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  • 回答了问题 2024-05-16

    为什么程序员害怕改需求？

    程序员对修改需求产生普遍的“畏惧感”可以归因于多个因素，这些因素通常与项目管理、技术复杂性、时间压力和个人心理有关。以下是一些主要的原因：

    1. 时间压力：在软件开发项目中，时间往往是非常宝贵的资源。当需求发生变更时，程序员需要评估这些变更对整体项目时间线的影响。如果变更会导致项目延期或需要加班来完成，那么程序员可能会感到压力，从而产生对修改需求的畏惧感。

    2. 技术复杂性：某些需求变更可能涉及到复杂的技术问题，需要程序员重新设计或修改现有代码。这可能需要花费大量的时间和精力，并可能引入新的错误或问题。对于程序员来说，这种技术上的不确定性可能会让他们对修改需求感到不安。

    3. 代码维护性：频繁的需求变更可能会对代码的可维护性产生负面影响。修改代码可能会破坏现有的结构或逻辑，导致代码难以理解和维护。程序员需要花费额外的时间来确保代码的质量，这也会增加他们的工作负担和压力。

    4. 项目管理问题：在某些情况下，需求变更可能是由于项目管理不善或客户沟通不畅导致的。如果程序员认为这些变更是不必要的或不合理的，他们可能会感到沮丧或抵触。此外，如果项目管理团队没有妥善处理变更请求，也可能会导致程序员对修改需求产生畏惧感。

    5. 个人心理：程序员可能会因为担心自己的表现而受到批评或惩罚，从而对修改需求产生畏惧感。他们可能担心自己的技能不足以应对复杂的变更请求，或者担心无法按时完成工作而受到惩罚。这种心理压力可能会导致他们对修改需求产生抵触情绪。

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  • 回答了问题 2024-05-16

    “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？

    “AI黏土人”这类图像生成类应用在一夜之间爆火，确实为开发者带来了巨大的机遇，但如何留住用户并确保其长远发展，是每一个开发者都需要深思的问题。以下是一些策略建议：

    1. 持续优化用户体验：用户体验是留住用户的关键。开发者应持续收集用户反馈，针对用户提出的问题和建议进行快速迭代和优化，确保应用的易用性和趣味性。
    2. 丰富内容库：对于图像生成类应用来说，内容库的丰富程度直接决定了用户的粘性。开发者应不断引入新的素材、模板和滤镜，满足用户多样化的创作需求。
    3. 提升技术实力：图像生成技术的不断进步是应用持续发展的关键。开发者应关注行业内的最新技术动态，积极引入新技术，提升应用的图像生成质量和速度，以满足用户日益增长的需求。
    4. 加强社交功能：在社交媒体盛行的今天，社交功能已成为吸引和留住用户的重要手段。开发者可以在应用中增加社交分享、互动评论等功能，让用户能够轻松地将自己的作品分享到各大社交平台，吸引更多的用户关注和参与。
    5. 打造品牌形象：品牌形象是应用长期发展的基础。开发者应注重打造独特的品牌形象，通过举办线上线下活动、与知名品牌合作等方式，提升应用的知名度和美誉度。
    6. 注重用户隐私保护：在图像处理过程中，用户隐私保护是一个不可忽视的问题。开发者应严格遵守相关法律法规，采取有效措施保护用户隐私和数据安全，避免给用户带来不必要的损失和困扰。
    7. 拓展应用场景：除了基本的图像生成功能外，开发者还可以探索更多的应用场景，如虚拟现实、增强现实等，将AI黏土人等图像生成技术与其他领域相结合，为用户提供更加丰富多样的体验和服务。

    总之，“AI黏土人”这类图像生成类应用要想留住用户并确保其长远发展，需要不断优化用户体验、丰富内容库、提升技术实力、加强社交功能、打造品牌形象、注重用户隐私保护和拓展应用场景等多方面的努力。

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  • 回答了问题 2024-05-16

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

    OpenAI发布的GPT-4o模型因其卓越的性能和广泛的应用前景，无疑对整个AI领域产生了深远的影响。在国内大模型行业中，GPT-4o的发布同样激发了行业的关注和思考，为国内AI企业带来了新的机遇和挑战。

    首先，GPT-4o的发布凸显了AI技术在自然语言处理、多模态交互以及实时响应等方面的最新进展，这对国内AI企业而言是一个重要的技术风向标。国内企业可以通过跟踪和学习GPT-4o的技术特点，结合自身优势，寻求技术创新和应用突破。例如，在语音识别、情感分析、图像处理等领域，国内企业可以尝试开发具有中国特色的AI产品和服务。

