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擅长的技术

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通用技术能力:
  • Java
    高级

    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。

    获取记录:

  • 前端开发
    中级

    能力说明:

    掌握HTML5与CSS3的核心技术,掌握前端主流语言和开发框架JavaScript、jQuery和Ajax的基本知识,具备搭建动态交互网页的基本能力。

    获取记录:

阿里云技能认证

详细说明

暂无更多信息

2024年05月

2024年04月

2024年03月

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2024年01月

  • 发表了文章 2024-05-15

    超火训练营

  • 发表了文章 2024-05-15

    训练营学起来,技能提升还能领礼品

  • 发表了文章 2024-05-15

    快来参加训练营学技能还能领奖品

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    通义灵码体验有意思的AI还有奖品领

  • 发表了文章 2024-05-15

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  • 发表了文章 2024-05-15

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  • 发表了文章 2023-11-20

    周末时光抓紧学起来

  • 发表了文章 2023-07-31

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  • 发表了文章 2023-07-05

    社区最新活动奖励都很棒

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    DevOps云效产品开箱小白解读篇

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  • 回答了问题 2024-05-20

    AI技术对开发者的职业天花板是提升还是降低?

    AI技术对开发者的职业天花板既可以说是提升,也存在降低某些方面的可能性,但整体上,它更多的是在重新定义和扩展开发者的职业边界。
    提升方面:

    1. 新领域开拓
      :AI技术的发展为开发者开辟了全新的职业领域,如机器学习工程师、AI研究员、数据科学家等,这些都是传统软件开发之外的高技能岗位,为开发者提供了更广阔的职业发展空间。
    2. 效率与质量提升
      :AI辅助开发工具,如自动代码生成、智能错误检测与修复、性能优化建议等,能够帮助开发者提高工作效率,减少重复劳动,使他们有更多时间专注于解决更复杂、更有价值的问题,从而提升个人和团队的技术上限。
    3. 创新推动
      :AI技术的融合要求开发者不断学习新知识,如深度学习、自然语言处理等,这种持续的学习过程促进了个人技能的迭代升级,提高了职业竞争力。
    4. 跨界合作
      :AI项目往往需要跨学科合作,开发者有机会与数据分析师、领域专家等不同背景的人共事,这种跨界的经历能拓宽视野,增加解决问题的维度,提升综合能力。
      降低方面:
    5. 标准化与自动化风险
      :一些基础编程任务和模板化工作可能被AI完全自动化,减少了对初级或中等级别开发者的需求,这部分人群可能面临职业发展的压力,感觉天花板被降低。
    6. 技能更新压力
      :AI技术快速发展,要求开发者持续学习,否则可能被新技术浪潮淘汰,对于学习能力较弱或不愿意持续跟进新技术的开发者而言,这增加了职业发展的难度。
      综上所述,AI技术对开发者职业天花板的影响是多面的,它既提升了技能要求和职业发展的高度,也对从业者提出了新的挑战。开发者应该积极拥抱变化,不断提升自我,将AI视为提升职业价值的契机而非威胁。
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  • 回答了问题 2024-05-20

    如何在业务代码中优雅地使用责任链模式?

    在业务代码中优雅地使用责任链模式,可以遵循以下几个步骤和原则来设计和实现:

    1. 定义处理请求的接口或抽象类

      • 创建一个接口或抽象类,定义一个处理请求的方法(例如
      handleRequest
      )以及设置下一个处理器的方法(如
      setNextHandler
      )。这个基类为责任链中的所有处理器提供了统一的接口和结构,增强了代码的灵活性和可扩展性。
      • 创建具体处理器类

      • 根据实际业务需求,创建多个具体处理器类,这些类继承自上述抽象处理器类或实现处理请求的接口。在每个具体处理器类中,实现
      handleRequest
      方法,处理特定类型的请求。如果当前处理器无法处理请求,则应调用
      nextHandler.handleRequest(request)
      将请求传递给链中的下一个处理器。
      • 构建责任链

      • 在应用启动或需要的地方,实例化具体的处理器对象,并根据业务逻辑顺序将它们连接起来,形成一个处理链。可以通过在构造函数或初始化方法中设置下一个处理器来构建链路,或者使用外部配置动态决定处理器的顺序和关系。
      • 提交请求

      • 客户端或调用者只需知道责任链的入口点(通常是链中的第一个处理器),然后将请求发送给这个入口处理器。之后,请求会自动在链中传递,直至被适当的处理器处理或到达链的末端。
      • 设计原则

      • 开放封闭原则
      :新增处理逻辑时,应尽量通过增加新的处理器类来实现,而不是修改现有处理器的代码。
      • 单一职责原则
      :每个处理器只处理它能处理的请求,保持逻辑清晰和低耦合。
      • 可配置性
      :设计时考虑让责任链的构成变得可配置,以便于后期调整和扩展。
      • 避免无限循环
      :确保请求在无法被处理时能正确终止,防止责任链陷入死循环。
      • 高级用法

      • 可以结合策略模式,使处理器的选择更加动态和灵活。
      • 利用Spring框架等IoC容器的依赖注入功能简化处理器间的装配。
      • 使用递归或循环算法动态生成责任链,以适应复杂的业务流程。
      通过以上步骤,责任链模式不仅能使代码更加模块化、易于维护和扩展,还能让业务逻辑更加清晰,降低了系统的复杂度。
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  • 回答了问题 2024-05-20

    如何评价 OpenAI 最新发布支持实时语音对话的模型GPT-4o?

