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在JavaScript程序设计中,有许多常用的编程“套路”或设计模式可以帮助开发者编写高效、简洁且易于维护的代码逻辑。以下是一些常见的编程“套路”:
const myModule = (function() {
// 私有变量
let privateVar = 0;
// 私有函数
function privateFunction() {
console.log("Private Function");
}
// 公共接口
return {
publicMethod: function() {
privateVar++;
privateFunction();
console.log("Public Method");
},
getPrivateVar: function() {
return privateVar;
}
};
})();
myModule.publicMethod();
console.log(myModule.getPrivateVar());
const Singleton = (function() {
let instance;
function createInstance() {
// 创建对象实例
return {
someProperty: "value"
};
}
return {
getInstance: function() {
if (!instance) {
instance = createInstance();
}
return instance;
}
};
})();
const instance1 = Singleton.getInstance();
const instance2 = Singleton.getInstance();
console.log(instance1 === instance2); // true
class Subject {
constructor() {
this.observers = [];
}
addObserver(observer) {
this.observers.push(observer);
}
notify(data) {
this.observers.forEach(observer => observer.update(data));
}
}
class Observer {
update(data) {
console.log("Received data:", data);
}
}
const subject = new Subject();
const observer1 = new Observer();
const observer2 = new Observer();
subject.addObserver(observer1);
subject.addObserver(observer2);
subject.notify("Some data");
class Product {
constructor(name) {
this.name = name;
}
}
class ProductFactory {
createProduct(name) {
return new Product(name);
}
}
const factory = new ProductFactory();
const product = factory.createProduct("Computer");
console.log(product);
在系统架构设计中融入可扩展性的理念和技术手段,是确保系统能够适应未来变化的关键。以下是一些关键点,可以帮助设计出具有良好扩展能力的系统:
模块化设计:将系统分解为独立、可重用和可互换的模块。这样,当需求变化时,可以只对相关模块进行修改或替换,而不影响其他部分。
微服务架构:采用微服务架构可以提高系统的灵活性和可维护性。每个服务可以独立扩展,且服务之间通过定义良好的API进行通信。
负载均衡:使用负载均衡技术可以分散请求到多个服务器,从而提高系统处理大量并发请求的能力。
水平扩展与垂直扩展:设计系统时考虑水平扩展(增加更多的服务器)和垂直扩展(增强单个服务器的能力)两种方式。
数据存储的可扩展性:选择合适的数据库技术,支持数据的水平分割(sharding)和复制(replication),以应对数据量的增长。
缓存策略:合理使用缓存可以减少对数据库的访问压力,提高系统的响应速度。
异步处理和消息队列:使用异步处理机制和消息队列可以提高系统的吞吐量,并且有助于解耦系统组件。
服务发现与注册:在分布式系统中,服务发现机制可以帮助客户端动态地找到服务实例,而服务注册则允许服务实例将自己注册到服务中心。
