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breaking into a run

擅长的技术

获得更多能力
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：

    • 2023-03-20 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2023-03-20 在 大学考试 Java开发初级 大学/社区用户通过技能测试
    • 2023-03-13 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2023-03-13 在 大学考试 Java开发高级 大学/社区用户通过技能测试
    • 2023-03-13 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2023-03-13 在 大学考试 【Java学习路线】Java语言基础自测考试 - 高级难度 大学/社区用户通过技能测试
    • 2023-03-09 在 大学考试 Java开发高级 大学参加技能测试未通过
    • 2023-03-09 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2023-03-09 在 大学考试 Java开发中级 大学/社区用户通过技能测试
  • Linux
    初级

    能力说明：

    掌握计算机基础知识，初步了解Linux系统特性、安装步骤以及基本命令和操作；具备计算机基础网络知识与数据通信基础知识。

    获取记录：

    • 2023-03-19 在 大学考试 Linux运维初级 大学参加技能测试未通过
    • 2023-03-19 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
云产品技术能力：

阿里云技能认证

详细说明

暂无更多信息

2024年10月

  • 10.13 23:22:21
    发表了文章 2024-10-13 23:22:21

    【杂学笔记甲】问题分析和解决的流程及工具介绍

    【10月更文挑战第2天】该文档详细介绍了问题解决的过程，包括定义问题、测量问题、分析问题、改善问题和控制问题五个阶段。在定义问题阶段，通过组建跨职能团队和运用4W1H方法明确问题；测量问题阶段则通过逻辑图和流程图等工具进行数据分析；分析问题阶段筛选关键原因并确认；改善问题阶段提出并筛选方案，进行试运行；最后控制问题阶段实施前后对比并总结经验，为后续挑战做准备。
  • 10.11 22:12:57
    发表了文章 2024-10-11 22:12:57

    Maven学习笔记（二）：Maven基础（基于IDEA）

    【10月更文挑战第1天】Maven 是一款 Java 项目构建工具，主要用于管理 jar 包及其依赖关系。上一篇简单介绍了Maven的基础知识，本文主要介绍IDEA上的实际使用场景。内容上几近全为学习《尚硅谷2022版Maven教程》整理所得。仅供参考。
  • 10.10 21:49:49
    回答了问题 2024-10-10 21:49:49

    “AI+儿童陪伴”，是噱头还是趋势？

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  • 10.10 21:42:53
    回答了问题 2024-10-10 21:42:53

    运动旅游开启新潮流，哪些科技手段能助力你的行程呢？

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2024年09月

  • 09.19 23:27:58
    发表了文章 2024-09-19 23:27:58

    Maven学习笔记（一）：Maven基础（基于命令行的学习和应用）

    Maven 是一款 Java 项目构建工具，主要用于管理 jar 包及其依赖关系。 本文主要了解Maven基础知识及基础应用，旨在为之后的进一步学习奠定基础。 内容上几近全为学习《尚硅谷2022版Maven教程》整理所得。 仅供参考。

2024年06月

2024年05月

2024年04月

2024年03月

2024年02月

2024年01月

  • 发表了文章 2024-10-13

    【杂学笔记甲】问题分析和解决的流程及工具介绍

  • 发表了文章 2024-10-11

    Maven学习笔记（二）：Maven基础（基于IDEA）

  • 发表了文章 2024-09-19

    Maven学习笔记（一）：Maven基础（基于命令行的学习和应用）

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  • 回答了问题 2024-10-10

    “AI+儿童陪伴”，是噱头还是趋势？

    你怎么看待“AI”陪伴型玩具？你会给孩子入手“AI”陪伴型玩具吗？ 以前孩子还小的时候，买了一个安抚机器人玩具，可以陪聊，不过是英文的，动起来吓哭宝宝，之后束之高阁，哈哈，但是并不是说这个玩具不好，知识当时没有国产，而且动作非常生硬，就语音来说还是很好的。后来，女儿渐渐长大了，一开始用天猫精灵，现在用小度，开通会员后，有无穷无尽的故事，孩子很爱听，增长了很多知识。但是过多的依赖这些玩具，经常也会导致孩子上瘾或者说是着迷，也要做好控制。 所以，我觉得AI陪伴玩具对小孩和家长都是有价值的，并且我也给小孩用；但是所有事物都要分两面看，如果过渡使用，也可能让本就自控力差的孩子“上瘾”，失去部分想象力和创造力，还是要审慎对待。
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  • 回答了问题 2024-10-10

