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查询了些资料,主要有以下一些做法:
1使用函数表达式而不是函数声明:函数表达式是匿名的,并且可以延迟执行,这有助于避免提升(hoisting)带来的问题。
2利用闭包:JavaScript的闭包可以用来创建私有变量和方法,增强模块化。
3链式调用:通过返回this或者一个新的实例,可以实现链式调用,这在一些库如jQuery中很常见。
4使用let和const:相比于var,let和const提供了块级作用域,避免变量提升问题。
5模块化:使用CommonJS、ES Modules(ES6模块)或其它模块打包工具如Webpack来组织代码。
6箭头函数:ES6引入的箭头函数提供了简洁的语法,并且它们没有自己的this值,这有助于减少this指向的问题。
7解构赋值:用于从数组或对象中提取数据并赋值给新的变量。
8模板字符串:允许字符串跨越多行,并且可以嵌入变量。
9Promise和异步/等待:处理异步操作的新方式,比传统的回调函数更加清晰。
10使用Array.prototype方法:如.map()、.filter()、.reduce()等来处理数组。
11使用Object.assign()或展开运算符:用于对象的合并和复制。
12单例模式:确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点。
13惰性函数:仅在需要时才创建对象或计算值,避免不必要的初始化。
14柯里化(Currying):将一个多参数函数转换为一系列单参数函数。
15使用try...catch语句:处理异常,避免程序崩溃。
16立即调用的函数表达式(IIFE):避免污染全局命名空间。
17使用console对象:进行调试和记录日志。
18性能优化:如使用事件委托、虚拟DOM、防抖(debounce)和节流(throttle)技术。
19代码复用:创建可复用的函数和组件,减少重复代码。
20编写清晰的注释,帮助其他开发者理解代码。
21遵循编码规范:如使用一致的命名约定、空格、缩进等。
22使用代码检查工具:如ESLint来强制执行编码规范。
23测试驱动开发(TDD):先编写测试,再编写通过测试的代码。
24持续集成/持续部署(CI/CD):自动化测试和部署流程。
25使用linter和formatter:自动检查和修复代码风格问题。
26注释掉未使用的变量:避免在压缩和打包时产生错误。
27使用TypeScript或JSDoc:为JavaScript代码添加类型注解,提高代码质量。
28避免全局变量:尽量使用局部变量和模块化,减少全局变量的使用。
29使用const声明大型数组和对象:防止不必要的修改。
我觉得主要是分成两方面来设计系统:1模块化设计,将系统拆分成独立的模块或组件,每个模块负责特定的功能或业务领域。这样可以降低模块之间的耦合度,使得系统的各个部分可以独立地进行扩展和修改。还可以降低某个模块出现问题影响其他模块的影响力,提高系统的可用性。2面向接口编程,使用工厂模式等设计模式,提高代码的灵活性和可维护性,预留扩展功能代码,方便后续业务变更修改代码。3对象设计的时候遵循SOLID五个基本原则,包括单一职责原则、开闭原则、里氏替换原则、接口隔离原则和依赖倒置原则。遵循这些原则可以提高系统的可扩展性。
我觉得主要是云时代的特点,云可以根据用户需求弹性的资源,可以适应大规模和动态变化的工作负载,事件驱动可以更好的帮助系统解耦,更加有利于自动扩展或缩减资源,而且事件驱动可以解耦各个组件之间复杂的关系,降低系统的复杂度,也降低了单个组件出故障影响其他组件的概率,还能提高灵活性和可扩展性,可维护性,对组件之间的交互的要求降低。云时代的应用常常是分布式和微服务化的,由多个服务组成。事件驱动架构可以很好地支持分布式环境下的协作和通信。通过事件的发布和订阅,不同的微服务可以松耦合地协同工作,实现高可用性和弹性的系统架构。
我觉得我主要学习了分布式的相关技术,让我对高并发高可用有了更深的认识,也对一些实现分布式的技术有了认识,我觉得这些对我的技能提升有着非常重要的帮助
