穿过生命散发芬芳_个人页

个人还是更倾向于人工手绘。因为手绘作品往往蕴含着创作者的情感和灵魂。每一笔、每一划都是独一无二的，这种独特性使得手绘作品更具人情味和感染力。就像绘画一样，人工手绘的海报通常具有更高的艺术性和审美价值。艺术家可以通过笔触、色彩和构图来传达自己的情感和思想，这种深度是AI难以复制的，更走心，达到宣传的结果。更是一种美的享受，能够激发观众的想象力和审美感受。 而AI生成海报，对艺术素养要求不高，通过算法优化，AI可以生成符合特定审美标准的设计。 AI技术能够迅速生成大量设计作品，大大节省了人力和时间成本。这对于需要快速响应市场变化或大规模宣传的企业来说尤为重要。再者AI可能更天马行空，创造出新颖独特的视觉效果。 AI技术在效率、成本方面表现出色，适合需要快速响应和大规模应用的场景；而人工手绘则在情感连接、艺术审美和文化传承方面具有无可替代的价值，更适合需要深度情感交流和艺术表达的场景。那么在某些情况下，将AI技术与人工手绘相结合，也许能够创造出更加独特和富有感染力的作品。

下图是用通义千问的写的它认为的爆笑段子，读起来其实一点也不好笑，至少先阶段的AI还不足够“幽默”。真人创作的幽默则贴近人类的生活和情感。真人创作者能够根据自己的生活经历、情感体验和创意灵感来创作幽默作品，这些作品往往能够触动人心，引发共鸣。还能够通过语言、表情、动作等多种方式来传达幽默，使得幽默更加生动、有趣和富有感染力。 而目前的AI基于算法和数据生成的，还可能难以真正理解幽默背后的情感和动机。因此，AI生成的幽默会显得生硬、不自然或缺乏深度。

我以为AI客服未来会代替99%的人工，但总会有些疑难问题需要人工来处理。或者说当AI替代了人，也便100%取代了。 现实生活中很多客服都是AI，但基本需要找客服的事情，AI是无法处理满足我的需求的。 人工客服很客气，态度很积极，不说处理也不说不处理，说是咨询后24小时电话回复，然而以后就没有以后了，再打电话都是AI接听，就是让人很生气。 当前与人工客服相比，AI客服无法感知我的语气和情感上的微妙变化，缺少同理心，答非所问，有时候还容易误解客户的需求，尤其转接不了人工客服，还会遭到消费者投诉。 不过随着技术的发展，也有企业推出了具备热情、幽默、严谨等多种风格的AI客服，“为每一个客户定制一个有不同性格的AI”。 最后留给人工客户来处理的主要是在复杂投诉、情感沟通、高价值客户维护、跨部门协作、紧急情况处理方面。

随着社会经济的发展，生活成本不断攀升，包括教育、医疗、住房等方面的支出。年轻一代更加注重工作与生活的平衡，希望有更多的时间和精力用于个人发展、兴趣爱好和社交活动。 所以大家都不怎么喜欢生孩子，那些陪伴的需求多数人选择养宠物。伴随着人工智能（AI）和元宇宙（Metaverse）的快速发展，虚拟AI宠物成了一种养宠物的新方式。以Moflin和Lovot等AI宠物为例，它们通过内置的AI技术和传感器，能够识别并记住接触者的面孔，根据与每个人的相处时长和互动情况给予不同的反应，从而带来更具个性化的陪伴感。这些AI宠物不仅能够提供情感支持，还能通过语音和手势识别与主人建立更深层次的联系。AI宠物最大的魅力在于它们不受时间和空间的限制。你可以在任何地方，任何时间与它们互动。它们不需要食物，也不会生病，更不用担心它们会因为年老而离我们而去。对于生活在快节奏城市中的我们来说，虚拟宠物提供了一种无压力的陪伴方式。 摆脱传统观念，许多人在拥抱科技的同时，也应考虑AI宠物的实际效果。在AI技术飞速发展的新形势下，市场对宠物市场的需求变化也备受关注。AI宠物的普及在一定程度上反映了现代生活节奏加快以及人们对简单便捷生活的向往。但我们也需警惕，科技无法完全替代人性的互动，我们所面对的，或许远不止技术本身的便利。

