给我一碗炒粉_社区达人页

技术技能： 具备必要的编程和开发技能，了解相关的编程语言、框架和工具。 项目管理： 学会有效地管理项目，包括制定计划、追踪进度和解决问题的能力。 市场调研： 理解目标市场，了解用户需求，以确保你的产品或服务有市场需求。 自学能力： 不断学习新技术和行业趋势，以保持竞争力。 建立网络： 与其他开发者、行业专业人士建立联系，参与社区，分享经验和获取支持。

时间管理： 制定合理的工作计划和时间表，确保有足够的时间来完成任务。分解大任务为小任务，有助于更好地管理时间。 学会说不： 确保你的工作负荷是合理的，不要接受过多的任务，以免超出你的能力范围。 学习放松技巧： 学会使用深呼吸、冥想或渐进性

消息队列是一种先进先出的数据结构，它可以在多个进程之间传递数据。消息队列的特质包括异步性、松耦合、分布式和可靠性 。 异步性是指将耗时的同步操作，通过以发送消息的方式，进行了异步化处理。减少了同步等待的时间。松耦合是指消息队列减少了服务之间的耦合性，不同的服务可以通过消息队列进行通信，而不用关心彼此的实现细节，只要定义好消息的格式就行。分布式是指通过对消费者的横向扩展，降低了消息队列阻塞的风险，以及单个消费者产生单点故障的可能性(当然消息队列本身也可以做成分布式集群)。可靠性是指消息队列一般会把接收到的消息存储到本地硬盘上(当消息被处理完之后，存储信息根据不同的消息队列实现，有可能将其删除),这样即使应用挂掉或者消息队列本身挂掉，消息也能够重新加载. 当然，除了以上提到的特质，一个优秀的消息队列还应该具备以下特质： 高性能：消息队列需要支持高并发、高吞吐量的数据传输，因此需要具备高性能的特点。可扩展性：随着业务的发展，消息队列需要支持横向扩展，以满足更高的并发请求。安全性：消息队列中存储的数据通常都是敏感信息，因此需要具备一定的安全性保障措施。易用性：消息队列应该是易于使用的，用户可以通过简单的API接口来使用它。 成本效益：一个优秀的消息队列应该能够在保证性能和可靠性的同时，尽可能地降低成本。

功能先实现再说 bug慢慢改

智能化运维是利用人工智能和自动化技术来改进和优化传统运维管理的过程。它通过引入智能化工具和算法，帮助企业和组织更高效地管理和维护其信息技术基础设施，从而提高系统的稳定性、性能、安全性和可靠性。 以下是智能化运维的一些关键特点和优势： 自动化和智能决策：智能化运维利用自动化脚本、机器学习和人工智能来处理常规任务，如故障检测、日志分析、性能监测等。这些技术使系统能够自动识别问题，并做出智能决策，以快速解决或缓解潜在问题。 故障预测和预防：智能化运维系统可以通过历史数据和模式识别技术来预测可能的故障，并采取预防措施，避免潜在的服务中断。 资源优化：智能化运维可以根据负载和需求动态调整资源配置，以优化性能并降低成本。 日志分析与异常检测：利用机器学习和自然语言处理技术，智能化运维能够更准确地分析日志信息，发现异常行为和潜在的安全威胁。 自愈和自愈能力：一些智能化运维系统具备自愈能力，即能够在发生故障时自动识别问题，并采取措施自动恢复服务，从而减少对人工干预的依赖。 节约成本和时间：智能化运维能够减少人工干预，节约人力资源和时间，同时提高运维效率，使运维团队能够更专注于战略性任务。 实时监控和可视化：智能化运维系统可以实时监控系统状态，并提供直观的可视化界面，帮助运维人员更好地了解系统的运行状况。 灵活性与适应性：智能化运维系统可以适应不同规模和类型的系统，并灵活地根据需求进行定制和扩展。 尽管智能化运维带来了许多优势，但也面临一些挑战。其中包括： 数据隐私与安全：智能化运维需要访问和处理大量的系统数据，这可能涉及敏感信息。确保数据的安全性和隐私保护是一个重要的考虑因素。技术复杂性：引入智能化运维涉及复杂的技术和算法，需要合适的培训和专业知识。误报和虚警：智能化运维在处理异常时可能会出现误报或虚警，需要细致的调优和校准，以减少误报率。文化和组织变革：智能化运维需要与传统运维方法的融合，并可能引起组织内部的文化变革，需要适应和接受这种变化。总体而言，智能化运维是未来信息技术管理和运维的重要趋势。它可以为企业和组织带来更高效、稳定和安全的系统运行，提高业务的竞争力和创新能力。

