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  • 回答了问题 2024-05-07

    如何从零构建一个现代深度学习框架?

    要从零开始构建一个现代深度学习框架，先需要掌握深度学习的基本原理和算法，包括神经网络的工作方式、梯度下降、反向传播等。接下来，选择合适的编程语言（通常是Python），并熟练使用相关数学和科学库（如NumPy、SciPy）。

    然后，设计并实现框架的核心组件，如自动微分系统、数据流图、优化器和层的抽象。

    优化计算性能，可能涉及GPU编程（如使用CUDA）。最重要是需要提供一个用户友好的API和说明文档，使其他研究者和开发者能够轻松定义、训练和部署模型。整个过程需要对系统架构和算法效率有深入的理解，并不断测试和优化以达到实用的水平。

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  • 回答了问题 2024-05-07

    AI面试成为线下面试的“隐形门槛”，对此你怎么看？

    主要是AI无法完全理解人类情感的复杂性和微妙性。面试不仅是能力的检验，也是性格和团队合作能力的展示。AI可能难以准确评估应聘者的情绪智能、创造力、适应力等软技能，这些往往需要真人之间的互动才能充分展现。

    求职者可以采取一些策略来适应AI面试的趋势：

    1.情景模拟：事先练习与AI互动，例如通过模拟面试软件来适应非人类的交流方式。
    2.表情与肢体语言：即使AI可能不会像人类面试官那样解读非言语信息，保持良好的体态和表情仍然是展示自信和专业态度的重要方式。

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  • 回答了问题 2024-04-29

    在JS编程中有哪些常见的编程“套路”或习惯？

    在JavaScript的世界中，套路不仅仅是技巧，它们是生存的法宝。从回调地狱到Promise天堂，再到async/await的快车道，每一步都是对未来的憧憬和对错误回调的告别。一些JavaScript开发中我常用的编程“套路”：

    1. 立即执行函数表达式（IIFE）

    (function() {
    console.log("隐藏我吧，别让全局变量看见我！");
})();

    这个小技巧不仅保护了代码中的秘密，还确保了全局命名空间的清洁和整洁，像是给全局变量做了一次深层洁面。

    2. 模板字符串

    const hero = 'Batman';
console.log(`Why do we fall, ${hero}? So we can learn to pick ourselves up.`);

    模板字符串就像是JavaScript的诗人，让字符串插值和多行文本处理变得优雅而富有诗意。

    3. 解构赋值

    const { strength, intelligence, speed } = heroPowers;
console.log(`With great power comes great responsibility.`);

    解构赋值是从对象中抽取我们所需要的能力，如同超级英雄抽取他们的力量，整洁且富有条理。

    4. 箭头函数

    const double = n => n * 2;
const numbers = [1, 2, 3, 4];
const doubledNumbers = numbers.map(double);
console.log(doubledNumbers);  // [2, 4, 6, 8]

    箭头函数让我们的代码看起来更瘦，更专注。

    5. Async/Await

    async function getTheAnswer() {
    const response = await fetch('https://api.universe.com/answer');
    const data = await response.json();
    console.log(`The answer to life, the universe, and everything is ${data.answer}`);
}

    使用async/await是像魔法师一样处理异步操作，让之前复杂的异步流程变得简单直观。

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  • 回答了问题 2024-04-29

    你见过哪些独特的代码注释？

    在代码的世界中，注释就像是开发者留下的传承，有时候是对代码逻辑的澄清，有时候则是一句简洁的幽默，让后来的维护者在艰难的调试过程中能够会心一笑。在浩瀚的代码海洋里，我遇见过一些有趣的注释，它们不仅照亮了逻辑的深渊，还带来了一丝乐趣。

    1. 代码里的幽默警告：

    // 当我写这段代码的时候，只有我和佛知道它是做什么的

在结尾的地方
// 手动佛图 现在，只有佛知道

    这条注释是对代码复杂性的自嘲，提醒我们写代码的时候要保持清晰和简洁，不要写出只有创造者和上帝能理解的代码。

    2. 超现实主义的哲学：

    // 这段代码是自动生成的，如果尝试理解它，你会陷入疯狂

    这提醒我们有些代码因为特定的工具或环境而生，不必深究其原理，有时候用就完事了。

    3. 致命的真相：

    // 快跑，公司加班007......

