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2024年05月

  • 05.18 14:01:51
    回答了问题 2024-05-18 14:01:51

    你见过哪些独特的代码注释？

    踩0 评论0
  • 05.18 11:06:34
    回答了问题 2024-05-18 11:06:34

    你遇到过哪些触发NPE的代码场景？

    踩0 评论0
  • 05.18 09:31:21
    发表了文章 2024-05-18 09:31:21

    Julia 复数和有理数

    在 Julia 中，预定义的复数和有理数类型支持数学运算和初等函数。复数形式为 `a+bi`，其中 `a` 是实部，`b` 是虚部，`i` 是虚数单位（等同于 `-1` 的平方根）。全局常量 `im` 表示 `i`。例如，`1+2im` 是一个复数，可以进行加、减、乘、除和幂运算，如 `(1 + 2im)^2 = -3 - 4im`。此外，Julia 提供了方便的语法来处理复数，使得表达式更接近传统数学记法。
  • 05.18 09:30:47
    发表了文章 2024-05-18 09:30:47

    机器精度

    Julia 的 eps 函数用于计算浮点数的机器精度，即两个相邻可表示浮点数之间的差值。例如，eps(Float32) 为 1.1920929f-7，eps(Float64) 为 2.220446049250313e-16。eps(x) 返回 x 和下一个浮点数之间的绝对差，间距随数值大小变化而变化，在接近零时最密。此外，nextfloat 和 prevfloat 函数分别返回给定值的下一个和上一个浮点数，展示了浮点数在二进制表示中的连续性。
  • 05.18 09:30:09
    发表了文章 2024-05-18 09:30:09

    Julia 数组

    Julia 的数组是可变的、类型灵活的数据结构，支持一维至多维。数组索引可使用整数，大小可变。创建一维数组如 `[A, B, C]`，示例：`arr = [1,2,3]` 创建整数数组，或 `arr = [1, "baidu", 2.5, pi]` 创建混合类型数组。指定类型如 `Int64[1,2,3]` 或 `String["Taobao","baidu","GOOGLE"]`。Julia 提供函数处理数组操作，如添加和合并元素。
  • 05.17 08:45:06
    发表了文章 2024-05-17 08:45:06

    Julia 数据类型

    Julia支持基本数学和科学计算，数据类型包括整数和浮点数。字面量表示固定值，如数字和字符串。默认浮点数舍入模式是RoundNearest，即向最近的可表示值靠近，保持最少有效位。示例展示了`BigFloat`舍入，1.51至1.56在指定精度下均舍入为1.5。
  • 05.17 08:44:41
    发表了文章 2024-05-17 08:44:41

    浮点数中的零

    Julia 支持三种浮点类型：Float16（半精度，16比特），Float32（单精度，32比特），和 Float64（双精度，64比特）。浮点数包含正零和负零，虽相等但二进制表示不同，如`bitstring(0.0)`显示正零的位模式，而`bitstring(-0.0)`显示负零的位模式。
  • 05.17 08:44:09
    发表了文章 2024-05-17 08:44:09

    特殊的浮点值

    特殊浮点值包括正负无穷（Inf）和非数字（NaN），在浮点运算中表现出特定行为，如1/Inf=0.0，0/0=NaN。NaN不等于任何值，包括自身，比较操作在NaN上返回假。可以使用typemin和typemax函数获取各浮点类型的最大和最小值。
  • 05.16 09:04:42
    发表了文章 2024-05-16 09:04:42

    Julia 复数和有理数

    在 Julia 中，预定义了复数和有理数类型，支持多种数学运算。复数表示为 `a+bi`，其中 `i` 是虚数单位，`im` 是其全局常量。例如，`1+2im` 是一个复数。可以进行加减乘除和指数运算，如 `(1+2im)*(2-3im)` 结果为 `8+1im`。Julia 也允许直接对复数进行算术操作，如 `(-1+2im)^2` 结果为 `-3-4im`。此外，可以使用数字乘以复数表达式，如 `3(2-5im)^2` 得到 `-63-60im`。
  • 05.16 09:04:13
    发表了文章 2024-05-16 09:04:13

    浮点类型

    Julia 支持 Float16（半精度，16位），Float32（单精度，32位）和 Float64（双精度，64位）浮点类型，还提供复数和有理数支持。浮点数字面量用 `.`, `E` 或 `e` 表示，如 `1.0`, `-1.23`, `1e10` 和 `2.5e-4`. `E` 或 `e` 用于科学记数法，例如 `1.03E+08`。
  • 05.16 09:03:41
    发表了文章 2024-05-16 09:03:41

