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  • Java
    中级

    能力说明：

    掌握封装、继承和多态设计Java类的方法，能够设计较复杂的Java类结构；能够使用泛型与集合的概念与方法，创建泛型类，使用ArrayList，TreeSet，TreeMap等对象掌握Java I/O原理从控制台读取和写入数据，能够使用BufferedReader，BufferedWriter文件创建输出、输入对象。

    获取记录：

  • Python
    初级

    能力说明：

    了解Python语言的基本特性、编程环境的搭建、语法基础、算法基础等，了解Python的基本数据结构，对Python的网络编程与Web开发技术具备初步的知识，了解常用开发框架的基本特性，以及Python爬虫的基础知识。

    获取记录：

云产品技术能力：

阿里云技能认证

详细说明
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  • 发表了文章 2022-01-22

    【实验报告】使用ECS服务器部署MySQL数据库

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  • 回答了问题 2024-12-10

    开发者们需要如何打造属于自己的Plan B?

    PLAN B对我来说是紧绷神经的余裕，是绝境的退路，是放手一搏的信心。在工作乃至职业生涯中，PLAN B都是必要的，俗话说得好“鸡蛋不能放在一个篮子里”，我们要时刻考量当前的风险，并做好风险预案来保证进步道路的稳定。我一般从三个方面考虑：风险、资源、损耗风险是确定PLAN B的核心，根据现有可预见的风险来确定。投入的资源决定PLAN B执行的速度，根据自己的承受能力来确定。产生的损耗决定了PLAN B和PLAN A的差异程度，要根据自己的能力来确定。
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  • 回答了问题 2024-12-10

    动机VS自律，对开发者们来说哪个比较重要？

    我感觉动机和自律并不冲突，对我而言内在动机的会推动我养成自律的习惯。如果没有动机我就会失去做事的动力，从而导致更随性破坏自律的情况。所以对我来说动机是自律的关键。
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  • 回答了问题 2024-12-10

    AI音色克隆挑战播客，它能模拟人的特质吗？

    我在本地部署过fish-speech项目，也是最近语音AI相关比较热门的项目，通过它克隆的音频模型能很好地复原发音人的音调、音色特质。不过有一点是我认为的缺陷，就是对应模型的TTS音调并不会根据所生成的语义产生抑扬顿挫的情感，这样生成的音频就会给人以亲切感的同时有感觉怪怪的，有种“伪人”的感觉。播客领域的话我感觉势必会引起竞争，因为现在的模型有很好的流式处理，也就是平常说的“实时变声”、“变声器”等，这样就很好的弥补了TTS所缺失抑扬顿挫的感情语调，同时又可以优化发音人的音色，更具有人设角色的代入感。
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  • 回答了问题 2024-12-10

    “AI +脱口秀”，笑点能靠算法去创造吗？

    我尝试过用AI生成笑话段子，但是效果不是很理想。AI所理解的段子略显生硬，并且大部分段子我并没有Get他的笑点在哪，有时候就算明白他的笑点也不觉得想笑。我又找了一些脱口秀段子让AI逆向去理解，发现效果很不错。AI总是可以解释为什么这个段子引人发笑。也许这就是人们常说的AI没有灵魂。其实我认为这是AI的特性使然。如今的人工智能比起智能更像是有润色功能的大型的搜索引擎，它并不能真实的理解和感受段子的精神内核，而是利用大量的现有数据去东拼西凑其中的关键点来拼接成答案。而段子引人发笑的关键在于感同身受，人们经历当时的感觉、心情等方面的重现以激起观众的共鸣，而AI没有感觉，更不用说心情这些抽象的东西了，所以导致了AI写的段子并不能让观众感同身受从而体会到“幽默”。如果想要AI也写出人类感觉幽默的段子，AI模型训练者可以尝试赋予AI感觉的方向，让AI体会到人类的真情实感并以众多案例数据来训练，可能还有一丝培养AI脱口秀演员希望。
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  • 回答了问题 2024-12-10

