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2024年05月
个人感觉非常有意思的代码注释。
这代码很烂,我不说你也知道了。如果你能搞定它,那叫我傻瓜我也应。
代码有问题别找我!虽然是我写的,但是它们自己长歪了。
如果你看到这个,那么说明你现在已经在负责我以前的项目了。我感到非常抱歉。愿上帝保佑你。
你遇到过哪些触发NPE的代码场景?
空指针异常是常见的运行时错误,通常表示尝试在需要对象的地方使用了null。
识别NPE触发场景
代码审查:仔细阅读代码,寻找可能出现null值的情况。特别要注意直接调用方法或访问属性的地方。
单元测试:编写详尽的单元测试来覆盖所有可能的执行路径,并确保每个对象在使用前都已经被正确初始化。
代码调试:在开发过程中,使用调试器逐步执行代码,观察变量的值。
日志记录:在关键的位置添加日志记录,记录对象的值。
处理NPE
空值检查:在访问对象的方法或属性之前,进行空值检查。
设置默认值:对于可能为null的变量,可以设置默认值或提供合理的备选方案,以确保代码在空值情况下也能正常运行。
文档和注释:对于可能为null的返回值或参数,在方法签名、文档和注释中明确说明。
在JS编程中有哪些常见的编程“套路”或习惯?
OOP利用对象和类实现代码模块化,借助继承、封装和式编程注重函数纯净性与不可变性,减少副作用,增强并发性。工厂模式封装对象创建,分离创建与使用。观察者模式实现一对多依赖,状态变化时自动通知。迭代器模式提供统一方式遍历聚合对象元素。
面向对象编程(OOP):使用对象和类来组织代码和数据,并通过继承、封装和多态等概念来实现代码的模块化和复用。
函数式编程:将程序看作是一系列函数的组合,强调函数的纯净性和不可变性,通过避免副作用和共享状态来提高代码的可维护性和并发性。
工厂模式:封装对象的创建过程,使得创建对象的代码与使用对象的代码分离开来,提供了灵活的对象创建方式。
观察者模式:通过定义一对多的依赖关系,当对象发生状态变化时,通知所有依赖对象。常见的应用包括事件监听和发布/订阅模式。
迭代器模式:提供一种统一的遍历方式来访问聚合对象中的元素。
如何让系统具备良好的扩展性?
模块化设计,实现独立、高内聚、低耦合的模块,各司其职,通过清晰接口交互。分层架构,逻辑划分,如表示层、业务逻辑层和数据访问层。 微服务架构,拆分成小独立服务,增强可伸缩性和扩展性。 弹性伸缩,利用云平台动态调整资源以适应负载。 消息队列,实现异步处理,耗时任务入队,后台服务异步执行。
模块化设计:将系统划分为一系列独立、高内聚、低耦合的模块。每个模块负责特定的功能,并且通过清晰的接口与其他模块进行交互。
分层架构:采用分层架构可以将系统的不同部分按照逻辑和职责进行划分,例如表示层、业务逻辑层和数据访问层。
微服务架构:通过将系统拆分为一系列小的、独立的服务,可以提高系统的可伸缩性和可扩展性。
弹性伸缩:利用云计算平台的自动伸缩功能,根据系统的负载情况动态地调整资源(如CPU、内存、存储等)的分配。
消息队列与异步处理:引入消息队列可以实现系统的异步处理,将耗时的操作或任务放入队列中由后台服务异步处理。
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)在云时代复兴,受益于微服务和云原生的崛起,它提供分布式系统的弹性和可扩展性。实时数据处理需求增长,EDA满足低延迟和高时效性业务。成熟的API和消息队列服务简化实现,提高可观察性和自动化运维。EDA的灵活性适应市场变化,支持DevOps和CI/CD,加速创新。此外,边缘计算和物联网的发展也推动了EDA在处理高并发、低延迟事件流中的应用。
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?
