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  • 发表了文章 2024-05-15

    Oracle查询优化-聚集函数

  • 发表了文章 2024-05-15

    Oracle查询优化-分解IP地址

  • 发表了文章 2024-05-15

    Oracle查询优化-提取姓名大写首字母缩写

  • 发表了文章 2024-05-15

    Oracle查询优化-行转列

  • 发表了文章 2024-05-15

    Java排序

  • 发表了文章 2024-05-15

    Oracle查询优化-计算字符在字符串中出现的次数

  • 发表了文章 2024-05-15

    Oracle查询优化-遍历字符串

  • 发表了文章 2024-05-15

    Oracle查询优化-生成连续数值

  • 发表了文章 2024-05-15

    Oracle查询优化-查询只包含数字或字母的数据

  • 发表了文章 2024-05-15

    Oracle查询优化-将字符和数字分离

  • 发表了文章 2024-05-15

    Oracle查询优化-在字符串删除特定字符

  • 发表了文章 2024-05-15

    Oracle查询优化-列转行

  • 发表了文章 2024-05-15

    Oracle查询优化-删除名称重复的记录

  • 发表了文章 2024-05-15

    Oracle查询优化-合并记录

  • 发表了文章 2024-05-15

    Oracle查询优化-用其他表中的值更新

  • 发表了文章 2024-05-15

    Oracle查询优化-累计求和

  • 发表了文章 2024-05-15

    Oracle查询优化-删除违反参照完整性的记录

  • 发表了文章 2024-05-15

    Oracle查询优化-left join、right join、inner join、full join和逗号的区别

  • 发表了文章 2024-05-15

    Oracle查询优化-阻止对某几列插入

  • 发表了文章 2024-05-15

    Oracle查询优化-UNION和OR的使用

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  • 回答了问题 2024-05-16

    如何评价 OpenAI 最新发布支持实时语音对话的模型GPT-4o？

    GPT-4（GPT-4.0）是由OpenAI开发的自然语言处理模型，相比前代GPT-3（GPT-3.5）有以下显著的技术提升：

    1. 更大的模型规模：GPT-4的参数规模为1750亿，比GPT-3的1750亿要大，这使得模型在处理更复杂的语言任务时具有更好的表现。
    2. 更强的语言理解和生成能力：GPT-4在语言理解和生成方面的能力得到了显著提升。例如，在阅读理解、文本摘要、聊天机器人等方面的表现比GPT-3更加优秀。
    3. 更高的输入和输出序列长度：GPT-4可以处理更长的输入序列和生成更长的输出序列，这使得模型可以更好地处理长文本数据。
    4. 更低的延迟和更高的吞吐量：GPT-4在推理速度方面得到了优化，可以实现更低的延迟和更高的吞吐量，这使得模型可以更好地满足实时应用的需求。
    5. 支持多任务和多模态学习：GPT-4可以处理多个任务，并且可以与其他模态（例如图像）结合学习，这使得模型可以更好地处理复杂的多模态语言任务。

    总之，GPT-4相比前代在模型规模、语言理解和生成能力、输入和输出序列长度、推理速度以及多任务和多模态学习等方面都有显著的技术提升，可以更好地处理复杂的自然语言处理任务。

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  • 回答了问题 2024-05-16

    “AI黏土人”一夜爆火，图像生成类应用应该如何长期留住用户？

    随着人工智能技术的发展，图像生成类应用已经成为了一个非常热门的领域。如果要确保这类应用的长远发展，可以采取以下几种策略来留住用户：

    1. 提供高质量的生成图像：高质量的生成图像可以使用户感到满意，并且能够吸引更多的用户。为了提供高质量的生成图像，可以不断优化算法，增加模型的参数和计算资源等。
    2. 持续更新：随着时间的推移，用户的需求和口味会发生变化。为了满足用户的需求，应用需要不断地更新，增加新的功能和优化已有的功能。
    3. 提供个性化服务：个性化服务可以增强用户的体验，并且使用户感到被重视。例如，根据用户的喜好和历史数据生成个性化的图像，或者提供定制化的服务等。
    4. 加强社区建设：社区建设可以增强用户的粘性和忠诚度，建立良好的用户关系，促进口碑传播。例如，建立社区论坛、举办线上活动、提供用户反馈渠道等。
    5. 注重用户隐私和数据安全：随着人们对个人隐私和数据安全的关注度不断提高，应用需要注重用户隐私和数据安全，采取相应的措施，例如数据加密、隐私保护等，以增强用户的信任。

    综上所述，图像生成类应用要想留住用户并确保长远发展，需要提供高质量的生成图像、持续更新、提供个性化服务、加强社区建设以及注重用户隐私和数据安全等方面入手，不断提升用户体验和满意度。

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  • 回答了问题 2024-05-16

    为什么程序员害怕改需求？

    程序员对修改需求产生“畏惧感”可能有以下原因：

    1. 时间压力：完成一个任务通常需要花费大量的时间和精力，如果需求发生了变化，程序员需要重新思考并实现新的需求，这会增加他们的工作量和压力。
    2. 可能会破坏已有的代码：当需求发生变化时，程序员需要修改已有的代码，这可能会破坏已有的功能或引入新的 bug，因此他们可能会感到不安。
    3. 可能需要重构代码：当需求发生变化时，程序员可能需要重构代码以满足新的需求，这可能会导致代码风格不一致、模块之间的依赖关系发生变化等问题，因此他们可能会感到不安。
    4. 可能会对代码的质量产生影响：当需求发生变化时，程序员可能需要快速地进行修改，这可能会导致代码的质量下降，因此他们可能会感到不安。