    运动旅游开启新潮流，哪些科技手段能助力你的行程呢？

    在运动旅行中，你认为哪些科技手段能助力行程呢 智能手环和智能手表。以前运动带着手机看时间、看距离、看路线，还是非常不方便的，自从有了智能手表，不用带着手表也能查看相关信息，非常的方便。运动软件。比如手机自带的运动健康App或Keep，现在很多都融合了AI，可以共享运动方式和运动知识，到达新的城市也会推荐运动地图，真的非常好用。地图类软件。现在到新地方，先打开高德看景点和方位，再打开美团看有啥好吃和好玩的地方，以及小红书推荐等等。运动设备。最近非常流行的骑行，印象中以前骑山地车很不轻松，但是最近试了下新款的山地和公路车，骑行很轻松，破风感满分，爱上这项运动。无人机。拿无人机给自己的旅程来一段大片及的俯视镜头，分享一下，也是非常nice 当然，还有其他非常好用的科技手段，依据个人喜好选择，也有我不知道的，谨此分享。
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  • 回答了问题 2024-06-30

    如何避免“写代码5分钟，调试2小时”的尴尬？

    作为开发，一般接到需求是产品经理跟客户沟通的结果，产品经理作为产品的代表，本身是非常专业的，但是长期脱离技术，可能会存在表述不到位的问题；此时，往往需要加强沟通，明确需求，即沟通管理和成本管理。而在开发过程中，开发者不应该等到整改功能完成在进行集成测试，而是应该尽量拆分成相对较小的单独功能模块，进行单元测试，最后在进行集成黑盒。其中比较重要的时开发功能不能偏离大方向，继而保证单元功能无误，基本不可能出现“编码5分钟，调试2小时”的情况。
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  • 回答了问题 2024-06-30

    二维码全球每天使用量达 100 多亿，会被用完吗？

    二维码究竟是如何被创造出来的？在如此高强度的使用下，二维码的资源是否会像电话号码或网络域名一样，有一天会面临枯竭的问题？ 一、二维码是如何被创造出来的？ 二维码原本是一家日本公司发明的快速响应码，能够存储更多的信息，但是响应速度更加快速。 二、二维码是否回想电话号码或网络域名一样枯竭？ 二维码本身并不会枯竭，大于电话号码或域名IP存在本质区别。 二维码存在的很多情况是临时有效的，而二维码本身也是通过唯一标识码去标识唯一性的，所以这个问题就变成这个标识码会不会枯竭；正如IPv4的数量有限，继而催生了目前而言“可以为每一粒沙子编码”的“用之不竭”的IPv6，如果哪天IPv6不足了，可能也会催生出IPv8等等；所以，唯一标识码也可以进行升级更新，以满足新的要求；所谓的枯竭可能是某一时空下的概念，假设在某一场景下，标识码被无限放大，影响到存储数据的完整性；但正如更新的论证，如果真的枯竭，只能说明二维码该“进化”了。
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  • 回答了问题 2024-06-30

