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擅长的技术
2024年06月
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06.2318:51:10
发表了文章2024-06-23 18:51:10
Julia 复数和有理数
在Julia中，复数和有理数是内置类型，支持数学运算。复数如`1+2im`，其中`im`代表虚部。算术操作包括加减乘除和幂运算，如`(1+2im)*(2-3im)`。Julia允许便捷的语法直接处理复数。同样，有理数也得到支持，提供了分数运算的精确表示。 -
06.2318:51:01
Julia 教程
**Julia** 是一款高性能的开源编程语言，专为科学计算设计，2012年发布，支持多种平台。它的特点是动态、小巧的核心、丰富的类型系统、并行计算优化及直接调用C函数的能力。首个Julia程序通常从打印"Hello, World!"开始。Julia与Jupyter notebook兼容，广泛应用于数值计算。官网和中文手册提供更多信息。 -
06.2318:50:49
Julia 数据类型
Julia支持整数和浮点数等基本数据类型，字面量表示固定值。默认浮点数舍入模式是RoundNearest，确保最接近的可表示值。示例展示了`BigFloat`舍入：1.510564889、1.550564889和1.560564889均舍入到1.5。 -
06.2213:25:24
数据库模式（Schema）
**数据库模式**（Schema）是逻辑结构和特征的描述，基于数据模型，定义数据项、安全性和完整性。**外模式**（External Schema）是用户视图，可有多个，显示部分数据逻辑结构，确保安全。**内模式**（Internal Schema）描述数据的物理存储，唯一，涉及文件、索引结构，优化存取效率。三模式分离提供逻辑和物理独立性。 -
06.2213:25:13
使用推导式和生成器创建数组
使用推导式和生成器可以方便地创建数组。例如，`[n^2 for n in 1:10]` 生成一个包含平方数的一维数组，而 `[n*m for n in 1:10, m in 1:10]` 创建一个乘积的二维数组。无括号形式如 `collect(n^2 for n in 1:5)` 产生生成器对象，节省内存。另外，`sum(1/n^2 for n=1:1000)` 在不分配内存的情况下计算序列的和。 -
06.2213:25:06
Julia 语言环境安装
**Julia 安装概要:** 支持 Linux, FreeBSD, macOS, Windows 和 Android。下载始于& lt;https://julialang.org/downloads/> 或中国的清华镜像& lt;https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/julia-releases/bin/>. -
06.2110:07:04
溢出行为
Julia 中的整数运算超出类型最大值时会发生环绕行为，如 `typemax(Int64) + 1` 等于 `typemin(Int64)`，显示了模算数特性。为避免溢出，需检查最值边界，或使用 BigInt 进行任意精度计算。例如，`10^19` 溢出，而 `big(10)^19` 则正确得到大整数结果。 -
06.2110:06:56
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。`zero(x)` 和 `one(x)` 函数提供特定类型或变量类型的零和一字面量，减少类型转换成本。例如：`zero(Float32)` 返回 `0.0f0`，`one(Int32)` 返回 `1`。 -
06.2110:06:47
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。浮点字面量可使用E表示科学记数法，如 `1.0e10` 或 `-1.23E+8`。点号可选，`1.` 等同于 `1.0`。 -
06.2018:48:56
元组作为函数参数
在 Julia 中，我们可以使用元组作为函数参数。例如，`testFunc` 函数接受位置参数 `x`, `y`, `z` 和关键字参数 `a`, `b`, `c`。创建元组 `options` 后，可以使用 `options...` 扩展元组传递给函数。如果后续有指定的参数，它们会覆盖元组中的值。示例展示了当指定 `b` 的值时，无论在元组之前（不覆盖）还是之后（覆盖）都会影响输出结果。执行文件 `test.jl` 显示了不同的输出，体现了参数覆盖的规则。 -
06.2018:36:37
数据库模式（Schema）
**数据库模式（Schema）**是数据的逻辑结构和安全性的描述，基于数据模型，定义记录、数据项及它们的联系。**外模式**是用户视图，多个外模式可为不同用户定制，提供数据子集，确保安全性。**内模式**则描述数据的物理存储，包括文件结构和存储方式，优化存取效率。数据库通过外模式-模式和模式-内模式映像保持逻辑和物理独立性。 -
06.2018:36:13
Julia 复数和有理数
在Julia中，复数和有理数是内置支持的数据类型。复数如`1+2im`，其中`im`代表虚数单位-i。Julia提供方便的语法进行复数运算，例如加减乘除和指数运算。有理数则是精确表示分数的形式。这些特性扩展了数学运算的范围，确保了数值计算的精确性和表达力。 -
06.2018:36:04
Julia 数据类型
