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擅长的技术

  • 容器
  • Linux
  • 数据库
获得更多能力
通用技术能力：
  • 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：

    • 2022-07-13 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2022-07-13 在 大学考试 Python初级能力 大学/社区用户通过技能测试
  • 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。

    获取记录：

    • 2022-07-14 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2022-07-14 在 大学考试 微服务中级 大学/社区用户通过技能测试
    • 2022-07-14 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2022-07-14 在 大学考试 微服务初级 大学/社区用户通过技能测试
云产品技术能力：

暂时未有相关云产品技术能力~

阿里云技能认证

详细说明
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2024年10月

2024年07月

2024年04月

2023年07月

2023年06月

2023年05月

2023年04月

2023年03月

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  • 回答了问题 2024-10-14

    【云端读书会 第1期】读《10分钟打造专属AI助手》，你有哪些心得？

    好的，这本书主要介绍了在阿里云平台上快速创建属于自己的AI助手。书中内容循序渐进，适合初学者，既覆盖了基础知识，也介绍了一些进阶技巧。读完之后，我觉得它极大地提升了我对AI开发的理解。 首先，书中的案例丰富，能够让人迅速上手。其次，作者对代码的讲解非常详细，每一步都解释得很清楚，这对于非专业的开发者来说非常友好。而且，书中还包含了很多实际应用场景，比如电商客服、智能家居等等，这些都让人觉得非常实用。 总体来说，《10分钟打造专属AI助手》不仅是一本技术书，更是一个全面的AI学习指南。对于那些想要在短时间内掌握AI助手开发技能的人来说，这本书无疑是一个很好的选择。
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  • 回答了问题 2024-07-23

    如何借助AI技术为NAS注入新活力？

    利用AI技术为NAS系统注入新活力，可以显著提升其在数据存储、管理和共享方面的效率和智能化水平。以下是一些具体的策略和实际应用： 1. 智能数据分类与管理 自动分类：利用深度学习算法自动识别和分类存储在NAS中的文件，如图像、视频、文档等，从而提高数据检索效率¹。智能归档：根据文件内容或元数据进行智能归档，帮助用户快速找到所需的信息¹。 2. 性能优化 负载预测：通过深度学习预测NAS系统的负载情况，动态调整资源分配，确保在高负载下也能保持良好的响应速度¹。热点数据预加载：分析历史数据模式，预测未来的数据访问趋势，提前预加载热点数据，减少延迟¹。 3. 安全增强 异常检测：使用AI进行异常检测，及时发现并阻止潜在的安全威胁，如恶意软件入侵或异常访问模式¹。行为分析：机器学习模型可以识别正常操作与潜在攻击之间的差异，加强NAS系统的安全性¹。 4. 自动化运维 健康监控：AI可以监控NAS系统的健康状况，预测可能发生的硬件故障，提前预警，减少停机时间¹。自动修复：自动化修复小问题，如磁盘错误恢复，减轻管理员负担¹。 5. 智能资源共享 推荐共享策略：基于用户行为分析，AI可以智能推荐文件共享策略，如自动创建共享链接给特定用户组，提高协作效率¹。动态带宽分配：动态调整带宽分配，确保多用户同时访问时的公平性和效率¹。 6. 数据保护与恢复 智能备份策略：AI可以辅助设计更有效的数据备份策略，根据数据的重要性和访问频率自动选择备份频率和存储位置¹。加速数据恢复：在数据丢失或损坏的情况下，利用AI加速数据恢复过程，提高恢复成功率¹。 实际应用案例 在实际应用中，极空间的AI NAS系统就是一个很好的例子。它利用先进的机器学习算法和大数据分析技术，使得NAS设备能够自主学习、自我优化，并为用户提供更加精准和个性化的服务²。例如，极空间的AI实验室功能可以进行自然语义搜索和相似图片搜索，极大地提高了用户查找和管理数据的效率²。 通过这些策略和技术，AI可以为NAS系统注入新的活力，满足大数据时代对存储、管理和共享的高标准需求。
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  • 回答了问题 2024-07-23

