变化的市场环境中迅速响应和灵活调整的需求。

EDA架构的高可扩展性、高可用性和高性能也是其受欢迎的重要原因。

在云时代背景下，企业需要能够快速扩展和适应不断变化的业务需求。EDA架构通过基于推送的方法实现事件传递，使得组件可以按需添加或移除，从而快速扩展系统规模。
同时，EDA架构的异步通信方式也使得系统更加健壮和稳定，即使某个组件出现故障，系统依然能够继续运行，保证了业务的高可用性。

EDA架构之所以在云时代背景下再次流行起来，是因为它能够满足企业在数字化转型过程中的复杂需求，提供实时智能、敏捷响应、高可扩展性、高可用性和高性能等优势。

作为一名Python程序员，我的编程生涯中有几个关键概念和技术的学习与掌握，让我感觉自己的技术水平有了显著提升。

首先，当我深入理解了Python的装饰器（Decorators）后，我的编程能力得到了很大的提升。装饰器是Python中一种高级功能，它允许我们在不修改函数或类代码的情况下，为其添加额外的功能或修改其行为。通过使用装饰器，我可以更加灵活地控制函数的执行，实现诸如权限校验、日志记录、性能分析等功能，极大地提高了代码的可维护性和复用性。

其次，当我掌握了Python的异步编程（Asyncio）后，我的编程思维得到了进一步的拓展。异步编程允许我们编写非阻塞的代码，使得程序在等待I/O操作（如网络请求、文件读写等）时不会阻塞整个程序的执行。通过使用Python的asyncio库，我可以编写出高效且响应迅速的应用程序，处理大量的并发请求，提升了程序的性能和用户体验。

当我开始学习和应用Python的第三方库和框架时，我发现自己的编程效率得到了极大的提升。Python拥有庞大的社区和丰富的生态系统，有大量的第三方库和框架可供我们使用。例如，使用Django或Flask框架可以快速构建Web应用程序；使用Pandas库可以方便地进行数据处理和分析；使用TensorFlow或PyTorch库可以轻松地实现深度学习模型。这些库和框架为我们提供了强大的功能和工具，使得我们能够更加高效地解决实际问题。

装饰器、异步编程以及第三方库和框架的学习与掌握，对我的Python编程技术水平的提升起到了至关重要的作用。它们不仅让我能够编写出更加高效、可维护且易读的代码，还让我更加深入地理解了Python编程的精髓和魅力。

1、今天你跟通义灵码互动的第一句话是什么，TA 是怎么回复的？晒出截图（必答）

问题：你怎么看待AI在开发中的作用？
回答：

2、分享一下你使用通义灵码的感受（必答）

在功能使用层面，通义灵码展现出了强大的智能生成代码能力。无论是行/函数级代码续写，还是根据行间描述生成代码，它都能快速而准确地完成。其智能续写功能，不仅可以根据上下文补全代码，更能生成符合逻辑的合适代码，大大减轻了开发者的负担。此外，通义灵码还能自动生成单元测试和代码注释，这无疑是对开发者工作效率的极大提升。而在解释代码方面，通义灵码同样不遑多让，它能够智能地解析代码，帮助开发者更好地理解代码逻辑。

在产品设计方面，通义灵码同样给我留下了深刻的印象。它采用了简洁大方的设计风格，使得整个界面看起来非常清爽，同时也为用户提供了良好的视觉体验。在交互形式上，通义灵码通过智能提示和自动补全的方式，极大地简化了代码生成的过程，使得开发者能够更加高效地进行编码工作。此外，通义灵码还提供了丰富的快捷键和快捷入口设置，用户可以根据自己的习惯进行自定义，进一步提高了操作效率。

总的来说，通义灵码是一款功能强大、设计精良的代码生成工具，它能够帮助开发者更加高效地进行开发工作，减少了不必要的工作量，提升了开发效率。我相信，随着技术的不断进步，通义灵码将会在未来的开发中发挥更加重要的作用。

为了有效定位和处理线程死循环现象，我的一般方法是：

1. 监控使用：利用专门的监控工具如 ANRCanary，可以基于死循环线程高 CPU 占用和堆栈相似的特点进行精准检测。这类工具能够通过分析系统提供的信息来识别可能陷入死循环的线程。

