10.老师，我有个代码，在IDLE和PyCharm运行正常，但是VSCode和Spyder运行有问题，怎么办？
1.按顺序看。本文以带入探究的方式进行，而不是直接摆出结论，即每一个小节都以问题导入，进而触发新的问题，层层铺垫递进直至深刻的理解相关细节。
我叫小风，是Windows帝国一个普通的上班族。上一回说到因为一个跨域请求，我差点丢了饭碗，好在有惊无险，我的职场历险记还在继续。
对于大型IT系统，最怕的事情第一是系统出现了异常我不知道，等问题闹大了用户投诉了才知道出问题了。第二就是出了问题之后无法找到出错原因。针对这2个问题，说说我们项目组是怎么样规定异常处理的。 系统出异常了我不知道，等问题闹大了用户投诉了才知道。这个问题出现非常多，而且非常严重。我不知道其他公司有没有这种场景，对我们公司而言，经常会出现用户反馈、投诉过来说某个功能不可用，开发人员定位分析之后，才发现之前的某一步出错了。公司业务流程非常复杂，和周边系统一堆集成，一堆的后台队列任务，任何一部都可能出问题。 举几个今
导读: 程序员你为什么这么累？ 我的编码习惯 - 接口定义 我的编码习惯 - Controller规范 我的编码习惯 - 日志建议 对于大型IT系统，最怕的事情第一是系统出现了异常我不知道，等问题闹大了用户投诉了才知道出问题了。第二就是出了问题之后无法找到出错原因。针对这2个问题，说说我们项目组是怎么样规定异常处理的。 再次声明我的观点，我这系列贴里面，没有什么技术点，都是一些编程的经验之谈，而且是建立在项目背景是大部分代码都是简单的CRUD、开发人员流动大水平一般的情况下。希望读者的重点不要再关注技术点。
正常情况下，从家到公司上班，只需要20分钟！但如果在路上碰到堵车或修路或车突然自燃等问题，那就没办法正常去上班了。其中堵车或修路或车突然自燃等问题就属于异常。
编者按：作为一个程序员，如果没有收到心仪的工作offer，你是不是会对自己失去信心？对接创业者和程序员的网站coderfit.com 的创始人Iwan认为你无须担心。他分享了四个“恐怖故事”，告诉我们——那些厉害的工程师被拒绝的原因，很可能与他们的业务水平或文化契合度无关。
小伙伴们有没有经历过辛辛苦苦，加班加点设计的PCB，终于发出去制版了，接下来焦急并且忐忑地等待回板，焊接，验证，一上电，挂了...自己费力不讨好且不说，耽误项目周期才是心头大事，又开始紧急的排查，找问题...最终发现，是打过孔，地线跟电源搞一起去了，但是在做DRC检查的时候却没报错。难道去怪PCB设计软件的锅，没人会理的，为什么别人用都没问题，一把辛酸泪，费力不讨好。
以下原文，分享给大家： 来源：cnblogs.com/yhyjy/p/13298044.html
工作八年多了，走过好多公司，现在已经过了三十，不想再这么奔波，这几天由于领导对我的评价，对自己产生了一系列怀疑，是自己能力不行？还是自己态度不行？还是自己工作方式不对？等等很多。这个年纪已经不再是年少轻狂的年纪了。
一大早醒来，发现尤大又在搞事情，就在今天凌晨4点56分，尤雨溪在微博上官宣Vue3.0 beta来了！
消息的点符号不仅仅是 Objective-C 代码的味道。我告诉你，它是恶魔😈！
最近有人问我，为什么软件开发者非常痛恨维护别人的代码？我思考了很久怎样回答这个问题，最后决定做一个简单的比喻。
在今年，我要毕业了，基本结束了大学生活，踏入了工作环境，觉得是时候写一个总结，给这段时光一个交代，也让多年后的我，还能回忆起这段经历，不忘初心。
以前闲着没事的时候，就拿着手里的东西对着杀毒软件一阵捣鼓，搞了个贰叁伍控制系统开源在Gitee上，后面因为一些个人原因，被迫把仓库清空了。现在有了一定的基础，再次看着以前捣鼓的东西，不经意间觉得自己真的很傻，哈哈。
产线部分数据丢失了，因为一个蹊跷的事务回滚。而造成事务回滚的，竟然是一段被try-cath包裹后的代码，一段已经在产线稳定运行了200天的代码，稳定到我们已经把它遗忘了。谁也没想到的是，它竟然以这样一种方式重新回到了我们的视野，宣告着它的存在！
人工智能相关技术更新迭代有多快呢？如果说2016年的研究已经是古董了，那2012年就是上古时代的东西了。这话虽然有些夸张，但也不是没有道理。
今天，让我们看看React核心成员「Rachel Nabors」的经历，如何一路自学从二次元少女到设计师，再到React核心成员。
如果你用 Python 编程，那么你就无法避开异常，因为异常在这门语言里无处不在。打个比方，当你在脚本执行时按 ctrl+c 退出，解释器就会产生一个 KeyboardInterrupt 异常。而 KeyError、 ValueError、 TypeError 等更是日常编程里随处可见的老朋友。
我从2005年开始学习编程。到现在为止的这段期间，我已经使用了非常多的语言。包括C, Java, Ruby,JavaScript, Groovy, Scala.