精通数据结构(数组、链表、栈、队列、树、图)和算法(排序、搜索、图算法、动态规划)是程序员的关键飞跃。了解它们的时间、空间复杂度分析,能有效解决问题。面向对象编程,遵循设计原则(单一职责、开闭原则等)和设计模式(工厂、单例、观察者模式等),能提高代码质量、复用性和可维护性。
在图像处理应用场景下,Serverless架构的优势体现在哪些方面?
弹性伸缩:Serverless架构可以根据实际负载自动进行水平扩展,处理大量的并发请求,而无需手动管理服务器资源。
按需计费:Serverless架构采用按需计费模式,函数被调用时才会产生费用。
快速部署和迭代:使用Serverless架构可以快速部署和迭代图像处理应用。开发者只需编写和上传函数代码,无需关心底层的服务器和环境配置,可以更加灵活地进行功能更新和版本迭代。
自动监控和日志:Serverless平台通常提供了自动的监控和日志功能,可以实时查看函数的调用情况、性能指标和日志信息,方便进行故障排查和性能优化。
如何处理线程死循环?
处理线程死循环涉及代码审查、异常管理和调试。确保多线程代码逻辑无误以预防死循环,添加异常处理机制防止未捕获异常导致循环无限持续。利用调试工具(如调试器、性能分析器)定位并解决死循环问题。
线程死循环是多线程应用程序中的一个严重问题,因为它会导致系统的稳定性受到影响,并可能消耗大量的系统资源。
代码审查和质量保证:通过仔细检查代码重点是多线程部分,可以发现潜在的逻辑错误,避免线程死循环的发生。
合理的异常处理:在适当的位置捕获异常,并进行处理,避免线程因未捕获的异常而陷入死循环。
使用工具进行调试: 借助调试工具,如调试器和性能分析器,可以更容易地定位线程死循环的原因。
如何写出更优雅的并行程序?
任务分解:将要处理的大任务分解成更易并行处理的小任务,确保任务之间具有足够的独立性,以最大化并行度。
资源分配:确定并行任务所需的资源,使用调度算法公平地分配资源。
错误处理:设计健壮的错误处理机制,以优雅地处理各种错误,包括死锁、数据不一致等错误,避免程序崩溃。
你认为一个优秀的技术PM应该具备什么样的能力?
强大的领导力和沟通能力:作为项目的关键人物,需要能够激励团队成员、推动项目进展并解决问题。其次,优秀的沟通能力是至关重要的,与团队成员、和高层管理层进行清晰、有效的沟通。
敏锐的风险管理和问题解决能力:项目中的风险和问题,需要及时采取措施来规避和应对风险,需要迅速而准确地分析问题的根本原因,并采取适当的纠正措施。
持续学习和自我提升:技术领域的发展日新月异,需要跟踪最新的技术趋势和项目管理的最佳实践,参加相关的培训和研讨会,不断提升自己的技术能力和项目管理水平,应对不断变化的项目环境和挑战。
通义千问升级后免费开放 1000 万字长文档处理功能,将会带来哪些利好?你最期待哪些功能?
利好主要体现在:通义千问此次升级提升了自身的技术能力,进一步推动了AI技术在文档处理领域的发展,为未来的技术创新和应用奠定了坚实的基础。
已经具备多轮对话和深度理解的能力,未来会进一步优化这些功能,使其能够更好地理解用户的意图和需求,提供更精准的回答和解决方案。
期待能够继续创新和优化,带来更多的惊喜和便利。
你的数据存储首选网盘还是NAS?
网盘:
优点:
随时随地通过互联网访问,不受地理位置限制,无需维护物理设备,具备良好的文件共享和协同办公功能。
缺点:
上传下载速度受限于网络带宽,对于大文件可能较慢,对于敏感数据,需要信任云服务商的数据安全措施。
程序员为什么不能一次性写好,需要一直改Bug?
对于复杂的项目,项目被分为不同的模块。没有及时的沟通,或沟通过程未达成共识,就会存在漏洞。并且在使用过程中有可能进一步放大。
开出了100积分虽然有些少,但也是有所收获
通义灵码的主要功能包括智能问答、云端大模型生成能力、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等。
人机交互革命:大模型如何提升我们与机器沟通的自然性和智能化程度?