    OpenAI最新发布的支持实时语音对话的模型GPT-4o,被视为AI技术领域的一个重要里程碑。以下是几个关键点,总结了各界对GPT-4o的评价和看法:

    1. 技术创新
      :GPT-4o通过引入多模态交互能力,实现了在语音、视频及文本上的实时推理,这种全面的交互方式极大地提升了用户体验,被称赞为“更像人”的人工智能模型。它的“全模态”特性标志着AI人机交互进入了一个新的自然和流畅的阶段。
    2. 性能提升
      :与前代产品相比,GPT-4o在速度上有了显著提升,几乎达到无延迟的对话水平,这使得交互过程更加顺畅和自然。同时,它在成本和功能性上也实现了优化,展示了OpenAI在AI研究上的持续进步和领导地位。
    3. 行业影响
      :GPT-4o的发布对竞争对手构成了巨大压力,尤其是对谷歌等传统AI领头羊企业造成了冲击。市场分析指出,OpenAI与苹果的潜在合作进一步加剧了这一趋势,导致谷歌股价波动,显示了GPT-4o在商业和技术层面的影响力。
    4. 竞争格局重塑
      :GPT-4o的发布时机选择在谷歌I/O大会前夕,被解读为直接向谷歌发出挑战,通过现场演示超越谷歌Gemini“伪实时”对话效果的功能,OpenAI成功地展示了其技术的优越性,重新定义了AI语音交互的标准。
    5. 未来展望
      :尽管GPT-4o引发了行业地震并获得高度赞誉,但也有观点认为,在OpenAI完全揭示GPT-4o背后的思维逻辑和长期影响之前,对于AI领域最终格局的预测仍为时尚早。GPT-4o的成功无疑加速了AI技术的竞赛,并激发了对下一代AI产品和应用的无限遐想。
      综上所述,GPT-4o的发布不仅是OpenAI的一项技术成就,更是对整个AI产业未来发展路径的一次引领,预示着更加智能、自然和多模态的人机交互将成为常态。
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  • 回答了问题 2024-05-20

    “AI黏土人”一夜爆火,图像生成类应用应该如何长期留住用户?

    图像生成类应用应当采取哪些策略来留住用户,确保其长远发展呢?

    增加多风格,富有趣味性的设置及个性鲜明的图像输出来提升产品的个性化,及趣味性,来吸引更多的用户更宽的用户群广覆盖提升使用率及用户群体数量

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  • 回答了问题 2024-05-20

    为什么程序员害怕改需求?

    程序员害怕频繁改动需求,通常是因为以下几个原因:

    1. 工作量增加
      :每次需求变更都意味着之前的工作可能需要调整,甚至推倒重来,这直接增加了程序员的工作负担和时间成本。
    2. 项目延期风险
      :需求变动可能导致项目进度计划被打乱,原定的时间线难以维持,项目延期的风险增加。
    3. 设计与架构受影响
      :初期的设计和系统架构往往是基于既定需求制定的,频繁改动需求可能导致原有设计不再适用,需要重新规划,这不仅技术上复杂,也可能引入新的bug。
    4. 代码质量下降
      :快速响应需求变化可能会牺牲代码的可读性和可维护性,因为程序员可能为了赶进度而采取快速但不够优雅的实现方式。
    5. 挫败感和动力下降
      :看到自己辛苦完成的工作因需求变更而变得不再适用,程序员可能会感到沮丧和挫败,长期如此可能影响团队的士气和工作效率。
    6. 沟通成本上升
      :需求变更需要程序员与产品经理、设计师等多方重新沟通确认,这会消耗大量时间和精力,降低开发效率。
    7. 资源浪费
      :已经完成的功能可能因需求变化而废弃,导致之前投入的人力、物力成为沉没成本。
      因此,有效的项目管理和需求分析,以及采用敏捷开发方法,可以帮助减少不必要的需求变更,确保项目平稳进行,同时保持团队的积极性和效率。
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  • 回答了问题 2024-05-08

    AI面试成为线下面试的“隐形门槛”,对此你怎么看?

    AI面试成为线下面试的“隐形门槛”,对此你怎么看?
    线上面试作弊方式很多没有AI的时候也避免不了,线下面试在作弊方面有很好的防御,当然也不是绝对,只能说稍好一些,AI出现之前与出现后影响并没有那么大 只是关注度的改变

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  • 回答了问题 2024-05-08

    如何从零构建一个现代深度学习框架?

