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网站代码优化重构新上映_网站关键词快速排名优化(2024年11月抢先看)

内容来源：尹娜SEO所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

网站代码优化重构

夏令营第四天：AI学习之旅最近，我有幸聆听了老师对典型开源AI项目的分享，真是受益匪浅。这让我深刻体会到，开源社区在孵化AI项目方面有着巨大的作用。 𐟓š项目介绍项目名称：智能法律情境化教学项目形式：互动文本游戏项目目标：在模拟法律情境中学习法律知识项目创新：增加随机情境和正反馈机制，提高学习兴趣 𐟒ᩡ𙧛𕦄Ÿ来源 10年前的法律考试梦想受游戏“逆转裁判”启发，想将法律知识融入类似游戏中受李宏毅教授ChatGPT文字冒险游戏启发，采用类似方式 𐟛 ️技术实现使用Jungle框架搭建网站调用ChatGPT API实现问答使用Websocket实现网站实时交互使用长链模型提高语义连贯性构建固定常量+变量模板，与API交互生成情境文本 𐟑奛⩘Ÿ合作通过datawhale平台找到志同道合的伙伴合理分工，发挥各自专长，取长补短解决分歧方式：模块化开发，接口组合感受到团队合作的重要性和人际交流的价值 𐟓ˆ项目优化方向代码重构提质量增加法律领域训练，提高专业度拓展到其他领域场景增加语音、图片等提高沉浸感 𐟙对datawhale的感谢提供学习氛围和系统资料从0到1完成项目孵化过程学习到大模型开发范式 𐟌𑦢榃𓥻𖧻튦Œ续学习、思考和实践，在AI时代实现梦想

Flutter性能不佳？5招解决！最近有朋友问我，为什么有些Flutter应用的性能只是平平无奇？作为一个有5年多Flutter开发经验的老手，我见过各种质量的Flutter应用。今天，我想从我的专业角度来聊聊这个问题。 𐟌Ÿ Flutter性能的真相 Flutter确实以其高性能的图形渲染和流畅的用户体验而闻名。但记住，性能的优劣并不完全取决于框架本身，更多的是由应用的设计和开发质量决定的。 𐟔砦€稃𝤸佳的背后即使Flutter有很强的性能潜力，以下几个常见的问题可能会导致应用性能不尽人意：代码优化不足：性能问题往往源于代码层面。例如，过度使用复杂的Widget树，或者在UI线程进行密集计算。资源管理不当：未优化的图片和媒体资源会占用大量内存和CPU资源，导致渲染和响应速度下降。布局和渲染效率：复杂的布局和深层的Widget嵌套会增加渲染时间，影响帧率。异步数据处理不当：不合理的异步数据处理可能导致UI线程阻塞，影响用户体验。 𐟚€ 提升性能的策略要提升Flutter应用的性能，可以采取以下措施：深入理解框架：深入学习Flutter的工作原理，理解Widget生命周期和渲染机制。性能分析：定期使用Flutter DevTools进行性能分析，识别瓶颈。代码优化：重构代码，避免不必要的Widget重建，优化布局结构。资源优化：合理压缩和缓存图片资源，减少内存占用。异步处理：合理使用Future和Stream，避免UI线程阻塞。持续学习：技术不断进步，持续学习新的性能优化技巧和最佳实践。 𐟓ˆ 结语作为一名Flutter开发者，我相信通过不断学习和实践，我们能够充分发挥Flutter的性能潜力，打造出既快速又流畅的应用。性能优化是一场马拉松，而不是短跑。让我们一起努力，不断追求卓越！

Kent新书《Tidy First》 𐟔 探索IT领域的奥秘，跟随Kent Beck的足迹 𐟒ꠤ𝠥œ襯𛦉𞉔领域的灵感和指导吗？让我带你走进一位真正的行业巨星——Kent Beck的世界！他是Junit的创始人，极限编程（Extreme Programming）的先驱，也是IT理论探索的先锋。 𐟓š 如果你对代码优化和重构（refactoring）感兴趣，那么Kent的新书《Tidy First》绝对值得一读。虽然这本书篇幅不长，但它深入浅出地探讨了代码的核心理念、方法论、判断标准以及实际案例。 𐟤” 虽然有些人可能觉得这些话题有些枯燥，但对于资深开发者来说，深入理解代码结构的细节和高质量编程的原则，对于系统设计的理念认知至关重要。 𐟒ᠨ🙦œ줹椸仅适合那些希望提升编程技巧的开发者，也适合那些希望在IT领域获得更多灵感和指导的人。跟随Kent Beck的脚步，一起探索IT领域的奥秘吧！

