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体检中 预计耗时30分钟，结束后将短信通知您。等待期间欢迎参与阿里云2024年度安全回顾活动 相似产品 有些问题是经常遇到的存在潜在的安全风险。具体来说，端口22（SSH）和端口3306（MySQL）对公网开放 经常记不住各种密码 使用最多的就是密码重置 。 报告建议我立即修改密码，使用更复杂的密码组合，包括大小写字母、数字和特殊字符 自动化修复建议：虽然体检报告提供了详细的修复建议和操作链接，但如果有自动化修复功能会更加方便。例如，对于一些常见的安全问题，如端口开放过多、密码强度不足等，可以提供一键修复选项，减少人工操作的复杂性。定期自动体检：建议阿里云能够提供定期自动体检的功能，用户可以设置体检的频率（如每周、每月），系统自动进行安全体检并发送报告，确保用户能够及时发现和处理安全问题。

技术的边界不断被拓展，新的编程语言、框架和工具层出不穷。对于开发者而言，保持对最新技术趋势的敏感性固然重要，但更为关键的是构建一个坚实的基础知识体系 技术基础编程语言：掌握至少一种主流编程语言，如Python、Java、C++、JavaScript等。每种语言都有其独特的语法和特性，但更重要的是理解编程语言的基本概念，如变量、数据类型、控制结构、函数、面向对象编程等。数据结构与算法：这是计算机科学的核心内容。掌握常见的数据结构（如数组、链表、栈、队列、哈希表、树、图等）和算法（如排序、搜索、递归、动态规划等）是解决复杂问题的基础。计算机网络：了解网络的基本原理，包括TCP/IP协议栈、HTTP/HTTPS协议、DNS解析、网络拓扑结构等。这对于开发网络应用和理解数据传输过程至关重要。操作系统：理解操作系统的内核、进程管理、内存管理、文件系统等基本概念。这有助于开发者优化代码性能和资源管理。数据库：掌握关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）的基本操作，包括SQL语言、事务管理、索引优化等。学习能力持续学习：技术更新换代迅速，开发者需要具备快速学习新知识、新工具和新框架的能力。这包括阅读技术文档、参加在线课程、参与技术社区、阅读技术博客等。适应变化：能够适应新的开发环境和技术趋势，不断调整自己的学习路径和工作方法。例如，从传统的Web开发转向云原生开发，从单体架构转向微服务架构等。实验和实践：通过实际项目和实验来验证和巩固新学的知识。参与开源项目、个人项目或公司项目，将理论知识应用到实际场景中，提升解决问题的能力。表达方式代码注释：编写清晰、简洁、有注释的代码。良好的代码注释可以帮助其他开发者更快地理解代码逻辑，减少沟通成本。技术文档：能够编写高质量的技术文档，包括需求文档、设计文档、用户手册等。这有助于团队协作和项目维护。沟通能力：与团队成员、客户和用户进行有效的沟通。这包括口头沟通、书面沟通和可视化沟通（如绘制流程图、架构图等）。能够清晰地表达自己的想法和解决方案，理解他人的需求和反馈。行业洞察市场趋势：关注行业动态和市场趋势，了解新技术的应用场景和潜在价值。例如，AI、大数据、云计算、物联网等领域的最新发展。业务理解：深入理解业务需求和业务流程，能够将技术解决方案与业务目标紧密结合。这有助于开发出更符合用户需求的产品和功能。竞争分析：分析竞争对手的产品和技术优势，找出自身的差异化竞争优势。这有助于在激烈的市场竞争中脱颖而出。