    懂得都懂

    这些注释不仅仅是文字，它们是开发者智慧和幽默的体现，是代码之外的人文关怀。它们告诉我们，代码不只是冷冰冰的逻辑和指令，它也可以是交流思想、情感和幽默的桥梁。在编程的同时，别忘了在你的代码中加入一点人性的温度，让后来的维护者能在漫长的调试后，也能会心一笑。

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  • 回答了问题 2024-04-29

    你遇到过哪些触发NPE的代码场景？

    空指针异常（NPE），在Java世界中，这可是个臭名昭著的混混。它就像是那个在你的生日派对上无邀请而来的客人，一不小心，蛋糕就没了！doge

    想象一下，你的代码是一座充满未知与探险的迷宫，而空指针异常则是那个潜伏在暗角落里的怪物，一旦你不留神，它就跳出来吓你一大跳，让你下不了班哈哈。

    如何发现这些隐藏的空指针异常呢？
    我想到四个解决方法：

    1. 不信任任何对象： 不要随便信任任何可能为null的对象。在调用方法或访问对象的属性之前，先做个null检查。

    2. 使用工具： 利用IDE（如IntelliJ IDEA或Eclipse）的力量，能帮你找出潜在的空指针风险。这就像在迷宫的每个角落安装了监控摄像头，时刻监视着小怪物的一举一动。

    3. 善用Optional： Java 8引入的Optional类，帮助你管理那些可能不存在的值。用它来包装你的对象，然后你可以优雅地处理空值情况。

    4. 注解大法好： 使用@NotNull和@Nullable注解来明确你的意图。这不仅能帮助其他开发者理解你的代码，还能在编译时就发现潜在的空指针风险。

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  • 回答了问题 2024-04-25

    如何让系统具备良好的扩展性？

    在系统架构设计中融入可扩展性，就像是为一栋建筑预留足够的空间来增加新的楼层。我们要用“模块化”这把万能钥匙，确保每个组件都像乐高积木一样，可以轻松拼接或替换。这样子随着业务的增长，我们可以简单地增加新的模块，或是提升现有模块的性能，而不是拆掉整个建筑重新来过。

    系统还有需要在设计时就考虑到“负载均衡”的智能调度。通过分散请求压力到多个服务器，我们能保证系统即使在用户激增的时候，也能像平常一样稳定运行。

    不恰当的比喻，就像种下一棵可以随时移植的树，系统的“数据管理”也需要灵活应对规模的变化。使用如分布式数据库等技术，可以在数据量增长时，轻松地进行水平扩展。别忘了系统的“自我修复”能力，当系统某部分出现问题时，它可以自动进行修复或重启，确保整个系统的高可用性。

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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？

    我认为事件驱动架构（EDA）在云时代之所以重新焕发光彩，就像复古时尚在现代潮流中突然爆红一样。是因为哈EDA允许系统以松散耦合的方式进行交互，这符合云计算中强调的灵活性和扩展性。

    最重要的是在现在数字化转型的浪潮中，业务需求迅速变化，EDA能够提供实时响应和高效的服务集成，使得企业能够像调整音乐播放列表一样轻松调整服务。搞的EDA就像是现代IT架构的瑞士军刀，无论何时何地，它都能为快速变化的业务需求提供必要的工具和解决方案。

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  • 回答了问题 2024-04-17

    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？

    在我的编程生涯中，深入理解和掌握面向对象编程原则对我的技术水平产生了显著的飞跃。特别是当我开始应用封装、继承和多态这三大核心概念时，发现自己能够设计出更加模块化和可重用的代码，极大地提高了开发效率和软件质量。通过阅读经典的OOP书籍，如《设计模式：可复用面向对象软件的基础》和观看线上课程，我逐步构建了对OOP的深刻理解，并在实际项目中不断实践这些原则。

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  • 回答了问题 2024-04-14

    如何写出更优雅的并行程序？

    在并行编程中，确保程序正确性的同时实现优雅的代码，关键是通过精确的任务分解和强大的同步机制来优化资源使用。精心设计的任务分配可以平衡负载，防止性能瓶颈；而合理的数据管理和锁策略则可以避免死锁和数据不一致。还有就是，利用成熟的并行编程工具和库，如OpenMP或MPI，可以简化代码结构，提高开发效率。还得通过持续的测试和性能监控，不断优化并行程序，确保它在各种运行环境下都能表现出高效和稳定性。

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  • 回答了问题 2024-04-14

    你的数据存储首选网盘还是NAS？

    我是一个经常在多个设备之间切换工作的数字游民，网盘是我的首选。网盘服务如某度网盘和阿里网盘提供了极大的方便，可以让我在任何有网络的地方访问我的文件，而且还不用担心数据丢失——虽然要开通vip，我觉得还是这个对于我来说比较方便。

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  • 回答了问题 2024-04-14

    如何看待首个 AI 程序员入职科技公司？

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    感受：在实际应用中，即使是高度先进的大模型也可能无法完全准确理解所有数据，尤其是在面对极其复杂或未知的新信号时。完全没办法处理信号。我觉得只能通过增加模型的训练数据量以提高其泛化能力，使用更加复杂的模型架构来增加模型的表达能力，以及结合我对模型的输出进行验证和修正。但是优点是这个插件可以直接在vscode里面新建成一个.py文件，我希望后面可以加多给上传文件功能，我觉得这样子可以更加人这个模型理解我的数据，就拿我这个举例子，更加明白我的心电信号波形怎么走的，更方便根据我的波形处理异常事件。

