hmhmhmhm_个人页

简化日常任务：查询信息：想知道今天的天气怎么样？只需要对AI说一句“今天天气如何？”就能立刻得到答案。设定提醒：再也不用担心忘记重要事项了。只需告诉AI“明天早上8点提醒我开会”，它就会按时提醒你。智能家居控制：语音控制家电：想开灯或者调节空调温度？不需要再找遥控器，只需一句话就能搞定。安全监控：通过视频通话功能，可以随时查看家中的摄像头画面，确保家庭安全。提高工作效率：会议记录：在会议中，AI可以自动记录并整理会议内容，节省手动记录的时间。任务管理：通过语音指令，可以快速创建和管理任务列表，提高工作效率。娱乐和学习：个性化推荐：根据你的兴趣爱好，AI可以推荐适合你的音乐、电影或书籍。语言学习：通过与AI进行对话练习，可以提高语言学习的效果。社交互动：远程交流：通过视频通话，可以与远方的亲友进行更加真实的互动，拉近彼此的距离。虚拟助手：AI可以充当虚拟助手，帮助你安排日程、回复消息等，减轻你的负担。

作为一个家长来看，虽然现有的智能学习工具已经能够在一定程度上辅助孩子的学习过程，但要实现真正意义上的“AI家教”，即一个能够完全替代或极大程度上补充真人教师角色的人工智能系统，还有几个关键领域需要进一步发展和完善： 个性化教学能力：目前市面上的智能学习机虽然可以根据学生的学习进度调整内容难度，但对于如何根据每个孩子的兴趣爱好、学习习惯等更深层次的信息来定制化教育方案仍有待加强。理想的AI家教应该能够做到更加精准地理解每位学生的独特需求，并据此设计出最适合他们的学习路径。情感交流与支持：教育不仅仅是知识传授的过程，也是情感沟通的重要环节。真正的AI家教除了能有效传递信息外，还需要具备一定的情感识别及回应能力，能够在孩子遇到挫折时给予鼓励，在他们取得进步时及时表扬，从而激发学习动力。这要求AI技术在自然语言处理、情绪分析等方面取得突破性进展。互动体验的真实性：为了让孩子愿意长期使用并从中受益，未来的AI家教必须提供足够丰富且真实的互动体验。这意味着不仅要有高质量的内容输出，还要有良好的用户界面设计以及流畅自然的人机交互方式。此外，考虑到不同年龄段的孩子对技术接受度存在差异，开发适合各个年龄层次用户的交互模式也十分重要。数据安全与隐私保护：随着AI系统越来越多地参与到个人生活中来，如何确保用户数据的安全性和隐私权成为不可忽视的问题。家长们普遍关心的是，在享受智能化服务的同时，孩子们的信息是否得到了妥善管理和保护。因此，建立健全的数据安全机制是推动AI教育健康发展不可或缺的一环。综上所述，虽然当前的技术条件为实现“AI家教”奠定了良好基础，但在个性化教学、情感连接、用户体验以及信息安全等方面仍有许多工作要做。随着相关领域的持续研究和技术进步，相信未来我们离拥有这样一位全能型的家庭教师将不再遥远。同时，作为家长也需要保持开放心态，积极拥抱新技术带来的变革，共同促进儿童健康成长。

