低调的码媛_个人页

1、你希望图像生成类应用具备哪些功能，以更好地满足创作需求？图像生成、图像合成、转换风格、抠图、修改水印、滤镜、视觉特效、修复照片，最主要的是根据客观事物生成图片，符合逻辑及审美。

任务自动化：许多AI工具都能够自动完成重复性高、耗时长的任务，如数据录入、文件整理、报告生成等。利用这些工具，员工可以专注于更有创造性和价值的工作，从而提高整体工作效率。智能分析：AI工具能够处理大量数据，并快速生成分析报告。这有助于员工更快地了解业务状况，做出更明智的决策。例如，销售部门可以使用AI工具分析客户数据，以制定更有效的销售策略。个性化推荐：AI工具可以根据用户的历史数据和偏好，提供个性化的推荐和建议。这有助于员工更快地找到所需的信息和资源，减少搜索和筛选的时间。智能写作：对于需要频繁写作的员工来说，AI写作工具可以大大提高工作效率。这些工具可以根据输入的关键词和指令，自动生成文章、邮件、报告等文本内容。虽然生成的文本可能需要进一步的修改和润色，但它们的初稿质量通常已经相当不错。智能日程管理：AI日程管理工具可以帮助员工更好地管理时间和任务。它们可以根据员工的日程安排和优先级，自动调整任务和会议的排程。此外，这些工具还可以提醒员工即将到来的任务和会议，确保他们不会错过任何重要事项。智能协作：AI工具可以促进团队成员之间的协作和沟通。例如，AI聊天机器人可以回答员工的问题、提供信息支持，并协调团队成员之间的任务分配和进度跟踪。这有助于减少沟通成本和时间浪费，提高团队的整体效率。持续学习和优化：许多AI工具都具备自我学习和优化的能力。它们可以根据用户的使用情况和反馈，不断改进和优化自身的功能和性能。。

AI究竟卷到了哪些新领域？又为我们的世界带来了哪些颠覆性的变化？教育与学习方式的改变1）AI技术在教育领域的应用随着人工智能技术的发展，教育领域也出现了许多创新和变革。AI技术被广泛应用于教育中，包括智能教育软件和在线学习平台。这些技术通过利用算法和数据分析，可以根据学生的个体差异和学习进度，提供个性化的教学内容和学习路径。根据学生的兴趣和能力，AI系统能够动态调整教学方法和内容，为每个学生提供最适合他们的学习体验。这种个性化的教育方式能够更好地激发学生的学习兴趣和潜力，提高学习效果。人工智能技术也对学习方式产生了深远的影响。过去，学习往往依赖传统的纸质教材和教师的授课。而现在，学习已经变得更加便利和灵活。学生可以通过在线学习平台随时随地访问学习资源和课程内容。AI技术的应用还使得学习变得更加互动和参与性。通过虚拟实验室、在线辅导和互动式教学软件，学生可以实时与课程内容进行互动和探索，提高学习的深度和广度。同时，AI技术还能够自动化评估学生的学习表现和理解程度，为教师提供更为准确和全面的数据，从而更好地指导学生学习。2）工作与就业模式的转变，自动化和机器人在工作场所应用广泛随着人工智能的发展，自动化和机器人技术开始在工作场所得到广泛应用。许多重复性和繁琐的工作已经被智能机器人取代，使得生产效率大大提高。例如，在制造业中，机器人可以更加准确和高效地完成重复性任务，减少了人类的劳动力需求。在物流和仓储领域，无人驾驶车辆和自动化仓库系统可以帮助提高物流速度和准确性。而在服务行业，例如餐饮、零售和客户服务，自助服务和人工智能助手已经普遍应用，减少了人员需求。AI也对不同行业的就业前景有一定的影响，随着自动化和机器人技术的广泛应用，不同行业的就业前景也发生了变化。一些传统的工作岗位可能会消失或减少，例如一些工厂工人、快递员和售货员等。同时，随着人工智能技术的发展，也会出现一些新的工作岗位和需求。例如，对人工智能技术和机器人的开发和维护需要专业人才；大数据分析师和数据科学家等新兴职业也在不断涌现。此外，一些需要人类特殊技能和情感交流的工作，例如医生、律师和心理咨询师等，虽然可能受到AI技术的辅助，但是仍然需要人类的参与和专业知识。3）社交与人际关系的演变虚拟助手与人工智能社交平台的崛起，随着人工智能技术的进步，虚拟助手和人工智能社交平台开始在社交和人际关系中发挥重要作用。例如，智能手机上的语音助手（如Siri和小爱同学）可以回答用户的问题、执行命令，甚至参与简单的对话。这些虚拟助手不仅提供了便捷的信息获取和操作方式，还能根据用户的需求和兴趣推荐相关的内容。此外，人工智能社交平台（如微信、微博、Facebook）也利用算法和机器学习技术，根据用户的交互和个人信息，推荐相关的社交圈子和内容，提高社交体验和个性化服务。