花下猫语： Python 工匠系列的文章很棒，它很好地将实战经验与理论融合起来，它的诚意体现在了写作风格、每个话题关注点与代码用例中。今天，继续给大家分享最新的作品（系列之六）：
小师妹是个java初学者，最近正在学习使用java IO，作为大师兄的我自然要给她最给力的支持了。一起来看看她都遇到了什么问题和问题是怎么被解决的吧。
因为是由这三位学者发明的：Knuth，Morris和Pratt，所以取了三位学者名字的首字母。所以叫做KMP
代码是给机器运行的，但同样也是给人看的，并且随着上线还需要由人来运维。那么写出可扩展、易维护、好读懂的代码就显得非常重要。
微信上有个OpenCV研习社的会员告诉运行模板匹配的代码会程序崩溃，无法执行，还给我发了截屏，我建议他先debug，过了一会儿他告诉我说：“发现imshow这句代码有问题”，我感觉很奇怪，就让他把整个工程文件都发我啦，我今天下午的时候打开看了一下他的代码，发现没有什么问题，我一运行的时候就得到下面的错误：
这样的言论显然非常天真，一来，并不会有很多人真的去看源代码；二来，有一些缺陷隐藏得很深，光看源代码看不出来，例如 log4j2；第三，有办法把后门藏在一段非常安全的代码里面，你即使看源代码也看不出哪里有问题。
异常！！！看看生活中的异常例子： 正常情况下，从家到公司上班，只需要20分钟！但如果在路上碰到堵车或修路或车突然自燃等问题，那就没办法正常去上班了。其中堵车或修路或车突然自燃等问题就属于异常。 碰到
训练这么个大模型，其实并不容易，根据该网友的说法，他前后改进了很多次，并且在花费了许多个深夜来自言自语，才终于训练好了大模型。
编者按：近年来，微软气势如虹，市值一度正式突破万亿美元，成为市值最高的上市公司。但微软到底是一家怎样的公司？
大一的时候，我开始捣鼓用C语言做网络编程，你们知道的，就是socket、bind、listen、accpet、recv、send那一套玩意儿。
这段代码是完全ok的。是没什么问题。但是我们来进行一下优化，但是我们并不是从代码进行优化。我们从sql语句开始。
0x01开场白 这个议题呢，主要是教大家一个思路，而不是把现成准备好的代码放给大家。 可能在大家眼中WAF（Web应用防火墙）就是“不要脸”的代名词。如果没有他，我们的“世界”可能会更加美好。但是事与愿违。没有它，你让各大网站怎么活。但是呢，我是站在你们的这一边的，所以，今天我们就来谈谈如何绕过WAF吧。之所以叫做“杂谈”，是因为我在本次演讲里，会涉及到webkit、nginx&apache等。下面正式开始：） 0x02直视WAF： 作为第一节，我先为大家简单的说下一些绕过WAF的方法。 一：大小写转换法：
现阶段，ChatGPT 已经成为很多人的得力助手，写文档、编代码、生成图片…… 但看似无所不能的 ChatGPT，也有其懒惰的一面。
当时觉得这篇文章对 Rust 语言的分析太偏颇，但是王垠说这篇文章会一直更新。这几年也有不少新手在群里引用王垠这篇文章对 Rust 的看法，或者直接问我，我原以为过去五年了，王垠应该对文章里对观点有所更新吧，然而并没有。
作者：徐晗曦 原文：写给大家看的机器学习书（第四篇）—— 机器学习为什么是可行的（上）https://zhuanlan.zhihu.com/p/25721582 前文： 【Part1】什么是机器学习？机器学到的到底是什么？ 【Part2】训练数据长什么样？机器学到的模型是什么？ 【Part3】直观易懂的感知机学习算法PLA 这个系列文章，我将试着为开发工程师，产品经理、设计师、所有希望了解学习机器学习的人，介绍机器学习的原理、方法和实战技巧。 你敢跟着机器学习投资吗？ 系列文章学到这里，我们已
在过去的一年里，他靠 GitHub 项目的打赏赚到了 10 万美元。在这篇自述文章中，他分享了自己靠 GitHub 项目赚钱的经历和技巧。
PS：CICD和DevOps有了进一步的认识，下次开始针对CICD做个环境跑跑实践一下。