    2024过半，AI技术发展到哪个阶段了？

    一、AI究竟卷到了哪些新领域？ 教育：对教育界的影响深远而绵长。因为学习可以看做是一个收集资源并消化的过程，有了AI辅助，资源收集整合不是问题，也可以少走很多信息查到值得弯路。比如最近的AI高考志愿等，在五六年前，我们要看厚厚的一本填报手册。金融：以前投资者要选一只理财产品，只能咨询相关机构，例如保险代理人，现在很多平台支持AI辅助生成，对投资更加遍历。医疗：正如上面所说，现阶段的AI对需要收集、处理、整合大量数据的行业是存在颠覆性的，那么医疗领域无疑有事一个这样的领域。相关病例再过去只能依靠经验传授，而有了AI的辅助，传播和应用取到进一步拓宽。 二、AI为我们的世界带来哪些颠覆性的变化？ 正如上面锁喉，AI能够帮助我们收集、整合大量信息，也将导致几点影响，有好有坏： 随着多次工业革命，生产力解放的同时，信息孤岛也被一步步打破，因此大众的认知更加丰富，可谓是促成“民智”提高的主要力量；获取信息和理解信息的成本越来越低和渠道越来越多，人类与生俱来的懒惰天性，就会出来肆虐，人们更加懒惰，可能不再依托自身思考，导致人类出现部分“退化”；当前世界局势紧张，各国内部矛盾激增，几个大国都在向外转移矛盾，AI在这其中可能存在诸多弊端，比如信息伪造、信息违规收集等可能作为大国博弈的“武器”，将加剧紧张的局势。
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  • 回答了问题 2024-05-27

    当AI“复活”成为产业，如何确保数字生命技术始终用于正途？

    确保AI“复活”这一技术向善发展并用于正途，需要从技术、伦理、法律和社会监管等多个维度综合施策： 技术稳健性和安全性：开发和应用该技术时，应确保其技术基础稳固，具备高可靠性和安全性。这意味着要采用先进的算法和模型，减少偏见和错误，同时建立强大的数据保护措施，防止信息泄露和滥用。 伦理准则：制定明确的伦理指导原则，比如确保数字生命尊重原个体的隐私、意愿和尊严，避免对生者造成情感伤害或不当利用。伦理框架应涵盖创建、使用、存储和销毁数字生命的全过程。 法律框架：建立健全相关的法律法规，明确规定数字生命的权利与义务、创作者与使用者的责任、以及对侵犯隐私、知识产权和人格权的法律后果。法律应随技术发展持续更新，以适应新出现的挑战。 社会参与和公众教育：提高公众对数字生命技术的理解，通过教育和公开讨论促进社会共识，确保技术发展与社会价值观相协调。公众的意见和反馈应被纳入决策过程。 透明度与可解释性：技术开发者和使用者应保持操作的透明度，使数字生命的创建和互动过程可被外部审查。增强算法的可解释性，让用户明白数字行为背后的逻辑。 监管与评估：建立专门的监管机构或委员会，负责监督技术的应用，定期评估其社会影响，及时调整政策和规范。监管机构应具有跨学科背景，能够平衡技术进步与社会伦理的考量。 人文关怀与心理支持：考虑到数字生命可能对用户情感产生的深远影响，提供必要的心理支持和咨询服务，帮助用户正确理解和应对与数字生命交互可能引发的情感问题。 国际合作：鉴于AI“复活”技术的全球性影响，国际合作至关重要。国际协议和标准的建立有助于统一行业实践，防止跨国界的伦理和法律冲突。 总之，确保AI“复活”技术向善发展，需要全社会的共同努力，通过建立综合性的治理体系，引导技术健康、可持续地服务于人类社会的发展。
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  • 回答了问题 2024-05-27

