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  • 发表了文章 2024-05-15

    Scheduled SQL的优势

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    线程死循环的定位方法

  • 发表了文章 2024-05-15

    Serverless架构在图像处理的优势

  • 发表了文章 2024-05-15

    php实现归并排序

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    AI 排查流水线问题

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    Log4j介绍

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    php遇到内存溢出

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    py获取时间戳

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    容器化程序如何部署

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    什么是接口幂等

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    java实现桶排序

  • 发表了文章 2024-05-15

    RedisShake的基本原理

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    阿里云中间件

  • 发表了文章 2024-05-15

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  • 发表了文章 2024-05-15

    java实现归并排序

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    什么情景与接口需要做幂等

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  • 发表了文章 2024-05-15

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    redis数据迁移方式

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  • 回答了问题 2024-04-21

    如何看待首个 AI 程序员入职科技公司？

    感受：生成太慢了，这点字都要几十秒，不知道是我网络问题还是模型问题。希望国产大模型继续努力
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  • 回答了问题 2024-04-21

    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（EDA）在云时代背景下再次流行起来，成为焦点的原因有几个方面： 实时性需求增加：随着数字化转型的推进，许多业务场景对实时数据处理和实时反馈的需求越来越迫切。传统的基于请求-响应模式的架构往往无法满足这种需求，而事件驱动架构通过将系统拆分为解耦的组件，并通过事件的方式进行通信，能够实现高效的实时数据处理和实时响应。规模化和弹性需求：随着业务规模的不断扩大和变化的不确定性增加，传统的集中式架构往往面临着规模化和弹性方面的挑战。而事件驱动架构具有松耦合、分布式、异步的特点，能够更好地应对规模化和弹性需求，提高系统的灵活性和可伸缩性。微服务和容器化趋势：微服务架构的兴起以及容器化技术的普及，促进了事件驱动架构的发展。事件驱动架构与微服务架构相辅相成，能够更好地支持微服务之间的解耦和异步通信。同时，事件驱动架构也能够与容器编排平台（如Kubernetes）无缝集成，实现更灵活、可伸缩的部署和管理。大数据和人工智能：随着大数据和人工智能技术的发展，对实时数据处理和分析的需求日益增加。事件驱动架构能够支持实时数据流处理和复杂事件处理，为大数据和人工智能应用提供了更好的基础架构。总的来说，事件驱动架构在云时代背景下再次流行起来，主要是因为它能够更好地满足实时性、规模化、弹性、微服务和容器化等方面的需求，成为数字化转型和创新的重要技术趋势之一。
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  • 回答了问题 2024-04-21

    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？

    在我的编程生涯中，有几个特别的概念和技术对我的成长产生了显著的影响，让我感到技术水平有了显著提升，甚至出现了突飞猛进的感觉。以下是其中的一些： 数据结构与算法：深入理解数据结构和算法是编程生涯中的一大里程碑。掌握了常见的数据结构（如数组、链表、栈、队列、树、图等）和常用算法（如排序、搜索、动态规划、贪心算法等），能够更高效地解决各种问题，优化代码性能，并在面试和实际项目中展现出更强的竞争力。面向对象编程（OOP）：理解面向对象编程的核心概念（封装、继承、多态）以及设计模式对于编程水平的提升至关重要。掌握了良好的设计原则和设计模式，能够编写更加模块化、可维护、可扩展的代码，提高了代码的质量和可读性。并发编程：对并发编程模型的理解和掌握是现代软件开发中的重要技能之一。学习多线程编程、线程池、锁机制、并发容器等，能够编写高效、稳定的并发程序，充分利用多核处理器的优势，提高系统的性能和吞吐量。函数式编程：函数式编程范式的理解和运用对编程思维的转变和提升起到了关键作用。学习函数式编程语言（如Haskell、Scala、Clojure等）或者函数式编程特性（如Lambda表达式、流式API等），能够编写更加简洁、灵活、可复用的代码，提高了代码的可维护性和可测试性。软件架构与设计模式：理解软件架构的设计原则和常见的设计模式，能够设计出具有良好结构、松耦合、高内聚的软件系统。掌握了领域驱动设计（DDD）、面向服务架构（SOA）、微服务架构等，能够设计出符合业务需求和技术要求的可伸缩、可扩展的软件架构。这些概念和技术的理解和掌握，让我在编程生涯中迈出了重要的一步，为我在软件开发领域的成长和发展打下了坚实的基础。
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  • 回答了问题 2024-04-21

