庫問搜索為什么用不了（庫問搜索官網(wǎng)）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于庫問搜索為什么用不了的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、騰訊算法高級研究員陳松堅：智能問答技術(shù)及其應(yīng)用

• 2、工作中有什么困難如何回答

• 3、JAVA面試時當(dāng)被問到hibernate中的N+1問題時，應(yīng)該如何回答？

• 4、百度為什么要我提問？

一、騰訊算法高級研究員陳松堅：智能問答技術(shù)及其應(yīng)用

隨著人工智能的飛速發(fā)展以及廣泛落地應(yīng)用，越來越多的設(shè)備將會被植入智能問答技術(shù)，人機(jī)交互場景隨處可見，智能問答在未來將會成為一個非常重要的入口。

騰訊小知憑借著業(yè)界領(lǐng)先的智能AI引擎算法和海量大數(shù)據(jù)倉庫，已將智能問答技術(shù)落地實(shí)施，并且經(jīng)過大量的業(yè)務(wù)考驗和優(yōu)化，知識點(diǎn)匹配度和準(zhǔn)確率都已達(dá)到90%以上，在2018 年 GITC 全球互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)大會上，騰訊小知榮獲年度互聯(lián)網(wǎng)最具價值產(chǎn)品獎。

騰訊小知算法負(fù)責(zé)人陳松堅也在會場發(fā)表了關(guān)于智能問答技術(shù)原理及其在To B場景下的應(yīng)用的專題演講，從自己的角度為我們展現(xiàn)智能問答技術(shù)的最新成果。

他首先從智能問答是什么，為什么和怎么做的三個問題出發(fā)，闡明了他對當(dāng)前智能問答技術(shù)的定位和價值，首先，現(xiàn)階段的智能問答是信息檢索技術(shù)的升級，是量變而未達(dá)到質(zhì)變。但是無論在To B還是To C的場景下，當(dāng)前的技術(shù)都能夠切實(shí)解決一些用戶的痛點(diǎn)，提升用戶體驗，是亟待推進(jìn)和充滿想象的方向。

在回答怎么做這個問題時，他詳細(xì)介紹了幾種不同的問答機(jī)器人的實(shí)現(xiàn)路徑，包括單輪問答機(jī)器人，多輪問答機(jī)器人及閱讀理解機(jī)器人。其中重點(diǎn)闡述了單輪問答機(jī)器人的實(shí)現(xiàn)原理，包括字面匹配，詞向量匹配，深度語義匹配，遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)。

此后他還分享了小知團(tuán)隊將上述技術(shù)產(chǎn)品化的經(jīng)驗，包括智能客服機(jī)器人和電話機(jī)器人兩大塊，主要分享了當(dāng)前產(chǎn)品的形態(tài)，亮點(diǎn)和實(shí)際項目中取得的一些成果。

最后，他簡單總結(jié)了小知目前完成的工作以及就智能問答的發(fā)展提出了自己的幾點(diǎn)看法。

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以下是演講稿全文：

各位下午好，很高興今天能在這里給大家做分享報告。先介紹一下，我們騰訊小知是致力于為政府和各行業(yè)提供一攬子智能問答解決方案的團(tuán)隊，目前已經(jīng)落地的包括基于文本的智能客服機(jī)器人和基于語音的電話機(jī)器人等。

在大多數(shù)人的認(rèn)知里，智能問答很可能是以上的3個印象，2011年打敗了人類取得問答競賽冠軍的waston;2017年被沙特授予公民身份的機(jī)器人sofia;更為大家熟知的鋼鐵俠中的機(jī)器人管家jarvis。在大家心目中，智能就意味著能夠像真人一樣交流。然而作為從業(yè)者，很遺憾地告訴大家，目前的技術(shù)還遠(yuǎn)沒有達(dá)到這個目標(biāo)，我認(rèn)為本質(zhì)上目前的智能問答技術(shù)是對信息檢索技術(shù)的一次升級，是量變而未到質(zhì)變。這個皇冠上的明珠還等待我們?nèi)フ　?/p>

