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  • 回答了问题 2024-01-11

    自驱学习VS激励学习，你更倾向于哪种？

    自驱力比自律可以更持久地激励自己去学习。重要的是，我们得知道自己为什么要去学，学什么，想要得到什么样的反馈。
    定好方向，或者说大目标，将大目标分解为动一动手、可执行的小目标。找到适合自己的学习方法可以事半功倍。有些人喜欢听别人讲，再照着学；有些人则喜欢看书；有些人则更认可实践出真知。

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  • 回答了问题 2024-01-11

    你以为的Bug VS 实际的Bug

    数据中存在重复或格式错误，应用程序会在处理这些数据时遇到问题。

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  • 回答了问题 2024-01-11

    向量数据库是AI时代浪花还是未来航标？

    在SaaS领域，帮助企业客户快速构建私域知识库、智能客服系统；在电商行业，使用向量数据库来提升推荐、搜索、广告业务的推荐效果；在出行行业，使用向量数据库来加速自动驾驶模型训练，在教育行业以及文创等行业也有广泛应用。

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  • 回答了问题 2024-01-05

    寻根溯源，你有哪些优化和排查性能异常的SQL秘籍？

    在一个拥有大量并发查询的在线购物系统中，用户在高峰期访问商品详情页面时，数据库查询响应时间显著增加。通过监控工具发现SQL Server中的某个查询语句频繁执行并占用大量CPU资源，且查询耗时从平时的几毫秒飙升至几十秒。
    问题分析：

    进一步排查发现该查询涉及到的商品表未建立有效索引，每次查询都需要进行全表扫描。此外，由于应用代码存在N+1查询问题（即先查询主表后循环查询子表），导致数据库连接数激增，对数据库造成额外压力。

    解决方案：

    索引优化：为商品表中经常用于查询条件的字段创建复合索引，并确保索引设计符合最左前缀原则，减少不必要的全表扫描。
    重构查询：将N+1查询改为JOIN操作或使用子查询、窗口函数等一次性获取所有需要的数据，避免多次往返数据库。
    缓存策略：对于频繁读取但不常变化的商品数据，考虑引入缓存层，如Redis或Memcached，将热点数据存储在内存中以减轻数据库负担。
    参数化查询：如果应用程序中的SQL查询是动态生成的，确保采用参数化查询以避免SQL注入的同时提高查询计划重用率。
    资源调优：检查数据库服务器硬件资源是否足够，根据实际情况适当增加CPU、内存或磁盘I/O资源，以及调整数据库引擎配置参数以适应高并发场景。
    最终成功降低了SQL查询的响应时间，改善了系统的整体性能表现。

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  • 回答了问题 2024-01-05

    如何正确地给代码写注释？

    明确解释目的与功能，如计算平均值、实现复杂算法等。
    文档化注释详述参数、返回值及异常信息。
    记录版本更新和修复问题的原因。

    重复代码内容或表述模糊。
    过时错误，未随代码更新。
    过多琐碎，每行都注释或过于基础。

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  • 回答了问题 2024-01-03

    独立开发者，怎么更好使用计算巢把软件SaaS化？

    你心中软件SaaS化管理平台，应该具备什么功能？
    消除初始成本

    消除与维护和更新相关的成本

    提供自动升级

    简化功能插件

    允许可扩展性

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  • 回答了问题 2024-01-03

    年度福利 | 你的2023关键词是▁▁？

    求进
    在经历过无数次失败与挫折之后，重新站立起来，继续战斗，一人独守的工位，深夜赶ddl的身影，无数个日日夜夜堆叠起了充实而又忙碌的2023，有欢歌笑语，也有磨砺困苦，是快乐的也是痛苦的，但无怨无悔，加油↖(^ω^)↗2024！！！

