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应聘者:有。有一个基于AIGC的智能客服系统,我们需要整合自然语言处理模型和实时对话功能。前端使用Vue3,后端使用Spring Boot和Kafka进行消息队列处理。整个项目涉及了很多技术点,包括模型推理、异步处理、状态管理和用户交互优化。这次面试展示了从Java后端到Vue前端的全栈开发能力。应聘者在回答问题时表现出扎实的技术基础和丰富的实战经验,特别是在JVM调优、微服务架构和前后端分离等方
腾讯云CPU版1元限时体验活动它来了。AI时代依赖的就是算力资源,当我们还在因为自己电脑配置跟不上而苦恼的时候,不妨试一下HAI。2C2G的云服务器如何安装dify。之前苦于没有大模型的支持,这次活动就打算基于 HAI 实例上的DeepSeek R1模型,和 Dify 一起构建一个智能导诊助手。HAI 的出现,除了提供了大模型需要的CPU/GPU和内存等计算资源外,在某些应用场景下也提供了大模型的

面试官我们会在几天内通知你面试结果。应聘者面试官:加油!期待你加入我们团队。Java版本:Java 11和Java 17,注重性能优化和新特性支持。JVM内存模型:理解堆、栈、方法区等组成部分。前端技术栈:Vue3和TypeScript,使用Element Plus进行UI开发。微服务架构:使用Spring Cloud和OpenFeign进行服务治理。数据库与ORM:MyBatis和JPA,根据项
应聘者:虽然我没有直接参与AI模型训练,但我在一个内容推荐系统中用到了基于协同过滤的算法。我们通过分析用户行为数据,使用Redis缓存热门推荐结果,再结合Spring Boot提供REST API供前端调用。这个系统显著提升了用户的点击率。前端:Vue3 + Element Plus + Pinia,用于构建响应式、可维护的用户界面。后端:Spring Boot + MyBatis + Redis
代码质量检测和评审工具是维护开源项目健康发展的重要保障。通过合理选择和使用这些工具,开源社区能够更高效地协作,生产出高质量的代码。希望本文对开发者理解和使用这些工具有所帮助,也欢迎分享更多实践经验与心得,共同为开源生态做出贡献。

之前在摩托车追焦群里,看博主用其他AI图生图的赛博朋克追焦照片,的确是很惊艳,所以腾讯云的AI绘画平台,可以借鉴一些开源的AI软件,来做一些细节功能的提升。

面试官:你对未来的职业发展有什么规划?应聘者:我希望继续深耕全栈开发方向,同时加强对云原生和AI相关技术的学习。我也希望能在团队中担任更高级的角色,带领团队完成复杂项目。面试官:听起来你是一个很有目标感的人。通过这次深入的技术交流,我们可以看到这位Java全栈开发工程师在多个技术领域都有扎实的基础和丰富的实践经验。无论是后端架构、微服务、数据库设计,还是前端优化、安全机制、CI/CD流程,他都展现
面试官你有什么想问我们的吗?应聘者:我想问一下,贵公司的技术方向是什么?面试官:我们目前重点在微服务和云原生技术上,未来也会探索AI和大数据的应用。应聘者面试官:好的,我们会尽快给你回复,祝你今天愉快!// 创建固定大小的线程池// 提交任务});// 关闭线程池这次面试展示了从Java后端到前端开发的全栈能力,涵盖了多线程、REST API、ORM框架、前端框架、构建工具、微服务、安全、消息队列
AI绘画

当然可以。我最近参与了一个电商平台的重构项目,主要是将原有的单体应用拆分成多个微服务模块,并引入了Spring Cloud和Kubernetes进行容器化部署。这个项目的主要目标是提高系统的可扩展性和稳定性,同时优化前端页面加载速度和用户体验。我希望能够在现有的基础上,进一步提升自己的技术深度,尤其是在云原生和AI工程方面。同时,我也希望能参与到更复杂的系统架构设计中,学习更多关于高可用、高性能和