既然問答技術(shù)還不成熟，那為什么還要投身到這個領(lǐng)域呢。我想從To B和To C兩個角度去回答。對企業(yè)來講，當(dāng)前的問答技術(shù)雖然無法解答復(fù)雜的咨詢，但是大部分的簡單的頭部問題是可以比較好的解答的。從本輪AI大潮NLP賽道的幾名種子選手都從智能客服這個方向切入就可以看出企業(yè)是確實(shí)存在對智能問答的剛性需求。而對普通用戶來講，一方面siri等語音助手每天都在為用戶提供便捷的交互界面，另一方面像amazon echo這一類的智能家居產(chǎn)品也逐步進(jìn)入千家萬戶，成為物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)的中心入口之一，這便是智能問答的價值所在。

那如何實(shí)現(xiàn)智能問答機(jī)器人呢?我們先來看最基本的單輪問答機(jī)器人的實(shí)現(xiàn)原理。

熟悉搜索引擎的朋友會發(fā)現(xiàn)這個架構(gòu)跟搜索引擎的很類似。單輪問答一般來說就是FAQ問答，是基于業(yè)務(wù)問答對組成的問答庫進(jìn)行檢索匹配。其中FAQ問題集包含多個相似問法供用戶問題去匹配。預(yù)處理階段一般會進(jìn)行文本糾錯，標(biāo)準(zhǔn)化和底層NLP特征提取;召回階段會在倒排索引中召回若干個候選問題(粗排)，而最后的匹配階段會基于各種模型進(jìn)行匹配打分并返回得分最高的結(jié)果(精排)。匹配階段還會引入其他模塊，如知識圖譜和拒識模型，目的是輔助提升匹配的最終準(zhǔn)確率。

retrieval中的匹配可以看做是naive solution，詞袋+VSM, 篩選候選夠用了，但是精排需要更精致的策略，第一，要利用監(jiān)督信息做擬合，我們構(gòu)建基于問題對的訓(xùn)練語料，擬合是否匹配這個二分類目標(biāo)。第二，特征上拋棄稀疏的詞袋模型，而是構(gòu)造各種相似度來做base scorer，然后利用非線性的抗噪能力強(qiáng)的xgboost來做融合，比如我們用到詞bigram, 字bigram, 核心詞，名詞等特征集合的相似度。這種方法的優(yōu)缺點(diǎn)是一體的，由于模型只學(xué)習(xí)字面相似的特征，因此不受領(lǐng)域影響，通用性強(qiáng)，適合用在冷啟動階段;但也因為只考慮字面相似，無法處理更深層的語義匹配。

那如何度量語義的相似呢。詞向量技術(shù)的興起是語義匹配的前提，所謂詞向量，是將孤立的傳統(tǒng)的token表示映射到相互關(guān)聯(lián)的向量空間中，這種關(guān)聯(lián)性，或者說是相似性，是通過詞語的上下文的來描述的。也就是說，上下文越相似的詞語，他們的語義就越相似，詞向量的歐式距離就越近。這是很容易理解的，更妙的是，通過對向量進(jìn)行簡單加減運(yùn)算，能夠呈現(xiàn)出概念的關(guān)系，比如king-man+woman的結(jié)果非常接近于queen, 因此說明詞向量能夠一定程度刻畫語義。那對句子如何做向量表示呢?一個簡單的想法是直接求和平均，WMD是另一個比較有意思且有效的做法，他將計算句子到句子的相似度建模成一個運(yùn)輸?shù)膯栴}，把句子p的各個詞，運(yùn)輸?shù)絨的各個詞上，也可以說是變換;運(yùn)輸成本是詞向量的cosine相似度，而要運(yùn)輸?shù)氖歉鱾€詞在句子中的權(quán)重，用線性規(guī)劃求解一個最優(yōu)解，即為p到q的距離。另外還有個有效的方法是SIF，思路是做詞向量加權(quán)求和，但是突顯出句子中非通用的部分，即權(quán)重用詞頻倒數(shù)來計算權(quán)重，實(shí)驗效果也很不錯。