    总之，程序员对修改需求产生“畏惧感”可能是因为他们担心修改需求会增加自己的工作量和压力，破坏已有的代码和功能，以及对代码的质量产生影响。为了缓解这种“畏惧感”，可以尝试与客户沟通，明确需求变更的范围和时间，以及尽可能提供足够的支持和培训。

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  • 回答了问题 2024-05-08

    AI面试成为线下面试的“隐形门槛”，对此你怎么看？

    随着人工智能技术的不断发展，AI面试已经成为许多公司招聘过程中的一部分，这可能会成为一些求职者的隐形门槛。

    一方面，AI面试可以提高招聘效率，降低企业的人力成本，同时也可以更好地评估求职者的技能和潜力。另一方面，对于一些求职者来说，他们可能没有接触过AI面试，或者他们的技能和经验与AI面试的要求不匹配，这可能会使他们感到不适应，从而影响他们的面试表现和职业发展。

    因此，我认为应该采取一些措施来缓解这个问题：

    1. 提高求职者对AI面试的了解和认知，让他们了解AI面试的流程、技术和要求，以便更好地准备和应对面试。
    2. 为企业提供一些培训和支持，帮助企业更好地利用AI面试工具和技术，同时确保面试的公正和客观。
    3. 引入一些其他类型的面试，例如面对面面试、小组面试等，以综合评估求职者的技能和潜力，避免单一的AI面试导致的偏差和局限性。

    总之，AI面试作为一种新的招聘方式，具有其优点和局限性，应该在实际应用中逐步完善和优化，以更好地满足企业和求职者的需求。

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  • 回答了问题 2024-05-08

    如何从零构建一个现代深度学习框架?

    要构建一个能够高效支持各类神经网络模型训练、推理及部署的现代深度学习框架，你需要遵循一系列步骤，并确保每个环节都得到妥善处理。下面是一份详细的指南，帮助你从零开始构建这样的框架：

    1. 确定目标与应用场景：首先明确你的框架将要解决的问题和应用领域。这将帮助你决定需要支持的神经网络类型以及性能要求。例如，如果你的目标是构建一个用于图像处理的深度学习框架，那么你可能需要重点考虑卷积神经网络(CNNs)的支持。

    2. 选择合适的编程语言和库：选择一种适合处理数值计算的编程语言，如Python，因为它有丰富的科学计算库，如NumPy和SciPy。此外，还需要考虑使用深度学习库，如TensorFlow或PyTorch，它们提供了构建和训练神经网络所需的工具和抽象层。

    3. 设计灵活的架构：确保你的框架具有高度的灵活性，以便于添加新的神经网络类型或者修改现有结构。这通常涉及到定义一套清晰的接口和扩展机制。

    4. 实现高效的训练流程：包括数据加载、预处理、模型定义、优化器设置、损失函数计算以及梯度更新等步骤。你可以参考现有的深度学习框架，了解它们是如何组织代码以实现这些功能的。

    5. 集成推理引擎：推理引擎负责将训练好的模型应用于新的数据集，进行预测。确保你的框架能够快速且准确地执行前向传播，同时考虑到内存管理和计算优化。

    6. 部署策略：一旦模型训练完成，你需要考虑如何将模型部署到生产环境中。这可能涉及到模型的压缩、量化以及在不同硬件上的移植。确保你的框架支持这些操作，并提供必要的工具和文档。

