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，...

nanana~~ 编写全面的单元测试，特别是针对那些可能返回null或处理外部输入的代码段。 在代码中添加适当的异常处理逻辑，捕获并处理可能的NPE。 在关键代码段添加日志记录，以便在出现问题时能够追踪和调试。 在编写代码时，尽量避免使用可能为空的引用。可以通过条件判断、空引用检查或使用Optional类来处理可能为空的情况。 分享识别和解决NPE的最佳实践和技巧，鼓励团队成员互相学习和交流。 鼓励团队成员在...

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

六月的雨在钉钉 作为开发者，或者说作为程序员，每天和代码打交道，那么自然也就需要代码注释。从程序员的角度来看，代码注释必不可少。好的代码注释不仅能帮助开发者更好地理解代码，还能提高代码的可读性和可维护性。 代码注释 好的代码注释可以帮助其他开发者理解代码，这在团队协作中，无疑会大大的提高团队的整体效率。同样的，通过注释，他们可以更快地了解你的代码是如何工作的，从而避免不必要的误解和错误，就像这样的注释 代码...

Carl_奕然 作为一名在AI领域摸爬滚打好多年的我来说， 我也聊一聊自己的一些想法： 1、首先：必须掌握深度学习基本原理，如：学习神经网络、激活函数、优化算法、损失函数等基本概念 2、其次，掌握框架模型，例如CNN，GAN等，这也是必须掌握的 3、构建模型训练：这里考虑到批处理、学习率等等； 4、模型部署：训练好了之后，就需要进行部署了，在此之前，需要把模型转化或者上传到生产环境， 5、优化与调试：基于监...

Skyund 构建一个现代深度学习框架是一项复杂且富有挑战性的工程，它不仅要求深入理解数学、计算机科学的基础理论，还需要对机器学习尤其是深度学习领域的最新进展有敏锐的洞察力。从零开始搭建这样一个框架，可以从以下几个核心步骤入手： 1. 理论基础与技术选型 理论学习：首先，深入学习线性代数、概率论、微积分等数学基础知识，以及深度学习的基本概念、常见网络结构（如卷积神经网络、循环神经网络等）和优化算法（如梯度...

Carl_奕然 关于AI面试，一些大企业似乎在"与时俱进"，其实对于一名大厂多年面试官的我来说，AI面试，既有利也有弊。 接下来就聊一聊我的想法： 利： 1、节省面试官时间，让面试官有更多时间专注于工作 2、节约成本，这也是部分大企推出AI面试官的原因 3、与时俱进，这是部分大厂推出的另一个原因，因为每个大厂都有自己的大模型，这要是收集数据，训练的方式 弊： 1、暂时无法灵活的给出求职者的回答 2、固有化，...

Skyund 随着人工智能技术的不断成熟，AI面试作为一种新兴的招聘工具，正逐渐被众多企业所采纳，尤其是在进行大规模初筛时。这一变革无疑为人力资源管理带来了效率与成本上的优化，却也引发了对于人情味缺失及对求职者心理影响的广泛讨论。 首先，AI面试通过预设的问题库和评估算法，能够高效、客观地对大量应聘者进行初步筛选，减少了人为偏见，确保每位候选人基于相同的标准被评价，这对于追求公平性的现代企业而言是一个显著...