常见的二维码为QR Code，最早于1994年被日本公司Denso Wave的腾弘原发明，并且由原来的条形码改造而来。与条形码相比，二维码的数据能力、存储能力大大提升。最早的二维码是彩色的，主要用来追踪其公司旗下汽车零部件维修等情况。后来在此基础上，为了提高工作效率，Denso Wave公司又改进出了今天常见的黑白色的二维码。在已被设计出来的所有二维码中，最小规格是21x21，其中包含了441个可排列的点，这些点都能表示1或者0。因此按照排列组合的方法进行计算，一个二维码表可以有2的441次方种变化，那就是5.6x10^32，换算成通俗易懂读法就是5.6万亿……（省略15个亿）。

1、如何降低日常业务中断的风险，比如停机发布，单机故障等？（必答）1）建立预防性维护计划2）培训相应的维护人员3）建立应急故障响应计划4）持续改进2、如何提升应用服务的负载均衡能力？（必答）使用负载均衡器，动态扩展资源，优化应用代码，缓存策略，分布式架构，会话持久化管理，健康检查与自动剔除。

1.开发APP先要确定要做一个什么样的APP，基于什么平台，是IOS还是Android或其他，然后设计出初步界面，再根据设想和界面填充内部代码，测试调整。APP上架到应用市场一般包括以下几个流程：1）：开发及测试。在将APP上架到应用市场之前，首先需要完成APP的开发和测试工作。确保APP的功能完善，用户体验良好，没有明显的bug和问题。2）：注册开发者账号。开发者需要注册一个开发者账号，以便能够在相应的应用市场上架设自己的APP。常见的应用市场包括苹果的App Store、Google的Play Store等。3）：准备资料。在申请上架之前，开发者需要准备好一些相关资料，包括APP的名称、图标、应用描述、截图、关键词等。这些信息将在APP上架时被应用市场审核和展示。4）：提交审核。将准备好的资料提交给相应的应用市场进行审核。审核包括安全性检查、版权问题、内容合法性等方面。一般情况下，审核需要一定的时间。5）：发布上架。通过审核后，APP就可以正式上架到应用市场。用户可以搜索、浏览、下载和安装该APP。2.在阿里云上一站式开发APP暂时还没用过，但是后续可以体验一下，根据资料来看资源比较集中，能提升开发效率和应用质量。

