唐家四少官微 识别和处理空指针异常（NPE）是 Java 开发中非常重要的一部分，下面是一些识别和处理 NPE 的方法和最佳实践： 代码审查和静态分析工具： 审查代码并使用静态分析工具，如 FindBugs、SonarQube 等，可以帮助发现潜在的 NPE 触发场景。这些工具可以识别可能导致 NPE 的代码模式和潜在的空指针引用。 空指针检查： 在代码中进行空指针检查是一种常见的方法，可以使用条件语句（...

六月的雨在钉钉 NPE 可以说，在日常开发中或多或少的都会遇到NPE的场景，即便你在开发过程中很谨慎，但是导致NPE的场景并不完全是由代码决定的，也可能是数据导致的。 通常情况下触发NPE的场景比如你没有初始化对象，但是直接调用该对象取参数就会报NPE，比如 或者是你调用的方法在未查询到数据时直接返回null，但是在后续的逻辑处理中并没有对对象判空导致再取属性值时报NPE 或者是你的代码中需要获取外部资源，...

唐家四少官微 “屎山代码，千万别改”

Sankin_CN 听说一些“元老”级代码里有一代代程序员留下的忠告注释

Yeats_Liao 核心组件： 张量：设计Tensor类，支持自动求导数、梯度量等。 自动微分：实现反向传播，自动计算梯度，支持复杂网络。 优化器：实现SGD、Adam等，支持学习率调整。 模型：构建神经网络层、激活函数库，支持CNN、RNN、RNN、Transformer等。 数据加载器：高效数据预处理、批量、并行。 并行计算：利用GPU加速，CUDA、OpenCL，设计分布式训练策略。 调试与监控：集成日志...

磊桐 从零开始构建一个现代深度学习框架是一项复杂且耗时的工作，需要深厚的专业知识和丰富的编程经验。以下是构建这样一个框架的一般步骤和考虑因素： 明确目标和需求： 确定框架的目标用户、应用场景和性能要求。 研究现有框架： 深入研究现有的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle等），了解它们的设计哲学、优缺点和最佳实践。 设计架构： 设计框架的总体架构，包括计算图...

听白 AI面试技术的兴起，确实为招聘流程带来了革命性的变化，它提高了筛选效率，减少了人为偏见，让招聘更加数据化和标准化。这一技术的应用，背后体现的是对效率和公平性的追求，特别是在面对大规模招聘时，能够帮助企业在短时间内从众多候选人中筛选出符合基本要求的人选。 牺牲人际互动的温度 无可否认，AI面试缺乏了传统面试中人与人直接交流的“温度”。在面对面的交流中，求职者可以通过非言语线索，如面试官的表情、...

Yeats_Liao AI缺乏人际温情，可能无法准确评估某些人际互动能力，如团队协作、领导魅力，或对特定情境的敏感反应。这可能导致“误判，错过那些人际交往能力卓越但不善“表演”于镜头前的人才。对求职者，准备不再仅是磨练答技巧，还需适应与机器互动，心理压力陡增，尤其对技术恐惧者不利。 平衡点在于，AI面试应视为辅助而非全替人，结合人工复审评，保留关键环节如终面，确保综合判断，透明化AI评判标准，让求职者明白如何准备...