    Julia 语言环境安装

    Julia语言可在Linux, FreeBSD, macOS, Windows和Android上运行。下载地址：[Julia官网](https://julialang.org/downloads/)或[清华大学镜像](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/julia-releases/bin/).
  • 05.15 10:51:28
    发表了文章 2024-05-15 10:51:28

    元组作为函数参数

    在 Julia 中，函数`testFunc(x, y, z; a=10, b=20, c=30)`接受元组作为关键字参数。示例中，创建元组`options=(b=200, c=300)`，并以`options...`传递给函数。当元组参数在末尾时，如`testFunc(1, 2, 3; options...)`，输出`b=200, c=300`，而`a=10`保持不变。若在元组后指定参数，如`testFunc(1, 2, 3; options..., b=1000_000)`，则`b`的值被覆盖为`1000_000`，输出显示新的`b`值。
  • 05.15 10:50:40
    发表了文章 2024-05-15 10:50:40

    Windows 系统下安装

    安装Windows版Julia：访问[julialang.org/downloads](https://julialang.org/downloads/)下载安装程序。64位Julia适用于64位Windows，32位兼容32/64位系统。运行安装向导，一路点击Next，选中"Add Julia To PATH"选项以添加到系统路径。完成后，即可在终端使用Julia命令。默认安装路径：C:\Users\BAIDU\AppData\Local\Programs\Julia 1.7.2。
  • 05.15 10:49:17
    发表了文章 2024-05-15 10:49:17

    Julia 复数和有理数

    在 Julia 中，预定义的复数和有理数类型支持多种数学运算。复数形式为 `a+bi`，其中 `a` 是实部，`b` 是虚部，`i` 是虚数单位（满足 `i^2 = -1`）。全局常量 `im` 表示 `i`。Julia 提供了如 `real`（获取实部），`imag`（获取虚部），`conj`（获取复共轭），`abs`（获取绝对值）和 `angle`（获取相位角）等函数来操作复数。例如，`abs2(z)` 返回 `z` 的平方绝对值，避免了开平方根。
  • 05.14 11:13:33
    发表了文章 2024-05-14 11:13:33

    机器精度

    Julia 的 eps 函数揭示了浮点数的机器精度，即最小可表示的间隔。对于 Float32，此间隔为 2.0^-23，Float64 为 2.0^-52。eps(x) 返回 x 到其相邻浮点数的距离，间距随数值大小变化，附近零点处最密。nextfloat 和 prevfloat 函数则用于获取浮点数的相邻值。例如，eps(1.0) 等于 eps(Float64)，且二进制表示显示相邻浮点数的差异。
  • 05.14 11:12:57
    发表了文章 2024-05-14 11:12:57

    特殊的浮点值

    在编程中，特殊浮点值包括正无穷 (`Inf`)、负无穷 (`-Inf`) 和非数字 (`NaN`)，它们不对应实数轴上的点。`Inf` 比所有有限浮点数大，`-Inf` 比所有有限浮点数小，`NaN` 与任何值（包括自身）都不相等。例如，除以零可产生这些值：`1/0` 是 `Inf`，`0/0` 是 `NaN`。浮点运算如 `Inf + Inf` 仍为 `Inf`，但 `Inf / Inf` 是 `NaN`。`typemin` 和 `typemax` 函数用于获取各浮点类型的最大和最小值，
  • 05.14 11:12:19
    发表了文章 2024-05-14 11:12:19

    Julia 数据类型

    Julia中的数据类型包括整数、浮点数和字面量。类型转换通过T(x)、convert(T,x)或x % T实现，其中错误转换会抛出InexactError。示例展示了Int8转换，显示了不同类型转换的行为，如舍入和模运算。例如，Int8(127)成功，而Int8(128)和浮点数转换可能失败。round(Int8, x)提供了一种带舍入的转换方式。
  • 05.13 09:20:18
    发表了文章 2024-05-13 09:20:18

    Julia 复数和有理数

    在 Julia 中，预定义了复数和有理数类型，支持多种数学运算和函数。复数形式为 `a+bi`，其中 `a` 是实部，`b` 是虚部，`i` 是虚数单位。全局常量 `im` 表示 `-1` 的平方根。示例中展示了创建复数 `z=1+2im` 及相关操作：`real()` 获取实部，`imag()` 获取虚部，`conj()` 返回共轭，`abs()` 计算绝对值，`abs2()` 计算平方后的绝对值，`angle()` 返回相位角（弧度）。
  • 05.13 09:19:48
    发表了文章 2024-05-13 09:19:48