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  • 回答了问题 2024-01-03

    你时常焦虑吗？浅聊技术人对抗焦虑的方法

    工作压力、时间紧迫、任务繁重、人际关系紧张任务期限临近、职业发展困扰等困扰自己很久了！！！
    对抗他们我认为最有效的就是寻求专业帮助，同时也要保持积极的心态和良好的生活习惯，有助于减轻焦虑。我有时也会选择通过听音乐或长跑健走来表达和处理情感，对于缓解焦虑情绪很有用。最重要的就是与亲友交流，分享你的感受。

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  • 回答了问题 2023-12-24

    年度编程语言将花落谁家？

    Python因其易学性和广泛的应用领域（如数据科学、机器学习、网络开发等）而受到许多开发者的青睐。

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  • 回答了问题 2023-12-24

    代码优化与过度设计，你如何平衡？

    明确需求和限制：了解程序的需求和限制，确定哪些部分需要优化，哪些部分可能过度设计。
    简洁性和可读性：在优化代码时，始终要考虑代码的简洁性和可读性。优化后的代码应该更简洁，而不是更复杂。要确保代码易于阅读和维护。
    测试和性能分析：通过测试和性能分析来确定代码的瓶颈。只有当代码的性能成为问题时，才需要进行优化。
    采用适当的数据结构和算法：选择合适的数据结构和算法是优化代码的关键。了解各种数据结构和算法的优缺点，根据需求选择最合适的。
    重构：如果发现有过度设计的代码，可以通过重构来简化它。重构后的代码应该更简单，更易于理解和维护。
    代码审查：进行代码审查可以发现过度设计的问题，并给出改进建议。
    敏捷开发方法：采用敏捷开发方法可以帮助避免过度设计。敏捷开发强调快速迭代和及时反馈，有助于及时发现和解决过度设计的问题。

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  • 回答了问题 2023-12-05

    技术人上下班通勤时间会做些什么？

    阅读书籍、技术文章或者行业资讯，以此来提升自己的专业知识。
    学习新的技术或语言，通过在线课程、有声书或电子书进行。
    听音乐、看小说或玩游戏，缓解工作压力。
    如果有紧急的工作任务或者需要处理的邮件，也可以在通勤时间处理。
    利用这段时间来思考和计划一天的工作，或者反思前一天的工作。
    与同事或朋友交流，讨论工作或生活，也是一些技术人员的选择。

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  • 回答了问题 2023-11-28

    1024特别话题｜AI应用开发怎样才能更简单？

    为了让AI应用开发更简单，可以使用开源框架和工具，选择合适的算法和模型，简化数据预处理，考虑使用自动化工具，并参考优秀的代码示例。云上AI开发的优势在于计算资源强大、数据安全可靠、灵活扩展、降低成本和方便集成与协同。入门AI开发的小技巧包括学习基础知识、Python编程、经典算法和模型，实践项目并参与社区交流。

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  • 回答了问题 2023-11-23

    你有哪些低成本又能保持扩展性的套路？

    微服务架构：微服务架构将一个大型的应用程序分割成许多独立的小型应用，每个服务独立部署，各自拥有自己的数据库和云服务器。这种架构可以方便地添加新的服务或删除不必要的服务，从而方便扩展。
    使用无服务器架构：无服务器架构将应用程序运行在云服务提供商的服务器上，当需要扩展时，只需增加更多的服务器即可。这种方法可以按需付费，实现快速扩展。
    使用容器化技术：容器化技术如Docker可以将应用程序和其依赖项打包到一个独立的容器中，可以在任何地方运行，从而方便快速扩展。
    横向扩展：横向扩展是指通过添加更多的机器或实例来增加计算能力或存储空间。例如，当需要处理更多的数据时，可以添加更多的数据库实例或数据存储服务器。
    使用负载均衡：负载均衡可以将请求或工作负载分配到多个服务器或实例上，从而分担负载，提高系统的吞吐量和响应速度。
    使用缓存：缓存可以存储经常访问的数据或结果，从而减少数据库查询或计算时间，提高系统的响应速度和扩展性。
    数据分片：数据分片是指将数据分布在多个数据库或服务器上，以便于扩展和备份。通过将数据分散到不同的位置，可以避免单点故障和性能瓶颈。
    使用API网关：API网关可以管理和控制多个微服务之间的交互，隐藏后端复杂性，并提高系统的可扩展性。
    使用事件驱动架构：事件驱动架构可以解耦应用程序的不同部分，使其能够独立地运行和处理事件。这种架构可以方便地添加新的功能或服务，从而提高系统的扩展性。
    持续集成/持续部署：持续集成/持续部署可以自动化测试、构建和部署应用程序的过程，从而加快开发速度和提高系统的稳定性与扩展性。

