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  • Java
    高级

    能力说明：

    精通JVM运行机制，包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数；能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题；能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序，使用并行Fork/Join框架；能过开发使用原始版本函数式接口的代码。

  • 微服务
    中级

    能力说明：

    熟悉微服务常用开放框架，理解Spring、Spring Boot，以及Spring Cloud的概念和不同，对Spring Cloud Alibaba有较为全面的认知。对Istio具备基础运维能力，掌握基本组件的知识。

  • 数据库
    中级

    能力说明：

    可对MySQL数据库进行备份与恢复，可较为熟练的使用SQL语句进行单表多表查询等操作，可快速上手阿里云RDS MySQL数据库，可进行MySQL云数据库的创建、设置、数据迁移等工作。了解常见NOSQL数据库，如MongoDB、Redis、Memcached的概念、安装、配置等相关基础知识。

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  • 回答了问题 2024-09-10

    99元云服务器，你最pick哪种新玩法？

    99元套餐的ECS实例还没使用过，但是看配置2核2G、40G磁盘、3M固定带宽貌似能发挥的作用不大。首先在这个大模型的时代，可能连最小的大模型推理都跑不起来。其他的AI算法估计也够呛。其次，如果非要使用的化，用高性能的web服务器搭建个静态的网站吧。跑个测试使用的api服务也不错。做个小容量的文件备份也可以。不过从一分钱一分货的角度来说，99块钱这样的配置算是很高性价比了，其他的云厂商都比这个贵很多。还是看个人需求进行选择吧，不能只看价格。
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  • 回答了问题 2024-09-06

    100%打赢人类新手，乒乓球机器人靠谱吗？

    与乒乓球机器人对练和真人对练各有优缺点，具体来看： 乒乓球机器人对练的优点：1、恒定精度与稳定性：机器人能够设定固定的球速、旋转和角度，可以提供持续稳定的训练环境，适合练习特定技术或打磨动作。2、不受时间限制：机器人可以随时开启训练，不需要依赖他人，适合个人随时训练。3、强大的重复性：机器人可以进行高频次的球路重复，帮助运动员强化特定技术细节。4、多种模式选择：许多乒乓球机器人具有不同的训练模式，可以模拟不同的球路，帮助提高适应性。 乒乓球机器人对练的缺点：1、缺乏真实对抗感：机器人虽然可以模拟多种球路，但在应对复杂性和临场变化上不如真人灵活，难以提供全面的比赛感觉。2、策略性欠缺：真人对练中会有战略调整和战术变化，而机器人通常只是设定的固定模式，无法模拟真实比赛中的动态变化。3、沟通和反馈不足：与真人对练时，能够通过交流得到即时反馈或建议，而机器人无法提供这样的互动。 真人对练的优点：1、灵活的对抗性：真人对练可以模拟比赛中随机应变的局面，帮助提升实战技巧。2、多样化的技术应对：不同对手会有不同的技术风格和应对策略，能够提升适应性和应变能力。3、心理训练：真人对练可以带来更多的心理对抗和比赛紧张感，帮助运动员适应真实比赛的心理压力。4、互动性：真人对练可以通过交流进行技术指导和策略讨论，利于进步。 真人对练的缺点：1、时间和对手限制：需要约时间，找到合适的对手，有时无法满足随时训练的需求。2、技术稳定性不一：不同对手的技术水平不稳定，可能导致训练效果不一致。 个人倾向如果是为了技术打磨和体能训练，我会更倾向于乒乓球机器人，因为它提供了稳定且高强度的训练环境。但为了提升实战能力和战术应对，真人对练则不可或缺。结合两者的优点，混合使用可能是最理想的训练方式。
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  • 回答了问题 2024-09-06

    哪些职场行为可能成为职业发展的阻碍？

    职场中我认为最应该避免的“雷区”行为是不问和不去尽快去实践。不管是应对需求还是解决实际问题，很多新人都在那边自己独立的苦思冥想，想了好久，查了好久，然后让自己很痛苦。就是不问，问了以后还在那边自己想，而不去做。这里面涉及到两个问题，就是不知道怎么问？问了也不知道怎么做。那么这个时候只能根据经验丰富的员工的指导，说一点做一点。很多经验丰富的员工本身比较繁忙，参与的工作比较多，可能不能总是满足新员工上面的要求。这个时候需要新员工找准时机去跟经验丰富的员工沟通，把自己做的东西简明扼要的给老员工澄清，不要把问题复杂化，说了一大堆没有重点。如果自己找不到重点可以问老员工重点是什么。反正职场里要抓住时机多问，其次就是多做，不能光说光想不去干，不干其他的都是白费。
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  • 回答了问题 2024-09-06

