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关于开发者的日常，确实有很多细微的“小事”，但对我们来说却是每天要面对的真实经历，甚至可以说构成了工作的“日常”。 有一次经历让我印象特别深，至今记忆犹新。那是一个看似简单的需求改动，我按预期完成了功能，代码顺利运行，心想这个任务算是搞定了。可是，代码过了一天突然报错，而且是客户发现的。于是，我开始了长达几个小时的“bug拉锯战”。那天下班后原本约好了和朋友去吃饭，但因为这个问题拖到了半夜，原因是一个小小的变量没初始化，导致数据传递不完整。找到bug的瞬间，说不清是想大笑还是长叹，总之把代码改完提交后，整个人仿佛才“解脱”了一样。这种调试、修复到搞定的过程，外人可能觉得枯燥，但在开发者的日常中却司空见惯，甚至是每次解决一个问题后的一种成就感。 再说说开发者的“强迫症”，有时候代码不仅要能跑，自己看着还要“顺眼”。记得我有一回写的代码已经能跑了，但回头一看，命名不够统一，缩进没调好，就算别人不说，我自己也不舒服，于是花了将近一个小时来优化重构。最终的代码简洁优雅，自己看着舒心得多，这种“吹毛求疵”的感觉大概也是我们的一种习惯吧。 工作中总会遇到黑屏、死机这种事，尤其是当你辛辛苦苦写好的代码还没保存、刚准备调试时。印象最深的是一次在本地调试一个大项目，花了一整天时间在研究逻辑，正准备跑的时候，电脑突然黑屏了。那一瞬间我真的心跳都停了，因为大部分代码都没保存，靠的是编辑器的缓存。重启后，发现部分代码没了，感觉整个人都快崩溃。重新写的时候甚至都比之前还细心，因为被“黑屏”警告过一次后，每一步都变得小心翼翼。 还有一点就是工作和生活分不开。很多人以为程序员下班就能放松，但其实不然。记得有一回在家休息，脑子里突然想到一个实现方法，拿出手机赶紧记下来，这种感觉就像突然被灵感击中，休息时都能想到解决方案，反倒是解决了之后才能安心放松。这种“时刻在线”的状态，也只有同行才能理解。 开发者的生活中，虽然有bug、有加班，但也充满了“搞定”问题后的满足感。

（1）【必答】本书内容有亲自动手实践吗？请用图片展示任意一个AI助手的部署过程吧！有亲自动手实践过。（2）【必答】10分钟内完成部署了吗？部署过程中觉得难点是什么？10分钟内完成部署了。对于大模型问答应用来说，给的部署操作教程还是挺简单的。（3）最大的亮点是上手容易：本书的操作步骤非常清晰，即使没有编程背景的用户也可以轻松跟随完成AI助手的部署。多平台支持：书中涵盖了多个场景，如网站、钉钉、微信公众号等，提供了多渠道集成AI助手的指南，适用范围广.

关于“AI”陪伴型玩具，我其实有一些切身的体会，因为我前段时间确实给孩子买了一款AI智能机器人。当时的想法很简单：白天工作忙，晚上回家有时候又要处理家务，陪伴孩子的时间确实有限，想着买个智能玩具可以帮忙解放一下自己，顺便也让孩子学点东西。 刚开始确实挺新鲜的，孩子对那个机器人很感兴趣，每天都缠着它聊各种“十万个为什么”。这个AI玩具能回答孩子的问题，讲故事，甚至还能根据孩子的反馈调节问题难度，像个小老师一样。我记得有一次，孩子问我“鲸鱼怎么睡觉”，我一时也答不上来，结果这个机器人不仅给出了科学的解释，还配了一些动画，孩子听得可开心了。 不过，慢慢我发现，孩子有点“黏”上这个机器人了。有时候我在旁边，他也不太主动过来跟我说话，反而更愿意跟那个AI玩具聊。这让我有点不安，我开始担心他会不会过于依赖机器，而忽略了跟我们之间的互动。我们家长给孩子买这些东西，本意是为了减轻压力、丰富孩子的学习体验，但说到底，亲子间的陪伴和沟通才是最重要的。 还有一点让我比较在意的，就是隐私问题。现在这些AI玩具很多都联网，会记录孩子的聊天内容、学习习惯之类的数据，虽然厂商说这些数据是安全的，但作为家长，还是担心信息会不会被泄露，毕竟孩子的隐私保护还是挺重要的。 所以，虽然这个AI玩具确实有它的优点，比如帮助孩子学到新知识、打发时间，但我觉得它更多的是一个辅助工具，而不是父母陪伴的替代品。现在我们家用这款玩具的频率也控制得比较严格，孩子每天只能玩一会儿，更多的时间还是鼓励他跟我们一起互动、交流。 总的来说，AI陪伴型玩具可以在一定程度上帮家长减轻负担，但也不能完全依赖它。我觉得，给孩子提供丰富的陪伴方式是好的，但亲子互动和现实中的情感交流，永远是不可替代的。