    0 和 1 的字面量

    Julia支持整数和浮点数等基本数据类型，以及字面量表示法。`zero(x)`和`one(x)`是内置函数，提供x类型对应的0和1的字面量，减少类型转换成本。例如：`zero(Float32)`返回0.0f0，`one(Int32)`返回1。
  • 05.13 09:19:17
    发表了文章 2024-05-13 09:19:17

    元组作为函数参数

    在 Julia 中，示例展示了如何使用元组作为函数参数。定义函数`testFunc`接受位置参数和关键字参数。创建元组`options`后，通过`options...`展开传递给函数。如果关键字参数在元组后，它们会覆盖元组中的值。例如，`testFunc(1, 2, 3; b=1000_000, options...)`保持`b`的值为1000000，而`testFunc(1, 2, 3; options..., b=1000_000)`则覆盖元组中的`b`，输出显示了参数的相应值。
  • 05.12 19:37:01
    回答了问题 2024-05-12 19:37:01

    在JS编程中有哪些常见的编程“套路”或习惯？

    踩0 评论0
  • 05.12 17:47:19
    回答了问题 2024-05-12 17:47:19

    如何让系统具备良好的扩展性？

    踩0 评论0
  • 05.12 08:46:39
    发表了文章 2024-05-12 08:46:39

    Julia 数据类型

    Julia 中的数据类型包括整数、浮点数和字面量。类型转换允许变量在不同数据类型间转换，如使用 `T(x)` 或 `convert(T,x)` 将值转换为类型 T。当 T 为浮点数，转换可能涉及舍入；若 T 为整数，超出范围则抛出 `InexactError`。此外，`x % T` 用于整数转换，确保结果等同于 x 对 2^n 取模，n 为 T 的位数。
  • 05.12 08:46:14
    发表了文章 2024-05-12 08:46:14

    机器精度

    Julia 的 `eps` 函数用于计算浮点数的机器精度，即相邻可表示浮点数间的距离。例如，`eps(Float32)` 是 1.1920929f-7，`eps(Float64)` 是 2.220446049250313e-16。`eps(x)` 返回 `x` 与下一个浮点数的差值。`nextfloat` 和 `prevfloat` 函数则分别返回大于和小于给定值的相邻浮点数。浮点间距在数轴上非均匀分布，越接近零越密集。
  • 05.12 08:45:39
    发表了文章 2024-05-12 08:45:39

    Julia 复数和有理数

    在 Julia 中，预定义的复数和有理数类型支持数学运算。复数形式为 `a+bi`，其中 `i` 是虚数单位，`im` 是其全局常量。例如，`1+2im` 表示一个复数。可以进行加减乘除和幂运算，如 `(1+2im)*(2-3im)`，并支持指数为复数的情况。同样，有理数通过分数形式表示，提供方便的算术操作。
  • 05.11 12:21:45
    发表了文章 2024-05-11 12:21:45

    Julia 复数和有理数

    在 Julia 中，预定义了复数和有理数类型，支持多种数学运算。复数形式为 `a+bi`，`im` 表示虚数单位。例如，`1+2im` 是一个复数，可以通过算术运算进行操作，如 `(1+2im)*(2-3im)` 结果为 `8 + 1im`。Julia 还支持复数的指数和乘法运算，以及与有理数的交互。
  • 05.11 12:21:06
    发表了文章 2024-05-11 12:21:06

    Julia 数据类型

    Julia 中的数据类型涵盖整数和浮点数，以及字面量如字符串。类型转换通过`T(x)`或`convert(T,x)`实现，将值从一种数据类型转为另一种。数值转换时，若转换至浮点数，结果是最接近的可表示值；转换至整数时，不精确转换会导致`InexactError`异常。
  • 05.11 12:20:42
    发表了文章 2024-05-11 12:20:42

    Julia 数据类型

    Julia数据类型包括整数、浮点数，它们都属于字面量。默认浮点数舍入模式是RoundNearest，确保最接近的可表示值。例如，`BigFloat`示例展示了即使在指定精度（如2位）下，小数点后第三位的数不同，结果仍会被舍入到1.5。
  • 05.10 09:39:28
    发表了文章 2024-05-10 09:39:28

    Windows 系统下安装

    在Windows上安装Julia，从官网下载安装程序。32位版本兼容32/64位系统，但64位仅用于64位Windows。运行安装向导，简单点击Next，建议选中添加到PATH选项。完成后，Julia将可在终端使用，默认路径如C:\Users\BAIDU\AppData\Local\Programs\Julia 1.7.2。
  • 05.10 09:39:03
    发表了文章 2024-05-10 09:39:03

