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阿里云技能认证
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2024年01月
2023年12月
2023年11月
从企业角度来看,AI面试可以节省初次筛选的人力投入,降低了企业成本;另外AI面试相对于人工面试来说,AI面试根据单纯的工作能力判定更公平,没有偏见;但缺少了人与人之间的沟通,公司招聘的是员工,除了能力,也会从其他沟通交流中判断应聘者是否适合。
个人觉得公司不能完全依靠AI面试来进行初筛选,单纯的AI面试也显得不是太尊重面试者。
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。可能发生在有数组越界、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场景。
在代码审查和调试时,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;
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
(空指针异常(NullPointerException)意思是指java中的异常类。当应用程序试图在需要对象的地方使用null时,抛出该异常。)。使用assert
语句来检查引用是否为null,以确保代码的正确性。
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。对自己编写的代码进行测试;
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。
在编写代码时,可以适当加入一些幽默和轻松的元素,让代码更加有趣和易读。这不仅可以提高开发者的积极性,还可以促进团队成员之间的交流和合作。
模块化 现在一般使用webpack vite
使用ES6+特性,编写更简洁、更易于理解的代码。
使用事件委托来减少事件监听器的数量,提高性能。
遵循ESLint、Prettier等代码规范工具,确保代码风格的一致性。
为代码添加注释,解释复杂逻辑和关键代码的作用。
Promise/async/await 使用优雅的方式来处理 JavaScript 中的异步操作,避免“回调地狱”。
利用高阶函数、纯函数、柯里化等技法,实现逻辑抽象、减少副作用。
适时运用设计模式,如单例、工厂、策略等,使用算法优化代码。
在系统设计之初就考虑可扩展性是非常重要的,为了后期便于扩展,所以一般在设计之初就要考虑,不然后期可能要大规模重构。
以下是一些融入可扩展性的理念和技术手段:
将系统划分为各个独立的模块,每个模块只负责一个特定的功能。降低模块之间的耦合度,方便后续对某个模块进行扩展或替换。
负载均衡是一种分布式系统的技术,可以将请求分发到多个服务器上,从而实现系统的性能扩展性。负载均衡的核心原理是通过算法将请求分配到不同的服务器上,从而实现系统的负载均衡。
利用云原生技术。容器化(如Docker)、服务网格、Serverless等云原生工具,让资源调度、弹性伸缩、故障恢复等工作变得自动化、智能化,简化扩展过程,降低运维成本。
统一的数据交换格式、API设计规范以及服务间通信协议,确保各部分之间无缝对接,使得新功能或新服务能快速融入现有系统。
使用感受:
通义灵码能够中文生成想要的代码或问题答案,帮助工程师们快速生成重复性的代码片段或编码的大致实例;虽然不一定完全正确,但可以参考。
遇到知识点或一些专业术语也能得到解答。
事件驱动架构再次流行的原因在于它的适应性和灵活性,与当今数字化转型的需求相契合。
事件驱动架构能够实时地捕获和处理各种类型的事件,从而满足了用户对实时性的需求。通过事件驱动架构,我们能够及时地响应用户的操作,实时地更新数据,并通过实时分析来做出智能决策;
并且,事件驱动架构通过将系统解耦,使得各个组件之间能够独立地响应和处理事件,从而提高了系统的灵活性和可伸缩性。采用事件驱动架构,可将系统拆分成多个微服务,每个微服务都能够独立地处理特定类型的事件,这样一来,即使某个微服务出现故障,也不会影响整个系统的运行。
事件驱动架构具有良好的适应性和灵活性,能够实现系统的解耦、实时响应和高可伸缩性,同时也能够与新兴技术相结合。
要精准定位并妥善处理线程死循环问题,以及在编码阶段规避潜在风险,可以采取以下策略:
通过仔细审查代码逻辑,检查是否存在可能导致死循环的逻辑错误或竞争条件,及时发现并修复潜在问题。编写测试用例,进行压力测试,验证是否有问题。也可以借助代码分析工具来进行检验。
在多线程编程中,合理设计和使用同步机制可以有效地避免线程死循环问题。使用锁、信号量、条件变量等同步原语,避免多个线程之间的竞争和冲突,降低出现死锁或竞争条件的可能性。