数据收集与存储数据收集：企业需要收集用户的各种数据，包括但不限于用户的基本信息（如年龄、性别、地理位置等）、行为数据（如浏览历史、购买记录、点击行为等）、反馈数据（如评价、投诉等）。数据存储：将这些数据存储在阿里云 OSS（对象存储服务）中，确保数据的安全性和可靠性。OSS 提供了高可用、高持久的存储解决方案，能够支持大规模数据的存储和管理。数据清洗与预处理数据清洗：使用阿里云 DataWorks 进行数据清洗，去除重复数据、错误数据和不完整的数据，确保数据的质量和一致性。数据预处理：将清洗后的数据进行特征工程，生成符合运营要求的训练数据和人群数据。特征工程包括特征选择、特征提取和特征转换等步骤，将原始数据转换为模型可以处理的格式。智能用户增长插件智能圈选待运营人群：利用阿里云 PAI 的智能用户增长插件，通过机器学习算法对用户数据进行分析和预测，识别出对特定产品或服务感兴趣的目标人群。例如，通过用户行为数据预测用户的购买意向，识别出高价值用户。生成运行策略：根据识别出的目标人群，生成个性化的营销策略。这些策略可以包括优惠券发放、个性化推荐、专属活动等，以提高用户的参与度和转化率。运营管理与触达运营计划：制定详细的运营计划，包括营销活动的时间、内容、目标等。通过阿里云 PAI 的运营管理模块，可以轻松管理多个营销活动，确保活动的顺利进行。自动触达：联合阿里云短信服务，基于运营计划自动触达目标用户。通过短信、邮件、推送等多种方式，将个性化营销信息发送给目标用户，完成营销触达的全链路操作。

非常有价值 RAG的出现非常有必要，日常的文件越来越多，形式也多种多样。如果能对数据信息进行准确的整理，和智能的检索和分析，这会是非常提高效率的事情。比较担心的是精确度和数据缺失，理解错误的清理。 RAGFlow强调文档的精细化解析，能够从复杂格式的非结构化数据中提取信息，提供基于模板的文本切片功能，文本切片过程可视化，支持手动调整 支持手动输入、直接分段、LLM自动处理和CSV等多种数据导入途径，自动对文本数据进行预处理、向量化和QA分割 文档通常是以图文交错的形式存在的，比如网页、PDF、PPT文件等。通常的做法是，只保留文档中的文本信息。对于PDF文档，则进行OCR文字识别，读取其中的文本。但这样会导致大量图片中至关重要的信息被丢失，以及很多结构化内容的错乱，比如标题、表格、页眉页脚等格式错乱 常见的图表类型包括折线图、条形图、面积图、饼图和散点图，每种图表都在传达关键信息方面发挥着重要作用。图表处理任务包括图表分类、元素识别和数据提取等，目的是将图表中的视觉信息转化为表格或JSON等易于分析和访问的结构化数据格式

2025年的期盼 在2025年，我满怀期待地希望能在技术社区中投入更多的时间和精力，与众多技术爱好者共同成长、探索和创新。以下是我具体的期盼： 提升 AI 领域的数据探索能力数据是 AI 的基石，深入探索和理解数据将为 AI 模型的训练和优化提供关键支持。我计划通过以下方式提升我的数据探索能力： 学习先进的数据处理技术：掌握数据清洗、预处理、特征工程等关键技术，确保数据的高质量和可用性。例如，学习如何使用 Python 的 Pandas 和 NumPy 库进行高效的数据处理，以及如何利用 Scikit-learn 进行特征选择和特征工程。 参与实际项目：加入一些开源项目或社区项目，亲自处理和分析真实数据，积累实践经验。通过实际操作，了解数据在不同场景下的特点和挑战，提升解决实际问题的能力。关注数据隐私和安全：随着数据隐私法规的日益严格，了解和掌握数据隐私保护技术至关重要。学习如何在数据处理过程中确保用户隐私，使用加密、匿名化等技术保护数据安全。 借助平台技术引领，踏上 AI 时代的列车AI 技术的快速发展离不开强大的平台支持。我期待能够借助先进的技术平台，加速我的 AI 学习和实践：利用云平台资源：借助阿里云等云平台的强大计算资源和丰富的 AI 服务，进行大规模的模型训练和部署。例如，使用阿里云的机器学习平台 PAI，可以轻松构建和训练复杂的深度学习模型，无需担心硬件资源的限制。 参与平台培训和认证：参加平台提供的 AI 培训课程和认证考试，系统地学习 AI 知识和技能。通过这些培训，不仅能够提升自己的技术水平，还能获得行业认可的证书，增加职业竞争力。 关注平台最新动态：定期关注技术平台的最新功能和更新，及时了解和尝试最新的 AI 技术。例如，关注阿里云开发者社区的最新文章和技术分享，了解最新的 AI 应用案例和最佳实践。 与志同道合的朋友共同探讨技术革新趋势，探索行业突破创新的实践技术社区是知识交流和创新的沃土。我期待在社区中与更多志同道合的朋友交流和合作： 参加技术会议和研讨会：积极参加各类 AI 和大数据相关的技术会议和研讨会，与行业专家和同行面对面交流。通过这些活动，了解最新的技术趋势和行业动态，拓展自己的视野和人脉。 加入技术讨论群和论坛：参与线上技术讨论群和论坛，如阿里云开发者社区的 AI 论坛，与其他技术爱好者共同探讨技术问题和创新思路。在讨论中，不仅可以学习到他人的经验和见解，还能分享自己的想法和成果，共同进步。 开展合作项目：与社区中的朋友合作开展一些有趣的 AI 项目，将理论知识应用于实际场景。通过团队合作，发挥各自的优势，解决复杂的实际问题，积累项目经验和团队协作能力。 在2025年，我将全力以赴，积极参与技术社区的学习和交流，不断提升自己的 AI 技术水平，借助平台的力量踏上 AI 时代的列车，并与志同道合的朋友共同探索技术革新的趋势和行业突破创新的实践。我相信，通过这些努力，我能够在 AI 领域取得更大的进步，为推动技术发展贡献自己的力量。