    其次，GPT-4o的发布也预示着AI技术在各个行业应用的不断深入。国内企业可以抓住这一趋势，积极探索AI技术在医疗、教育、金融、智能制造等领域的应用潜力，通过提供定制化解决方案，满足不同行业客户的需求。

    再者，GPT-4o的开放策略也为国内AI企业提供了商业模式上的启示。通过提供免费的基础服务，吸引广大用户，再通过增值服务或合作模式实现商业化，这种策略有助于快速占领市场，培育用户习惯。

    最后，GPT-4o的出现也促使国内AI企业加大研发投入，加快人才培养，以保持在激烈的国际竞争中的领先地位。同时，这也可能激发政府和社会各界对AI产业的关注和投资，为行业发展创造良好的外部环境。

    综上所述，尽管GPT-4o的发布对国内大模型行业构成了一定的竞争压力，但也带来了诸多机遇。国内企业若能把握这些机遇，不断创新，拓展应用领域，提升服务质量，就有望在AI时代的大潮中实现跨越式发展。

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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?

    要构建一个能够高效支持各类神经网络模型训练、推理及部署的现代深度学习框架，可以从以下几个步骤着手：

    1. 明确需求和目标：

      • 确定框架需要支持哪些类型的神经网络模型（如全连接网络、卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络等）。
      • 确定框架需要支持哪些操作系统和硬件平台（如CPU、GPU、TPU等）。
      • 设定框架的性能指标，如训练速度、推理速度、资源利用率等。

    2. 设计系统架构：

      • 设计一个模块化的系统架构，使得不同的神经网络模型、优化算法、数据处理等模块可以相互独立、灵活组合。
      • 考虑使用计算图（Computational Graph）来表示神经网络的计算过程，以便于进行自动微分（Automatic Differentiation）和高效的计算优化。
      • 设计一个可扩展的接口，以便于用户可以根据自己的需求定制和扩展框架的功能。

    3. 选择编程语言和技术栈：

      • 选择一种或多种编程语言来实现框架，如Python、C++等。Python因其易读性和丰富的科学计算库而成为深度学习的主流语言。
      • 选择合适的技术栈来支持框架的开发和部署，如使用NumPy、SciPy等库来处理大规模数据和科学计算，使用CUDA等库来支持GPU加速。

    4. 实现核心模块：

      • 实现神经网络层（Layer）和模型（Model）的抽象类，以便于用户定义自己的神经网络结构。
      • 实现优化算法（如SGD、Adam等）和损失函数（如交叉熵损失、均方误差损失等）。
      • 实现自动微分功能，以便于计算神经网络的梯度并进行反向传播。
      • 实现数据加载和预处理模块，以便于用户方便地加载和处理数据。

    5. 优化性能：

      • 使用并行计算和分布式计算技术来加速模型的训练和推理。
      • 利用硬件加速技术（如GPU、TPU等）来提高计算效率。
      • 优化内存使用和计算图的结构，以减少不必要的内存占用和计算开销。

    6. 支持模型推理和部署：

      • 设计一个模型导出和加载的接口，以便于用户将训练好的模型导出并部署到不同的平台或设备上。
      • 提供模型推理的API和工具，以便于用户方便地进行模型推理和测试。
      • 支持模型的在线更新和迭代优化，以适应新的数据和任务需求。

    7. 测试和完善：

      • 编写测试用例来测试框架的各个模块和功能是否正常工作。
      • 在真实的应用场景中进行测试，收集用户反馈并不断完善框架的功能和性能。
      • 遵循开源社区的最佳实践，与社区保持联系并接收社区的贡献和反馈。

    8. 文档和教程：

      • 编写详细的文档和教程来介绍框架的使用方法、API接口、性能优化等方面的内容。
      • 提供示例代码和案例研究来帮助用户更好地理解和使用框架。
      • 定期组织线上或线下的技术交流和培训活动，以促进社区的发展和壮大。

    以上是一个从零开始构建现代深度学习框架的大致步骤和思路。需要注意的是，构建一个高性能、可扩展的深度学习框架是一个复杂的任务，需要投入大量的时间和精力来进行研究和开发。同时，也需要不断关注最新的技术动态和社区发展，以保持框架的先进性和竞争力。

