存在即是合理
能力说明:
精通JVM运行机制,包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数;能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题;能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序,使用并行Fork/Join框架;能过开发使用原始版本函数式接口的代码。
能力说明:
掌握计算机基础知识,初步了解Linux系统特性、安装步骤以及基本命令和操作;具备计算机基础网络知识与数据通信基础知识。
阿里云技能认证
详细说明2023年02月
2022年08月
可以从以下几个方面进行排查:
具体排查步骤如下:
可以使用 show databases
命令来查看所有数据库。如果表的源群集存在,则该数据库中将会存在该群集的名称。
可以使用 show tables
命令来查看所有表。如果表的源群集的元文件存在,则该表的元文件中将会包含该群集的名称。
可以使用 describe table
命令来查看表的元文件。如果表的源群集的元文件与表的元文件一致,则该元文件中将会包含该群集的名称。
如果已经排查了上述所有问题,但仍然无法解决问题,则可以联系 DataWorks 官方支持。
以下是一些可能导致问题的原因:
如果源群集被删除,则需要重新创建源群集。如果源群集的元文件被损坏,则需要重新生成源群集的元文件。如果表的元文件被损坏,则需要重新生成表的元文件。
DataWorks 可以使用以下方法批量导出 DDL:
DataWorks 提供了导出工具,可以用于批量导出项目空间中的 DDL。要使用此方法,请按照以下步骤操作:
DataWorks 将导出选定的表或视图的 DDL 到指定的路径。
DataWorks 提供了 API,可以用于批量导出 DDL。要使用此方法,请按照以下步骤操作:
以下是调用 DataWorks API 来导出 DDL 的示例代码:
import requests
# 获取访问令牌
url = "http://xxx.xxx.xxx.xxx:8080/api/auth/token"
headers = {
"Authorization": "Bearer xxx",
}
response = requests.post(url, headers=headers)
token = response.json()["access_token"]
# 导出 DDL
url = "http://xxx.xxx.xxx.xxx:8080/api/database/ddl/export"
headers = {
"Authorization": "Bearer {}".format(token),
}
params = {
"project_id": "xxx",
"database_id": "xxx",
"table_names": ["xxx", "xxx"],
"output_format": "sql",
"output_path": "/tmp/ddl.sql",
}
response = requests.post(url, headers=headers, params=params)
if response.status_code == 200:
print("DDL 导出成功")
else:
print("DDL 导出失败")
此示例代码将导出项目空间中 ID 为 "xxx" 的 database 中名称为 "xxx" 和 "xxx" 的表的 DDL 到 /tmp/ddl.sql 文件。
DataWorks 支持第三方工具,可以用于批量导出 DDL。例如,可以使用 MySQL Workbench 来导出 MySQL 数据库的 DDL。
要使用 MySQL Workbench 导出 DDL,请按照以下步骤操作:
MySQL Workbench 将导出选定的表或视图的 DDL 到指定的路径。