    一条SQL语句的执行究竟经历了哪些过程？

    在数据库管理系统（DBMS）中，一条SQL语句从输入到输出的执行过程大致可以分为以下几个关键步骤，这个过程体现了数据库系统的高效与精密： 解析与分析（Lexical Analysis and Parsing）:当用户输入一条SQL语句后，DBMS首先对其进行词法分析，将SQL语句分解成一个个有效的词汇符号（tokens）。接着，语法分析器对这些token进行解析，检查它们是否遵循SQL的语法规则，构建一个抽象语法树（AST），这个树结构清晰地展现了SQL语句的逻辑结构。 预处理（Preprocessing）:在生成了抽象语法树之后，DBMS会对SQL语句进行进一步的预处理，包括视图解析、消除歧义（如表名和列名的限定）、常量表达式求值、以及子查询的展开等。这一步骤确保了SQL语句的清晰性和可执行性。 查询优化（Query Optimization）:DBMS会分析抽象语法树，并生成多种可能的执行计划，每个计划代表了一种执行SQL查询的方式。然后，基于成本模型（考虑如磁盘I/O、CPU时间等因素），选择最优的执行策略。这个阶段极为关键，直接影响到查询的效率。 计划执行（Execution Plan Execution）:选定最佳执行计划后，DBMS开始执行该计划。这通常涉及到与存储引擎的交互，包括但不限于： 表扫描或索引查找：根据查询条件决定是全表扫描还是通过索引来定位数据。连接操作：对于涉及多个表的查询，执行相应的连接算法（如嵌套循环、哈希连接、归并连接等）。选择与投影：根据WHERE子句筛选符合条件的行，并执行SELECT指定的列进行投影。排序与分组：对于ORDER BY和GROUP BY子句，执行相应的排序和分组操作。聚合函数处理：计算SUM、AVG、COUNT等聚合值。 结果返回（Result Retrieval）:执行完上述步骤后，查询结果被逐步构造出来，并按照指定的格式（如行或结果集）返回给客户端。在某些情况下，结果可能需要分批次传输，尤其是在处理大量数据时。 事务管理（Transaction Management）:如果SQL语句属于事务的一部分，DBMS还需负责事务的开始、提交、回滚等操作，确保数据的一致性和完整性。 整个过程高度依赖于数据库管理系统的设计与优化，包括查询优化器的智能程度、存储引擎的效率、以及系统对并发控制的管理。此外，现代数据库系统还会利用缓存机制、并行处理、分布式计算等技术进一步提升性能。
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  • 回答了问题 2024-05-27

    如何简单快速搭建出适配于多平台的小程序？

    1、小程序的优势主要有以下几点： 私域流量运营：小程序能够更好地融入微信生态，利用微信群等渠道运营私域流量，提高用户粘性。无需下载安装：用户无需单独下载应用，通过扫一扫或搜索即可快速访问，降低使用门槛，提高触达速度。低成本推广：由于即用即走的特性，小程序的推广成本相对较低，通过二维码、分享链接等方式即可迅速扩散。轻量级体验：占用内存小，运行流畅，适合快速响应用户需求。开发成本低：相比原生APP，小程序开发周期短，维护成本低，适合快速迭代。广泛的接入场景：适用于电商购物、餐饮外卖、教育培训、生活服务等多个领域。集成丰富功能：如微信支付、地理位置服务、用户授权等，便于构建功能完善的轻应用。 如果构建小程序，我会考虑应用在以下几个领域和场景： 电商购物：快速构建线上商城，实现商品展示、购物车、在线支付等功能。教育辅导：提供在线课程、直播教学、作业提交与批改等服务，利用社群功能促进师生互动。本地生活服务：如家政预约、维修服务、社区团购等，利用地理位置服务方便用户查找附近服务。健康管理：开发运动记录、饮食建议、在线问诊等小程序，满足用户健康管理需求。娱乐休闲：开发小游戏、音乐播放、在线阅读等娱乐应用，丰富用户闲暇时光。 2、实现一站式开发多平台小程序的方法： 使用跨平台开发框架：如Taro、uni-app、Flutter等，这些框架允许开发者使用一套代码基础，编译生成适应不同平台（如微信、支付宝、百度、快应用等）的小程序。云开发平台：利用阿里云、腾讯云等提供的小程序开发平台，这些平台通常集成了多端适配功能，开发者可以统一管理代码，一键部署到多个平台。统一API和UI组件库：使用统一的API接口和跨平台UI组件库，确保代码在不同平台上的表现一致，减少适配工作量。 3、关于小程序功能模块的集成能力，我感兴趣了解以下几点： 支付集成：如何在小程序中快速集成微信支付、支付宝支付等，实现安全便捷的交易流程。社交分享与互动：如何利用小程序内嵌的社交功能，如分享到朋友圈、群聊互动、用户评论与评分等，增加用户参与度。地图与位置服务：如何集成地图API，提供路线规划、周边搜索、位置打卡等LBS服务。用户认证与权限管理：实现用户登录、授权、角色管理等功能，保证用户数据的安全和隐私。游戏前端界面开发：特别是利用HTML5、Canvas、WebGL等技术开发轻量级游戏，以及如何优化游戏性能和用户体验。AI与大数据集成：如何集成语音识别、图像识别、数据分析等AI能力，提升小程序的智能化水平。
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  • 回答了问题 2024-05-21