当探索和玩转 AIGC时的建议：探索各种 AI 应用：了解不同领域中 AI 的应用，如自然语言处理、图像识别、机器学习、智能推荐等。尝试理解这些应用是如何工作的，以及它们对现实世界的影响。 学习基础知识：学习 AI 和机器学习的基础知识是必要的。了解常用的算法、模型和技术，如神经网络、深度学习、强化学习等。这将帮助你理解 AI 技术的原理和实际应用。 探索生成与创造：GC（生成与创造）是指使用 AI 技术生成创造性内容，如艺术作品、音乐、故事、图像等。尝试探索和理解生成模型、GAN（生成对抗网络）、自动创作算法等相关技术。参与项目和实践，尝试生成自己的创造性内容。 使用开源工具和框架：利用开源工具和框架（如TensorFlow、PyTorch等）进行实验和开发。这些工具提供了强大的功能和丰富的资源，可以加速你的学习和实践过程。 参与开发和竞赛：参与 AI 相关的开发项目和竞赛，与其他人共同合作并解决实际问题。这将帮助你提升实践能力和团队合作能力。 深入研究最新研究成果：关注 AI 领域的最新研究成果和前沿技术。阅读学术论文、参加学术会议和研讨会，了解领域内的最新进展和趋势。 创造性思维与创新：AI 和 GC 的领域强调创造性思维和创新能力。尝试提出新的想法、方法和应用，并勇于尝试新的探索和实验。

使用ECS的建议： 规划实例类型：在选择ECS实例时，根据您的需求和预算选择适当的实例类型。阿里云ECS提供了多种实例类型，包括计算优化型、内存优化型、存储优化型等。根据您的应用需求和预期负载来选择适合的实例类型。 弹性扩展：使用阿里云ECS实例时，可以利用自动伸缩功能来根据负载情况自动扩展或缩减实例数量。这样可以在高峰时段满足需求，在低谷时段减少成本。 安全设置：确保您的ECS实例有适当的安全设置。这包括使用安全组规则限制网络访问、配置网络访问控制列表以及使用阿里云的云盾服务来增强安全性。

1.分组排序 先看问题，要求输出两个字段：当天签到的用户id和连续签到的天数。 翻译成大白话就是，找出当天签到的用户，和每个用户最近一次未签到的日期，计算从上一次未签到日期到当天的间隔天数(这段时间内，该用户每天签到)。 该问题是分组排序问题，这类问题要想到《猴子 从零学会SQL》里讲过的窗口函数。 先按用户id分组，找出每个用户id当天未签到的日期，再按日期降序排序。举个例子，下图排在第一个的就是最近一次未签到的日期。

一个优秀的数据库最重要的特质包括： 数据安全性：保护用户数据的安全性和隐私性，并采取措施防止数据泄露和盗窃。 可靠性：保证数据的可靠性和完整性，防止数据丢失或损坏。 性能：具备高效的处理性能和快速的响应时间，能够在大量数据上执行复杂的查询和操作。 可用性：保证数据的随时可用性和随时可访问性，不受网络或服务器故障的影响。 可扩展性：能够随着数据量的增加而扩展，并且能够在不同的负载条件下进行调整。 对应用程序的支持：与各种应用程序和工具集成，并支持各种数据访问协议和标准。 高效性：能够快速处理大量数据，而不会降低性能或占用大量资源。 易用性：易于管理和使用，不需要复杂的配置或技术知识。

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学习云计算以来，了解了虚拟化等方式。接触了服务器，塔式、机柜式。作为学生，买了一个单板服务器，玩玩私有云，搭建了frp内网穿透。让自己的备份方式多样，docker跑了各种应用网盘应用等。

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第一次正式参加“1024程序员节”。感受到了阿里云浓厚的活动氛围，今年程序员节活动很多，有机会去感受一下~

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