    浮点类型

    Julia 支持 Float16 (半精度, 16 位), Float32 (单精度, 32 位), 和 Float64 (双精度, 64 位) 浮点类型，以及复数和有理数。浮点字面量可写作 `1.0`, `.5`, `-1.23`, `1e10` 或 `2.5e-4`，使用 E 表示科学记数法，如 `1.03E+08`。
  • 05.10 09:38:29
    发表了文章 2024-05-10 09:38:29

    Julia 交互式命令窗口

    启动 Julia 交互式环境，输入 `julia`，显示版本信息后进入 `julia>` 提示符。使用 `exit()` 或者按 CTRL-D 退出。要运行 `.jl` 文件，如 `baidu_test.jl`（包含打印 "Hello World!"、"baidu" 和 2 的语句），执行 `julia baidu_test.jl`。
  • 05.09 09:41:59
    发表了文章 2024-05-09 09:41:59

    Julia 数据类型

    Julia支持基本数学类型如整数和浮点数，以及字面量如字符串。浮点数舍入遵循RoundNearest策略，即逼近最接近的可表示值。示例展示了`BigFloat`舍入：1.51056、1.55056和1.56056均舍入到1.5。
  • 05.09 09:40:53
    发表了文章 2024-05-09 09:40:53

    机器精度

    Julia 的 `eps` 函数用于计算浮点数的机器精度，即最小可表示的正差距。例如，`eps(Float32)` 是 `1.1920929f-7`，而 `eps(Float64)` 是 `2.220446049250313e-16`。`eps(x)` 返回 `x` 与下一个浮点数的差值，`nextfloat` 和 `prevfloat` 函数则返回 `x` 之后或之前的浮点数。浮点间距在数值大小变化，靠近零时更密，远离零时变稀疏。
  • 05.09 09:40:17
    发表了文章 2024-05-09 09:40:17

    特殊的浮点值

    特殊浮点值包括正负无穷(Inf)和非数字(NaN)，它们在浮点运算中代表超越常规数值的边界。例如，除以零可得Inf或NaN，且NaN不等于任何值，包括自身。可以使用`typemin`和`typemax`函数获取各种浮点类型的最小和最大值，如`(typemin(Float16), typemax(Float16))`返回`(-Inf16, Inf16)`。
  • 05.08 09:56:55
    发表了文章 2024-05-08 09:56:55

    Julia 复数和有理数

    Julia 支持复数和有理数，提供预定义类型及标准数学运算。复数形式为 `a+bi`，`im` 代表虚数单位 i。示例展示了 `sqrt`, `cos`, `exp`, `sinh` 在复数上的应用，体现出复数运算的特性。注意，这些函数对实数和复数的操作会返回相应类型的值。
  • 05.08 09:56:05
    发表了文章 2024-05-08 09:56:05

    Julia 复数和有理数

    Julia 支持复数和有理数，提供预定义类型及数学运算。复数形式为 `a+bi`，其中 `a` 是实部，`b` 是虚部，`i` 是虚数单位。全局常量 `im` 表示 `-1` 的平方根。示例中，`z = 1 + 2im` 是一个复数，`real()` 和 `imag()` 分别获取实部和虚部，`conj()` 得到复共轭，`abs()` 和 `abs2()` 计算绝对值和平方后的绝对值，而 `angle()` 返回相位角。`abs2` 避免了开平方根，提高效率。
  • 05.08 09:54:57
    发表了文章 2024-05-08 09:54:57

    Julia 复数和有理数

    Julia 支持复数和有理数，扩展了实数系统。复数形如 `a+bi`，其中 `a` 是实部，`b` 是虚部，`i` 是虚数单位。全局常量 `im` 表示 `-1` 的平方根。类型提升允许不同类型的复数运算，如加减乘除。例如：`(2 + 3im) / 2` 结果为 `1.0 + 1.5im`。注意，乘法优先级高于除法，如 `3/4im` 等于 `-(3/4*im)`。
  • 05.07 08:59:18
    发表了文章 2024-05-07 08:59:18

    Julia 复数和有理数

    在 Julia 中，预定义了复数和有理数类型，支持标准数学运算和初等函数。复数形式为 `a+bi`，其中 `a` 是实部，`b` 是虚部，`i` 是虚数单位。全局常量 `im` 表示 `-1` 的平方根，简化了复数表示，如 `1+2im`。Julia 支持复数的加、减、乘、除及幂运算，例如 `(1+2im)^2.5` 结果为 `-3 - 4im`。此外，复数可以与其他数值字面量相乘，如 `3(2 - 5im)^2` 得到 `-63 - 60im`。
  • 05.07 08:58:38
    发表了文章 2024-05-07 08:58:38

