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通义千问升级后免费开放1000万字长文档处理功能，将为用户和社会各领域带来诸多积极影响和实用价值。 大幅提升处理效率：对于用户而言，面对大量长篇文档时，人工阅读、理解和整理往往耗时费力。通义千问的长文档处理功能可以迅速消化海量信息，显著提高信息处理速度，节省宝贵的时间资源。 精准信息提取与摘要生成：系统能够智能识别文档的关键内容，包括核心观点、重要数据、引用文献等，为用户提供精准的摘要信息，无需用户手动筛选和提炼，有助于快速把握文档要点。 知识管理与组织：对于复杂、跨领域的长文档，通义千问可以进行结构化处理，构建知识图谱或索引，方便用户按需检索、分类和关联相关知识点，提升知识管理的系统性和效率。 数据分析与可视化：对于包含大量数据的长文档，如研究报告、统计数据等，通义千问可能具备数据分析能力，能够生成图表、趋势分析等可视化结果，帮助用户直观理解数据背后的规律和趋势。 跨语言理解与翻译：如果升级后的通义千问支持多语言处理，用户可以无障碍地处理不同语言的长文档，打破语言壁垒，促进全球知识的交流与共享。 无障碍访问与辅助功能：对于有特殊需求的用户（如视觉障碍者），长文档处理功能可提供语音合成、屏幕阅读等辅助手段，提升信息获取的便利性与包容性。 降低技术门槛与成本：免费开放这项功能意味着更多用户，特别是中小企业、非营利机构和个人学者，可以无成本地享用高级文档处理技术，有利于知识经济的普惠发展。 我最期待这些功能： 深度定制与个性化服务：系统能够根据用户的特定需求和偏好，提供个性化的文档处理设置、信息过滤标准、输出样式等，实现高度定制化的服务体验。 实时更新与动态追踪：对于持续更新的文档源（如法律法规、行业动态、科研进展等），通义千问能够自动监测并及时处理新增内容，确保用户获取的始终是最新的信息。 协同工作与共享平台：支持多人协作处理同一份长文档，允许团队成员共同编辑、评论、标注，同时提供版本控制和权限管理，打造高效的知识共创环境。 智能问答与互动指导：在处理长文档过程中，用户可以直接向通义千问提问，系统能够从文档中快速定位答案或提供相关解释，形成人机互动的学习或研究辅助模式。 持续学习与自我优化：通义千问能够通过用户反馈、使用行为等数据不断学习和改进，提升其对特定领域文档的理解准确度和处理效率，提供越来越精准的服务。 这些功能将进一步拓展通义千问的应用场景，深化其在知识管理和信息处理领域的影响力，满足用户日益多元化的需求。

你的数据存储首选网盘还是NAS？我的数据存储首选是NAS。因为NAS在本地访问非常方便在局域网内访问速度快，无网络依赖，适合频繁存取大文件。并且数据存储在自己控制的硬件上，隐私保护更强。还可以根据需求配置硬件、安装各类应用程序，如媒体服务器、备份软件等。并且支持硬盘热插拔，方便扩容。即使断网，仍可在本地网络中访问和使用数据。我平时使用的场景倾向于在家里随时随地便捷访问，多设备间同步数据，需要频繁与他人共享文件、并且非常注重数据隐私，希望完全自主控制；经常处理大文件，需要高速、稳定的本地访问，我需要大容量、可扩展的存储空间，能接受初期投资；