    AI新茶饮，是噱头还是未来？

    其实，与其称之为“AI茶饮”，我更倾向于将其理解为“AI诊断”与“药膳大模型”的结合，是人工智能与医疗大健康领域的一种创新应用形式。“AI诊断”或“辅助诊断”可能对大众来说还稍显陌生，但实际上，我所在的公司已经在医疗领域开展了一些探索和合作。据我了解，这项技术相对已经比较成熟了。在从辩证判断到后续的处方开具等流程中，AI主要作为辅助工具使用，整个过程依然需要正式医师的专业判断与主导。相比医疗环境对严谨性和规范性的高要求，茶饮这一场景则显得更为轻松和灵活。在介于饮品与医学之间的柔性应用场景中，消费者更容易以新奇和宽容的态度接受。同时，如果抛开法律层面的约束，从技术角度看，这也是一个收集数据和进行模型训练的良好机会。因此，我认为这一尝试更像是技术医疗在未来发展中的一种中间形态探索。
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  • 回答了问题 2024-12-02

    AI客服未来会完全代替人工吗？

    生活中的AI客服场景 1.运营商APP里，有人工智能客服先进行简单问题的服务，涉及到高权重的服务才转接人工。2.购物平台涉及到尺码、退换货等问题忙时会有AI客服服务。 你认为AI客服未来会完全代替人工吗？ 我认为AI客服未来很难完全替代人工，从服务方面来说，更多的是以专业性为基础的情感服务，让用户体验到特殊性及尊重的情感，而这一点是AI所缺少的。另外AI无法对未知的问题进行服务，换言之就是缺少应变能力，而人工客服能很好地解决这一问题。
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  • 回答了问题 2024-12-02

    “云+AI”能够孵化出多少可能？

    1、你认为云计算将朝着哪个方向进化？我认为会往专业化深度化边缘化发展，边缘设备将具备更强的计算能力，使数据处理不再依赖完全的云端，而是根据需求进行局部处理。 2、大模型和AI应用，能否成为云服务商的第二增长曲线？我认为会往专业化深度化边缘化发展。现在通用大模型已经普及的差不多了，但仅仅停留在“知识面广”的维度上，实际的情况是遇到专业化核心的知识点往往会有错误的答案或拼凑生成的内容。这种基本上是“外行看热闹，能行看门道”情况。所以为了进一步发展堵漏专业化缺口，未来将会有大量的原生云、边缘计算、混合云等云服务产品出现，来满足这一情况。
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  • 回答了问题 2024-11-27

    当AI频繁生成虚假信息，我们还能轻信大模型吗？

    在各个环节都有对应的方案来避免虚假信息 资源储备阶段在收集和准备数据时，应确保数据的来源可信，排除不可靠和有偏差的内容。利用多元化、权威且可靠的数据源，筛选出经过验证的信息，确保训练数据的质量和真实性。此外，建立数据审查机制，定期检查和更新数据源，避免存储过时或虚假的信息。模型训练阶段在模型训练时，应严格控制数据的质量，避免使用包含虚假、片面或误导性内容的数据集。采用数据清洗和去偏差技术，减少训练数据中的噪声和错误。利用增强学习、强化校验和事实验证等技术，确保模型从可靠数据中学习，减少偏差和误导。信息生成阶段在生成内容时，结合知识图谱、事实数据库等实时数据源，进行信息核对，确保生成的内容符合事实。例如，可以通过自动化校验机制，实时对输出内容进行验证，防止不准确或虚假的信息被生成和传播。同时，在模型输出内容时，对不确定或潜在虚假的信息进行标注或警告。人工审核阶段尽管技术能够大幅减少虚假信息，但仍应保留人工审核环节，特别是针对敏感话题或高风险领域。由专业人士对模型生成的内容进行二次审核，确保其准确性和真实性。这不仅可以进一步减少误导信息的传播，还能提高信息的可信度，特别是在医学、法律、金融等领域。 当然，监管外的私人大模型没有很好的方式去进行虚假审查。
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  • 回答了问题 2024-11-25