上面的方法有一個問題就是沒有利用有監(jiān)督信息，所以效果有明顯的天花板。下面介紹這個工作是基于深層網(wǎng)絡(luò)做有監(jiān)督學(xué)習(xí)的匹配的，做法也比較簡單，首先把句子文本用one-hot編碼，假如詞典大小是500K，那編碼完長度就是500K維，其實(shí)等于是詞袋模型，然后輸入到一個多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去學(xué)習(xí)，最終得到一個128維的向量作為句子的語義表示，然后用cosine計算兩個句子與文檔的相似度作為模型輸出。這個方法其實(shí)是將高維稀疏的token特征映射到低維語義空間，跟詞向量的思路很類似，只不過訓(xùn)練目標(biāo)不同，并且這里使用了深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

但是CNN對上下文的處理能力依賴于窗口大小，遠(yuǎn)距離就沒辦法處理了，因此要考慮另一種網(wǎng)絡(luò)單元RNN，這種單元是專門為時序模型量身打造的，簡單來說，每一時刻t上的隱藏狀態(tài)，或者說第t個詞上的語義編碼，都由兩個輸入共同決定，即上一時刻的隱藏狀態(tài)和當(dāng)前時刻的原始輸入，而為了解決遠(yuǎn)距離傳遞導(dǎo)致的梯度消失和梯度爆炸等問題，RNN有一些變種結(jié)構(gòu)來應(yīng)對，比如 LSTM和GRU等。

CNN和RNN都是對原始輸入進(jìn)行語義編碼的基本單元，編碼后的向量就可以接入多層感知機(jī)進(jìn)行相似度計算，如果是直接計算cosine相似度，那就是dssm的升級版，而更常見的做法是把兩個句子的編碼向量拼接在一起，再經(jīng)過一個多層感知機(jī)計算相似度，而這種方法統(tǒng)稱為表達(dá)式建模;

另一種方案考慮到兩個句子之間的交互信息對學(xué)習(xí)他們是否匹配顯然更為重要，這一類方案被稱為交互式建模，右邊是一個典型的例子，他最大的不同是首先對兩個句子的所有窗口組合進(jìn)行拼接和卷積，得到交互信息。然后再進(jìn)行多次卷積和池化得到表示。其他的交互方式還包括編碼之后，進(jìn)行交互操作，如作差，點(diǎn)乘等，還有計算attention表示，也是常見的交互方式。

下面介紹我們的方案，跟上面介紹的模型相比，我們的方案主要做了兩處改動，一個是使用了稠密連接的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，讓rnn層的輸入和輸出拼接在一起做為下一層的輸入，第二個是混合注意力機(jī)制，即在計算attention向量進(jìn)行交互式建模的基礎(chǔ)上，增加self-attention向量計算，然后把兩個attention向量經(jīng)過門機(jī)制進(jìn)行融合，這樣做一方面引入了問句間的交互信息，同時又增強(qiáng)了對自身的表達(dá)建模。

上面的模型是比較復(fù)雜的模型，參數(shù)量有5.8M。在實(shí)際中應(yīng)用中訓(xùn)練語料會嚴(yán)重不足，為了解決這個問題，我們引入了遷移學(xué)習(xí)的策略。首先第一種是多任務(wù)聯(lián)合學(xué)習(xí)，比如在擬合兩個問句是否匹配的同時，也對問句進(jìn)行分類預(yù)測;另外還可以同時對匹配的問題對做seq2seq的翻譯模型訓(xùn)練。這兩個策略都證明能有效提升準(zhǔn)確率。