    听了那么多职业建议，你觉得最有用的是什么？

    我认为对我的职业规划和成长影响最深远职业建议是持续学习，多做实践。对于我们软件开发行业来说，新技术迭代更新的速度很快，需求功能要求也越来越高，需要我们不断的学习新的知识来提升自己的技术水平，应对各种各样的需求变化。通过新知识的补充可以做到对新需求的更深层次的理解，把握住客户或者产品的核心关注点。新的知识不单单是新的技术，还是各种新的概念，所以学习的范畴不单单是计算机，还包括其他方面。对于计算机方面的，可以活学活用，新技术的实现可以随时的通过实践去验证。概念方面的主要提高自己的思想境界。我认为如果我们做到了永久学习，在实践中检验，就不用担心所谓的各种危机，你要相信如果你这样的人都存在危机，那其他人危机更多。所以还是那句话，学和干就完事了。
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  • 回答了问题 2024-08-14

    视频时代，图文未来如何发展？

    虽然现在视频的形式占据了大多数的媒体传播途径，但是很大都是故意吸引眼球或者zha赚取流量的滑头视频，营养价值很低。就算是新闻类的或者科普教育类的，也是大多带有带节奏和做广告的嫌疑。个人认为现在的视频内容质量很差，先不谈视频内容是否是ai生成或者有ai元素。视频希望传播的内容很空泛的居多，包括新闻事件，断章取义，哗众取舍。我不认为图文内容没有未来，恰恰相反，很有未来。流动式的内容很容易满足人视觉上的冲击，但是引发心灵上的冲击需要的是对画面和内容的思考，而不是我看到了什么动态的东西。
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  • 回答了问题 2024-08-14

    如何用AI来提高英语学习效率？【AI动手】

    没有达到体验的效果，输入三个单词offend,permanent,numerous，没有生成关于这三个单词的联想记忆故事或者句子，还是以demo中的水果单词生成的。
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  • 回答了问题 2024-08-14

    你有哪些能写出完美Prompt的秘籍？

    Prompt的撰写其实是属于八股文，有固定的流程格式和套路。但是就是在这么些流程和套路里，使用的不同的措辞就会导致大模型吐出不一样的东西，这就是技巧问题了。我自己在撰写Prompt的时候首先要交代清楚角色定位，即你希望大模型扮演什么样的角色，定位一定要详细；其次是你想实现什么目的，需求目的要详细，最后就是输出规范，我个人认为结合业务场景，输出规范很重要，可以根据输出内容做具体的业务场景应用。
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  • 回答了问题 2024-08-14

    聊聊哪些科幻电影中的家居技术你最希望成为现实？

    现在一站式智能家居比较流行，周围的朋友装修的时候也考虑这一块，主要是某为或者某米的智能物联设备。声控级别的达不到，主要就是什么远程操控，智能监测啥的。有个平台可以统计到自己家里各个家具的状态。感觉很有成就感。我就纳闷了，家具们需要你们知道他们的状态吗？我感觉吃饱了撑的。摄像头用的比较多，经常看到同事通过手机查看家里小孩子的生活学习状态，我只能说眼不见为净，看得越多烦恼越多。还是希望多一些有助于减少焦虑的科幻装备照进现实。
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  • 回答了问题 2024-08-14

    传统健身VS科技健身，你更倾向于哪一种？

    健身还是靠自己，最多借助科技工具帮助记录一些数据。传统的健身比如跑步，游泳这些经常去做。尤其是跑步，慢跑绝对对身体有益，游泳太累了，而且在水里运动的时间不长，没有跑步这种持久性好一点。健身房没去过，就像某一个名人说的，如果健身都需要靠去健身房让别人监督，那还是不要健身了。要说科学，健身房里的健身器材一般人也就体验，除非专业人士。VR之类的就算了，三分钟热度的活。
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  • 回答了问题 2024-08-14