在运动旅行中，科技手段确实给我的行程带来了很多便利和乐趣，结合自己的经历，我分享几个对我帮助很大的科技工具。 首先，智能手表是我运动旅行中的必备工具。我平时很喜欢跑步和爬山，每次出行都会带上我的智能手表，特别是在几次徒步旅行中，它的心率监测和步数记录功能让我能实时掌握自己的运动情况。记得有一次去黄山徒步时，爬到后期感觉有些疲惫，我查看手表发现心率一直处于较高水平，及时调整了节奏，避免了过度运动带来的风险。 其次，地图导航APP也是我的好帮手，尤其是户外运动时。我有一次去广西阳朔骑行，路线并不熟悉，提前在手机上下载了离线地图。在整个行程中，我基本靠导航APP引导骑行路线，它不仅提供详细的路况信息，还能根据实时天气状况调整路线建议，帮我避开了一段雨天泥泞的道路。即使手机没信号的时候，离线地图也依然可靠，减少了迷路的风险。 智能运动服也是我近年来开始使用的装备之一，特别是那些能自动调节温度的功能性运动服。去年冬天去东北滑雪的时候，我穿了一件内嵌智能温控的滑雪服，它能根据外界气温自动调节保暖效果，这让我在户外滑雪时始终保持舒适的温度，避免了因为运动出汗后遇冷感冒的情况。

乒乓球机器人对练相比于真人有哪些优缺点？优点：我认为乒乓球机器人对练，它稳定得很，每次打球都一个样，对提升技术超有帮助，还能根据你的水平调难度。还有个就是能24h训练，真人的话打的时间久了，很难一直保持状态。还有如果可以的话，可以让机器人模仿世界冠军的风格，训练更多样。缺点：我觉得跟它打久了，会少了点人情味，不像跟真人打那样能互相激励。而且，机器人再高级，也模拟不出真人比赛时那种瞬息万变的感觉。

关于职业建议，我觉得我听过最有用的建议是理解不确定性。 核心在于接受并理解你所做的每一个选择都有其不确定性。也就是说，无论你选哪条路，都存在不同的结果，但是每个结果发生的概率不一样。所以在做职业规划时，不要只盯着最理想的那个结果，而是要准备好面对各种可能的情况。 那我们面对这个不确定的事情该咋办呢。因为我们能把握的就只有自己，所以用确定性去对抗不确定性，提升自己。 比如考虑长远一点，有时候短期内看起来不太顺利的事，也许在长远看来反而是个好的转折点。关键是要有持续学习的心态，因为世界总是在变，技术也在不断进步，只有跟得上这些变化，才能增加自己成功的机会。 另外，利用好手头的信息也很重要。比如，看看行业趋势是怎么样的，市场需要什么样的技能，然后结合自己的兴趣和能力来做决定。这样做的好处是，你的选择会更有依据，而不是盲目跟风。 还有就是人脉的力量不能忽视。多和人交流，不仅可以帮你找到更多的机会，还能让你在遇到困难时得到帮助和支持。总的来说，就是要有开放的心态去拥抱不确定性，同时也要脚踏实地地去提升自己，这样你在职业道路上的成功概率就会更高一些。