Julia语言支持基本数学与科学计算，其数据类型包括整数和浮点数，后者在不精确时遵循RoundNearest舍入模式，即向最近的可表示值靠近。示例展示了`BigFloat`如何保留最少有效位进行舍入：1.51、1.55和1.56在该模式下均舍入为1.5。 -
06.2012:30:46
数据库模式（Schema）
**数据库模式（Schema）**是数据的逻辑结构和特征描述，是所有用户的公共视图。它基于数据模型，定义数据结构、安全性和完整性规则。**外模式（External Schema）**是用户视图，可有多个，展示给特定用户的数据子集，确保数据安全。**内模式（Internal Schema）**描述数据的物理存储方式，唯一，涉及文件结构、存储和索引，优化存取效率。这三级模式保证了数据的逻辑和物理独立性。 -
06.2012:30:35
Julia 复数和有理数
**Julia 语言支持内置的复数和有理数类型，提供方便的数学运算。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` 表示复数。可以进行加、减、乘、除及幂运算，包括 `(1+2im)^2.5` 这样的复数幂次。Julia 的语法使得这些操作与传统数学记法相似。** -
06.2012:29:41
Julia 数据类型
Julia 支持整数、浮点数等基本数据类型，以及字面量表示法。默认浮点数舍入模式为 RoundNearest，即向最接近的可表示值舍入。示例展示了`BigFloat`舍入：即使精度为2，1.51、1.55和1.56均被舍入到1.5。 -
06.1913:15:44
使用推导式和生成器创建数组
使用推导式和生成器可以方便地创建数组。例如，`[n^2 for n in 1:10]` 生成一个包含1到10平方的数组，而`[n*m for n in 1:10, m in 1:10]` 创建一个10x10的矩阵，元素为对应位置的乘积。无括号形式如`n^2 for n in 1:5` 产生一个生成器对象，通过`collect`转换为数组。此外，`sum(1/n^2 for n=1:1000)` 不存储中间结果，直接计算序列的和。 -
06.1913:15:35
溢出行为
在 Julia 中，当整数运算超出类型最大值时，会发生环绕溢出，如 `typemax(Int64)` 后加 1 结果变为 `typemin(Int64)`。这表明 Julia 实现了模算术。为避免溢出，需检查边界或使用 BigInt 进行任意精度计算。例如，`10^19` 溢出，而 `big(10)^19` 则正确返回大整数。 -
06.1913:15:27
Julia 语言环境安装
**Julia 安装概要：** 支持Linux, FreeBSD, macOS, Windows及Android。下载地址：[https://julialang.org/downloads/](https://julialang.org/downloads/)；GitHub源码：[https://github.com/JuliaLang/julia](https://github.com/JuliaLang/julia)。 -
06.1811:00:47
数据库模式（Schema）
数据库模式（Schema）是数据的逻辑结构和特性描述，基于数据模型，定义数据项、安全性和完整性规则。外模式（Subschema）是用户看到的局部视图，可有多份，确保数据安全。内模式（Storage Schema）描述数据的物理存储，唯一，涉及文件布局、索引和压缩。模式体现整体，外模式反映用户需求，内模式关注存储效率。 -
06.1811:00:38
Julia 复数和有理数
在Julia中，复数和有理数是内置类型，支持数学运算。复数如`z=a+bi`，i是虚数单位（满足i^2=-1）。全局常量`im`代表i。例如：`1+2im`是复数。算术操作包括乘法、除法、加法和减法，以及幂运算，如`(-1+2im)^2=-3-4im`。Julia也处理有理数，未在此展示。 -
06.1811:00:22
Julia 数据类型
Julia支持基本数学数据类型如整数和浮点数，其中浮点数遵循RoundNearest舍入策略，即向最近的可表示值逼近。示例展示了`BigFloat`如何舍入到1.5，即使输入带有更多小数位。 -
06.1718:58:16
回答了问题2024-06-17 18:58:16
当AI“复活”成为产业，如何确保数字生命技术始终用于正途？
赞4踩0评论0 -
06.1718:33:21
一条SQL语句的执行究竟经历了哪些过程？
赞7踩0评论0 -
06.1709:08:14
Julia 教程
**Julia: 高性能科学计算语言** Julia, MIT 许可的开源语言，设计用于数值分析和计算，速度快，2012年起支持多平台。特点：小巧核心、丰富类型系统、并行计算优化、直接调用C、与Jupyter兼容。初学者可尝试写"Hello World!"程序。官网：[JuliaLang.org](https://julialang.org/) | 中文手册：[Docs.Juliacn.com](https://docs.juliacn.com/latest/) -
06.1709:08:04
Julia 语言环境安装
**Julia 语言可在多种平台安装，包括 Linux, FreeBSD, macOS, Windows 和 Android。下载官方安装包可访问& lt;https://julialang.org/downloads/>，或使用中国清华大学镜像站& lt;https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/julia-releases/bin/>。Windows 用户选择 julia-1.7.2-win64.exe，Linux x86_64 用 x86_64.tar.gz，macOS 选 julia-1.7.2-mac64.dmg 或 .tar.gz -
06.1709:07:05