    人工智能与“人工”之间如何平衡？

    这是一个非常重要且深刻的问题。以下是一些可能的策略和思考方向： 1. 教育与技能提升 持续学习：鼓励人们不断学习新技能，特别是那些与人工智能和自动化相关的技能，以保持竞争力。跨学科教育：结合技术与人文学科的教育，培养既懂技术又具备人文素养的人才。 2. 人机协作 增强工具：将人工智能作为增强人类能力的工具，而不是替代品。例如，医生可以利用AI进行诊断，但最终决策仍由医生做出。协作平台：开发和推广人机协作的平台，促进人类与AI的无缝合作。 3. 伦理与法规 伦理框架：建立和遵守AI伦理框架，确保技术的开发和使用符合人类价值观和道德标准。法规保障：制定相关法规，保障劳动者的权益和工作环境的公平性。 4. 创新与创造力 鼓励创新：通过政策和激励措施，鼓励人们进行创新和创造，特别是在AI难以替代的领域，如艺术、设计和复杂决策。多样化思维：培养多样化的思维方式，鼓励跨领域的合作和创新。 5. 社会保障 基本收入：探讨和试行基本收入保障，确保在自动化带来就业变化时，人们仍能维持基本生活。再就业支持：提供再就业培训和支持，帮助因自动化失业的人群重新进入劳动力市场。 6. 技术透明性 透明算法：确保AI算法的透明性和可解释性，让人们理解和信任AI的决策过程。公众参与：鼓励公众参与AI技术的讨论和决策，确保技术发展符合社会整体利益。 通过这些策略，我们可以在享受人工智能带来的高效与便利的同时，保障人类工作的价值与意义，促进人机协作共生。
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  • 回答了问题 2024-07-23

    数据存储阶段，哪些小妙招有助于优化成本

    我很高兴能为您解答这些问题！ 多元数据治理的办法 数据资源梳理：从业务视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单¹。数据采集清洗：使用ETL工具（如阿里的DataX）将数据从来源端抽取、转换、加载至目的端¹。元数据管理：管理数据项属性，便于业务人员理解数据库中的数据字段含义¹。数据质量管理：通过多维度分析数据质量，如偏移量、非空检查、值域检查等¹。数据共享交换：使用API接口共享数据，确保数据使用权的转移¹。 降低云上数据存储成本的妙招 选择合适的存储类型：根据数据访问频率和重要性选择合适的存储类型，如SSD、HDD或归档存储²。压缩和加密数据：使用数据压缩和加密技术减少存储需求并提高安全性²。定期清理和归档旧数据：删除不再需要的数据，并将重要数据归档到成本更低的存储方案中²。使用生命周期策略：通过生命周期策略管理数据，确保数据在不同阶段使用最经济高效的存储类型²。 自动化工具进行数据生命周期管理的使用体验 自动化工具在数据生命周期管理中非常有用，以下是一些体验： 提高效率：自动化工具可以显著减少手动操作，提高数据管理的效率⁵。减少错误：通过自动化流程，减少了人为错误的可能性⁵。增强安全性：自动化工具可以实时监控和检测威胁，增强数据系统的安全性⁵。简化文档流程：生成式AI可以简化文档流程，确保一致性和标准化⁵。
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  • 回答了问题 2024-07-23

    通用大模型VS垂直大模型，你倾向于哪一方？

    在通用大模型和垂直大模型的选择上，我认为两者各有其独特的优势和应用场景。以下是我的一些看法，结合实际案例来探讨这两种模型的应用和未来发展。 通用大模型的优势与应用 优势： 广泛适用性：通用大模型能够处理多种任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等，适用于不同行业和场景¹。跨领域能力：通用大模型在大规模多领域数据集上进行训练，具备跨领域的泛化能力，能够在不同任务中表现出色²。持续学习：通用大模型可以通过微调或迁移学习来适应新的任务，无需从头开始训练²。 应用案例： ChatGPT：作为一个通用大模型，ChatGPT能够进行对话、回答问题、生成文本等多种任务，广泛应用于客服、教育、内容创作等领域¹。DALL·E：在计算机视觉领域，DALL·E能够生成高质量的图像，应用于艺术创作、广告设计等场景²。 垂直大模型的优势与应用 优势： 领域专精：垂直大模型针对特定行业或应用，如医疗、金融、教育等，提供更精准、专业的解决方案³。数据针对性：垂直大模型的训练依赖于特定领域的专业数据，使得模型在特定场景下的表现更为出色³。快速响应：由于专注于特定领域，垂直大模型能够快速响应市场变化，提供实际应用价值³。 应用案例： 盘古医学大模型：华为云推出的盘古医学大模型，专注于医疗领域，能够辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定¹。金融垂直大模型：在金融领域，垂直大模型可以进行风险评估、信用评分、投资策略分析，帮助金融机构做出更精准的决策²。 个人经历与看法 在我的工作经历中，我曾参与过一个金融风控项目。我们最初使用的是一个通用大模型，但发现其在处理特定金融数据时表现不够理想。后来，我们转向使用一个专门针对金融领域训练的垂直大模型，结果显著提升了风险评估的准确性和效率。这次经历让我深刻体会到，针对特定领域的问题，垂直大模型的专业性和精准性是无可替代的。 未来发展方向 我认为，通用大模型和垂直大模型并不是对立的，而是互补的。未来的AI技术应用可以结合两者的优势，既利用通用大模型的广泛适应性，又发挥垂直大模型的专业深度。例如，在智能客服领域，通用大模型可以处理大部分基础问题，而垂直大模型则针对特定行业的特殊问题进行补充，提供更专业、更个性化的服务²。 总的来说，面对不同应用场景的个性化需求与规模化效率的双重考量，我更倾向于结合通用大模型和垂直大模型的优势，开辟AI技术应用的新天地。
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  • 回答了问题 2024-07-23