我的编程能力从开始写论文开始突飞了一段，抓心挠肝的写不出来，水平腾腾腾的上涨，写完论文就掉下来了，到现在也没咋涨。

1.定义架构构建深度学习模型的第一步，也是最重要的一步就是成功定义网络和架构。根据所执行任务的类型，一般倾向于使用特定类型的体系结构。在此步骤中，还可以决定整个深度学习架构的模型构建结构类型。执行此操作的三个主要步骤是顺序模型（Sequential Models）、功能性API或用户定义的自定义架构。2.编译模型首选架构构建完成后，将继续进行构建模型的第二个步骤——编译模型。编译步骤通常是TensorFlow深度学习框架中的一行代码，可以采用model.compile函数进行编译。在深度学习中，编译的要求是配置模型，以便成功完成拟合/训练过程。正是在编译中，为评估程序定义了培训程序的一些关键组成部分。列举一些必要参数，下一步需要分配损耗、优化器和指标。损耗的种类取决于所遇问题的类型以及亟待解决的问题。优化器通常是指用于计算的adam、RMSprop或类似优化器；指标是指用于分析的准确性度量或任何其他由用户定义的衡量标准。3.拟合模型成功定义整体架构并编译模型后，第三个逻辑步骤是在训练数据集上拟合模型。拟合功能可在固定数量的周期（数据集上的迭代）内训练模型。借助拟合功能，可以确定训练周期的数量、输入和输出数据、验证数据等重要参数。拟合功能可用于计算和估算这些基本参数。在培训过程中，必须持续评估拟合步骤。重要的是要确保所训练的模型在提高准确性和减少整体损失的同时，运行良好。同样重要的是，要考虑到该模型没有以任何方式被过度拟合。为此，必须使用Tensorboard之类的工具进行持续评估，以分析各种图表，并了解这些模型是否有可能被过度拟合。一旦训练完成并对固定数量的周期进行分析后，就可以继续进行第四个步骤——评估并使用训练好的模型进行预测。4.评估和预测评估深度学习模型是检验构建模型是否按预期工作的一个十分重要的步骤。构建的深度学习模型在现实应用程序中可能运行不佳。因此，评估深度学习模型变得至关重要。评估深度学习模型的一个主要方法是，确保模型对预处理步骤开始时，将分割测试数据所做的预测考虑在内，以验证训练模型的有效性。除测试数据外，还必须用可变数据和随机测试对模型进行测试，以查看其在未经训练的数据上的有效性，以及其性能效率是否符合预期要求。5.部署模型部署阶段是构建任何模型的最后一步。一旦成功完成模型构建后，如果想要保留模型或进行部署，以面向更广泛的受众，这便是一个可选的步骤。部署方法各不相同，可以将其部署为跨平台传输的应用程序，也可以使用amazon提供的AWS云平台进行部署，或者使用嵌入式系统部署。如果想要部署监控摄像头之类的东西，则可以考虑使用类似树莓派的嵌入式设备与摄像头模块共同执行此功能。带有人工智能的嵌入式系统是部署物联网项目的常用方法。使用flask、Django或任何其他类似框架构建深度学习模型后，也可以选择在网站上部署这些深度学习模型。另一个有效部署模型的方法是为智能手机用户开发一个android或iOS应用程序，以覆盖更广泛的用户。构建任何深度学习模型都需遵循这些步骤，至少包含前述五个中的四个。对于新手或初级项目而言，部署步骤是可选步骤，但在相关行业和公司中，该步骤却是极其重要，不可或缺。需要格外注意的是，在构建和使用深度学习模型前，必须考虑数据预处理、探索性数据分析以及其他强制性清理步骤。模型的构建步骤必须在完成所有数据的预处理后才可以执行。

AI面试成为线下面试的“隐形门槛”，对此你怎么看？AI毕竟是一个工具，初筛简历时使用无可厚非，到具体面试时AI就会比较刻板和机械化，没有人类所具有的情感和判断，面试者对于AI面试官的接受程度也不同，会一定程度上影响企业招聘进度，所以，AI可以作为面试的辅助工具，但不能成为面试的主要工具。

为什么程序员怕改需求?改一个需求，就要重新布置代码，重新规划代码逻辑，编写好代码放进去，改bug，改bug（一直重复），然后堆成一个屎山，最后说，还是第一版好。

GPT-4o与GPT-4在多个方面有所不同，主要体现在性能、响应速度、成本效益以及多模态处理能力上。性能提升：GPT-4o在文本分析、推理和编程能力上相较于GPT-4有显著提升。特别是在视觉和音频理解能力上，GPT-4o表现出更优越的性能。响应速度：GPT-4o的响应速度是GPT-4 Turbo的两倍，具体到音频输入的响应时间，最短可达232毫秒，平均320毫秒，这使得它在实时交互方面具有明显优势。成本效益：GPT-4o的使用成本比GPT-4低50%，这对于开发者来说是一个重大的吸引力，因为它降低了实施成本，同时提高了使用率限制。多模态处理能力：GPT-4o支持文本、音频、图像任意组合的输入，并能以同样的方式输出。这表明GPT-4o不仅能够处理传统的文本数据，还能理解和生成与之相关的音频和视觉内容。