    如何处理线程死循环？

    精准定位和妥善处理线程死循环是多线程应用程序开发中至关重要的一环。以下是一些方法和技巧，可用于定位和处理线程死循环现象，并在编码阶段规避潜在的风险： 使用适当的同步机制：线程死循环通常是由于竞争状态或逻辑错误引起的。通过使用适当的同步机制，如锁（Locks）、信号量（Semaphores）、条件变量（Condition Variables）等，可以确保多个线程之间的互斥和协调，避免竞争状态导致的死循环。使用线程调试工具：现代开发环境提供了许多强大的线程调试工具，如GDB（GNU Debugger）、Visual Studio Debugger等。通过这些工具，可以跟踪线程的执行流程、查看变量状态、分析线程间的交互情况，从而更容易地定位线程死循环的根源。添加日志和断言：在关键代码段中添加适当的日志记录和断言，以便在出现异常情况时能够及时发现。通过记录线程执行的关键步骤和状态信息，可以更好地理解线程的行为，帮助定位死循环的原因。限制线程执行时间：为线程设置适当的执行时间限制，防止线程陷入永久运行的状态。可以使用定时器或超时机制，在一定时间内检测线程是否执行完毕，如果超过设定的时间仍未完成，则终止线程并进行适当的处理。代码审查和测试：在编码阶段进行严格的代码审查和测试，检查是否存在潜在的死循环风险。通过仔细检查代码逻辑、边界条件和异常处理等，可以尽早地发现和修复潜在的问题，提高代码的质量和稳定性。使用编码规范和最佳实践：遵循良好的编码规范和最佳实践，如避免使用不安全的共享变量、避免重复加锁、避免阻塞和长时间等待等，有助于减少线程死循环的发生概率，提高系统的稳定性和可维护性。通过以上方法和技巧，可以有效地精准定位和妥善处理线程死循环现象，并在编码阶段规避潜在的风险，提高多线程应用程序的稳定性和可靠性。
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  • 回答了问题 2024-04-21

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

    Serverless架构在图像处理方面展现了许多优势，使其成为众多企业和开发者青睐的解决方案： 弹性伸缩：Serverless架构允许根据实际需求自动扩展和缩减计算资源。在图像处理中，大量并行任务可能会导致突发的计算负载，而Serverless平台可以根据实际请求量动态分配计算资源，确保高并发情况下的可靠性和性能。 无服务器计算：使用Serverless架构，开发者可以将注意力集中在业务逻辑和图像处理算法上，而无需关注底层的服务器管理和维护。开发者只需编写函数代码并将其上传到Serverless平台，平台会自动处理底层的资源配置、负载均衡和容错等问题。 付费模式：Serverless架构通常采用按需计费模式，即在函数执行时付费。对于图像处理应用，这意味着只需支付实际执行的函数数量和消耗的计算资源，而无需预先购买和维护固定的服务器。这种灵活的付费模式使得Serverless成本更加可控和经济高效。 快速部署和迭代：由于Serverless架构中函数的独立性，开发者可以快速部署和迭代图像处理函数。无需重新部署整个应用程序或等待服务器配置，只需更新、上传和配置单个函数即可快速应对需求变化和修复bug。 强大的生态系统和集成：Serverless平台通常提供丰富的生态系统和集成，例如云存储、消息队列、数据库、身份验证等服务。这些集成使得图像处理应用能够方便地与其他服务进行交互和扩展，如将图像存储在云存储中、通过消息队列触发处理等。 高可用性和容错：Serverless平台通常具有高可用性和容错机制，能够自动处理故障和资源故障转移。这保证了图像处理应用在面对异常情况时的可靠性和稳定性。
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  • 回答了问题 2024-01-16

    你以为的Bug VS 实际的Bug

    加减法用反了
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  • 回答了问题 2024-01-02

    代码优化与过度设计，你如何平衡？

    有啊，很多新人同事太闲了，经常想着优化代码，想点亮考核业绩，但很多时候改出的代码都是过度设计的。
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  • 回答了问题 2023-11-21