溢出行为
在 Julia 中，超出类型最大值的计算会导致环绕行为，如 `typemax(Int64)` 加 1 结果变为 `typemin(Int64)`，显示了模算数特性。为了避免溢出，需检查边界或使用 `BigInt` 进行任意精度计算。例如，`10^19` 溢出，而 `big(10)^19` 则正确得到大整数结果。 -
06.1616:37:21
特殊的浮点值
特殊浮点值包括正负无穷（Inf）和非数字（NaN），它们在浮点运算中扮演重要角色。例如，除以零可得到无穷，而0乘以无穷则为NaN。NaN不等于自身，比较运算符在NaN上返回假。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)`。 -
06.1614:20:53
特殊的浮点值
特殊浮点值包括正负无穷（Inf）和非数字（NaN），它们在数学运算中代表超越常规数值的概念。例如，任何数除以零可得Inf或NaN，且NaN不等于自身。可以使用`typemin`和`typemax`函数获取各种浮点类型的最小负无穷和最大正无穷值。 -
06.1614:20:36
数据库模式（Schema）
数据库模式（Schema）是数据的逻辑结构描述，是所有用户的公共视图；外模式是用户看到的局部逻辑结构，可有多个，确保安全；内模式是数据的物理存储细节，唯一，涉及存储方式和优化。模式设计包括数据项的定义、安全性和完整性规则；外模式提供用户视图，允许部分访问；内模式关注高效存储。 -
06.1614:20:23
Julia 复数和有理数
在Julia中，复数和有理数是内置支持的数据类型。复数如`z=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`代表`i`。Julia提供直观的语法创建和操作复数，如`(1+2im)*(2-3im)`，并支持算术、指数和根运算。同样，有理数通过精确表示分数形式，如`3(2-5im)^-1.0`，展示出数值计算的精确性。 -
06.1510:47:29
使用推导式和生成器创建数组
使用推导式和生成器可以便捷创建数组。例如，`[n^2 for n in 1:10]` 生成一个包含平方数的一维数组，而`[n*m for n in 1:10, m in 1:10]` 创建一个乘积的二维矩阵。无括号形式如`collect(n^2 for n in 1:5)`产生生成器对象，且`sum(1/n^2 for n=1:1000)`在不占用大量内存的情况下计算序列的和。 -
06.1510:31:01
使用推导式和生成器创建数组
使用推导式和生成器可以方便地创建数组。例如，`[n^2 for n in 1:10]` 生成一个包含1到10平方的数组，而`[n*m for n in 1:10, m in 1:10]` 创建一个10x10的矩阵，元素为对应行和列索引的乘积。无括号形式如`n^2 for n in 1:5`产生一个生成器，通过`collect`转换为数组。另外，`sum(1/n^2 for n=1:1000)`展示了如何不存储中间结果地计算序列的和。 -
06.1510:30:54
Julia 数组
**Julia 的数组是动态、可变的集合，支持一维到多维。元素类型可变或指定，如 `[1,& quot;baidu", 2.5, π]` 创建 Any 类型数组。索引以整数开始，创建时用方括号分隔元素，如 `arr = [1,2,3]` 构建 Int64 向量，或 `arr2 = String["Taobao","baidu","GOOGLE"]` 强制为 String 类型。** -
06.1510:30:47
溢出行为
在 Julia 中，当数值超过类型最大值时，会发生环绕溢出，如 `Int64` 类型的最大值加 1 结果会变为最小值。这体现了模算数特性。为了避免溢出，需要对边界值进行检查，或使用 `BigInt` 进行任意精度计算。例如，普通计算 `10^19` 结果溢出为负数，而使用 `big()` 函数则能正确得到 `10000000000000000000`。 -
06.1409:18:02
Julia 复数和有理数
在 Julia 中，预定义的复数和有理数类型支持丰富的数学运算。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。可以进行算术操作，如乘法、除法、加减和幂运算，例如 `(1 + 2im)*(2 - 3im)` 返回 `8 + 1im`。此外，复数也可以进行复数次幂，如 `(-1 + 2im)^2` 结果为 `-3 - 4im`。同样，有理数表达简洁，如 `3(2 - 5im)^-1.0` 返回 `0.20689655172413796 + 0.5172413793103449im`。 -
06.1409:17:28
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、浮点数和字符串等字面量。默认浮点数舍入模式是RoundNearest，即四舍五入至最接近的可表示值，尽可能少用有效位。示例展示了`BigFloat`舍入到两位时，1.51、1.55和1.56均舍入为1.5。 -
06.1409:17:16
Julia 语言环境安装
Julia 语言可在Linux, FreeBSD, macOS, Windows及Android上运行。下载地址：<https://julialang.org/downloads/>，国内镜像：<https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/julia-releases/bin/>。 -