你认为一个优秀的技术PM应该具备什么样的能力？ 一个优秀的技术PM应当具备一系列核心能力和特质，以确保项目在技术层面的成功实施和最终产品的高质量交付 技术理解与评估能力：深厚的技术背景：对项目涉及的技术领域有深入理解和实践经验，能够准确评估技术方案的可行性和复杂性。新兴技术洞察：跟踪行业趋势，对新技术、工具和框架保持敏感，能够适时引入以提升项目竞争力。 项目管理技能：计划与执行：制定详实的项目计划，包括范围、时间、成本、风险等要素，并确保有效执行。进度管控：运用项目管理工具进行任务分配、跟踪和监控，确保项目按期推进。质量管理：设定并执行质量标准与流程，确保产品达到预期的技术质量和用户体验。 沟通与协调能力：技术沟通：能够与技术团队进行专业、高效的沟通，理解并解答技术问题，推动技术决策。跨部门协作：与业务、设计、运营等部门紧密协作，确保各方对项目目标和进度有共识。向上管理：清晰、准确地向上级汇报项目状态、风险和需求变更，争取资源和支持。 领导与团队建设：团队管理：招聘、培训、激励技术团队，创建积极的工作氛围，促进团队凝聚力。决策能力：在关键时刻果断决策，解决项目中的技术难题和冲突，推动项目进展。 风险管理与问题解决：风险识别与应对：预见潜在的技术风险和挑战，制定预防措施和应对策略。问题解决：迅速识别问题，分析根本原因，制定并执行解决方案，确保项目进度不受影响。 商业敏感度：成本效益分析：在技术选型、资源分配等方面考虑成本效益，确保项目投资回报最大化。市场与用户理解：理解市场需求和用户痛点，确保技术方案符合市场趋势和用户需求。 持续学习与创新：技术学习：持续学习新的技术知识和最佳实践，不断提升自身技术素养。创新思维：敢于尝试新技术、新方法，推动项目技术创新和流程优化。 一个优秀的技术项目经理不仅需要具备扎实的技术功底、卓越的项目管理技巧，还要有出色的沟通协调能力、领导力、商业敏感度以及持续学习与创新的精神。这样的TPM能够在复杂的项目环境中有效驾驭技术团队，确保项目顺利进行并最终成功交付高质量的产品。

编写优雅的并行程序涉及对并行计算原理的理解、恰当的设计选择、有效的编程实践以及良好的代码组织。 1. 理解并行模式和适用场景 数据并行：当任务可以细分为独立的数据块时，将不同数据块分配给不同处理器执行。适用于矩阵运算、图像处理、数据分析等场景。 任务并行：将一个大任务分解为多个可独立运行的小任务，每个任务作为一个独立的工作单元。适用于批处理、图形渲染、Web爬虫等场景。 流水线并行：将任务拆解为一系列相互依赖的阶段，每个阶段并行执行，形成“生产者-消费者”模型。适用于编译器前端、视频编码/解码等场景。 分布式并行：在多台计算机（集群）间分配任务，通过网络通信协同工作。适用于大规模科学计算、大数据处理、云计算等场景。 2. 选择合适的并行编程模型和库 基于线程：使用操作系统提供的线程库（如Pthreads、Windows线程），或者高级语言内置的并发特性（如Java的Thread、Python的concurrent.futures）。 基于进程：利用操作系统进程进行并行，如Unix/Linux的fork/exec、Python的multiprocessing库。 基于消息传递：如MPI（Message Passing Interface）用于分布式并行计算，进程间通过消息传递进行通信和协调。 基于数据流：如Apache Beam、Spark Streaming等，定义数据处理管道，系统自动调度执行。 并行计算框架：如OpenMP、CUDA（GPU编程）、Intel TBB、Hadoop MapReduce、Apache Spark等，提供高层抽象和优化。 3. 设计可扩展性 避免或减少同步点：过多的同步可能导致并行性能下降甚至死锁。尽量设计任务间低耦合、高内聚，减少全局锁、共享状态。 平衡负载：合理划分任务，确保各处理器工作量大致相等，避免出现“热点”或“饥饿”现象。 有效通信与数据交换：对于分布式并行，选择高效的通信协议和数据布局策略，减少数据传输量和通信开销。 动态调整：根据系统负载和资源状况动态调整并行度，如动态增加/减少线程、任务重分配等。 4. 遵循最佳实践 正确使用同步原语：如互斥锁、条件变量、读写锁等，确保数据竞争和同步问题得到妥善解决。 异常处理：考虑并行环境下可能出现的异常传播和恢复策略，确保程序健壮性。 资源管理：合理分配和回收内存、文件句柄、网络连接等资源，防止资源泄漏。 测试与调试：编写并行程序时，要特别关注并发导致的非确定性行为，采用适当的测试方法（如随机化测试、压力测试、性能基准测试）和调试工具（如Intel VTune、GDB等）。 5. 代码风格与组织 清晰的模块化：将并行逻辑封装成独立的模块或类，保持高内聚、低耦合，便于复用和维护。 良好的注释：解释并行策略、关键同步点、潜在竞态条件等，帮助他人理解代码逻辑。 文档化设计决策：记录为何选择某种并行模型、数据分区策略、通信机制等，为后续维护和优化提供依据。 遵循编程规范：遵守项目或团队的编程规范，保持代码一致性，提升可读性。 通过遵循以上原则和建议，可以编写出结构清晰、性能高效、易于维护和扩展的优雅并行程序。同时，不断学习新的并行编程技术与最佳实践，适应不断发展变化的硬件环境和应用场景。

