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。
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
【4月更文挑战第22天】在 Spring Boot 应用开发中,@Service 注解扮演着特定的角色,主要用于标识服务层组件。本篇技术博客将全面探讨 @Service 注解的概念,并提供实际的应用示例,帮助开发者理解如何有效地使用这一注解来优化应用的服务层架构
【4月更文挑战第25天】在 Java 注解中,@Retention 注解指定了注解的保留策略,即这个注解在什么阶段还有效。RetentionPolicy.RUNTIME 是这三种策略之一,表示注解不仅被保存到类文件中,还在运行时通过反射可见,这是其它两种策略(SOURCE 和 CLASS)所不具备的
【4月更文挑战第13天】在Spring Boot和Spring框架中,代理模式是一个核心的设计模式,被广泛用于实现面向切面编程(AOP)的功能。这种模式允许Spring通过代理对象来增强目标对象的行为,比如添加事务管理、安全控制、日志记录等功能,而不需要修改目标对象的代码
MyBatis 是一个流行的 Java 持久层框架,它封装了 JDBC,使数据库交互变得更简单、直观。MyBatis 支持两级缓存:一级缓存(Local Cache)和二级缓存(Global Cache),通过这两级缓存可以有效地减少数据库的访问次数,提高应用性能。
Java Development Kit (JDK) 1.8,也称为Java 8,是Java平台的一个重大更新,于2014年3月发布。它引入了多项新特性、新的API和性能提升
在大数据时代,企业对数据处理的需求日益增长,特别是在实时数据分析方面。StarRocks 是一种新兴的分布式关系型数据库,专为快速且高并发的实时分析设计。本文将从 StarRocks 的基本概念入手,逐步深入到其应用层面,探讨这一技术如何在现实世界中发挥作用。
在现代企业级应用开发中,Spring Boot 和 Spring Cloud 是两个非常流行的项目。它们通常被用于构建和部署微服务架构的应用。尽管它们属于同一个大家族 —— Spring,但它们的设计目标和应用场景有所不同。本文将探讨 Spring Boot 和 Spring Cloud 的基本区别和它们之间的联系。
【4月更文挑战第13天】Spring Boot中的工厂模式是一种用于解耦组件创建过程的设计模式,它允许系统在运行时根据需要动态地创建不同类型的对象。这种模式在Spring框架中得到了广泛的应用,特别是在依赖注入(DI)和控制反转(IoC)的上下文中,它有助于管理复杂的依赖关系并提高代码的可维护性和可扩展性
在复杂的系统架构中,组件间的通信是至关重要的问题。消息队列作为一种解决方案,能够使组件之间的通信更加高效、可靠。本文将从简单到复杂,逐步向您介绍消息队列的概念、使用场景以及如何实现。
Serverless应用引擎SAE是一款极简易用、自适应弹性的容器化应用平台。它提供全托管的计算服务,用户不必再关心复杂的基础设施,只需要上传代码或者容器镜像,SAE会自动运行,并提供网络、负载均衡、监控等配套能力,适用于网站、小程序、APP等Web应用以及微服务应用
微服务引擎 MSE 面向业界主流开源微服务项目, 提供注册配置中心和分布式协调(原生支持 Nacos/ZooKeeper/Eureka )、云原生网关(原生支持Higress/Nginx/Envoy,遵循Ingress标准)、微服务治理(原生支持 Spring Cloud/Dubbo/Sentinel,遵循 OpenSergo 服务治理规范)能力
中文竞技场体验中文大语言模型,并可以在写作创作相关,代码相关,知识常识,中文游戏,人类价值观,NLP专业领域中测试不同的模型效果。每个领域提供了一些示例的提示词 。活动参与地址:https://developer.aliyun.com/topic/ms2023
在整个算力全栈中,操作系统下可驱动硬件,上可支撑应用,是整个信息技术的核心和产业链的战略制高点。当前,国产操作系统迅速崛起,《龙蜥+超级探访》是龙蜥社区打造的全网首档操作系统探访体验节目,面向社区用户和开发者展示合作示范标杆,让大家充分了解龙蜥是什么、与龙蜥合作能带来什么价值。
大模型的风潮还未停歇,国内大模型的研发也正如火如荼地开展着。你试用过哪些大模型呢?你觉得哪一款产品最适合开发者呢?你有想过训练出自己的大模型吗?这不就来了! 通义千问开源!阿里云开源通义千问70亿参数模型,包括通用模型Qwen-7B和对话模型Qwen-7B-Chat,两款模型均已上线ModelScope魔搭社区,开源、免费、可商用。点击链接,立即开启模型开源之旅:https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-7B/summary