    你遇到过哪些触发NPE的代码场景？

    识别潜在NPE触发场景 对象初始化检查：仔细检查所有未明确初始化的对象引用，特别是在构造函数、方法参数、返回值和循环控制变量中。 方法返回值：当调用可能返回null的方法时，应确认其返回值并做好相应处理。阅读文档或源码以确定方法的行为。 集合和数组访问：在遍历集合或数组之前，确保它们不是null且非空。对集合操作时，还需注意避免size()为0与null的混淆。 类继承和多态：子类可能没有正确覆盖父类中的抽象或具体方法，导致在调用时出现NPE。 自动拆箱：自动装箱和拆箱操作可能会引发NPE，尤其是在操作Integer等包装类型时，当对象为null时尝试自动拆箱。 静态字段和单例：静态字段或单例对象的初始化顺序问题也可能引入NPE，尤其是在类初始化期间相互依赖时。 处理策略 预防为主： 初始化：尽量在声明时初始化对象引用，或在构造函数中进行初始化。使用Optional类：Java 8引入的Optional类可以优雅地表示可能存在或不存在的值，避免直接使用null。 条件检查： 在访问对象属性或调用方法之前，使用if语句检查对象是否为null。使用断言（assert）在开发和测试阶段检查不应该为null的变量。 使用try-catch： 在无法避免NPE可能发生的代码块中，使用try-catch捕获并适当处理NullPointerException，但此法不宜滥用，因为频繁地捕获NPE可能是代码设计不佳的信号。 代码审查和静态分析： 定期进行代码审查，特别是关注潜在的NPE问题。利用IDE和静态代码分析工具（如FindBugs、SonarQube、IntelliJ IDEA的检查功能等），它们能自动识别出潜在的NPE风险。 设计模式和最佳实践： 应用工厂模式、建造者模式等设计模式，以统一和安全的方式创建对象。遵循防御性编程原则，总是假设外部输入或依赖可能为null。 单元测试： 编写单元测试，尤其是针对边界条件和异常情况，确保代码能够正确处理null值。
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  • 回答了问题 2024-05-21

    你见过哪些独特的代码注释？

    // 使用这段代码就像穿越时空一样，小心不要改变过去和未来。
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  • 回答了问题 2024-05-21

    AI面试成为线下面试的“隐形门槛”，对此你怎么看？

    AI面试作为一种新兴的面试方式，的确带来了一些新的挑战和影响： 缺乏人性化和情感交流：与传统面试相比，AI面试缺乏人际互动和情感交流，无法感知求职者的情绪和表情，这可能导致求职者感到缺少温度和亲近感，也难以展现自己的个性特点。 针对算法预设的挑战：AI面试通常基于预设的算法和规则，对求职者的回答、语速、表达方式等方面进行评估和打分，求职者需要更注重答题技巧和表达方式，而非传统面试中的真实性和自然性。 心理压力和紧张情绪：面对机器面试官，求职者可能会感到更加紧张和焦虑，因为他们无法获取对方的反馈和回应，不能及时调整自己的表现和态度，这可能影响他们的表现和心理状态。 面试准备和技能培养的新挑战：求职者需要针对AI面试的特点进行针对性准备，掌握答题技巧、语言表达能力等方面的技能，以便在面试中有更好的表现，这对求职者的准备和技能培养提出了新的挑战。 尽管AI面试带来了一些挑战和调整，但同时也有其优势，比如能够快速有效地筛选候选人，减少主观因素的影响，提高面试效率等。在面对AI面试时，求职者可以采取以下几点建议： 做好充分的准备：了解AI面试的特点和评分标准，针对性地准备答题技巧和表达能力，并根据自身的经验和特点进行自我定位和准备。 保持自信和清晰表达：虽然面对机器面试官，但求职者仍需保持自信和清晰的表达，表现出自己的优势和特点，让AI面试官更好地了解自己。 保持冷静和放松：尽管面对AI面试可能会感到紧张，但求职者仍需保持冷静和放松，专注于自己的表现和回答，避免因紧张而失误。 综上所述，AI面试虽然带来了一些新的挑战和调整，但求职者通过充分准备和调整心态，仍然能够在面试中展现最佳自我，获得理想的职位机会。
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  • 回答了问题 2024-05-21