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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”是一个值得深入讨论的现象。作为线下面试的“隐形门槛”既有其优势也有潜在问题。我们需要通过技术与人的结合、持续改进与监管以及应聘者的应对策略来充分发挥其优势并避免其潜在问题,以下是我对此的一些想法：

    1. 提高效率与一致性：AI面试系统能够在短时间内处理大量应聘者的信息，提高招聘效率。同时，由于AI系统基于预设的算法和标准进行评分，因此能够保持较高的一致性，减少人为因素对面试结果的影响。
    2. “隐形门槛”的潜在问题：虽然AI面试带来了效率和一致性的提升，但也存在一些潜在问题。例如，如果AI系统基于的训练数据存在偏见或不足，可能会导致某些群体的应聘者被不公平地筛选掉。此外，AI系统可能无法完全捕捉应聘者的非言语信息，如肢体语言、面部表情等，这些信息在面试中往往非常重要。
    3. 技术与人的结合：理想的招聘流程应该是技术与人的结合。AI系统可以用于初步筛选和数据分析，而面试官则可以通过面对面的交流来深入了解应聘者的能力和潜力。这样的流程能够充分利用AI系统的优势，同时避免其潜在问题。
    4. 持续改进与监管：为了确保AI面试系统的公平性和有效性，需要对其进行持续的改进和监管。开发者应不断收集反馈数据，对系统进行优化和更新。同时，监管机构也应制定相关政策和标准，确保AI面试系统的合规性和公正性。
    5. 应聘者的应对策略：对于应聘者来说，了解AI面试的特点和潜在问题是非常重要的。他们可以通过模拟练习和准备来适应这种新的面试形式，并尝试在面试中展现自己的优势和特点。同时，他们也应保持警惕，避免被不公平的筛选机制所影响。
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  • 回答了问题 2024-05-02

    在JS编程中有哪些常见的编程“套路”或习惯？

    在JavaScript程序设计领域中，有一些常用的编程“套路”可以帮助开发者实现高效、简洁且易于维护的代码逻辑。以下是一些常见的编程“套路”：

    1. 避免使用全局变量和函数：全局变量和函数容易引起命名冲突，而且难以管理和调试。可以使用局部变量和函数来避免这些问题，同时也可以提高代码的可维护性。
    2. 使用闭包：闭包可以将变量和函数绑定在一起，形成一个独立的执行环境，从而避免命名冲突和外部干扰。使用闭包可以使代码更加模块化，易于理解和维护。
    3. 封装常用功能：将常用的函数和变量封装成一个模块，可以避免重复代码和命名冲突，同时也方便管理和维护。可以使用ES6的模块化功能或者CommonJS规范来实现封装。
    4. 使用回调函数：回调函数可以在异步操作完成后执行指定的函数，从而避免阻塞主线程，提高代码的执行效率。使用回调函数可以使代码更加简洁和可维护。
    5. 使用事件机制：事件机制可以使代码更加灵活和可扩展。可以使用原生的事件机制或者第三方库（如jQuery）来处理事件。
    6. 避免使用eval()：eval()函数可以执行动态生成的JavaScript代码，但它存在安全性和性能问题。可以使用其他方式来实现类似的功能，如动态创建函数或者使用字符串模板。
    7. 使用面向对象编程：面向对象编程可以使代码更加模块化和可扩展，同时也可以提高代码的可维护性。可以使用ES6的类语法或者第三方库（如React）来实现面向对象编程。