而另一個思路更加直觀，即引入其他領(lǐng)域的語料，所謂多語料遷移。Fine-tune即參數(shù)微調(diào)是其中一種做法，即先用通用語料訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，固定底層表達(dá)層的參數(shù)，然后再使用領(lǐng)域語料調(diào)整上層參數(shù);另一種思路參考了對抗學(xué)習(xí)的思想，即引入一個新的任務(wù)“混淆分類器”去判別當(dāng)前樣本是來自源語料還是目標(biāo)語料，通過在損失函數(shù)中增加反向的混淆分類損失項，讓混淆分類器盡可能地?zé)o法區(qū)分樣本的來源，從而保證共享了參數(shù)的表達(dá)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到兩部分語料中共性的部分。

以上的介紹都是為了完成一個基本的單輪對話機(jī)器人，而實(shí)際應(yīng)用中，往往存在需要需要交互的場景，比如查詢社保余額，就需要用戶提供指定信息，如姓名，身份證號，手機(jī)號等。這種是所謂任務(wù)導(dǎo)向型機(jī)器人，而另一種，基于知識圖譜的機(jī)器人也往往會涉及到多輪交互。這里簡單介紹一下多輪對話機(jī)器人的架構(gòu)，整體上是一個對話管理系統(tǒng)，總的來說是管理會話狀態(tài)，包含4個模塊，分別是輸入部分：自然語言理解模塊NLU，負(fù)責(zé)意圖識別和抽取槽位實(shí)體，比如這里匹配到了意圖是查詢社保余額，抽取到了社保號1234。得到的意圖和槽位值會送入到對話狀態(tài)追蹤模塊，DST，他負(fù)責(zé)會話狀態(tài)的更新，形式化來說是一個函數(shù)，輸入是當(dāng)前狀態(tài)s和當(dāng)前的query經(jīng)過NLU處理過得到的意圖和槽位值q, 輸出新的狀態(tài)s‘，下一步是把s’送入DPL，對話策略模塊，這個模塊是根據(jù)新的狀態(tài)s‘輸出行動a，通常這個決策選擇會依賴于一個外部數(shù)據(jù)庫或知識圖譜，最后，由輸出部分，自然語言生成模塊NLG負(fù)責(zé)將行動轉(zhuǎn)換為自然語言文本，返回給用戶。

前面提到的單輪FAQ機(jī)器人，有一個問題是問答準(zhǔn)確率依賴于問答庫的質(zhì)量，而問答庫的構(gòu)建耗時費(fèi)力，所以針對數(shù)據(jù)較大的非結(jié)構(gòu)化文檔，如果可以直接從中抽取答案，是非常理想的做法。比如斯坦佛大學(xué)開源的drQA，就是基于wikipedia的語料做的一個開放域上的問答機(jī)器人，我們來看看這種閱讀理解機(jī)器人的架構(gòu)示意，他也是基于檢索重排的思路，首先把可能的文段從語料庫中摘取出來，然后送入閱讀理解模型進(jìn)行答案定位，打分，排序和選擇得分最高的答案。閱讀理解模型與匹配模型是類似的，需要先對問題和候選文段進(jìn)行編碼表示，不同之處在于最終預(yù)測的目標(biāo)是答案的起始和結(jié)束位置。我所在的團(tuán)隊在去年，在閱讀理解的權(quán)威公開測評Squad v1中取得過第一的成績，同時參加這個測評的包括了google, facebook, 微軟，阿里idst, 科大訊飛等國內(nèi)外同行。說明業(yè)界對這種技術(shù)還是非?？粗氐摹?/p>

下面分享小知在把以上技術(shù)落地產(chǎn)品化的經(jīng)驗。首先我們來看看小知的整體架構(gòu)圖，核心引擎有兩部分，一塊是上面重點(diǎn)闡述的深度語義匹配模型，另一塊是本次分享沒有展開的知識圖譜引擎，在此之上，我們構(gòu)建了FAQ機(jī)器人，多輪會話機(jī)器人(任務(wù)機(jī)器人)，閑聊機(jī)器人等。以下是我們單輪和多輪機(jī)器人的示例。