一站式数据解决方案：Dataphin提供了从数据规划、研发、治理到服务的全链路解决方案，能够显著简化数据治理流程，降低企业构建数据中台的门槛。多云多引擎支持：支持多种计算引擎及部署环境，实现资产利旧降本提效，有助于企业充分利用现有资源，避免重复建设。标准统一安全可靠：遵循阿里巴巴One Data方法论和DAMA数据治理理念，确保数据标准统一、安全可靠，有助于提升数据质量和可信度。 定制化需求：尽管Dataphin在数据治理方面表现出色，但对于某些特定行业或企业的定制化需求，可能需要进一步的定制开发或集成其他系统来满足 标准化与统一化：通过提供统一的数据标准和治理框架，Dataphin有助于企业解决数据标准不一致、质量参差不齐等问题，提升数据的一致性和可信度。资产化与价值化：通过全域盘点和资产目录管理等功能，Dataphin能够帮助企业快速识别和利用数据资产，推动数据价值化进程。 大数据技术的不断发展和普及，使得越来越多的企业能够利用数据进行业务创新和运营优化，这也为Dataphin提供了广阔的应用空间。 云计算和AI技术的融合将推动数据治理向更加智能化。

与 AI 智能体进行实时语音通话 这个功能特别好， 关注陪伴，这是第一想到的。 情感陪伴与心理支持孤寡老人：AI智能体可以为孤寡老人提供情感陪伴，通过自然对话交流，缓解他们的孤独感。例如，ElliQ这款设备可以与用户进行丰富的话题对话，提供音乐、笑话、健康监测等功能。有需要的人群：AI语音助手可以为有语言障碍、听障等特殊人群提供更便捷的沟通方式。例如，鸿蒙Next通过AI技术对声音进行实时修复，帮助听障用户更清晰地表达自己的想法 第二想到是 语音控制 设定提醒：AI可以自动提醒用户重要的日程安排、服药时间等，帮助用户更好地管理日常生活 。 实现电影中的科技画面

AI家教 解决的市场痛点， 无人管 管不了 不会教 ，教不了 外来的和尚好念经 以上应该是家长，需要借助 ai家教可以借力的点。 需求是真实存在的 1.但是市场上合格的家教，凤毛麟角，都是在摸索，尝试。 现在的用户都是 尝鲜者，也就是小白鼠，也可能优先收到福利，也可能受到不可控未知的影响。 方向 很多厂商在训练 ，引导式问答学习方式 + 专业知识库。 这仅限于专业学习引导，但并不足够智能和ai 为了乐趣性，也有结合虚拟人技术 定制个性的ai家教， 但是内核的智能还需要再发展。 多数形式，网站，app，虚拟人直播。背后还是呈现方式的升级和知识逻辑的更新。

