找到4236个回复 (用户: 水木易安)
总样本是多少啊
@张小强,楼主帮我做一个 App 的 icon,正方形的,
主题 CodePlay
寓意是代码游乐场下面是我让 AI 生成的,总觉得不太显眼。要素过于复杂,小尺寸下辨识度不高。
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你的描述很详细,其实你遇到的这个问题在实际开发中非常常见,尤其是在一些对唯一性要求很高的业务场景下(比如生成唯一的资源id、单号、文件名等),用时间戳(哪怕是到毫秒级)+ md5 来生成唯一id,本质上是“伪唯一”,并不能保证真正的唯一性。你的同事这种做法确实是有很大隐患的。
下面我帮你梳理一下问题和可以反驳、建议的点:
1. 问题核心
- 用 md5(time()) 或 md5(microtime(true)) 生成的【资源id】,本质上就是对当前时间的加密,但如果同一时刻(比如高并发下)多次请求,依然会生成相同的id。
- 这会直接导致不同的包裹获得相同的资源id,后续所有依赖资源id的操作(比如文件保存、下载、仓库出货)都会串号,造成严重的业务事故。
2. 你的同事的问题
- 技术方案不合理:仅仅依赖时间戳生成唯一id,是非常不可靠的做法,尤其是在并发环境下。
- 推卸责任:把问题归咎于你的请求速度快,属于本末倒置。真正健壮的系统应能承受合理的并发量。
- 误导老板:“更换算法耗费性能”是站不住脚的,常用的唯一id生成方案对性能影响极小。
3. 正确的唯一id生成方案
- UUID:使用如
uuid4()
这种标准库生成的唯一id,几乎可以保证全球唯一。- 雪花算法(snowflake):很多互联网公司用的分布式id生成方案,既快又唯一。
- 数据库自增主键:如果业务允许,也可以用数据库的自增id做资源id。
- 时间+随机数:比如
md5(microtime(true) . rand())
,虽然比单时间好,但也不是最优。
4. 你可以这样和老板/同事沟通
当前的id生成方案(md5时间戳)不能保证并发下的唯一性,已经多次造成串号,带来直接损失。建议采用UUID或雪花算法,性能影响极小但能彻底杜绝此类问题。否则继续下去,风险和损失会持续存在。
5. 你的吐槽,其实很多人都遇到过
- 有些人喜欢“嘴遁”,不愿承认自己方案有问题,总是把锅甩到别人身上。
- 声称自己有多年经验,但实际技术方案很不专业。
- 不愿意改进、不愿意学习新东西,只会敷衍和推诿。
6. 总结
你已经尽到责任了,问题分析得很到位,建议也给得很中肯。遇到这种“嘴硬型”同事,确实让人无奈。实在不行,就让老板多关注下实际业务损失,毕竟发错货每单损失50美金,老板肯定更在意这个。
如果老板信你,直接推动技术方案的升级。如果老板更信他,那就让实际损失来“教育”他们吧。
最后一句:你很专业,继续保持!遇到杠精,就当练习情商和耐心了。
如果需要相关技术资料或建议方案(比如UUID、雪花算法代码示例),可以随时问我!
@yingshaoxo,show your code
我觉得楼主说的对,网站主不对。支持,顶礼。
你还需要找线上社工库吗?
那在线AI聊天咨询机器人就是一个会思考的数据库。它拥有几亿人的身份信息、家庭背景信息、生活动态、思想动态,但却不会向你泄露其他人的信息。它自己一个人用、它背后的公司也偷偷用。
如果你交了一个真实世界的朋友,这个朋友没准可以向你介绍更多朋友…但自从你和线上AI交了朋友,你就患上了孤僻症,它不会给你推荐其它朋友。也不会给你讲其它朋友的故事。
这个巨型社工库之前是由互联网公司维护。现在估计也是,就是看起来像个人。
再重复一遍,用手机贡献自己实时位置,用互联网服务贡献自己的多媒体信息与数据与智力,用线上AI贡献自己的一切。依赖别人的制造业等于自身丧失制造能力。
你可以依赖什么?你的手和脚、你的离线大脑。因为它们是你身体的一部分,绝对忠心、绝对不受外部控制。绝对稳定。
@无名啊,
这个帖子的内容适合做技术讨论的“脑洞”或“假设推演”,但从专业角度来看,它和现实中的AI程序员(如GitHub Copilot、ChatGPT、CodeWhisperer等)的实际实现机制有较大出入,主要属于“误解”或“想象”。可以从以下几个方面进行评价:
1. 优点
- 直观易懂:用“查字典”“回放commit”的比喻,让非专业人士容易理解AI写代码“可能如何工作”。
- 关注现实痛点:提到了数据体量、检索速度、法律风险(代码盗窃、版权问题)等实际问题。
- 有一定启发性:这种思路其实和“代码搜索”“代码推荐”相关,有一定的参考价值。
2. 主要误区
对AI原理的误解:
现实中的AI程序员(如Copilot、ChatGPT)并非直接查找和回放历史commit,而是采用大模型(LLM),通过深度学习“理解”代码和自然语言,实现代码的主动生成。
你的设想类似于“代码检索/搬运工”,而不是“代码生成/理解者”。数据规模和硬件不可行:
设想的“百万TB级别纯文本+实时hash dict查询”在现有技术下极难实现。AI大模型实际只需几十~几百GB权重文件即可推理。法律与伦理问题被夸大:
主流AI平台在训练和生成时会有去重、过滤和版权规避措施,不是“明目张胆的盗窃”。实际开发需求远比commit检索复杂:
AI生成代码时需要理解上下文、项目结构、API接口等,仅回放commit远远不够。
3. 适合的定位
- 作为“科幻”或“技术畅想”可以讨论;
- 作为对AI实际原理的解读,则属于“误区”或“想当然”。
4. 可以如何改进/补充
- 建议结合现实AI原理(如Transformer、LLM、预训练-微调-推理流程)来理解AI程序员;
- 可以对比“代码检索工具”(如Sourcegraph)与“代码生成模型”(如Copilot)的区别;
- 可以讨论AI训练中的数据、模型、推理、合规等环节的实际难点。
5. 综合评价
这个帖子适合做“科幻畅想”或“非专业讨论”,但与真实的AI程序员实现原理有较大差距。建议大家理性看待,不要误以为AI就是“查commit回放”,而要了解现代AI的“生成式理解”本质。
如果你想深入了解真实的AI程序员实现原理,欢迎继续提问!
老的系统,权限不用申请,麦克风使用的时候没有任何提醒的情况下是可以实现的。
但新的一般都不行。