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- Java
- Python
- 前端开发
- 容器
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通用技术能力：
-
Linux
中级
能力说明：
掌握Linux文件管理方式和技巧，对用户和组管理有基本认知，掌握Linux网络知识，对TCP/IP协议及OSI七层模型有较为清晰的概念，掌握Linux磁盘与文件系统管理技巧，知道如何安装Linux软件包，逐步掌握Shell脚本的编程技巧。
云产品技术能力：
暂时未有相关云产品技术能力~
阿里云技能认证
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2025-09-23
“数据超人”MCP工具，到底是怎么让数据‘燃’起来的？
最直接的感受是SQL门槛的降低。我们团队里有数据分析师能写复杂查询，但也有运营同事对SQL只有基础了解。传统模式下，运营提需求要等分析师写SQL，再导数据做报表，沟通成本很高。现在他们可以直接用自然语言描述需求，比如“对比xx区上周和这周的订单转化率”，系统生成的SQL虽然简单，但确实能跑出结果。当然复杂业务逻辑还是需要人工优化，但日常的简单查询能节省不少时间。部署过程也比预想顺畅。 总的来说，这个方案最大的价值在于“降本增效”。它不是要取代专业数据分析师，而是把分析师从重复性的取数、制表工作中解放出来。对于中小企业或业务部门自主分析场景，确实能快速搭建起可用的数据分析平台。赞32 踩0 评论0 -
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2025-04-18
AI陪练 VS 真人教学，你更喜欢哪一个？
效率与深度，不是二选一 AI的“效率”适合标准化任务：快速批改作业、知识点重复训练，解放老师的时间。 真人教育的“深度”无可替代：激发好奇心、引导批判性思考，还有那句“我懂你的困惑”的共情力。 协作才是未来： 让AI当“助教”，处理机械劳动； 老师专注做“导师”，点燃学生心里的火。 最好的教育，永远是机器给的“快”+人给的“光”。赞81 踩0 评论0 -
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2025-04-18
人脸识别“进化”，你最感兴趣的使用场景有哪些？
人脸识别技术的快速发展确实带来了许多令人兴奋的可能性。作为一个普通用户，我最感兴趣的不是那些“酷炫”的黑科技，而是它能如何真正解决我们日常生活中的实际问题。以下是我觉得最有价值的几个方向： 1. 医疗场景：让就医更人性化 无接触挂号与病历管理：去医院最麻烦的就是反复排队、掏证件。如果刷脸就能调取病历、完成挂号，对老人和行动不便的患者会是巨大的便利。 特殊病患关怀：比如阿尔茨海默症患者走失后，通过街头的智能摄像头快速识别身份并联系家属，技术在这里体现的是温度。 2. 教育领域：平衡效率与隐私 校园安全：识别陌生人进入学校区域，保护学生安全。但更希望技术能“隐形”——比如自动预警而不存储学生日常数据，避免过度监控。 个性化教学（谨慎使用）：通过表情识别辅助判断学生课堂理解程度，但必须确保数据不滥用。 3. 零售与生活服务：便捷但别“强推” 会员服务：超市刷脸支付确实快，但更希望是“可选”的，而不是唯一的支付方式。 适老化设计：菜市场里老人刷脸领退休金补贴，比手机操作更直接。技术应该服务于弱势群体，而不仅是年轻人。 技术价值的核心：“解决问题，而非制造噱头” 警惕“为了用而用”：比如某些写字楼的人脸门禁，明明刷卡更快，却强行推广刷脸，反而降低效率。 隐私与便利的平衡：最好的技术应该是“用得着时很方便，用不着时完全感觉不到它的存在”。 关于企业级应用的看法 你们提供的“快速集成人脸比对”方案，如果能在以下场景落地，我会觉得很有意义： 偏远地区银行身份核验：解决农村老人因证件不全无法办理业务的问题。 灾害救援：通过临时部署的设备快速识别受灾群众身份，联动医疗信息。 技术进化不是为了展示肌肉，而是让普通人——尤其是弱势群体——生活得更安心、更省心。期待看到更多这样的实际应用。赞73 踩0 评论0 -
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2025-04-17
职场钝感力，是“反抗”还是“妥协”？
职场中遇到不舒服的言语或不合理的要求，我的原则是： 小事不计较，大事不糊涂。 同事的话让我不适，我会先判断——是无心之失，还是有意冒犯？前者一笑而过，后者明确表达界限，不憋着也不撕破脸。 领导的要求不合理，我不会硬刚，但也不会全盘接受。而是用事实和数据沟通，找到折中方案。钝感力不是麻木，而是把情绪留在门外，把精力用在解决问题上。 职场就像一场马拉松，太敏感会累垮自己，太麻木会失去方向。真正的钝感力，是心里有杆秤，能分清什么是噪音，什么是底线。赞66 踩0 评论0 -