06.1319:04:34
数据库模式（Schema）
数据库模式，即逻辑模式，是所有用户的数据视图，描述数据的逻辑结构和特性，基于数据模型，并包含安全性、完整性的定义。一个数据库有一个模式。外模式，或用户模式，是用户可见的局部逻辑结构，可有多个，用于数据安全。内模式，或存储模式，描述数据的物理结构和存储方式，只有一个，旨在优化存储和访问效率，减少冗余。 -
06.1318:39:50
数据库模式（Schema）
数据库模式是所有用户的数据视图，描述逻辑结构和特性；一个数据库仅有一个模式，基于数据模型，包含数据结构、安全性及完整性规则。外模式，或用户模式，是用户可见的局部逻辑视图，可有多个，用于数据安全。内模式是数据的物理结构和存储方式，唯一，涉及文件组织、索引和存储优化，旨在减少冗余，提升性能。 -
06.1318:39:27
Julia 教程
Julia，一款高性能的开源编程语言，专注于科学计算，2012年发布，支持多平台。其特点是小核心、丰富的类型系统、高效并行计算能力及直接调用C函数。首个程序示例为打印"Hello World!"。适用于数值计算，可与Jupyter Notebook集成。官网及中文手册提供更多信息。 -
06.1318:38:52
使用推导式和生成器创建数组
使用推导式和生成器可以方便地创建数组。例如，`[n^2 for n in 1:10]` 生成一个包含平方数的一维数组，而`[n*m for n in 1:10, m in 1:10]` 创建一个乘积构成的二维数组。不加方括号的推导式如`n^2 for n in 1:5` 会形成一个生成器，需要通过 `collect` 转换为数组。此外，推导式还能用于高效计算，如`sum(1/n^2 for n=1:1000)` 在不存储中间结果的情况下求和。 -
06.1211:12:45
如何简单快速搭建出适配于多平台的小程序？
赞10踩0评论0 -
06.1210:46:55
Julia 数组
Julia中的数组是可变的、类型可异的数据集合，支持一维至多维。索引使用整数，大小可变。通过方括号创建，如`[A, B, C, ...]`。示例：`arr = [1,2,3]`创建整数向量，`arr = [1,& quot;baidu", 2.5, pi]`创建混合类型数组，也可指定类型如`Int64[1,2,3]`和`String["Taobao","baidu","GOOGLE"]`。 -
06.1209:45:37
Julia 数组
Julia中的数组是可变的、类型灵活的有序元素集合，支持一维到多维。索引使用整数，大小可变。通过方括号创建，元素间以逗号分隔。示例：`arr = [1,2,3]` 创建整数向量，`arr = [1,& quot;baidu", 2.5, pi]` 创建混合类型数组，或强制指定类型如 `Int64[1,2,3]` 和 `String["Taobao","baidu","GOOGLE"]`。Julia提供丰富函数处理数组，如添加和合并元素。 -
06.1209:45:27
溢出行为
在 Julia 中，超出类型最大值的计算会导致环绕行为，如 `typemax(Int64) + 1` 等于 `typemin(Int64)`，显示了模算数特性。为了避免溢出，需要对边界进行检查，或者使用 BigInt 进行任意精度计算。例如，`10^19` 溢出，而 `big(10)^19` 则正确计算为大整数。 -
06.1209:44:35
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和不确定性。例如，任何数除以0得到Inf或NaN，而NaN不等于自身。可以使用`typemin`和`typemax`函数获取各浮点类型的最大最小值。 -
06.1109:09:10
数据库模式（Schema）
数据库模式是逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共视图；外模式是用户能看到的局部数据视图，可有多个，确保数据安全；内模式是数据的物理结构和存储方式，唯一，用于优化存储和访问效率。模式基于数据模型定义，包括安全性、完整性的规则；外模式由用户视图构成，通过DML操作；内模式描述数据实际存储形式，影响数据冗余和性能。 -
06.1109:09:02
Julia 教程
Julia，一款高性能的开源编程语言，专为科学计算设计，拥有小巧的核心语言和丰富的标准库。它支持多种平台，具备动态高级语言特征，同时接近静态编译语言的性能。Julia 具备并行计算、轻量级协程、Unicode 支持及直接调用 C 函数的能力。主要用于数值计算，其首个程序示例为打印& quot;Hello World!"。可与 Jupyter notebook 集成，官网及中文手册提供更多信息。 -
06.1109:08:55
使用推导式和生成器创建数组
使用推导式和生成器可以方便地创建数组。例如，`[n^2 for n in 1:10]` 生成一个包含平方数的一维数组，而`[n*m for n in 1:10, m in 1:10]` 创建一个乘积形成的二维数组。无括号形式如`n^2 for n in 1:5` 产生生成器对象，通过`collect`转换为数组。此外，`sum(1/n^2 for n=1:1000)` 求解序列的和，而不占用大量内存。
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Julia 教程
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Julia 数据类型