短期内不会引入。有一定的学习成本。为了有效使用TypeScript,开发者需要理解并掌握一些新的编程概念,如接口(Interfaces)、泛型(Generics)、类(Classes)、枚举类型(Enums)等,对前端工程师来说并不熟悉。
TypeScript需要兼容JavaScript,所以其类型是可选的,所以短期内也不会替代。
更新换代非常快,学不完根本学不完,根据实际情况选择最合适自己的即可。不过,因为前端框架的更新速度很快,这就需要开发者不断学习新的知识和技术,以适应不断变化的开发环境。
开源容器为开发者和运维团队提供了一个高效、灵活和可扩展的方式来部署和管理应用程序。
使用容器可以轻松地将应用程序部署到多个环境中,可以快速地推出新功能和修复bug,加快了交付速度。
网站换服务器不用重新备案的。如果换的是同一个接入商,只是换了服务器,或者换了IP,更改下备案资料里的IP就可以了。如果是从现在的接入商,换到新的接入商,需要提供资料把网站备案转接入到新的接入商。
我认为函数计算的3.0版本升级是一个重大的更新,特别是降低了复杂度和资源成本,这使得开发人员可以更加专注于实现业务逻辑,而不是处理底层技术问题。另外,AI应用开发变得更加简单,一键部署的功能使得上手难度大幅降低,这对于希望快速开发AI应用的用户来说是一个巨大的优势。
极简体验和更易集成的特点,可以在开发云服务时更加高效,能够更快速地部署应用程序。
暂时还没有。
当前,产业界提出领域专用架构来应对大数据、人工智能领域对算力增长的需要。而云计算的业务形态,使得底层异构芯片的算力可以进行抽象,但是这需要大量的资源和资金投入;对于开源大语言模型,例如ChatGPT等,其模型架构基于Transformer等计算密集型架构,计算复杂度非常高,需要大量的计算资源。而大部分开源大语言模型均是对现有模型进行微调,这种方法成本更低且耗能更少。但是这需要使用大量计算资源,需要更多的资金和技术支持;在AI的背景下,这种不对称性可能体现在信息层面,即控制和限制他人获取信息和知识的能力。对于开源操作系统来说,如何降低这种信息不对称性是一个重要的问题;在AI和云的时代,数据的安全性和隐私保护变得越来越重要。对于开源操作系统来说,如何保证数据的安全性和隐私保护是一个巨大的挑战。
我认为第一优先级应该是正确性。代码应该能够准确地执行其预期的功能,并能够正确地处理所有可能的输入和边界条件。正确性的重要性远远超过效率、可读性、可维护性或其他因素。如果代码不正确,那么其他所有因素都不重要,因为错误的代码会导致错误的结果或不可预测的行为。因此,在编写代码时,应该首先考虑确保其正确性,比较要先实现功能再考虑优化的事情。
通过使用清晰、简洁、一致的命名,添加注释,避免使用过于复杂的语句(避免shi山代码)或语法,遵循设计模式和最佳实践,使用适当的缩进和空白以及将相关代码分组等做法,可以提高代码的可读性。
微服务架构将一个大型应用程序拆分成多个小型、独立的服务,每个服务都有自己的数据库和业务逻辑。这种架构具有高度的可扩展性、灵活性和容错性,但可能导致开发和维护成本增加。而单体架构将所有功能集成在一个应用程序中,容易开发和维护,不过可扩展性和灵活性稍差些。
在实际业务中,选择微服务还是单体架构取决于项目的具体需求和团队的技术背景。如果项目需要快速迭代、高度可扩展且对技术选型有较大自由度,那么微服务架构可能是更好的选择。然而,如果项目规模较小、开发周期较短且团队对单体架构较为熟悉,那么单体架构可能更适合。实际业务中最好结合自身的实际情况进行选择,总之没有最好,只有更合适。
随着云计算技术的发展,越来越多的企业已将应用迁移到云端。微服务架构可以更好地适应云环境的特点,如弹性伸缩、跨地域部署等,微服务架构还可以降低单个服务的复杂性,使团队更容易管理和优化资源。长远来,微服务架构在云上的应用前景更为好。
大约一个小时,地铁+班车
1.浏览关注的技术大佬分享的技术文章或者感想;
2.看会头条热榜新闻;
3.看下晚上准备吃什么。
