各位同仁，各位技术爱好者， 欢迎大家来到今天的讲座。我们即将探讨一个在当前技术浪潮中日益凸显，且极具挑战性的前沿话题：当确定性的机器逻辑与随机性的人工智能模型相遇时，我们如何理解并掌控其间产生的“不可预测性边界”。这不仅仅是一个理论问题，更是我们在构建未来智能系统时，必须面对的工程实践难题。 我们正处在一个技术范式转变的十字路口。一边是行之有效的传统计算模式，以其精确、可控和可预测性支撑着软件工程的基石；另一边是涌现的、充满活力的生成式AI，以其惊人的创造力、泛化能力和对自然语言的理解力，重塑着人机交互的未来。当我们将这两股力量结合，试图在确定性的流程中注入智能的灵活性时，一个核心矛盾便浮现出来：我们如何在享受LLM带来的智能增益的同时，避免被其固有的随机性和不可预测性所吞噬？ 今天的讲座，我将作为一名编程专家，带领大家深入剖析“确定性状态机”与“随机性大模型”结合时，其“不可预测性边界”的成因、表现，并重点探讨一系列行之有效的策略、架构模式和编程实践，以期帮助我们更好地控制偏差，管理不确定性，最终构建出既智能又健壮的混合系统。 一、引言：确定性与随机性的交织 在软件工程中，确定性有限 …
JS 纯函数：提升代码可测试性、可维护性与可预测性
各位观众老爷，大家好！今天咱们聊聊JavaScript里的“纯函数”这玩意儿。别看它名字听着像高冷女神，其实是个务实居家型的好伙伴，能让你的代码变得更靠谱、更易懂、更方便“调戏”（测试）。 开场白：为什么要搞“纯”？ 想象一下，你辛辛苦苦写了一段代码，结果每次运行出来的结果都不一样，就像抽奖一样，全凭运气。这酸爽，谁用谁知道！这就是“非纯函数”的威力，它们会偷偷摸摸地修改外部世界，让你防不胜防。 而“纯函数”就不一样了，它们就像老实人，只干自己分内的事，不搞小动作，给你稳定的预期。用人话说，就是： 相同的输入，永远得到相同的输出。 没有任何副作用。 啥叫“副作用”？ “副作用”就是指函数在执行过程中，除了返回结果之外，还对外部环境产生了影响。比如： 修改了全局变量 修改了函数参数 进行了 I/O 操作（比如读写文件、网络请求） 操作了 DOM 这些行为都可能导致你的代码变得难以预测和调试。 纯函数的好处：简直不要太多！ 可测试性高： 因为输入和输出是确定的，所以你可以很容易地编写单元测试来验证函数的正确性。 可维护性强： 函数之间相互独立，修改一个函数不会影响到其他函数，降低了维护成本 …