    Julia 数据类型

    Julia 中的数据类型包括整数、浮点数和字符串等字面量。类型转换通过 T(x) 或 convert(T,x) 实现，其中转换至整数类型可能抛出 InexactError。另外两种转换方式是 x % T 和舍入函数，如 round(Int,x)。示例展示了不同类型转换的结果，包括成功和失败的情况。
  • 05.07 08:57:59
    发表了文章 2024-05-07 08:57:59

    Julia 数据类型

    Julia中的数据类型包括整数和浮点数，它们是数学和科学计算的基础。字面量用于表示源代码中的固定值，如数字和字符串。类型转换在Julia中至关重要，提供了两种主要方法：使用`T(x)`或`convert(T,x)`将值转换为类型T，可能涉及舍入到最近的可表示值，或者使用`x % T`对整数进行转换，确保结果与x对2^n取模相同，其中n是T的位数。当转换不精确时，可能会引发`InexactError`。
  • 05.06 08:58:51
    发表了文章 2024-05-06 08:58:51

    Julia 数据类型

    Julia 中的数据类型包括整数和浮点数，以及字面量表示固定值。类型转换涉及将变量从一种类型转为另一类型，如`convert(T, x)`将`x`强制转换为`T`类型。数值转换可能涉及舍入误差或引发`InexactError`，特别是当浮点数转整数且超出其表示范围时。
  • 05.06 08:57:58
    发表了文章 2024-05-06 08:57:58

    0 和 1 的字面量

    Julia 支持整数和浮点数数据类型，以及字面量表示固定值。`zero(x)` 和 `one(x)` 函数提供类型安全的字面量，返回x类型对应的0和1。示例：`zero(Float32)` 是 `0.0f0`, `zero(1.0)` 是 `0.0`, `one(Int32)` 是 `1`, `one(BigFloat)` 是 `1.0`，减少类型转换成本。
  • 05.06 08:56:53
    发表了文章 2024-05-06 08:56:53

    舍入模式

    Julia支持基本数据类型如整数和浮点数，以及字面量表示固定值。默认浮点数舍入模式是RoundNearest，确保值靠近并简化为最少有效位。例如，`BigFloat`示例显示舍入到最接近的可表示数：1.5是1.510564889、1.550564889和1.560564889的共同近似值。
  • 05.05 21:04:26
    回答了问题 2024-05-05 21:04:26

    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？

    踩0 评论0
  • 05.05 20:41:57
    回答了问题 2024-05-05 20:41:57

    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？

    踩0 评论0
  • 05.05 09:55:33
    发表了文章 2024-05-05 09:55:33

    机器精度

    Julia 的 eps 函数揭示了浮点数的机器精度，即相邻可表示浮点数间的最小距离。例如，eps(Float32) 是 2.0^-23，eps(Float64) 是 2.0^-52。此距离不是常数，它随着数值大小变化：小数值间距小，大数值间距大。eps(x) 返回 x 到下一个浮点数的差值，nextfloat 和 prevfloat 函数则返回给定值的相邻浮点数。示例展示了浮点数二进制表示的相邻性。
  • 05.05 09:26:36
    发表了文章 2024-05-05 09:26:36

    机器精度

    Julia 的 eps 函数用于计算浮点数的机器精度，即相邻可表示浮点数间的距离。例如，eps(Float32) 为 2.0^-23，eps(Float64) 为 2.0^-52。eps(x) 可返回 x 与下一个浮点数的差值，且 nextfloat 和 prevfloat 函数分别返回大于或小于给定值的相邻浮点数。浮点数的间距在数值变化时并非恒定，靠近零时更密集，远离零时指数级减小。
  • 05.05 09:26:02
    发表了文章 2024-05-05 09:26:02

    特殊的浮点值

    特殊浮点值包括正无穷(`Inf`)、负无穷(`-Inf`)和非数字(`NaN`)，它们在数学运算中代表超越实数轴的概念。例如，任何数除以零得`Inf`，而`0/0`为`NaN`。`NaN`不等于自身，比较操作在`NaN`上返回假。可以使用`typemin`和`typemax`函数获取各浮点类型的最大最小值，如`(typemin(Float16), typemax(Float16))`返回`(-Inf16, Inf16)`。
  • 05.05 09:25:31
    发表了文章 2024-05-05 09:25:31