AI的能力是可以参与到春节的方方面面的 春节的环节 比如，写春联的环节，最好能够 ai语音互动，并通过视频实时显示 ，丰富多彩的春联内容。 还有各种书法体的参考。 年夜饭，ai参与出谋划策。 新年聚会活动，ai参与到游戏和互动中。 AI的参与形式 目前的形式，有需要服务器部署的，需要网页登录的，有的有次数限制。 有的需要独立应用的，小程序的。各种各样。 但是能够非常方便的，参与到节日活动的环节的ai形式，还是不多见的。 背后需要有人去维护和优化展现形式。

debezium-schema-changes 主题没有足够的容量来存储 Changelog确保 Kafka 的 debezium-schema-changes 主题有足够的分区和副本，以支持高并发的数据写入。可以使用以下命令检查和调整主题配置： 查看主题配置 kafka-topics.sh --describe --topic debezium-schema-changes --zookeeper your-zookeeper-address 修改主题配置，增加分区数 kafka-topics.sh --alter --topic debezium-schema-changes --partitions 10 --zookeeper your-zookeeper-address debezium.database.history.kafka.bootstrap-servers 和 debezium.database.history.kafka.topic 配置debezium.database.history.kafka.bootstrap-servers=kafka-broker1:9092,kafka-broker2:9092debezium.database.history.kafka.topic=debezium-schema-changes

要有个背景吧？ JavaScript在JavaScript中，可以使用Date对象的getDay()方法来获取星期几。getDay()方法返回一个表示星期几的整数（0 表示星期日，1 表示星期一，依此类推）。 function getDayOfWeek(dateString) { const daysOfWeek = ['星期日', '星期一', '星期二', '星期三', '星期四', '星期五', '星期六']; const date = new Date(dateString); const dayOfWeek = date.getDay(); return daysOfWeek[dayOfWeek];} // 使用示例const dateString = '2025-01-10'; // 日期字符串const dayOfWeek = getDayOfWeek(dateString);console.log(dayOfWeek); // 输出：星期五 Pythonfrom datetime import datetime def get_day_of_week(date_string): date = datetime.strptime(date_string, '%Y-%m-%d') days_of_week = ['星期一', '星期二', '星期三', '星期四', '星期五', '星期六', '星期日'] return days_of_week[date.weekday()] 使用示例 date_string = '2025-01-10' # 日期字符串day_of_week = get_day_of_week(date_string)print(day_of_week) # 输出：星期五

错误代码 3161 通常表示 MyISAM 存储引擎被禁用。从 MySQL 8.0 开始，MyISAM 存储引擎不再支持。如果你的数据库表使用了 MyISAM 存储引擎，需要将其切换到 InnoDB 存储引擎。 你可以使用以下 SQL 语句将表的存储引擎从 MyISAM 切换到 InnoDB：ALTER TABLE your_table_name ENGINE=InnoDB; 启用 MyISAM 存储引擎，可以修改 MySQL 的配置文件 my.cnf（Linux）或 my.ini（Windows）： [mysqld]default-storage-engine=MyISAM 使用命令行工具或 PHP 脚本测试数据库连接是否正常：$dsn = 'mysql:host=localhost;port=3306;dbname=your_database';$username = 'your_username';$password = 'your_password'; try { $pdo = new PDO($dsn, $username, $password); echo '连接成功';} catch (PDOException $e) { echo '连接失败: ' . $e->getMessage();}?>

在源文件的开头（所有头文件之前）添加以下宏定义： #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 使用更安全的替代函数将getenv函数替换为_dupenv_s函数，这是一个更安全的版本。修改代码如下： #include stdlib.h> #include errno.h> char* accessKeyId = nullptr; char* accessKeySecret = nullptr; _dupenv_s(&accessKeyId, &accessKeySecret, 'ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID'); _dupenv_s(&accessKeyId, &accessKeySecret, 'ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET'); AlibabaCloud::Credentials credential(accessKeyId, accessKeySecret); // 释放分配的内存 free(accessKeyId); free(accessKeySecret);