    你有使用过科技助眠工具吗？

    眼罩算吗？如果眼罩也算科技睡眠工具，那我经常使用，主要是中午办公室午休的时候。其实科技狠活主要是为了方便人类生活，但是如果产生了严重的依赖感，那么自然的生活感觉就失去了。比如我使用眼罩让睡觉的时候眼睛周围的光线变得很暗。到了晚上睡觉的时候，如果房间窗户外面的光线不够暗，估计就会睡不着，所以科技助眠工具也是一把双刃剑吧。合理利用即可。
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  • 回答了问题 2024-08-14

    电子书vs传统纸质书，你更喜欢哪种阅读方式？

    最近几年看了不少书，大部分是电子书，但是个人更喜欢看纸质书，因为看电子书有点伤眼睛很容易疲劳。这几年看的书有《史记》、《道德经》、《论语》、《庄子》、《唐诗三百首》、《易经》、《山海经》等。这些经典的书本大多数都买了纸质的书籍，因为都可以反复翻看的。平时出勤坐地铁，在地铁里会看看跟专业有关的电子书籍，比如《机器学习》、《人工智能》之类的。总之、电子书随时可以看，纸质书携带不便，但是还是喜欢纸质书翻阅的感觉。
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  • 回答了问题 2024-06-26

    如何避免“写代码5分钟，调试2小时”的尴尬？

    写代码5分钟，调试2小时？It's crazy!如果使用AI撰写5分钟的代码，拷到自己的编辑器里进行调试，在不了解代码逻辑的情况下，确实需要很久。但是我相信如果代码是自己实现的，在熟悉代码逻辑和业务流程的基础上，一般不会调试很久的。当然有一种情况就是业务逻辑很复杂，那5分钟的代码只是复杂业务逻辑代码的一部分，而我需要调试的这部分代码需要依赖其他业务逻辑代码产生的数据，那么可能需要很久。还有一种情况是写代码解决bugs性质的，可能需要花很久定位bugs的原因，然后解决它。
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  • 回答了问题 2024-06-26

    国内AI大模型高考数学成绩超GPT-4o，如何看待这一结果？

    大模型发展到今天，除了行业内部的应用以及通用的聊天问答以外。让大模型参加各种竞赛考试还衡量各家大模型的能力成为了一种时尚。所得的结果无非是哪家技术强，准确性高；得分高的试题类型吊打人类如何如何。在这里我发现了一个小白问题，就是不知道这个评测的基准是什么，为什么相同的模型和试题这家评测跟另一家评测不一样？孰优孰劣暂时不做讨论，找到了一个共同点就是数学不是大模型的强项。数学成就了大模型，所以个人感觉能克大模型的只有数学了。如果哪一天大模型或者人工智能在数学上面赶超了人类，那人类文明就灭亡了。
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  • 回答了问题 2024-06-20

    阿里云主力模型直降97%，两百万Tokens进入一元时代，对AI行业有哪些影响？

    最近大模型降价潮对加速AI应用的爆发和AI行业的影响可以从以下几个方面来看： 对加速AI应用的爆发的意义1、降低门槛：降低使用大模型的成本，使更多中小企业和初创公司能够负担得起。这意味着更多的企业可以利用AI技术来优化业务流程、提高效率和创新产品和服务。 2、促进创新：降低使用成本鼓励更多的开发者和研究人员尝试不同的应用和创新。更多的试验和探索将带来更多的创新成果，从而推动整个行业的发展。 3、扩大应用场景：价格降低使得大模型可以应用于更多的场景和行业，例如教育、医疗、金融、零售等。各个行业能够借助AI技术进行数字化转型，提高服务质量和运营效率。 4、提升竞争力：对于那些已经在使用AI技术的企业来说，降价意味着可以更广泛、更深入地应用AI，从而在市场竞争中保持领先地位。 对AI行业的影响1、市场竞争加剧：随着大模型服务价格的降低，市场上的竞争将更加激烈。各大云服务提供商和AI公司将竞相提供更具性价比的服务，这对消费者来说是利好，但对于一些小型AI公司来说，可能面临较大的竞争压力。 2、加速行业标准化：降价促使更多企业采用大模型技术，这将推动AI技术和应用的标准化进程。统一的标准有助于提高互操作性和兼容性，从而加速行业整体的发展。 3、推动技术进步：降价迫使AI公司在技术上不断创新，以保持成本优势和竞争力。这将推动更高效、更先进的AI技术的发展，例如更节能的模型架构、更快速的训练和推理方法等。 4、投资和并购活动增加：降价潮可能引发更多的投资和并购活动。大企业可能会通过收购小型创新公司来快速提升自身的技术实力和市场份额，同时风险投资也会加大对AI初创企业的投入。 5、人才需求增加：随着AI应用的普及，对AI专业人才的需求将进一步增加。这不仅包括AI研究人员和工程师，还包括懂得如何将AI技术应用于具体业务场景的跨领域人才。 总结大模型的降价潮无疑会大大加速AI应用的爆发，从而推动各行业的数字化转型和创新。虽然这可能会带来激烈的市场竞争和技术上的挑战，但整体而言，这将对AI行业的发展产生积极影响，促进技术进步和产业升级。
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  • 回答了问题 2024-06-18