一、云计算的进化方向 我认为云计算技术的未来发展趋势呈现出多元化和高度集成的特点。随着数字化转型的加速、企业对高效计算资源需求的增长以及5G、人工智能、大数据、物联网等技术的推动，云计算市场持续增长。未来，云计算将更加注重提供个性化、定制化的解决方案，以满足不同客户的需求。 人工智能的融合：通过云计算平台，AI应用可以实现大规模的数据训练和计算，提升算法的准确性和效率。生成式AI将成为云计算领域的重要应用之一。 量子计算的结合：量子计算具有潜在的巨大计算能力，将对云计算产生深远影响。随着量子计算技术的不断成熟和商业化，云计算将能够处理更加复杂、庞大的数据集。 边缘计算的协同：边缘计算通过将计算资源推向离用户更近的地方，减少了数据传输的延迟，提高了实时处理的能力。未来，云计算和边缘计算将更加紧密地结合，共同为企业提供高效、灵活的数据处理和分析服务。 行业云的拓展：云计算将进一步渗透到各行各业，推动数字化转型。如政务云、金融云、能源云、交通云等将成为云计算行业的重要应用领域。 二、大模型和AI应用会成为云服务商的第二增长曲线 1、市场需求增长：随着企业对智能化、数字化转型的需求日益增长，大模型和AI应用的市场需求也在不断增加。云服务商通过提供大模型和AI应用服务，可以满足企业的这一需求，从而开辟新的增长点。 2、技术创新与融合：云计算与人工智能的融合已成为重要发展方向。云服务商可以利用自身的云计算平台优势，结合大模型和AI技术，为企业提供更加智能化、高效化的解决方案。这种技术创新与融合将推动云服务商的业务不断升级和拓展。 3、应用落地加速：近年来，大模型产业落地呈现明显加速趋势。越来越多的云服务商开始将大模型和AI应用服务应用于实际场景中，如智慧城市、个性化医疗、企业智能化转型等领域。这些应用落地的成功案例将进一步推动云服务商在大模型和AI应用领域的业务发展。

目前是大模型井喷的时代，国内就有近百种的大模型。 那么使用大模型时，想要避免虚假信息的生成和使用，那就需要了解什么原因会产生这种现象，我们才能对症下药。 大概的原因可能有以下几点： 1、数据偏差：训练大模型的语料库虽然庞大，但并非完美无缺。数据采集过程中可能存在的偏差，如偏见、过时或不准确的信息，都会影响模型的输出。 2、过度泛化：为了提高模型的表现力，训练过程中会使用大量的数据和复杂的算法。过度泛化的结果可能导致模型在一些罕见或新奇的场景中出现“虚假信息”的现象。 3、缺乏上下文理解：与人类不同，大模型缺乏对上下文环境的理解。这使得它们在处理某些问题时，可能会误解语境，从而产生离题的回答。 4、缺乏情感认知：人类语言中包含丰富的情感色彩，而大模型由于缺乏情感认知，有时会对情感语境产生误解，导致“说胡话”。回答起来驴唇不对马嘴。 那么针对以上的原因，我们在日常使用大模型的时候应该从以下几点出发来尽量避免虚假信息。 1、使用可靠的大模型：选择经过权威机构认证、有良好口碑的大模型。这些模型在训练过程中通常使用了高质量的数据，并经过了严格的测试和验证，因此生成虚假信息的风险相对较低。 2、提高信息甄别能力：对于大模型生成或提供的信息，不要盲目相信，而是要通过多个渠道进行验证。比如，可以查阅相关领域的权威资料、咨询专业人士或进行实地调查等，以确保信息的准确性。 3、积极反馈：在使用大模型过程中，如发现虚假信息或模型表现不佳的情况，应及时向模型提供者或相关机构提供反馈。这有助于模型提供者及时改进模型性能，减少虚假信息的生成。 4、更精准的提示词及上下文：在问答的时候尽量提供精准的提示词，这样模型才能在正确的知识库里进行答案反馈，避免很多不合逻辑的回答。