作为测试人员，打造一个适合自己的Plan B对于应对项目中的不确定性和风险至关重要。以下是一些策略和实践，可以帮助你有效地准备Plan B，并确保在工作中能够灵活应对各种情况： 风险评估： 在项目开始时，进行彻底的风险评估，识别可能影响测试进度和质量的潜在风险点。 测试策略多样化： 准备多种测试策略，包括自动化测试、手动测试、性能测试和安全测试等，以应对不同的测试需求和场景。 备用测试环境： 建立备用测试环境，以便在主测试环境出现问题时能够迅速切换，保证测试活动的连续性。 资源备份： 对关键测试数据和测试脚本进行备份，确保在数据丢失或损坏时能够快速恢复。 技能提升： 不断提升自己的技能，包括学习新的测试工具和技术，以便在项目需求变化时能够迅速适应。 灵活的测试计划： 制定灵活的测试计划，预留一定的缓冲时间，以应对不可预见的延迟和变更。 跨领域合作： 与其他团队成员，如开发人员和产品经理，建立良好的沟通和协作机制，以便在出现问题时能够快速响应。 持续集成和持续部署（CI/CD）： 实施CI/CD流程，确保代码的持续集成和快速部署，减少因集成问题导致的测试延误。 测试数据管理： 准备和管理测试数据，以便在需要时能够快速生成测试用例和执行测试。 应急响应计划： 制定应急响应计划，包括在发现严重缺陷时的快速修复和回归测试策略。 在工作中，我通常会常备Plan B，因为它可以帮助我在面对突发情况时保持冷静和专注，确保测试工作的质量和效率。通过提前准备和规划，我可以减少测试过程中的不确定性，提高项目的成功率。简而言之，Plan B是测试人员应对项目风险和挑战的重要工具，它有助于确保即使在面临困难时，测试工作也能顺利进行。

我觉得不是噱头。1提升制作效率：如喜茶的智能出茶机最快 4 秒就能完成一杯饮品的原料添加，奈雪的茶自动奶茶机最快 10 秒完成一杯茶饮，产能还提升 40%，能快速满足顾客需求.2助力研发创新：AI 可以根据不同地域、年龄、消费群体的口味偏好，调配出符合各地区口味的茶饮配方，为新茶饮品牌研发提供新思路.3增强营销效果：AI 能分析消费者的消费习惯等信息，定制有吸引力的营销方案。比如茶百道、益禾堂利用 “AI 虚拟偶像” 推荐茶饮，增加了消费者的互动体验.4稳定品质控制：智能设备严格按预设参数操作，确保水温、泡茶时长等准确无误，保证茶饮品质稳定，减少人工操作误差.

需求分析 精准洞察需求：通过大数据分析消费者行为、市场趋势等，AI能够更精准地识别用户需求和市场缺口，帮助研发团队明确产品或项目的核心需求.预测市场趋势：利用其强大的预测分析能力，AI可以提前预测市场变化和用户需求的演变，为研发提供前瞻性的指导，使产品更具市场适应性. 设计 激发创意灵感：基于大量的设计案例和数据，AI能够为设计师提供多种创意方案和设计思路，激发设计师的创造力，帮助其突破传统思维模式，产生更具创新性的设计.快速生成设计：借助生成式AI技术，可快速生成设计草图、原型等，提高设计效率，缩短设计周期，如生成建筑设计图、产品外观设计等.优化设计方案：通过模拟和分析，AI可以对设计方案进行性能评估和优化，提前发现潜在问题，降低后期修改成本和风险，确保设计的可行性和可靠性. 编码 自动生成代码：AI编码工具能够根据用户需求和自然语言描述，智能生成相应的代码片段或完整的程序，大大提高编码效率，减少人工编写代码的工作量和错误率.辅助代码审查：可以帮助开发人员进行代码审查，检测代码中的错误、漏洞和不规范之处，提高代码质量，同时还能提供代码优化建议，提升代码的性能和可维护性.降低技术门槛：使非技术背景的人员也能参与到简单的软件开发中，促进了跨领域的合作和创新，推动了软件开发的普及化和民主化. 测试 自动化测试：AI能够实现测试用例的自动生成、执行和结果分析，提高测试效率和覆盖率，快速发现软件中的缺陷和问题，缩短测试周期.智能缺陷预测：通过对历史数据和代码特征的学习，AI可以预测软件中可能出现的缺陷位置和类型，帮助测试人员有针对性地进行测试，提高测试的准确性和效率.性能优化测试：借助AI技术对软件在不同场景下的性能进行模拟和分析，为性能优化提供数据支持和建议，确保软件在各种环境下都能稳定运行，提升用户体验. 部署 智能资源调配：在部署过程中，AI可以根据应用的负载情况和资源需求，自动调配服务器、存储等资源，实现资源的高效利用，降低运营成本，提高系统的稳定性和可扩展性 。故障预测与修复：通过对系统运行数据的实时监测和分析，AI能够提前预测潜在的故障风险，并自动采取相应的修复措施或给出解决方案，减少系统停机时间，提高系统的可靠性和可用性.持续优化部署：基于对部署环境和应用性能的持续监测和评估，AI可以为部署流程的优化提供建议，如调整部署策略、优化配置参数等，不断提升部署的效率和质量 。