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Julia 复数和有理数
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使用推导式和生成器创建数组
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Julia 语言环境安装
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数据库模式（Schema）
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Julia 数据类型
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数据库模式（Schema）
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Julia 复数和有理数
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Julia 数据类型
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浮点类型
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溢出行为
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元组作为函数参数
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Julia 数据类型
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Julia 复数和有理数
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数据库模式（Schema）
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使用推导式和生成器创建数组
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溢出行为
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Julia 语言环境安装
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Julia 数据类型
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当AI“复活”成为产业，如何确保数字生命技术始终用于正途？
当AI“复活”成为产业，如何确保数字生命技术始终用于正途？
制定法规约束技术使用，保护隐私；
建立行业标准与伦理审查，确保正当性；
投入研发提升技术准确性并加强监管；
专注服务逝者亲属和利益相关者，严格资格审核；
提高公众认知，增强风险意识；
设立反馈投诉机制，及时处理违规；
持续监测技术发展，适时调整法规标准。
这些举措旨在保障数字生命技术的正当使用。赞4踩0评论0 -
一条SQL语句的执行究竟经历了哪些过程？
一条SQL语句的执行究竟经历了哪些过程？
SQL执行过程概览：
- 客户端连接并认证。
- 发送SQL至服务器，经历语法分析检查正确性。
- 语义分析验证对象存在性及数据类型。
- 优化器选择最佳执行计划，考虑索引、连接策略等。
- 生成执行计划，访问数据，缓存提升效率。
- 结果返回给客户端，DML语句显示受影响行数。
- 处理事务，保证数据一致性。
- 记录执行详情，便于监控和优化。
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如何简单快速搭建出适配于多平台的小程序？
你认为小程序的优势有什么？你如果构建小程序，会用在什么领域和场景？
凭借免下载、即搜即用的特性提供便捷服务，支持微信、支付宝等多平台，实现广泛用户覆盖。开发成本低、周期短，借助平台接口实现丰富功能，如支付、定位、摄像头等。由于背靠大平台，用户信任度高，推广效率显著。
如何实现一站式开发多平台的小程序？
选用Uni-app或Taro等框架，一套代码覆盖多平台。步骤：选择适合的技术栈和需求的框架；搭建官方文档指导的开发环境；利用API和组件库开发，通过条件编译处理平台差异；全面测试各目标平台功能；确保无误后，使用平台工具发布。
你希望了解小程序上哪些功能模块的集成能力？比如支付、游戏前端界面的开发等
集成支付宝、微信支付等实现在线支付；
用户通过微信登录、手机验证认证身份以享个性化服务；
获取地理位置提供导航及本地服务；
推送通知确保重要消息触达用户；
整合社交媒体分享增强互动与产品推广；
游戏前端开发注重角色动画、交互及高性能渲染；
借助数据分析工具优化用户行为与体验。赞10踩0评论0 -
如何在业务代码中优雅地使用责任链模式？
如何在业务代码中优雅地使用责任链模式？
责任链模式缓解复杂业务逻辑中的耦合，通过依次传递请求至处理者对象。
要点包括：明确各处理者职责与顺序，保持单一职责原则；
避免过度设计，根据需求确定处理者数量；
利用工厂模式或依赖注入增强灵活性和可测试性；
使用缓存减少重复处理，通过异步处理提升效率。
有效应用能改善代码结构，但需防止过度设计，保持代码优雅和高效。
赞10踩0评论0 -
AI技术对开发者的职业天花板是提升还是降低？
AI技术对开发者的职业天花板是提升还是降低？