    分享AI代码助手的使用体验

    使用通义灵码的IDEA插件一段时间了，刚开始的时候使用的很频繁，可能一开始想法很多，后来使用的不是很频繁了，但是核心的一些小算法的实现自己不想思考，就使用它问问。其实不管是通义灵码，还是文心一言，还是chatgpt，他们对于代码生成都有一个通病，就是会“胡编乱造”。有的时候编的还不错，给予我们一些启发，有的时候是为了自圆其说不断的加以解释，导致编码效率不高。我个人认为如果程序员可以的话还是以官方文档为主，除非是一些设想性质的研究或者是很常见的但是不是很复杂的算法可以用AI辅助。其他的还是自己思考去完成。
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  • 回答了问题 2024-06-18

    你知道APP是怎么开发的吗？

    1、你知道APP是怎么开发的吗？如何将开发完成的APP发布在应用市场？（必答） 需求分析和规划需求收集：了解用户需求和市场需求，确定应用的功能和目标。规划和设计：创建应用的原型和设计图，制定项目计划和时间表。技术选型和环境搭建技术选型：选择合适的开发技术栈（例如，原生开发、跨平台开发框架如React Native、Flutter等）。环境搭建：搭建开发环境，包括安装必要的开发工具、SDK和模拟器。前端开发UI设计：根据设计图开发应用的用户界面。功能实现：实现应用的各项功能，包括用户注册、登录、数据交互等。后端开发服务器搭建：搭建后端服务器，选择合适的编程语言和框架（如Node.js、Django、Spring等）。API开发：开发应用需要的API接口，确保前后端能够顺利通信。数据库设计：设计和实现数据库结构，处理数据存储和管理。测试单元测试：对代码进行单元测试，确保各模块的功能正确。集成测试：进行集成测试，确保前后端的整体功能正常。用户测试：进行用户测试，收集用户反馈并进行改进。性能测试：进行性能测试，确保应用在高负载下依然稳定。打包和发布准备打包：将应用打包成发布版本（APK或AAB文件用于Android，IPA文件用于iOS）。签名：对应用进行签名，确保发布的应用是经过认证的。 发布到应用市场分为android，苹果和鸿蒙生态，到各家应用商店官网看发布文档即可。 2、在阿里云上实现一站式App的开发、测试、运维、运营等，你觉得体验感如何？（必答）阿里云上实现APP开发，测试，运维、运营一条龙服务，可以说是DevOps理念的最佳践行基地。不光解决了传统开发步骤的整合，还集成了云上其他服务资源，可以方便的集成到自己的应用中来。
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  • 回答了问题 2024-06-18