    浮点数中的零

    Julia 支持三种浮点类型：Half（16位），Single（32位）和 Double（64位）精度。浮点数包含正零和负零，二者相等但二进制表示不同，如`bitstring`所示：0.0为全零位，而-0.0仅最高位为1。
  • 05.04 09:16:22
    发表了文章 2024-05-04 09:16:22

    浮点类型

    Julia 支持 Float16, Float32 和 Float64 浮点类型，以及复数和有理数。浮点字面量可使用 E 表示科学记数法，如 `1.03E+08`。还有十六进制浮点数表示（仅限 Float64），如 `0x1p0`。半精度 Float16 是通过软件模拟的 Float32。下划线 `_` 作为数字分隔符，如 `10_000`。
  • 发表了文章 2024-05-18

    Julia 数组

  • 发表了文章 2024-05-18

    Julia 复数和有理数

  • 发表了文章 2024-05-18

    机器精度

  • 发表了文章 2024-05-17

    特殊的浮点值

  • 发表了文章 2024-05-17

    Julia 数据类型

  • 发表了文章 2024-05-17

    浮点数中的零

  • 发表了文章 2024-05-16

    Julia 复数和有理数

  • 发表了文章 2024-05-16

    浮点类型

  • 发表了文章 2024-05-16

    Julia 语言环境安装

  • 发表了文章 2024-05-15

    Windows 系统下安装

  • 发表了文章 2024-05-15

    机器精度

  • 发表了文章 2024-05-15

    Julia 数据类型

  • 发表了文章 2024-05-15

    特殊的浮点值

  • 发表了文章 2024-05-15

    元组作为函数参数

  • 发表了文章 2024-05-15

    0 和 1 的字面量

  • 发表了文章 2024-05-15

    元组作为函数参数

  • 发表了文章 2024-05-15

    机器精度

  • 发表了文章 2024-05-15

    Julia 数据类型

  • 发表了文章 2024-05-15

    Julia 复数和有理数

  • 发表了文章 2024-05-15

    Julia 复数和有理数

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  • 回答了问题 2024-05-18

    你见过哪些独特的代码注释？

    代码只能这样写，出错别找我

    image.png

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  • 回答了问题 2024-05-18

    你遇到过哪些触发NPE的代码场景？

    你遇到过哪些触发NPE的代码场景？

    识别NPE场景

    使用静态分析工具：使用如IntelliJ IDEA静态代码分析工具来自动检测潜在的NPE。

    审查代码：涉及对象引用的地方，多加检查。

    处理NPE：

    添加空值检查：在访问对象的成员或方法之前，先检查该对象是否为null。

    编写健壮的代码和单元测试：通过编写健壮的代码和进行充分的单元测试，提高系统的稳定性。

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  • 回答了问题 2024-05-12

    在JS编程中有哪些常见的编程“套路”或习惯？

    在JS编程中有哪些常见的编程“套路”或习惯？

    遵循编码风格指南，如Airbnb的JavaScript风格，保持代码一致性。编写纯函数，减少副作用。模块化代码，提高可重用性和维护性。避免全局变量，防止命名冲突和意外行为。使用try/catch或Promise处理错误，增强程序健壮性。写清晰的注释和文档，解释代码逻辑。定期进行代码审查，提升代码质量。

    遵循编码风格指南：选择一个编码风格指南并坚持使用，如Airbnb的JavaScript风格指南，这有助于保持代码的一致性和整洁性。

    函数纯化：尽量编写纯函数，这些函数不改变外部状态，只依赖于输入参数，并且对于相同的输入总是返回相同的输出。

    模块化：将代码分解成小的、可重用的模块或函数，这样可以使代码更加模块化，便于测试和维护。

    避免全局变量：尽量减少全局变量的使用，以避免潜在的命名冲突和不可预测的行为。

    错误处理：使用try/catch语句或Promise链来处理异步代码中的错误，确保程序的健壮性。

    注释和文档：编写清晰的注释和文档，说明代码的目的和功能，特别是对于复杂的逻辑和算法。

    代码审查：定期进行代码审查，以发现潜在的问题和改进代码质量。

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  • 回答了问题 2024-05-12

    如何让系统具备良好的扩展性？

    如何让系统具备良好的扩展性？

    采用模块化设计降低耦合度，各模块专注特定功能，便于功能增删与代码复用。强调接口设计，确保模块间通信统一可靠。通过微服务架构，系统拆分为小型自治服务，实现独立部署、水平扩展和故障隔离，以增强系统灵活性和迭代速度。