配置管理与自动化:通过配置管理可以轻松地调整系统参数以适应不同的负载。自动化部署和扩展可以减少人为错误,提高效率。
监控和日志:实现全面的监控和日志记录,以便及时发现和解决问题,同时也有助于分析系统的性能瓶颈。
API网关:使用API网关可以统一管理外部请求,提供负载均衡、缓存、安全控制等功能。
容错性和灾难恢复:设计具有容错能力的系统,确保在部分组件失败时系统仍能继续运行。同时,制定灾难恢复计划以应对极端情况。
持续集成和持续部署(CI/CD):通过CI/CD流程,可以快速地将新功能和修复部署到生产环境,同时确保系统的稳定性。
云服务和容器化:利用云服务的弹性和容器化技术,可以更容易地管理和扩展系统资源。
遵循SOLID原则:在面向对象编程中,遵循SOLID原则可以帮助设计出更灵活、更易于维护的系统。
使用设计模式:在适当的地方使用设计模式,如工厂模式、单例模式、观察者模式等,可以提高代码的可重用性和灵活性。
性能测试:在系统设计和开发过程中进行性能测试,确保系统能够满足预期的性能要求。
用户反馈和迭代:收集用户反馈,不断迭代和改进系统,以满足用户的实际需求。
通过将这些原则和技术手段融入系统设计,可以大大提高系统的可扩展性,使其能够适应未来的增长和变化。
1)
2) 使用通义灵码编写代码的体验可能会因使用的工具和平台而有所不同。通常情况下,使用通义灵码编写代码可以提供一种更快速、更自动化的方法来生成代码段或解决特定问题。以下是一些通用的体验特点:
快速原型设计:可以帮助加速原型设计过程。它能够根据用户提供的需求和输入,迅速生成可能的代码片段或初步实现。
自动生成代码:可以根据给定的输入自动生成代码,节省了开发者手动编写代码的时间和精力。
语法和错误检查:可以帮助检查代码的语法错误,并提供改进建议,从而帮助开发者改进编码技能。
学习和改进:随着时间的推移,通义灵码可以根据用户的反馈和使用情况学习,不断改进生成的代码质量和准确性。
1、在我看来,除了上文提到的一些应用外,ECS 在以下特定场景下也可以发挥其价值:
大规模数据处理与分析:使用 ECS 可以轻松部署分布式计算框架,如 Hadoop、Spark 等,用于大规模数据处理与分析。通过配置适当的计算资源,可以有效地处理海量数据,从而支持数据驱动的决策和业务发展。
实时流处理应用:ECS 可以用于部署实时流处理系统,如 Apache Kafka、Apache Flink 等,用于实时数据分析、监控和反馈。这对于需要实时响应的应用场景,如金融交易监控、智能城市管理等领域尤为重要。
高性能计算:ECS 提供了强大的计算资源,适合用于高性能计算(HPC)场景,如科学计算、工程仿真、气象预报等。通过配置适当的实例类型和集群规模,可以实现大规模并行计算,缩短计算时间,提高效率。
游戏服务器:除了幻兽帕鲁等联机游戏外,ECS 还可以用于部署其他类型的游戏服务器,如 MMORPG、MOBA 等。通过搭建游戏服务器集群,可以提供稳定、低延迟的游戏服务,支持大规模玩家同时在线。
2、在更多场景下,ECS 也可以大放异彩:
物联网(IoT)平台:ECS 可以用于搭建物联网平台,用于接收、存储和分析大量的传感器数据。通过与其他 AWS 服务(如 IoT Core、DynamoDB、Kinesis 等)集成,可以构建端到端的物联网解决方案,支持智能家居、智能工厂、智慧城市等应用。
在线教育平台:ECS 可以用于搭建在线教育平台,用于托管课程内容、管理用户数据、提供实时互动等功能。通过与其他 AWS 服务(如 S3、RDS、ElastiCache 等)集成,可以构建稳定、可扩展的在线教育系统,支持大规模用户同时在线学习。
智能客服机器人:ECS 可以用于部署智能客服机器人,用于自动回复用户问题、处理简单的客户服务请求。通过与人工智能技术(如自然语言处理、机器学习)集成,可以构建智能、高效的客服系统,提升客户体验和服务效率。
首先,两种存储方式其实适用于不同的场景,至少我会根据不同场景选择不同产品。
下面介绍以下我认为两种方式的优势
网盘的优势在于:
即开即用:无需额外的硬件设备,只需通过网络即可访问数据,非常方便快捷。
云端存储:数据存储在云端服务器上,具有较高的可靠性和安全性。
多设备同步:可以在不同设备上同步访问数据,实现数据的跨平台共享和同步更新。
NAS的优势在于:
本地私有化存储:数据存储在本地设备上,用户可以更好地控制数据的安全性和隐私性。
高效数据传输:由于数据存储在本地网络上,传输速度较快,适合大容量数据的传输和访问。
高度可定制化:用户可以根据自己的需求选择硬件设备和配置软件,实现个性化定制。
大家可以根据自己的不同需求进行选择。如果您更注重数据的便捷访问和多设备同步,那么网盘可能是更好的选择;如果您更注重数据的安全性和控制权,以及对大容量数据传输的需求,那么NAS可能更适合您的需求。当然,有时候也可以结合两种方式,根据实际情况来灵活选择。