我想到现场 1、AI 时代下大数据技术未来路在何方？Apache Flink 的发展趋势与期望 在 AI 时代下，大数据技术的未来之路将更加注重数据的实时性、智能化和集成性。随着数据量的爆炸性增长，传统的批处理模式已经无法满足企业对数据时效性的需求，实时数据处理成为大势所趋。Apache Flink 作为一个强大的实时数据处理引擎，已经在业界得到了广泛的应用和认可。 首先，实时数据分析与决策将成为大数据技术的重要发展方向。AI 技术与大数据的结合，使得企业能够更快速地获取数据洞察，从而做出更加精准的决策。Flink 凭借其低延迟、高吞吐量的特点，在这一领域具有得天独厚的优势。 其次，数据治理与数据安全也将成为大数据技术的重要议题。随着数据隐私和安全的关注度不断提升，如何确保数据的合规性和安全性将成为企业面临的重要挑战。Flink 社区和生态系统需要不断发展和完善相关的数据治理和安全机制，以满足企业的需求。 最后，数据集成与多源数据融合将推动大数据技术的进一步发展。在 AI 时代，企业需要处理的数据来源更加多样化，包括结构化数据、非结构化数据、流式数据等。Flink 需要与更多的数据源和存储系统进行集成，提供灵活的数据接入和处理能力，以满足企业的多样化需求。 对 Apache Flink 未来发展趋势的期望与想法： 1）增强生态集成：希望 Flink 能够与更多的数据源、存储系统和分析工具进行集成，形成一个完整的实时数据处理生态系统。2）优化性能与稳定性：随着数据量的不断增加，对 Flink 的性能和稳定性提出了更高的要求。希望 Flink 社区能够持续优化底层算法和架构，提高处理速度和稳定性。3）加强数据安全与治理：数据安全与治理是大数据技术的重要组成部分。希望 Flink 能够提供更加完善的数据安全机制和治理工具，帮助企业确保数据的合规性和安全性。4）推动实时 AI 应用：随着 AI 技术的发展，实时 AI 应用将成为未来的重要趋势。希望 Flink 能够与 AI 技术更加紧密地结合，推动实时 AI 应用的发展。 2、最感兴趣的专场： 流式湖仓与流批一体 流式湖仓和流批一体是当前大数据技术发展的重要方向之一，也是我在日常工作中经常接触和关注的领域。随着企业数据量的不断增加和对数据时效性要求的提高，传统的数据仓库和数据湖已经无法满足企业的需求。流式湖仓和流批一体的出现，为企业提供了一种新的数据处理模式，能够更好地满足企业的实时性和准确性需求。 在流式湖仓方面，我感兴趣的是如何将流式数据和静态数据进行有机结合，实现数据的实时分析和历史回溯。这对于提高企业的数据洞察能力和决策效率具有重要意义。 在流批一体方面，我关注的是如何在保证数据实时性的同时，实现数据的批量处理和离线分析。这对于提高企业的数据处理能力和资源利用效率具有重要作用。 在我们的团队中，Flink 已经成为了我们实时数据处理的核心引擎。我们利用 Flink 实现了数据的实时采集、清洗、转换和存储，为企业的实时分析和决策提供了有力的支持。 在日常使用 Flink 的过程中，我最大的感受是Flink的灵活性和可扩展性。Flink 提供了丰富的 API 和算子，使得我们能够轻松地实现各种复杂的数据处理逻辑。同时，Flink 的分布式架构和容错机制也为我们提供了高可靠性和可扩展性的保障。这使得我们能够更加专注于业务逻辑的实现，而不需要过多地关注底层技术的细节。