阿里云ECS弹性计算服务由于其高度的灵活性、可扩展性和安全性，经过查阅资料和数据我觉得可以在更多场景下大放异彩 元宇宙基础设施：场景描述：在构建元宇宙场景时，需要强大的后端计算能力来支持虚拟世界的渲染、物理模拟、用户交互等复杂运算。如何实现：使用ECS的高性能计算实例，配合GPU加速型实例，构建元宇宙服务器集群，支持三维场景的实时渲染和大规模用户的并发访问，同时结合对象存储OSS存储用户数据和资源素材。 量子计算模拟与研究：场景描述：量子计算研究过程中需要模拟大规模的量子比特系统，计算量巨大。如何实现：借助ECS的大规模并行计算能力，模拟量子比特相互作用，运行量子电路模拟软件，进行算法设计与优化，为真正的量子计算机研发提供理论支持和可行性验证。 自动驾驶云仿真平台：场景描述：自动驾驶技术的研发过程中，需要进行大量路况模拟和模型训练。如何实现：在ECS上搭建仿真环境，结合阿里云的GPU实例和高性能计算集群，进行大规模路网数据处理和车辆动力学模拟，训练自动驾驶算法模型。 基因测序数据处理：场景描述：基因测序产生的大量原始数据需要快速高效的比对、注释和变异检测。如何实现：部署ECS实例运行生物信息学软件，例如使用Spark或Hadoop进行分布式计算，对基因组数据进行深度分析和挖掘。 金融风控与反欺诈系统：场景描述：金融机构需要实时分析大量交易数据，识别异常行为并进行风险评估。如何实现：在ECS上搭建风控系统，运用大数据分析和机器学习算法，对交易流进行实时处理和复杂关联分析，实现精准的风险预警和反欺诈功能。 工业互联网边缘计算节点：场景描述：在工业4.0环境下，工厂生产线的大量传感器数据需要在边缘侧进行初步处理和分析。如何实现：在工厂内部署ECS边缘计算实例，实时收集和处理设备数据，进行状态监测、故障预警和智能优化，同时通过边缘云实现与云端的协同计算。

4.您认为英特尔与Alinux 的合作哪些方面最值得期待？您最希望龙蜥和英特尔带来哪些方面的惊喜？英特尔与龙蜥龙蜥操作系统（Anolis OS，又称Alinux）的合作在多个层面极具价值,英特尔作为全球领先的芯片制造商，与Alinux操作系统合作的核心之一将是对其处理器架构的深度优化。通过双方密切协作，我们可以期待Alinux在搭载英特尔最新处理器的产品上实现更好的性能表现，包括更高的计算效率、更低的延迟以及更强的稳定性，确保系统对英特尔硬件平台的极致兼容与支持。随着云和边缘计算技术的快速发展，英特尔与Alinux合作带来的一个重要方向可能是进一步完善云操作系统在云服务、容器编排、微服务架构等方面的特性，以及在边缘计算场景下的轻量化、快速响应和资源管理优化，从而帮助用户在云和边缘环境中部署更为高效、敏捷的应用和服务,英特尔在AI和HPC领域的技术优势结合Alinux在操作系统层面的优化，有望带来集成度更高、易用性更好的AI开发与运行环境，这对于国产操作系统在智算、大数据分析、机器学习等前沿技术应用领域占据一席之地至关重要。英特尔与龙蜥（Alinux）的合作在技术进步、生态繁荣、市场拓展等诸多方面均存在巨大的潜力和发展空间，每一个合作进展都可能带来业界的惊喜，并对中国乃至全球的开源操作系统格局产生积极影响。