    如何破除工作中的“路径依赖”？

    作为程序员，避免在工作中习惯性依赖原有方法是非常重要的。以下是一些策略和真实经历，帮助你在工作中保持创新和灵活性： 1. 培养自我意识 首先，认识到自己可能陷入了习惯性依赖是很重要的。通过反思和自我观察，我们可以识别出那些不再有效的行为模式¹。 2. 设定明确目标 为工作设定明确、可衡量的目标，这有助于我们评估现有方法是否真的有效，或者是否需要探索新方法¹。 3. 鼓励创新文化 在团队中鼓励创新思维和尝试新方法的氛围，可以减少对旧方法的依赖。这可以通过定期举行头脑风暴会议、设立创新奖励等方式实现¹。 4. 持续学习和培训 定期参加相关的培训和学习活动，不仅可以获得新知识和技能，还可以激发思考，从而打破旧有的思维模式¹。 5. 小步前进 尝试新的工作方法不必一蹴而就。可以先从小处着手，比如改变某个具体的工作流程，然后逐步扩大到其他领域¹。 真实经历分享 在我个人的工作经历中，有一次我负责一个数据整理项目，每个月都需要手动汇总上千条数据记录。这是一项耗时且枯燥的工作，但出于对新工具的不熟悉和对改变的恐惧，我一直坚持使用手动方法。 直到有一天，我在同事的建议下尝试使用了一些自动化工具，如Python脚本和Excel宏。通过这些工具，我仅用几分钟就完成了之前需要数小时的工作量。这次转变让我深刻体会到，跳出舒适区，迎接变化才是通往效率和满意度的关键。 总结 要避免在工作中习惯性依赖原有方法，需要我们不断反思、设定目标、鼓励创新、持续学习，并勇于尝试新方法。改变是一个逐步的过程，需要耐心和坚持，但只要我们愿意迈出那一步，就有可能发现更高效、更满意的工作方式。
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  • 回答了问题 2024-07-23

    “AI+作业”，是辅助还是颠覆？

    AI技术在教育中的应用确实引发了许多讨论和思考。以下是我的一些看法，结合实际案例来探讨AI在中小学教育中的角色及其未来发展方向。 AI技术在教育中的应用案例 清华大学的AI助教系统清华大学在部分课程中引入了AI助教系统，这些系统能够提供个性化学习支持、智能评估和反馈，辅助学生进行深入思考，激发学习灵感¹。例如，在“新城市科学”课程中，AI助教通过知识库辅助学生完成大作业，提升了答题正确率，并提供详细的答题解释¹。 ClassPoint的课堂AI工具ClassPoint提供了一系列课堂AI工具，如测验题生成器、智能课堂助手和AI评分助手等²。这些工具能够帮助教师生成测验题、提供个性化学习路径、自动评分等，大大减轻了教师的工作负担，提高了教学效率²。 AI辅助的个性化作业在一些学校，AI技术被用来为学生定制个性化的作业内容，根据学生的学习能力和掌握程度，提供针对性的练习和反馈⁴。这种方式不仅提高了学习效率，还能更好地满足不同学生的需求⁴。 AI技术在教育中的利与弊 利： 提高学习效率：AI可以快速提供答案和学习资源，帮助学生更高效地完成作业和理解知识点。个性化学习：AI能够根据学生的学习情况提供个性化的学习路径和建议，满足不同学生的需求。减轻教师负担：AI可以自动批改作业、生成测验题等，减轻教师的重复性工作，让他们有更多时间关注学生的个性化需求。 弊： 依赖性问题：学生可能过度依赖AI，缺乏自主学习和思考的能力。公平性问题：不同地区和学校对AI技术的接入和使用存在差异，可能导致教育资源的不平衡。隐私和安全问题：学生的数据隐私和安全需要得到充分保障，避免数据滥用和泄露。 未来中小学教育的方向 正确引导和教育：学校和老师应加强对学生的教育和引导，帮助他们正确看待和使用AI技术³。例如，可以将AI视为辅助工具，而不是完全依赖的“枪手”。 融合创新教学模式：将AI技术与传统教学相结合，探索新的教学模式。例如，利用AI进行个性化教学、实时反馈和智能评估，提升教学效果²。 加强教师培训：教师需要不断学习和适应新的技术，掌握AI工具的使用方法，才能更好地引导学生²。 保障数据隐私和安全：制定相关政策和措施，确保学生数据的隐私和安全，避免数据滥用³。 总的来说，AI技术在教育中的应用既是机遇也是挑战。通过正确引导和合理使用，AI可以成为教育的有力助手，帮助学生更好地学习和成长。你对AI在教育中的应用有什么看法呢？ ¹: 清华大学的AI助教系统²: ClassPoint的课堂AI工具³: AI+作业的正确引导⁴: AI辅助的个性化作业
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  • 回答了问题 2024-07-23