在努力工作的同时,也要关注自己的健康、家庭、朋友和个人兴趣。一个良好的工作和生活平衡有助于减轻压力,提高生活质量和幸福感。然而大多人身不由己,这也是打工人的无奈。
根据现行的著作权法,著作权保护的是人类的智力劳动成果。因此,AI生成的内容的版权归属问题需要综合考虑。对于由AI创作出的具有独创性的作品,其著作权应属于对该作品生成具有贡献的主体。这可能是软件开发者、所有者或者使用者(用户)。例如此前,腾讯公司曾通过AI生成的作品属于著作权法保护范围,“网贷之家”网站未经授权抄袭属于侵权,法院判定向腾讯支付赔偿。著作权法的走向大概率是:如果AI在法人的主持下,代表法人意志创作出作品,并由法人承担责任时,法人也可以被视为作者。
当AI学习使用版权材料时,确实存在侵权的可能性。AI创作的内容可能侵犯到原作者的著作权。
如果AI系统在学习过程中使用了受版权保护的作品,而没有得到版权人的许可,这种使用行为可能构成版权侵权;如果AI应用程序的使用条款明确规定了著作权归属,但用户在利用AI应用程序生成内容并直接署名、发表时,可能会侵犯到AI软件开发者的著作权。目前,关于AI创作的著作权问题仍然存在许多争议。例如,著作权法需要明确界定人工智能创作物在多大程度上应该获得版权保护,以及AI开发者对作品数据的使用是否构成合理使用。
建议在使用AI学习和开发过程中,尽量避免使用受版权保护的材料,或者确保已经获得了相关权利人的许可。
合理使用的范围可能需要重新定义和调整。比如,当AI为了学习和创作而使用版权作品时,是否属于合理使用的范畴?这个问题的答案可能影响到版权法如何适应人工智能的发展;对于由AI创作的作品的版权问题,可能会变得更加复杂。例如,目前的观点是,非人类实体,包括机器创作的艺术作品,不符合受版权保护的条件。如果AI能够创作出与人类创作物具有实质相似性的作品,那么这些作品的版权归属可能会引发争议。
我认为没有一个单一的架构思潮可以代表未来。不同的架构选择都有其适用的场景和优缺点,而且随着技术的发展和业务需求的变化,新的架构模式和工具不断涌现。例如,在微服务架构中,ServiceMesh被认为是下一代微服务架构,它并没有给我们带来新的功能,而是用于解决其他工具已经解决过的服务网络调用、限流、熔断和监控等问题。还有Serverless架构、云原生架构等新兴的架构模式也在不断发展和演进。
作为开发者,我们需要关注各种架构思潮的发展动态,并根据实际情况选择合适的架构模式和技术工具来解决问题。也需要具备一定的技术广度和深度,以便在不同的场景下灵活运用各种架构思想和技术手段。
虽然微服务架构在近年来得到了广泛的应用和关注,但称其为“下一代软件架构”可能过于绝对。各种架构选择都有其适用的场景和优缺点,而且随着技术的发展和业务需求的变化,新的架构模式和工具不断涌现。例如,Service Mesh(服务网格)被认为是下一代微服务架构,它并没有给我们带来新的功能,而是用于解决其他工具已经解决过的服务网络调用、限流、熔断和监控等问题。
总的来说,微服务架构是一种有前景的架构方法,但是否称为“下一代”取决于具体的应用场景和技术发展趋势。
此处只能引用一句古诗 “问渠哪得清如许 ,为有源头活水来。”
还没有,水平有限,目前主要还是浏览、学习、借鉴居多。
应该从开源中获利,只要不违法不违法社会公德不违法社会秩序,知识付费也是一种价值体现;合理地通过这些软件赚钱,以便更好地维持项目的研发和维护。
该如何获利?赞助与捐赠、咨询与专业服务、付费支持或增值服务。
要在DataWorks中申请其他项目空间的表读取权限,您可以按照以下步骤操作:
从介绍来看,通义灵码确实可以在内网环境中使用。用户可以在IDEA首选项中设置通义灵码模型配置,并开启本地模型来实现这一点。此外,用户也可以选择关闭云端模型以适应特定的内网环境需求。这可能是因为一些组织或企业出于安全考虑而限制了外部网络的访问权限,因此本地模型可以满足他们内部开发的需求。
报名了,但是最终没时间去,只看专场直播。