通义千问的升级带来了一系列利好:
1) 免费开放长文档处理功能: 开放1000万字的长文档处理功能,对于用户来说是一个非常大的福利。长文档处理功能的免费开放将会吸引更多用户使用通义千问,提高用户黏性和满意度。
2) 成为全球文档处理容量第一: 通义千问文档处理容量的提升意味着可以处理更多复杂的文档,满足用户更广泛的需求。这使得通义千问在全球AI应用市场中的竞争力得到进一步增强。
3) 超越其他AI应用: 超越ChatGPT等全世界市场上所有AI应用,表明通义千问在文档处理方面的技术实力已经达到了顶尖水平。这将进一步增加用户对通义千问的信任和选择。
4) 更强大的文档处理能力: 随着容量和能力的提升,通义千问将能够处理更加复杂的文档,包括长篇文章、技术文档、学术论文等。这对于需要处理大量文档的用户来说是一个巨大的优势。
5) 更高效的文档处理体验: 随着技术的进步,通义千问可能会引入更多智能化的功能,例如自动摘要、文档结构化、信息提取等,进一步提升用户的文档处理体验,节省时间和精力。
以下是一些值得期待的功能:
1) 多语言支持: 如果通义千问能够提供多语言支持,将会吸引更多国际用户。支持多种语言的文档处理功能将大大扩展通义千问的用户群。
2) 自动翻译和翻译审阅: 将自动翻译功能与文档处理结合,可以帮助用户轻松处理多语言文档。同时,翻译审阅功能可以帮助用户更准确地校对翻译结果。
3) 智能摘要和关键信息提取: 通过智能摘要功能,通义千问可以自动提取文档的关键信息,为用户提供快速了解文档内容的摘要。这对于处理大量文档时尤其有用。
4) 文档分类和标签功能: 文档分类和标签功能可以帮助用户更好地组织和管理文档库。通过自动识别文档内容并给出相关标签,用户可以更轻松地查找和筛选文档。
5) 智能搜索和推荐功能: 基于用户历史操作和文档内容的智能搜索和推荐功能可以帮助用户更快地找到他们需要的文档,并且发现相关内容。
6) 团队协作和版本管理: 如果通义千问能够支持团队协作和版本管理功能,将使得团队内部的文档处理更加高效和方便。
我确实体验过使用通义千问写代码和跑代码。总体来说,体验令人惊喜,但也存在一些需要改进的地方。
优势:
快速便捷: 只需用自然语言描述需求,即可快速生成代码,大大提高了开发效率。
降低门槛: 即使不懂编程,也能通过通义千问生成简单代码,实现一些基本功能。
扩展思路: 通义千问可以提供一些新颖的编程思路,帮助开发者跳出固有思维,找到更好的解决方案。
不足:
准确性: 大模型生成的代码有时会曲解开发者需求,导致代码逻辑错误或运行结果不符合预期。
鲁棒性: 生成的代码可能不够健壮,无法处理意外情况或错误输入。
可解释性: 大模型生成的代码缺乏注释和解释,难以理解和维护。
优化建议:
加强语义理解: 提高大模型对自然语言的理解能力,减少对开发者需求的曲解。
增强代码质量: 提高生成的代码的准确性、鲁棒性和可读性。
提供更多控制: 允许开发者对生成的代码进行更细粒度的控制,以便更好地满足需求。
优化大模型生成代码的方法
为了提高大模型生成代码的准确性和可靠性,可以采取以下措施:
训练数据集: 使用更多高质量的代码训练大模型,提高其对代码模式的学习能力。
引入反馈机制: 收集开发者对生成的代码的反馈,不断改进模型。
融合人工干预: 允许开发者在必要时对生成的代码进行人工修改和完善。
未来展望:
随着大模型技术的不断发展,我相信通义千问写代码、跑代码的能力将会越来越完善,最终能够像人类一样,自由地进行编程创作,并将编程实践推向更高的层次。
1. 实际应用场景
1.1 高性能计算 (HPC)
1.2 云游戏
1.3 媒体渲染
1.4 大数据分析
2. 有趣的应用场景
2.1 元宇宙
2.2 人工智能
2.3 区块链
3. 实现方式
4. 总结
AMD 实例具有出色的性能和能效,可以应用于各种场景。随着技术的不断发展,AMD 实例将会有更多有趣的应用场景和使用空间。
随着云原生数据库技术的不断发展,一体化数据库技术解决方案逐渐成为行业焦点。它打破了传统数据库的局限性,为开发者提供了更加灵活、高效的数据管理方案。
一体化数据库的优势:
一体化数据库的挑战:
开发者如何应对一体化数据库带来的挑战:
集中式与分布式数据库的融合:
集中式数据库和分布式数据库各有优势,随着技术的发展,两者之间的边界正在逐渐模糊。集中式数据库在性能、可靠性方面具有优势,但扩展性有限;分布式数据库具有良好的扩展性,但性能和可靠性相对较弱。
一体化数据库的出现,为集中式和分布式数据库的融合提供了新的思路。 一体化数据库可以根据业务需求,在集中式和分布式之间进行灵活切换,兼顾性能、可靠性和扩展性。
开发者如何看待这一变化:
集中式与分布式数据库的融合,为开发者提供了更多选择。开发者可以根据业务需求,选择合适的数据库架构。
这种变化对数据库的设计和维护会带来哪些影响:
作为一名开发者,我会选择云原生一体化数据库吗?