大模型通过深度学习和大规模预训练,极大地增强了对自然语言的理解能力,使得机器能够以接近人类的方式回应用户的请求、解答问题和执行指令。
计算范式革命:大模型如何影响现有的计算模式,并推动新一代计算技术的演进?
大规模分布式计算的发展,将模型分割并在多GPU或多节点间并行处理,有效利用集群资源,解决计算瓶颈。
认知协作革命:大模型将如何使人类和机器在认知任务上更紧密地协作?
认知协作是人类和机器在认知任务上的紧密协作。大模型可以通过不断地学习和演化,自主提出各种新的认知任务和解决方案,与人类形成更紧密的认知协作关系。
你用体验过用通义千问自己写代码、跑代码吗?体验如何?
简单易用:通义千问提供了简洁明了的用户界面,可以轻松地输入问题并获得相应的代码或解决方案。
在哪些场景下,你会进行入参数据校验的呢?
API接口调用:在设计RESTful API或任何类型的web服务时,对接收到的所有HTTP请求参数进行校验是非常重要的,确保客户端传递的数据符合服务器端处理的预期格式和规则。
如何优雅的进行入参数据校验?你有哪些处理方式?
使用框架或库提供的校验机制:许多现代开发框架和库(如Spring、Hibernate Validator等)提供了内置的数据校验机制。通过注解或配置文件,可以轻松定义字段的校验规则,如非空、长度限制、范围限制等。
使用过Linux桌面操作系统吗?你认为Linux系统有什么优势?
开源、稳定、跨平台的硬件支持
对于Linux桌面操作系统份额的火速增长你怎么看呢?
随着 Linux 技术的不断进步,桌面发行版变得操作更易用,越来越多的用户开始尝试使用 Linux。开源社区力量: Linux 拥有一个庞大而活跃的开源社区,为用户提供了丰富的支持和帮助,这使得 Linux 桌面更加易于使用和维护。
你认为未来Linux会主导桌面操作系统吗?
目前,Windows和macOS在桌面操作系统市场仍然占据主导地位。随着开源文化的普及和Linux系统在用户体验上的不断进步,Linux在桌面操作系统市场的份额有望继续增长。
本次活动提供的五大场景中你最感兴趣的是哪个,为什么?
我最感兴趣的是“用AI实现涂鸦变大作”,现在AI大模型非常流行,可以利用本活动练习AI简化应用部署,怎样做到功能AI智能化。
你曾经在云上搭建过哪些应用,这些应用为你带来了怎样的价值?
我曾经在云上搭建过一个图像识别应用,识别图片中的物体,并提供相关信息。其中利用云服务的弹性计算能力,根据需要快速扩缩容,满足不同场景的需求。
在使用云服务时,你遇到过哪些挑战,又是如何克服这些挑战的?
在使用云服务时,我遇到过的挑战是数据安全性问题。采取了多重加密措施来保障数据安全,该措施有效地提升了云服务的安全性和可靠性。
如何看待Agent的“成本效益比”?
Agent的“成本效益比”是评估应用价值和经济效益的重要指标。
涉及到Agent的研发、运营、维护等成本与其所能带来的收益之间的对比关系。
需要综合考虑Agent的性能、效率、可靠性、可扩展性等因素,并与同类技术或解决方案进行比较。
你对未来Agent的发展趋势有哪些见解和期待?
更强大的自主学习能力:随着深度学习和强化学习等技术的发展,未来的Agent将能够更自主地从环境中学习,并不断优化自身的行为和决策。
更广泛的应用领域:未来的Agent将在更多领域得到应用,包括医疗、交通、教育、娱乐等。
从一个先进工具走向行业专家,你认为Agent面临的关键瓶颈是什么?
Agent面临的关键瓶颈主要包括感知与决策能力的提升,需要在计算机视觉等底层技术上取得突破。同时,为了实现更强的自主性,Agent必须拥有学习和获取知识的能力以提高自身性能。