    构建一个现代深度学习框架是一个复杂而深入的项目,它涉及多个关键步骤和技术。下面是一个简化的指南,概述了从零开始构建深度学习框架的基本步骤:

    1. 理论基础
      • 理解核心概念
      :确保你对神经网络、反向传播、激活函数、损失函数、优化算法(如梯度下降)有深刻的理解。
      • 数学基础
      :线性代数、微积分、概率论和统计学是构建深度学习模型的基础。
    2. 设计架构
      • 模块化设计
      :定义清晰的模块,如数据加载器、模型层、损失函数、优化器、训练循环等。
      • 可扩展性
      :考虑框架的可扩展性,以便支持多种类型的神经网络结构(如CNN、RNN、Transformer等)。
    3. 实现基础组件
      • 张量操作
      :实现基础的数学运算,如加减乘除、矩阵乘法、卷积、池化等,这是所有深度学习操作的基础。
      • 自动微分
      :自动求导是深度学习的核心,可以使用链式法则手动实现或利用现有的库(如Autograd)来自动计算梯度。
    4. 构建模型
      • 定义模型结构
      :设计模型类,允许用户通过组合不同的层来定义网络架构。
      • 权重初始化
      :实现权重初始化策略,如Xavier初始化、He初始化等。
    5. 数据管理
      • 数据预处理
      :实现数据加载、预处理(归一化、增强)、批处理等功能。
      • 数据集接口
      :提供易于使用的API来加载常见数据集。
    6. 训练与评估
      • 训练循环
      :编写训练循环,包括前向传播、计算损失、反向传播和更新权重。
      • 评估机制
      :实现模型评估逻辑,如精度、召回率、F1分数等。
      • 可视化
      :提供训练过程中的损失和准确率曲线。
    7. 优化与调试
      • 优化器
      :实现常见的优化算法,如SGD、Adam、RMSprop等。
      • 正则化
      :集成正则化技术,如L1、L2正则化、dropout等,以防止过拟合。
    8. 分布式训练
      • 并行计算
      :考虑如何利用多GPU或分布式系统加速训练过程。
      • 同步与异步更新
      :选择合适的策略来同步模型参数。
    9. 测试与文档
      • 单元测试
      :为每个组件编写测试用例,确保其正确性。
      • 文档
      :编写清晰的文档和示例代码,帮助用户快速上手。
    10. 社区与维护
      • 开源
      :考虑将你的框架开源,吸引贡献者和用户。
      • 持续迭代
      :根据反馈不断改进和添加新特性。
      这个过程需要深厚的编程和数学基础,以及对现有深度学习框架的深入理解。你可以参考上面提到的一些资源,如B站上的教学视频系列,或是知乎、CSDN上的教程文章,来获得更详细的实施步骤和代码示例。记住,从零开始构建深度学习框架是一项挑战性的工程,但也是一个极佳的学习过程。
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  • 回答了问题 2024-04-23

    在JS编程中有哪些常见的编程“套路”或习惯?

    JavaScript编程中确实存在许多被广泛认可的编程“套路”或习惯,这些实践有助于提高代码的可读性、可维护性和性能。以下是一些常见的JavaScript编程习惯和套路:

    1. 使用
      let

      const
      代替
      var

      • let
      用于块级作用域的变量声明,避免了
      var
      可能导致的变量提升和作用域混乱问题。
      • const
      用于声明常量或不会重新赋值的变量,增强代码的可读性和防止意外修改。
      • 箭头函数

      • 使用简洁的箭头函数语法代替传统的函数声明或表达式,尤其在匿名函数和回调场景中,如:
      // 旧写法
      array.map(function(item) {
      return item * 2;
      });

    // 新写法
    array.map(item => item * 2);

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  • 回答了问题 2024-04-23

    如何让系统具备良好的扩展性?

    要让一个系统具备良好的扩展性,需要从设计、架构、技术选型以及运维管理等多个层面进行综合考虑和实施。以下是一些建议和策略,可以帮助系统实现高效、灵活且经济的扩展:

    1. 模块化与微服务架构

      • 将系统拆分为独立、松耦合的服务或模块,每个服务专注于单一业务功能。这样,当某个部分需要扩展时,可以单独对那个服务进行升级或增加实例,而不会影响到整个系统的其他部分。
      • 使用微服务框架(如Spring Cloud、Dubbo、Kubernetes等)进行服务治理、负载均衡、服务发现和容错管理,确保系统在扩展过程中能够保持稳定性和可用性。
      • 水平扩展(Scale Out)

      • 通过增加更多的服务器节点(如计算实例、数据库节点等)来分摊系统负载,而非提升单个节点的性能(垂直扩展)。水平扩展通常更容易实现,成本效益更高,且能应对突发流量。
      • 利用分布式计算和存储技术(如Hadoop、Spark、NoSQL数据库等),将数据和计算任务分散在多个节点上执行。
      • 弹性伸缩

      • 实现自动化资源管理,根据预定义的策略(如CPU利用率、请求队列长度、业务高峰期等指标)自动增加或减少服务器实例。云服务提供商(如阿里云)通常提供弹性伸缩服务,如ECS Auto Scaling、RDS读写分离与只读实例扩展等。
      • 无状态服务设计

      • 尽可能使服务本身不保存状态信息,或者将状态数据外部化存储(如使用Redis、Memcached作为缓存,DynamoDB、Cassandra等作为持久化存储)。这样,任何服务器实例都可以处理任何请求,便于快速增减实例以应对负载变化。
      • 负载均衡