    7. 测试与优化：在整个开发过程中，持续进行测试以确保框架的稳定性和性能。针对不同的神经网络结构和应用场景进行基准测试，并根据结果进行优化。

    8. 编写文档与示例代码：为开发者提供详细的文档和示例代码，帮助他们快速上手并开始使用你的框架。良好的文档是任何成功开源项目的关键部分。

    9. 社区与支持：建立一个活跃的社区，鼓励用户贡献代码和改进建议。同时，提供一个有效的支持渠道，帮助用户解决在使用框架时遇到的问题。

    10. 持续更新与维护：随着深度学习领域的不断发展，定期更新你的框架以包含最新的研究成果和技术进步。保持与社区的沟通，了解他们的需求和期望。

    通过遵循上述步骤，你将能够从零开始构建一个功能强大且易于使用的现代深度学习框架，有效地支持各种神经网络的训练、推理和部署需求。

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  • 回答了问题 2024-05-02

    在JS编程中有哪些常见的编程“套路”或习惯？

    在JavaScript程序设计领域中，存在许多常用的编程“套路”或模式，这些模式可以帮助我们编写出高效、简洁且易于维护的代码。以下是一些主要的模式：

    1. 函数式编程：
    * 使用纯函数（不改变外部状态或依赖外部状态的函数）。
* 使用高阶函数（接受函数作为参数或返回函数的函数）。
* 使用map、reduce、filter等数组方法，避免使用for循环。
* 使用Promise、async/await进行异步编程。
    1. 模块化编程：
    * 使用ES6的模块系统（import/export）。
* 将代码拆分为可重用的模块和组件。
* 使用Webpack、Rollup等工具进行模块打包和优化。
    1. 面向对象编程：
    * 使用类（Class）和对象（Object）来组织代码。
* 使用封装（Encapsulation）、继承（Inheritance）和多态（Polymorphism）等面向对象的特性。
* 使用TypeScript等静态类型语言来增加代码的可读性和可维护性。
    1. 设计模式：
    * 使用常见的设计模式，如单例模式、工厂模式、观察者模式、发布-订阅模式等。
* 这些模式可以帮助解决常见的编程问题，并提供可重用的解决方案。
    1. 代码规范与风格：
    * 遵循一致的代码规范，如Airbnb的JavaScript样式指南。
* 使用Prettier等代码格式化工具来自动格式化代码。
* 使用ESLint等静态代码分析工具来检查代码质量。
    1. 性能优化：
    * 避免不必要的全局查找和计算。
* 使用事件委托来减少事件监听器的数量。
* 使用Web Workers进行后台处理，避免阻塞UI线程。
* 利用浏览器的缓存机制来减少网络请求。
    1. 错误处理与调试：
    * 使用try/catch块来捕获和处理错误。
* 使用console.log、console.error等方法进行调试。
* 使用浏览器的开发者工具进行性能分析和调试。
    1. 使用库和框架：
    * 使用React、Vue、Angular等前端框架来构建复杂的用户界面。
* 使用Node.js、Express等后端技术来构建服务器端应用。
* 使用Lodash、Moment.js等库来简化常见的编程任务。
    1. 代码重用与组件化：
    * 创建可重用的函数、类和组件。
* 使用高阶组件、渲染属性（Render Props）等技术来创建可组合的UI组件。
* 使用npm或yarn等包管理器来管理和共享代码。
    1. 测试与自动化：
    • 编写单元测试和集成测试来验证代码的正确性。
    • 使用Jest、Mocha等测试框架来编写和执行测试。
    • 使用持续集成（CI）和持续部署（CD）工具来自动化构建、测试和部署流程。

    通过遵循这些编程“套路”和模式，我们可以编写出更高效、简洁且易于维护的JavaScript代码。

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  • 回答了问题 2024-05-02

    如何让系统具备良好的扩展性？

    在系统设计之初就融入可扩展性的理念和技术手段，对于确保系统具备良好的扩展能力至关重要。以下是一些关键步骤和策略，可以帮助您实现这一目标：

    1. 明确可扩展性需求：

      • 在项目开始之前，深入了解业务需求和预期的增长趋势。
      • 确定哪些部分或功能可能需要频繁扩展或更改。

    2. 模块化设计：

      • 将系统拆分为独立的、功能明确的模块或组件。
      • 每个模块应具有明确的边界、接口和依赖关系。
      • 这种设计有助于降低系统复杂性，提高可维护性和可扩展性。

    3. 水平扩展策略：

      • 考虑使用水平扩展策略，通过增加更多的服务器或计算资源来处理更多的负载。
      • 设计系统以支持无缝添加和删除节点。
      • 利用负载均衡技术将请求分发到不同的服务器。

    4. 使用微服务架构：

      • 微服务架构将系统拆分为一组小型、独立的服务，每个服务都可以独立扩展和部署。
      • 这有助于降低系统的耦合度，提高可扩展性和可维护性。

    5. 利用云服务和容器化技术：

      • 使用云服务提供商的弹性伸缩功能，根据业务需求自动调整计算资源。
      • 利用容器化技术（如Docker）实现服务的快速部署和扩展。

    6. 数据库设计：

      • 选择支持水平扩展的数据库解决方案，如分布式数据库或NoSQL数据库。
      • 设计数据模型和索引以优化查询性能。
      • 考虑使用数据分区和分片技术来降低单个数据库的负载。

    7. 缓存策略：

      • 利用缓存技术（如Redis、Memcached）来存储常用数据，减少对数据库的访问。
      • 设计合理的缓存失效策略，确保数据的实时性和一致性。

    8. 异步处理：

      • 使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka）实现异步通信和处理。
      • 将耗时较长或不需要实时响应的任务放到后台处理，提高系统的响应速度。

    9. 监控和日志：

      • 设计完善的监控和日志系统，实时跟踪系统的运行状态和性能。
      • 利用监控数据来预测系统的扩展需求，并提前进行规划和调整。

    10. 自动化工具和脚本：

      • 使用自动化工具和脚本来简化部署、扩展和管理的流程。
      • 例如，使用Ansible、Chef或Puppet等自动化工具来管理基础设施和配置。

    11. 可扩展性测试：

      • 在开发过程中和上线前进行可扩展性测试，模拟不同的负载场景和扩展需求。
      • 根据测试结果调整和优化系统的设计和实现。

    12. 考虑未来的技术趋势和变革：

      • 时刻关注技术领域的最新动态和趋势，如人工智能、区块链等。
      • 在设计系统时，考虑如何将这些新技术融入其中，以提高系统的可扩展性和竞争力。

    综上所述，通过明确可扩展性需求、采用模块化设计、水平扩展策略、微服务架构、云服务和容器化技术、合理的数据库设计、缓存策略、异步处理、监控和日志、自动化工具和脚本以及可扩展性测试等措施，可以在系统设计之初就融入可扩展性的理念和技术手段，从而确保系统具备良好的扩展能力。