AI技术为职场开辟新机遇，创造出数据科学家、AI伦理顾问等高薪职位，提升工作效率，促进个人职业成长。然而，它也带来挑战，自动化威胁传统岗位，加剧职场竞争，可能导致部分群体面临职业转型压力和不平等的发展机会。
赞26踩0评论0 -
如何评价 OpenAI 最新发布支持实时语音对话的模型GPT-4o？
GPT-4o相比前代有哪些显著的技术提升？
GPT-4o是GPT-4的增强版，支持文本、音频和图像的输入，能生成多种输出。它拥有更快的API响应速度（提升2倍）、更低的价格（降低50%）和无延迟实时对话功能。
GPT-4o具备ChatGPT Plus的所有能力，包括视觉处理、代码执行等，并向所有用户免费开放。其音频响应时间与人类相当（平均320毫秒），代码理解能力增强。
国内大模型行业有机会通过应用这些技术提升，特别是在情感理解和交互体验上的改进，扩大AI的应用场景，尤其在多模态和语音助手等领域。
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“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？
“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？
定期更新功能和算法以满足用户对新鲜感的追求；
建设用户社区，鼓励分享和互动增强用户黏性；
提供个性化服务，如定制选项和会员福利，提高用户满意度和留存率；
跨界合作与品牌推广拓宽用户群；
重视用户反馈和数据分析以优化产品；
强化技术壁垒和安全措施确保竞争优势；
赞9踩0评论0 -
为什么程序员害怕改需求？
为什么程序员害怕改需求？
不确定性：代码的修改会导致程序出现不确定、不稳定、未知的BUG。
投入产出比：程序员通常会评估每项任务的投入产出比，即花费在改变需求上的时间和精力是否值得最终产生的效果。
工作效率：改变需求需要重新规划和重构代码，会消耗额外的时间增加工作量。
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如何从零构建一个现代深度学习框架?
如何从零构建一个现代深度学习框架?
构建现代深度学习框架涉及理解神经网络原理，如前向传播和反向传播，以及不同网络结构（CNN、RNN、LSTM、Transformer）。设计框架架构，包括数据加载、模型定义、训练和推理模块，以及模块间接口。实现核心组件，如张量操作、自动微分和优化器。支持神经网络层和高层API，设计训练循环，包含分布式训练。实现推理功能，提供部署工具。持续优化性能，扩展功能，进行测试和维护，并根据用户反馈和新技术发展迭代更新。这是一个长期、复杂且需持续关注最新技术趋势的过程。
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AI面试成为线下面试的“隐形门槛”，对此你怎么看？
AI面试成为线下面试的“隐形门槛”，对此你怎么看？
AI面试提升招聘效率，加速筛选过程，确保公平对待所有候选人。但可能减少人际互动，影响面试者与面试官的面对面交流，降低互动性。
AI面试可以提高招聘效率，企业可以在短时间内对竞选者进行筛选，加快面试进程。可以对面试者全部一视同仁。
AI面试可能导致人际互动的减少，求职者无法再与面试官进行面对面的交流，互动的机会大大减少。
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你见过哪些独特的代码注释？
代码只能这样写，出错别找我
赞5踩0评论0 -
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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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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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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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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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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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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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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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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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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