使用责任链模式的好处和目标主要有以下几点：1.解耦责任链的节点：责任链模式可以将请求的发送者和接收者解耦，使得它们不需要直接相互引用，从而降低了对象之间的耦合度。2.提高代码的灵活性和可维护性：责任链模式可以在运行时动态地改变处理节点的顺序和数量，从而灵活地处理不同的请求，同时也方便了代码的维护和扩展。3.增加新的处理节点方便：由于责任链模式将处理节点解耦，因此可以方便地增加新的处理节点到责任链中，而不需要修改已有的代码。4.动态处理请求：责任链模式允许在运行时根据具体的情况动态地组合和排序处理者，从而实现灵活的请求处理逻辑。通过使用责任链模式，我们可以更加灵活和优雅地处理请求，降低代码之间的耦合度，提高代码的可维护性和可扩展性。在一些具有复杂业务逻辑或需要动态处理请求的场景下，使用责任链模式将是一个很好的选择。

任何科技的发展都是一把双刃剑，甲之蜜糖乙之砒霜，AI在给打工人带来高效率的同时也埋下了低底线的炸弹，但是，各行各业总有AI代替不了的一部分，AI作为一个工具，要看怎么使用，是用AI完全取代思考，那么AI取代这部分人是时代所趋，若是用AI启发灵感，当做一个辅助性工具，那么AI就完全是一个技术性工具而已。

1、你认为小程序的优势有什么？你如果构建小程序，会用在什么领域和场景？（必答）1) 开发成本低相比于开发一个APP,小程序的开发成本要低得多。因为小程序使用的是前端技术栈，不需要像APP那样进行大量的原生开发和适配工作，同时也可以复用现有的网页资源。这使得开发周期短，开发成本低廉，对于小型企业和个人开发者来说更加友好。2) 使用方便小程序可以直接在微信或其他支持小程序的平台上搜索和使用，无需下载安装。用户只需要在微信中点击小程序图标即可进入使用，非常方便快捷。此外，由于小程序可以在微信中直接分享和传播，因此可以大大增加其使用范围和曝光度。3) 推广快速由于小程序可以直接在微信中使用，因此可以利用微信的庞大用户群体进行快速推广。此外，小程序还可以通过微信公众号、朋友圈等多种方式进行推广，进一步提高其曝光度和使用量。4)功能丰富虽然小程序的功能相对于APP来说有所限制，但是已经可以满足很多用户的需求。例如电商类小程序可以实现商品浏览、下单、支付等功能；社交类小程序可以实现聊天、朋友圈分享等功能；工具类小程序可以实现天气查询、快递查询等功能。此外，随着技术的不断发展，未来小程序的功能还将不断扩展和完善。 目前小程序主要应用于电商、社交、工具等领域，但未来可能会涉及到更多的领域，如医疗、教育、金融等。随着小程序技术的不断升级和完善，其功能将会更加强大和多样化，可以满足更多用户的需求。2、如何实现一站式开发多平台的小程序？（必答）使用跨平台开发框架、云开发平台等3、你希望了解小程序上哪些功能模块的集成能力？比如支付、游戏前端界面的开发等（必答）位置定位获取，地图服务之类，方便打卡旅游景点生成打卡照等。

一条SQL语句的执行究竟经历了哪些过程？解析—>优化—>访问—>数据读取和处理—>结果返回

那么当AI“复活”成为产业，如何让数字生命向善发展？如何确保这项技术始终用于正途？ 制定伦理准则2. 透明度和责任3. 用户隐私保护：4. 避免歧视和不平等5. 持续监测和评估6. 教育公众7. 法律监管