从宽泛的意义上讲,有数据状态的地方就有数据库,在网站的背后、应用的内部,单机软件,区块链里,甚至在离数据库最远的Web浏览器中,都会用到数据库相关知识。今天就来聊聊开源数据库的那些事。
成长的本质是自我革新,成长就是在不断变化中的积极面。深度思考、目标设定、自律实践、持续学习、总结反思等步骤可以帮助我们成长,同时也需要避免陷入低水平勤奋的陷阱,不要忙于行动而忽视了反思和学习。
近期,有韩国科学家团队表示,他们发现了全球首个室温超导材料。室温超导,即在室温条件下实现的超导现象。而“超导”是指导体在某一温度下,电阻为零的状态。 如果室温超导被验证成功且可以被应用,没有电阻的超导体基本不会产生耗损,室温超导对电力、算力等行业会产生很大的变革。
龙蜥+超级探访上线啦!《龙蜥+超级探访》是龙蜥社区打造的全网首档操作系统探访体验节目,面向社区用户和开发者展示合作示范标杆,让大家充分了解龙蜥是什么、与龙蜥合作能带来什么价值。《龙蜥+超级探访》第一期走进统信软件技术有限公司,统信软件系中国操作系统领创者,致⼒于为⽤户与合作伙伴提供安全稳定、智能易⽤的中国操作系统产品及服务,点击下方链接即可观看!https://developer.aliyun.com/live/252289?spm=a2c6h.26396819.creator-center.6.2aef3e1
在我国历史长河中留存下来的古籍星汉灿烂,但无论是竹简帛书还是纸质古籍在时间的浸润下都会造成不同程度的损毁,抢救、保护、修复... ...如何让古籍“活”起来、“动”起来、传承下来,是一个亟待解决的课题。通过阿里云 Serverless 产品,帮助复旦大学进行数字图书馆的搭建,从传统的浅层次图片,逐步建立了可打标、可互动图像修复的标准方案,让更多用户可以查阅到复旦图书馆特藏中心的古籍图片等大量珍贵的历史资料。
看过《长安三万里》,是不是勾起了你想要赋诗一首的欲望。对于咱们IT人来说,也许不能作出工整、押韵的绝句,但来一首打油诗还不是手到擒来嘛; 7月24日是一个专属于 IT人的日子,寓意是7×24小时待命电脑不离手、保障业务7×24小时高效可用。他们运筹“维”幄,有紧急情况发生,他们会坚守在机房直到问题解决;他们“时来运转”,每逢重大节日、重大活动,就能看见运维人忙碌的身影像陀螺一样运转。致敬所有it运维工程师;
阅读一篇技术文章,畅聊一个技术话题。本期文章推荐的是《Node 中的 AsyncLocalStorage 的前世今生和未来》,一起来聊聊开发者阅读源码的这件事。阅读源码的过程实质上是对软件构建技术和架构深度的一种持续学习和理解。阅读源码可以揭示代码的内在逻辑,可以对技术深度的理解,也能提高对技术的理解程度。然而,仅仅阅读源码并不能代替实践操作,因为通过实践,可以更加全面的理解代码的深度和进展。
随着人工智能技术的不断发展,AIGC作为其中一种重要的应用,正在越来越受到大众的关注和重视。AI从理解语言,理解文字,理解图片和视频,走向了生成内容,这被称之AIGC,是一种“人机共创”的新模式。有人觉得AIGC距离我们的生活还很遥远,需要有超高的数学基础,超强的代码能力才能接触到这个领域。其实不是这样的,人人都可以玩转AIGC。智能对话机器人,AIGC绘画、用文本生成视频等八大热门AIGC的应用场景,可以通过阿里云推出的书籍《玩转AIGC》提供最详细的操作指南和实践方案。
EMR Serverless StarRocks是开源StarRocks在阿里云上的全托管服务,您可以通过EMR Serverless StarRocks灵活的创建和管理StarRocks实例以及数据。StarRocks作为一款兼容MySQL协议的OLAP分析引擎,提供了极致的性能和丰富的OLAP场景模型,包括OLAP多维分析、数据湖分析、高并发查询以及实时数据分析。
架构师和PM都是需要对项目的进度和里程碑关心的,有人说“架构师PM化”是脱实际向虚化的一种表现,PM用表格和数字项目进度,缺少实体内容;架构师是对交付物的把控,用架构设计和模型拆解做支撑,其风险和进展都是有实体内容的,对此,我有下面的看法。
我们身处在智能时代21世纪,日常生活中无处不在AI的应用,人工智能与传媒行业的融合发展也称为内容生产行业的发展趋势。AIGC作为当前新型的内容生产方式,被广泛应用于传媒、电商、影视行业,帮助提高内容的生产效率和多样性。
在生活中,数据无处不在,有新数据,也有老数据。有1T的数据,也有1P的数据。有文件数据,也有视频数据。通过数据的分析与洞察,我们总能通过数据了解到一些 “原来是这样”的事儿。比如,记账APP会总结自己花费了多少钱,分析钱花在那些地方了。音乐APP会汇总曲库的歌曲自己听了多少次,分析自己喜欢那些类型的音乐。
随着分布式架构的日益流行,一款优秀的消息队列已经成为系统异步解耦的“必须品”。目前常用的消息中间件有kafka、RocketMQ和RabbitMQ等。立足于企业业务集成的核心场景,RocketMQ在高可靠低延迟方面重点优化 ,构建了全新的低延迟存储引擎和多场景容灾解决方案;面向业务集成过程中链路逻辑的多样性,RocketMQ提供了丰富的业务消息类型,这些特性的积累使得RocketMQ成为金融级业务消息的首选方案。
