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2024年05月
在JS编程中有哪些常见的编程“套路”或习惯?
JavaScript模块化提升代码可读性和维护性,复用性增强;解构赋值简化数据提取;高阶函数实现代码通用灵活性;避免全局变量减少错误;利用Map和Set优化键值对操作;代码审查和测试保障代码质量与稳定性。
模块化编程:JavaScript支持模块化编程,通过将代码拆分成多个模块,每个模块负责一部分功能,可以提高代码的可读性和可维护性。同时,模块化编程也有助于代码的复用。
利用解构赋值简化代码:解构赋值是一种从数组或对象中提取数据,然后将其赋值给变量的语法。它可以帮助我们简化从数组或对象中获取数据的操作。
使用高阶函数:高阶函数是接受函数作为参数或者返回函数的函数。使用高阶函数可以让我们写出更通用、更灵活的代码。
避免全局变量:全局变量可能导致意外的副作用和难以追踪的错误。在编写代码时,应尽量避免使用全局变量,而是使用局部变量或者将变量封装在模块或对象内部。
利用Map和Set数据结构:Map和Set是ES6中引入的两种新的数据结构,它们提供了比传统对象更强大的键值对存储和集合操作功能。使用这些数据结构可以简化某些复杂的操作。
代码审查和测试:最后但同样重要的是,进行代码审查和编写测试用例是确保代码质量的关键步骤。通过代码审查可以发现潜在的错误和不良实践,而测试用例则可以确保代码的正确性和稳定性。
如何让系统具备良好的扩展性?
异步架构提升系统响应,如事件驱动、回调、Promise和async/await。使用消息队列实现解耦与流量控制。设计RESTful API以提供统一易用的接口。建立监控系统全面掌握系统状态,及时解决故障。自动化运维通过CI/CD、配置管理等减少错误,保证扩展性。
异步架构:将耗时或非关键的处理任务异步化,避免阻塞主线程或响应时间。常用模式包括事件驱动、回调、Promise、async/await等。
消息队列:引入消息中间件作为系统间的解耦工具。生产者将任务发布到队列,消费者异步消费,实现任务的削峰填谷、流量控制和可靠投递。
RESTful API设计:遵循REST原则设计API,使其具有统一、清晰、易于理解和使用的接口风格。
监控系统:建立完善的监控体系,包括应用性能监控、日志分析、告警通知、故障排查工具等,实时掌握系统状态,及时发现并解决问题。
自动化运维:实现CI/CD、配置管理、基础设施即代码、蓝绿部署、金丝雀发布等自动化运维实践,提高运维效率,降低人为错误,确保系统扩展过程的平滑无感。
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)因适应数字化转型需求而复兴,成为Gartner十大技术趋势之一。EDA的异步、松耦合特性解决复杂业务场景下的系统交互问题,提高响应速度和效率。它支持实时智能和敏捷响应,利于实时数据分析决策。此外,EDA具有良好的扩展性和灵活性,适应企业业务变化,而云时代的到来为其提供了技术支撑,增强系统可伸缩性和可靠性。因此,EDA将在更多领域发挥关键作用,推动企业数字化转型。
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?
程序员成长的关键点:1) 算法与数据结构提升问题解决能力;2) 深入理解编程语言原理,优化编码效率;3) 应用设计模式增强代码质量;4) 软件工程全生命周期理解和架构设计;5) 实践CI/CD加速开发流程。
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:Serverless架构能够根据实际需求自动扩展计算资源,无需手动管理服务器。
按需计费:Serverless架构以按使用量计费,用户只需为实际执行的代码付费,无需为闲置的计算资源付费。
高可用性:Serverless平台具有高可用性和容错性,能够自动处理故障转移和恢复,保障图像处理服务的稳定性和可靠性。
如何处理线程死循环?
审查代码逻辑以消除死循环和竞争条件,采用合适的同步机制防止线程死循环,以及设置超时机制避免线程永久阻塞。
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。
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。
在涉及到等待某个条件满足的情况下,设置超时机制,避免线程永久阻塞或死循环。
如何写出更优雅的并行程序?
并行程序设计中,将整体任务拆分为独立、可并行执行的子任务,并且子任务能够均匀分布到各个处理器或节点上,避免负载不均。
在多线程或多进程环境中,保证数据一致性,使用同步与互斥手段如锁、信号量等。
利用并行编程库与框架:利用现有的并行编程库或高级框架大大简化并行编程过程。
实现并行程序后,借助性能分析工具进行细致的性能分析,并进行针对性的优化。
你认为一个优秀的技术PM应该具备什么样的能力?
技术深度:需要对软件开发、系统架构、数据库设计、网络基础设施等方面有较深的理解。
项目管理知识:熟悉并掌握项目管理的各种方法和知识可以更好地规划和推进项目。
沟通和协调能力:需要能够清晰地传达项目目标和需求,协调团队成员的工作,解决团队内部和外部的沟通问题。
风险管理和决策能力:在项目中,需要能够识别和管理各种风险,并在必要时做出重要的决策。
持续学习和改进:技术领域不断发展,需要保持持续学习的态度,不断改进自己的技术和管理能力。
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?
处理大篇幅的资料,通义千问可以迅速提炼关键信息,帮助我们轻松轻松获取信息素材。
凭借其出色的上下文理解和知识图谱能力,可以帮助我们深挖内容,发现隐藏的知识点。
你的数据存储首选网盘还是NAS?