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  • 回答了问题 2024-05-02

    你见过哪些独特的代码注释？

    在Java编程实践中，除了标准的单行注释（//）、多行注释（/* ... */）和文档注释（/** ... */）之外，还有一些独特的代码注释方式，它们不仅用于解释代码，还能带来一些启发。

    1. 幽默和轻松的注释

    有些开发者喜欢使用幽默和轻松的注释来增加代码的可读性和趣味性。例如，使用有趣的注释来解释某个复杂或微妙的代码段，或者为代码添加一些个性化的标签。这样的注释虽然不直接解释代码的功能，但能够改善开发者的心情，提高工作效率。
    以下示例为若依项目自带，为启动成功打印，代码可以调整：
    image.png

    启发：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。

    2. TODO注释

    TODO注释是一种特殊的注释，用于标记代码中需要完成或改进的部分。它通常包含一个简短的描述，说明需要做什么以及为什么需要这样做。TODO注释可以帮助开发者跟踪未完成的任务，并在将来的某个时间点回到这些任务。

    启发：在编写代码时，使用TODO注释来标记需要完成或改进的部分是一个很好的习惯。这可以帮助你保持对项目的掌控，确保所有的任务都得到处理。此外，TODO注释还可以作为与其他开发者协作的桥梁，让他们了解你的工作进展和计划。

    3. 警告和注意注释

    警告和注意注释用于提醒开发者注意某些重要或危险的情况。它们通常包含一个简短的描述，说明为什么需要特别注意这个问题，并可能包含一些解决方案或建议。这样的注释可以帮助开发者避免潜在的问题和错误。

    启发：在编写代码时，使用警告和注意注释来标记那些需要特别注意的部分是一个很好的做法。这可以帮助你和其他开发者更好地理解代码的风险和潜在问题，并采取相应的措施来避免它们。

    4. 示例和演示注释

    示例和演示注释用于展示如何使用某个类或方法。它们通常包含一个简短的代码示例或步骤说明，演示如何正确地调用和使用特定的代码元素。这样的注释可以帮助开发者更快地理解和使用你的代码库。

    启发：在编写代码时，考虑为重要的类或方法添加示例和演示注释。这可以帮助其他开发者更快地理解和使用你的代码库，并减少他们可能遇到的困惑和错误。

    总结

    独特的代码注释不仅可以提高代码的可读性和趣味性，还可以为开发者提供重要的指导和帮助。通过使用幽默和轻松的注释、TODO注释、警告和注意注释以及示例和演示注释等不同的注释方式，我们可以使代码更加易于理解、使用和维护。同时，这些注释也可以作为与其他开发者协作的桥梁，促进团队成员之间的交流和合作。

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  • 回答了问题 2024-05-02

    你遇到过哪些触发NPE的代码场景？

    空指针异常是一种很常见的运行时异常，一般都是在需要对象的地方使用了null值。避免这类异常的方式比较多，可以从代码习惯、编译工具、测试等方式避免或捕获，以下就进行举例几种策略：

    1. 代码审查

    • 手动审查：开发者应定期审查自己的代码，特别注意那些可能返回null的方法调用和字段访问。
    • 使用IDE工具：现代的IDE（如IntelliJ IDEA, Eclipse等）通常提供了代码质量检查工具，这些工具可以帮助识别潜在的空指针异常。

    2. 防御性编程

    • 检查null：在调用方法或访问字段之前，始终检查是否为null。
    • 使用Optional：从Java 8开始，可以使用Optional类来封装可能为null的值，并提供了一系列方法来处理这些值，而无需显式检查null。
    Optional<String> optionalString = Optional.ofNullable(getStringThatMightBeNull());
optionalString.ifPresent(System.out::println);

    3. 异常处理

    • try-catch块：虽然不推荐用try-catch块来捕获NullPointerException（因为它通常表示编程错误），但在某些情况下，你可能需要这样做来确保程序的健壮性。
    • 自定义异常：当检测到可能为null的值时，考虑抛出自定义异常，以提供更具体的错误信息。

    4. 使用静态分析工具

    • SonarQube：这是一个开源的代码质量管理平台，可以检测包括空指针异常在内的多种代码问题。
    • FindBugs/SpotBugs：这是一个静态分析工具，用于查找Java字节码中的潜在错误。

    5. 编写更健壮的代码

    • 避免返回null：尽可能设计你的方法和类，使它们返回有效的对象而不是null。例如，你可以返回一个空集合、空数组或空字符串，而不是null。
    • 使用设计模式：例如，使用Null Object模式来提供一个与null具有相同接口但具有默认行为的对象。
    • 依赖注入和框架：使用Spring等框架来管理依赖项，并确保在需要时注入正确的对象。

    6. 测试

    • 单元测试：编写单元测试来验证你的代码在各种情况下的行为，包括那些可能导致空指针异常的情况。
    • 集成测试和端到端测试：确保你的代码在与其他组件和系统交互时也能正常工作。