当下主流数据库,哪个最火?
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你想要这样智能的AI助手吗?会议讨论打开实时记录,同步实现语音转文字、实时翻译以及要点总结,帮你记录每一个创意迸发的瞬间;学习工作上传一份音视频,区分发言人、完成文字转换、关键词定位,还能生成摘要,帮助你快速get内容的核心重点;当然,还具备 学习能力,通过文档词汇自学习,让它了解你的喜好,越学越聪明!
云效业产技(BizDevOps)分层协作方案---测评
阿里云 瑶池数据库的解答一
在整个软件开发环节,需要对相关业务领域有一定的了解和掌握,以便做出符合需求的软件系统,如针对具体的业务需求,开展数据处理、业务流程、交互逻辑等方面的开发工作。同时为了支持业务开发,一些不直接涉及业务需求的工作也是整体开发过程的必要环节,可能也会涉及专业知识和技能。本篇文章来聊聊在实际的工作中,到底是业务开发工作量占比大还是非业务开发工作量占比大呢?
阿里云降价后,我算了笔账,可以节省90%
自云计算的概念兴起后,无数的开发者对技术的演进展开了更广阔的幻想,一系列新的技术和模式也应运而生,如弹性计算、边缘计算、容器化等等。云计算技术的普及,让企业和个人能够更加经济便捷地获取计算资源。今天,阿里云宣布核心产品价格全线下调15%至50%,存储产品最高降幅达50%,现在的阿里云足够具备“性价比”吗?下面我来谈谈这次降价,我能省多少钱。
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解决 413 Request Entity Too Large
IDEA 使用fastjson解决乱码 swagger访问接口正常,直接访问浏览器接口返回乱码
Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction
判断两个时间段是否重叠、上个月的最后一天、构造一个时间段、将单元格数据转换为日期样式的字符串、将单元格数据转换为日期样式的字符串、计算字符型日期天数差
Flink CDC 新一代数据集成框架
Java实现导入excel文件的解决方案
Java实现数字的千分位的处理
IDEA中如何使用debug调试项目 一步一步详细教程
springbootAsyncConfig配置的处理
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。
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。
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。
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。
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。
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:
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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;
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;
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。
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。
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.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。
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。
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。
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。
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。
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;
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。