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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 2024-09-11

    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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  • 回答了问题 2024-07-09

    通用大模型VS垂直大模型，你倾向于哪一方？

    我是比较倾向于垂直大模型，现在的研究也是往这个方面进行的，主要是因为这两点优势： 高精度：由于模型专门针对某一领域进行训练，其在处理该领域的任务时，能够提供更加精确和专业的结果。例如，在医疗领域，垂直大模型可以更好地理解和分析医学影像、病历数据，从而辅助医生做出更准确的诊断。 深度知识：垂直大模型通常结合了大量行业特定的数据和知识，这使得它们在处理复杂的专业任务时具有无可比拟的优势。例如，金融行业的垂直大模型能够深入分析市场趋势，提供更加精准的投资建议。 实际经验在我的实际工作中，我曾参与过一个涉及电信行业的项目。我们尝试使用通用大模型来处理客户服务中的各种问题，虽然取得了一定的成果，但在处理一些高度专业化的问题时，通用大模型的表现明显不足。随后，我们转向开发电信行业的垂直大模型，通过引入大量电信领域的专有数据和知识库，模型在处理客户服务问题、网络故障诊断等方面表现得更加出色，显著提升了客户满意度和运营效率。 综合考量尽管通用大模型在处理多样化任务和跨领域应用中具有一定的优势，但在面对高度专业化和精确度要求较高的应用场景时，垂直大模型无疑更加合适。它们能够通过深耕特定行业，提供更加精准和个性化的解决方案，从而在实际应用中展现出更大的价值。尽管通用大模型在AI技术应用中有其独特的优势，但在面对特定行业的个性化需求时，垂直大模型显然更能满足高精度和深度知识的要求。我认为，未来AI技术的发展将是通用大模型与垂直大模型协同进化，共同开辟新的应用天地。
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  • 回答了问题 2024-07-09

    如何破除工作中的“路径依赖”？

    在工作中往往会陷入一种路径依赖的陷阱，即便有更高效且愉快的新方法，我们依旧会倾向于固守现状。这种现象广泛存在，背后原因主要是心理上的认知负担、情感上的安全感以及长期养成的习惯。要克服这种惯性，我们需要采取一些策略。 首先，自我反思是关键。定期回顾自己的工作方法和成效，识别哪些方法已经不再适用，并主动寻求改进。我曾经在一个项目中长期使用某种编程框架，尽管有更高效的替代方案，但出于惯性一直未改变。后来通过自我反思，意识到这种方式的局限性，决定学习和采用新的框架，大大提升了项目效率。 其次，设立明确的工作目标。明确短期和长期目标，并根据这些目标评估现有方法的有效性。如果现有方法不能有效达成目标，应果断调整。记得在处理客户投诉时，原有流程导致响应时间过长，经过团队讨论后决定重新设计流程，显著提高了客户满意度。 此外，寻求外部反馈非常重要。向同事、上级或专家请教，获得对现有方法的外部视角和建议，能帮助我们跳出固有思维模式，发现改进的机会。我在工作中经常与同行交流，从他们的经验中得到启发，尝试新的工作方法。 最后，培养持续学习的习惯。保持对行业趋势和技术发展的敏感度，不断学习新知识和技能，当需要改变时，我们具备足够的知识储备和自信心。比如我经常参加行业会议和培训课程，确保自己始终掌握最新的技术和方法。 通过自我反思、设立目标、寻求外部反馈和持续学习，我们可以有效避免在工作中习惯性依赖原有方法，持续优化工作方式，适应不断变化的环境和需求。这样，我们才能在面对不悦任务时，更加灵活和高效地调整，迎接新的挑战和机遇。
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  • 回答了问题 2024-06-27

    国内AI大模型高考数学成绩超GPT-4o，如何看待这一结果？

    首先，复旦NLP实验室的LLMEVAL团队能够组织这样的评测，真是非常有意义的。通过这种评测，我们可以更直观地了解各个大模型在处理实际问题时的表现。而且，选择高考数学真题作为测试内容，也能很好地模拟模型在处理复杂逻辑和数学推理上的能力。 从结果来看，大部分模型在简单题上的表现不错，这其实是比较预料之中的。简单题通常逻辑清晰、计算步骤明确，模型能够通过训练数据中的类似题型获取较高的准确率。 但是在中档题上的表现一般，这就反映了当前大模型在处理复杂逻辑和多步骤推理时的局限性。这些题目往往需要模型进行更深层次的理解和推理，甚至有些还涉及到创新性的解题思路。当前的模型在这方面还需要进一步提升。 至于GPT-4o和Qwen-72b在两次测试中都表现较为稳定，说明这两个模型的基础能力和训练数据质量都比较优秀。特别是通义千问Qwen2-72b两次均超过GPT-4o，这反映了Qwen2-72b在特定领域上的优化可能更有针对性。 总体来看，这些结果展示了大模型在实际应用中的潜力和挑战。虽然在简单任务上已经表现出色，但在复杂任务上还需要进一步研究和优化。未来，随着技术的发展和更多数据的积累，相信这些模型会越来越强大，能够应对更多复杂的问题。
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  • 回答了问题 2024-06-27