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  • 回答了问题 2024-04-14

    你认为一个优秀的技术PM应该具备什么样的能力？

    成为一个优秀的技术PM就像是成为一位顶级调酒师，需要理解所有的成分，知道如何将它们融合在一起，同时还得确保每个人都能享受这个过程。在技术、沟通、管理和领导力的这杯鸡尾酒中找到完美的平衡，

    掌握技术是基础。一个优秀的技术PM应该对他们管理的技术领域有深入了解。但是哈这不意味着你需要是一个编程天才或者系统架构的行家里手，但至少要能理解技术团队的语言，知道他们在说什么，能够在技术讨论中抛出自己的见解。这就像是一个调酒师需要知道各种酒精和调料的味道一样。

    沟通能力也至关重要。一个技术PM必须能够在技术团队和非技术利益相关者之间架起桥梁。这意味着你要能够将复杂的技术问题解释得简单明了，让所有人都能理解项目的方向和决策。这就像是在调制鸡尾酒时确保每一种成分都能被感知到，没有哪一味过于突出。

    再来，项目管理技能。你得了解如何制定计划、设置里程碑、评估风险、以及如何管理时间和资源，这些都是技术PM必须精通的技能。这部分可以比作鸡尾酒的比例，每种成分的加入时间和量都要精确控制。

    我个人觉得最重要的领导力。作为项目的领航员，PM需要激励团队，处理冲突，确保团队成员都朝着同一个目标努力。一个PM的领导风格很大程度上会影响团队的氛围和效率，千里马常有而伯乐可不常有呢欸。你得是那位在派对中确保每个人都拿到他们最爱的鸡尾酒。

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  • 回答了问题 2024-04-14

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

    Serverless架构它让开发者可以像使用魔法一样部署应用，而不需要关心后面复杂的基础设施。

    你在处理成千上万的图片，这不仅需要大量计算资源，还需要灵活应对资源使用的高峰和低谷。Serverless架构在这里大显身手，因为它可以自动扩展，根据需要提供计算资源。这意味着，当你的应用突然成为热门，每个人都想用你那炫酷的图像识别功能时，Serverless架构可以迅速增加资源以应对需求，而在深夜里，当只有几只猫（夜猫doge）在看照片时，它又会相应地缩减资源，保证成本效率。

    再者，Serverless架构让开发者能够集中精力于核心的图像处理逻辑上，而不是服务器的配置和管理。这就好比你只需要专注于烹饪美味的意大利面，而不用操心厨房是否有足够的煤气和水电。这种分离关注点的做法极大地提升了开发效率和创新速度。

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  • 回答了问题 2024-04-14

    如何处理线程死循环？

    在处理多线程程序中的线程死循环问题时，综合策略是关键。比如说使用代码审查和静态分析工具，我们可以在代码执行前发现并修正逻辑错误，避免不当的循环条件。

    还有就是，引入线程管理机制，例如设置线程的最大执行时间，结合实时的线程监控工具，可以快速识别并干预异常状态的线程。还可以减少线程间的共享状态并采用线程安全的数据结构。

    最后就是要进行压力测试和场景仿真，这个也能帮助预见并处理在极端条件下可能出现的问题。。

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  • 回答了问题 2024-03-25

    如何优雅的进行入参数据校验？

    我自己比较倾向于使用声明式校验框架，Java的Bean Validation (JSR 380)、Spring框架的Validation机制或是Python中的Pydantic库。都是通过注解或是模型声明的方式定义校验规则，大大减少了代码中的if-else语句（少了一坨。。），提高代码的可读性和复用性。还有就是利用AOP（面向切面编程）进行中心化的异常处理，也是确保代码整洁性的一个有效手段。

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  • 回答了问题 2024-03-25

    如何看待Linux桌面操作系统的火速增长？

    Linux桌面操作系统最大的优势在于开源性、高度的可定制性和强大的社区支持。Linux提供了一个相对安全、透明且资源占用低的环境，非常适合开发者和对隐私保护有高要求的用户。

    Linux桌面操作系统近期份额的快速增长，反映了用户对更多控制权、透明度以及对开源生态的认可和需求。这种趋势也可能受到对隐私和安全日益增长的关注以及对Windows和macOS平台限制的反应所推动。