１.要助力国内AI走得更高更远，你认为国产算力平台还需经历哪些磨砺和革新呢？技术研发与创新：继续加大投入，突破核心技术瓶颈，特别是在高端芯片制造、GPU、TPU等AI专用处理器的研发上，实现自主可控，提升计算效率和能效比。生态体系建设：建立和完善国产算力生态链，加强与国内外软硬件厂商的合作，促进上下游产业链协同创新，打造从芯片、服务器、操作系统到算法框架的全栈式解决方案。标准化与互操作性：积极参与国际标准制定，确保国产算力平台与国际主流技术标准接轨，提高产品的兼容性和可移植性，打破生态壁垒。服务能力提升：优化算力调度与管理机制，发展云端算力服务和边缘计算，提供更低延迟、更高可靠性的智能服务，满足多样化、个性化的客户需求。人才培养与储备：加大对高端人才的培养力度，鼓励高校和科研机构开展相关研究，形成持续的人才输送机制，为国产算力平台的长远发展提供智力支持。绿色发展与可持续性：在提升算力的同时，注重节能减排，研发绿色低碳的计算技术和数据中心，实现AI算力的可持续发展。

1、数据库流行度排行榜会影响你的数据库选型吗？数据库流行度排行榜不会会影响我的数据库选型。数据库流行度排行榜在一定程度上可能会影响数据库的选型过程。这类排行榜通常反映了市场接受度、技术水平、社区活跃度、技术支持和服务质量等多个维度的表现。企业在选择数据库时，会综合考虑技术实力、性能、安全性、稳定性、生态支持以及成本等因素。如果一个数据库在流行度排行榜上名列前茅，说明它在上述某些方面表现出色，这可能会引起潜在用户的关注和信任，进而影响到他们的技术决策。但是，最终的数据库选型还会基于具体的业务场景、性能需求、团队技术栈匹配度以及长期发展战略等多重考量。2、对于 PolarDB 的本次登顶，你认为关键因素是什么？PolarDB采用了云原生、存储计算分离、分布式集群架构等先进技术，提供了高性能、高可用、弹性扩展的能力，很好地满足了现代云计算环境下的数据库需求并且PolarDB凭借其独特的设计降低了运维成本，同时在保证性能的前提下，通过灵活计费模式帮助企业节省IT开支。3、PolarDB“三层分离”新版本发布，对于开发者使用数据库有何影响？通过“三层分离”，PolarDB可能实现了资源使用的精细化管理，使得开发者可以根据业务的实际需求更精确地控制存储和计算资源，从而降低成本。“三层分离”的设计很可能进一步提升了数据库的弹性扩展能力，开发者可以更便捷地按需调整数据库容量，应对业务增长带来的挑战。新版本提及接入大语言模型，意味着PolarDB在智能化决策方面的提升，这将简化开发者和运维人员的工作，减少人工干预，提高工作效率和系统稳定性。