      • 使用负载均衡器(如Nginx、HAProxy、云服务提供的负载均衡服务如ALB)将请求均匀分配到各个服务器节点,避免单点过载,并提供故障转移机制。
      • 数据分片与分区

      • 对大规模数据进行分片或分区处理,使得数据能在多个数据库节点间分布存储和查询,如使用数据库中间件(如MyCat、ShardingSphere)进行分库分表,或者直接采用支持原生分片的分布式数据库(如PolarDB、Cassandra)。
      • 异步处理与消息队列

      • 对于耗时较长、非实时响应的任务,采用异步处理方式,通过消息队列(如RabbitMQ、Kafka、RocketMQ)解耦系统组件,允许任务在后台异步执行,减轻主流程的负载并提高响应速度。
      • 缓存策略

      • 合理运用缓存(如Redis、Memcached)减少对后端数据库的访问压力,提升数据访问速度。适时更新缓存,确保数据一致性,并设置合理的缓存淘汰策略。
      • CDN加速与边缘计算

      • 对于大量静态资源或高访问量的内容,使用内容分发网络(CDN)进行全球加速,减少源站带宽压力和用户访问延迟。边缘计算则可以将部分计算任务推送到靠近用户的边缘节点执行,降低核心系统负载。
      • 持续监控与性能优化

      • 建立完善的监控体系(如Prometheus、Grafana、阿里云ARMS等),实时监测系统各项指标(如CPU、内存、网络、磁盘I/O、请求延迟等),及时发现并预警性能瓶颈。
      • 定期进行性能测试、压测和调优,根据监控数据和业务增长趋势,提前规划和实施扩展方案。
      综上所述,构建一个具有良好扩展性的系统,需要从架构设计、技术选择到运维管理全方位进行考量和实践,确保系统能够在面对不断变化的业务需求和用户规模时,能够快速、有效地进行扩展,同时保持高性能、高可用性和低成本运行。
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  • 回答了问题 2024-04-16

    作为一个经典架构模式,事件驱动在云时代为什么会再次流行呢?

    事件驱动架构(Event-Driven Architecture,EDA)在云时代再度成为焦点的原因主要包括以下几个方面:

    1. 云原生技术的快速发展
      :云原生技术栈,包括容器化、微服务、服务网格、无服务器计算(Serverless)等,为实现松散耦合、高度可扩展的系统提供了坚实基础。事件驱动架构与云原生理念天然契合,因为它提倡通过事件消息来解耦服务间的交互,使得各组件能够在独立的生命周期内按需伸缩,这对于构建和部署在云环境中的应用至关重要。
    2. 异步通信与松耦合
      :在云环境中,服务往往分布在全球各地,直接的请求-响应模式可能面临网络延迟、部分服务不可用等问题。事件驱动架构采用异步消息传递机制,允许服务间非阻塞式通信,提高了系统的可用性和响应速度。这种松耦合特性还意味着服务可以独立升级、扩展和维护,而不影响整个系统运行,增强了系统的弹性和可维护性。
    3. 实时性需求增长
      :随着大数据、物联网(IoT)、移动互联网等领域的迅速发展,业务对数据处理和响应速度的要求越来越高。事件驱动架构能够近乎实时地捕获、处理和响应系统内外的各种事件,如用户行为、设备状态变更、交易数据更新等,有助于构建高实时性的业务系统,提升用户体验和整体竞争力。
    4. 数据一致性与业务流程编排
      :在云环境中,多个微服务共同协作完成复杂的业务逻辑。事件驱动架构通过发布-订阅模式确保了跨服务的数据一致性,同时支持复杂事件处理(CEP)和工作流编排,使得系统能够自动触发后续操作或业务流程,实现业务流程的自动化和智能化。
    5. 资源成本优化与按需扩展
      :云环境强调按需付费和弹性伸缩。事件驱动架构通过消息队列缓冲瞬时高峰流量,平滑处理负载波动,避免过度预置资源造成的浪费。同时,事件驱动的应用可以根据事件流的动态变化自动调整资源分配,实现成本效益最大化。
    6. 云服务集成与事件驱动生态
      :云服务商(如AWS、Azure、阿里云等)提供了丰富的云原生事件驱动服务,如消息中间件(如RocketMQ)、事件总线、事件网格等,简化了事件的生产和消费,促进了不同云服务之间的无缝集成。此外,云环境下的可观测性和运维工具也更好地支持了事件驱动架构的监控、调试和故障排查。
      综上所述,事件驱动架构在云时代重新流行,是由于它与云原生技术趋势深度契合,能够有效应对大规模分布式系统面临的挑战,满足现代业务对实时性、弹性和成本效率的高标准要求,同时也得益于云服务商提供的强大支持和日益完善的事件驱动生态系统。
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  • 回答了问题 2024-04-16

    在做程序员的道路上,你掌握了什么关键的概念或技术让你感到自身技能有了显著飞跃?