今天你跟通义灵码互动的第一句话是什么,TA 是怎么回复的?晒出截图(必答)
分享一下你使用通义灵码的感受(必答)
感觉还是非常方便的,在工作中可以随时咨询意见,不仅是工作方面的建议,生活中的也可以。工作方面的确提高了我的工作效率,快速生成代码提示,可以非常快速的应用到代码中,并且也能够很快的理解上下文的意思,非常好的工具
线程死循环是非常重大的问题,会导致系统崩溃,所以得非常重视。我觉得可以在编码的时候制定强有力的规范,对一些公共使用的变量进行管控,在使用多线程技术的时候进行代码审查等
我觉得优势在于可以根据图片复杂程度快速的调节资源的使用量,这样就能更好的达到自己的目标
我觉得并行程序的难点在于需要考虑更多的数据安全的问题,所以并行程序的编写需要更加有条理,有备注,模块化的,这样后续有问题排查或者扩展,都会相对方便
我认为应该兼具一定的技术能力,不要求是开发能力,但是需要有对各种技术的了解的能力,比如某个技术的优势和劣势,以及适用的场景,能够提出一些技术方面的意见给到开发的同事,并且需要正常的产品经理的能力
个人使用来说,我比较倾向于使用网盘。网盘使用方便,无需购买额外硬件就可以享受便捷的云存储服务,支持多设备间数据同步也很实用。对于一般个人照片、文档等日常使用文件来说,网盘已经完全满足。
我觉得主要是方便使用者们,使用者们可以更高效的处理文档
我觉得一次性写好程序太难了,软件开发本质上是一个复杂的创造性过程,涉及到多个因素和挑战,所以很多是程序员决定不了或者想不到的
在业务处理分析一体化的背景下,开发者如何平衡OLTP和OLAP数据库的技术需求与选型?
根据业务特点明确OLTP和OLAP数据源的类型和用途,不要混用。OLTP选择关系数据库如MySQL,保证高并发低延迟。OLAP选择维表型数据库如ClickHouse,支持海量数据统计分析。
1、结合实际工作或学习经验,谈谈你在哪些场景下使用过 AMD实例,具体都做了什么事?
游戏开发测试吧
2、发挥想象,AMD实例还有哪些有趣的应用场景或使用空间?请简单谈谈如何实现。
游戏玩家试玩区:开发一款基于虚拟现实的在线游戏试玩区,利用AMD强大GPU在ECS上模拟真实游戏环境。
1、除了以上提到的ECS 应用搭建案例,你们还有哪些特定场景下使用 ECS 的实践经验?
短连接转化服务,数据库服务
2、发挥想象,谈谈ECS还可以在哪些场景下大放异彩?请简单谈谈如何实现。
无人驾驶场景:将虚拟车载计算基础设施运行与ECS容器集群上,虚拟仿真汽车软件开发与部署,加速研发周期。
1.晒一晒你开出了什么奖品,上传开盲盒奖品截图(必答)
2.用AI写代码是什么样的体验,分享一下你使用通义灵码的感受(必答)
在idea中敲代码更加智能了,会根据上下文提示我很有可能会出现的代码,然后我就可以敲更少的代码,效率更高了
目前大模型生成的代码可能会曲解开发者需求,遇到这种情况如何优化?
我觉得需要开发者耐心的引导,提供更多的关键词,让大模型慢慢适应开发者的想法
1.在哪些场景下,你会进行入参数据校验的呢?
目前工作中主要是会对接口的入参进行校验,比如是用户表单,用户查询条件等
3.你认为未来Linux会主导桌面操作系统吗?
我觉得会的,linux操作系统的开源性,可定制,肯定会在未来非常流行变得主流。
1.在日常工作中,你会用到代码生成工具吗?最喜欢哪一种呢?
之前的代码生成工具主要是Mybatis Generator,现在的话有更高级的chatGPT,通义灵码,百度comate等,现在用的最多是通义灵码,用的比较丝滑。
2.你一般使用代码生成工具来做什么?
生成重复的代码,还有就是比较经典的算法实现,用于参考。
3.面对尚处于“成长期”的代码生成工具,你有哪些期待和诉求呢?
我希望能够不断学习新的编程语言、框架和技术,以保持与行业的最新发展同步;在代码生成过程中,我希望能够更加注重生成的代码质量和健壮性。这包括更好的错误处理、边界条件检查和最佳实践的应用,以生成更可靠和高效的代码;期望提供清晰、详细的文档和范例代码。这样用户可以快速上手并了解如何最大限度地发挥工具的潜力。