    为什么程序员害怕改需求？

    程序员对需求变更产生一种“畏惧感”的主要原因可能包括以下几个方面： 开发成本与工作量增加：需求变更会导致项目的工作量和成本增加，程序员可能需要重新设计、修改代码，甚至进行全面的重构，这可能会给他们带来额外的压力和工作量。 影响项目进度和交付时间：需求变更可能导致项目进度延迟或交付时间推迟，给程序员带来不确定性和焦虑，尤其是在有严格时间表的项目中。 技术风险和质量问题：频繁的需求变更可能会导致技术风险增加，可能引入新的bug或者影响系统的稳定性和性能，这让程序员担心项目的质量问题。 沟通和理解难度：需求变更可能源于项目相关人员之间对需求的理解和沟通问题，程序员可能为理解需求变更的背景和目的而感到困惑，这增加了实现变更的难度。 版本控制和代码管理问题：频繁的需求变更可能导致代码库和版本管理的混乱，可能在代码合并、冲突解决等方面带来额外的困难和复杂性。 如何解决程序员对需求变更的“畏惧感”？可以采取以下策略： 建立良好的需求管理和变更控制机制：确保需求变更是经过审慎评估和控制的，避免过度频繁和随意的变更，建立统一的变更管理流程。 加强团队沟通和协作：加强团队成员之间的沟通和协作，确保需求变更的理解和沟通顺畅，减少误解和纠纷。 持续学习和技术更新：提升程序员的技术水平和适应能力，使其能够快速有效地适应需求变更，减少技术风险。 定期评估项目状态和进度：及时评估项目状态和进度，预测潜在的需求变更，提前做好准备，避免出现意外情况。
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  • 回答了问题 2024-05-21

    “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？

    持续创新和技术升级：持续改进算法和技术，为用户提供更加优质、有趣的体验。不断推出新的功能和特效，保持产品的新鲜感和吸引力。 用户参与和互动：鼓励用户参与到应用的创作过程中，例如提供定制化选项、分享功能等，增强用户的参与感和粘性。 建立社区和用户生态：打造一个活跃的用户社区，让用户能够分享作品、交流经验，促进用户之间的互动和交流，形成良好的用户生态。 定期活动和推广：定期举办活动、比赛，提高用户参与度和互动性。同时，积极开展推广和营销活动，扩大用户群体。 用户体验和服务质量：关注用户体验，确保产品稳定性和性能，及时处理用户反馈和投诉，提供优质的客户服务。 数据安全和隐私保护：重视用户数据安全和隐私保护，建立完善的数据保护机制，让用户放心使用应用。 跨平台和多样化：考虑在不同平台上推广应用，满足不同用户群体的需求。同时，拓展应用的多样化功能，提供更多元化的体验。
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  • 回答了问题 2024-05-21

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

    针对特定行业或领域的定制化大模型：为特定行业或领域开发定制化大模型，帮助企业解决具体的业务问题，提高工作效率和生产力。 多模态大模型的研究和应用：将文本、图像、语音等多种模态信息整合到一个大模型中，实现更加智能和全面的信息处理和理解。 大规模预训练模型在特定领域的应用：将大规模预训练模型应用到特定领域，如医疗、金融、农业等，帮助解决行业内的挑战和问题，提升服务和产品的质量。 小语种和少资源语种的自然语言处理模型：研发适用于小语种和少资源语种的自然语言处理模型，促进这些语种在人工智能领域的发展和应用。 个性化、隐私保护的大模型解决方案：设计个性化服务并且保护用户隐私的大模型解决方案，以满足用户对个性化体验和隐私保护的需求。 国内大模型行业仍然有许多机会可以探索和拓展，需要不断地研究创新、开发应用，为推动人工智能技术的发展贡献力量。
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  • 回答了问题 2024-05-21