在代码中实现一些条件来判断何时停止线程的执行。在编写代码时要考虑到循环何时应该结束。使用标志位或者其他条件来控制循环何时结束。一旦满足停止条件,线程就会退出循环,然后线程自然终止。
在涉及到等待某个条件满足的情况下,可以设置超时机制,避免线程永久阻塞或死循环。通过在等待条件的地方设置超时时间,并在超时后执行相应的处理逻辑,可以及时发现并处理潜在的死循环问题。
在保证程序正确性的前提下,实现优雅的并行程序是一个非常有挑战性的工作。与你使用的编程语言关系不大,更多的是考验开发思维和开发经验。
1.首先,要分析任务之间的依赖关系和数据流动,通过合适的任务分解和调度策略,确保并行执行的任务之间互不干扰且数据同步有效。合理地调度任务,以确保各个任务能够公平地获得 CPU 资源。可以使用线程池、任务队列等技术来实现任务调度。
2.在并行程序中,多个线程可能会同时访问共享的数据。为了避免数据竞争和一致性问题,需要使用适当的同步机制来保护共享数据。如锁、原子操作、信号量等,确保共享资源的安全访问,避免出现竞态条件和死锁。
3.选择合适的并行模型和框架,如消息传递、共享内存等,以及合理的资源分配策略,能够充分利用计算资源并减少资源竞争。在编写并行程序时,注意性能优化。例如,可以使用数据结构和算法来提高程序的性能,或者使用多线程技术来提高程序的并发性。
4.通过严格的测试和调试,确保程序正确性和稳定性,结合性能分析结果,改进并行程序的效率和性能。
一个优秀的技术产品经理需要综合运用技术、项目管理、沟通、领导力等多方面的能力。
1.深厚的技术功底:对所涉及的技术领域有深入的理解。了解相关技术架构、编程语言、数据库等方面的知识。能与开发团队进行有效沟通,分析理解需求,优化改进代码,同时能够参与技术决策,提出合理的技术方案。解决开发团队遇到的难点、通点。
2.持续学习和成长:技术领域不断发展变化,作为技术产品经理,需要保持对新技术和行业趋势的敏感性,不断学习和提升自己的技能和专业知识。
3.卓越的项目管理技能:制定清晰的项目计划、有效的风险管理、资源调配、进度跟踪等。把控开发团队的开发进度,按时完成交付项目。
4.出色的沟通能力:技术产品经理需要与各种利益相关者进行有效的沟通,包括开发团队、产品团队、客户、高层管理等。清晰、准确地表达自己的想法和需求,同时倾听并理解他人的观点,并提出自己专业的意见。
5.客户导向:理解客户需求、关注用户体验,并确保产品能够满足客户期望。
技术产品经理不仅需要有深厚的技术功底,还需要有良好的沟通能力,同时具备以用户为导向的思维和创新思维。
通义千问向所有用户免费开放了可以处理长达1000万字的文档能力,这大大超过了之前某些竞品。极大地提升用户处理大规模文档的效率。对于长篇报告、法律文件、学术论文、历史文献等超长文档,通义千问能够一次性完成分析和处理,大大提高工作效率。
通义千问的长文档处理功能将能够自动提取文档中的关键信息,并生成简洁明了的摘要或报告,帮助用户更好地理解和利用这些信息。企业可以利用通义千问来处理和分析大量的市场调研报告,以便更准确地了解市场需求和竞争态势;组织也可以利用它来处理会议记录、项目报告等文件,以便更好地跟踪和管理项目进度。
NAS的优势
稳定的数据备份。NAS提供的备份功能可以在设备损坏或系统重装时保护用户的数据不丢失。
功能专一,运行稳定。专为网络存储设计,NAS通常具有较长的运行时间和较少的错误。
NAS支持高速的数据传输,特别是对于局域网内的设备,传输速度通常比网盘更快。
NAS设备可以通过添加硬盘等方式轻松扩展存储容量,满足未来数据增长的需求。
通过局域网,NAS使得文件和数据的共享变得简单,省去了使用外部存储设备进行文件传输的麻烦。
网盘的优势
网盘提供了即开即用的服务,只需注册账户即可开始使用。
文件分享方便。
数据存储在云端,不受本地硬件限制,可以通过互联网在任何地点、任何设备上访问。
网盘通常提供数据备份服务,防止数据丢失。
日常情况下没有特殊要求,还是习惯使用网盘。
AMD 实例是一种基于 AMD 处理器的云服务器,具有出色的性能和能效;运算能力强大而被广泛采用,可以显著提升大规模并行计算任务的执行效率,除了游戏服务器之外,AMD 实例还可以应用在各种场景中;
曾用 AMD 实例来处理大量的数据,进行数据挖掘和分析。通过AMD 实例的多核处理能力和高速缓存来加速数据处理过程,使得我们能够更快地处理数据,并得到准确的结果。
AMD潜在有趣应用场景或使用空间:
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)内容创作:AMD实例可以提供出色的图形渲染能力。通过结合AMD的GPU和专门的VR设备,用户可以沉浸在高度逼真的虚拟环境中,体验身临其境的感觉。这种应用可以用于游戏、教育、培训等多个领域,为用户提供全新的交互体验。