我会选择云原生一体化数据库,因为它具有以下优势:
我会在以下场景中使用云原生一体化数据库:
以下是一些具体的应用场景:
是的,我曾经使用过Linux桌面操作系统。Linux系统有许多优势,其中包括:
Linux桌面操作系统份额的快速增长可能是由于以下几个因素:
目前来看,虽然Linux桌面操作系统的份额在增长,但要说它会主导桌面操作系统可能还为时过早。Windows操作系统仍然是桌面操作系统中的主导者,其份额远远超过了Linux。此外,虽然Linux系统在某些领域表现出色,但在普通用户和企业用户中的普及率仍然较低。要想Linux主导桌面操作系统市场,还需要克服一些技术、用户习惯等方面的障碍。但是,随着对开源和自由软件的认可不断提高以及Linux系统的不断发展,未来Linux系统有可能在桌面操作系统市场中扮演更重要的角色。
人机交互革命:
大型模型的出现在人机交互领域带来了巨大的变革。传统上,人机交互的挑战在于使计算机能够理解人类语言和意图,以便有效地响应和交互。然而,大型模型通过深度学习技术在大规模数据上的训练,使得计算机能够更自然地理解和生成人类语言,从而提升了与计算机交互的自然性和智能化程度。例如,大型语言模型能够理解更为复杂的语义和上下文,从而更准确地回答问题、完成任务或者生成自然语言。
计算范式革命:
大型模型的出现也在计算范式上带来了革命性的变化。传统的计算模式通常依赖于人工设计的规则和算法来执行特定的任务,而大型模型则采用了数据驱动的方法,通过大规模的训练数据学习任务的模式和规律。这种数据驱动的方式使得计算机能够更好地适应不同的任务和环境,并且在某些情况下能够实现比传统方法更高的性能。此外,大型模型的出现也推动了计算技术向着更加智能化和自适应的方向发展,例如增强学习等技术的应用。
认知协作革命:
大型模型的出现将人类和机器在认知任务上的协作推向了一个新的高度。传统上,人类和机器在认知任务上往往是分工明确的,人类负责高层次的思考和决策,而机器负责低层次的执行和计算。然而,大型模型的出现使得机器能够更好地理解人类的意图和语言,从而能够更有效地协助人类完成认知任务。例如,在自然语言处理任务中,大型模型能够帮助人类更快地理解和分析大量的文本信息,从而更好地支持人类的决策和行动。因此,大型模型将人类和机器的认知能力融合在一起,实现了更紧密的认知协作。
云智融合的浪潮下,服务器操作系统产业未来的发展可能会朝着更加智能化、高效化和安全化的方向发展。随着云计算、大数据、人工智能等技术的不断发展,对服务器操作系统的需求也将不断增加。未来的操作系统可能会更加注重在云环境下的灵活性和可扩展性,同时提供更好的安全性和性能优化。
英特尔和龙蜥的合作可能为国产操作系统的发展带来更多的技术支持和创新。双方通过合作可以共同推动“云+AI”时代的发展,英特尔的处理器技术和龙蜥的操作系统技术相结合,可以在性能、稳定性和安全性等方面取得更大的突破。他们可以共同开发针对云计算和人工智能的优化解决方案,为用户提供更好的产品和服务。
Alibaba Cloud Linux 是阿里云打造的 Linux 服务器操作系统发行版,具有以下特性和优势:
英特尔与Alinux的合作可能在以下方面带来期待:
期待龙蜥和英特尔合作能够带来更多的技术突破和创新,为用户提供更好的产品和服务,推动国产操作系统在全球范围内的发展和应用。
本次活动提供的五大场景中你最感兴趣的是哪个,为什么?