    AI时代，存力or算力哪一个更关键？

    存储能力与计算能力同样重要 存储能力是数据的基础。AI算法和模型的核心离不开高质量的训练数据。海量数据的存储、管理、快速访问和高效传输能力直接影响模型训练的效率和质量。计算能力是AI的驱动力。强大的计算能力能够快速迭代模型，训练复杂的深度学习算法，并支持实时推理与大规模部署。可以说，“存储能力”决定了“计算能力”能够处理的规模与深度，而“计算能力”则决定了“存储能力”数据的实际价值如何被挖掘。 早期阶段存储能力更重要，AI大模型训练如GPT系列依赖于存储超大规模的训练数据集，未有高效的存储，模型无法启动。应用阶段计算能力更重要，边缘AI场景下，计算能力不足将直接导致模型响应滞后，用户体验受损。
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  • 回答了问题 2024-09-11

    99元云服务器，你最pick哪种新玩法？

    阿里云的99元ECS套餐凭借其2核2G、40G磁盘、3M带宽的实用配置，成为了众多开发者和技术爱好者探索云计算世界的理想选择。如果是我购买这个套餐，我考虑将其用于以下几种场景：1、学习云计算技术：对于初学者来说，使用这款ECS实例搭建个人学习环境非常合适。您可以在云端部署虚拟机，练习Linux命令、云服务的操作与管理，深入理解云计算的核心技术。2、构建Web服务：这个配置非常适合初步搭建中小型的Web应用，如个人博客、公司官网或简单的电子商务网站。借助ECS的稳定网络和资源，您可以快速上线并进行实际运营。3、数据分析和处理：虽然2核2G的配置对于大规模数据处理来说有一定局限性，但用于中小型数据分析、数据采集或日志处理的场景完全足够，尤其适合数据学习者进行入门项目实践。4、开发与测试环境：您还可以用这个ECS实例来构建开发、测试环境。为应用开发或软件部署提供一个低成本的测试平台，便于快速迭代和验证项目的可行性。
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  • 回答了问题 2024-09-11

    听了那么多职业建议，你觉得最有用的是什么？

    在职业发展的道路上，保持主动学习的心态和对未知领域的好奇心至关重要。世界在不断变化，特别是科技和商业领域，创新的节奏从未像现在这样迅猛。因此，只有不断提升自身能力，才能跟上这个快速发展的时代，甚至引领潮流。 与此同时，不仅要在自己的专业领域内精进，还要培养跨领域的视野。技术、市场、管理、甚至心理学等领域的知识，都可能为我们打开新的思路。当我们能在不同学科之间找到连接点，就能产生创新的想法，解决复杂的问题。特别是在电信行业，边缘计算、人工智能、自动化等技术的交汇，已经成为企业提升竞争力的关键。 除了硬技能外，软技能的提升也不可忽视。与团队的协作、跨部门的沟通、以及对客户需求的敏锐洞察，都是推动事业向前的重要因素。尤其是在复杂的项目管理中，良好的沟通可以有效减少误解，提升执行效率，让各方协同一致，共同达成目标。 最后，始终保持谦逊和责任感也很重要。谦逊让我们在面对快速变化的行业时，始终保持开放心态去学习、接受反馈；责任感则推动我们在挑战面前勇敢承担，持续为个人和团队创造价值。在这种态度的驱动下，职业生涯将不断进步，迈向更高的峰顶。
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  • 回答了问题 2024-08-08

    智能眼镜能否重塑学习体验？

    智能眼镜作为新一代智能终端，虽然没有配备AR眼镜那样的显示屏，但通过内置的AI技术，可以成为搜索信息的视觉延伸，并提供多样化的互动功能。在教育体系中，智能眼镜可以实现高效的“智能学习”新模式：通过语音或手势控制，学生可以即时获取和呈现所需信息，增强学习效果；实现师生和学生间更便捷的互动，提高课堂参与度；在课堂内外提供无缝学习体验，帮助学生随时随地学习；为特殊教育提供支持，帮助有特殊需求的学生更好地参与学习；通过智能算法分析学习行为，提供个性化学习建议，提升学习效率；培养学生的自主学习能力，激发学习兴趣和主动性。尽管面临隐私保护、数据安全等挑战，但智能眼镜在教育中的应用潜力巨大，有望成为未来教育的重要工具和助手，推动教育的智能化和个性化发展。
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  • 回答了问题 2024-08-08