在AI技术的发展过程中，“存力”和“算力”是相互依存、相辅相成的。没有足够的数据存储，再强大的计算能力也难以发挥效用；同样，缺乏足够的计算能力，再丰富的数据也难以转化为有用的AI模型。 倘若用建造高楼大厦举例子，算力便是高耸入云的建筑主体，而存力则是坚实的地基，只有地基稳固，大厦才能拔地而起。两条腿走路才能走的更远。 若是只能选择其中一个，那么存力更为关键一些。 在人工智能的蓬勃发展进程中，仅仅拥有强大的 GPU 还远远不够。毕竟数据在处理之前，需要先“搬过来”。有数据显示，一个规模达 20 亿的数据集，拷贝准备大约整整 30 天。这就意味着倘若没有出色的存储系统作为支撑，GPU也“巧妇难为无米之炊”。再者，在后续的加密存储以及数据共享等方面，存力皆为算力带来诸多强大助力。 此外，发展存力给算力带来的助力。 1、高效的存储能力直接促进了数据处理速度的飞跃。随着大模型训练过程中数据量的爆炸性增长，快速、稳定的数据读取与写入成为提升模型训练效率的关键。存力通过优化存储架构、采用高性能存储介质以及智能数据管理技术，实现了数据访问的低延迟与高并发，极大地缩短了数据处理周期，使得模型能够更快地从海量数据中汲取知识，加速迭代与优化。 2、存力增强了数据的安全性与可靠性。在大数据时代，数据泄露与丢失的风险日益增加，而强大的存力体系通过加密存储、多副本冗余、容灾备份等机制，确保了数据的完整性和安全性，为模型的持续运行提供了坚实后盾。 3、存力还促进了数据的高效共享与协同。在大模型研发过程中，跨团队、跨领域的数据合作日益频繁，高效的存力系统能够支持数据的快速传输与无缝对接，打破信息孤岛，促进知识融合与创新。通过构建统一的数据管理平台，实现数据的集中管理、按需分配与权限控制，不仅提高了数据资源的利用效率，也加速了科研成果的转化与应用。 4、存力的发展还推动了智能化存储解决方案的诞生，为大模型提供了更加灵活、智能的数据支撑。借助AI算法与机器学习技术，智能存储系统能够自动识别数据特征、优化存储布局、预测并满足数据访问需求，从而进一步提升数据处理的智能化水平。这种智能化存储与大模型的深度融合，将为未来的科技创新带来无限可能。

我是一个开发运维工程师，通义灵码是一款功能强大的智能编码助手，它能够帮助开发者提高编码效率、减少错误率，并提供丰富的辅助功能和智能问答服务。我日常在编写脚本时会用通义灵码先生成代码，然后自己在进行调试修改，极大缩短了编写时间，工作效率自然就提升了。对于我不熟悉的代码段，可以选择它并右键选择“解释代码”，通义灵码会给出详细的解释说明。第一次生成的单测代码可能会报错，你可以把报错信息反馈给通义灵码，它会根据报错信息继续修正提供的单测代码。当出现多次反复询问同一个问题都不能得到正确测试代码时，你可以耐心的将错误多反馈几次，它会根据错误信息一次一次修正答案。你可以像和一位专家对话一样，不断的把自己的想法输入给通义灵码，然后根据它的回答，来修正自己的想法。通义灵码给单测生成的注释也非常精准，可以节省大量对着字典翻译英文的时间，这个绝对会帮助到你的。