在这个充满希望的新年钟声敲响之际，我向你们送上最诚挚的新年祝福！愿新的一年里，你们的代码犹如精美的诗篇，每一行都流淌着逻辑的韵律；每一个bug都能迅速被你们慧眼识破，如同探囊取物般轻松解决。 愿IDE永远明亮，编译器始终温柔，调试器总是高效。愿你们的Git仓库提交记录丰富且有序，merge无冲突，pull request皆被接纳。在996的挑战面前，愿你们身体健康，精神饱满，智慧如海，创新不止。 System.out.println('新的一年，愿你们的项目进度条永远绿灯常亮，上线准时，系统稳定如山。在开源的世界里，愿你们的贡献得到更多的认可，影响力日益扩大。同时也别忘了生活中的美好，让代码与诗意共舞，技术与生活交融。 最后，祝各位程序员朋友新年快乐，万事如意，技术更上一层楼，生活幸福美满，新的一年里，“Happy Coding, Happy Life”！')

ACK AI 助手能够有效降低K8s 的运维复杂度吗？这个问题还不能确定但是可以肯定的是，阿里云容器服务ACK AI助手旨在并且具有潜力有效降低Kubernetes（K8s）的运维复杂度。通过集成大型模型增强智能诊断能力，ACK AI助手能够自动识别和解决K8s集群中的各种问题，包括但不限于错误配置、性能瓶颈、资源不足等问题。这种智能化的运维工具可以帮助运维人员快速定位故障点，提供准确的问题诊断报告，并给出合理的解决方案建议，大大减少了手动排查和修复问题所需的时间和精力。 因此，ACK AI助手的推出对于那些在大规模、复杂环境下运行Kubernetes集群的企业和开发团队来说，确实有助于提升运维效率，减轻运维压力，从而在很大程度上降低Kubernetes运维的复杂度。然而，其具体效果还取决于实际应用中的表现和用户反馈，以及后续版本中新增功能的完善程度。

官方文档上显示已经公测，具体时间还不知道，楼主再等等

SQL Server 2008，如果想要使用Flink进行CDC数据采集，你需要将数据库升级到至少SQL Server 2008 R2。针对SQL Server的CDC功能，Flink通常会依赖于Debezium等开源工具提供的连接器来实现对SQL Server CDC的支持。具体的兼容性信息和配置方法可能会随着Flink版本以及相关组件的更新而变化。 以Debezium SQL Server Connector为例，需要确保使用的Debezium版本能够支持SQL Server 2008 R2及以上版本的CDC特性，并且正确配置Flink CDC作业以连接到SQL Server实例获取CDC日志。

Apache Flink 在运行过程中确实会产生一些临时文件，这些文件通常用于缓存、中间结果和检查点等目的。如果你希望将这些临时文件存储到其他位置而非默认的 tmp 目录，可以通过配置以下参数来实现： Checkpoint 存储目录： state.backend.localdir：对于基于本地文件系统的状态后端，你可以指定一个不同的本地路径用于存储 checkpoint 和 RocksDB 状态数据。 state.backend: filesystem state.checkpoints.dir: hdfs://path/to/checkpoints state.backend.localdir: /path/to/local/state/checkpoints TaskManager 的临时文件目录： taskmanager.tmp.dirs：这个配置项允许你设置 TaskManager 使用的一个或多个临时文件目录列表。Flink 会在这些目录之间均匀分配临时文件。 taskmanager.tmp.dirs: /path/to/external/tmp/dir1,/path/to/external/tmp/dir2 请确保所配置的外部目录有足够的磁盘空间，并且所有 TaskManager 节点都能够访问该目录。同时，请根据实际需求调整相关的权限设置，以确保 Flink 进程有足够的权限在这些目录中创建和删除文件。