在我們實(shí)際的落地項目中，得益于深度遷移模型的語義匹配能力和行業(yè)知識圖譜的的精準(zhǔn)匹配和輔助追問，小知機(jī)器人能夠做到95%左右的問答準(zhǔn)確率，并且節(jié)省了50%以上的服務(wù)人力，切實(shí)為政府和企業(yè)提升效率和降低成本。

在智能客服的基礎(chǔ)上，我們又打造了基于語音的電話機(jī)器人，力主融合智能客服，人工在線客服，工單系統(tǒng)和電話機(jī)器人，為客戶打造從售前售中售后的整體解決方案。

以下是電話機(jī)器人的整體架構(gòu)圖，核心是自然語言理解NLU模塊，負(fù)責(zé)識別用戶提問意圖

提取相關(guān)實(shí)體。根據(jù)NLU輸出的結(jié)果，內(nèi)置的對話管理引擎會進(jìn)行流程狀態(tài)流轉(zhuǎn)和跟蹤。

另外，ASR語音識別和TTS語音合成是不可或缺的重要服務(wù)，這三個模塊相互協(xié)作，共同完成與用戶的交互。

最后對智能問答的未來發(fā)展提幾點(diǎn)我的看法。目前學(xué)術(shù)界比較公認(rèn)的一個方向是，需要更有機(jī)地結(jié)合模型和規(guī)則，而在問答領(lǐng)域，規(guī)則的一大組成部分就是知識圖譜，包括開放領(lǐng)域的知識圖譜和專業(yè)領(lǐng)域知識圖譜。而更進(jìn)一步地，我們需要研究帶有推理性質(zhì)的事理型知識圖譜去描述領(lǐng)域內(nèi)的規(guī)則和知識，讓機(jī)器人能夠處理帶有復(fù)雜條件的問題，提供更智能的回復(fù)。在我看來，智能問答的一個突破口就在于解決以上三個問題。以上就是今天分享的內(nèi)容，謝謝大家。

主講人介紹：

陳松堅，騰訊數(shù)據(jù)平臺部算法高級研究員，有著8 年的 NLP 研發(fā)經(jīng)驗，2017 年加入騰訊 TEG 數(shù)據(jù)平臺部，負(fù)責(zé)智能客服產(chǎn)品騰訊小知的算法規(guī)劃和落地。負(fù)責(zé)過多個智能客服項目，對封閉領(lǐng)域的智能問答有豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗。

二、工作中有什么困難如何回答

工作中有什么困難如何回答

工作中有什么困難如何回答，在我們的職場中其實(shí)有很多的知識都是需要我們了解的，各行各業(yè)在職場上需要了解的內(nèi)容和要求也都是有所差別的，以下了解工作中有什么困難如何回答。

工作中有什么困難如何回答1

問這個問題的用意是什么？

這個問題在面試中經(jīng)常碰到，我自己面試的時候，也喜歡問這個問題，這個問題可以考察候選人面對困難的能力。

1、 根據(jù)碰到的難題，找到可能的弱項

一個候選人說出自己的工作中碰到的難題，根據(jù)候選人的難題，可以把難題分為四類：知識、技能、業(yè)務(wù)、溝通， 在對應(yīng)的分類上，做進(jìn)一步的追問， 看看是不是由弱項，當(dāng)然這個弱項不是說真的不行，而應(yīng)該看難題的難度。

根據(jù)難題的水平，可是知道候選人的水平，如果是一個簡單的問題，而說成是難題，這說明候選人平時的工作難度不大，碰不到難題，又或者是候選人能力不行，這么簡單的都作為難題。

如果這個難題是真的難，說明候選人平時工作的是重要的、核心的任務(wù)，真的是有水平的。

2、 根據(jù)解決問題的思路，可以知道解決問題的能力

候選人答完問題以后，需要做一個追問，怎么解決問題的？ 這個解決問題的思路，可以很好看出候選人的分析思考能力。

有的人是自己查找資料，有的人是搜索引擎，有的人尋求幫助， 這些都是可行。

解決完問題以后，后續(xù)對于難點(diǎn)有沒有復(fù)盤，有沒有優(yōu)化方案，有沒有在團(tuán)隊做分享也是一個很重要的點(diǎn)，如果有做分享，這次的問題解決成為團(tuán)隊的知識。