云游戏:随着云游戏市场的扩大,AMD实例可以用于搭建云端游戏服务器,利用其图形处理能力(如果配备GPU的话)来支持复杂的3D游戏渲染和实时多人游戏的物理运算。
媒体处理:利用AMD的GPU加速技术,可以实现对高清视频、音频的快速编解码和实时处理。这对于视频编辑、流媒体传输等应用来说具有重要意义,可以大大提高处理速度和效率。
OLAP是英文Online Analytical Processing的缩写,中文称为联机分析处理。它是一种基于多维数据模型的分析处理技术,用于从不同的角度进行数据挖掘和分析,以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势;OLAP技术通常涉及到预计算、缓存和查询优化等方面的技术,将大量的数据按照多个维度进行组织和展示,并提供灵活的查询和聚合功能,以用于支持决策制定、业务分析和报告生成等应用场景。
OLAP可以在秒级别内查询数千万、甚至数亿条记录,并支持多维度聚合、钻取、切片和切块等功能。因此,OLAP技术在商业智能(BI)和大数据分析领域得到了广泛的应用。
OLTP是联机事务处理(Online Transaction Processing)的英文缩写,它是一种用于管理业务交易的数据库技术。OLTP系统通常支持高并发的数据插入、更新、删除和查询操作,以保证业务的实时性和准确性。
OLTP系统的主要目标是对业务数据进行快速的增删改查操作。因此,OLTP系统具有高度的可用性、事务性和数据完整性等特性,以满足业务处理的要求,具有良好的性能和扩展性,
特性 | OLAP | OLTP |
---|---|---|
主要使用场景 | 数据分析、决策支持 | 业务交易处理 |
涉及数据量 | 大规模数据(TB或PB级别) | 中等规模数据(GB或TB级别) |
事务和数据完整性 | 不涉及事务,侧重于数据的一致性和准确性 | 需要严格的事务控制和ACID特性,以保证数据的一致性和可靠性 |
功能使用需求 | 多维度查询、聚合、切片、钻取等 | 插入、更新、删除、查询等基本业务操作 |
并发要求 | 读写比较平均,相对较低的并发请求 | 高并发的数据插入、更新、删除和查询操作 |
技术实现方案 | 基于多维度数据模型的处理引擎(如Kylin、Palo等) | 关系型数据库管理系统(RDBMS)(如MySQL、Oracle等) |
OLAP系统有助于深入分析大量的历史数据,而OLTP系统则可确保实时操作的快速和可靠。
在实际中,企业通常会在其数据处理生态系统中同时部署OLAP和OLTP的组合。这种混合方法使他们能够高效地管理操作数据,同时从历史数据中获取有价值的数据。
使用的体验感基本上还不错,不过有的问题回答很慢。
人机交互革命:借助于深度学习和自然语言处理技术的进步,大模型如GPT-3等可以理解和生成自然语言。自然语言处理方面的突破使得机器能够更好地理解和生成人类语言,进而支持更加流畅和真实的人机对话体验。可以捕捉到上下文的细微差别,从而提供更准确的回答和服务。
计算范式革命:大模型的出现对现有计算模式产生了深远影响,为了应对大模型的计算需求,新型AI芯片和异构计算架构应运而生,包括专门为高效运行大模型而优化的专用处理器和内存系统,旨在降低延迟、提高吞吐量和能效比。
稳定性和高效性:Linux 是由 Unix 发展而来,因此 Linux 与 Unix 有许多相似之处,不只是用户接口和操作方式,Linux 还继承了 Unix 卓越的稳定性和高效性。对于使用 Linux 作为操作系统的服务器,连续运行一年不宕机是相当平常的事情。
安全性及可靠性好:Linux中大量网络管理、网络服务等方面的功能,可使用户很方便地建立高效稳定的防火墙、路由器、工作站、服务器等。为提高安全性,它还提供了大量的网络管理软件、网络分析软件和网络安全软件等。
社区支持:Linux有一个非常活跃的社区,无论是遇到技术问题还是寻找软件推荐,都可以很容易地获得帮助。
Linux桌面操作系统份额的增长反映了,越来越多的普通用户开始尝试使用Linux作为他们的主要操作系统。
Linux未来是否将主导桌面操作系统市场,这不一定,取决于多种因素,包括技术发展、市场动态和用户偏好的变化。
AI计算的崛起已经超越了传统计算的范畴,大模型驱动的AI计算正逐渐成为整个数字世界的基石。在这个背景下,国产操作系统需要不断提升自身的硬件优化技术,以更好地支持AI应用的发展。
对于英特尔与Alinux的合作,我最值得期待的是在硬件和软件层面的深度融合,通过共同的研发和创新,为用户带来更为卓越的云计算和人工智能体验。我希望这种合作能够推动技术的跨越式发展,为国产操作系统带来更多颠覆性的惊喜,使其在全球范围内具备更强大的竞争力。