    大型AI模型如何跨越“专门化智能”的局限？

    简单说几点吧：跨领域知识整合，通过多领域的数据训练和跨学科的联合学习，提升模型在不同问题中的灵活运用能力；增强模型的自主学习能力，采用自监督和无监督学习技术，减少对标注数据的依赖，实现持续优化；多模态学习，设计能处理多种输入形式的模型，提升综合理解能力；创新和创意，在训练中引入生成式任务，设计评价机制，激发模型的创造力；人机协作，设计互动平台和协作工具，通过人类专家的指导提升模型能力；开放性和适应性，采用开放域训练和环境适应技术，使模型能在动态环境中快速适应和表现。
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  • 回答了问题 2024-08-08

    你有哪些能写出完美Prompt的秘籍？

    我一般是分段考虑的，具体就是：主体+描述+风格+其他 主体：就是生成的人或事物，也就是面向对象中的对象~描述：描述主体的属性，比如人物的性别年龄、衣着样貌、姿势动作等，相当于对象的属性。风格：风格主要是画面风格和整体的和谐程度，相当于不同的开发语言。其他：这个其他是如果我说的不全面大家可以补充的，比如一些增益和负面词汇，相当于代码规范。
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  • 回答了问题 2024-08-08

    传统健身VS科技健身，你更倾向于哪一种？

    就我体验过的来说，科技和古典方式结合的效果最好。先列一下我体验过的锻炼方式：1、徒手无器械+科技镜指导2、switch健身环大冒险3、交互式跑步机4、智能多功能划船机5、哑铃、壶铃、棒铃、杠铃等这些运动器械基本涵盖了大部分的锻炼方式，不过从体验感来看，在动作标准的情况下第5条最经典的无智能设备参与的方式最自由最能进入状态。如果是初学者的话，一个标准的指导是不可或缺的，智能设备最好的一点就是技能全面，并且少了人工教练的那种侵入感，对于我这种I人来说也是很好的锻炼选择。
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  • 回答了问题 2024-08-08

    聊聊哪些科幻电影中的家居技术你最希望成为现实？

    这个话题真的是蹲了好久，太适合我回答了。首先说说科幻迷心中的贴近当时人类生活的作品和其中的场景。 《银翼杀手2049》 1.AI伴侣（全屋智能管家&便携个人助理）2.仿生人3.记忆构建（记忆体验）4.悬浮飞行器5.电子义眼6.全息广告牌 1、AI伴侣这个想必各位都想了解一下，在片中是男主增强生活和感情质量的一台设备，有固定台式和便携投影两种。其中搭载的人工智能妻子是有独立的思维、记忆能力，可以与男主进行正常的日常沟通、生活起居，甚至是利用投影“装修”整个房间。在中期的剧情中，这个AI妻子因为对无法进行肉体的亲热而愧疚，甚至呼叫了应召女郎来作为她投影的载体。这说明她已经完全具备了人类的各种情感，加上本来就已经承载了AI的能力优势，这在近未来会给单身人士的生活添加更多色彩。 2.仿生人片中主线剧情就是男主根据记忆片段寻找自己身世，结果发现自己才是仿生人。可见当时的科技水平不仅让仿生人产生了自意识，甚至还能编织记忆，融入人类的工作生活。除了仿生人的能力出众、带有钢印标记外，基本上无法分辨人类和仿生人的区别，这也会带来一系列的伦理问题，比如剧中传说两个仿生人孕育了生命，从此仿生人和人类的差别彻底被消除。 3.记忆构建（记忆体验）剧中男主的记忆来源是属于编织这个记忆的人类，因为有免疫疾病只能呆在一个大气球中隔绝外界的伤害。其中记忆构建并上传至仿生人的大脑中已经是很疯狂的构想了，甚至可以推测当时的人类有条件进行很多现在看来是“造物主”才有能力进行的工作（包括仿生人）。 4.悬浮飞行器这个是科幻电影中的常客了，基本分为反引力悬浮和喷气式悬浮。不论是哪种悬浮都需要十分发达的科技水平，极致的减少摩擦力提升速度。不过现阶段已经有超导材料的研发，如果有能力扩大生产面，悬浮飞行是这个回答中大家最先见到的科幻技术了。 5.电子义眼片中仿生人科技的BOSS就是使用的电子义眼，功能方面应该能承载所有视觉相关的增强改造。不过有一点硬伤是把视觉切换到其他地方的时候，身边的事是一点儿都看不到啊23333~ 6.全息广告牌这也是全片最著名的一个片段了，在高楼上投影的广告舞蹈女郎和男主的交互。从广告业来看，从文字→图像→视频→全息投影，所展现的信息呈幂次增长，广告的感官体验越丰富，越能收获观看客户的青睐。 综上所述，其实不难发现以现在的科技实力，很多科幻电影中的技术已经慢慢初具雏形，相信不久的将来大家都能体验到科幻电影中的技术给生活带来的便利。不过是否像赛博朋克所预言的那样，科技和社会发展为负向关系，我们还需要亲自去见证。
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  • 回答了问题 2024-07-17