    分享出你的「松弛感工作」必备AI技能，并展示使用效果

    在快节奏的工作环境中，掌握一些实用的AI技能确实能让工作变得更加轻松自如。以下是几个能够提升生产力并增加生活幸福感的AI技能及其使用效果： 1. 自动化重复任务 工具: Zapier效果: Zapier可以将不同应用程序连接起来，自动执行重复性任务。例如，自动将收到的邮件附件保存到云存储，或将表单数据自动导入到电子表格中。这样可以节省大量时间，让你专注于更重要的工作。 2. 智能日程管理 工具: Clockwise效果: Clockwise可以智能地安排你的日程，自动调整会议时间，确保你有足够的专注时间处理重要任务。它还能根据你的工作习惯优化日程安排，提高工作效率。 3. 代码辅助生成 工具: GitHub Copilot效果: GitHub Copilot是一个AI编程助手，可以根据上下文自动补全代码，提供代码建议，甚至生成整个函数。这不仅加快了编码速度，还能帮助你发现更优的解决方案。 4. 智能文档处理 工具: Grammarly效果: Grammarly可以实时检查和纠正你的文档中的语法错误、拼写错误，并提供风格建议。它还能根据不同的写作目的调整建议，确保你的文档专业且易读。 5. 数据分析与可视化 工具: Tableau效果: Tableau是一款强大的数据分析和可视化工具，可以帮助你快速分析大量数据，并生成直观的图表和报告。这样可以更容易地发现数据中的趋势和模式，做出更明智的决策。 6. 智能会议记录 工具: Otter.ai效果: Otter.ai可以实时转录会议内容，并生成详细的会议记录。这不仅节省了手动记录的时间，还确保你不会错过任何重要信息。 7. 个性化学习与提升 工具: Coursera效果: Coursera提供了大量的在线课程，涵盖各种AI技能和技术。你可以根据自己的兴趣和职业需求选择课程，随时随地学习新知识，提升自己的竞争力。 通过这些AI工具和技能，你可以大大提高工作效率，减少重复性任务的负担，从而在高效与自在之间找到完美的平衡。
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  • 回答了问题 2024-04-18

    如何处理线程死循环？

    作为程序员，处理和预防线程死循环是确保多线程应用程序稳定性的关键。以下是一些策略： 代码审查：定期进行代码审查可以帮助发现潜在的死循环风险。同事之间的互相检查可以提高代码质量并减少错误。 单元测试：编写单元测试来验证每个线程的行为，确保它们在预定的条件下能够正确地开始和结束。 使用断言：在代码中使用断言来验证预期的状态，如果状态不符合预期，则抛出错误，这有助于在开发阶段早期发现问题。 限制循环次数：在可能出现死循环的地方设置循环次数上限，一旦达到上限，线程应该退出循环并报告错误。 避免使用全局变量：全局变量可能会被多个线程访问和修改，增加了死循环的风险。使用局部变量和线程安全的数据结构可以减少这种风险。 锁和同步机制：合理使用锁和其他同步机制来管理对共享资源的访问，防止竞争条件。 性能监控：实施性能监控工具来跟踪线程的运行状态和资源使用情况，一旦检测到异常行为，立即进行调查。 日志记录：在代码中添加详细的日志记录，这样当线程进入死循环时，可以通过日志来追踪问题的来源。 优雅的退出策略：为线程设计优雅的退出策略，确保在接收到终止信号时能够安全地清理资源并退出。 避免复杂的逻辑：简化线程的逻辑，避免过于复杂的条件判断和循环嵌套，这样可以减少死循环的发生。 通过上述方法，可以在编码阶段就大大减少线程死循环的风险，并在运行时及时发现并处理这一问题。这些策略不仅有助于提高代码质量，还能确保应用程序的稳定运行。
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  • 回答了问题 2023-07-25