    如何看待AI的版权问题？

    我觉得还是有版权的吧，算使用的人。如果提前声明并向持有人获取权限，那么就不算侵权这样会训练出更多有用的数据，促进数字经济的发展
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  • 回答了问题 2023-11-21

    下一代软件架构，如何构建微服务核心能力？

    微服务架构和云原生架构吧，未来的架构趋势应该是更加灵活、可扩展、可靠和安全的。同意“微服务架构是下一代软件架构”的说法。微服务架构它就是把应用程序拆分成多个独立的的服务，这些服务都可以独立地运行和更新，对我们项目来说，可以提高应用程序的可扩展性和灵活性。
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  • 回答了问题 2023-11-21

    个人开发者能否靠开源获利？

    学习新的技术知识，同时结交各种大佬有的，比如参与elementUI的bug修复，通过提交PR来修改。有必要，总不能为爱发电吧。可以通过卖售后服务来实现。
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  • 回答了问题 2023-11-10

    2023年云栖大会有哪些让你印象深刻的技术或产品？

    没参与，不过通义千问2.0的诞生我觉得对于AI问答赛道来说是一个极好的趋势
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  • 回答了问题 2023-11-10

    如何看待阿里云发布的全球首个容器计算服务 ACS？

    容器计算服务 ACS 的发布非常有利于开发者，可以提供他们的工作效率。K8s的成本有很多方面的，比如硬件和基础设施成本，需要在服务器或者云平台运行，需要注意设备配置以及网络带宽；除此之外，还有人力资源成本，需要专业的运维技术大佬进行操作，那么企业就要投入一定的资金去挖掘和培养这类人才了。而ACS服务其强大的功能特性则可以降低企业使用K8s的成本。我非常看好这款产品的发布！我比较关心这款产品的价格，包括如果保持长期合作，作为企业来说，能否有一定的优惠给到客户。
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  • 回答了问题 2023-11-05

    如何看待云计算的第三次浪潮？

    人工智能和云计算的结合将推动人工智能技术的发展和应用，为云计算带来新的突破和进步。 其强大的计算能力会对很多行业又极大的影响，比如医疗、教育、金融行业等等，想想看疫情三年每天录入的防疫数据得多少。这次浪潮将会改变我们的生活方式、工作方式和社会结构，推动数字化转型和创新的发展。 作为一名Java开发来看待，我认为这次浪潮对java开发者来说，会提供很多在大数据行业的机遇挑战，岗位也会增多；同时也会促使java开发者们不断提升自己的技术水平和创新能力，以在激烈的竞争中脱颖而出。
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  • 回答了问题 2023-11-05

    每个开发者都应该有一台云服务器吗？

    上大二那会就买了第一台阿里云服务器，当时是因为做课程设计，实现一个web系统，因为答辩需要展示，感觉部署在云平台上面会觉得很酷，所以就买了。自己是否需要云服务器，还是得看自身的需求和实际情况吧。如果是整天忙于内网的工作中，买了也吃灰。
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  • 回答了问题 2023-10-27

    云栖畅聊｜虚拟数字人会替代真人主播吗？

    数字人的普及确实是未来的一个趋势。随着人工智能和计算机图形学的不断发展，生成虚拟数字人的技术已经取得了很大的进步。数字人可以根据真实人物的形象和行为进行模拟，具备与人类进行交互的能力，这为许多行业和场景带来了巨大的潜力。 数字人的普及将在以下几个方面产生影响： 教育和培训：数字人可以用于在线教育和培训领域。他们可以扮演教师、讲师或导师的角色，提供个性化的学习体验和互动。学生可以通过与数字人进行对话和互动，获取知识和技能。 娱乐和媒体：数字人可以应用于电影、游戏、虚拟现实等娱乐和媒体领域。他们可以扮演电影角色、游戏角色或虚拟主播，与观众进行互动，提供更加沉浸式的娱乐体验。 客户服务和销售：数字人可以用于客户服务和销售领域。他们可以扮演客服代表或销售代表的角色，与客户进行对话和交流，提供个性化的服务和推荐。 社交媒体和虚拟社区：数字人可以应用于社交媒体和虚拟社区，与用户进行互动和交流。他们可以成为用户的虚拟朋友或虚拟助手，提供情感支持、娱乐和信息服务。 医疗保健：数字人可以用于医疗保健领域。他们可以扮演医生或护士的角色，与患者进行沟通和诊断，提供医疗建议和健康管理。
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  • 回答了问题 2023-10-24