    如何借助AI技术为NAS注入新活力？

    深度学习提升数据处理效率 数据分类与索引传统的NAS系统在面对海量数据时，数据分类和索引的效率往往不足。深度学习技术可以通过图像识别、自然语言处理等手段，自动对存储的数据进行分类和标记，大幅提升数据检索和管理的效率。例如，在一次项目中，我们利用深度学习技术开发了一个智能图像分类系统，将大量无标签的图像数据进行自动分类，显著减少了人工分类的时间和精力。 数据压缩与优化深度学习算法可以用于数据压缩，通过去除冗余信息和优化存储格式，显著降低存储空间需求。例如，使用基于深度学习的压缩算法，对视频和图像数据进行无损压缩，可以在保证数据质量的前提下，节省大量存储空间。 自动化处理提升管理效率 自动备份与恢复AI技术可以实现智能化的自动备份与恢复策略，通过分析数据使用模式，自动安排备份时间和频率，确保重要数据得到及时备份。例如，我们在公司内部部署了一套基于AI的自动备份系统，该系统能够根据员工的工作习惯和数据变化情况，智能化地安排备份任务，大大提高了数据安全性。 智能监控与故障预测通过机器学习算法，可以对NAS系统的运行状态进行实时监控，并进行故障预测。系统可以自动分析设备的运行数据，提前发现潜在问题，进行预防性维护，避免数据丢失和服务中断。例如，在一次实际操作中，我们利用AI算法对NAS系统的硬盘进行健康监测，成功预测并替换了多块即将故障的硬盘，避免了数据丢失。 预测分析提升共享效率 智能数据共享AI技术可以分析用户的使用习惯和数据访问模式，自动优化数据共享策略。例如，基于用户行为分析，系统可以自动将高频访问的数据放置在高速缓存中，提升访问速度。此外，AI还可以自动推荐相关数据集，提升数据共享和协作的效率。 存储资源优化通过预测分析，AI技术可以对未来的数据存储需求进行预测，合理分配存储资源。例如，我们曾使用AI模型对未来的数据增长趋势进行预测，并据此调整存储资源配置，确保了系统在高峰期依然能够稳定运行。 我家在用的智能NAS系统 在我的家庭NAS系统中，AI技术发挥了关键作用。通过深度学习实现自动分类和索引，我们能够轻松管理和查找文件。自动备份与恢复功能确保了数据的安全性，而智能监控和故障预测功能则保障了系统的稳定运行。预测分析和资源优化功能提升了数据共享的效率和存储资源的利用率。
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  • 回答了问题 2024-07-17