    7. 代码文档和注释

    • 清晰地记录你的代码和方法的预期行为，特别是那些可能返回null的方法。这样，其他开发者在使用你的代码时就能更好地理解其潜在风险。

    总之，避免空指针异常需要采取多种策略，包括代码审查、防御性编程、异常处理、使用静态分析工具、编写更健壮的代码、进行测试以及编写清晰的文档和注释。

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  • 回答了问题 2024-04-16

    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（Event-Driven Architecture，EDA）是一种编程范式，它通过将应用程序分解为一系列事件和响应这些事件的代码块，从而简化了应用程序的开发和维护。EDA的核心思想是将应用程序视为一系列事件的处理程序，这些事件可以是用户操作、数据库更新、消息传递或其他任何类型的输入。

    在云时代背景下，事件驱动架构再次流行起来的原因有以下几点：

    1. 微服务架构的流行：微服务架构是一种将应用程序分解为小型、自治的服务的方法，这些服务可以独立部署、扩展和管理。事件驱动架构与微服务架构非常相似，因为两者都强调将应用程序分解为小型、自治的部分。通过使用事件驱动架构，可以轻松地在微服务之间传递事件，从而实现服务之间的通信和协作。
    2. 无服务器计算的兴起：无服务器计算（Serverless Computing）是一种在云中运行代码的方法，无需手动管理服务器。无服务器计算平台（如AWS Lambda、Azure Functions、Google Cloud Functions等）使开发者能够创建、部署和管理函数，这些函数对事件做出响应。事件驱动架构与无服务器计算非常契合，因为两者都强调无状态、高可扩展和自动化的应用程序。
    3. 消息队列的广泛应用：消息队列是一种分布式系统，用于在不同系统之间传输事件。在云时代，许多云提供商都提供了消息队列服务（如AWS SNS、Azure Service Bus、Google Cloud Pub/Sub等），这些服务可以轻松地与其他云服务集成。事件驱动架构与消息队列非常契合，因为两者都强调异步通信和解耦。
    4. 数据库变革：云时代带来了许多新的数据库技术和架构模式，如NoSQL数据库、NewSQL数据库、数据湖等。这些技术使开发者能够存储和处理大量的非结构化和半结构化数据，从而实现更高级的数据分析和处理。事件驱动架构与这些数据库技术非常契合，因为两者都强调数据的实时性和可扩展性。

    综上所述，事件驱动架构在云时代背景下再次流行起来，是因为它与许多云技术和服务（如微服务架构、无服务器计算、消息队列和数据库技术）非常契合，可以轻松地实现应用程序的开发、部署、管理和扩展。

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  • 回答了问题 2024-04-16

    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？

    对于我来说，可以说每次学习新技术都是一次质的飞跃，作为职场新人，很多地方经验不足，更是对于一些常用组件、中间件、技术栈的了解都是不够的。因为在学校的时候也没有接触过这些。
    上班之后，我先是学习了新的后端框架，不在是SSM啥的，springboot是真的好用，spring社区更是值得好好学习，看看源码。

    后来有接触消息中间件，对比、学习、使用，一系列过程之后，我觉得自己能够面对很多业务逻辑问题。
    不仅仅是编写，更是对于问题的处理能力增强了。

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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？

    首先，我是经常在用，可以说很方便，最开始我还是不习惯，感觉笨笨的，现在感觉不错。

    要说问题，有，而且让人头疼。习惯的了也就好了，我也没有太好办法。

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  • 回答了问题 2024-03-07

    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？
    leanote个人云笔记
    不仅实现简单，占用资源少，而且还是最实用的个人工具。相对其他来说，对日常办公影响最大，其他的则是技术学习来说比较好。

    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？
    我多数用于体验或者个人娱乐使用，工作使用少。工作压力大的情况下，自己搭建一些小游戏，不仅放松了，同时巩固了服务器语言。

    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？
    集成一些中间件的时候变得简单了，但是管理麻烦，也是因为不熟悉的原因，造成服务无法正常使用的情况。挑战说不上，阅读社区文档，多操作就解决了。

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  • 回答了问题 2024-03-07

    你使用过代码生成工具吗？

    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？
    最早开发的时候，都推荐我使用MyGenerator，比较简单易用，集成于eclipse和idea都很好操作。包括数据库访问层（DAO）、数据传输对象（DTO）等都可以在指目录生成，兼容了很多mybatis的框架，而且帖子很多，学习方便。

    2.你一般使用代码生成工具来做什么？
    数据库访问层（DAO）、数据传输对象（DTO）、接口实现（SERVICE）等等，主要就是基础代码生成，其他地方使用较少。

    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？
    在生成数据库访问层（DAO）、数据传输对象（DTO）、接口实现（SERVICE）等基础代码的时候，通过配置或者结合AI等大语言模型，同时生成一些带有默写逻辑内容的方法，体改开发效率。

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  • 回答了问题 2024-03-01

    人工智能带来新机遇，国产服务器操作系统如何加快发展？

    1.云智融合浪潮下，您认为服务器操作系统产业未来发展将走向何方？
    随着云计算和人工智能的快速发展，云智融合逐渐成为推动IT产业发展的重要动力。在这样的大背景下，服务器操作系统产业的未来发展可能会聚焦在以下几个方面：

    1. 云原生操作系统：云原生技术致力于让应用能够无缝地在云环境中运行，具备弹性、可伸缩、自动化和易于管理等特点。操作系统厂商可能会提供更多云原生的解决方案，以适应企业在云环境中的需求。