    引入时间概念的分布式系统，让业务更好实现了吗？

    对于Clock-SI（Snapshot Isolation），以下是一些常见的最佳实践： 选择合适的时钟同步协议：在分布式环境中，时钟同步是保障快照隔离性的核心。选择适合的时钟同步协议（如NTP、PTP等）可以确保分布式系统中的物理时钟保持一致性。 合理设置时钟容差：在使用Clock-SI时，设置合理的时钟容差是重要的。时钟容差决定了系统允许的时钟偏差范围，可以通过调整这个参数来平衡一致性和可用性。 引入逻辑时钟：逻辑时钟可以简化时钟同步的问题。通过引入逻辑时钟（如向量时钟、时间戳等），可以在分布式系统中实现一致的全局时间顺序，从而保证快照隔离性。 对于引入物理时钟依赖和控制clock skew的最佳实践，以下是一些建议： 使用可靠的时钟同步协议：选择可靠的时钟同步协议可以减少机器之间的时钟偏差。常见的时钟同步协议如NTP（Network Time Protocol）和PTP（Precision Time Protocol）。 定期校准时钟：定期校准和同步时钟可以减少clock skew的影响。可以通过使用网络时间服务器或其他时间同步服务来实现校准。 监测和处理clock skew：在分布式系统中，监测和处理clock skew是重要的。可以使用校准算法或时钟校正机制来处理时钟偏差，并保持系统的一致性。 对于去共识的TSO实现，以下是一些实现思路： 引入冗余备份：通过将多个时钟服务器作为冗余备份，可以提高系统的可用性和服务稳定性。当一个时钟服务器发生故障时，其他备份服务器可以提供时间服务。 引入容错机制：在时钟服务器中引入容错机制，如使用多个副本和数据复制，可以防止单点故障，并提供更高的服务可靠性。 考虑时钟服务器的位置：将时钟服务器部署在高可用性的位置，如云服务商的可用区域或数据中心，可以降低故障的风险。 在时钟的技术选型中，以下是一些重要性质的提升： 精确性：时钟的精确性是一项重要的性质。对于分布式系统，需要选择具有高精确性的时钟技术，以确保系统中的时间一致性和正确性。 可靠性：时钟的可靠性是指时钟的稳定性和准确性。选择可靠的时钟技术可以减少时钟偏差和故障的可能性，从而提高系统的可靠性。 可扩展性：对于分布式系统，时钟的可扩展性也是重要的。选择具有良好扩展性的时钟技术可以适应系统的增长和变化，而不影响性能和性能。 总之，处理时钟相关的问题在分布式系统中非常重要。选择适当的时钟同步协议、控制clock skew、实现去共识的TSO以及注意时钟技术选型中的重要性质，可以提高分布式系统的性能、可靠性和稳定性
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  • 回答了问题 2023-07-25

    程序员写代码为什么要阅读源码？

    阅读源码对程序员来说非常重要，有以下几个原因： 理解功能和实现：阅读源码可以帮助程序员深入理解代码库或框架的功能和实现细节。通过直接阅读源码，可以了解代码的逻辑、算法和设计思路，以及它们是如何与其他组件或模块交互的。学习最佳实践和设计模式：源码通常是经过精心设计和优化的，它们可能使用了许多最佳实践和设计模式。通过阅读源码，程序员可以学习到其他优秀程序员的编码技巧，并将其应用到自己的项目中。调试和故障排除：遇到问题时，阅读源码可以帮助程序员更好地进行调试和故障排除。通过深入了解代码的实现细节，可以更快地定位问题，并找到解决方案。自我提升和知识分享：阅读开源项目的源码可以提升程序员的技术水平和见识，并且可以将所学到的知识分享给其他人。这有助于建立一个积极的学习和知识共享的开发者社区。 阅读源码的正确姿势可以参考以下几点： 目标明确：在开始阅读源码之前，明确你的目标是什么。是为了学习功能实现，还是为了解决问题或进行调试。有一个明确的目标可以帮助你更有针对性地阅读代码。选择适当的代码片段：源码通常很庞大，不可能一下子全部阅读。选择与你目标相关的关键代码片段进行阅读，然后逐步扩展。注重上下文：了解源码的上下文和背景信息是很重要的。阅读文档、查看项目的相关资料或者了解项目的整体架构可以帮助你更好地理解源码。运行和调试代码：仅仅阅读源码是不够的，最好能将代码运行起来并进行调试。这样可以更好地理解代码的执行过程和具体行为。 阅读源码的场景会因人而异，但以下是几个常见的场景： 学习开源项目：阅读开源项目的源码可以帮助程序员更好地了解和使用该项目。这对于使用开源软件、框架或库的开发者来说是重要的。排查问题和调试：当遇到问题或需要调试时，阅读相关代码片段可以帮助程序员更好地理解问题的根源，并找到解决方案。学习和探究新技术：阅读先进的技术或框架的源码可以帮助程序员更好地理解其工作原理，并学习新的编码技巧和模式。 阅读源码的收获可能有以下几点： 理解项目的工作原理和设计思路。学习到其他优秀程序员的编码技巧和最佳实践。发现并修复bug或问题。提升自己的技术水平，扩展知识广度和深度。参与到开源社区中，与其他开发者进行交流和知识分享。 总之，阅读源码是程序员提升自己的有效方式之一，可以帮助他们更好地理解代码、解决问题并学习新的技术。
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  • 回答了问题 2023-07-25