    如何在业务代码中优雅地使用责任链模式？

    确保责任链的结构清晰：责任链模式要求请求在一系列处理者对象之间传递，因此确保责任链结构清晰，每个处理者只关注自己的责任范围，避免处理者之间的耦合度过高。 合适地设置责任链终止条件：在设计责任链时，需要确保设置合适的终止条件，以避免请求无法被正确处理或者无限循环的情况发生。 考虑责任链的扩展性：在开发过程中，要考虑责任链的扩展性，当业务需求变化或者新增处理者时，能够方便地扩展责任链而不影响现有的代码结构。 避免过度设计：在使用责任链模式时，不要过度设计或者灵活性过高，避免增加不必要的复杂度，同时要权衡好可维护性和效率之间的取舍。
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  • 回答了问题 2024-05-21

    AI技术对开发者的职业天花板是提升还是降低？

    我认为人工智能技术的发展不仅为打工人提供了更高效率的工具，也为他们的职业生涯开创了更多的可能性。随着AI在各行业的应用不断深入，传统的重复性工作将逐渐被机器代替，但同时也将创造出许多新的需求和岗位。人类仍然具有独特的创造力、情感和思考能力，这些是AI无法取代的优势。 在面对技能过时和就业竞争加剧的挑战时，打工人需要不断学习和提升自己的技能，适应市场的需求变化。同时，政府和企业也应该为员工提供更多的培训和发展机会，帮助他们适应新的工作环境。只有通过共同努力，才能实现AI技术与人类智慧的良性互补，为职场生态带来更加美好的未来。
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  • 回答了问题 2024-04-20

    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？

    异步通信与松耦合：随着系统规模的扩大和复杂性的增加，传统的同步请求-响应模型容易导致性能瓶颈和系统僵化。事件驱动架构通过发布-订阅模式实现了异步通信，各组件间无需直接交互，而是通过共享消息队列或事件流来传递信息。这种松耦合特性极大地提升了系统的可伸缩性和容错能力，使得系统能够更灵活地应对高并发场景和大规模数据处理需求。 实时响应与业务敏捷性：在数字化商业环境中，对实时数据处理和快速响应业务变化的需求日益增长。EDA的核心在于对事件的即时捕获和处理，使得企业能够近乎实时地感知并响应内外部变化，如用户行为、市场动态、设备状态等。这种能力有助于提升业务敏捷性，快速迭代产品功能，优化用户体验，甚至实现预测性维护、智能决策等高级应用场景。 大数据与云计算环境：大数据的爆发式增长和云计算基础设施的成熟为EDA的广泛应用提供了土壤。云平台提供了弹性的计算资源、高效的存储与传输服务，以及丰富的消息中间件和流处理工具，极大地简化了构建和运维事件驱动系统的复杂性。同时，云原生架构如Kubernetes等对微服务和容器的支持，进一步促进了EDA与云环境的深度融合。 微服务与服务网格：微服务架构强调服务的细粒度拆分和独立部署，而EDA能够有效地协调微服务间的通信和协作。通过事件而非直接API调用来触发服务间的交互，有助于降低服务间依赖，提高系统的可扩展性和容错性。服务网格技术（如Istio）进一步强化了这一点，通过提供统一的事件路由、熔断、重试、追踪等功能，简化了微服务在EDA环境中的管理和运维。 DevOps与持续交付：EDA与DevOps文化相辅相成。事件驱动的架构设计鼓励开发团队关注业务逻辑而非底层通信细节，有利于实现快速迭代和持续交付。同时，EDA的模块化和松耦合特性使得新功能或服务可以独立开发、测试和部署，符合DevOps的“小步快跑”理念。 跨组织协同与业务流程自动化：在企业内部及跨组织的业务流程中，EDA能够促进不同系统、部门甚至合作伙伴之间的数据共享和流程协调。事件可以作为触发业务流程自动化、工作流引擎或业务规则引擎的依据，实现端到端的业务流程自动化，提升运营效率和透明度。
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  • 回答了问题 2024-04-20