相信很多开发者对于代码调试最难的地方是什么依然云里雾里，而且这不仅仅是初学者需要面临的问题——本文中就来探讨下何为代码调试的最佳指南。
与近几年相比，2021年科技行业将大量精力集中在一个问题上：谁将打造并拥有下一代互联网? 一方面，好斗的暴发户渴望推翻现有的世界秩序，并在区块链上从头重建，这些公司给他们的努力起了一个充满抱负的名字“
写博客好几年了，这些年来，跟很多人打过交道。 有很多人会加我的好友，问我在吗，一般我都不回。 我维护一个开源项目，经常会有人跑来找我解决问题，但就只告诉我某渠道发送失败了，就没有后文。可能想让我去猜猜为什么他下发失败了，猜猜他是不是项目压根就没启动，猜猜他是不是改了我的代码，猜猜他是不是没按我的文档去走。 记得有一次，我那次心情比较好，回复并花了挺长时间才了解到背景，最后帮他解决了问题。同时已经明示让他应该要好好提问题，后面等到工作了是不能这样去提问的，对成长也没有帮助。 但下一次他还是相同的姿势提问，我怒
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我们在用Python进的时候，每个人都会有自己的一套项目文件管理的习惯，我自己也有一套方法，是自己曾经踩过的坑总结出来的，现在在这里分享一下给大家，希望多少有些地方可以给大家借鉴。
0、写在前面 没抢到小马哥的红包，无心回家了，回公司写篇文章安慰下自己TT。。话说年关难过，bug 多多，时间久了难免头昏脑热，不辨朝暮，难识乾坤。。。艾玛，扯远了，话说谁没踩过坑，可视大家都是如何从坑里爬出来的呢？ 1、实现个静音的功能 话说，有那么一天， PM:『我这里有个需求，很简单很简单那种』 RD:『哦，需要做三天』 PM:『真的很简单很简单那种』 RD:『哦，现在需要做六天了』 对呀，静音功能多简单，点一下，欸，静音了；再点一下，欸，不静音了；再点一下，欸。。。 我一看 API，是挺简单的： p
最近这段时间 chatGPT 掀起了一阵 AI 热潮，目前来看网上大部分内容都是在调戏 AI，很少有人写如何用 chatGPT 做正事儿。 我作为一个大部分知识都是从搜索引擎和 GitHub 学来的程序员，第一次和 chatGPT 促膝长谈后，基本认定了一个事实：chatGPT 一定能大幅增加程序员学习新技术的效率。 目前我已经深度使用 chatGPT 一个月了，越来越能感受到这个工具的颠覆性。所以这篇文章不探讨 chatGPT 的沙雕玩法，单从工作和学习的视角，分享下 chatGPT 的牛逼之处以及我使用 chatGPT 的一些经验技巧。 如何借助 chatGPT 学习新技术 经过这些年对于各类知识的学习，我先阐述一个个人的总结：学习一个新知识/新技术，其实就是在脑海中构建这个技术的「知识模型」。所谓小白和专家的区别，其实就是脑海中这个知识模型精细程度的区别。 举个简单的例子，就比如计算机网络吧，如果电脑上不了网了，怎么办？ 普通用户能做的，可能就是重启下电脑和路由器，确认一下是否是宽带欠费了；那作为程序员，多少了解一些基本的网络知识，就可以使用一些常用命令查看一下网关、DNS 之类的，或者抓个包看看到底是哪里出了问题；对于专业的网络工程师，那肯定有更多定位和解决问题的办法，这里我也不懂，编不来。 同是计算机网络，以上几个角色的根本区别在于对网络这个东西的理解深度不同，或者说他们脑子里对于「计算机网络」这个知识模型的精度不同。 普通用户脑子中对网络的认知，恐怕就是一个 WiFi 图标，普通程序员脑子中对网络的认知模型，可以细化到几层协议栈和一个个数据包，网络工程师脑子中对网络的认知模型，也许可以进一步细化到每个数据包中的每一个比特位。 那么现在我想对一个新技术建立知识模型，我应该怎么做呢？ 就比如 k8s 这一套技术吧，我作为初学者最开始接触 k8s 的时候会被里面的很多名词绕晕，比如 CRD, CR, controller, operator 这些都是什么鬼？