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2025-04-03
真人配音与AI创作有声读物，如何和谐共存？
这个方向挺有意思的。AI配音确实解决了效率问题，特别是批量制作儿童绘本这类标准化内容时优势明显。但听了几个AI生成的有声书后，总觉得少了点'人味儿'——那些即兴的语气词、自然的呼吸节奏，还有根据情节变化的微妙情绪，目前AI还很难完全复刻。个人觉得，未来可能会形成这样的分工：AI负责标准化内容的大规模生产，比如新闻播报、知识类内容；而真人配音则专注需要深度情感投入的作品，比如文学经典、儿童故事。就像现在的手工艺品和工业化产品并存一样，两者各有不可替代的价值。你们这个方案把创作门槛降得很低，这点特别实用。不过建议可以加入'AI+真人'的混合模式，比如AI生成初版后，由专业配音师做情感调优，这样既能保证效率，又不失艺术性。毕竟技术是工具，最终还是要服务于内容的情感表达。赞66 踩0 评论0 -
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2025-04-03
职业发展应该追求确定性还是可能性？
我选可能性。年轻时试错成本低，多折腾才能找到真正适合自己的路。稳定固然安心，但一眼看到头的日子过久了，容易把热情磨没。人生就这一次，比起“不出错”，我更怕“没试过”。赞7 踩0 评论0 -
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2025-02-26
2025 年 AI 产业会迎来全面爆发吗？
我觉得不是迎来全面爆发，是已经全面爆发，不管是目前搭载AI的各种黑科技产品，比如智驾，还是普通知识搜索，都已经比前面几年有了更新、更好的突破，对于普通人而言，不管是知识的储备，还是学习和工作能力的提升，在享受AI便利的同时，也要遵循伦理，遵纪守法，更好的提升生活水平和质量。赞10 踩0 评论0 -
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2025-01-30
大模型数据处理vs人工数据处理，哪个更靠谱？
大模型处理数据的优势:能快速处理海量数据（如文本分析、图像识别、数据清洗），效率远超人工;适合重复性任务（如批量标注、标准化数据分类）;长期使用成本低（一次训练后可无限复用），适合大规模、高频次任务;输出结果不受情绪、疲劳影响，规则明确的任务中表现稳定;擅长从数据中挖掘隐藏规律（如预测分析、异常检测）。人工处理数据的优势:擅长需要逻辑推理、情感理解的任务（如心理咨询、危机决策）;可快速调整处理方式应对新问题（如突发事件的非结构化数据分析）;能结合道德、法律、文化因素综合判断（如医疗伦理决策）;适合需要高度定制化或深度解读的场景（如学术研究、个性化服务）。没有绝对“更靠谱”的一方，关键在于场景适配与人机协同。大模型是效率工具，人工是最终的责任主体与价值判断者。未来趋势是两者深度融合，而非非此即彼的选择。赞77 踩0 评论0 -
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2025-01-03
一个专属的智能 AI 总结助手，能在多大程度上提升工作效率？
遇到某些自己不擅长的领域，可以用ai来辅助自己快速对领域做一个了解，然后让ai一步步带自己深入该领域深入了解赞52 踩0 评论0 -
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2025-01-03
2024年接近尾声，你对即将到来的2025年有什么样的期待或愿望？
2025年，希望家里人健健康康，年中带着家里人出去旅游一次，也希望自己职业生涯能上一个高度，投资收益再上升一个台阶。赞21 踩0 评论0 -
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2024-09-19
99元云服务器，你最pick哪种新玩法？
可以做些web搭建工作，加深对Linux系统的熟悉程度，一些常用的定时脚本，比如签到、抢票这些也可以部署在上面，简单高效。赞1 踩0 评论0 -
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2024-09-05
重装系统后，无法通过云监控查看ecs资源占用
还需要添加ecs agent插件才能收集到服务器相关资源赞270 踩0 评论0 -
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2024-08-01
据说在家办公的程序员是这样写代码的？
在家码代码和公司有差别，在家的话最怕的就是中间家人的打扰。赞1 踩0 评论0 -
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2024-07-30