Ans.这个“没有眼镜屏幕，但它将成为搜索信息的视觉延伸，并带来多样化的互动功能”描述应该是solos公司推出的一款新型智能眼镜AirGo Vision：与笨重的AR头显相比，外形轻巧与普通眼镜类似，可以在紧凑的镜框内置入AI技术。 这款眼镜能不能更深层次地融入教育体系，实现高效的“智能学习”呢？我觉得是可以的，其实这个问题也可以是AI大语言模型能不能深层次融入教育体系？ 我觉得这个眼镜可以起到对课前和课后教育的一个补充。首先它很便携，那就可以随身携带。那在课后的时候，小孩放学回家了之后，碰到有的问题不会，做作业拖沓。家长不一定有时间或者不会辅导，那这个搭载了大语言模型的眼镜，刚好可以补充这个辅导。 因为眼镜能很自然的拍到题目信息，有了题目照片，配合上大语言模型的多模态识别能力，能够给小孩提供一个辅导。如果眼镜内置麦克风，那还能成为我们的一个学习外语的好助手。我们能通过拍照，知道身边常见物品的用英文或者其它语种怎么说。

面对视频的强势崛起，图文内容的未来将何去何从？是逐渐式微，还是能够找到新的生存空间与价值定位？ Ans.首先我们要知道视频内容和图文内容都是信息传播的一个媒介。两者最大区别在于，视频需要我们去看、听，图文内容则大部分时候是看的。视频的好处在于可以利用视听这种语言来展示更多的信息，图文信息受限于传播媒介，需要我们去想象和联想，换句话说这需要我们去调用自己的认知思考。还有一点视频它以直观的方式去介绍某一件事物的时候时，它就像现实中我们人与人之间的对话，很直观所以传播的也快。那图文呢？它要求我们更多的去思考，有自己的理解。我们在看视频的时候很难一帧帧回放，图文的话，我们如果没看明白，可以反复揣摩回看，这也是有成本的。所以总体来看，随着视频的崛起，信息传播流动的更快了，时间是有限的。当短视频占用了个人的时间，那人们阅读图文的时间就更少了。未来的发展，我觉得图文信息会在信息传播的渠道中占有重要地位，不会式微，因为图文是有自己的魅力在的。

我们应如何自处，才能避免在工作中习惯性依赖原有方法的情况？ Ans.这个问题我觉得首先要对自己和周围环境有一个清晰的认识。以人为镜，可以知得失。 然后不要拼命工作，偶尔停下来总结下自己的工作方法，有没有能够改进的地方。做自己的老板，个人的力量是有限的，学会借助团队的力量。我自己在工作中，一开始就想着自己把事情都做掉，习惯单打独斗，不想麻烦别人。后来有些工作，分配给其他人一块做，效率会更高。 还有就是偶尔和同事做一些交流，习惯行依赖的原因有个就是我们看问题的角度可能会局限在某个地方。管中窥豹，未知全斑，和不同的人交流，能了解更多的角度。我们每个人了解的只有自己的一方面，我和朋友聊了聊自己的对工作的一些看法，朋友也会给出他的角度。这样我会在下次碰到同样的事情的时候，换一种做法。

AI+作业”，是辅助还是颠覆？ 就像人类从一开始的步行，到发展了马车、汽车、火车高铁、飞机这一系列交通工具，便利了人们的出行。古代说读万卷书、行万里路，用双脚丈量大地。现在全球出行都很便利，但是步行仍然是不可或缺的方式。 那AI+作业，就相当于是把网上的分散各地的答案做了一次总结提炼，之前的小孩可能还需要自己去在网上去寻找获取，现在这个过程也省略掉了。这种现成的知识不是小孩一开始需要的，会变成知识的搬运工。我们的学习教育，除了知识还有能力的培养，对知识的质疑。 那在AI技术发展迅猛的现在，课堂的教育也许需要进一步改革，在基础教育的培育下，也注重素质教育，比如抗压能力等。这个过程也可以利用AI去辅助完成。本人经历课堂的一些作业，我就会用AI生成答案，里面的答案其实会有一些问题的。如果完全不加修改，看起来就会很奇怪。一般是自己列出大纲，有一定的基础知识去引导生成想要的内容，在做一些补充。我感觉目前还是属于一个辅助作用的。