    总之，使用这些编程“套路”可以使JavaScript代码更加高效、简洁且易于维护。在实践中，可以根据项目的需要选择合适的方式，以便更好地实现软件开发的目标。

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  • 回答了问题 2024-05-02

    如何让系统具备良好的扩展性？

    在系统设计之初融入可扩展性的理念和技术手段，是保证系统具备良好扩展能力的关键。以下是一些建议：

    1. 采用模块化设计：将系统划分为多个模块或组件，每个模块或组件都有自己的职责和接口。这样可以在不影响整个系统的情况下，对某个模块或组件进行修改、升级或扩展。
    2. 使用抽象和接口：在系统设计之初，应该尽可能使用抽象和接口，将实现细节隐藏起来。这样可以在未来更换实现方式时，保证系统的可扩展性。
    3. 考虑未来的功能扩展：在设计系统时，应该考虑未来可能需要添加的新功能，并预留相应的扩展点。这样可以在需要添加新功能时，轻松地实现扩展。
    4. 使用微服务架构：微服务架构将系统拆分为多个小型服务，每个服务都有自己的职责和实现方式。这样可以在不影响整个系统的情况下，对某个服务进行修改、升级或扩展。
    5. 考虑负载均衡和容错：在设计系统时，应该考虑负载均衡和容错机制，以保证系统的高可用性和可扩展性。可以使用负载均衡算法，将请求分发到不同的模块或服务上，并使用容错机制处理故障和异常情况。
    6. 采用云原生技术：云原生技术如容器化、自动化部署和管理等，可以帮助系统实现更好的扩展和灵活性。在设计系统时，可以考虑采用云原生技术，以提高系统的可扩展性和可维护性。

    总之，在系统设计之初融入可扩展性的理念和技术手段，需要从模块化、抽象、功能扩展、微服务架构、负载均衡、容错和云原生技术等方面考虑。只有全面考虑这些方面，才能保证系统具备良好的扩展能力。

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  • 回答了问题 2024-05-02

    你见过哪些独特的代码注释？

    在Java编程实践中，有几种独特的代码注释方式，它们可以提高代码的可读性和可维护性，同时也能够给其他开发者带来一定的启发。以下是一些常见的代码注释方式及其带来的启发：

    1. Javadoc注释：Javadoc是一种用于生成Java API文档的工具，它可以通过读取Java源代码中的特定注释生成文档。Javadoc注释通常用于类、方法、参数、返回值等的说明，使其他开发者能够快速了解API的使用方法和功能。使用Javadoc注释可以提高代码的可读性和可维护性，也有助于团队成员之间的协作。

    2. Gherkin注释：Gherkin是一种行为驱动开发（BDD）的测试语言，它可以通过注释的方式描述软件系统的功能和行为。Gherkin注释通常用于编写测试用例，以简洁明了的方式描述测试场景、预期结果等信息。使用Gherkin注释可以使测试用例更易于理解和维护，同时也能够帮助开发人员更好地理解软件系统的功能和行为。

    3. CodeSmith注释：CodeSmith是一种代码生成工具，它可以通过读取数据库中的数据生成Java代码。CodeSmith注释通常用于描述代码生成的规则和约束，以确保生成的代码符合开发团队的编码规范和设计要求。使用CodeSmith注释可以提高代码生成的效率和精度，同时也能够保证代码的质量和可维护性。

    4. Mockito注释：Mockito是一种Java库，它用于编写测试代码和实现依赖注入（DI）。Mockito注释通常用于描述Mock对象的行为和预期，以帮助测试代码的编写和维护。使用Mockito注释可以使测试代码更易于理解和维护，同时也能够帮助开发人员更好地理解软件系统的功能和行为。

    总之，使用独特的代码注释方式可以使代码更易于理解和维护，提高代码的可读性和可维护性，同时也能够帮助开发人员更好地理解软件系统的功能和行为。在实践中，可以根据项目的需要选择合适的代码注释方式，以便更好地实现软件开发的目标。

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  • 回答了问题 2024-05-02

    你遇到过哪些触发NPE的代码场景？

    在Java编程实践中，空指针异常（NullPointerException，简称NPE）是一种常见的运行时异常，通常由于尝试使用一个空对象或引用而引发。为了识别和处理这些异常，你可以遵循以下几个步骤：

    1. 理解空指针异常：

      • 空指针异常发生在当你使用一个可能为null的引用时，而该引用被设为null时会引发异常。
      • 通常在代码中出现的场景包括：数组越界、试图访问一个不存在的键或者属性、使用一个被清空的集合等。

    2. 识别潜在的空指针异常场景：

      • 在代码审查和调试时，查找可能的null引用：
        • 检查方法参数、返回值和字段是否可能为null。
        • 查看代码中是否有条件判断或逻辑运算，可能导致null引用的场景。
        • 使用工具或静态代码分析来识别潜在的空指针异常风险。

    3. 添加适当的异常处理：

      • 在可能引发空指针异常的代码周围添加异常处理（try-catch）块。
      • 使用Optional类或者Java 8引入的@Nullable和@NotNull注解来管理可能的null值。
      • 对于需要进行特定处理的异常，可以使用具体的异常类型进行捕获和处理，如NullPointerException。