    虽然Linux近期的增长令人印象深刻，但要想主导桌面操作系统市场，还需要克服一些挑战，就像提高用户友好性、增强软件和硬件兼容性，以及实现更广泛的主流应用支持。

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  • 回答了问题 2024-03-24

    如何看待云原生数据库一体化的技术趋势？

    作为开发者，我会根据项目需求选择使用云原生一体化数据库技术。在面对需要处理大量实时数据并且业务场景涉及到即时分析与决策制定的情况下，云原生一体化数据库技术显得尤为重要。例如，在金融领域，实时交易分析和风险评估要求数据库能够快速处理事务（OLTP）同时进行复杂的数据分析（OLAP）。在这种场景下，选择如阿里云瑶池这样能够无缝整合OLTP和OLAP，支持数据的实时分析和处理的数据库技术方案，可以极大地简化数据架构，提高数据处理效率，确保业务决策的及时性和准确性。这能够降低开发和维护的复杂度，还提升系统的整体性能和可靠性，使公司能够更快速地响应市场变化。

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  • 回答了问题 2024-03-24

    你体验过让大模型自己写代码、跑代码吗？

    我使用大模型处理复杂生物信号数据

    在生物医学工程领域，处理和分析生物信号数据是一个复杂但至关重要的任务。这些信号，比如心电图（ECG）、脑电图（EEG）和肌电图（EMG），是理解人体健康状况和诊断疾病的关键。随着技术的进步，大模型的引入为处理这些复杂数据提供了新的方法和视角。

    挑战: 生物信号数据的处理面临诸多挑战，包括信号的非线性、非平稳性以及高度的个体差异。此外，生物信号往往伴随着噪声和干扰，这给信号的分析和解释带来了困难。

    实例展示: 我使用一个大模型来分析心电图（ECG）数据，以检测心律不齐。首先，模型被训练在数千个样本上，以识别各种心律异常的特征。然后，当输入一个新的ECG信号时，模型能够准确地识别出潜在的异常模式，并提供诊断建议。

    # 示例代码，展示如何使用大模型处理ECG数据
def analyze_ecg(model, ecg_data):
    # 对ECG数据进行预处理
    processed_data = preprocess_ecg(ecg_data)
    # 使用模型进行心律异常检测
    prediction = model.predict(processed_data)
    return interpret_prediction(prediction)

# 假设的模型预测和解释函数
def interpret_prediction(prediction):
    if prediction > 0.5:
        return "心律异常"
    else:
        return "心律正常"

    遇到问题时的解决方案: 但是在实际应用中，即使是高度先进的大模型也可能无法完全准确理解所有数据，尤其是在面对极其复杂或未知的新信号时。完全没办法处理信号。我觉得只能通过增加模型的训练数据量以提高其泛化能力，使用更加复杂的模型架构来增加模型的表达能力，以及结合我对模型的输出进行验证和修正。

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  • 回答了问题 2024-03-16

    开发者，你在云上建设过怎样的世界？

    在参与“开发者·云上建”活动中，我最感兴趣的场景是使用云服务来部署和管理机器学习模型。这个领域之所以吸引我，是因为它结合了云计算的强大能力和人工智能的先进技术，通过云服务，我可以轻松访问到高性能计算资源，快速迭代和部署机器学习模型，无需担心底层硬件的维护和升级。

    我曾在云上搭建过多种应用，包括Web应用、数据分析平台和机器学习工作流。这些应用提高了我的工作效率，为我提供了丰富的数据洞察，帮助我做出更加明智的决策。例如，通过部署一个数据分析平台，我能够处理和分析大规模数据集，发现生活中有趣的事情，顺便发个论文哈哈。

    在使用云服务的过程中，我遇到过几个挑战，包括服务成本控制、数据安全和隐私保护以及服务的学习曲线问题，通过参加在线培训课程、阅读官方文档和加入开发者社区，我不断提升自己对云服务的理解和运用能力得以解决问题。

    云计算为我打开了一扇通往高效、创新的大门，让我能够将创意转化为现实，实现更加智能化的工作和生活方式。

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  • 回答了问题 2024-03-16

    程序员为什么不能一次性写好，需要一直改Bug？

    哈哈哈这个问题太有意思了。编写完美无瑕的代码一次性完成几乎是不可能的，因为软件开发不仅是逻辑和技术的挑战，也是对人类认知和沟通能力的考验。就像在厨房尝试一个新菜谱，即使你事先做了充分的准备，理解了每一步，但实际动手时总会遇到一些意料之外的问题，比如火候控制不当或是调料比例不准确。同样，在软件开发中，即使程序员在设计之初考虑得再全面，代码实现时也可能因为对特定技术栈的理解不够深入、需求理解的偏差、或是团队间沟通不畅等原因遇到问题。而且，随着项目进展，新的需求和技术挑战不断出现，这就要求代码不仅要解决当前的问题，还要具备一定的灵活性以适应未来的变化。所以啊调试和维护成了软件开发不可或缺的一部分，通过这一过程，软件逐渐磨合、完善，最终满足用户的需求。

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