    2. 容器化技术：容器技术如Docker和Kubernetes已成为部署、管理和扩展应用程序的主要工具。操作系统厂商将加强其在容器化方面的支持，提供一体化的容器服务平台。

    3. 人工智能和机器学习：操作系统将需要提供更多针对人工智能和机器学习的优化，包括硬件加速、分布式计算、数据处理和智能分析等功能。

    4. 硬件抽象和资源优化：操作系统将更加注重硬件资源的抽象和优化，提供高效的资源分配和负载平衡机制，以支持多样化和异构的硬件平台。

    5. 安全性和合规性：随着数据安全和隐私法规的日益严格，操作系统需要加强其在安全方面的特性，提供全面的安全解决方案以保护企业数据。

    6. 自动化和智能化管理：操作系统的管理界面将趋向于更智能化和自动化，减少人工干预，提升管理效率和灵活性。

    7. 开放标准和合作：为了支持多云和混合云环境，操作系统厂商可能会更加重视开放标准和合作，与硬件、软件和其他技术供应商合作，以提供全面的解决方案。

    8. 服务化模型：操作系统可能采用更贴近服务的业务模型，提供按需服务，按使用量计费，从而更加灵活地满足客户需求和市场变化。

    9. 边缘计算：随着边缘计算的发展，操作系统的功能将进一步下沉到边缘设备，提供更接近数据源的计算能力，降低延迟，提高效率。

    10. 可持续性和环境友好：随着对环境问题的重视，操作系统厂商可能会强调操作系统的能效和低碳特性，优化资源使用，减少能源消耗。

    总体来说，服务器操作系统产业的未来将更加注重与云、人工智能、硬件技术的融合，以及提供安全、高效、灵活且易于管理的平台，以支持企业在数字化时代的转型和增长。

    2.您认为英特尔和龙蜥的合作，能为国产操作系统的发展带来什么？双方如何通过合作布局“ 云+AI”时代的未来？
    根据以上信息，龙蜥操作系统是一个定位于服务器端的开源操作系统，支持X86、ARM等多种芯片架构，并专注于云计算和人工智能应用场景。英特尔作为一家知名的半导体公司，其产品和技术在服务器领域有着广泛的应用。

    关于英特尔和龙蜥操作系统合作可能带来的价值及如何布局“云+AI”时代未来，以下是一些可能的发展方向：

    1. 硬件优化：英特尔的硬件技术与龙蜥操作系统的软件紧密融合，可以提供更优化的性能比，特别是在高性能计算（HPC）和人工智能（AI）领域。

    2. 芯片架构支持：龙蜥操作系统支持多种芯片架构，包括英特尔的X86架构，这为使用英特尔处理器的用户提供了稳定的运行环境，同时也为其他芯片提供了兼容性更好的操作系统选择。

    3. 协同开发：双方的合作可能促进技术交流和资源共享，加快操作系统的发展步伐，并协同应对复杂计算挑战。

    4. 生态建设：通过合作，龙蜥操作系统可以更好地集成和兼容现有的服务器软硬件生态，为开发者提供更多的工具和资源，促进整个服务器操作系统生态的繁荣。

    5. 安全性和合规性：合作可能加强操作系统的安全特性，满足企业和政府在安全合规方面的需求，提高整个信息技术体系的安全水平。

    6. 边缘计算：结合边缘计算技术，英特尔和龙蜥操作系统能够在更靠近数据源的地方提供计算能力，降低延迟，提高效率，适应物联网和5G时代的需求。

    7. 数据处理和存储：双方可以共同开发更高效的存储解决方案和计算能力，满足日益增长的数据处理需求。

    综上所述，英特尔与龙蜥操作系统合作有望推动国产操作系统在性能、生态、安全等方面的发展，同时布局“云+AI”时代的技术前沿，共同应对未来计算挑战。

    3.Alibaba Cloud Linux 是阿里云打造的 Linux 服务器操作系统发行版，是阿里云上最佳操作系统，它具有哪些特性和优势？
    Alibaba Cloud Linux 是基于 Ubuntu 与 CoreOS 开发的一个企业级 Linux 发行版，专为云计算环境设计。以下是 Alibaba Cloud Linux 的一些主要特性和优势：

    1. 优化的云服务兼容性：Alibaba Cloud Linux 经过精心优化，确保与阿里云服务器的兼容性，包括 ECS（Elastic Compute Service）、RDS（Relational Database Service）、Kubernetes 等，可以充分发挥云服务性能。