DNS负载均衡中，如果某个服务器故障（IP不通），是否会自动进行跳转？
答案是会的，这个功能呢，是dns服务商有对应的dns应答检测，检测到对应服务器ip不通的情况就会切换到另一个ip，所有的ip都不通的话，就会报告错误，部分dns厂商会把这个dns负载当作一个卖点。赞0 踩0 评论0 -
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2024-07-24
在图像处理应用场景下，Serverless架构的优势体现在哪些方面？
Serverless架构能够自动扩展以应对负载的变化，运维相对简便，能让开发人员更好的集中精力在业务上赞0 踩0 评论0 -
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2024-06-03
一条SQL语句的执行究竟经历了哪些过程？
从输入一条SQL语句到最终获取查询结果，整个过程大致可以分为以下几个关键步骤： 1、解析（Parsing）：当用户提交一条SQL语句后，DBMS的解析器（Parser）首先会对这条语句进行词法分析和语法分析，检查语句是否符合SQL的语法规则。如果发现语法错误，DBMS会返回错误信息。通过这一步，SQL语句会被转换成DBMS内部可以理解的结构，比如抽象语法树（Abstract Syntax Tree, AST）。 2、预处理（Preprocessing）：在解析之后，DBMS会对SQL语句进行进一步的预处理，包括视图展开（将涉及视图的查询转换为直接针对基表的查询）、消除嵌套查询、确定数据访问路径等。此阶段也可能包括查询优化器对SQL语句的不同执行计划进行成本估算，选择最优的执行策略。 3、查询优化（Query Optimization）：DBMS的查询优化器会选择一个最有效率的执行计划来执行SQL语句。它会考虑多种执行策略，比如使用索引还是全表扫描，以及连接操作的顺序等，通过评估不同策略的成本（如预计的磁盘I/O、CPU使用等）来决定最佳方案。 4、执行计划生成（Plan Generation）：根据优化器的选择，DBMS会生成一个详细的执行计划，这个计划描述了如何从数据库中获取数据的具体步骤，包括访问路径、连接方法、筛选条件的应用顺序等。 5、执行（Execution）：DBMS根据生成的执行计划开始执行SQL语句。这包括读取数据页、执行过滤条件、执行聚合操作（如SUM、AVG）、执行排序和分组等。在这个过程中，DBMS可能会使用缓冲池来减少对物理磁盘的访问，提高效率。 6、数据检索与处理（Data Retrieval & Processing）：数据库引擎根据执行计划从存储引擎中检索数据，并进行必要的处理，比如计算、排序、分组等。对于SELECT查询，这一步还包括根据需要构建结果集。 7、结果返回（Result Return）：处理完所有数据后，DBMS将结果集返回给客户端，这可能涉及到网络传输。客户端收到结果后，会根据需要展示给用户。 8、事务处理（Transaction Management）：如果SQL语句涉及到事务（如INSERT、UPDATE、DELETE），DBMS还会处理事务的开始、提交或回滚，确保数据的一致性和完整性。赞70 踩0 评论0 -
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2024-04-02
通义千问升级后免费开放 1000 万字长文档处理功能，将会带来哪些利好？你最期待哪些功能？
长文档处理功能利好需要对大量文档处理收集整理的工作人员，极大的缩短他们的工作时间，可以快速高效的提炼文档的核心要点，不得不说是技术的一大进步。期待长文档的多文档的记忆性、关联性，这样可以快速整理出自己想要学习和归纳的重点，然后进行下一步操作。赞2 踩0 评论0 -
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2024-04-02
你的数据存储首选网盘还是NAS？
家里购买了nas，存储自己收集的各种资料和电影，当然有些东西不放在网盘里面，一部分原因是版权原因，还有一个下载不方便，还得开会员。赞43 踩0 评论0 -
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2024-03-14
让 AI 写代码，能做出什么样的项目？
抽到了日历，现在的话写一些小功能和测试代码还行，程序稍稍复杂一点写出来的代码bug就比较多了赞1 踩0 评论0 -
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2023-11-18
2023，社区讨论聊什么？话题由你定！
人工智能原理及其应用，工业物联网技术及其落地，最好加上其他技术落地实践的相关案例分享赞0 踩0 评论0
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