1、在人工智能技术的支持下，网络微短剧的剧本创作过程变得更加高效且富有创意。AI系统能够通过分析大量的剧本数据，学习不同类型故事的结构特点和叙事手法，进而生成符合特定风格要求的剧本草稿。 2、借助于深度学习算法，AI技术还能在角色塑造和情节设计方面发挥重要作用。通过对经典影视作品中成功角色特征的学习，AI可以辅助创作者构建更加立体、丰满的人物形象；同时，在情节推进过程中，AI能够根据已有的剧情走向预测可能的发展方向，并提出合理建议，帮助创作者避免常见的叙事陷阱，确保故事线连贯而引人入胜。此外，AI还可以通过分析观众偏好数据来调整角色性格设定或增加特定情节桥段，以满足不同群体的需求，提升整体观赏体验。 3、背景音乐是营造氛围、增强情感共鸣不可或缺的元素之一。利用人工智能技术，可以实现对微短剧背景音乐的智能匹配。AI系统会根据剧本内容自动识别关键场景和情绪变化，然后从海量音乐库中筛选出最合适的曲目进行搭配。这一过程不仅节省了人工挑选的时间，还能确保音乐与画面完美契合，进一步提升作品的艺术感染力。例如，在紧张刺激的动作戏份中插入快节奏的电子乐，或是为温馨浪漫的情节配上柔和的小提琴旋律，都能让观众更好地沉浸在故事情境之中。

1、外界对程序员的刻板印象就是格子衬衫，黑框眼镜，双肩黑包，机械键盘、会修电脑。 2、程序员和产品经理的关系是相爱相杀的：“吃符号的亏，上大小写的当，最后死在需求上！” 3、经过数小时的调试和排查，终于找到并解决了一个困扰已久的bug，那种成就感无与伦比。 4、日常口头禅： 卧槽，为啥这个程序跑起来了？ 卧槽，为啥这个程序跑不起来？ 一定是有人改了我的代码！ 文档已经写得很清楚了啊！ 在我电脑上是正常的啊 这不是BUG，是配置问题，要不就是网络问题 你刷新一下试试 又不是不能用 5、经常讨论哪个编程语言是最好的，最后的结果都是PHP是世界上最好的编程语言。

在运动旅行中，个人首推运动相机，在一个人的旅行中可以记录更多有趣的内容。 运动相机一般有几种，一种是可以固定在佩戴者头上或是身上，让其完全释放双手，可以拍到一些更为刺激，更为有趣，更为新奇的画面。这是普通手机或是相机所无法涉及的效果。特别对于一些极限运动，或者是游乐园的过山车最有效果。最后的画面可以拍出出第一人称的“游戏视角”。 第二种则是类似360的全景视角，无论是照片还是视频，都可以在后期呈现出无极旋转的炸裂效果。 整体来说运动相机一般小巧轻便，易于携带，可以轻松地放在口袋或背包中。 能够在各种环境下稳定拍摄。无论是高山、雪地、海滩还是城市街道，都能捕捉到令人难忘的影像。 可以拍摄出极具创意和个性化的影像。如：慢动作、快动作、延时摄影等，为旅游纪念增添更多乐趣。 第二就是户外的运动轨迹软件，可以实现在没有信号的情况进行定位。 可以离线导航即使在山里无网无信号的情况下也可以导航山路，查找别人的路线也可以记录自己的路线，沿路的关键位置还可以拍照标记，多条轨迹叠加的功能可以帮助我们根据实际情况走出自己的路线。在户外徒步中特别必要。

我认为AI陪伴型玩具只是未来教育与陪伴方式的一种补充，而不是替代。 “AI”陪伴型玩具有自己一些优势，AI陪伴型玩具能够根据孩子的年龄、兴趣和学习进度，提供个性化的学习内容和辅导。 同时AI通过游戏化的学习方式，将教育内容融入其中，使孩子在玩耍中学习，在学习中玩耍。这种寓教于乐的方式有助于培养孩子的创造力和想象力。 虽然AI技术取得了显著进展，但在情感交流、语言理解和创造力等方面，AI仍无法完全替代真实人类。因此，AI陪伴型玩具在某些方面可能无法提供与真实人类相同的陪伴和教育效果。 “AI”陪伴型玩具作为科技与教育的结合体，具有一定的优势和潜力。同时应该清醒地认识到它们的潜在问题和局限性。在享受科技带来的便利的同时，我们应该注重与孩子的真实交流和互动，确保他们在多元化的环境中健康成长。只有这样，我们才能真正实现科技与教育的有机结合，为孩子的未来奠定坚实的基础。