    2. 安全性和合规性：它采用了严格的安全策略，符合国际和国内的安全标准，如 GDPR、ISO 27001、等国家及行业安全要求。

    3. 易于管理：它提供了一个简洁、直观的控制台，方便用户进行服务器的管理和维护。

    4. 高可用性：它设计用于提供高可用性服务，自动故障转移和恢复功能，确保服务的持续运行。

    5. 自动化和扩展能力：支持自动扩展，可根据工作负载的需求自动增减资源，并且能够与阿里云的自动化工具（如自动化部署工具）无缝集成。

    6. 兼容多种应用：支持多种应用程序和服务，包括 Web 应用、数据库、邮件服务器、Linux 服务和容器化应用。

    7. 易于迁移：对于已经使用其他 Linux 发行版的用户，Alibaba Cloud Linux 的迁移过程相对简单，可以减少迁移成本和风险。

    8. 客户支持：阿里云提供强大的客户支持服务，包括在线帮助、文档、视频教程和电话支持，帮助用户解决使用过程中遇到的问题。

    9. 价格优势：阿里云提供有竞争力的定价模型，结合其成本优化的云平台，为用户提供经济高效的服务。

    10. 易于扩展：Alibaba Cloud Linux 易于根据业务需求进行扩展，用户可以轻松地添加或减少资源。

    综上所述，Alibaba Cloud Linux 通过其优化的云服务兼容性、高安全性、易于管理等特点，为用户在阿里云上部署和管理服务器提供了许多优势。

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  • 回答了问题 2024-02-28

    Agent一路狂飙，未来在哪？

    1.如何看待Agent的“成本效益比”？
    从开发者的角度来看，Agent的CBR分析可以帮助评估不同技术的投资回报率（ROI）。如果一个项目的成本效益比较高，就意味着它产生的利益多于成本，意味着这个决策是值得考虑的。如果成本效益比低，则可能表明需要重新评估该项目或调整决策。

    在考虑成本效益比时，开发者需要综合考虑多种因素，包括技术实施的难易程度、预期的维护成本、潜在的市场风险以及技术进步带来的潜在收益等。

    Agent的CBR分析可以帮助开发者做出更加理性和信息的基础决策，确保他们所追求的项目或产品具有正面的经济影响，并值得投入的时间和资源。

    2.你对未来Agent的发展趋势有哪些见解和期待？
    未来Agent的发展趋势会受到多个因素的影响，包括技术进步、市场需求、法律法规、伦理道德以及社会接受度等。以下是一些可能的发展方向和期待：

    1. 更高级的人工智能：随着算法和计算能力的提升，未来的Agent将具备更高级的智能，包括推理、规划、学习和适应能力。
    2. 规模化和自动化：随着技术的成熟，Agent将在更多的领域实现规模化和自动化，提升工作效率和服务质量。

    3. 自然交互方式：用户将更加期待与自然语言交互的Agent，减少输入和流程的复杂性，提高使用便捷性。

    4. 增强现实与虚拟现实：Agent将更好的集成到AR和VR环境中，提供沉浸式体验和交互，在远程协助、教育、娱乐等领域大显身手。

    5. 隐私和安全：随着Agent技术的普及，用户对个人数据隐私的关注度将提高，相应的法律法规也将更加完善，确保Agent运作的同时保护用户隐私。

    6. 道德和伦理的考量：随着Agent在决策过程中扮演更重要的角色，对其道德和伦理性的要求也将增加，确保它们做出的决策符合人类价值观和社会公益。

    7. 可持续性和环保：未来的Agent技术将越来越注重可持续性和环保，例如在智能能源管理、气候变化研究等方面发挥重要作用。

    这些发展不仅体现了技术的进步，也表明了社会对智能Agent能力的期待和信任的不断加深。然而，随之而来的挑战也不可忽视，比如确保Agent的透明度和可解释性，管理AI的道德和风险，以及确保技术的包容性和公正性。

    3.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从一个先进工具走向行业专家面临的瓶颈可能包括以下几个方面：

    1. 知识深度和广度不足：对于特定的行业领域，Agent可能需要深入了解行业知识、术语、工作流程、市场动态等。如果没有足够深度和广度的知识，Agent可能无法有效地与行业专家沟通，并提供有价值的建议和信息。

    2. 缺乏行业联系和网络：在没有建立足够紧密的行业联系和网络的情况下，Agent可能难以获得第一手的市场信息和专业意见，限制了其专业水平的提升。

    3. 数据分析和决策能力不足：在某些行业，如金融、医疗等，需要Agent能够处理复杂的数据，并基于数据分析做出明智的决策。如果没有相关的技能或工具，Agent在提供建议时可能会缺乏准确性。

    4. 缺乏实践经验：即使拥有深厚的理论知识，如果没有相应的实践机会，Agent仍然难以成长为行业专家。实践经验的缺乏可能导致Agent在解决问题时缺乏灵活性。

    5. 沟通技巧不够：有效的沟通是Agent在行业内成功的关键。如果Agent在沟通技巧上有所欠缺，可能难以准确传达信息，或者无法构建稳固的客户关系。

    6. 专业证书和认证缺乏：在某些行业中，特定的专业证书或认证是必要的。没有这些认证，Agent可能难以获得客户的信任或进入特定的市场。

    7. 技术技能过时：技术不断更新迭代，Agent需要跟上最新的技术和工具，否则可能会逐渐失去在行业中的竞争力。

    8. 企业文化适应问题：每个行业都有其独特的企业文化。Agent需要适应这种文化，理解其价值观、信念和工作方式，才能更好地融入并发挥作用。

    9. 缺乏持续学习和适应能力：行业是不断变化的，Agent需要具备持续学习和适应新情况的能力，才能保持其专业知识的时效性和实用性。

    10. 缺乏战略思维：有些行业需要Agent不仅关注细节，还要具备宏观的战略思维。Agent需要能够从整体出发，把握行业的动向和趋势。

    通过这些瓶颈的克服，Agent可以逐步成长为一名行业专家，为客户提供更深层次的服务和支持。

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  • 回答了问题 2024-02-28

    如何看待阿里云PolarDB登顶2024最新一期中国数据库流行榜？

    1、数据库流行度排行榜会影响你的数据库选型吗？
    会有影响，排行榜可以作为一个有效的参考。并且，之前就了解过PolarDB，还是挺希望能够实际项目中使用到的。希望会越来越好，提升我使用的欲望。