作为一名测试人员，在日常工作中避免“效率陷阱”是非常重要的，因为测试不仅仅是发现缺陷，更是确保软件质量和用户体验的关键环节。以下是一些策略，帮助测试人员在工作中保持高效，同时避免落入效率陷阱： 明确测试目标在开始测试之前，确保了解测试的目标和范围。明确哪些功能需要测试，哪些是关键路径，避免无效的测试工作。制定详细的测试计划制定一个清晰的测试计划，包括测试用例、测试环境、测试工具和时间安排。良好的计划可以避免测试过程中出现的混乱和重复工作。优先级排序根据功能的重要性和风险等级对测试用例进行优先级排序。优先测试关键功能和高风险区域，确保最重要的部分得到充分测试。使用自动化测试工具对于重复性高的测试任务，使用自动化测试工具（如Selenium、JUnit等）来提高效率。自动化可以节省时间，并减少人为错误。持续集成与持续测试在开发过程中实施持续集成（CI）和持续测试（CT），确保每次代码提交后都能自动运行测试，及时发现问题。定期回顾和优化测试用例定期回顾测试用例，删除不再适用的测试，更新过时的测试用例，确保测试用例的有效性和相关性。沟通与协作与开发人员保持良好的沟通，及时反馈发现的问题，确保问题能够快速解决。同时，参与需求评审，提前了解功能变化，避免后期的重复测试。避免过度测试在追求完美的同时，避免对每个小细节进行过度测试。合理评估测试的深度和广度，确保测试工作与项目目标一致。使用缺陷管理工具使用缺陷管理工具（如JIRA、Bugzilla等）来跟踪和管理发现的缺陷，确保缺陷的优先级和状态清晰可见，避免遗漏重要问题。保持学习和适应能力随着技术的不断发展，测试人员需要不断学习新工具和技术，保持对行业趋势的敏感性，以便在工作中灵活应对变化。总结经验教训在每个项目结束后，进行总结和反思，记录在测试过程中遇到的问题和解决方案，以便在未来的项目中避免相同的陷阱。合理安排工作时间避免过度加班，合理安排工作与休息时间，保持良好的工作状态，这样才能提高工作效率和质量。总结作为测试人员，避免“效率陷阱”的关键在于明确目标、合理规划、有效沟通和持续优化。通过这些策略，可以在保证软件质量的同时，提高工作效率，确保项目的成功交付。保持灵活的思维和适应能力，将帮助你在快速变化的开发环境中游刃有余。

在当前数字化迅速发展的时代，AI技术在视频创作领域的应用正逐渐改变着内容创作的方式。AI生成的高质量视频使得任何人都能轻松制作出专业水平的内容，这一趋势引发了对原创性作品的影响的讨论。 首先，AI技术的普及确实降低了视频制作的门槛，任何人都可以通过简单的操作生成视频。这种便利性使得更多的人能够参与到内容创作中来，增加了内容的多样性。然而，这也可能导致市场上出现大量相似的内容，从而削弱了原创作品的独特性和价值。 其次，随着AI视频生成技术的发展，内容的同质化问题也逐渐显现。AI生成的内容往往基于已有的数据和模式，可能缺乏独特的个人风格和创意。这使得观众在面对大量AI生成的视频时，可能会对真正的原创作品的关注度降低。 此外，AI生成内容的版权问题也引发了关注。由于AI生成的内容可能涉及到对已有作品的模仿或改编，原创作者的权益可能受到侵害，这对原创内容的价值认可产生了冲击。 然而，尽管AI技术带来了这些挑战，它也为创作者提供了新的工具和灵感。设计师和创作者可以将AI作为辅助工具，利用AI生成的素材进行二次创作，从而提升作品的质量和创意。AI可以帮助创作者在短时间内生成初步的设计或视频素材，让他们有更多时间专注于创意和内容的深度挖掘。 总的来说，AI生成视频技术的快速发展确实对原创性作品产生了一定的影响，但这并不意味着原创性和个人创造力会被完全稀释。相反，创作者可以通过结合AI技术与自身的独特视角和创意，创造出更具价值的作品。在这个过程中，保持对原创性的坚持和对技术的合理应用，将是关键所在。