    1024特别话题｜AI应用开发怎样才能更简单？

    AI应用开发在大模型时代确实变得更加热门和普及，但对于初学者来说，开发一款属于自己的AI应用可能会有一定的门槛。以下是一些建议和技巧，帮助零基础小白快速上手AI开发： 学习基础知识：首先，建议您学习机器学习和深度学习的基础知识。了解常用的机器学习算法、神经网络模型和常用的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）是入门的基础。 在线教程和课程：利用在线教程和课程学习AI开发。有许多免费和付费的教学资源可供选择，如Coursera、Udemy、Kaggle等。这些教程通常提供了实践项目和示例代码，帮助您从零开始构建AI应用。 利用开发工具和库：使用开发工具和库可以加速AI应用的开发。例如，使用流行的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras）可以简化模型构建和训练过程。此外，还可以使用数据处理库（如NumPy、Pandas）和可视化库（如Matplotlib、Seaborn）来处理和分析数据。 实践项目：通过实践项目来巩固所学知识。选择一些小规模的项目，并逐步增加复杂度。这有助于您更好地理解理论知识，并提供实际的编码和调试经验。 社区和开源资源：参与AI开发的社区和利用开源资源可以帮助您解决问题和获取指导。在GitHub上搜索开源项目、参与相关论坛和社交媒体群体，与其他开发者交流，并从他们的经验中学习。 关于云上AI开发的优势，以下是一些常见的优点： 弹性和可扩展性：云平台提供弹性的计算资源，可以根据需求快速扩展和缩减计算能力，从而满足AI应用的要求。 大规模数据处理：云提供了强大的数据处理和存储能力，可以轻松处理大规模数据集，这对于训练深度学习模型尤为重要。 服务和工具支持：云平台提供了各种AI相关的服务和工具，如云端训练、模型部署、自动化工作流程等，简化了AI应用开发和部署的流程。 灵活性和可定制性：云平台允许根据需求选择不同的AI服务和配置，可以根据具体应用的要求进行定制和优化。 对于快速入门AI开发的小技巧和教程，以下是一些建议： 完成入门教程：选择一些简单的入门教程，按照指导逐步实践。这可以帮助您熟悉开发环境、学习基本概念和工具的使用。 复现经典模型：尝试复现一些经典的机器学习或深度学习模型。例如，开始时可以尝试实现一个简单的线性回归模型，然后逐步挑战更复杂的模型，如卷积神经网络或循环神经网络。 参与竞赛和挑战
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  • 回答了问题 2023-10-24

    1024特别话题｜AIGC 是通向 AGI 的那条路吗？

    AIGC（如ChatGPT、AIGC等技术）是通向AGI的那条路吗？AIGC技术是人工智能领域中的重要进展，它们在自然语言生成和对话系统方面取得了显著的成就。虽然这些技术在生成内容方面表现出令人印象深刻的能力，但目前它们还远远不足以实现真正的AGI。AGI的目标是构建具有人类智能水平的通用智能系统，而不仅仅是在特定领域或任务上表现出色。实现真正的AGI需要超越当前的AIGC技术。除了自然语言生成，AGI还需要具备广泛的认知能力，如视觉感知、推理、学习、规划和自主决策等。它需要能够在多个任务和领域中灵活应用，并具备持续学习和自我改进的能力。 当前实现真正的AGI会存在哪些卡点？实现真正的AGI是一个极其复杂和具有挑战性的任务，涉及到许多技术、理论和伦理问题。以下是一些可能存在的卡点：认知能力的模拟：目前我们对人类认知能力的理解仍然有限，如何准确地模拟和实现这些能力是一个挑战。例如，推理、创造性思维、直觉等方面的模拟仍然需要更多的研究和突破。 数据和算力需求：实现真正的AGI可能需要庞大的数据集和强大的计算资源。目前的技术虽然能够处理大规模数据，但仍然存在数据获取和数据质量的挑战。同时，要实现复杂的学习和推理过程，可能需要更强大的算力支持。 集成和整体性：AGI涉及多个认知能力和任务的综合，如何将这些能力和任务整合到一个统一的系统中是一个复杂的问题。需要解决模块化、交互和协同等方面的技术挑战。 伦理和社会问题：实现AGI还涉及到伦理、隐私和社会影响等问题。如何确保AGI的安全性、可控性和道德性，以及如何处理人工智能对就业、社会结构和人类价值的影响，都是需要认真考虑的问题。
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  • 回答了问题 2023-10-21