这是一个相对的概念。 在实际项目中，时间的长短与代码质量并没有直接的关系。其影响因素很多。 所以 效率陷阱 应该是有条件的 考虑和分析。 必须明确效率与代码质量之间那微妙而复杂的关系。正如我在过往实践中所深刻领悟到的，时间的长短绝非评判代码质量的单一标尺。在实际项目的浩瀚星空中，诸多因素如同繁星般交相辉映，共同塑造着代码的最终品质。需求的复杂多变、技术架构的选型、团队成员的技能水平与协作默契程度等，都如同隐形的丝线，与代码质量紧密交织。因此，所谓的 “效率陷阱” 并非是一个绝对的、一刀切的概念，而是需要在特定的项目情境与条件下进行审慎的考量与精细的分析。在代码构建的核心战场上，要始终坚守良好的编程规范与设计理念的高地。不能被紧迫的时间催促得乱了阵脚，即使时间的鞭子在身后抽打，也要先静下心来，为代码搭建起坚固而灵活的架构骨架。采用诸如面向对象设计中的单一职责原则、开闭原则等经典设计模式，将复杂的功能拆解为一个个独立且高内聚、低耦合的模块。这样一来，在开发过程中，每个模块都能如同精密运转的齿轮，高效协作；在后期维护与升级时，也能轻松替换或扩展，而不会牵一发而动全身。开发人员与测试人员之间应建立起紧密无间的沟通渠道，如同双剑合璧。开发人员在编写代码时，充分吸纳测试人员的专业意见，提前预知可能在测试中暴露的问题，从而在代码源头进行预防；测试人员则要深入了解开发思路，精准定位测试重点，在代码尚未大规模集成之前就将问题扼杀在摇篮之中。同时，团队内部定期开展代码分享与交流活动，让成员们相互学习、相互启发，共同提升代码编写水平与问题解决能力。

原创性作品并不会轻易被 AI 生成的内容所取代。 在制作 AI 教学视频的过程中，我深刻体会到了目前 AI 视频技术的局限性。虽然 AI 能够实现自动剪辑、特效生成甚至基于文本或语音生成视频内容，但这些视频往往存在着诸多问题。首先，生成视频所需的时间具有不确定性。有时候，看似简单的一个教学视频，AI 可能会花费大量时间来处理，但最终结果却不尽如人意。其次，内容效果很难控制。AI 生成的视频可能会在画面连贯性、内容准确性等方面出现偏差。比如在教学视频中，我们希望重点知识能够以特定的方式呈现，可 AI 生成的视频往往无法精准地满足这些需求，导致与实际需求存在较大差异。从目前市场上的产品来看，这种情况更加明显。大多数 AI 生成的视频都缺乏一种灵魂和深度，它们更像是各种元素的机械拼凑，而不是有血有肉、富有创意的作品。真正的原创作品，是创作者经过长时间的思考、策划和精心制作而成的。创作者在其中注入了个人的创造力、情感和独特的视角，这些是 AI 无法轻易复制的。以我个人的创作经历来说，每一个原创教学视频都是我深入研究教学内容、了解学生需求后，精心设计每一个镜头、每一句讲解而完成的。在这个过程中，我会根据实际教学效果不断调整和优化，这种与教学实践紧密结合的创作过程是 AI 难以模仿的。