2. 代码审查：定期进行代码审查和使用静态代码分析工具可以帮助发现潜在的死循环风险点，尤其是在重构或添加新功能时。

3. 适当的同步机制：使用合适的同步机制，如互斥锁、信号量等，以避免因竞争条件导致的死循环。
   

4. 日志记录：在代码的关键部分添加日志记录，以便在发生死循环时能够快速定位问题所在的位置。

5. 超时机制：为长时间运行的任务设置超时机制，一旦超过预定时间则自动中断，避免无限期占用资源。
   

6. 性能测试：在产品发布前进行全面的性能测试，包括压力测试和负载测试，以确保在高负载情况下系统的稳定性。

1. 合理的线程管理：合理规划线程的使用和管理策略，避免不必要的线程创建和过度的线程竞争。

2. 异常处理：在代码中适当地使用异常处理机制，以便于捕获和处理可能导致死循环的异常情况。

3. 代码优化：对可能导致死循环的代码进行优化，比如减少不必要的循环，优化算法复杂度等。

4. 避免滥用线程：并不是所有任务都适合使用多线程处理，对于一些简单的或者IO密集型任务，可能使用异步IO或者事件驱动的方式更为合适。

通过这些措施，可以在编码阶段就预防和减少线程死循环的风险，同时在问题出现时能够迅速定位并妥善处理，确保多线程应用的稳定性和高效性。

Serverless架构在图像处理方面的优势，主要体现在以下几个方面：

1. 速度优势：

Serverless架构可以显著提高研发交付速度。是因为在这种架构下，开发者主要关注核心业务逻辑的编写，而不需要分心于底层架构的维护和运维。这种模式简化了开发流程，使得产品能够更快地从概念阶段转移到实施阶段，并最终上线。

1. 成本优势：

Serverless架构在成本控制方面具有明显优势。它通常采用按需付费的模式，这意味着只有在实际运行时才会产生费用。对于图像处理这类需要应对波动性负载的应用来说，Serverless可以避免空闲资源的浪费，从而降低了总体成本。

1. 弹性优势：

Serverless平台提供自动扩展功能，能够根据实际的负载情况动态调整资源。这对于图像处理任务特别有用，因为图像处理往往伴随着大量的并行任务和不断变化的计算需求。Serverless能够确保在高需求时提供足够的计算资源，而在需求降低时避免资源过剩。

1. 运维优势：

在Serverless架构中，底层的基础设施管理由服务提供商负责，这大大减轻了开发团队的运维负担。开发者可以将更多的精力投入到创新和优化核心业务逻辑上，而不是担心服务器的配置、补丁更新和安全性问题。

1. 微服务友好：

Serverless架构与微服务理念相契合，允许开发者构建松耦合、独立可扩展的服务。在图像处理应用中，可以将不同的处理步骤拆分成独立的函数，每个函数都可以独立扩展和更新，提高了系统的灵活性和可维护性。

Serverless架构通过提供快速的开发交付、成本效益、自动扩展、简化的运维、事件驱动和微服务友好等特点，成为图像处理等场景的理想选择。

并行编程能够显著提升计算效率和性能，但确实也伴随着一系列复杂的问题和挑战。

在实现优雅的并行程序时，我们需要关注以下几个方面：

任务分解与粒度：
并行编程的首要任务是合理地将整体任务分解为多个子任务，使得这些子任务可以并行执行。分解的粒度是关键，粒度太细可能导致过多的同步开销，而粒度太粗则可能无法充分利用计算资源。因此，需要根据具体的应用场景和计算资源来权衡，找到最合适的分解粒度。

数据同步与一致性：
并行编程中，多个线程或进程可能同时访问和修改共享数据，这就涉及到数据同步和一致性的问题。为了确保数据的正确性和一致性，我们需要使用各种同步机制，如锁、条件变量、信号量等。然而，这些同步机制也可能成为性能瓶颈，因此需要仔细设计同步策略，避免不必要的同步开销。

资源分配与管理：
在并行编程中，如何合理地分配和管理计算资源也是一个重要的问题。我们需要根据任务的特性和计算资源的状态来动态地调整资源分配，以确保任务的顺利完成。

编程模型与工具：
为了简化并行编程的复杂度，我们可以利用一些高级编程模型和工具，如OpenMP、Cilk Plus、CUDA等。这些模型和工具提供了一套抽象和接口，使得我们可以更加方便地编写并行程序，而无需过多关注底层的细节。