    注重模块化的设计： 将系统拆分成多个独立的模块，每个模块负责一个特定的功能或业务逻辑，模块化的设计可以降低模块之间的耦合度，方便新增、修改或删除功能，同时也提高了代码的复用性。

    重视接口设计：为每个模块定义清晰的接口，规定输入参数和输出结果的格式，确保模块之间的通信和交互是统一和可靠。

    微服务架构：将大型系统进一步拆分为一系列小型、自治的微服务。微服务架构支持独立部署、水平扩展和故障隔离，有利于系统的灵活扩展和快速迭代。

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  • 回答了问题 2024-05-05

    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？

    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？

    事件驱动架构在云时代盛行，因其适应分布式系统需求，提供实时灵活性，实现解耦与扩展性，并促进数据驱动决策。它通过事件协调分布式组件，响应快速变化的业务环境，降低依赖，简化维护。此外，事件驱动优化资源使用，提高效率，擅长处理高并发，确保系统稳定性和性能。

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  • 回答了问题 2024-05-05

    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？

    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？

    程序员技能飞跃的关键包括：精通网络编程与协议（如TCP/IP、HTTP），理解性能优化和调试（JVM、GC调优），持续学习与实践（参与开源项目，技术交流），深入掌握面向对象编程（Java API，集合，多线程），以及丰富的Java Web开发经验（JSP、Servlet、MVC架构）。这些是提升软件质量，确保用户体验并保持竞争力的核心要素。

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  • 回答了问题 2024-04-22

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

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

    弹性扩展：根据实际需求自动扩展和缩减计算资源，确保任务可以快速响应，并且减少了资源的浪费。

    无需管理基础设施：开发者可以将注意力集中在业务逻辑的实现上，而无需关心底层的基础设施。

    付费方式灵活：Serverless架构通常采用按使用量计费的方式，开发者只需根据实际使用的资源和计算时间来支付费用，避免了预留资源带来的浪费，可以有效降低成本。

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  • 回答了问题 2024-04-22

    如何处理线程死循环？

    如何处理线程死循环？

    处理线程死循环关键在于定位和预防：使用性能分析工具监控线程行为与资源使用，通过日志记录循环起点和终点以诊断死循环，以及为可能引发死循环的操作设定超时限制，超过时间则自动终止。

    线程死循环是一个常见的问题，会导致系统资源的浪费和性能的下降。

    精准定位线程死循环

    利用性能分析工具来监控线程的行为和系统资源的使用情况有助于发现线程运行并指示出死循环的位置。

    在代码中添加适当的日志记录，特别是在循环的开始和结束位置，通过分析日志可以观察到线程是否在某个点停止前进。

    对于可能发生死循环的操作，设置超时限制。如果操作超过预定时间仍未完成，则自动终止。

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  • 回答了问题 2024-04-09

    如何写出更优雅的并行程序？

    如何写出更优雅的并行程序？

    任务分解：将大问题分解成可以独立执行的小任务减少任务间的相互依赖。

    合适的并行模型：共享内存模型、分布式内存模型、数据并行模型、任务并行模型等。

    使用成熟的并行库和框架： OpenMP、MPI、TBB等，提供了许多并行编程的基本构建块。

    避免不必要的复杂性：不为了并行而并行，经过严格的审核。

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  • 回答了问题 2024-04-09

    你认为一个优秀的技术PM应该具备什么样的能力？

    你认为一个优秀的技术PM应该具备什么样的能力？

    技术能力：作为技术PM，需要具备扎实的技术背景和广泛的技术知识。

    项目管理知识：需要掌握项目管理的知识，熟悉项目的各个阶段和流程，能够有效地规划、执行和控制项目。

    沟通能力：良好的沟通能力可以与开发团队、产品经理、设计师进行有效地协调沟通。

    学习能力：技术领域更新迭代非常快，作为技术PM需要不断跟进最新的技术趋势和发展。

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  • 回答了问题 2024-04-07

    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？

    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？

    通义千问此次升级，将长文档处理功能免费开放至1000万字，成为全球文档处理容量第一的AI应用。
    大幅提高阅读和理解长文档的效率，如研报、财报、论文等，节省时间和精力。
    帮助学生学习和研究，如快速阅读文献资料，整理笔记等。

    值得期待的功能:
    多语言文档处理能力：支持多种语言的文档处理，满足不同语言用户的需求。
    语义分析能力：更加深入地理解文档内容，提供更精准的分析结果。