    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？

    学习了设计模式，准确说是理解了面向接口编程之后，感觉才真正理解了面向对象的含义，才敢说'入门”了。面向接口编程，其实是多个设计原则的融合，比如开闭原则、接口隔离原则和依赖倒置原则。传递接口而非实现，就能在后续优化、运维时做到做小的影响。
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  • 回答了问题 2024-04-20

    如何看待首个 AI 程序员入职科技公司？

    自从安装了通义灵码，确实得到了一些有益的效率提升，当然跟同事朋友们聊天，也有一些吐槽。有益的： 在对已有代码进行优化时，可能是基于上下文（代码、注释等）的理解，给出的提示都非常有参考性；用户体验上，现在在IDEA中就能直接使用，不用打开其他客户端，更加丝滑；回答的连续性更加完整，对话的前后逻辑更加严谨，给出的答案也越来越准确。 吐槽的： 对于有些他不清楚的逻辑，往往会根据上下文胡乱提示，有时候不小心按到Tab，很影响编程体验，特别是使用灵码初期；回复内容有时会出现错误，这也无可厚非，可能是版本差异或者网上“专家”本来就给出了讹误的答案，但是为了回答的简洁而省略了必要的说明，确实容易给人误导；打开多个IDE情况下，回答不能互通，还要一个个翻是在哪个IDE上提问，有点不方便。以上吐槽为个人使用感受，因个人操作认知可能受限，不代表其他方的意见。
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  • 回答了问题 2024-04-12

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

    1. 按需伸缩与成本效益： Serverless 架构能够根据实际处理需求自动、即时地伸缩计算资源，这意味着在图像处理任务量激增时，平台能迅速分配更多的计算实例来并行处理任务，而在低峰期则自动减少资源，避免闲置浪费。这种按需付费模式大大降低了固定成本投入，仅需为实际使用的计算时间付费，特别适合图像处理工作负载的突发性和间歇性特点。 2. 快速响应与高并发处理： Serverless 架构天然支持大规模并行处理，由于函数实例可以独立且迅速地启动，当面临大量并发的图像处理请求时，平台能够近乎实时地创建足够数量的函数实例来同时处理这些任务，确保高吞吐量和低延迟响应。这对于实时图像分析、批量图片转换、社交媒体平台的图片上传处理等场景至关重要。 3. 简化开发与运维： 开发者只需关注图像处理的业务逻辑，无需关心底层服务器的运维管理工作，如服务器配置、操作系统更新、负载均衡、容错机制等。Serverless 提供了封装好的服务化组件，使得开发者可以更快速地编写和部署代码，大大缩短了开发周期，降低了运维复杂度。 4. 无缝集成与服务编排： Serverless 平台通常与云服务商的其他服务（如对象存储、消息队列、API 网关等）深度集成，使得图像处理任务能够轻松对接数据源、触发机制和输出目的地。此外，通过函数间的触发和编排，可以构建复杂的工作流，如自动化处理上传的图片、执行一系列图像处理步骤（裁剪、压缩、水印、识别等）、并将结果存储或推送到指定位置。 5. 高可用性与灾备恢复： 云服务商提供的 Serverless 平台具备内置的高可用性和容错机制，如跨区域复制、故障自动切换等，确保即使在部分基础设施故障的情况下，图像处理服务仍能保持稳定运行。此外，由于数据和处理逻辑通常与云服务商的其他服务紧密集成，灾备恢复策略可以更加便捷地实施，进一步保障业务连续性。 6. 灵活的技术栈与技术创新： Serverless 架构支持多种编程语言和框架，开发者可以根据项目需求和团队技术栈自由选择。同时，由于无需管理服务器，团队可以快速尝试和采用新的图像处理算法、库或服务，无需顾虑底层环境的兼容性问题，有利于技术创新和快速迭代。
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