在学校的时候，可能是从阅读代码规范开始的。就像是从学习代码的基础语法开始，然后学会了怎么写出好看效率高的代码，是有一个很大的进步。

二维码已经用了很久了，肯定有一天会被用完的。因为本质上它就是一个矩阵，虽然有不同的组合，但也不是无穷的组合。

我认为，在java开发过程中，最重要的编程开发套路就是合理运用设计模式了。因为他就像一个被广泛验证的合理方法，能解决很多实际上的需要。比如单例模式：限制一个类只能有一个实例化对象。经典的实现方式是，创建一个类，这个类包含一个方法，这个方法在没有对象存在的情况下，将会创建一个新的实例对象。

在stackflow有类似的话题是关于见过什么独特的注释。其实注释本身的功能性是为了方便理解代码，增加代码的可维护性。而独特性就不是那么中规中矩，更多的是带有其他的情绪色彩。独特的注释，有见过那种吐槽的，比如抱怨提出需求过多；提醒后来的员工，如何优化这一段代码性能，比如延时的代码减少几秒。。有些比如放上一些符号，组成有意思的图案，比如一个佛祖保佑保佑没有bug这类；或者一个耐克的标志哈哈。

弹性伸缩：Serverless架构可以根据应用的需求自动扩展和缩减资源，无需手动管理服务器。在图像处理应用中，可能会有突然增加的处理需求，比如某个时间段内上传了大量的图片需要处理，Serverless可以根据负载情况自动扩展处理能力，确保应用的稳定性和性能。 按需付费：Serverless架构按照实际使用的资源和执行时间计费，可以实现更精确的成本控制。在图像处理应用中，可能会有波动的处理需求，如果使用传统的基于服务器的架构，可能需要一直保持一定数量的服务器在线等待处理请求，而Serverless可以根据实际需求动态分配资源，避免了资源浪费。 无管理：Serverless架构不需要用户管理服务器、操作系统、网络等基础设施，开发者可以专注于业务逻辑的实现，提高了开发效率。在图像处理应用中，开发者不需要关心服务器的运维和管理，可以更快速地开发和部署应用。 事件驱动：Serverless架构通常是事件驱动的，可以与各种事件源集成，比如对象存储的上传事件、消息队列的消息等。在图像处理应用中，可以通过与对象存储集成，当用户上传图片时触发处理函数进行处理，实现自动化的图像处理流程。 无状态：Serverless函数是无状态的，每次执行都是独立的，不会受到之前执行状态的影响，可以实现更简单的并发控制和任务调度。在图像处理应用中，可以并行地处理多张图片，提高处理效率。

当我真正理解和掌握了以下概念或技术时，我的技术水平有了显著提升： 数据结构与算法：对于计算机科学和软件工程来说，数据结构和算法是基础。当我深入理解不同数据结构和算法的工作原理，并能够熟练地应用它们解决实际问题时，我的编程能力得到了很大的提升。特别是对于复杂度分析和优化算法的能力，让我能够编写更高效、更可靠的代码。 并发编程：理解并发编程的概念和技术对于构建高性能、高可靠性的系统至关重要。掌握多线程、多进程、并发数据结构以及同步与互斥机制，让我能够编写能够有效利用计算资源并且具有良好并发性的程序。 设计模式：学习和理解常见的设计模式，如工厂模式、单例模式、观察者模式等，让我能够编写更具灵活性、可扩展性和可维护性的代码。设计模式不仅提供了解决常见问题的通用解决方案，还有助于与团队成员进行更有效的沟通和合作。

1.互动的第一句话Ans.2.使用通义灵码也有一段时间，给我的感受是方便很多，它作为一个插件集成在ide里中，这样不用去在网页里询问gpt，得到答案后再回到编程器里。不过在面对复杂的编程问题时（图神经网络），给出的参考示例还是存在一些运行问题。