    畅意抒怀，以诗会友，写下你的运维打油诗！

    运维（DevOps）在软件开发和IT运营中起着至关重要的作用。以下是一些关于运维的经验和看法： 自动化是关键：自动化是运维的核心原则之一。通过自动化工具和流程，可以减少手动操作、提高效率并降低错误风险。自动化包括部署、配置管理、监控和故障恢复等方面。 灵活性和可伸缩性：现代应用程序需要能够快速响应变化和处理不断增长的负载。运维需要确保系统具有弹性和可伸缩性，以满足业务需求，并且能够快速适应新的技术和环境。 DevOps文化：DevOps强调开发团队和运维团队之间的协作和沟通。通过打破传统的组织壁垒，运维人员参与到整个开发生命周期中，可以更好地理解应用程序需求，并提供更好的支持和服务。 持续交付和持续集成：持续交付和持续集成是DevOps实践中的关键概念。通过自动化构建、测试和部署流程，可以更快地交付新功能，并确保高质量的软件发布。 现在来用打油诗描绘一下运维的苦与甜吧： 苦中有甜运维行， 夜以继日忙工间。 故障来袭需迅速， 平稳运行才是关。 监控系统无时不寐， 配置管理不敢懈怠。 部署自动化连天际， 持续集成保质量。 苦尽甘来见成果， 修复漏洞展笑颜。 沟通协作团结心， DevOps文化映光辉。 关于运维的未来发展趋势，智能运维（AIOps）被认为是一种前景广阔的技术。AIOps结合人工智能和机器学习等技术，旨在通过自动化和智能化的方式改进运维。它可以帮助运维团队更好地分析和处理海量的监控和日志数据，提供预测性的故障诊断和自动化的恢复措施。AIOps还可以提供智能化的问题解决方案和自动化的决策支持，以提高效率和减少人为错误。 然而，AIOps仍处于发展阶段，其应用和影响还有待进一步发展和验证。尽管如此，随着人工智能和机器学习的不断进步，AIOps有望成为未来运维领域的重要趋势，帮助提高运维效率、降低故障风险并加强预测性维护。
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  • 回答了问题 2023-07-25

    现有的编程范式中，哪些已经过时了需要改进？

    在设计一门编程语言或者开发一套解决框架时，选择适合的编程范式取决于项目的需求和目标。以下是一些常见的编程范式： 面向对象编程（OOP）：这是一种以对象为中心的编程范式，它将数据和对数据的操作封装在一起。OOP可以提供模块化、可重用和易于维护的代码，适用于大型项目和团队合作。 函数式编程（FP）：FP关注于使用纯函数和避免共享状态，它强调数据的不可变性和无副作用。FP提供了可伸缩性和并发性，并且对于处理大数据集和并行计算很有效。 命令式编程：这是一种以计算机执行顺序指令为基础的编程范式。命令式编程通常是指使用变量和可变状态来描述问题和解决方案的方式。它是大多数编程语言的基础，并且易于理解和实现。 声明式编程：这是一种描述问题和解决方案的方式，而不是指定如何执行的方式。声明式编程将逻辑和控制流与底层实现分离，提高了代码的可读性和可维护性。 关于过时的编程范式和需要改进的方面，这是一个相对主观的问题。不同的编程范式在不同的场景下有其独特的优势和应用。然而，一些人认为命令式编程范式中的可变状态和副作用可能导致代码的复杂性和难以调试。另外，一些人认为面向对象编程范式中的继承和多态性可能会导致代码的耦合性增加。这些观点导致了对函数式编程和声明式编程的兴趣增加，因为它们可以减少副作用和提供更可靠的代码。然而，这些都是相对的观点，最佳的选择还是取决于具体的问题和需求。
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  • 回答了问题 2023-06-06