    4. 使用断言和日志记录：

      • 使用assert语句来检查引用是否为null，以确保代码的正确性。
      • 在代码中加入日志记录，以便在发生空指针异常时能够跟踪和识别问题。

    5. 代码重构和优化：

      • 通过代码重构来避免不必要的null引用，例如使用集合的isEmpty()方法来避免数组越界。
      • 优化代码逻辑以减少出现null引用的可能性。

    6. 单元测试和集成测试：

      • 在代码开发过程中，编写单元测试和集成测试用例来覆盖可能出现的空指针异常场景。
      • 使用测试工具来帮助识别和处理异常。

    7. 持续集成和持续部署：

      • 在持续集成和持续部署流程中，使用自动化测试来确保代码的稳定性和可靠性。

    8. 版本控制和监控：

      • 通过版本控制系统跟踪代码变更，以便能够回滚到上一个可靠的版本。
      • 监控应用程序的日志，以便在空指针异常发生时能够及时通知。

    通过以上步骤，你可以更好地识别和处理Java代码中的空指针异常，减少应用程序的崩溃和意外终止。

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  • 回答了问题 2024-04-17

    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？

    为什么会在云时代背景下再次流行起来，原因就从以下几点说说：

    首先，事件驱动模型与云计算的特性高度契合。云计算平台通常具有弹性伸缩、高可用性、分布式计算等特点，而事件驱动模型能够充分利用这些特性，实现高效的资源利用和响应速度。通过事件驱动，系统可以根据实时发生的事件动态调整资源的分配和调度，以满足不断变化的业务需求。

    其次，随着移动互联网和物联网的快速发展，数据量呈爆炸式增长，传统的请求/响应模式在处理大量并发请求时显得力不从心。而事件驱动模型能够非阻塞地处理事件，通过异步回调的方式提高系统的吞吐量和响应能力，从而更好地应对高并发场景。

    此外，事件驱动模型还具有高可伸缩性。在云环境中，系统需要能够快速适应业务规模的变化。事件驱动模型通过事件循环管理连接，避免了为每个连接生成新的OS线程和分配内存的开销，从而降低了系统的复杂性和维护成本。同时，事件驱动模型还能够实现资源的动态分配和负载均衡，提高系统的稳定性和可靠性。

    最后，事件驱动模型也符合现代软件开发中微服务、容器化等趋势的需求。通过将业务逻辑拆分为一系列独立的事件处理器，事件驱动模型可以更好地支持微服务架构和容器化部署，提高系统的灵活性和可扩展性。

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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？

    我也是一步步学习走过来的，在程序员的道路上，掌握什么关键的概念或技术可能会使自身的技能得到显著的飞跃，应该是因人而异，我就说下基础的，深入学习也很有意思的吧：

    1. 网络编程和协议：精通网络编程和协议是Java程序员必须掌握的重要技能之一。这包括但不限于熟悉TCP/IP协议、HTTP协议等，同时也需要了解Socket编程、RESTful API设计等网络编程技术。这些知识和技能对于构建分布式系统、实现系统间通信以及开发网络应用至关重要。

    2. 性能优化和调试技巧：性能优化和调试是提升编程能力的另一大关键点。这涉及对JVM调优、垃圾回收（GC）调优等性能分析方法的掌握，以及对远程调试、日志分析等调试技巧的了解和应用。高效的问题诊断和解决能力是保证软件质量和用户体验的关键因素。

    3. 持续学习和实践：技术领域日新月异，持续的学习和实践是保持竞争力的不二法门。参与开源项目、技术社区交流和线上线下活动，有助于拓宽视野、积累经验。在实践中不断总结经验教训，并以此为基础不断提升技术水平，是实现个人技能飞跃的有效途径。

    4. 面向对象程序设计：熟练掌握Java语言的面向对象程序设计，并具备良好的编程习惯，是基础但至关重要的。这包括对常用Java API的熟悉程度，如集合框架、多线程（并发编程）、I/O（NIO）、Socket、JDBC、XML、反射等的运用。

    5. Java Web开发：熟悉基于JSP和Servlet的Java Web开发，对Servlet和JSP的工作原理和生命周期有深入了解，并能熟练运用JSTL和EL编写无脚本动态页面，以及具备使用监听器、过滤器等Web组件及MVC架构模式进行项目开发的经验。

    综上所述，网络编程和协议的理解与应用、性能优化与调试技能的掌握、持续学习与实战经验的累积、面向对象程序设计的深入掌握以及Java Web开发的实践经验，都是程序员在职业道路上实现技能飞跃的关键点。