1.如何让系统长期维持理想的“三高”标准？① 首先技术架构方案选型很重要，切记避免过度设计。比如我们常说的单体应用架构和微服务架构，两种架构单纯来对比，单体应用架构的可用率要比微服务架构高的。因为多服务之间的依赖一定会降低系统的可用率，比如一个依赖 10 个微服务的对外接口，假设每个服务的可用率是 99%，那么这个接口对外提供服务的整体可用率就直接降到了 90.4%，这中间还要考虑到服务之间的网络延迟，数据一致性的问题。还有例子就是中间件选择，比如一个缓存业务场景，我可以用内存缓存，也可以使用 redis 分布式缓存，那么使用哪个呢？使用内存缓存系统可用率会高，因为如果引来 redis，系统的可用率又得乘以一个 redis 的可用率。当然如果我们的业务场景必须使用 redis，那么也是完全可以的，但这里切记系统的过度设计，也是设计复杂的系统，也需要更多的高可用相关的保证，所付出的资源代价和运维代价也是几何增长。②其次就是代码质量。其实这个可能是很多人忽略的一点，因为很多人更喜欢高谈阔论分布式，集群，压测，故障演练等等，但在我看来，一个代码开发质量的好坏，或者说一个程序员对代码的掌控力，对系统可用性起到至关重要的作用。以下举几个代码维度的例子。第一个就是异常处理。一个代码质量的好坏，要看他对异常处理能力，一个本科生的课程设计代码，可能都是主业务逻辑，一条路写到黑，不考虑任何异常情况，而一个毕业几年的程序员，经历过线上业务的拷打，可能会用在代码里找到很多的 try-catch，用于捕捉各种不确定逻辑，而一个资深程序员，反而他的代码里你看不到任何 try-catch, 因为他全部用 AOP 的方式实现了异常的捕捉。这就是代码维度的考量，一个优秀的代码，一定是防御式编程，同时还会配合单元测试等。第二个讲述一个什么是对代码的掌控力。在大厂里，你更多场景是接手别人的老代码。想必所有程序员都深有体会，接手别人的老代码是一件极其痛苦的经历，尤其是别人写了一半的代码。老话前人种树后人乘凉，但在程序员圈，前人种树，后人只能凉凉了..... 调侃归调侃，但有些事情需要面对，前期你需要对业务场景和代码逻辑进行抽丝剥茧的梳理，这个很重要。如果你无法对老代码进行充分熟悉，那么你就不敢去改写和重构它，如果在不熟悉的前提下贸然修改代码或者配置，然后上线，那么很大几率会带来线上系统问题，影响系统可用率。换一个角度来说，我们写的代码未来也可能交接给别人，如何不让别人痛苦，也是我们的责任。所以合理使用设计模式，遵循代码规范，书写代码架构和设计文档，这些也是很重要的一点，他的重要可能会关乎系统未来的可用率。2.在实际业务场景中，“三高”是真实存在的吗？是真实存在的，技术的发展和竞争，对系统的可用性和可扩展性要求越来越高。3.如果你是技术负责人，你会选择用“三高”来评价系统开发工作吗？会，“三高”会让系统更加稳定，也能让业务发展更加顺利，能够提高项目的质量和客户满意度。

1、你会选择成为一名独立开发者吗？不会选择成为一名独立开发者。独立开发者虽然很自由，但是也受一定的局限性，例如推广不够导致市场狭窄，缺乏资源，缺乏团队支持等。2、要成为一名独立开发者，需要做哪些准备？首先技术上要具备一定的能力，技术不强说的天花乱坠也是白搭，而且要会沟通，还要有项目管理能力和自制力，能够有计划的完成项目，再就是要有营销意识，单纯靠生意找上门是不太现实的，最后一定要具备法律意识，保护自己的合法权益。

1、在开发者你社区，你会推荐哪些博主或文章？我比较推荐WangScaler的文章2、展开说说你的理由。他的文章都是基于平时工作中遇见的问题并给出相对简单易懂的解决方案，并且有什么问题提出来会给你耐心解答。

你认为 AI 编码助手真的能提效吗？请大致说下你的理解。AI编码有其一定的局限性，毕竟AI不是人，不具备处理复杂问题及突发问题的能力，但是，在处理一些重复性高，没太大技术要求，突发性不强的问题上，还是有一定提效效果的。