合理的任务分解：将任务合理地分解成独立的子任务，以便并行执行。任务之间应该尽量减少依赖关系，以充分利用并行计算资源。 选择合适的并发模型：根据应用场景和需求选择合适的并发模型，例如多线程、协程、事件驱动等，以最大程度地发挥并行计算的效率。 避免共享状态：尽量避免多个线程或进程之间共享状态，因为共享状态可能引入竞态条件和死锁等问题。可以通过消息传递等方式来避免共享状态。 使用线程池和任务队列：使用线程池和任务队列来管理并发任务的执行，可以避免频繁地创建和销毁线程，提高并行程序的性能和效率。 数据分片和数据局部性：将数据分片并分配给不同的处理单元，以提高数据局部性和缓存利用率，减少数据访问延迟。 优化并行算法：设计和实现高效的并行算法，考虑并行任务之间的通信和同步开销，并尽量减少这些开销，提高程序的并行度和效率。 并行化的数据结构和算法：选择适合并行计算的数据结构和算法，例如并行排序算法、并行搜索算法等，以提高程序的并行性和效率。 动态负载均衡：实现动态负载均衡机制，确保各个处理单元之间的负载均衡，避免部分处理单元负载过重而导致性能下降。 异常处理和容错机制：实现完善的异常处理和容错机制，确保并行程序在面对异常情况时能够正确处理，并保持程序的稳定性和可靠性。 性能监控和调优：利用性能监控工具和调优技术，对并行程序进行性能分析和优化，以提高程序的并行度和效率。

合理的任务分解：将任务合理地分解成独立的子任务，以便并行执行。任务之间应该尽量减少依赖关系，以充分利用并行计算资源。 选择合适的并发模型：根据应用场景和需求选择合适的并发模型，例如多线程、协程、事件驱动等，以最大程度地发挥并行计算的效率。 避免共享状态：尽量避免多个线程或进程之间共享状态，因为共享状态可能引入竞态条件和死锁等问题。可以通过消息传递等方式来避免共享状态。 使用线程池和任务队列：使用线程池和任务队列来管理并发任务的执行，可以避免频繁地创建和销毁线程，提高并行程序的性能和效率。 数据分片和数据局部性：将数据分片并分配给不同的处理单元，以提高数据局部性和缓存利用率，减少数据访问延迟。 优化并行算法：设计和实现高效的并行算法，考虑并行任务之间的通信和同步开销，并尽量减少这些开销，提高程序的并行度和效率。 并行化的数据结构和算法：选择适合并行计算的数据结构和算法，例如并行排序算法、并行搜索算法等，以提高程序的并行性和效率。 动态负载均衡：实现动态负载均衡机制，确保各个处理单元之间的负载均衡，避免部分处理单元负载过重而导致性能下降。 异常处理和容错机制：实现完善的异常处理和容错机制，确保并行程序在面对异常情况时能够正确处理，并保持程序的稳定性和可靠性。 性能监控和调优：利用性能监控工具和调优技术，对并行程序进行性能分析和优化，以提高程序的并行度和效率。

使用合适的条件控制语句：确保在循环中使用适当的条件控制语句来退出循环，例如while或for循环中使用合适的退出条件。 设置最大执行次数：在循环中设置最大执行次数的限制，防止无限循环。当达到最大执行次数时，循环应该退出并报告错误。 使用超时机制：对于涉及网络请求或其他IO操作的循环，可以设置超时机制，确保在指定时间内完成操作，避免无限等待。 监控线程状态：实现监控机制来检测线程的状态，例如使用心跳机制或定时任务检查线程是否处于死锁或无限循环状态。 日志记录：在循环中适当地记录日志，包括循环开始、结束以及重要的状态变化，以便在出现问题时能够快速定位和排查。 单元测试和代码审查：编写单元测试来验证线程的行为是否符合预期，并进行代码审查以发现潜在的死循环问题。 使用断言：在代码中加入断言来验证循环中的条件是否符合预期，如果条件不满足，则立即报告错误。 避免共享资源的竞争：确保线程之间合理地共享资源，避免竞争条件的出现，因为竞争条件可能导致死锁或死循环。 利用工具进行静态代码分析：使用静态代码分析工具来检查代码中潜在的死循环问题，并及时修复。 参考最佳实践：学习并遵循相关领域的最佳实践，如多线程编程、并发控制等，以规避常见的线程死循环问题。