    通义听悟发布，大模型的接入如何让产品更聪明？

    1、在学习工作中，什么时候会让你产生“如果有AI能帮我就好了”的想法？ 在我需要处理大量的语音或视频资料时，如果有AI能帮我自动转写、翻译、摘要、标签等，就可以节省很多时间和精力。在我需要进行一些复杂的数据分析或可视化时，如果有AI能帮我自动提取关键信息、生成报告、制作图表等，就可以提高工作效率和质量。在我需要进行一些创意性的工作时，如果有AI能帮我生成一些灵感、素材、方案等，就可以拓展我的思维和视野。 2、你觉得阿里云听悟中哪些功能表现亮眼，哪些功能还可以再提升？ 我觉得阿里云听悟中最亮眼的功能是智能转写，它可以准确地识别多种语言和方言的语音，并且支持实时转写和离线转写两种模式，还可以自动识别说话人和标点符号，生成格式规范的文本。我觉得阿里云听悟中还可以再提升的功能是智能摘要，它可以根据用户的需求，自动提取语音或视频中的核心内容，并生成简洁明了的摘要文本。但是目前这个功能还不够完善，有时候会遗漏一些重要信息或者生成一些冗余信息。 3、你觉得阿里云听悟有哪些创新的使用场景？ 我觉得阿里云听悟可以应用在教育领域，比如可以帮助老师和学生录制和整理课堂内容，生成教学笔记和复习资料，还可以进行语音评测和反馈，提高教学质量和效果。我觉得阿里云听悟也可以应用在媒体领域，比如可以帮助记者和编辑采访和编辑新闻内容，生成文字稿和视频剪辑，还可以进行语音搜索和推荐，提高新闻传播的速度和影响力。我觉得阿里云听悟还可以应用在会议领域，比如可以帮助主持人和参会者记录和分享会议内容，生成会议纪要和行动计划，还可以进行语音翻译和同传，提高会议沟通的效率和质量。
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  • 回答了问题 2023-06-06

    【藏经阁一起读（57）】读《云存储应用白皮书》，你有哪些心得？

    《云存储应用白皮书》是一本介绍阿里云存储产品和解决方案的专业文档，全面解读了阿里云存储二十年的技术演进和行业应用。 我阅读了这本白皮书，有以下几点心得： 阿里云存储产品涵盖了对象存储、文件存储、块存储、表格存储、日志服务等多种类型，能够满足不同场景和需求的数据存储和管理。阿里云存储产品具有海量、安全、低成本、高可靠、高性能、智能等特点，为企业提供了强大的数据基础设施和服务。阿里云存储产品与计算、数据库、容器、数据中台等产品相结合，形成了完整的数据生态，支撑了多个行业的数字化转型和创新。阿里云存储产品在多个典型场景下有成功的实践案例，如数据湖、多媒体存储、数据迁移、安防监控视频、基因生命科学、自动驾驶、在线教育等。阿里云存储产品不断进行技术创新和优化，引入了混合云存储、闪电立方等新技术和新产品，为用户提供更多的选择和价值。
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  • 回答了问题 2023-06-06

    当下主流数据库，哪个最火？

    主流数据库的排名有不同的标准和来源，但一般来说，以下几个数据库是比较火的: Oracle：这是一款商业性质的关系型数据库，拥有强大的功能和稳定的性能，适用于大型企业级应用。它的优点是支持多种操作系统和编程语言，具有高度的可扩展性和安全性，以及丰富的工具和资源。它的缺点是价格昂贵，需要专业的维护和管理，以及复杂的安装和配置。MySQL：这是一款开源的关系型数据库，广泛应用于互联网领域，特别是网站开发。它的优点是轻量级，易于使用和部署，具有高速的读写能力，以及活跃的社区和文档。它的缺点是不支持一些高级功能，如存储过程、触发器、视图等，以及在事务处理、并发控制和数据完整性方面有所欠缺。SQL Server：这是微软公司开发的一款商业性质的关系型数据库，主要运行在 Windows 平台上，适用于中小型企业级应用。它的优点是与微软的其他产品和技术有良好的兼容性和集成性，具有易用的图形界面和工具，以及较高的可靠性和安全性。它的缺点是价格较高，不支持非 Windows 平台，以及在性能、可扩展性和开放性方面有所限制。PostgreSQL：这是一款开源的关系型数据库，拥有强大的功能和灵活性，适用于各种规模和领域的应用。它的优点是支持多种操作系统和编程语言，具有高度的可定制性和扩展性，以及支持一些高级功能，如存储过程、触发器、视图、全文检索等。它的缺点是相对于其他数据库来说，安装和配置较为复杂，文档和资源较少，以及在性能、稳定性和易用性方面有所不足。 关于学习经验，我认为可以从以下几个方面入手： 了解数据库基础知识：包括数据库系统原理、数据模型、数据结构、SQL 语言等内容，建立对数据库概念和原理的清晰认识。选择合适的数据库产品：根据自己的学习目标、兴趣、需求等因素，选择一款或几款适合自己学习和使用的数据库产品，并熟悉其安装、配置、管理等操作。实践数据库应用：通过设计和实现一些具体的数据库应用项目，锻炼自己使用数据库进行数据存储、查询、分析等操作的能力，并掌握一些常用的数据库技巧和方法。参考数据库资料：通过阅读一些优秀的数据库书籍、教程、博客等资料，学习一些数据库理论、技术、案例等内容，并与自己的实践相结合进行思考和总结。参与数据库社区：通过加入一些数据库相关的社区、论坛、平台等，与其他数据库爱好者和专家进行交流和讨论，获取一些数据库的最新动态、趋势、经验等信息，并扩展自己的视野和知识。
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  • 回答了问题 2023-06-02