地址：https://flink-learning.org.cn/看看有没有你需要的资料

在 Apache Flink 中消费 Kafka 的数据流时，如果任务之前运行正常，但突然有一个分区停止了消费，重启任务后又恢复正常，这可能是由于网络中断或不稳定可能导致与 Kafka 集群的连接暂时断开，进而影响到 Flink 从特定分区读取数据。短暂重启 Flink 任务可能会重新建立网络连接。如果 Flink 任务作为 Kafka 消费者组的一部分，在与 Group Coordinator 的通信中出现异常，比如 Coordinator 节点故障、心跳超时等，可能造成消费者无法正确地获取分区分配或者提交 offset。重启任务有助于重新参与组协调和分区分配过程。在 Flink 的内部状态管理中，如 Checkpoint 或 Offset State 存储出现问题，导致某个分区的状态无法正确更新或恢复。重启任务后，Flink 会基于最新的 Checkpoint 或 Kafka 中的当前偏移量重新开始消费。遇到此类问题时，建议楼主查看 Flink 和 Kafka 的日志以获取更详细的错误信息，并结合配置检查和监控数据来定位具体的问题根源。

在 Apache Flink 中，如果出现找不到使用 javassist 动态创建的类的问题，可能是因为当动态生成的类没有被正确地添加到运行时的 Classpath 中时，Flink 或 Java 虚拟机（JVM）将无法找到并加载该类。或者是使用 Javassist 创建类之后，需要确保调用了 toClass() 方法并且是在正确的 class loader 下加载。如果在非预期的 class loader 下加载，可能会导致找不到类。在某些情况下，特别是在容器化环境中或者与类加载器相关的复杂场景中，不同的组件可能使用了不同的类加载器，而动态生成的类未被正确的类加载器加载。也可能是使用的 Javassist 版本和 Flink 及其依赖项之间的兼容性，过旧或过新的 Javassist 版本可能导致问题。

本地测试可以正常运行，在flink集群上跑就报错误，这个错误大概率是因为环境问题不同导致的，因为不同的环境需要不同的配置，建议楼主多检查一下运行相关的配置

参考链接Flink 可以支持从阿里云AnalyticDB PostgreSQL版到Doris的数据实时同步。Flink 的CDC（Change Data Capture）功能可以捕获AnalyticDB PostgreSQL中的数据变更，并将这些变更实时传输至Doris。利用Flink的CDC能力和Doris Connector，可以构建一个从AnalyticDB PostgreSQL到Doris的准实时数据同步管道。不过，请注意具体的实现细节会依赖于所使用的Flink版本、connector以及Doris版本的功能支持情况。。

在Apache Flink 1.17至1.19版本中，如果你遇到java.lang.IllegalStateException: The elasticsearch emitter must be serializable.的错误，这是因为Flink作业需要将所有任务相关的状态和函数进行序列化以便在网络上传输和在故障恢复时重新创建。ElasticsearchEmitter作为状态的一部分，必须实现Java Serializable接口。为了确保ElasticsearchEmitter是可序列化的，你需要确保自定义的ElasticsearchEmitter或者你使用的官方或第三方库提供的Emitter实现了java.io.Serializable接口。使用与Flink版本兼容的Elasticsearch connector库。随着Flink和Elasticsearch版本的更新，连接器的API可能会有所变化，所以请确保使用的Elasticsearch connector支持流式写入，并且正确实现了Emitter的序列化。检查Elasticsearch sink的配置是否正确，特别是关于如何实例化Emitter的部分，确保它不会在非序列化的上下文中初始化。

在使用数据传输服务（DTS）从RDS MySQL数据库同步数据到云Kafka中，如果增量同步数据延迟超过1秒，并且链路规格已经调整至最高级别，为了诊断问题并降低延迟，可以查看DTS控制台的监控指标，包括同步任务的流量、吞吐量、延迟等。分析DTS任务的日志记录，查找是否存在错误信息或警告，比如网络延迟、数据处理瓶颈等。 检查MySQL RDS实例和Kafka集群的资源使用情况，如CPU利用率、内存、I/O、带宽是否接近饱和。确认DTS的同步策略和过滤条件是否合适，不必要的过滤或者复杂的转换可能影响性能。 检查DTS的并发参数设置，适当提高并发度可能会有助于提升同步速度。确定Kafka集群是否有足够的分区和副本来分散写入负载，以及消费者是否及时消费以腾出空间接收新数据。测试和评估不同数据中心之间的网络延迟和带宽限制，网络状况不佳可能直接影响同步速度。