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  • 回答了问题 2024-03-07

    开发者，你在云上建设过怎样的世界？

    应对负载突增的活动，以前没有遇到过相关的问题，主要是项目用户少，想要再提升一下，借鉴一下阿里的技术思路。

    目前来说还没有使用过阿里云的服务，体验了不少，感觉还是挺不错的。在参加一些活动看看。

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  • 回答了问题 2024-03-07

    你使用过代码生成工具吗？

    原来使用MyGenerator，最近使用通义灵码。使用场景不同，基于mybatisplus之后，通义灵码更符合需求了。

    MyGenerator用来生成mybatis的各层代码，通义灵码用来生成不同的方法函数。

    现在生成的代码使用的技术并不能说很新，举例来说Java的一个方法还在使用Java8以前的方式，现在比较想用新一点的。

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  • 回答了问题 2024-03-01

    人工智能带来新机遇，国产服务器操作系统如何加快发展？

    1、服务器操作系统产业未来发展会朝着容器化和微服务化发展。
    随着云计算和容器技术的普及，服务器操作系统可能会更加倾向于支持容器化和微服务化架构。这将使得应用程序可以更容易地在不同环境之间进行部署和扩展，同时也提高了系统的灵活性和可扩展性。

    2、特尔（Tencent）和龙蜥（Anolis OS）的合作可以为国产操作系统的发展带来多方面的影响和机遇。
    首先，这种合作可以加速国产操作系统的技术创新和升级。特尔作为国内领先的互联网企业，具有强大的技术研发实力和丰富的行业经验，而龙蜥则是一款基于Linux的开源操作系统，具有优秀的稳定性和可扩展性。通过合作，双方可以共享技术资源和研发经验，推动国产操作系统在性能、稳定性、安全性等方面实现更大的突破。
    其次，这种合作有助于提升国产操作系统在云计算和人工智能领域的应用能力。特尔在云计算和人工智能领域具有深厚的技术积累和丰富的应用场景，而龙蜥则可以为这些应用提供稳定、高效的操作系统支持。通过合作，双方可以共同探索和开发适合云计算和人工智能应用的操作系统技术和解决方案，推动国产操作系统在这些领域的应用和发展。

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  • 回答了问题 2024-02-28

    你会在Vision Pro里编程吗？

    1.作为一位开发者，我会考虑将Vision Pro应用到编程中。
    主要是因为比较新型，而且极大的提高了智能开发。

    2.我觉得Vision Pro有可能改变开发者的工作模式与效率。
    毕竟是解放双手，而且简单的动作就完成功能开发，也会轻松吧。

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  • 回答了问题 2024-02-07

    国产算力土壤之上，能孕育出怎样的AI创新之花？

    １.要助力国内AI走得更高更远，你认为国产算力平台还需经历哪些磨砺和革新呢？
    从IT的发展史上看，技术的进步与硬件基础的发展史紧密相连的。软硬协同设计是提升AI系统性能和灵活性的关键。开发更先进的软件架构，以及优化硬件加速器的设计，让软硬件更好地匹配和互动，可以释放出更大的算力潜力。

    国产算力要想扩展更大的空间，就需要确保其产品和服务满足国际国内的安全标准和法规要求，例如GDPR、HIPAA、CCPA等，以及国家安全审查的相关规定。

    以上只是一点想法，我觉得还有很多方向，都是必不可少的，。

    ２.国产算力土壤之上，能孕育出怎样的AI创新之花？
    在AI应用日益广泛的今天，数据安全和隐私保护成为了一个重要议题。国产大模型在应用落地时更加注重内容安全机制的建设，通过与华为昇腾联合打造自主可控的国产化算力平台“飞星一号”，科大讯飞实现了对算力安全和自主发展的保障。

    除了数据安全和隐私保护，国产算力平台的建立也为AI的发展提供了坚实的基础设施支持。例如，科大讯飞与华为昇腾联合打造的“飞星一号”平台，就是一个基于国产算力训练的开源模型平台，它不仅满足了自身大模型快速迭代、发展的需要，还为国内AI产业提供了国产化的算力底座，促进了应用布局在国产算力之上的可能。

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  • 回答了问题 2024-01-29

    全球 IPv4 地址即将耗尽意味着什么？

    1.作为开发者，你有“IPv4地址紧缺”的担忧吗？如果遇到这种情况，你打算在日常工作中主动支持IPv6吗？
    还是有点担忧的，任何资源真正无法满足需求的时候，都会成为一种灾难。所以还是建议主动支持IPv6，适应新的协议都是一个长期的过程，会好的。