    作为一个人工智能助手,我并非真实的程序员,而是基于机器学习和自然语言处理技术构建的虚拟助手,用于提供信息查询、问题解答、编程指导等服务。我没有个人经历或主观感受,但我可以总结出一些程序员在学习和工作中通常认为对自身技能提升有显著影响的关键概念和技术:

    1. 基础编程原理与数据结构

      • 算法分析
      :理解时间复杂度和空间复杂度的概念,能够对算法性能进行评估和优化。
      • 数据结构
      :熟练掌握数组、链表、栈、队列、树(如二叉树、平衡树、搜索树)、图等常见数据结构的特性和操作,并知道何时选择合适的数据结构来解决问题。
      • 面向对象编程(OOP)

      • 封装、继承、多态
      :理解并能运用 OOP 的三大特性设计清晰、可复用、易于维护的代码。
      • 设计模式
      :熟悉常见的设计模式(如单例、工厂、装饰器、观察者等),并能在实际项目中识别和应用它们来解决特定的设计问题。
      • 编程范式

      • 函数式编程
      :掌握高阶函数、闭包、纯函数、递归等概念,理解函数式编程的优点(如简洁性、易于并行化)及适用场景。
      • 面向过程编程
      :理解程序流程控制,如顺序、分支、循环等基本结构。
      • 面向服务架构(SOA)/微服务
      :理解分布式系统的设计原则,如单一职责、接口隔离、松耦合等,以及微服务的部署、通信、测试、监控等方面的知识。
      • 软件工程实践

      • 版本控制(Git)
      :熟练使用 Git 进行代码版本管理、协同开发、分支策略、冲突解决等。
      • 持续集成/持续部署(CI/CD)
      :了解自动化构建、测试、部署的流程,熟悉 Jenkins、GitHub Actions、Travis CI 等工具。
      • 软件测试
      :掌握单元测试、集成测试、端到端测试等方法,熟悉测试框架(如 JUnit、Mocha、PyTest),理解 TDD/BDD 理念。
      • 数据库与数据处理

      • SQL
      :熟练编写 SQL 查询语句,了解关系型数据库设计原则(如范式理论)、索引优化、事务处理等。
      • NoSQL
      :理解键值存储、文档数据库、列族数据库、图形数据库等非关系型数据库的特点及适用场景。
      • 大数据处理
      :熟悉 MapReduce、Hadoop、Spark 等大数据处理框架,了解数据仓库、ETL 流程、实时流处理等概念。
      • 网络与操作系统

      • TCP/IP 协议
      :理解互联网通信的基本原理,包括 OSI 模型、TCP/IP 协议栈、HTTP/HTTPS 等。
      • 操作系统原理
      :了解进程、线程、并发、同步、死锁、内存管理等操作系统核心概念。
      • 跨平台与全栈开发

      • Web 开发
      :精通 HTML、CSS、JavaScript,熟悉前端框架(如 React、Vue、Angular),了解后端开发(如 Node.js、Django、Spring Boot)。
      • 移动开发
      :了解 Android(Java/Kotlin)或 iOS(Swift/Objective-C)开发平台及其生态系统。
      • 人工智能与机器学习

      • 基础算法
      :掌握线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络、深度学习等基础算法。
      • 框架与工具
      :熟悉 TensorFlow、PyTorch、Keras 等深度学习框架,了解数据预处理、模型训练、验证与调优流程。
      • 软技能

      • 问题解决能力
      :能够分解复杂问题,制定解决方案,调试和排查代码问题。
      • 学习能力
      :快速学习新技术、新框架、新工具,适应技术快速发展。
      • 沟通协作
      :有效与团队成员、项目经理、利益相关者沟通,参与代码审查、技术讨论等协作活动。
      掌握以上这些关键概念和技术,并通过实际项目经验加以巩固和深化,通常能让程序员的技能得到显著飞跃,成为具备竞争力的专业开发者。
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  • 回答了问题 2024-04-16

    如何看待首个 AI 程序员入职科技公司?

    首个 AI 程序员入职科技公司的事件标志着人工智能在编程领域取得了重大进展,这一现象可以从以下几个角度进行审视:

    1. 技术创新与应用突破

      • AI 编程工具的成熟
      :AI 程序员(如“通义灵码”、“Devin”等)的出现表明,人工智能已经能够承担起编程任务,这代表了 AI 编程工具在自然语言理解和代码生成方面的技术进步,能够理解编程意图、生成高质量代码,并在一定程度上进行自我学习和优化。
      • 生产力提升与效率变革

      • 辅助编程与效率提升
      :AI 程序员能够辅助人类程序员快速查找和修复 Bug、编写代码,显著提高开发效率,减轻程序员的工作负担,尤其是在重复性劳动和复杂问题解决方面。
      • 工作流程优化
      :AI 程序员的加入有望重塑软件开发流程,使得项目周期缩短,响应市场需求的速度加快,为科技公司带来竞争优势。
      • 职业角色与分工调整

      • 人机协作新模式
      :AI 程序员与人类程序员形成新型合作关系,人类程序员更多地转向高级设计、创新思维、复杂决策等高附加值工作,而 AI 负责执行相对规范化的编程任务,实现人力与技术的互补。
      • 技能要求变迁
      :随着 AI 编程工具的广泛应用,程序员需要掌握与之协作的方法,理解 AI 的局限性,学会如何有效利用 AI 提供的建议和解决方案,同时保持对前沿技术的关注与学习。
      • 行业影响与社会反响