通义灵码：智能编程助手全解析 𐟌🤺祓概览通义灵码是基于通义大模型的智能编程辅助工具，旨在为开发者提供高效、流畅的编码体验。它具备行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等多项功能，助力开发者快速完成任务。 𐟌𑦊€术核心通义灵码的技术基础包括深度学习模型、上下文感知和代码分析引擎。通过深度学习模型对大量开源代码进行分析，学习优秀编程实践，并理解代码的上下文关系，确保优化建议的准确性和适用性。 𐟌𔥊Ÿ能亮点代码智能生成：根据当前代码文件及跨文件的上下文，生成行级/函数级代码、单元测试、代码优化建议等。研发智能问答：基于海量研发文档、产品文档、通用研发知识、阿里云的云服务文档和SDK/OpenAPI文档等进行问答训练，为开发者答疑解惑。 𐟌🦀稃𝤼˜势通义灵码能够提供秒级生成速度，让开发者更专注于技术设计，高质高效地完成编码工作。同时，它还能识别代码中的冗余、不规范写法，并自动进行重构，提供性能优化建议，如循环优化、内存管理等。 𐟍€目标用户通义灵码的主要用户群体是开发者，特别适合那些需要快速编码、优化代码和解决技术问题的开发者。 𐟌𑩡𕩝⨮𞨮ኩ€š义灵码适配多IDE的原生设计，符合开发者使用习惯，适配IDE原生主题、交互模式，让开发者感受到IDE的原生视觉和交互体验。 𐟍ƒ产品特色跨文件感知：客户端和模型层同步优化针对代码跨文件上下文感知能力，生成代码更加贴合当前代码库的业务场景。沉浸式编码体验：无需切换工具，IDE客户端内即可满足开发者编码场景中的技术资料检索、技术难题解答的诉求。新功能：最近推出的个人版和企业版新功能——@workspace、@terminal和#team docs，提供了前所未有的便捷与高效。 𐟎‹不足之处代码生成准确性：通义灵码生成代码的准确性与输入的自然语言查询条件紧密相关，有时候需要多次修正提示词、句，才能生成最终符合条件的代码。测试代码覆盖率和准确率：生成的测试代码的覆盖率和准确率可能不如人工编写测试代码，需要开发者具备一定的测试经验。误判或理解错误：在处理复杂的代码逻辑或特殊的编程语法时，可能会出现错误或无法完全理解上下文信息，导致生成的代码不准确或存在错误。不同编码工具上的效果差异：在不同编码工具上呈现出来的效果存在差异，明明是同一个问题或者需求，在不同的编码工具上可能出现完全不同的答案。

修好了一张国产XD卡最近有个粉丝寄来一张国产XD卡，说用了一次就坏了，问我能不能修。我想着试试也无妨，结果到手一看，果然是国产卡，拆开一看，里面是一个黑胶电路板和一个芯片。我用设备反复尝试读取，发现卡不认盘。于是拆下芯片读取，发现有ID，但焊回去后还是不认盘。正好我手里有个一模一样的坏卡，底板坏了但芯片还好，于是来个换脑手术，把芯片调换上读卡器，居然修复成功了！原来国产XD卡早在当年原装卡贵的要死的时候就开始复刻了。图3是原装卡拆开的样子，区别还是挺大的。凭借经验逆向发现，复刻卡并没有真正的主控，黑胶内部应该是一个有程序的单片机，通过模拟原装XD卡的通讯方式来实现功能。不过，因为存储芯片颗粒的质量参差不齐，所以故障概率很高，兼容性也不是特别好。我的复刻128就是类似的原理，不过由于能力有限，理论可以但实际还需要重构代码优化时序才能实现完美复刻。如果技术足够好，可以用更高性能的单片机实现磨损均衡和坏块管理，实现比原装更高的兼容性。不过那样研发和制造成本就太高了。另外，淘宝上已经有用当年国产技术新生产的卡了（512-2G），我觉得128也不是太有必要。需要小容量的卡64的复刻也可以凑合一下。告诉大家一个秘密：容量越小的XD卡越不容易坏，小容量的卡使用的是SLC颗粒，能耐更多次擦写。至于原装卡为什么也容易坏，那自然是岁月留下的痕迹。固态芯片存储是靠一种特殊的浮栅晶体管把电子保存在其中来实现长期存储数据的，但随着时间的流逝，保存的电子会慢慢减少直至消失，当减弱到一定程度就无法进行读取了。所以说固态存储一旦发生底层数据丢失，神仙难救。由于对大容量的需求，存储技术从SLC、MLC、TLC再到QLC，不断增大的存储容量是以牺牲数据的最长保存时间为代价的。理论上在常温下SLC的数据可保存10年（不出现任何丢失），MLC则是5年，TLC为2-3年，到了QLC甚至不足一年！XD卡采用的技术为SLC（16-512M）和MLC（1-2G最高可达8G不过4G和8G还没有生产出来XD卡就淘汰了）。SLC卡从大概2002年开始生产而MLC型号从05年开始生产，大概10年前后所有XD卡停产。所以直至今日每张XD卡（原装的）年龄都有10余年之久且都面临着数据丢失的问题。如果数据丢失发生在主控的坏块表或者一些底层数据上，那么卡就无法使用了。由于没有放出的开卡软件我们也无法对XD卡进行修复，而且原装卡采用黑胶封装也没法通过国产卡移花接木的方式来修复。所以啊，且用且珍惜吧！