测试与调试：
并行程序的测试和调试通常比串行程序更加困难。我们需要使用专门的工具和方法来检测和定位并行程序中的错误。此外，还需要进行充分的性能测试，以确保并行程序能够真正提高计算效率和性能。

成为一个优秀的技术PM是一个综合性的挑战它要求在多个层面都具备出色的能力和素质。结合我的经验，我认为以下几点是关键：

1. 技术背景：技术PM作为技术决策的参与者，必须拥有扎实的技术基础。这包括对行业发展趋势的敏锐洞察，对新技术的学习和应用能力，以及解决技术难题的实战经验。只有这样，才能在项目中做出明智的技术决策，确保项目的顺利进行。

2. 项目管理能力：除了技术背景，技术PM还需要掌握项目管理的核心技能，如时间管理、资源调配、风险管理等。这意味着要能够制定合理的项目计划，确保项目按时交付；同时，还需要关注项目的质量，确保交付成果符合甚至超越客户的期望。

3. 沟通与协调能力：技术PM在项目组中扮演着桥梁的角色，需要与团队成员、客户、供应商等多方进行有效的沟通。因此，优秀的沟通技巧和协调能力是必不可少的。技术PM需要能够清晰地传达项目目标和要求，激发团队成员的积极性和创造力；同时，还需要善于处理各种冲突和分歧，维护项目组的和谐氛围。

4. 责任心感：技术PM是项目组的主心骨，需要承担起项目成功的重任。因此，强烈的责任心和使命感是必不可少的。技术PM需要时刻保持对项目的高度关注，对项目的每一个环节都严格把关；同时，还需要在关键时刻挺身而出，带领团队克服各种困难和挑战。

5. 自我提升：技术和管理领域都在不断发展变化，技术PM需要保持持续学习的态度，不断提升自己的专业能力和管理水平。

成为一个优秀的技术PM需要多方面的能力和素质。通过不断积累实践经验、提升专业技能和管理水平、加强沟通与协调能力以及保持持续学习的态度，我们可以逐步走向成功。

查看项目下所有的表、外部表、视图和物化视图，或符合某规则的表、外部表、视图和物化视图。

命令格式

●-列出项目下所有的表、外部表、视图和物化视图，或符合某规则的表、外部表、视图和物化视图。
show tables;
●-列出项目下名称与chart匹配的表名、外部表名、视图名和物化视图名。
show tables like '';
使用示例

●-列出项目下名称与sale匹配的表名、外部表名、视图名和物化视图名。表示任意字段。
show tables like 'sale*';
返回结果如下。

ALIYUN$account_name:sale_detail
......
●-ALIYUN是系统提示符，表示您是阿里云主账号用户。如果您是阿里云RAM用户，系统提示符为RAM。

参考https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/show-1?spm=a2c4g.11186623.0.i62#section-jov-xf2-vw7

是的。
操作流程
从购买至使用独享数据集成资源组，您需进行的主要操作流程如下。

参考https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/create-and-use-an-exclusive-resource-group-for-data-integration?spm=a2c6h.13066369.question.7.1e96b2feWyzrfI

您可以在必选开通的基础上，根据需要选择开通功能更全面的标准版、专业版等高级版本的DataWorks，或按需购买其他增值功能（例如智能建模功能）或独享资源组，这类按需开通的计费项的计费类型为包年包月，您在使用前需根据业务需求规划好后提前预支付包年使用还是包月使用。
进入DataWorks售卖页即可购买所需产品。如您需专业的售前购买指导，可以使用钉钉扫描下方二维码，加入DataWorks钉钉交流群进行咨询。

购买说明
每天0点~9点是DataWorks所有租户的任务高峰期，如果您在该时间段使用的是公共资源组，则资源可能会因为大量用户共享而出现抢占导致资源不足的情况。

如果您对任务的产出时间要求较高，请购买并使用独享资源组进行操作。

如果您购买了DataWorks独享资源组，可以使用DataWorks独享资源组计算器预估费用。

参考 https://help.aliyun.com/zh/dataworks/product-overview/purchase-guide?spm=a2c4g.11186623.0.i4#section-863-til-3d7