    2.在IPv6“一粒沙一个IP”的广阔前景与当前迁移挑战并存的局面下，你觉得 IPv4 地址的收费策略能否有效推动 IPv6 的普及？为什么？
    IPv4 地址的收费策略能否有效推动 IPv6 的普及。正如刚才说的，IPv6 的普及是被动的，需求不足才会产生刺激，大环境就是这样，很好理解。

    3.对于目前IPv6迁移准备不足的说法，你有哪些担忧或建议呢？
    对于目前IPv6迁移准备不足的情况，还是存在一些担忧：

    1. 基础设施投资：担心企业需要大量投资更新网络基础设施以支持IPv6，特别是在那些IPv4资源已经耗尽、不得不转向IPv6的环境中。
    2. 技术挑战：IPv6引入了新的地址格式、头压缩等新技术，担心存在大量的技术兼容性问题，以及可能引发的网络不稳定。
    3. 用户接受度：担心用户对于新协议的接受度以及他们可能面临的连接问题，特别是那些依赖于特定IP地址的应用程序。
    4. 服务连续性：迁移到IPv6可能影响服务的连续性和稳定性，特别是在大规模部署时，担心会出现服务中断。
    5. 培训和教育：对于技术人员和用户来说，缺乏足够的IPv6培训和教育，可能会导致迁移过程中的问题。
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  • 回答了问题 2024-01-19

    如何看黄铭钧院士点赞PolarDB，称「云数据库正进入2.0时代，AI与云数据库深度结合大有可为」？

    1、如何看待院士点赞国产数据库？这一行业还有哪些前景？
    云原生数据库必定是日后的发展趋势，院士点赞国产数据库，不仅是看到了它的处理潜力，更是对于技术想商业转移的肯定，必定中国的市场很大，一些老数据库厂商虽然在不断更新，但是因为壁垒的原因，逐渐的在失去中国市场。
    抛开其他，单独讨论国产数据库，它的前景还是很值得讨论的。我比较在意的也是日后它会以一个什么样的商业模式发展，不仅要国产化，其发展模式更要符合中国特色，才会有更好的空间。
    从技术上看，国产数据库产品将进一步融入人工智能、大数据分析、云计算等先进技术，提供更智能、更高效的解决方案。同时，云服务提供商越来越多地将国产数据库纳入其服务范畴，这为国产数据库提供了大规模推广和应用的平台。
    可见，国产数据库的发展虽然很好，但是做为程序员，我觉得技术路线的挑战还是挺艰巨的。

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  • 回答了问题 2024-01-18

    只允许用 AI 写代码，不允许程序员手写，你怎么看这种做法？

    我觉得AI编码助手提升编程工作的效率是毋庸置疑的。随着人工智能的发展，特别是自然语言处理领域的进步，AI编码助手的功能越来越强大，已经成为许多程序员不可或缺的工具。这些助手通常具备代码补全、代码生成、代码纠错、API查询等功能，可以显著减少程序员编写和调试代码的时间。

    通义灵码作为一款AI智能编码辅助工具，它支持Java、Python、Go等多种主流语言，并能够与Visual Studio Code、JetBrains IDEs等开发工具集成。根据用户体验反馈，通义灵码在代码补全、代码注释生成、代码解释等方面表现出较高的实用性，并且在某些复杂功能的测试中，如单元测试生成、代码纠错等，也得到了较好的评价。

    所以，AI编码助手都展现出了强大的功能证明了它在提高编程效率、减少开发成本方面的价值。随着技术的不断进步，AI编码助手有望在未来成为编程领域的基础设施，助力开发者更高效地创造。

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  • 回答了问题 2024-01-17

    自驱学习VS激励学习，你更倾向于哪种？

    1、如果可以选择，你更希望有人激励你学习还是你自驱学习？为什么？
    激励学习，因为更有动力，工作以后学习经历没那么高了，只好进行刺激方式。

    2、你认为未来学习模式可能有哪些变革？是更有利于自驱学习还是激励学习？
    自驱学习吧，网络兴起，更多的在线学习还是需要自己有自律才行。

    3、你怎么定义你是否学会了一项知识？是更倾向于动手还是测试？为什么？
    动手吧，不动手自己还是没谱

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