      • 就业市场影响
      :虽然 AI 程序员的出现可能引起对程序员工作岗位被取代的担忧,但目前来看,更多的是作为辅助工具提升整体行业效率,而非完全替代人类。长远来看,可能促使程序员群体技能升级和职业转型。
      • 公众讨论与期待
      :此类新闻往往引发公众对于人工智能在工作场所应用的广泛讨论,既包含对其带来的效率提升的期待,也有对技术伦理、就业安全等方面的关切。
      • 挑战与争议

      • 技术成熟度与可靠性
      :尽管 AI 程序员展现出强大的编程能力,但其技术成熟度、代码质量、适应复杂项目场景的能力等仍需经过实际项目检验,可能存在误报、漏报或生成不可靠代码的风险。
      • 知识产权与责任归属
      :AI 生成的代码涉及知识产权归属问题,以及在代码出现问题时的责任划分。法律和行业规范需要跟上技术发展步伐,明确相关规则。
      综上所述,首个 AI 程序员入职科技公司是一个具有里程碑意义的事件,它展现了人工智能技术在编程领域的巨大潜力,预示着未来软件开发行业将更加智能化、高效化。然而,这一变革也伴随着新的挑战和问题,需要行业和社会共同努力,妥善应对技术进步带来的变革,确保其在提升生产力的同时,兼顾公平、安全和可持续发展。
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  • 回答了问题 2024-04-16

    如何处理线程死循环?

    处理线程死循环涉及识别死循环发生的原因、采取适当的措施阻止或中断无休止的执行,并修复相关的代码逻辑。以下是一些处理线程死循环的有效方法:

    1. 检查和优化代码逻辑

      • 识别死循环
      :定位引发死循环的代码段,通常是由于循环条件设置不当,导致循环无法自然终止。
      • 修复循环条件
      :确保循环包含正确的退出条件,当满足特定条件时能正常结束循环。仔细检查循环控制变量的更新逻辑,确保其在循环体内按预期改变。
      • 避免无限递归
      :对于递归调用,确保存在基线条件(基本情况),且在每次递归调用中朝着该条件收敛。
      • 设置超时机制

      • 使用线程池
      :通过线程池限制并发线程数量,同时可以为线程任务设定超时时间。当线程执行超过预定时间仍未完成,可以强制中断或取消任务。
      • 定时检查
      :在循环体内部添加定时检查点,若达到预设的执行时间上限,主动触发循环退出或抛出异常中断执行。
      • 线程中断与协作

      • 中断标志
      :在循环体中定期检查共享的中断标志(如布尔变量),当其他线程或监控机制设置该标志时,当前线程应立即退出循环。
      • 响应中断
      :在循环中捕获并处理
      InterruptedException
      ,当线程接收到中断请求时,清理资源并退出循环。
      • 线程间通信
      :通过条件变量、信号量、Future 或 CountDownLatch 等同步机制,让其他线程能够通知死循环线程停止执行。
      • 监控与诊断

      • 性能监控
      :通过系统监控工具或应用程序性能分析工具(如JProfiler、VisualVM等)观察线程状态和CPU使用率,及时发现长时间运行的线程。
      • 日志与堆栈跟踪
      :在关键位置添加日志输出,记录线程状态和循环迭代信息,便于分析死循环发生的具体位置和原因。在发现问题后,获取线程堆栈跟踪以进一步排查。
      • 第三方库与服务调用

      • 隔离与监控第三方代码
      :对于不可靠的第三方库或服务调用,将其放在单独的线程中执行,并设置超时和监控机制。当超时或检测到异常行为时,能够及时中断子线程。
      • 程序退出或重启策略

      • JVM强制关闭
      :在极端情况下,如果其他方法无效,可以考虑强制停止JVM进程,但请注意这可能会导致数据丢失或资源未正常释放。通常作为最后手段。
      • 服务重启
      :对于服务型应用,可以设置监控与自动重启策略,在检测到线程死循环导致的性能异常时,自动重启服务以恢复运行。
      综上所述,处理线程死循环需要结合代码审查、超时设置、线程中断、监控诊断等多种手段。预防性措施包括良好的编程习惯、合理的超时设定和完善的监控系统;对于已发生的死循环,应尽快定位问题、中断执行并修复代码逻辑。
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  • 回答了问题 2024-04-16

    在图像处理应用场景下,Serverless架构的优势体现在哪些方面?