    2、对于 PolarDB 的本次登顶，你认为关键因素是什么？
    我觉得是技术发展的必然趋势，之前的数据库均来自国外，不论是技术还是信息安全都存在隐患。只有自研之路才是出路。同样，也是国内技术水平提升带来的效果，提升国际影响力，必然也会走自研道路。

    3、PolarDB“三层分离”新版本发布，对于开发者使用数据库有何影响？
    PolarDB“三层分离”新版本发布指的是将计算层、存储层和通信层分离的架构，这种设计有助于提高数据库的性能、可靠性和扩展性。对于开发者来说，使用这样的数据库主要有以下几方面的积极影响：

    1. 性能提升：通过将计算和存储分开，PolarDB能够在不牺牲性能的前提下支持更大规模的数据集。这种分层设计允许数据库优化器更有效地管理查询执行，从而提高整体性能。

    2. 扩展性增强：分层设计允许各个层独立扩展，这意味着开发者可以更容易地根据需求添加或移除资源，而不会对整体系统稳定性造成影响。

    3. 故障转移和容错能力增强：由于分层，故障或错误可以更快速地被识别并局部化处理，减少对整个系统的影响。同时，某些组件的故障不会影响其他组件的性能。

    4. 可维护性和可管理性：分层架构使得数据库的各个部分更易于诊断和维修，同时管理者可以更有效地监控和管理资源使用。

    5. 安全性和合规性：由于更细致的分层，安全策略可以更精确地应用于每一层，提升整体的安全性。同时，分层设计也方便满足不同的合规性要求。

    6. 易于集成和开发：分层结构简化了与外部系统的集成，使得开发者可以更快速地开发和部署应用。

    7. 云原生支持：由于PolarDB设计之初就考虑了云环境，三层分离的PolarDB更适合云原生应用，能够充分利用云资源，实现弹性伸缩和自动扩展。

    因此，对于开发者来说，PolarDB的新版本提供了更高的性能、更强的扩展性、更好的容错能力和更灵活的管理方式，有助于加快开发速度、减少维护成本，并且能够更好地应对大规模数据处理的需求。当然，为了充分利用这些改进，开发者可能需要重新评估他们的应用程序架构，确保数据库配置与他们的特定需求和应用性能目标相吻合。

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  • 回答了问题 2024-02-22

    开动脑洞，你最想用Sora生成什么样的视频？

    1.你认为它会对哪些行业带来显著变化？
    自媒体相关行业吧，尤其是抖音这样的平台，很多主播或者网红，可以更简单的发布自己的作品。

    2.如果有机会使用Sora创作你的第一个AI短视频，你希望它帮你生成什么样的内容呢？
    就是旅游短视频，可以实现自己成为一名旅游博主的想法。

    3.生成式AI目前还存在哪些待解决的关键问题？可以从技术层面、伦理道德层面来讨论。
    就是版权问题，毕竟算法一致的情况下，难免会出现同样主题或者题材的内容，这就很难界定了。

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  • 回答了问题 2024-02-22

    你会在Vision Pro里编程吗？

    1、目前不考虑将Vision Pro应用到编程中。

    Vision Pro开发是一种新型方式，先不说成本，这样的操作就需要适应，适应周期需要多久还不好说。而且严重依赖苹果生态，跨平台的兼容性不行。

    2.你认为Vision Pro有可能改变开发者的工作模式与效率吗？欢迎分享~
    感觉希望不大，研发成本太高，包括设备成本、人员成本、适应生态成本。
    研发方式的变化太过于科幻了。

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  • 回答了问题 2024-02-20

    阿里云容器服务 ACK AI 助手正式上线，你都有哪些期待？

    1、一直没有用过 K8s ，也就无从谈起运维/使用经验。

    2、我认为ACK AI 助手能够有效降低K8s 的运维复杂度！
    以下是几个主要方面：

    1. 自动化部署：ACK AI 助手能够通过可视化界面帮助用户快速部署K8s应用程序，同时可以管理多个K8s集群。用户只需简单配置，即可实现应用的快速部署和更新。
    2. 智能故障排查：当K8s环境出现故障时，ACK AI 助手能够通过机器学习和预测分析自动识别问题原因，并提供解决方案。这样大大减少了运维人员需要手动排查的问题。
    3. 集群管理：ACK AI 助手提供集群间资源调度和负载均衡，以及多租户支持，可以帮助用户在多个集群间管理资源，提高了资源利用率和灵活性。
    4. 数据监控和分析：ACK AI 助手可以收集和分析K8s集群的数据，为运维团队提供应用性能、资源使用、安全事件等方面的数据洞察，有助于进行趋势预测和决策支持。

    ACK AI 助手通过一系列智能化功能，确实能够有效降低K8s的运维复杂度，提高部署效率，降低运维成本，并增强整体的安全性和合规性。

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