LZ常常思考自己的未来，也从自己的思考中总结出了一些东西，作为第一部分来谈谈。LZ认为一名程序员应该有几个阶段（以下时间都算上实习期）。第一阶段：三年我认为三年对于程序员来说是第一个门槛，这个阶段将会淘汰掉一批不适合写代码的人。这一阶段，我们走出校园，迈入社会，成为一名程序员，正式从书本上的内容迈向真正的企业级开发。我们知道如何团队协作、如何使用项目

小编工作中负责业务的一个服务端系统，使用了Elasticsearch服务做数据存储，业务运营人员反馈，用户在使用该产品时发现，用户后台统计的订单笔数和导出的订单笔数不一致！对此进行排查并进行总结

本文通过小demo的方式跟大家分享一下我对DDD中战术层级的理解，算是抛砖引玉，该理解仅代表我个人在现阶段的一个理解，也可能未来随着业务经验深入，还会有不同的理解。

背景在MySQL中，当我们为表创建了一个或多个索引后，通常需要在索引定义完成后，根据具体的数据情况执行EXPLAIN命令，才能观察到数据库实际使用哪个索引、是否使用索引。这使得我们在添加新索引之前，无法提前预知数据库是否能使用期望的索引。更为糟糕的是，有时

问题描述公司某规则引擎系统，在每次发版启动会手动预热，预热完成当流量切进来之后会偶发的出现一次长达12秒的YoungGC（流量并不大，并且LB下的每个节点都会出现该情况）在这次长暂停之后，每一次的年轻代GC暂停时间又都恢复在20100ms以内2秒虽然看起来

一、背景从Web诞生之日起，UI自动化就成了测试的难点，到现在近30年，一直没有有效的手段解决WebUI测试的问题，尽管发展了很多的webdriver驱动，图片diff驱动的工具，但是这些工具的投入产出比一直被质疑，自动化率越多维护成本越高，大部分都做着就

背景相信不少人都值过班当过小秘吧，每天都要在线排查与解答各种各样来自IT或"单聊"的问题，同时还要针对每个问题进行"复盘"分析，在完善系统、提高体验的同时挖掘出其中的雷点，防止某一天突然"爆炸"造成不可控的局面。我们这边在值班小秘每日进行线上问题排查、解答

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随着AI技术的飞速发展，特别是大模型的出现，传统的程序员角色正在经历深刻的变革，我们不得不重新对自己进行审视和思考。通用领域大模型的“泛化能力”在过去的二十年内，AI领域的大部分研究和应用都集中在完成一项特定的任务中，例如：分类图片、总结文章、多语言翻译等