C++代码优化：让你的程序飞起来！ 𐟚€ 还在为C++程序的蜗牛速度头疼吗？掌握这些代码优化技巧，让你的程序性能瞬间起飞！ 1⃣ 算法与数据结构，高效之选 𐟓Š 告别冒泡，拥抱快速排序！算法选对，效率翻倍。数据结构量身定制，哈希表查找快如闪电，向量访问流畅无阻。 2⃣ 精简函数调用，轻盈如风 𐟍ƒ inline关键词，小函数秒变代码块，减少开销无压力。拒绝循环内无谓调用，每一行代码都为性能加分。 3⃣ 循环优化，极致提速 𐟏ƒ‍♂ 循环展开，减少控制开销，计算量飙升。智避重复计算，让每一圈循环都充满价值。 4⃣ 内存管理，精打细算 𐟒𐊦‹’绝频繁分配释放，对象池、内存池来帮忙。数据对齐不可忘，访问速度再提升。 5⃣ 编译器优化，智能助力 𐟧 -O2、-O3开启，编译器变身性能魔术师。链接时优化（LTO），跨文件协作，性能更上一层楼。 6⃣ 多线程并行，多核齐飞 𐟌ˆ std::thread、TBB、OpenMP，多核处理器不再闲置。 SIMD向量化，数据并行处理，计算效率MAX！ 7⃣ IO优化，减少等待 ⏳ 合并IO，缓冲加持，减少调用次数。异步IO，让IO不再拖后腿，主线程自由飞翔。 8⃣ 细节决定成败 𐟔 慎用虚函数，避免不必要开销。数据类型精挑细选，存储布局合理布局，缓存利用率飙升。定期重构，让代码既快又美。

大学生数据库课程期末大作业9个关键步骤 1. 𐟓š 选题与需求分析：首先，确定你的大作业主题和目标。进行需求分析，明确数据库需要存储哪些数据，以及用户需要哪些功能。 𐟒𞠨•𐦍“：选择数据库类型（如关系型或非关系型）。设计数据库的逻辑结构，包括表结构、字段类型、主键、外键等。进行规范化，以减少数据冗余。 𐟔砥ˆ›建数据库和表：使用数据库管理系统（如MySQL, PostgreSQL, MongoDB等）创建数据库。创建表，并设置字段约束。 𐟓 数据输入：根据设计输入数据到数据库中。可以使用手动输入或导入数据文件的方式。 𐟒𛠥Ž𐥊Ÿ能：编写SQL语句或使用数据库管理系统提供的界面来实现数据的增删查改（CRUD）操作。根据需求实现更复杂的查询和数据处理功能。 𐟓𑠧𜖥†™应用程序：如果需要，可以开发一个前端应用程序来与数据库交互。使用编程语言（如Python, Java, C#等）和数据库API来实现应用程序的逻辑。 𐟔 测试：对数据库和应用程序进行测试，确保它们能够正确处理数据和用户请求。测试包括单元测试、集成测试和系统测试。 ⚙️ 优化：根据测试结果对数据库和应用程序进行优化。优化可能包括调整索引、查询优化、代码重构等。 𐟓Š 提交最终报告：将最终的数据库实训报告、代码和数据库文件提交给老师。