有点东西，而且识别很快，重点是免费的

一个专属的智能AI总结助手能在很大程度上提升工作效率，具体程度取决于以下几个因素： 信息处理能力： AI助手能快速处理大量信息，从文本、音频到视频等各种格式，帮助用户节省筛选和整理信息的时间。个性化服务： 根据用户的工作习惯和需求提供定制化服务，使得AI助手的协助更加贴合个人工作流程。自动化程度： AI助手能自动化执行许多重复性任务，如数据整理、报告生成等，减少人工操作，提高效率。智能分析： 通过智能分析，AI助手可以提供洞见和建议，帮助用户做出更明智的决策。实时更新： 能够实时更新信息和数据，确保用户始终掌握最新资料。跨平台协作： 在不同设备和平台间同步工作进度，提高团队协作效率。语言和文化适应性： 对于多语言和多文化工作环境，AI助手能提供翻译和文化适应性建议，促进国际合作。错误减少： 减少人为错误，提高工作准确性。学习能力： AI助手能够学习用户的行为和偏好，不断优化服务。24/7可用性： AI助手不受工作时间限制，可以全天候提供服务。总的来说，一个专属的智能AI总结助手可以显著提升工作效率，特别是在信息密集型和重复性任务中。它可以帮助用户更快地获取关键信息，做出决策，管理项目，以及节省时间专注于更有创造性和战略性的工作。然而，实际提升的效率也受到AI助手的技术成熟度、用户对技术的适应程度和工作流程的优化程度等因素的影响。

'AI+作业'这一概念，实际上是指将人工智能技术应用于教育领域，特别是在学生作业的布置、批改、个性化学习推荐等方面。从不同的视角看，它既是一种辅助工具，也潜在地蕴含着颠覆传统教育模式的力量。AI可以即时批改作业，提供详细解析，减轻教师负担的同时，确保学生能够迅速获得反馈，及时调整学习策略。这种即时性和精准度是传统人工批改难以达到的，它颠覆了作业评价的时效性和深度。

如何避免“写代码5分钟，调试2小时”的尴尬？在开始编码之前，花时间理解需求并设计你的解决方案。这包括画出流程图、伪代码或使用设计模式。预见可能的问题，并思考如何防止它们发生。将代码分解为小而独立的模块或组件。这样，你可以单独测试每个部分，并在出现问题时更快地定位问题。

1需要持续的更新与改进，就像艺术家不断创作新的作品一样，应用应定期更新，引入新的艺术风格、功能和技术，以保持与用户需求和市场趋势的同步。

主要有三点：1函数计算提供即刻部署服务，无需手动配置服务器或依赖复杂的部署流程，使得平台可以快速上线。2函数计算基于事件驱动的计算模型，可以自动根据请求量伸缩计算资源，确保平台在高流量时也能保持稳定运行。3函数计算的计费方式基于实际使用的计算时间和内存，因此对于像ComfyUI这样的平台，可以在保证服务质量的同时，显著降低运营成本。

1严格监管：制定和执行相关法律法规，对数字生命技术的研发和应用进行监管。2伦理准则：建立行业伦理准则，确保技术发展符合道德标准。3透明度：提高技术开发和应用的透明度，让公众了解其潜在影响。4公众参与：鼓励公众参与讨论，形成社会共识，引导技术发展方向。5教育培训：加强相关教育和培训，提高从业者和公众的伦理意识和技术理解。6国际合作：推动国际合作，共同制定全球标准和规范，防止技术滥用。