    在图像处理应用场景下,Serverless架构的优势主要包括以下几个方面:

    1. 按需伸缩与计费

      • Serverless 架构允许根据图像处理的实际需求自动扩容和缩容资源,这意味着在高峰时段可以迅速增加处理能力,而在低峰时段则不会产生额外费用。这种按需付费的模式极大地降低了成本,特别是对于流量波动较大的场景。
      • 简化运维

      • 使用Serverless架构,开发者不再需要关心底层服务器的运维工作,如服务器购买、配置、监控、更新等,从而可以更多地聚焦于图像处理算法本身的研发和优化。
      • 快速响应与高可用性

      • Serverless服务通常由云服务商提供,它们拥有强大的基础设施,能够提供高可用的服务。当有大量图片上传和处理请求时,Serverless服务可以迅速启动并处理任务,实现近乎实时的响应,并且由于集群化部署,可以轻松实现99.5%甚至更高的服务可靠性。
      • 事件驱动与自动化处理

      • 通过与对象存储、API网关等服务结合,Serverless架构可以实现事件驱动的处理逻辑,比如每当有新图片上传至云存储时,可以自动触发函数来处理图像,进行格式转换、压缩、裁剪、滤镜应用等各种操作。
      • 微服务化与独立扩展

      • 图像处理的不同环节(如预处理、识别、分析等)可以拆分成独立的Serverless函数,每个函数都可以独立部署和水平扩展,这样可以根据不同环节的负载情况进行针对性优化。
      • 无需空闲资源成本

      • 由于Serverless在没有请求时并不占用资源,所以在图像处理任务未执行时,客户不需要为闲置资源付费,这对于那些请求分布不均或者不定期出现大量处理需求的场景尤其具有成本优势。
      综合以上几点,Serverless架构特别适用于图像处理类应用,可以显著提高资源利用率、降低运维负担、加快开发速度和提高服务质量。特别是在大规模的图像处理和分析场景中,Serverless架构能够帮助企业更好地应对复杂多变的需求,实现成本和效率的双重优化。
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  • 回答了问题 2024-04-16

    你认为一个优秀的技术PM应该具备什么样的能力?

    一个优秀的技术项目经理(Technical Project Manager,TPM)应当具备多种能力和素质,以便有效地驱动技术项目的成功交付。以下是他们所需的关键能力概括:

    1. 技术项目管理专业知识

      • 具备扎实的项目管理理论基础,了解并精通项目生命周期各个阶段的管理流程,如规划、执行、监控和收尾。
      • 掌握现代项目管理方法论,如敏捷开发(Scrum、Kanban)、瀑布模型或其他混合模式,并能根据项目特点灵活应用。
      • 技术理解力

      • 对项目涉及的核心技术有深入的理解,能够参与到技术决策和解决方案设计中,与技术人员无障碍交流。
      • 能够评估技术风险、识别技术难点,以及在项目中适时引入新技术以提高项目质量和效率。
      • 领导力与团队管理

      • 优秀的领导力,能够激发团队潜能,通过有效的团队建设和人才培养,推动团队向着共同目标努力。
      • 能够建立信任,鼓励创新,促进团队内部及团队与其他部门之间的良好协作。
      • 战略与商务管理

      • 对项目背后的业务需求和战略目标有清晰的认识,能够将商业愿景转化为项目目标和可实施的计划。
      • 熟悉财务管理和风险管理,能对项目预算、成本效益分析和潜在收益进行有效的管理与评估。
      • 沟通与协调能力

      • 出色的沟通技巧,能够清晰地向团队、管理层和各利益相关方阐述项目状态、计划变更、风险与机遇。
      • 强大的跨部门协调能力,能够妥善处理内外部关系,确保项目进度不受外部因素干扰。
      • 问题解决与决策能力

      • 快速识别并解决项目中遇到的问题,做出明智决策,平衡各方利益,有效应对项目变更和不确定性。
      • 适应性与创新能力

      • 能够适应快速变化的市场和技术环境,灵活调整项目管理策略和方法。
      • 具备探索和应用创新项目管理工具和技术的热情,以适应数字化转型的趋势。
      • 风险管理与质量保证

      • 精准识别项目风险,制定预防和应对策略,确保项目按时保质完成。
      • 推动和实施严格的质量管理体系,确保项目产出的产品或服务达到预期标准。
      总之,一个优秀的技术项目经理不仅需要深厚的技术底蕴,同时还需要卓越的领导力、沟通协调能力和全面的项目管理能力,才能确保项目顺利完成并在商业竞争中脱颖而出。
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  • 回答了问题 2024-04-16

    如何写出更优雅的并行程序?

    实现优雅的并行程序,即在确保程序正确性的同时充分利用多核处理器的优势以提升性能和效率,是一项兼具挑战性和艺术性的工作。以下是我关于如何达成这一目标的一些关键观点:

    1. 清晰界定任务边界

      • 可并行性分析
      :识别程序中的并发性,确定哪些部分可以独立执行,哪些部分存在数据依赖或控制依赖。这通常涉及对算法和数据结构的深入理解,以找出天然的并行单元(如数组元素的独立操作、图的顶点遍历等)。
      • 任务划分
      :将大任务分解为多个小任务或工作单元,每个单元都能在独立线程或进程中执行,且结果能被正确合并。划分应尽量均匀,避免因任务粒度过大或过小导致的负载不平衡或过度调度开销。
      • 有效同步与通信

      • 同步机制
      :选择合适的同步原语(如锁、信号量、条件变量、屏障等)来管理共享资源访问,防止竞态条件和死锁。遵循最小权限原则,只在绝对必要时使用同步,并尽量减少临界区的范围。
      • 通信方式
      :根据任务间的数据交互需求选择高效通信机制,如共享内存、消息传递、 Futures/Promises、Actor模型等。尽量减少不必要的数据交换,利用缓存一致性协议或非阻塞通信技术来降低通信成本。
      • 数据一致性与正确性