𐟒ꖓ Code＋GPT：编程神器组合！ 𐟎‰ 在 VS Code 中集成了 GPT-4 插件，你将会体验到前所未有的编程效率！试试这些小技巧，让你的开发工作更轻松： 𐟓 使用片段生成复杂代码：只需简单描述，GPT-4 就能为你生成完整的函数或代码片段，省时又省力！ 𐟓‹ 自动补全测试用例：编写单元测试时，GPT-4 能为你生成测试函数、数据和断言，确保代码质量。 𐟤 实时协作与反馈：在多人开发时，GPT-4 提供实时建议，让代码优化不再困难。 𐟓˜ 文档生成与格式化：轻松生成详细的注释、使用说明和 API 文档，让你的代码更易理解。 𐟔 调试与错误修复：遇到错误？发送给GPT-4，获取详细的调试建议和修复方案。 𐟛 ️ 代码重构建议：GPT-4 能为你提供函数重命名、提取方法等建议，让你的代码更完美。 𐟒ᠤ𘪦€祌–提示：根据你的习惯和项目需求，自定义GPT-4的提示方式，让编程更加贴心。 𐟓š 学习新技术和框架：GPT-4 提供即时指导和示例代码，助你快速上手新技术或框架。 𐟒젨‡ꥊ觔Ÿ成代码评论：请求GPT-4生成审查意见，帮助识别代码中的潜在问题。 𐟤 代码对比与合并：处理代码合并冲突时，GPT-4 提供智能的合并建议，简化你的工作。 ✨ 快来试试VS Code＋GPT的组合吧！让编程变得更加高效、轻松！

企业如何判断是否适合训练代码大模型？企业是否需要训练自己的代码大模型？这取决于几个关键因素。以下是一些指导原则，帮助你做出明智的决策： 𐟑堥›⩘Ÿ规模：如果你的团队规模庞大，且专注于单一代码库，那么训练自己的代码大模型可能是一个好选择。 𐟓š 代码特殊性：如果你的代码足够特殊，且需要高度定制化，那么自主训练大模型可能更符合你的需求。 𐟓ˆ 代码规模：如果你的代码规模非常大，那么通过训练大模型来优化和加速开发过程可能是有价值的。 𐟔砥🍥䱨𔥯𜚥悦žœ你能够容忍训练失败，并且有足够的资源来重新开始，那么自主训练大模型可能是一个可行的选择。 𐟛 ️ 基础代码稳定性：如果你的基础代码足够稳定，且不易变动，那么训练大模型可以作为一种长期投资。然而，有些企业可能不适合训练自己的代码大模型。以下是一些需要注意的情况： 𐟑堥𜀥‘团队规模：如果你的开发团队整体规模大，但单个业务团队的规模较小，那么可能不是最佳选择。 𐟌 技术栈分散：如果你的技术栈非常分散，那么训练大模型可能会带来更多的挑战和复杂性。 𐟓𒠩€š用框架和开源框架：如果你大量使用通用框架和开源框架，那么自主训练大模型可能不是最优选择。 𐟓– 代码质量：如果你的代码质量堪忧，那么可能需要先进行代码优化和重构。 𐟔„ 业务变更速度：如果你的业务变更速度很快，且代码抽象度低，那么训练大模型可能不是最佳策略。总结来说，「如果你需要造一款新的电视，去让发电厂修改电压可能不太合适。但如果你需要造的是个电动航母，那么全新设计一款新的发电机也是值得的。」这句话同样适用于代码大模型的训练。在决定是否训练自己的代码大模型时，务必考虑你的具体需求和资源。

30道研发工程师面试真题及答案解析 1. 请简述一下你的编程经验以及你最熟悉的语言是什么？描述一下你使用过的版本控制系统（如Git）以及你如何使用它进行团队协作开发。你在过去的项目中遇到过哪些技术难题，你是如何解决的？能否分享一下你使用过的数据库系统，以及你是如何优化数据库性能的？描述一下你如何进行系统设计，包括系统架构、模块划分、接口设计等方面。你如何处理代码中的bug和异常？你是否有过解决复杂问题的经验？你对性能优化有哪些经验？你是如何进行性能测试和优化的？描述一下你如何进行单元测试和集成测试，以及你在项目中是如何应用这些方法的。你对代码重构有哪些经验？你是如何识别和解决代码复杂性的？你对分布式系统有哪些了解？你有过使用分布式系统的经验吗？你如何处理代码审查和团队协作中的冲突？你是否有过处理这类问题的经验？你如何应对开发过程中的变化和不确定性？你是如何管理风险的？描述一下你在过去项目中使用的敏捷开发方法，以及你对敏捷开发的理解。你对云服务（如AWS、Azure、阿里云等）有哪些了解？你有过使用云服务的经验吗？描述一下你如何进行系统测试和系统集成测试，以及你在项目中是如何应用这些方法的。你如何处理代码中的安全问题？你有过处理这类问题的经验吗？描述一下你在过去项目中使用的自动化测试工具，以及你对自动化测试的理解。描述一下你如何进行系统部署和运维，包括系统升级、故障排除等方面。你对人工智能和机器学习有哪些了解？你有过使用相关技术的经验吗？描述一下你在团队合作中的角色和职责，以及你是如何与团队成员协作的。

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