1、前往1024活动主会场进行活动体验，在评论区分享你完成的活动截图，并说说你对本次活动的建议~ 这次1024的活动真是饕餮盛宴呀，也参加了全部的活动，下面是各个活动的截图。 活动1：构建AI总结助手，实现智能文档摘要。函数计算+百炼应用，只需要5分钟就可以构建完成AI总结助手。可以利用自然语言处理和机器学习技术，自动提取文档中的关键信息，从而提高工作效率，减少人力成本。 活动2：AI大模型助力客户对话分析，函数计算+OSS+智能语音交互+百炼，进行质检分析的时间确实挺长，需要耐心等待。 活动3：函数计算部署PuLID for FLUX人像写真实现换脸效果。可以自定义提示词。 活动4：5分钟就可以生成一个智能导购，还可以通过官方的模板自定义修改，特别方便 活动5：基于通义千问开源的新一代多模态大模型 Qwen2-VL-7B-Instruct，使用 PAI 平台及 LLaMA Factory 训练框架完成文旅领域大模型的构建，AI导游懂你更懂规划。 活动6：基于AnalyticDB for PostgreSQL的RAG引擎和阿里云的通义千问模型，打造高效检索增强生成应用，实现企业AI智能客服 活动7：使用PolarDB MySQL版快速搭建企业网站 活动8：使用ACS快速搭建生成式 AI 会话应用，通过阿里云容器计算服务 ACS 快速部署并公开一个容器化生成式 AI 会话应用，并监控应用的运行情况 活动9：低代码搭建三维模型应用，DataV三维模型应用平台体验 活动10：OS Copilot——操作系统智能助手，使用操作系统智能助手 OS Copilot 轻松运维与编程。 活动11：手把手带你体验通义灵码企业RAG：让问答和代码补全更贴合企业规范和业务特点。 针对本次活动的建议： 1）很多需要审核，但是审核的进度太慢了。2）使用OSS快速搭建视频课程分享网站，这个活动，账号有足够余额，但资源一直无法创建，这个如何自己排查问题？3）有的活动按照规则完成了，但是一直提示不成功。4）环境不太稳定，自己已经上传的作品，审核后的作品丢了。5）希望降低体验活动的门槛，很多需要账号内要100元以上。6）可以把体验活动和测评活动关联起来，这样可以体验的更加详细与深入。 2、前往1024活动主会场进行活动体验，在评论区分享你完成的活动截图，评选出你最喜欢的活动并说明原因~ 最喜欢的是《上传一张照片，定制程序员科技感写真》的活动。可以通过函数计算快速生成一个科技感的头像，简单方便相当实用。

可以使用FastAPI和WebSockets处理多用户并发，FastAPI是一个现代的、快速（高性能）的web框架，它支持WebSocket作为标准特性之一。

模式一：String映射 模式二：Hash映射 ——参考链接。

以Android客户端V1.1.0版本为例介绍如何登录。 1、打开客户端，在底部选中同意隐私政策，并输入登录凭证中的办公网络ID或组织ID，然后单击图标。 2、在用户名和密码文本框中输入登录凭证中的用户名和密码，并单击图标。 3、在客户端的云资源列表页上，单击云手机卡片上的连接图标，即可开始使用。 ——参考链接。

1、创建ECS-CreateInstance本接口是阿里云 ECS 中用于创建实例的接口，支持创建一台包年包月或按量付费的 ECS 实例。您可通过此接口，依据自身需求灵活配置各类参数，实现实例的个性化创建。 2、挂载NAS——AttachDisk为一台ECS实例挂载一块按量付费数据盘，或者挂载一块系统盘。实例和磁盘必须在同一个可用区。

可以通过以下三种方式调用distinct方法，对Collection进行去重操作。 可以调用unique对Sequence进行去重操作，但是调用unique的Sequence不能用在列选择中。 ——参考链接。

Kubernetes v1.18引入了Ingress Class特性，通过.spec.ingressClassName字段可以指定应该由哪个类别的Ingress控制器来处理该规则。确保为每个Ingress指定不同的ingressClassName可以帮助避免冲突。 ——参考链接。