AI编码助手对研发流程的影响 一、AI编码助手能解放工程师的工作 代码生成方面 基础代码框架搭建：在开发一个新的项目时，工程师不再需要从头开始编写一些常见的基础框架代码。例如，对于一个Web应用程序，AI编码助手可以快速生成包含基本路由配置、数据库连接设置等的代码框架。这节省了工程师大量的时间，让他们能够将精力集中在业务逻辑的实现上。重复代码编写：在软件项目中，有很多重复的代码片段，如数据验证逻辑、常见算法的实现等。AI编码助手可以根据项目的需求快速生成这些重复的代码，减少了工程师手动编写相同代码的繁琐过程。 注释添加方面 代码理解辅助：当工程师接手一个新的代码库时，理解现有代码可能是一个耗时的过程。AI编码助手可以自动为代码添加注释，清晰地解释函数的功能、参数的含义以及代码块的逻辑。这有助于工程师更快地熟悉代码，减少了在代码阅读和理解上花费的时间。文档生成：在项目开发过程中，完善的文档是必不可少的。AI编码助手可以基于代码逻辑生成相应的技术文档，包括模块功能描述、接口说明等，解放了工程师编写文档的部分工作，使他们能够专注于实际的开发。 单元测试方面 测试用例生成：编写单元测试用例是确保代码质量的重要环节，但这也是一项繁琐的工作。AI编码助手可以根据代码的功能和逻辑自动生成单元测试用例，覆盖常见的输入和边界情况。工程师可以在这些自动生成的测试用例基础上进行调整和补充，提高了测试用例编写的效率。测试结果分析：当单元测试运行后，AI编码助手可以帮助分析测试结果，快速定位导致测试失败的代码位置和可能的原因。这使得工程师能够更高效地修复代码中的缺陷，提高了整个软件的质量保证过程。 二、AI对研发流程各环节的影响 需求分析环节 需求理解辅助：AI可以对自然语言描述的需求文档进行分析，提取出关键信息，并以结构化的方式呈现给开发团队。例如，通过自然语言处理技术，AI可以识别出用户需求中的功能需求、性能需求和非功能需求等，帮助工程师更好地理解项目的目标。需求验证：AI可以根据以往类似项目的经验和行业最佳实践，对需求的合理性和可行性进行初步验证。它可以指出需求中可能存在的矛盾、不明确的地方或者过于理想化的功能，引导需求方进行调整，避免在开发后期才发现需求问题而导致的项目返工。 设计环节 架构设计建议：AI可以根据项目的需求和技术选型，提供初步的软件架构设计建议。它可以分析不同架构模式的优缺点，并结合项目的规模、性能要求等因素，推荐合适的架构方案。例如，对于一个高并发的在线交易系统，AI可以建议采用微服务架构，并给出微服务的划分原则和服务间的通信方式。设计模式推荐：在详细设计阶段，AI编码助手可以根据具体的功能模块，推荐合适的设计模式。它可以分析代码的可扩展性、可维护性等质量属性，帮助工程师选择最佳的设计方案。例如，在实现一个对象状态管理模块时，AI可以推荐使用状态模式，提高代码的灵活性。 编码环节 代码自动完成：这是目前AI编码助手应用最广泛的场景。在工程师编写代码时，AI可以根据上下文自动补全代码片段，减少了手动输入的工作量。例如，当工程师输入一个函数名的开头几个字符时，AI可以预测出完整的函数名，并自动补全函数的参数和返回值类型。代码风格统一：不同的工程师可能有不同的编码风格，这可能会导致代码库的可读性和可维护性下降。AI编码助手可以根据项目设定的编码规范，对工程师编写的代码进行实时检查和调整，确保整个项目的代码风格统一。例如，它可以自动将代码中的变量命名、缩进格式等按照统一的规范进行修改。 测试环节 自动化测试脚本生成：除了单元测试用例生成外，AI还可以为集成测试、系统测试等生成自动化测试脚本。它可以模拟用户的操作流程，生成Selenium等测试框架的脚本，提高测试的效率和覆盖率。测试环境搭建：AI可以根据项目的测试需求，自动配置测试环境，包括安装和配置测试工具、数据库、服务器等。这减少了测试人员手动搭建环境的时间和可能出现的配置错误。 部署环节 部署流程自动化：AI可以与云平台（如函数计算FC平台）集成，根据项目的配置自动生成部署脚本，实现从代码提交到应用程序部署的全自动化流程。它可以处理诸如版本控制、依赖管理、容器化等复杂的部署任务，确保应用程序能够快速、稳定地部署到生产环境。部署监控与优化：在应用程序部署后，AI可以对部署的结果进行监控，收集性能指标如响应时间、资源利用率等。根据这些数据，AI可以分析出部署过程中可能存在的问题，并提出优化建议，例如调整服务器配置、优化容器编排等，提高应用程序的运行效率和稳定性。

