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  • 数据库
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2025年01月

2024年11月

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  • 回答了问题 2025-01-13

    你认为哪些领域的知识对开发者来说特别重要？

    在这个技术日新月异的时代，开发者面对的技术领域确实很多，但我觉得最关键的还是以下几个方面的知识和技能： 1. 编程基础无论新语言怎么涌现，编程基础始终是最重要的。比如数据结构和算法，它们是解决问题的核心能力，优化性能、提升效率离不开这些知识。特别是在面试中，这些也是经常考察的内容。 2. 操作系统和网络操作系统的运行原理、网络协议、HTTP、TCP/IP 等基础知识，在开发中经常用到。比如为什么你的应用会卡顿？为什么接口请求变慢？这些问题如果不了解底层原理，很难快速定位和解决。 3. 数据库不管是 MySQL、PostgreSQL，还是 NoSQL，数据库设计、优化查询和事务处理是很多开发工作的核心。数据怎么存储、索引怎么设计、SQL 怎么调优，这些是实际项目中绕不开的。 4. 工程能力除了写代码，开发者还需要懂版本控制（如 Git）、测试（单元测试、集成测试）、CI/CD 流水线搭建等，这些是从开发到上线整个流程中必不可少的环节。 5. 软件架构当项目规模逐渐扩大时，良好的架构设计变得尤为重要。比如 MVC、微服务、分布式系统等，怎么让代码好维护、系统好扩展，考验的就是架构能力。 6. 持续学习的能力技术更新太快，学会快速上手新工具、新框架非常关键。更重要的是懂得如何筛选技术，不能盲目追逐热门，而是选择适合实际场景的。 结合实际经历回顾我的经历，我发现，学会从基础理论出发，再结合项目实践，能更快掌握知识。比如当初学数据库优化时，理解索引原理让我解决了查询慢的问题，而学网络协议帮我定位了接口超时的原因。这些实际问题的解决，也让我越来越意识到基础的重要性。
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  • 回答了问题 2025-01-13

    在海量用户中，将如何快速定位到目标人群进行个性化营销？

    在海量用户中快速定位目标人群并实现个性化营销，可以从以下几个关键点入手： 1. 数据的收集与清洗用户数据整合：将线上线下多渠道的数据（如电商、社交媒体、消费记录等）汇总到统一平台，确保数据全面。数据清洗：剔除冗余或无效数据，保证数据质量，为后续分析打下基础。2. 数据分析与用户画像使用阿里云 PAI 的算法能力，通过对历史数据的分析，生成用户画像，包括用户的兴趣、偏好、购买习惯等。结合实时行为分析，识别出活跃用户、潜在用户及可能流失的用户群体。3. 精准定位目标人群分层筛选：利用机器学习预测模型，快速筛选出对特定产品或服务有兴趣的目标人群，如高价值用户、近期活跃用户等。行为预测：通过算法对用户未来行为进行预测，比如购买意向、流失可能性，精准制定营销计划。4. 个性化营销触达针对不同人群设计差异化的营销内容（如优惠、推荐）。利用短信、邮件、App推送等方式精准触达用户，增强互动。5. 效果评估与持续优化通过营销数据（点击率、转化率等）反馈，实时调整策略。优化算法模型，不断提升目标人群的识别精度和营销效果。阿里云 PAI 的优势：这一平台能够在用户召回、流失预测、高价值用户寻找等多个场景中快速建模，支持全链路操作，让企业轻松应对数据分析和营销决策的挑战，从而实现降本增效的目标。
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  • 回答了问题 2025-01-10

    AI时代，聊聊如何从海量数据中挖掘金矿？

    （1）Quick BI 有哪些独特功能或技术优势？Quick BI 的几个亮点还是挺明显的，像是它的操作简单，只需要拖拖拽拽就能搞定图表和数据分析，完全不需要写代码，这对非技术人员特别友好。而且它能接入很多种数据源，不管是数据库还是云上的数据，几乎都能支持，这样公司里的数据整合就很方便了。 另外，它的实时分析能力也很厉害，可以直接连数据库做实时查询，数据有变动也能立马更新，这对一些需要快速决策的场景非常有用。还有它的可视化功能也很强，图表种类多，还能自己设计报表，感觉做出来的东西很直观、好看。 这些功能能让企业分析数据更快、更准，尤其是那种需要快速决策的公司，用它会更高效。 （2）有什么改进建议？如果让我给建议的话，我觉得可以加强以下几个点： 数据处理能力：对那种大规模数据或者复杂的数据清洗需求，感觉它的功能还不够强大。如果能有更专业的工具来做数据建模和处理就更好了。移动端体验：虽然它的功能已经挺全面了，但如果能把手机端的报表查看和操作优化一下，那出门在外也能用得更顺手。智能分析的灵活性：它现在的智能功能挺好用的，但更多是预设的。如果能给用户开放一些接口，支持自己定制AI算法，应该会更有吸引力。权限管理：权限细化再做得好一点，比如字段级和行级权限控制，这样数据安全性更高。跨平台兼容性：对接其他系统的能力，比如ERP、CRM，可以再多增强一些，特别是企业用到的各种软件，能打通就更方便了。 （3）Quick BI 和其他工具（像 Tableau、Power BI）相比有哪些不同？其实，Quick BI 和国外那些大牌工具还是有一些区别的。比如： 生态融合：它和阿里云的一堆服务（像 MaxCompute、DataWorks）集成得特别好，如果公司本身就用阿里云的话，这一点会很加分。部署灵活：支持云上用，也支持私有化部署，这点对国内企业来说挺重要的，尤其是一些对数据安全要求高的公司。性价比：感觉比那些国外工具要便宜不少，预算不多的中小企业用它会划算很多。这些差异对选型还是有影响的，比如如果公司已经在阿里云生态里，那选 Quick BI 自然是顺理成章。而且对于预算有限又不想功能打折扣的企业，Quick BI 是个很不错的选择。
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  • 回答了问题 2025-01-07

    3、如何登录 ECS 管理控制台来查询阿里云服务器的基本信息，有哪些具体操作步骤？

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  • 回答了问题 2024-11-04

    AI时代，存力or算力哪一个更关键？

    从训练大规模模型的角度来看，算力更为关键。因为算力直接影响模型训练的速度和准确性。 不过没有足够的存储能力，算力也难以发挥作用。所以算力在实现 AI 技术的突破上更具决定性，但前提是拥有可靠的存储能力。存力和算力应该是共同进步，相互补充的关系。
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