    你想速成AIGC创作家吗？

    基于函数计算部署通义千问，我觉得还有以下一些可以实现的场景功能： 数据分析和挖掘：利用通义千问的自然语言理解和生成能力，可以对海量的文本数据进行分析和挖掘，提取关键信息和知识，生成报告和可视化，帮助用户快速获取数据的价值和洞察。文档生成和管理：利用通义千问的自然语言生成和摘要能力，可以根据用户的需求和输入，自动生成各种类型的文档，比如合同、报告、简历、文章等，并且对文档进行管理和检索，帮助用户提高文档的质量和效率。智能教育和培训：利用通义千问的自然语言问答和推理能力，可以为用户提供智能的教育和培训服务，比如在线答疑、考试评分、知识测验、个性化推荐等，并且根据用户的学习情况和反馈，动态调整教学内容和方式，帮助用户提高学习效果和水平。
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  • 回答了问题 2023-06-01

    你觉得消息队列MQ的产品怎么样？

    消息队列MQ是一种应用间的通信方式，可以实现系统解耦、异步调用和流量削峰等功能。不同的MQ产品有各自的优缺点，具体的选型需要根据业务场景和需求进行权衡。以下是一些常见的MQ产品的优缺点： RocketMQ：阿里巴巴开源的MQ产品，具有高可用、高吞吐、高可靠、低延迟等特点，支持分布式事务、批量消息、顺序消息等功能，适用于金融、电商、物流等场景。但是RocketMQ的部署和运维相对复杂，需要依赖NameServer集群和Broker集群，还需要配置主从同步和负载均衡等。RabbitMQ：基于Erlang语言开发的MQ产品，具有稳定性高、可扩展性强、支持多种协议和语言等特点，支持延迟消息、优先级队列、死信队列等功能，适用于物联网、社交网络、游戏等场景。但是RabbitMQ的吞吐量相对较低，不支持分布式事务和批量消息，也不支持顺序消息。Kafka：LinkedIn开源的MQ产品，具有高吞吐、高并发、高扩展性等特点，支持分区消费、重复消费、流处理等功能，适用于日志收集、监控数据、大数据分析等场景。但是Kafka的可靠性相对较低，不支持延迟消息和优先级队列，也不支持分布式事务和顺序消息。
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  • 回答了问题 2023-06-01

    只用一行代码，你能玩出什么花样？

    一行打印九九乘法表 print('\n'.join([' '.join([f'{i}{j}={ij}' for i in range(1,j+1)]) for j in range(1,10)]))
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  • 回答了问题 2023-05-24

    在软件开发中，业务开发和非业务开发哪个工作量更大？

    这个问题没有一个确定的答案，因为不同的软件开发项目可能有不同的工作量和难度。但是，我们可以从以下几个方面来理解“业务开发”和“非业务开发”的区别： “业务开发”是指根据用户或客户的需求，开发出能够解决特定业务问题或满足特定业务场景的软件系统或软件部分。比如，开发一个网上商城、一个在线教育平台、一个社交网络应用等等，都属于业务开发。“非业务开发”是指根据技术的需求，开发出能够提供通用功能或服务的软件系统或软件部分。比如，开发一个操作系统、一个数据库管理系统、一个编程语言、一个框架或库等等，都属于非业务开发。 根据这些定义，我们可以看出，“业务开发”和“非业务开发”有以下几点关系： “业务开发”是为了解决现实世界中的具体问题，而“非业务开发”是为了构建能够支持各种问题解决的通用工具。“业务开发”通常需要更多地了解用户或客户的需求、背景、目标等，而“非业务开发”通常需要更多地了解技术的原理、规范、趋势等。“业务开发”通常更依赖于“非业务开发”的成果，而“非业务开发”通常更驱动于“业务开发”的需求。 因此，要比较“业务开发”和“非业务开发”哪个工作量更大，需要具体分析不同的项目类型、规模、复杂度、技术难点等因素。一般来说，“业务开发”可能涉及更多的需求变更、用户交互、数据处理等细节，“非业务开发”可能涉及更多的性能优化、稳定性保障、技术创新等挑战。
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