3、 有沒有難題，可以知道對于項目參與程度

在面試中，有些候選人在團(tuán)隊里面，只是做一些簡單的打雜的事情，然后他自己說核心成員，如果識別，可以從他說的問題中知道，如果問題簡單或者沒有問題，估計是沒有深度參與的項目的。

應(yīng)該怎么回答？

這個問題可以看到自己與別人的區(qū)分，特別是自己解決問題的能力，特別是解決難題的能力，這是加分的選項，所以要好好回答。

1、平時碰到問題，解決了，記得復(fù)盤總結(jié)

平時碰到了問題，自己思考、嘗試，搜索，咨詢別人、跟別人請教， 無論是怎樣解決，不能就這么完事了。解決以后，特別是難題，需要對問題進(jìn)行復(fù)盤總結(jié)。

復(fù)盤總結(jié)能力是一項非常重要的能力，針對這個問題，可以總結(jié)解決思路，以后碰到類似的問題就可以套用，還有就是可以把解決方案寫下來，甚至寫成Blog在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)表，相當(dāng)于給自己做了一個筆記，同時也方便了其他人，這樣可以加深印象。

這樣，當(dāng)面試官問平時遇到過什么難題的時候，你可以手到拳來， 把自己的難題庫或者是博客拿出來，跟面試官說一遍。

2、 可以使用star法則回答

STAR法則,即為Situation Target Action Result的縮寫，具體含義是:

Situation：事情是在什么情況下發(fā)生

Target：你是如何明確你的目標(biāo)的

Action：針對這樣的情況分析，你采用了什么行動方式

Result：結(jié)果怎樣，在這樣的情況下你學(xué)習(xí)到了什么

通過STAR法則，把自己的問題描述出來以后，并且把自己是如何解決，學(xué)習(xí)到的經(jīng)驗教訓(xùn)都說出來，這樣既清晰又全面。

當(dāng)然，講到問題的時候，可以講一些細(xì)節(jié)，渲染下難度，后面學(xué)習(xí)到的東西，可以拔高一下。

回答的誤區(qū)是什么？

當(dāng)然了，回答這個問題，最怕的是問題過于簡單，這樣面試官覺得你水平太差，這就是平時不注重積累，沒有把自己解決問題總結(jié)，只是把問題解決就完了。

當(dāng)然，說了難題，一定要說解決方案，如果沒有解決方案，那還不如不說。容易陷入尷尬。

工作中有什么困難如何回答2

被問到“工作中遇到最困難的事”時，該怎么回答呢？

其中，任正非談到了一個問題：“面試時發(fā)現(xiàn)被訪者的長處，跟隨他的長處來了解他，讓被訪者在20分鐘內(nèi)談?wù)撟约旱那闆r就是像紙上解釋自己的水平。 再來一次，然后問有關(guān)他的長處的問題，不要太過仔細(xì)地檢查他并嚇?biāo)?。非常重要，面試官?yīng)該找到候選人的長處和長處，并在將來使用候選人的長處而不是專注于他們的弱點(diǎn)，我發(fā)現(xiàn)了一些困難，奇怪的問題，檢查了他，嚇到了他，我真的 高興，嚇跑候選人或發(fā)現(xiàn)不需要的東西。

這在新手訪問員中更明顯，目的是展示他們的能力。為了找到候選人的長處和長處，除了候選人自己的陳述外，訪問員還將 還會問：“您在工作中遇到什么問題？”面試官回答后，還會問：“您是如何解決的？”

參加團(tuán)隊的任何人都將知道您可能會遇到各種問題，例如隊友 不相信你，高級員工不信服，成員不相處，各種各樣的幫派，聽不見別人的話，每個人的目標(biāo)都不一致……等等。這些都是正常的，但是你是 只有一個沒有遇到“分工”問題的人。