    你觉得 JAVA 中最晦涩的知识点是什么？

    在Java中，有一些知识点可能比较晦涩或难以理解。以下是一些被认为是相对较难的Java知识点： 多线程和并发：涉及到线程安全、锁、同步、并发集合等概念，需要理解线程间的并发执行、共享数据的访问和同步机制等。 泛型：需要理解泛型类、泛型方法、通配符、类型参数等概念，并正确应用于代码中。 反射：涉及到Class对象、Method对象、Field对象等，可以在运行时动态获取和操作类的信息，需要理解反射机制和相关API的使用。 异常处理：包括异常的分类、异常处理机制、try-catch-finally块的使用等，需要理解异常传播、捕获和处理的流程。 类加载机制：涉及到类加载器、类加载过程、双亲委派模型等，需要理解类的加载、链接和初始化过程，并了解自定义类加载器的使用。 JVM调优与垃圾回收：需要理解Java虚拟机的内存结构、垃圾回收算法和调优技巧，以提高应用程序的性能和资源利用率。
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  • 回答了问题 2023-10-13

    算力是开发的源头之水吗？

    算力可以被看作是开发和技术的源头之水的一个方面。随着计算机算力的提升，开发者可以利用更强大的硬件资源进行更复杂、更高性能的应用程序开发和数据处理。算力的增加带来了更多的可能性和创新空间。 首先，高算力可以帮助开发者实现更复杂的算法和模型。例如，在人工智能领域，强大的算力可以支持深度学习模型的训练和推断，加速模型优化和生成更准确的预测结果。在科学计算领域，高算力可以提供更高的计算速度和更大的计算容量，用于解决更复杂的科学问题。 其次，算力的提升也可以带来更丰富的应用场景和体验。例如，高性能游戏需要强大的图形处理单元和计算能力，以呈现逼真的图像和流畅的游戏体验。虚拟现实和增强现实技术也需要高算力支持，以实时渲染和处理大量的图像和交互数据。 此外，算力的增加还促进了大数据分析和云计算的发展。通过强大的算力，可以实现快速的数据处理和分析，挖掘出隐藏在海量数据中的有价值信息。云计算平台可以提供弹性的算力资源，满足不同规模和需求的应用程序开发和部署。
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  • 回答了问题 2023-10-10

    下一代Docker来了，会让部署更加丝滑吗？

    缺点老多了性能损失：使用Docker容器运行应用程序相比直接在主机上运行会带来一定的性能损失。这是因为容器需要在一个额外的抽象层上进行运行，需要进行资源隔离和网络配置等操作，可能会增加一些额外的开销。 资源消耗：每个Docker容器都需要一定的系统资源（CPU、内存等），当存在大量容器时，会占用较多的系统资源。这需要合理调配和管理，以免资源消耗过高导致性能下降或出现资源争用问题。 安全隐患：尽管Docker容器提供了一定的隔离性，但在不正确配置或管理的情况下，容器之间仍有可能发生安全漏洞。例如，容器之间的共享内核可能导致安全隐患，或者如果容器本身存在漏洞，则可能被攻击者利用。 系统复杂性：使用Docker容器来构建和管理应用程序需要一定的学习和理解成本。对于初学者来说，他们需要掌握Docker的基本概念、命令和配置，可能需要学习新的技术栈。 镜像管理：Docker镜像是构建和运行容器的基础，但如果不合理地管理和维护镜像，可能会导致不必要的存储开销。当镜像过多或过大时，会占用大量的磁盘空间，并增加镜像的下载和传输时间。 持久化存储问题：Docker容器默认情况下会将数据存储在容器内部，当容器被删除或重启时，数据会丢失。要实现持久化存储，需要使用外部存储卷或网络共享文件系统等机制，增加了部署和维护的复杂性。
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