阿里云发布的全球首款容器计算服务ACS(Alibaba Cloud Container Compute Service),主要是基于容器技术的一种分布式计算服务,它可以用于支持大规模分布式计算任务。ACS以K8s API为算力使用界面,采用Serverless形态的算力交付模式,用户无需关注底层节点及集群的运维管理,并且同时支持资源预留及按需弹性的模式。我认为ACS的发布是一个重要的里程碑,它不仅提供了一种新的、更高效的计算服务,也为企业的云计算应用提供了更多的可能性。特别是ACS的Serverless形态的算力交付模式,可以让用户更加灵活地支配算力,降低了企业使用K8s的成本。
期待更多的产品能面向普通消费者,“人人都能上云”。
ACS以K8s API为算力使用界面,采用Serverless形态的算力交付模式,用户无需关注底层节点及集群的运维管理,并且同时支持资源预留及按需弹性的模式。
对于问题1,ACS的发布是一个重要的里程碑,它不仅提供了一种新的、更高效的计算服务,也为企业的云计算应用提供了更多的可能性。特别是ACS的Serverless形态的算力交付模式,可以让用户更加灵活地支配算力,降低了企业使用K8s的成本。
对于问题2,ACS的产品设计确实有可能降低企业使用K8s的成本。首先,ACS将容器和资源一体化,重新定义了容器算力,使得算力交付模式升级为Serverless形态。这种设计可以让用户更加灵活地支配算力,降低了Kubernetes和用云门槛。其次,ACS支撑的负载类型也更加丰富,可以大幅降低企业使用容器、K8s的代价和成本。
对于问题3,问题:一是ACS在实际使用中的性能如何?二是ACS如何保证数据的安全性和隐私性?三是ACS是否支持多租户环境?四是ACS的定价策略是什么?五是ACS有哪些成功的案例可以参考?
在我工作过程中确实遇到过这样的效能指标指标通常是为了衡量团队的生产力、效率和质量,还有一些纯属搞事情。我不认为这些指标是团队成长的唯一标准。团队的成长还需要考虑其他因素,如团队成员的技能提升、团队协作能力的增强以及团队对新技术和工具的掌握程度等。
在一个组织中,管理者、团队和效能指标之间的关系至关重要。管理者需要通过实施恰当的效能指标来衡量团队的表现,并为团队提供有效的指导和支持。同时,团队也需要与管理者保持良好的沟通,以便了解管理层的期望和需求。
在我看来,管理者、团队和效能指标之间应该保持适当的距离。这意味着管理者不应该过分关注具体的效能指标,而应该关注团队的整体表现和发展。此外,团队也应该理解管理层的意图,并努力提高自己的工作效率和质量。
在效能治理过程中,容易踩进以下几个陷阱:
过度依赖量化指标:过分关注数字可能会忽略团队的实际情况和需求。因此,在制定效能指标时,应该充分考虑各种因素,确保指标能够真实反映团队的工作状况。
忽视团队建设:效能治理不仅仅是提高团队的工作效率和质量,更重要的是促进团队成员之间的协作和沟通。因此,在实施效能治理时,应该注重培养团队精神和文化。
缺乏持续改进:效能治理是一个持续的过程,需要不断地调整和完善。如果只是一次性地实施效能治理措施,很难取得长期的效果。
忽视员工个人发展:为了提高团队的效能,管理者可能会过分强调任务完成情况,而忽视员工的个人发展和职业规划。这种做法可能会导致员工流失和士气低落。
在团队中进行效能治理时,最重要的是要关注团队的整体表现和发展,同时也要关注团队成员的个人需求和成长。只有这样,才能确保团队的有效协作和持续发展。
雅迪电动车,比平时便宜几百块钱吧。
买了一个99元云服务器,后来觉得配置不够又退了。
不太满意,力度不够,缺乏诚意。
目前还没有,比较保守。不过许多人在使用新技术时可能会遇到一些问题,比如兼容性、性能、安全等。
在使用新技术时,最重要的是要充分理解它的特性和限制。需要通过阅读官方文档、查看相关教程和论坛讨论等方式来获取信息。实践是最好的老师,通过实际操作,可以更好地理解和掌握新技术。对于新技术的陷阱,我觉得应该保持开放和谨慎的态度。一方面,应该积极尝试和使用新技术,因为它们可能会带来更好的效率和效果;另一方面,也应该意识到新技术可能存在的风险和挑战,做好充分的准备和应对。
技术上不一定要最新、最好,只有最合适才是最重要的。