您可以通过交互式分析Hologres的实时写入能力，构建实时数仓。

前提条件
配置Hologres输出节点前，您需要先配置好相应的输入或转换数据源，详情请参见实时同步支持的数据源。

背景信息
Hologres支持的版本：0.7、0.8、0.9、0.10、1.1。

字段使用限制：不支持UUID类型的字段。

操作步骤
进入数据开发页面。

登录DataWorks控制台。

在左侧导航栏，单击工作空间列表。

选择工作空间所在地域后，单击相应工作空间后的快速进入 > 数据开发。

鼠标悬停至新建图标，单击新建节点 > 数据集成 > 实时同步。

您也可以展开业务流程，右键单击目标业务流程，选择新建节点 > 数据集成 > 实时同步。

在新建节点对话框中，选择同步方式为单表（Topic）到单表（Topic）ETL，输入名称，并选择路径。

重要
节点名称必须是大小写字母、中文、数字、下划线（_）以及英文句号（.），且不能超过128个字符。

单击确认。

在实时同步节点的编辑页面，单击输出 > Hologres并拖拽至编辑面板，连线已配置好的输入或转换节点。

单击Hologres节点，在节点配置对话框中，配置各项参数。
单击工具栏中的保存图标。

参考 https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/configure-hologres-writer?spm=a2c4g.11186623.0.i5

调用本接口获取企业考勤的统计数据。https://open.dingtalk.com/document/orgapp/queries-enterprise-attendance-statistics

获取用户考勤数据
调用本接口，获取指定用户当天的考勤数据。

调用本接口，可获取用户的考勤数据，包括打卡流水记录、打卡结果和审批列表等。

参考https://open.dingtalk.com/document/orgapp/obtain-the-attendance-update-data

续费成功后，发现续费周期或续费实例选择错误，该如何操作？
您可以前往用户中心，选择订单管理 > 我的订单，单击目标续费订单操作列的详情，根据订单的起止时间查看是否已生效。

若续费订单未生效，可以提交工单核实该订单是否支持退款，若支持退款，可进行退款操作后重新下单。

若续费订单已生效，则不支持单独退续费。只能将整台ECS实例退订退款，请您谨慎考虑后进行操作。

参考https://help.aliyun.com/zh/ecs/product-overview/renewal-faq?spm=a2c4g.11186623.0.i10

看你想学习那一块了，阿里云有线上课程，也有文档教程，比较全面了。

课程中心https://edu.aliyun.com/explore/?spm=a2cwt.28190922.0.0.6f8671274RKzvi

文档中心https://help.aliyun.com/?spm=a2c4g.11186623.0.0.134524cejHAL0I

可以看下官方文档教程。

实践教程不错。

参考https://help.aliyun.com/zh/ecs/use-cases/?spm=a2c4g.11186623.0.0.16e213cb3RHMOY

多媒体分析支持的算法服务如下：

基础模型服务：提供图像领域内开箱即用的算法服务能力，包括图像多标签、图像质量分评定、人脸属性分析（颜值、脸型、发型、发色等信息）、年龄分析、人像身材修改（瘦身/大码）、图像去水印等模型服务。

高级模型服务：提供视频领域内开箱即用的算法服务能力，包括视频分类打标、视频质量分评定、图文视频动态分类打标（用于动态、帖子类的多模态内容打标）、AI绘图打标（打标结果用于提升AI绘图模型训练效果）等模型服务。

参考https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/multimedia-analysis?spm=a2c4g.11186623.0.i31

实例退款问题
阿里云平台支持三种退订类型：五天无理由退订、非全额退订（即非五天无理由退订）、未生效续费订单退订。更多信息，请参见退款规则及退款流程。
包年包月或者按量计费的ECS实例如何退款，请参见退款说明。
如果您的ECS实例搭配了优惠计费方式组合，如预留实例券、节省计划、存储容量单位包SCU等，退款时系统会根据资源实际使用情况进行结算。具体规则请参见计费方式组合退款。
如果您对ECS实例转换了计费方式，或者进行了资源降配，也可能会产生退款。具体规则请参见其他场景退款。

参考https://help.aliyun.com/zh/ecs/user-guide/expenses-common-solutions-to-problems?spm=a2c4g.11186623.0.i23

没什么大的区别。

包年包月实例到期前，不支持释放。您需要将实例转为按量付费实例，再手动释放实例。更多信息，请参见包年包月转按量付费。如需申请退款，请参见退款规则及退款流程。

包年包月实例到期后，您可以手动释放。如果一直未续费，实例也会自动释放。

参考https://help.aliyun.com/zh/ecs/user-guide/release-an-instance?spm=a2c4g.37186.0.i5