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  • 回答了问题 2023-11-21

    如何看待AI的版权问题？

    AI生成的作品是否具备版权以及版权归属的问题，目前法律上还没有明确的定论。但是，可以肯定的是，AI生成的作品是具有某种形式的原创性的，因为它们是基于大量的数据和算法进行训练和生成的。因此，AI生成的作品可能会受到版权保护，但具体要视情况而定。

    AI在学习过程中使用版权材料是否属于侵权行为，要视具体情况而定。一般来说，如果AI在学习过程中只是简单地复制和粘贴了版权材料，那么这可能被视为侵权行为。但是，如果AI在学习过程中对版权材料进行了转换、改编、创新等处理，那么这可能就不属于侵权行为。此外，如果AI在学习过程中对版权材料进行了合理使用，例如为了学术研究、教育等目的而使用，那么这也可能不构成侵权行为。

    如果AI可以使用版权材料进行学习，那么可能会带来一些积极和消极的变化。积极的变化包括：

    加速知识传播：AI可以快速地处理和分析大量的信息，从而加速知识的传播和推广。这有助于促进科学、技术、文化等领域的发展。

    提高工作效率：    AI可以在许多领域中自动化和优化工作流程，从而提高工作效率和生产力。

    创造新的就业机会：    随着AI技术的发展，将会出现新的职业和就业机会，例如AI算法工程师、AI数据科学家等。
    消极的变化包括：

    侵犯版权：    如果AI在学习过程中使用了未经授权的版权材料，那么可能会侵犯版权并导致法律纠纷。

    不公平竞争：    如果某些公司或个人使用AI技术进行抄袭或剽窃，那么可能会破坏公平竞争环境并损害其他人的利益。

    法律风险：如果AI生成的作品受到版权保护，那么可能会带来一些法律风险和不确定性。例如，如果AI生成的作品与现有作品相似或雷同，那么可能会被视为侵权行为。
    如果AI可以使用版权材料进行学习，将会带来一些积极和消极的变化。因此，需要制定相应的政策和法规来规范这一领域的发展，以保障各方的权益和利益。

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  • 回答了问题 2023-11-19

    管理层、团队和效能指标之间应该保持怎样的距离？

    明确角色与责任：管理层应明确界定每个团队成员的角色和责任，以便团队成员清楚地知道他们的职责，并在需要时能够寻求支持和指导。
    保持沟通畅通：管理层和团队之间应保持频繁、开放和诚实的沟通。这有助于解决任何潜在的问题或误解，并提高团队的合作性和整体绩效。

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  • 回答了问题 2023-11-17

    双11，你都购入了哪些开发者好物？一起分享吧！

    键盘：购买了一款机械键盘，手感非常好，可以提高我的工作效率。
    耳机：耳机音质非常棒，而且很舒适，是我长时间工作的必备良品。
    显示器：高分辨率的显示器，可以让我在编写代码时更加清晰地看到屏幕上的内容。
    金秋云创季活动的力度还是比较不错的，有很多优惠和福利，但是有些产品的优惠力度还不够大，希望下次能够加入更多的产品，并且优惠力度更大一些。