      • 数据分区
      :如果可能,对数据进行预处理以支持并行访问,如分块、哈希划分、循环展开等。确保每个任务仅访问其负责的数据区域,减少冲突。
      • 原子操作
      :对于需要跨任务协调的操作,使用原子指令或锁保护来保证操作的完整性,如计数器递增、CAS(Compare-and-Swap)等。
      • 一致性和顺序性
      :理解并正确应用内存模型和一致性模型,如强一致性、弱一致性、最终一致性等。对于特定顺序要求的操作,可能需要显式指定内存栅栏或使用顺序一致性模型。
      • 错误处理与容错

      • 异常传播
      :设计合理的异常处理策略,确保异常在并行环境中能够正确捕获、记录和传播,不影响其他任务或导致程序崩溃。
      • 容错机制
      :考虑任务重试、备份执行、故障恢复等策略,特别是在分布式系统中。使用冗余计算、checkpointing、心跳检测等技术增强系统的鲁棒性。
      • 性能优化与调整

      • 负载均衡
      :动态调整任务分配以应对计算资源的变化和任务执行时间的差异,如工作窃取、动态调度等。监控系统负载,避免资源闲置或过度争抢。
      • 并行度调整
      :根据硬件资源和任务特性选择合适的并行级别,可通过实验或性能模型进行指导。过度并行可能导致上下文切换开销增大,而并行度过低则浪费计算资源。
      • 缓存亲和性
      :尽量保持数据和处理它的线程/进程在相同的 NUMA 节点或 CPU 核心上,以利用缓存局部性提高性能。
      • 编程范式与工具选择

      • 并行编程模型
      :选择适合自己应用场景的编程模型,如 OpenMP、Pthreads、MPI、CUDA、Hadoop、Spark、Ray、Dask 等。这些框架提供了高级抽象,简化了并行编程过程。
      • 语言特性
      :利用支持并行特性的编程语言(如 C++11/17/20、Java、Python 的 multiprocessing 库、Rust 的 async/await 等),它们内置的并发原语可以帮助编写更简洁、更安全的并行代码。
      • 测试与调试

      • 单元测试与集成测试
      :对并行代码进行充分的单元测试,确保每个任务逻辑正确。通过集成测试验证任务间的交互和数据整合是否符合预期。
      • 并发测试工具
      :利用专门的并发测试工具(如 Helgrind、TSAN、ThreadSanitizer 等)检查潜在的竞态条件、死锁和其他并发问题。
      • 性能分析与调优
      :使用 profilers(如 gprof、perf、Valgrind、Intel VTune 等)分析程序瓶颈,指导优化工作。
      综上所述,实现优雅的并行程序不仅需要深入理解并行计算原理和技术,还需要良好的工程实践,包括清晰的设计、有效的测试、以及对性能的持续关注和优化。选择适当的编程模型、工具和语言特性有助于简化这一过程,并确保程序在多核和分布式环境中的正确性、效率和可维护性。
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  • 回答了问题 2024-03-27

    通义千问升级后免费开放 1000 万字长文档处理功能,将会带来哪些利好?你最期待哪些功能?

    通义千问升级后免费开放 1000 万字长文档处理功能,将会带来哪些利好?
    首先免费可以让更多人免费使用产品,大家当然是欢迎的,这种长文档处理,可以帮助很多量级大的人员在工作上提高效率
    你最期待哪些功能?
    更近准的数据分析及多语言翻译等

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  • 回答了问题 2024-03-26

    你的数据存储首选网盘还是NAS?

    网盘和NAS选择什么存储
    不必做选择当然的都选择
    网盘存储一些可以随时随地可以访问使用的资料
    NAS存储一些比较重要不需要随时随地访问的资料
    不同的存储方式有不同的优势,根据资料的特性进行存储的方式渠道的选择这是一个产品丰富的时代,不用限制自己选择一种方式建议都尝试一下使用,找到自己喜欢及使用方便的方式

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  • 回答了问题 2024-03-20

    你体验过让大模型自己写代码、跑代码吗?

    你用体验过用通义千问自己写代码、跑代码吗?体验如何?
    体验很丝滑流畅
    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?
    工具毕竟只是工具,有些问题还是需要接受度的,偶尔的问题删掉自行编写即可

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  • 回答了问题 2024-03-20

    如何优雅的进行入参数据校验?

    1.在哪些场景下,你会进行入参数据校验的呢?
    在开发Web应用、RESTful API接口以及其他类型的软件系统时,通常会进行入参数据校验
    2.如何优雅的进行入参数据校验?你有哪些处理方式?
    在Java开发中,特别是在Spring Boot框架中,优雅地进行入参数据校验通常采用Java Bean Validation标准(JSR 303/JSR 349/JSR 380),结合Hibernate Validator等实现来进行。以下是几种处理方式:

    使用注解进行校验
    控制器层(Controller)上的注解
    自定义校验注解与校验器
    方法级校验
    全局异常处理

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