    如何避免“写代码5分钟，调试2小时”的尴尬？

    首先，要写出高质量的代码，最重要的是做好计划。在动手写代码之前，一定要先理清思路，画好流程图或者写好伪代码。这样可以确保您的代码逻辑是清晰的，减少因为逻辑混乱而引发的调试问题。 其次，遵循编码规范也是非常重要的。代码整洁、变量命名有意义、注释清晰，这些都是提高可读性和可维护性的关键。这样不仅自己看得懂，团队里的其他人也能迅速理解您的代码，减少沟通成本和调试时间。 当然，还有多写测试。您可能觉得写测试很麻烦，但事实上，单元测试、集成测试等可以在开发初期就发现很多潜在的问题，避免后续大规模的调试工作。 另外，善用调试工具也是一个好方法。现代的IDE（集成开发环境）都提供了强大的调试功能，例如断点调试、变量监视、性能分析等等。合理利用这些工具，可以事半功倍。 最后，养成不断学习和总结的习惯。每次遇到问题解决后，都要反思一下为什么会出现这个问题，有没有什么可以改进的地方。不断提升自己的技能和经验，才能在未来遇到类似问题时更加从容不迫。
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  • 回答了问题 2024-06-27

    展示你通过AI修饰的自然风光照片，并讲述你的拍摄和编辑过程

    那个难忘的元宵节夜晚 天色渐暗，华灯初上。我牵着女朋友的手，一步步走进那五彩缤纷的灯海中。眼前的景象美得让人屏息，忽然，一道金光吸引了我们的目光。 抬头一看，那是一条金黄色的巨龙灯，威风凛凛地趴在宫殿的屋顶上，龙鳞在灯光的映照下熠熠生辉，仿佛在诉说着千年的传奇。我轻轻拉了拉她的手，笑着对她说：“快看，那条龙灯真是壮观！” 我们站在那儿，被这景象深深吸引。她从包里拿出相机，认真的对着巨龙灯拍了几张照片。我看着她专注的神情，心里一阵温暖。灯火辉煌的夜晚，仿佛时间都为我们静止。那条金色的龙仿佛在护佑着我们，见证着这一刻的美好与永恒。 我忍不住幻想，如果这场景能定格成一幅画卷该多好。画卷中，那威风凛凛的金龙灯守护着宫殿，灯光辉映下的每一个角落都充满了生机与美丽。而我们，就这样永远地站在这梦幻般的画卷中，细细品味着这一刻的幸福与宁静。 那晚的记忆，如同那条金黄色的巨龙般，永远刻在我的心里，成为一段难以忘怀的美丽回忆。 原图：Prompt：巨龙，宫殿，国风，绘画，荡气回肠AI生成结果：
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  • 回答了问题 2024-06-19

    你是如何使用AI集成工具提升工作效率的？

    爽到飞起，我们公司内部有一个兴趣作业，需要训练模型。我就直接问了通义灵码，直接辅助工作起飞。 这个使用中发现的优点我详细说一下：1.可以直接贴代码，甚至不用全选，一键粘贴。2.代码运行效率高，会把使用的包安装命令也展示出来，直接贴到控制台就行了，非常无脑。3.代码的bug几乎没有，代码大多数时间都是一遍过，爽的我丝滑的根本停不下来。4.生成速度快，同事包都没import呢，我已经运行成功了。
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  • 回答了问题 2024-06-19

    分享一张AI生成的“老照片”，讲讲你与它的故事

    你看那个男人，他叫小帅，祖传在河南的地主家当佃户。那天，他在凌晨四点的洛杉矶开直升机，看到一个快要出车祸的女生小美，就跳下直升机一个飞扑将她救了下来，但是左手落下了残疾。小美的感激之情溢于言表，直接嫁给了小帅，并和他回到了河南老家，继续耕耘那百亩良田。 使用模型：Stable_Diffusion_3_Medium Prompt：old photos, historical photos, wilderness, wheat fields, two people, lovers
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  • 回答了问题 2024-06-19

    分享AI代码助手的使用体验

    爽到飞起，我们公司内部有一个兴趣作业，需要训练模型。我就直接问了通义灵码，直接辅助工作起飞。这个使用中发现的优点我详细说一下：1.可以直接贴代码，甚至不用全选，一键粘贴。2.代码运行效率高，会把使用的包安装命令也展示出来，直接贴到控制台就行了，非常无脑。3.代码的bug几乎没有，代码大多数时间都是一遍过，爽的我丝滑的根本停不下来。4.生成速度快，同事包都没import呢，我已经运行成功了。
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  • 回答了问题 2024-06-19

    你的编程能力从什么时候开始突飞猛进的？

    对我来说，那个关键时刻就是深入理解和掌握了递归算法的时候。初学编程的时候，递归总是觉得神秘又难以理解，但是一旦真正搞懂了递归的本质和应用，我的编程能力就有了质的飞跃。 递归不仅仅是一种算法思想，更是一种思维方式。通过递归，我学会了如何将复杂的问题分解成简单的子问题，然后逐步解决。这种思维方式不仅帮助我写出了更简洁、更优雅的代码，还让我对问题的分析和解决能力有了新的认识和提升。 当我第一次用递归成功解决了一个复杂的问题时，感觉就像是打开了一扇通往编程世界更深层次的大门。从那时起，我开始更自信地探索和应对各种挑战，不再畏惧复杂的算法和逻辑，而是期待着用更精妙的方法去解决它们。
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