    如何提高企业的业务稳定性？

    1、如何降低日常业务中断的风险，比如停机发布，单机故障等？（必答） 高可用架构设计负载均衡：通过负载均衡器将请求分发到多台服务器，确保即使一台服务器故障，其他服务器也能继续处理请求。集群和冗余：设置应用服务器和数据库的集群，确保任何一个节点故障时，其他节点可以接替工作。多数据中心：在多个地理位置分布数据中心，防止单个数据中心的故障影响全局业务。灾备和数据备份定期备份：定期对数据进行备份，并且确保备份数据能够快速恢复。灾难恢复计划：制定详细的灾难恢复计划，包括恢复时间目标（RTO）和恢复点目标（RPO），并定期进行演练。热更新和灰度发布热更新：通过热更新技术，在不中断服务的情况下更新应用程序代码。灰度发布：在全量发布前，先在一部分用户群体中进行发布测试，确保新版本的稳定性。自动化运维自动化部署：使用CI/CD工具自动化代码的构建、测试和部署过程，减少人为错误。监控和告警：部署实时监控和告警系统，快速检测和响应异常情况。定期演练和测试故障演练：定期进行故障演练，模拟各种可能的故障场景，验证系统的故障切换和恢复能力。压力测试：通过压力测试和性能测试，找出系统的瓶颈和弱点，并进行优化。文档和培训详细文档：编写详细的系统架构、运维流程和应急预案文档，确保所有相关人员都能快速响应问题。培训和演练：定期对运维和开发团队进行培训，提升他们的故障处理能力。通过这些措施，可以有效降低日常业务中断的风险，确保系统的高可用性和稳定性。 当前要想在上述每一个方面都做到完美也是很困难的，除了要有很强的技术能力，还要有标准的管理能力。 2、如何提升应用服务的负载均衡能力？（必答） 选择合适的负载均衡策略轮询 (Round Robin)：请求按顺序轮流分配到每个服务器。加权轮询 (Weighted Round Robin)：根据服务器的不同性能赋予不同的权重，请求按权重轮流分配。最小连接数 (Least Connections)：请求分配到当前活动连接数最少的服务器。源地址哈希 (IP Hash)：基于请求的源IP地址分配请求，确保同一IP地址的请求分配到同一服务器。使用硬件负载均衡器硬件负载均衡器（如F5、Cisco等）通常具有高性能和丰富的功能，可以处理大量请求和复杂的负载均衡策略。 部署软件负载均衡器Nginx：轻量级、高性能的反向代理和负载均衡器。HAProxy：专注于TCP和HTTP的负载均衡和代理解决方案。Traefik：专为微服务架构设计的现代HTTP反向代理和负载均衡器，支持自动化服务发现。 使用云负载均衡服务云服务提供商（如AWS的Elastic Load Balancing，Google Cloud Load Balancing，Azure Load Balancer）提供的负载均衡服务可以自动扩展并提供高可用性和冗余。 当前负载均衡技术可以选择的方案很多，开源的选择也很普遍，这方面的实现方案都很成熟，因此应用服务的负载均衡能力各家差别不大。
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  • 回答了问题 2024-06-13

    二维码全球每天使用量达 100 多亿，会被用完吗？

    二维码究竟是如何被创造出来的？在如此高强度的使用下，二维码的资源是否会像电话号码或网络域名一样，有一天会面临枯竭的问题？ 先简单聊聊第一个问题，二维码究竟是如何被创造出来的？我记得在大学得时候听过一个讲座，讲座得讲授者在IBM从业过，号称是IBM为了解决商品的流通标识而发明的二维码，可信度不知道有多少。不过个人认为应该是科技巨头发明的。 第二个问题，二维码资源是否会枯竭？个人认为不会，因为二维码表示的位数可以很多位的，只是表示形式是个二维码的样式，代表的数据可以很大，不会枯竭的。
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  • 回答了问题 2024-06-13

    2024过半，AI技术发展到哪个阶段了？

    个人感觉生成式AI已经从起步阶段到达了成熟普及阶段，但是现在有个很重要的问题是，这个新技术还没有爆发出行业或者产业里颠覆性的应用，个人认为下一个阶段将是生成式AI应用爆发的阶段，各行各业会使用AI，而且成本会变得更低，效果更好，主要是应用得落地形式
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  • 回答了问题 2024-06-13

    函数计算一键部署ComfyUI绘画平台的优势有哪些？

    使用函数计算FC 一键部署ComfyUI 绘画平台的优势有哪些？ 函数计算FC，可以使用云资源上成熟的资源，使得部署应用变得简单，方便，快速，应用的运营期间的高性能保障也得到了保证，后期的动态扩展也可以很快的完成。
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