体验大于口感 个人体验与观察我自己就有尝试过 “AI 新茶饮” 的经历。有一次我走进一家主打 AI 概念的茶饮店，店内布置充满科技感，吸引了我的好奇心。店员引导我进行了 AI 图像识别， 系统为我推荐了一款茶饮配方。从这个过程来说，确实给我带来了新鲜感，感觉像是开启了一种全新的茶饮体验模式。 持续发展还需要精细化 口感性价比 噱头的原因概念过度营销：部分茶饮店可能只是将 “AI” 作为一个吸引顾客的幌子，实际的 AI 应用仅仅停留在表面，比如简单的图像识别，并没有深入到茶饮制作和经营的核心环节。例如，我发现有些店所谓的 AI 推荐茶饮，配方似乎并没有根据我的个人情况进行精准调整，口味和普通茶饮并无太大差异，这让我觉得有些失望，仿佛只是为了蹭 AI 的热度。消费者认知差异：很多消费者可能并不完全理解 AI 在茶饮中的作用，只是被新奇的概念吸引。当他们发现实际体验与预期不符时，就会认为这只是一种噱头。就像我身边的一些朋友，在尝试过类似的 AI 茶饮后，觉得所谓的 AI 并没有给茶饮带来实质性的提升，从而对整个 “AI 新茶饮” 概念产生怀疑。 可能的发展角度 个性化定制：AI 技术能够真正实现茶饮的个性化定制。从理论上讲，通过对消费者身体数据（如舌象、面象反映的体质信息）、口味偏好等多维度数据的分析，为每个消费者提供独一无二的茶饮配方。这就好比为每个顾客量身打造一款专属饮品，满足了现代消费者对于个性化的追求。例如，如果一个消费者体质偏热，AI 可以推荐具有清热降火功效的茶饮配方，并精准调配口味，使其既健康又美味。优化制作流程与品质控制：在茶饮制作方面，AI 可以优化制作流程，确保每一杯茶饮的品质稳定。比如通过智能设备精确控制泡茶时间、水温、配料比例等参数，避免人工操作的误差。一些大型连锁茶饮品牌已经开始尝试引入类似的智能设备，提高了茶饮制作的效率和标准化程度，这无疑是未来规模化发展的趋势。

‘人无远虑必有近忧’ 所以，是有必要的 如何准备 技术技能多元化学习多领域技术：除了专注于当前项目所需的主要技术栈，开发者应广泛涉猎其他相关技术。例如，一位专注于后端开发（如使用 Java 语言）的开发者，可以学习前端开发技术（如 React 框架），以及移动端开发技术（如 Swift 或 Kotlin）。这样，在项目需求发生变化，需要全栈开发人员或者涉及多端协同开发时，就能够迅速适应。紧跟新兴技术趋势：密切关注行业内新兴技术，如人工智能、区块链、云计算等。以人工智能为例，很多传统软件开发项目现在都融入了人工智能元素，如智能推荐系统、自动化客服等。开发者可以通过在线课程、参加技术研讨会等方式学习相关知识，在必要时将其应用到项目中，为项目带来新的价值，也为自己创造更多机会。建立多元化人际网络同行交流与合作：积极参与开发者社区、技术论坛等，与同行保持密切交流。在这些平台上，不仅可以分享经验、解决问题，还可能发现新的合作机会或项目。例如，在 GitHub 上参与开源项目，与全球各地的开发者协作，拓展人脉的同时提升自己的技术影响力。跨行业连接：突破行业界限，结识不同领域的专业人士，如产品经理、设计师、市场营销人员等。比如，与产品经理建立良好关系，能更好地理解市场需求，提前规划技术方案；与设计师合作，可以优化产品用户体验。这种跨行业的人际网络有助于开发者在面临职业转型或拓展业务方向时获得更多信息和支持。持续自我提升定期学习新知识：制定个人学习计划，定期学习新知识、新技能。例如，每月阅读一本专业相关书籍，每季度学习一门新的编程语言特性或开发框架。通过持续学习，保持对行业变化的敏感度，提升自己的综合素质。获取相关认证：考取与开发技能相关的认证，如微软认证、谷歌认证等。这些认证不仅是对自身能力的一种证明，在求职或争取项目时也能增加竞争力。例如，在申请云计算相关项目时，拥有 aliyun（ 网络服务）认证可能会让开发者更具优势。 主要负责游戏客户端的 C++ 开发。在工作之余，他学习了 Python 语言以及相关的数据处理和机器学习库，同时积极参与游戏开发社区活动，结识了很多游戏策划、美术设计等方面的人才。当公司计划开发一款具有智能推荐功能的游戏时，他利用所学的 Python 和机器学习知识，成功搭建了推荐系统模型，为项目带来了新的亮点，自己也因此成为项目的核心成员之一。此外，在游戏开发过程中遇到美术资源协调问题时，他通过游戏开发社区结识的美术设计师人脉，迅速解决了问题，确保项目顺利推进。工作中的 Plan B 实践在实际工作中，常备 Plan B 是非常必要的。比如在项目开发过程中，选择技术方案时，除了主推方案，还应准备备用方案。如果主推的数据库架构在性能测试中出现问题，能够迅速切换到备用架构，避免项目延误。