為什么？ 因為“根據(jù)能力，專業(yè)知識和任務(wù)要求合理地分工”，這基本上是團(tuán)隊經(jīng)理最基礎(chǔ)，最日常的工作！ 這就像聽到數(shù)據(jù)分析師說的那樣：“我最大的困難是使用EXCEL。” 這不是荒謬的嗎？ 我通常會遇到問題，思考，嘗試，搜索，咨詢他人，并向他人尋求建議。 無論您如何解決，都無法完成。

解決問題后，尤其是問題后，需要對問題進(jìn)行審查和總結(jié)。 審查和總結(jié)的能力是非常重要的能力。 對于此問題，您可以總結(jié)和解決想法，以后在遇到類似問題時也可以應(yīng)用它。

另外，您可以寫下解決方案，甚至將其寫為博客，然后在Internet上發(fā)布。 于為自己做筆記，對別人也很方便，可以加深印象。 這樣，當(dāng)面試官問您通常遇到什么問題時，您可以舉起拳頭，拿出自己的.問題庫或博客，然后再次與面試官交談。

工作中有什么困難如何回答3

工作中的困難如何解決

不斷學(xué)習(xí)，找尋方法

面對困難，如果一味逃避絕不是解決之道，因為問題始終在那里，遲早要面對，要解決掉，與其坐以待斃，還不如積極學(xué)習(xí)，請教別人，尋找方法!

勇于行動，不斷嘗試

找到方法后要勇于嘗試，只有不斷嘗試才能解決問題，哪怕是錯誤的或者失敗的也要去行動起來，至少你已經(jīng)開始與困難做斗爭了!

不怕失敗，總結(jié)經(jīng)驗

人生不如意事十之八九，所以當(dāng)你失敗的時候不要灰心喪氣，平常的看待，這在你人生的長河中或許只是一個小小的波浪，所以不要害怕失敗，認(rèn)真總結(jié)經(jīng)驗教訓(xùn)才重要!

保持理智的思維

要相信困難永遠(yuǎn)沒有辦法多，所以說困難只是暫時的，只是還沒有找到合適的解決方案，時刻保持理智的思維，不要被暫時的困難沖昏了頭腦做出以下糊涂的決定，千萬不要在自己憤怒或者沮喪的時候做出決定。

遇到困難怎么辦

面對這些生活的繁瑣，也曾想過逃避，可是你要明白逃避并沒有用，遇到困難，首先不要想逃避，逃避永遠(yuǎn)不會是個好方式，冷靜分析你遇到的困難自己有沒有辦法解決，即使很麻煩，這就成功了一半了。

自己解決不了的事并非別人也解決不了，適當(dāng)?shù)氖救醪⒉粫档湍愕淖宰?，如果你一昧的堅持自己的觀點(diǎn)，不肯低頭，即使別人想幫你，也會被你扎的鮮血淋漓，不敢再靠近。

發(fā)泄是一個好方法，如果你現(xiàn)在已經(jīng)是心煩意亂的狀態(tài)，把問題拋到一邊，你現(xiàn)在的情緒智慧把事情變得越來越糟糕，大聲的喊或歌唱是不錯的釋放方式，到海邊、天臺或者空曠的地方都是不錯的選擇。

發(fā)泄完之后，你肯定發(fā)現(xiàn)自己的腦子清醒了不少，現(xiàn)在再來思考問題思路就比較清晰了，只要你想，沒有完成不了的事，我也曾陷入心煩意亂，也曾鉆牛角尖，但是我一直堅信沒有解決不了的問題，保持樂觀的心態(tài)很重要。

最后呢，再說我經(jīng)常用的一種方法，寫日記或者比較私人的網(wǎng)站，你的朋友都不知道的那種，在那里，你可以想寫你心里所有想說的話，包括罵人的，等等都可以，當(dāng)然，發(fā)泄過后還是要面對問題，解決問題的