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  • 回答了问题 2023-11-17

    你掉进过新技术的“大坑”吗？

    第一次接触大数据技术。
    我尝试使用Hadoop和MapReduce来解决一个复杂的计算问题。我对技术的理解和经验不足，遇到了很多困难和挑战。
    在解决问题的过程中，我不断尝试和学习，通过查阅文档、搜索资料、向社区求助等方式来解决问题。
    最终，成功地解决了问题，并且对大数据技术有了更深入的理解和掌握。
    我深刻认识到技术学习和实践的重要性，同时也让我更加自信和勇敢地面对未来的挑战和问题。

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  • 回答了问题 2023-11-17

    个人开发者能否靠开源获利？

    我参加开源社区的主要目的是学习和提高自己的技术能力，同时通过参与开源项目，了解更多的软件开发和团队协作的实践经验。
    开源社区也是一个很好的交流平台，可以与其他开发者分享和交流想法和经验，促进共同进步。
    我在开源社区中贡献了一些代码和文档，同时也开源了自己的项目。
    通过参与开源项目，我能够学习到很多新的技术和知识，并且与其他开发者进行交流和合作，这对于我的个人成长和技术发展非常有帮助。
    个人开发者应该从开源中获利。开源项目是一个开放的平台，任何人都可以参与其中，并且可以通过贡献代码、文档、测试和反馈等方式获得收益。
    个人开发者可以通过以下途径获利：
    获得项目资助：一些开源项目会提供资助，以吸引更多的开发者参与。个人开发者可以通过参与开源项目，向项目方提供高质量的代码或文档，从而获得项目方的资助。
    获得社区支持：在开源社区中，个人开发者可以向其他开发者或用户提供帮助和支持，例如解答技术问题、编写文档、提供测试和反馈等。通过这些贡献，个人开发者可以获得社区的支持和认可，从而获得更多的机会和资源。
    建立个人品牌：通过参与开源项目，个人开发者可以建立自己的个人品牌，提高自己的知名度和影响力。这有助于个人开发者在求职、咨询、培训等方面获得更多的机会和收益。
    获得商业机会：一些开源项目可能会衍生出商业机会，例如一些公司可能会基于开源项目开发商业产品或服务。

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  • 回答了问题 2023-11-08

    2023年云栖大会有哪些让你印象深刻的技术或产品？

    # 11月1日前往云栖小镇参加了一年一度的云栖大会！——计算，为了无法计算的价值
    # 让我印象深刻的技术是通义千问2.0模型**
    这个模型是全球首个百亿参数中英文对话大模型，能够跟用户进行多轮的交互，也融入了多语言大模型的能力，还支持多意图、多指令、上下文理解、拒绝回答等，将帮助提升用户体验。此外，通义千问2.0模型在文学创作、通用数学等方面也表现出了很强的能力。

    *通义大模型家族全面升级*

    通义灵码-智能编码助手
    通义智文-AI阅读助手
    通义听悟-工作学习AI助手
    通义星尘-个性化角色创作平台
    通义点金-智能投研助手
    通义晓蜜-智能客服
    通义仁心-个人专属健康助手
    通义法睿-AI法律顾问
    展现了阿里云在云计算领域的领先地位和技术实力，也为整个行业的发展提供了新的思路和方向。

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  • 回答了问题 2023-11-08

    云栖畅聊｜虚拟数字人会替代真人主播吗？

    从技术角度看，虚拟数字人正在快速发展，它们在形象、语言、动作等方面越来越逼真，而且可以24小时不间断工作，不受时间、地点限制。此外，虚拟数字人无需培训、化妆、服装等人力投入，成本较低。这些都显示了虚拟数字人在一些方面具有优势。
    虚拟数字人也有其局限性。目前仍然难以完全模拟人类的真实情感和反应。尽管AI驱动的虚拟数字人可以回答预先设定的问题，但它们在面对复杂或突发情况时可能无法像真人一样灵活应对。

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