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  • 回答了问题 2024-04-06

    你的数据存储首选网盘还是NAS？

    你的数据存储首选网盘还是NAS？

    我的数据存储首选网盘。网盘能够随时随地通过互联网访问数据，无需本地设备，支持多种设备（电脑、手机、平板等）同步也自动备份确保最新版本的数据安全保存。轻松实现文件分享与协作，支持权限设置，适合团队合作。

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  • 回答了问题 2024-04-01

    程序员为什么不能一次性写好，需要一直改Bug？

    程序员为什么不能一次性写好，需要一直改Bug？

    需求变更：软件开发中，客户需求发生变化。导致原有的设计或代码需要调整，适应新的需求。在这一过程中需求不断变化，代码不断更迭。

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  • 回答了问题 2024-03-31

    让 AI 写代码，能做出什么样的项目？

    image.png
    image.png
    通义灵码的理解力不错，还能自动识别我注释掉的键值对自动补全。

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  • 回答了问题 2024-03-30

    人工智能大模型如何引领智能时代的革命？

    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？

    大模型极大地提升了我们与机器沟通的自然性和智能化程度，与机器的交互更加流畅、自然和个性化，为我们的生活和工作带来了极大的便利。

    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？

    为了大模型，云计算提供了强大的计算资源，大模型对计算资源的巨大需求催生了专用硬件的发展，此类硬件专门优化了机器学习任务的处理速度和效率。

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  • 回答了问题 2024-03-27

    你体验过让大模型自己写代码、跑代码吗？

    你用体验过用通义千问自己写代码、跑代码吗？体验如何？

    通义千问体验方面很好，在解决常见编程问题或学习新语言特性时，能够提供便捷的帮助。

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  • 回答了问题 2024-03-27

    如何优雅的进行入参数据校验？

    在哪些场景下，你会进行入参数据校验的呢？

    表单提交：在用户通过HTML表单提交数据时，需要对表单字段进行验证，确保数据格式正确、完整无遗漏，如邮箱地址的有效性、密码强度、必填项是否为空等。

    如何优雅的进行入参数据校验？你有哪些处理方式？

    使用自定义的验证函数，根据具体需求编写逻辑来校验数据，例如校验密码复杂度、用户名是否已被占用等。

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  • 回答了问题 2024-03-26

    如何看待Linux桌面操作系统的火速增长？

    使用过Linux桌面操作系统吗？你认为Linux系统有什么优势？

    开源、安全、系统稳定、可靠、兼容性强

    对于Linux桌面操作系统份额的火速增长你怎么看呢？

    随着开源文化的普及和技术的发展更多的用户和组织认识到Linux的价值。随着云计算和容器化技术的兴起，Linux作为这些技术的基础平台，其使用率自然增加。

    你认为未来Linux会主导桌面操作系统吗？

    Linux有可能在未来获得更大的市场份额，但“主导”市场将是一个长期且复杂的过程，需要跨越技术和市场上的多个挑战，完成更多的积累。

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  • 回答了问题 2024-03-20

    开发者，你在云上建设过怎样的世界？

    本次活动提供的五大场景中你最感兴趣的是哪个，为什么？

    最感兴趣的是体验Polar DB MySQL版Serverless的极致弹性。

    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？

    利用云服务搭建各种应用，包括网站、移动应用、数据分析平台等。这些应用带来了灵活性和成本效益。通过云服务，根据业务需求调整资源配置，快速响应流量变化，降低硬件和维护成本。

    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？

    性能优化：在云上部署应用时通过优化应用架构、调整资源配置等手段，提升了应用的性能和响应速度。

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  • 回答了问题 2024-03-18

    Agent一路狂飙，未来在哪？

    如何看待Agent的“成本效益比”？

    成本效益比是一个重要的衡量指标，可以帮助评估Agent在实际应用中的价值和可行性。在人工智能领域，效益比涉及多个方面，如算力、人力、时间成本等。Agent的计算能力和智能化水平近年来得到了显著提高，有助于降低其在实际应用中的成本。

    你对未来Agent的发展趋势有哪些见解和期待？

    更加智能化：Agent将变得更加智能，能够更好地理解和处理人类的语言、意图。
    更加协作化：Agent将能够与其他Agent以及人类协作，共同完成复杂的任务。
    更加安全可靠：Agent将变得更加安全可靠，能够更好地保护用户的隐私和数据安全。

    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？

    一是技术难度，即让Agent具备更强的智能化和个性化能力，需要大量的研发和技术支持。

    二是市场认可，即让用户真正认可和信赖Agent的能力。

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