我的数据存储首选是云盘存储。可以随时访问,多设备同步。
优点:随时随地访问,只要有互联网连接即可,不受地理位置限制。无需硬件投入:只需要支付订阅费,不需要购买和维护物理设备。
程序员为什么不能一次性写好,需要一直改Bug?
复杂性和变化性:设计程序时,涉及到的问题多,需要考虑到不同的情况,在修改过程中,部分未修改成功产生影响。
成功生成八皇后算法解题思路及代码
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自然语言处理技术的融合,在人机交互方面更深入地理解人类语言的复杂性和多样性。通过训练大量的文本数据,大模型学会了捕捉语言中的细微差别和隐含意义,从而能够更准确地理解用户的意图和需求。
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?
大模型摒弃了传统的程序设计范式,转而依赖大数据训练,这种范式转变催生了自学习和持续优化的计算模式,使得机器可以自动从海量数据中学习和进化。
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?
大模型的出现促进了人类和机器在认知任务上更紧密地协作。通过利用大模型的强大智能化能力,人类可以更加高效地利用机器进行认知任务的处理和分析,从而提高工作效率和生产力。例如,大模型可以用于自然语言理解、图像识别、数据分析等领域,为人类提供更多有价值的认知支持和辅助,实现人机协作的深度融合和互补。
你用体验过用通义千问自己写代码、跑代码吗?体验如何?
现在写代码真的复制粘贴都不用,直接按导入按钮就行,非常便捷。不过有些类似版本控制、依赖之类的把控不是很好,需要改进一下。
在哪些场景下,你会进行入参数据校验的呢?
业务逻辑处理:在执行关键业务逻辑前,例如转账、订单创建等敏感操作,都需要对输入参数做严格校验,确保流程的合法性和安全性。
如何优雅的进行入参数据校验?你有哪些处理方式?
DTO(数据传输对象):在多层架构中,使用DTO将客户端数据传输到服务器。在DTO中集中定义入参的校验规则,可以在数据到达业务逻辑之前完成校验。
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、安全
对于Linux桌面操作系统份额的火速增长你怎么看呢?
随着技术的发展和用户对计算机使用的自由度要求提高,Linux系统以其可定制性、安全性和成本效益等优势吸引了更多的用户。
你认为未来Linux会主导桌面操作系统吗?
Windows和macOS有着强大基础和广泛用户群,Linux主导桌面操作系统市场的情景在近期内似乎不太可能。Linux可能会继续逐渐提升其市场份额,特别是在开发者、科技爱好者和高度定制需求的用户。
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“容器化部署与管理”这一场景。容器化技术能够实现快速部署、弹性扩展和简化管理。我
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?
曾经搭建过stablediffusion,使用文生图等。
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,遇到过网络延迟、数据安全性等问题。选择性能更好的云服务提供商,优化数据传输方式,定期更新和维护云服务。
如何看待Agent的“成本效益比”?
在考虑成本效益比时,开发者需要综合考虑多种因素,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。
你对未来Agent的发展趋势有哪些见解和期待?
多任务和跨领域能力:未来的Agent具备同时处理多个任务和跨领域工作的能力,提高其在不同场景下的应用价值。
人机协作和可解释性:未来的Agent更加注重人机协作和可解释性,更好地与人类用户互动和理解彼此的需求和意图。
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从先进工具走向行业专家面临的关键瓶颈包括:
泛化能力:目前,许多Agent在特定任务上表现出色,但在面对新任务或领域时,泛化能力较弱。
可解释性:Agent的决策过程往往难以解释,这在一定程度上限制了其在关键领域的应用。提高Agent的可解释性将有助于增加其在行业中的应用信任度。
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?
服务器操作系统产业的未来发展将更加注重面向未来、支持AI基础设施的底层能力。大模型驱动的AI计算正逐渐成为整个数字世界的基石。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。
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?
英特尔和龙蜥的合作为国产操作系统的发展带来巨大的机遇。英特尔作为半导体芯片制造商,拥有先进的硬件优化技术和广泛的生态系统资源,可为龙蜥提供强大的技术支持和市场推广力量。
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?(提示:点击 Alibaba Cloud Linux 找参考资料)
稳定可靠:基于 CentOS 操作系统,经过阿里云多年的优化和打磨,稳定性极高。
安全防护:集成了阿里云的安全防护技术,有效抵御各种网络攻击和安全威胁。
性能优化:针对云计算环境进行了性能优化,充分发挥云计算资源的优势。
易于使用:提供了丰富的管理工具和图形化界面,方便用户进行系统管理和维护。
4.您认为英特尔与Alinux 的合作哪些方面最值得期待?您最希望龙蜥和英特尔带来哪些方面的惊喜?
英特尔与Alinux双方在硬件和操作系统层面的深度整合将有望带来更高的性能和稳定性,对于云计算和AI计算等高性能需求场景来说至关重要。
数据库流行度排行榜会影响你的数据库选型吗?
关注数据库流行度排行榜,不会是我选择数据库的唯一依据。我会根据项目需求、性能、稳定性、成本以及团队熟悉程度等因素来综合考虑。
对于 PolarDB 的本次登顶,你认为关键因素是什么?
结合市场,用户需求不断更新。包括其高性能、高可扩展性、成本效率以及强大的云支持。
PolarDB“三层分离”新版本发布,对于开发者使用数据库有何影响?
更低的成本:开发者可以根据需要独立扩展每个层,从而节省成本。
更强的灵活性:开发者可以根据应用程序的需要灵活地配置每个层,例如选择不同的存储引擎或网络协议。