主要执行阶段：连接建立：客户端通过数据库连接与数据库服务器建立连接。语法分析：客户端提交的SQL语句首先被解析，确保其符合SQL语法规则。编译：解析后的SQL语句被编译成执行计划。这个阶段可能包括查询优化，确定如何最有效地执行查询。权限检查：在执行查询之前，数据库会检查用户是否有执行该操作的权限。执行：根据编译阶段生成的执行计划，数据库开始执行SQL语句。如果是查询，数据库会检索数据；如果是更新操作，数据库会修改数据。返回结果：查询结果从数据库服务器发送回客户端。对于非查询语句，可能会返回操作状态或受影响的行数。

大模型最近的降价潮可以从几个方面来理解和评价，这对于加速AI应用的爆发具有重要意义，并对AI行业产生广泛影响。 对加速AI应用爆发的意义降低门槛：大模型的降价使得更多的研究者和企业能够负担得起高级AI服务，降低了AI应用的开发门槛，从而加速了AI技术的普及和应用。促进创新：更低的成本意味着更多的初创公司和小型企业可以尝试使用大模型进行创新，推动了新技术和新应用的产生。提高效率：随着成本下降，企业和机构可以将更多的资源投入到AI研发的其他方面，如算法优化、场景适配等，提高整体研发效率。扩大应用场景：大模型的普及有助于将AI技术应用到更多的领域，如医疗、教育、交通等，极大地拓展了AI的应用场景。对AI行业的影响市场竞争：降价可能会引发行业内的价格战，促使AI服务提供商优化成本结构，提高运营效率。技术民主化：大模型的普及化和低成本化推动了AI技术的民主化，让更多非技术背景的人员也能够参与到AI应用的开发中。行业整合：随着成本下降，一些竞争力不足的小型AI公司可能会被市场淘汰，行业可能会出现整合现象。数据隐私和安全：更多的企业和机构使用大模型可能带来数据隐私和安全的挑战，对行业监管和安全技术提出更高要求。人才培养：大模型的应用推广对AI人才的需求增加，将促进相关人才培养和技能提升。国际合作与竞争：AI技术的发展和应用成为国际竞争的新焦点，大模型的降价潮可能加剧这一领域的国际竞争。伦理和法律问题：大模型的应用也会引发一系列伦理和法律问题，如偏见、责任归属等，这要求行业和法律制定者共同应对。总体而言，大模型的降价潮对于推动AI技术的发展和应用具有积极作用，但也伴随着一系列挑战和问题。行业参与者需要综合考虑这些因素，共同推动AI健康、有序、可持续的发展。

2、OpenAI发完GTP-4o，国内大模型行业还有哪些机会？随着人工智能技术的不断进步，智能语音助手已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。国内许多公司都在开发自己的智能语音助手，例如百度的小度助手、阿里巴巴的阿里小蜜等等。

1相较于传统的App，小程序占用的手机存储空间小，更新迅速。考虑在电商零售：快速展示商品，实现便捷的购物流程，如微信小程序中的拼多多、京东。2使用跨平台开发框架：如Taro、uni-app、WePY等，这些框架支持编写一次代码，编译到微信、支付宝、百度、头条等多个平台的小程序。3支付功能集成

AI 技术对开发者的职业天花板既有可能提升，也可能带来一定变化，但不能简单地说降低。 从提升的方面来看： 拓展能力边界：帮助开发者更高效地完成工作，处理更为复杂和大规模的任务，使开发者能够涉足以前难以企及的领域和项目。激发创新：为开发者提供新的思路和工具，促进开发模式和应用场景的创新，从而提升职业发展的上限。然而，AI 技术也可能带来一些变化和挑战： 技能要求转变：开发者需要不断学习和适应新的技术栈，以更好地与 AI 协作和利用其优势，这可能意味着原有的一些技能的重要性相对下降。竞争加剧：一定程度上可能使行业竞争更激烈，开发者需要不断提升自己的综合素质来保持竞争力。总体而言，关键在于开发者如何积极拥抱 AI 技术、不断学习和进化，将其作为提升自己职业发展的助力，而不是单纯视为威胁。只要开发者能够与时俱进，不断提升，AI 技术更有可能会提升其职业天花板。

责任链模式可以用于实现过滤器或拦截器功能，例如在Web应用中，可以使用责任链模式来实现请求的验证、权限检查、日志记录等功能。每个功能都可以封装成一个处理器，并将它们按照处理顺序连接起来。