人工手绘，深度潜力是无限的，但是批量化和效率是受限于人类特质的 AI生成海报，是具有广度资源优势和效率优势的，但在艺术深度上是有局限的。 AI 生成海报和人工手绘各有独特魅力，难以简单评判哪个更戳人，它们在不同情境和需求下都展现出不可替代的价值。AI 生成海报的优势高效与成本效益：如文档中提到的 PAI-ArtLab 平台，无需编程能力即可快速生成各类企业风格图片，大大节省人力和时间成本。例如，企业在短时间内需要大量不同风格的宣传海报用于营销活动，AI 可以迅速生成众多方案，满足紧急需求，且预估费用较低，如生成一张 1024*768 的图仅约 0.05 元（共享版）。风格多样性与精准匹配：支持多种应用场景，能根据企业品牌风格、电商产品特点等精准生成图片。比如在电商领域，仅需一张原始模特图就能批量生成多款符合品牌风格的商品模特图，还能实现个性化 AI 写真生成，变换各种风格和背景，满足多样化需求。人工手绘的魅力独特的艺术感染力：手绘作品蕴含着艺术家的个人情感、创意和独特笔触，每一笔都倾注了创作者的心血，具有独一无二的艺术感染力。比如梵高的《星月夜》，其独特的笔触和色彩运用传达出强烈的情感和艺术氛围，这是 AI 难以完全复制的。深度的个性化表达：艺术家可以根据自身对主题的理解和感受进行自由创作，不受预设模板和算法的限制。例如一些街头涂鸦艺术家，他们用手绘作品表达对社会现象的看法和个人态度，展现出鲜明的个性。个人倾向在商业宣传和大规模图片需求场景下，AI 生成海报的高效和精准性无疑具有很大优势，能够快速满足企业营销和生产需求。然而，当追求纯粹的艺术表达和情感传递时，人工手绘作品的独特魅力和个性化则更能打动人心。

动机更容易促使 任务的完成 自律更容易促成自我的提升 如果非要二选一，两者要分开看待，要根据不同的情况选择， 如果不用二选一，可以兼容并包，取长补短。 动机是很重要的提供持续的热情与动力内在驱动力：动机是开发者内心深处对编程的热爱和对技术创新的追求。它如同引擎，驱使开发者主动去探索新技术、新领域。例如，许多开源项目的开发者，纯粹出于对技术的热爱和分享的渴望，积极投入大量时间和精力，不断完善项目。激发创造力：强烈的动机能够激发开发者的创造力，使其在面对问题时能提出独特的解决方案。以埃隆・马斯克（Elon Musk）为例，他对可持续能源和太空探索的强烈动机，促使他和团队在电动汽车和太空技术领域取得了一系列突破性创新，特斯拉汽车的电池技术和 SpaceX 的可重复使用火箭技术就是明证。 保障稳定的工作效率和质量按时交付成果：自律确保开发者能够按照计划和时间表推进项目，按时完成任务。在软件开发项目中，时间管理至关重要。据统计，约 80% 的成功项目都严格遵循了预定的时间计划，这离不开开发团队的自律。保证代码质量：自律的开发者会遵循最佳实践，注重代码的规范性、可读性和可维护性。例如，谷歌公司对代码质量要求极高，其开发团队通过严格的自律，遵循统一的代码规范，从而保证了庞大代码库的质量和稳定性。 在实际的开发过程中，动机和自律相互促进。当开发者对项目充满热情（动机）时，他们更愿意付出努力，也更容易养成自律的习惯；而自律所带来的高效和成果，又会进一步增强他们的自信心和成就感，从而强化内在动机。例如，一些独立游戏开发者，凭借对游戏创作的热爱（动机），坚持自律地学习和开发，最终打造出备受欢迎的游戏作品，收获成功的同时，也更加坚定了在游戏开发道路上继续前行的动力（强化动机）。