工作上遇到困難怎么辦

困難面前逼自己一把

當(dāng)你遇到難題，你不要一開始就想著退縮，不想去闖也不想去承擔(dān)，你不妨試試逼一下自己，萬一成功了呢，不要把自己想的太過渺小，你勇敢前進(jìn)試一下，說不定你自己都不知道自己的潛力有多深，你也不知道自己能到達(dá)哪里，困難是檢驗自己的最好證明。

把困難放小，看淡

我們在生活中碰到的每一件事，都要秉承大事化小，小事化無的原則，困難也是，你把它看的很大，它就真的大，你把它看小，它其實(shí)就是那么小，困難面前你強(qiáng)它就弱，你弱它就強(qiáng)。

把困難當(dāng)做朋友

當(dāng)你做一件事出現(xiàn)了難題，不要?dú)饧睌?，把困難看成敵人一樣非要消滅不可，其實(shí)困難就像是朋友，有了它你才會想辦法解決問題，你才會前進(jìn)，有了它，你才會居安思危，時刻保持向上的精神，所以要把困難當(dāng)成朋友，時刻陪伴左右，你的人生才更精彩。

工作中遇到困難怎樣處理

首先，每個員工在解決問題的時候都有自己的一套認(rèn)知系統(tǒng)。如果反復(fù)解決不了，可能問題本身已經(jīng)超出了自身的認(rèn)知范圍。

其次，如果這個問題需要浪費(fèi)很多時間的話，那遇到這種難題的時候，其他同事因為自己手頭的工作也很難有空幫助你。

再次，你要去找領(lǐng)導(dǎo)的話，領(lǐng)導(dǎo)一開始總是不大理睬具體問題的。他會說，我花錢請你來公司就是解決問題的。除非你是那種阿諛逢迎的高情商者，否則很難說動他的。

最怕遇到存在競爭關(guān)系的時候，你的難題恰恰是某些有競爭關(guān)系的同事拿來說事的籌碼。天天數(shù)落你這不行，那不是，一副嫌棄得不得了的樣子。他們所想的無非是給你制造更多的麻煩，非要逼你離開公司而已。

那么在工作中的困難是不是你一個人的呢?如果領(lǐng)導(dǎo)就給你一個人分配這個任務(wù)，你只有找他商量是不是能多分配一點(diǎn)人手或者另請高明。

如果是開明的領(lǐng)導(dǎo)，為了工作一定幫你解決。倘若是要故意整你，那這個困擾可能就伴隨著你的離職結(jié)束了。

所以，遇到困難盡力解決，實(shí)在解決不了或者接受不了溜須拍馬的所謂高情商，那徹底離開這個困擾，讓心情好起來。

三、JAVA面試時當(dāng)被問到hibernate中的N+1問題時，應(yīng)該如何回答？

1 ）lazy=true， hibernate3開始已經(jīng)默認(rèn)是lazy=true了；lazy=true時不會立刻查詢關(guān)聯(lián)對象，只有當(dāng)需要關(guān)聯(lián)對象（訪問其屬性，非id字段）時才會發(fā)生查詢動作。

2）二級緩存， 在對象更新，刪除，添加相對于查詢要少得多時， 二級緩存的應(yīng)用將不怕n +1 問題，因為即使第一次查詢很慢，之后直接緩存命中也是很快的。

不同解決方法，不同的思路，第二條卻剛好又利用了n +1 。

3) 當(dāng)然你也可以設(shè)定fetch=join

四、百度為什么要我提問？

你好！

我簡單說幾句吧，有很多人有你這個疑問！

【1】百度首先要讓你了解過程，要了解百度知道的使用過程

【2】并且希望通過任務(wù)給你一定的獎勵！

【3】希望讓所有用戶都參與問答過程，體驗分享快樂！

想起來別的我會繼續(xù)補(bǔ)充！

【新手任務(wù)，是吧！】

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