它们之间是如何作用的？既然 k8s 里面的资源都是 API Object，那 k8s 更像是个数据库，和容器编排和调度又是怎么扯上关系的？ 我猜 k8s 的初学者可能也有类似的问题，但去搜索引擎上一般是搜不到让人满意的答案的。 因为搜索引擎的特点是：你必须明确地知道自己要什么，这样才能给出准确的搜索关键词，搜索引擎才能帮你找到你需要的信息。 类比前文说的「知识模型」的概念，搜索引擎擅长的，是给出这个模型的一个切面的所有信息。比如你遇到了一个 bug，把报错信息贴上去搜一下，大概率可以找到这个 bug 的成因以及解决方法。 但现在的问题是我作为初学者，对 k8s 里面的很多概念理解都不准确，按照我已知的信息进行推理，k8s 应该是一个数据库才对，但事实与我的推理并不相符，那么我哪里理解错了？正确的理解方式是什么？ 对于我的这些问题，搜索引擎无法回答，毕竟搜索引擎能做的只是索引已有的数据，即便以前有人也问过类似的问题，但往往没有官网文档和技术社区的权重高，很可能被淹没在互联网的海洋中，难以被找到。 这就是传统搜索引擎的一大痛点：无法直接回答类似「对不对」「哪里出错了」这类问题。 所以在过去，我学习新技术的过程其实就是借助搜索引擎收集知识碎片，然后在脑海里整理这些碎片形成一个完整的知识模型，并不断在实践中完善和修正这个模型。 当然，一个最高效的办法就是抱大腿，找一个这方面比较有经验的大佬，把我自己想不通的地方清楚地表述出来，那么对方可能随手画个图外加三两句话就能把整个逻辑理清楚，让我豁然开朗。 不过万一找不到大佬怎么办呢？换做以前，恐怕只能继续硬着头皮找资料看代码，效率比较低。而现在，chatGPT 就可以扮演一个技术巨佬的角色，7x24 小时提供问答服务。 chatGPT 可以理解聊天上下文，所以我经常会对 chatGPT 的解答中的一部分细节发起质疑，进行更深入的探讨，它完全能理解我的意思，几乎都能给出准确的答案解决我的疑惑。 那么经过这么长时间的深度体验，我可以说 chatGPT 是传统搜索引擎的强力外援，怪不得微软 bing 整合 chatGPT 会让各个搜索大厂那么紧张呢。不过神仙们打架咱也不配掺和，接下来分享一些我使用 chatGPT 的一些技巧。 chatGPT 使用技巧 如果想让搜索引擎返回准确的结果，需要一定的技巧来构建关键词。如果想最大化发挥 chatGPT 的能力作为搜索引擎的补充，也需要一些小技巧。 1️⃣ 尽量使用英文和 chatGPT 交流。 我们这篇文章主要是探讨利用 chatGPT 学习新技术嘛，那么不可否认一手的技术文档还是英文居多，所以 chatGPT 学习的相关数据肯定也相对较多，更有利于得到准确详尽的答案。 另外，中文的文本生成相比英文的文本生成要复杂，所以中文交流的响应速度会明显慢于英文交流。 2️⃣ 多用反问的方式和 ch
LLVM 提供了一系列的工具帮助 C/C++/Objc/Objc++ 开发者检查代码中可能的潜在问题，这些工具包括 Address Sanitizer，Memory Sanitizer，Thread Sanitizer，XRay 等等, 功能各异。
GitHub Copilot凭借着自动生成代码这个强有力的噱头，推出之后就成为了讨论的焦点。
敏捷开发是一种以人为核心、迭代、循序渐进的开发方法。在敏捷开发中，软件项目的构建被切分成多个子项目，各个子项目的成果都经过测试，具备集成和可运行的特征。换言之，就是把一个大项目分为多个相互联系，但也可独立运行的小项目，并分别完成，在此过程中软件一直处于可使用状态。
导语 自2013年毕业后，今年已经是我工作的第4个年头了，总在做java相关的工作，终于有时间坐下来，写一篇关于java写法的一篇文章，来探讨一下如果你真的是一个java程序员，那你真的会写java吗
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