    人工智能与“人工”之间如何平衡？

    最近，萝卜快车宣布撤出武汉的事件引发了广泛关注。这一事件不仅反映了市场竞争和商业模式的挑战，也为我们讨论AI与人类劳动的平衡提供了一个生动的案例。 背景介绍 萝卜快车是一家提供自动驾驶出租车服务的公司，通过AI技术实现无人驾驶。然而，尽管技术上取得了巨大进步，萝卜快车在武汉的运营并未达到预期效果，最终选择撤出市场。这一事件引发了对自动驾驶技术商业化前景的讨论，也让我们思考如何在技术进步和人类工作价值之间找到平衡。 技术与市场的挑战 萝卜快车在武汉的撤出反映了自动驾驶技术在实际应用中的种种挑战。尽管技术上已经相对成熟，但在实际运营中依然面临复杂的城市交通环境、交通法规完善程度、与现存产业环境造成的冲击等问题。这提醒我们，AI技术的推广不仅需要技术上的突破，更需要市场、法规和社会环境的支持。 人类工作的价值 在自动驾驶技术不断发展的同时，传统的出租车司机面临职业威胁。然而，萝卜快车的撤出也显示出人类司机在当前交通系统中的不可替代性。司机不仅仅是交通工具的操作者，还承担了许多AI无法替代的职责，如应对突发情况、提供人性化服务等。 寻找平衡点 在这种背景下，我们可以从萝卜快车的案例中吸取教训，寻找AI与人类劳动的平衡点。 技术与人类协作：自动驾驶技术可以作为司机的辅助工具，提高行车安全和效率。例如，智能驾驶辅助系统可以在高速公路上接管驾驶任务，减少司机的工作强度，而在复杂的城市交通中，由人类司机主导驾驶。 教育与再培训：对于受到AI技术冲击的职业，应加强职业教育和再培训，使劳动者掌握新的技能，适应新的工作环境。出租车司机可以接受自动驾驶技术的培训，成为系统操作员或远程安全维护人员，继续在新的岗位上发挥作用。 政策与法规：政府应制定合理的政策与法规，确保AI技术的推广符合社会伦理和公共安全要求。例如，针对自动驾驶技术，应建立明确的责任归属和事故处理机制，保护乘客和司机的合法权益。 结论 萝卜快车撤出武汉事件为我们提供了一个现实案例，展示了AI技术在推广应用过程中所面临的复杂挑战。我们需要在技术进步和人类工作价值之间找到平衡，通过协作、教育和政策手段，确保AI技术为社会带来积极影响。
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  • 回答了问题 2024-07-09

    分享出你的「松弛感工作」必备AI技能，并展示使用效果

    当下很多工作都多多少少的有AI结合的情况，我工作中有几个场景可以举例说明一下： 1.文档类工作 日常化的文档类工作对我这种文笔不是很好的人来说简直是折磨。一般技术类文档还好，思路很清晰，遇到事务性文档真的愁。所以我都会用AI来打一个大纲（没必要生成全文，生成内容会与现实情况有差异），然后再根据大纲填空，就很轻松的输出一篇文档。 2.代码类工作 一般工作中比逻辑混乱的屎山代码或者需要精简代码时，理清思路是很重要的事情。但是一个人的精力是有限的，8小时睡觉8小时吃饭8小时摸鱼，一天就这么过去了。所以我选择用通义灵码帮我进行这些复杂的工作。 3.图像类工作 都说了8小时摸鱼了，主要就是搞些自己爱看的，我一般选择打开stable diffusion画几张自己喜欢的动漫角色图饱饱眼福，不要被繁忙的工作累坏了身心。
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  • 回答了问题 2024-07-09

    “AI+作业”，是辅助还是颠覆？

    个人感觉还是辅助稍微多一些吧，主要因为现在的AI模型都是“训练→生成式”的，不免会出现无中生有的情况。对于数学、物理、化学等这种固定客观的内容，可以作为辅助进行学习。对于语文作文、美术等相关没有标准答案的内容，可能会作为“枪手”出现生成式的结果，不过要小心模型是否将名人佳作整段摘抄混入结果中。其余的音乐、体育课程，这种必须亲历亲为现场考试的课程，可以作为强有力的辅助产品切入，帮助进行能力提升。
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