我最感兴趣的场景是“用AI实现涂鸦变大作”。因为这个场景结合了人工智能技术和艺术创作,具有创新性和趣味性。通过使用AI技术,可以将简单的涂鸦或草图转化为艺术作品,这种技术的应用范围非常广泛,可以用于创意艺术、设计等领域。
你曾经在云上搭建过哪些应用,这些应用为你带来了怎样的价值?
我曾经在云上搭建过一个基于自然语言处理的文本分析应用。这个应用可以对输入的文本进行情感分析、关键词提取等操作,帮助用户快速理解大量文本内容。这个应用为我带来了极大的便利,尤其是在处理大规模文本数据时,能够快速提取有用信息,帮助做出决策。
在使用云服务时,你遇到过哪些挑战,又是如何克服这些挑战的?
在使用云服务时,我曾经遇到过一些挑战,比如网络延迟、数据安全性等问题。为了克服这些挑战,我采取了一些措施,比如选择性能更好的云服务提供商,优化数据传输方式,以及加强数据加密和访问控制等安全措施。此外,定期更新和维护云服务也是保持系统稳定和安全的关键。
Agent 近期热度飙升,再度成为人们热议的话题。它作为一种自主智能体,能够自主安排任务、分析总结工作成果、寻找下一步目标,展现出强大的潜力。
1. 如何看待 Agent 的“成本效益比”?
Agent 的“成本效益比”是目前讨论的焦点之一。尽管 Agent 技术发展迅速,但在实际落地应用中,其成本仍然是需要考虑的重要因素。
降低成本 是未来 Agent 发展的重要方向。可以通过以下途径实现:
2. 对未来 Agent 发展的趋势和期待
1) 多模态融合:Agent 将能够理解和处理多模态信息,如文本、图像、语音等,以更全面地感知和理解世界。
2) 深度学习:Agent 将更加依赖深度学习技术,提升学习能力和决策能力,在更复杂的环境中执行任务。
3) 人机协同:Agent 将与人类更加紧密地协作,共同完成任务,发挥各自的优势。
3. Agent 从先进工具走向行业专家的关键瓶颈
1) 数据鸿沟:Agent 需要大量数据进行训练,但获取和标注高质量数据成本高昂,且不同行业的数据需求差异很大。
2) 算法瓶颈:现有的 Agent 算法在复杂场景下表现不佳,难以应对突发事件和未知环境。
3) 伦理问题:Agent 的自主性和智能性可能带来伦理问题,如偏见、歧视、安全等问题需要得到妥善解决。
4. 总结
Agent 的发展前景广阔,但在实际应用中仍面临诸多挑战。需要通过技术创新、规模化应用、开放生态等方式降低成本,同时加强数据、算法、伦理等方面的研究,推动 Agent 从先进工具走向行业专家,为各行各业带来更大的价值。
1. 部署应用
我使用 K8s 部署过多个应用,包括 Web 应用、微服务、数据分析平台等。在部署过程中,我遇到了以下问题:
2. 日常运维
在日常运维过程中,我遇到了以下问题:
我认为 ACK AI 助手可以有效降低 K8s 的运维复杂度,主要体现在以下几个方面:
1. 故障预测
希望 ACK AI 助手能够提供故障预测功能,提前预测潜在的故障风险,并提供预防措施。
2. 自动化修复
希望 ACK AI 助手能够提供自动化修复功能,能够自动修复常见故障,减少人工介入。
3. 多集群管理
希望 ACK AI 助手能够支持多集群管理,能够统一管理多个 K8s 集群。
ACK AI 助手是一款很有潜力的产品,可以有效降低 K8s 的运维复杂度。期待 ACK AI 助手正式版上线后能够提供更多新功能,进一步提升 K8s 的运维效率和安全性。
OpenAI 发布的 Sora 文生视频模型,无疑是视频内容创作领域的重大突破。它能够将用户的文字描述转化为生动的视频画面,并将视频时长扩展至一分钟,为创作者带来了无限可能。
以下是 Sora 对视频内容创作领域的潜在影响:
1. 降低创作门槛,赋能大众创作:
过去,视频创作需要专业的设备、技术和团队,门槛较高。而 Sora 的出现,可以让普通人也能轻松创作高质量视频,只需用文字描述即可。这将大大激发大众的创作热情,推动视频内容的丰富和多元化。
2. 提升创作效率,加速内容生产:
传统的视频创作流程复杂,耗时费力。而 Sora 可以快速生成视频,大幅提升创作效率。例如,只需几分钟,Sora 就能生成一个完整的广告片或宣传片,极大地节省了时间和成本。
3. 拓展创作空间,突破想象边界:
Sora 可以模拟现实世界,也可以创造虚拟场景,不受时间、空间和物理条件的限制。这将帮助创作者突破想象力,创作出更加精彩、独特的视频作品。
4. 革新影视制作,开启全新时代:
Sora 可以应用于电影、电视剧、动画等影视制作领域,改变传统的拍摄和制作模式。例如,它可以用于制作特效场景、虚拟人物,甚至可以生成整部电影。
未来,AI 在内容创作领域还有以下突破潜力:
1. 智能化创作工具:
AI 可以开发更加智能的创作工具,辅助创作者完成各种任务,例如:
2. 个性化内容推荐:
AI 可以根据用户的喜好,推荐个性化的视频内容,提升用户观看体验。
3. 虚拟内容创作:
AI 可以生成更加逼真的虚拟人物和场景,为创作者提供更多创作素材。
4. 人机协同创作:
AI 和人类创作者可以协同工作,共同创作出更加优质的内容。
在我看来,AI 的发展将为内容创作领域带来一场革命,赋能每个人创作精彩内容的能力。
以下是一些具体的应用场景:
1. 教育领域:
2. 商业领域:
3. 娱乐领域:
AI 的潜力是巨大的,未来它将如何改变内容创作领域,让我们拭目以待!
1. 我对Vision Pro在编程中的应用持积极态度,并会考虑将其纳入工作流程。
原因如下:
当然,Vision Pro也存在一些需要改进的地方:
2. 我认为Vision Pro有可能改变开发者的工作模式与效率,具体体现在以下几个方面:
Vision Pro代表了编程领域的未来发展方向,拥有巨大的潜力。 随着技术的不断进步和成本的降低,我相信它将会成为越来越多开发者不可或缺的工具。
1. 数据库流行度排行榜会影响你的数据库选型吗?
数据库流行度排行榜可以作为一个参考因素,但不会是决定性因素。选型时还需要综合考虑业务需求、技术架构、成本预算、团队经验等因素。
以下是一些需要考虑的因素:
2. 对于 PolarDB 的本次登顶,你认为关键因素是什么?
PolarDB 能够登顶,我认为主要有以下几个关键因素:
3. PolarDB“三层分离”新版本发布,对于开发者使用数据库有何影响?
PolarDB“三层分离”新版本将计算、存储、存储分离成三层,可以为开发者带来以下几个方面的利好:
PolarDB“三层分离”新版本可以帮助开发者更轻松地使用数据库,并获得更高的性能和更低的成本。
1. Sora这类AI视频生成技术会对哪些行业带来显著变化?
2. 如果有机会使用Sora创作你的第一个AI短视频,你希望它帮你生成什么样的内容呢?
3. 生成式AI目前还存在哪些待解决的关键问题?
技术层面:
伦理道德层面:
AI视频生成技术是一项具有巨大潜力的技术,它将对各行各业产生深远的影响。然而,这项技术也存在一些需要解决的关键问题。我们需要在技术发展的同时,积极探讨和解决这些问题,确保AI视频生成技术能够健康、安全地发展和应用。
以下是一些针对上述问题的一些思考:
1. 阿里云数据库战略的积极意义:
2. 云原生+Serverless 深入发展带来的可能性:
3. 未来展望:
4. 潜在挑战:
阿里云数据库走向Serverless与AI驱动的一站式平台是大势所趋,将为数据管理与开发带来更多可能性。同时,也需要积极应对潜在挑战,推动技术发展和应用落地。
以下是我的一些补充观点: