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技术能力

兴趣领域
  • PHP
  • 前端开发
  • 运维
  • Windows
  • JavaScript
擅长领域
技术认证

暂时未有相关云产品技术能力~

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2024年09月

  • 09.08 17:18:30
    发表了文章 2024-09-08 17:18:30

    HTML 图像的高阶写法

    在 HTML 中，通过使用多种属性和技术可以增强图像的功能、可访问性和性能
  • 09.08 17:16:39
    发表了文章 2024-09-08 17:16:39

    HTML 链接的高阶写法

    在 HTML 中，通过使用不同的属性和技术可以增强链接的功能性和可访问性。
  • 09.08 17:08:14
    发表了文章 2024-09-08 17:08:14

    html标题的进阶用法

    HTML标题不仅提升文档结构和内容层级，还助力SEO及用户体验。应按重要性递减使用`<h1>`至`<h6>`，通常仅一个`<h1>`为主标题。合理的标题结构利于屏幕阅读器导航，搜索引擎分析标题以理解页面内容，含关键词的标题可提高排名。避免过度优化，利用CSS自定义标题样式，保持设计一致性。响应式设计使标题适应不同屏幕尺寸。嵌套使用时保持逻辑清晰，避免单纯为改变样式而滥用标题标签，使用`<span>`加CSS类替代。在`<head>`中定义页面标题，对SEO至关重要。
  • 09.07 10:59:52
    回答了问题 2024-09-07 10:59:52

    域名欠费，导致无法收发邮件，现已续费，未收到的邮件，能否继续收到，还是需要对方重新发送

    踩0 评论0
  • 09.07 10:58:33
    发表了文章 2024-09-07 10:58:33

    html<p>标签的用法

    `&lt;p&gt;` 标签主要用于定义段落，但在网页设计中也有创新用法，如用作容器、自定义样式、响应式设计调整、嵌套结构创建、伪元素及伪类应用、添加微数据和属性，以及增强可访问性等，这些方法可在保证语义清晰的前提下提升页面表现力。
  • 09.06 19:01:28
    发表了文章 2024-09-06 19:01:28

    云效OOM 处理探讨

    在处理云效中的OOM（可能指内存溢出）问题时，可以通过以下措施缓解或解决：首先，进行**诊断与监控**，包括启用详细日志记录和性能监控；其次，**优化应用**，如代码审查及资源限制设定；再者，采用**垂直与水平扩展**策略增加内存或分散负载；此外，优化**垃圾回收与内存管理**；最后，充分利用**云服务特性**如自动弹性伸缩。这些方法有助于提高云效应用的稳定性和效率。
  • 09.06 18:55:24
    回答了问题 2024-09-06 18:55:24

    知识库文档批量导出为Markdown格式

    踩0 评论0
  • 09.05 17:34:22
    回答了问题 2024-09-05 17:34:22

    xbox360手柄连接问题，客户描述已经装了驱动，但是云电脑内无法识别

    踩0 评论0
  • 09.05 17:32:44
    发表了文章 2024-09-05 17:32:44

    阿里云产品近期优惠

    阿里云提供多种售卖模式，包括按量付费、按量付费+资源包/节省计划及包年包月。权益中心为不同客户提供丰富优惠：飞天免费试用计划、99实例/计划、初创企业上云补贴及高校师生专属优惠。具体方案详询阿里云官网权益中心。各类优惠活动的具体条件与折扣力度各异，用户可根据自身需求在阿里云权益中心查看并领取相应权益。
  • 09.04 19:51:11
    发表了文章 2024-09-04 19:51:11

    阿里云

    阿里云成立于2009年，是全球领先的云计算和人工智能科技公司，致力于推动数字经济基础设施建设。目前在全球24个地域运营75个可用区，服务覆盖200多个国家和地区，在亚太市场排名第一，并跻身中国和全球云计算市场前三。通过自主研发的飞天大数据平台和CIPU技术，阿里云提供安全可靠的计算能力，其PolarDB、EDAS等产品展示了在信创领域的实力。公司在Gartner分析和商业智能平台魔力象限中连续四年获认可，并成为唯一入选的中国厂商，展现了其技术创新和服务能力的国际领先地位。阿里云通过技术和生态合作，助力各行各业实现数字化转型，推动社会智能化与可持续发展。
  • 09.03 18:32:08
    回答了问题 2024-09-03 18:32:08

    想问下flink这个报错 是啥原因啊？

    踩0 评论0
  • 09.03 18:28:19
    发表了文章 2024-09-03 18:28:19

    阿里云大数据的应用示例

    阿里云大数据应用平台为企业提供高效数据处理与业务洞察工具，涵盖Quick BI、DataV及PAI等核心产品。DT203课程通过实践教学，帮助学员掌握数据可视化、报表设计及机器学习分析技能，提升数据驱动决策能力。Quick BI简化复杂数据分析，DataV打造震撼可视化大屏，PAI支持全面的数据挖掘与算法应用。课程面向CSP、ISV及数据工程师等专业人士，为期两天，结合面授与实验，助力企业加速数字化转型。完成课程后，学员将熟练使用阿里云工具进行数据处理与分析。[了解更多](https://edu.aliyun.com/training/DT203)
  • 09.02 17:53:11
    发表了文章 2024-09-02 17:53:11

    阿里云的ECS云服务器应用例

    在未来的远程办公时代，“未来空间”打造了一个高效、灵活且安全的在线协作平台，采用阿里云ECS云服务器作为核心基础设施。ECS提供按需付费的弹性计算能力，确保平台响应迅速并能应对流量高峰。其集成的安全特性如安全组和云盾，构建了多层次防护体系，保障数据安全。此外，ECS与阿里云其他服务无缝集成，如RDS、CDN和OSS，实现了高效的数据管理和全球低延迟访问。结合阿里云的机器学习服务，“未来空间”开发了智能会议摘要和情绪分析功能，提升了用户体验。凭借ECS的强大支持，该平台不仅实现了全球团队的高效协作，还赢得了市场的广泛认可，成为远程办公领域的标杆。
  • 09.01 09:05:47
    回答了问题 2024-09-01 09:05:47

    100%打赢人类新手，乒乓球机器人靠谱吗？

    踩0 评论0
  • 09.01 08:15:38
    发表了文章 2024-09-01 08:15:38

    阿里云分布式存储应用示例

    通过阿里云EDAS，您可以轻松部署与管理微服务应用。创建应用时，使用`CreateApplication`接口基于模板生成新应用，并获得包含应用ID在内的成功响应。随后，利用`DeployApplication`接口将应用部署至云端，返回&quot;Success&quot;确认部署成功。当业务调整需下线应用时，调用`ReleaseApplication`接口释放资源。阿里云EDAS简化了应用全生命周期管理，提升了运维效率与可靠性。[相关链接]提供了详细的操作与返回参数说明。

2024年08月

  • 08.31 17:51:49
    发表了文章 2024-08-31 17:51:49

    通过Java SDK调用阿里云模型服务

    在阿里云平台上，可以通过创建应用并使用模型服务完成特定任务，如生成文章内容。本示例展示了一段简化的Java代码，演示了如何调用阿里云模型服务生成关于“春秋战国经济与文化”的简短文章。示例代码通过设置系统角色为历史学家，并提出文章生成需求，最终处理并输出生成的文章内容。在实际部署前，请确保正确配置环境变量中的密钥和ID，并根据需要调整SDK导入语句及类名。更多详情和示例，请参考相关链接。
  • 08.30 18:00:11
    发表了文章 2024-08-30 18:00:11

    在阿里云上建设网站

    在阿里云上建站，即使不立即申请域名，也可通过以下简化步骤实现： 1. **选择建站产品**：根据需求挑选合适的产品，如“云·速成美站”或“云·企业官网”。 2. **购买与配置**：完成购买流程并配置模板、存储空间等。 3. **网站设计与内容填充**：利用可视化编辑器设计外观并添加公司信息、产品介绍等内容。 4. **域名解析（如有域名）**：使用阿里云的“云解析DNS”服务将域名指向网站服务器。 5. **网站发布**：预览确认无误后，点击发布按钮。 6. **备案（针对中国内地用户）**：通过阿里云ICP代备案管理系统提交备案申请。
  • 08.29 11:36:37
    发表了文章 2024-08-29 11:36:37

    某智慧电网企业的数据资产在线运营解决方案

    该智慧电网企业采用阿里云的数据中台和云服务，构建了全面的数据资产管理体系，实现从数据接入、处理、分析到服务的全链路管理。通过数据运营服务平台，满足不同业务部门的需求，加速数据驱动决策。关键步骤包括数据接入、资产管理、服务应用、业务决策支持及数据安全共享，有效提升数据处理效率和业务智能化水平，推动企业数字化转型。
  • 发表了文章 2024-12-19

    MaxFrame 产品深度评测

  • 发表了文章 2024-12-13

    主动式智能导购 AI 助手构建解决方案深度评测

  • 发表了文章 2024-12-13

    DataWorks产品深度评测：优势与展望

  • 发表了文章 2024-12-13

    云服务诊断评测

  • 发表了文章 2024-12-05

    云应用开发平台CAP综合评测：优势与提升空间并存

  • 发表了文章 2024-12-03

    前端状态管理：Vuex 核心概念与实战

  • 发表了文章 2024-12-02

    云应用开发平台CAP产品综合评测

  • 发表了文章 2024-12-02

    深入理解前端路由：原理、实现与应用

  • 发表了文章 2024-12-02

    探索前端性能优化：关键策略与代码实例

  • 发表了文章 2024-12-02

    前端自动化测试

  • 发表了文章 2024-11-29

    Proxy + Fetch 实现类似于 axios 的基础 API

  • 发表了文章 2024-11-29

    前端：new关键字的作用

  • 发表了文章 2024-11-29

    模拟 new 的实现

  • 发表了文章 2024-11-28

    函数柯里化有哪些优势

  • 发表了文章 2024-11-28

    函数柯里化的应用场景

  • 发表了文章 2024-11-28

    实现函数的柯里化

  • 发表了文章 2024-11-27

    宏任务和微任务在浏览器渲染过程中的执行顺序

  • 发表了文章 2024-11-27

    微任务和宏任务有什么区别

  • 发表了文章 2024-11-27

    浏览器渲染过程中如何处理异步任务

  • 发表了文章 2024-11-27

    前端：事件循环/异步

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  • 回答了问题 2024-12-17

    日常工作中，开发者应该如何避免“效率陷阱”？

    曾在项目开发时，我落入“忙碌不休”的陷阱。面对多项任务并行，我急于求成，不停地在各个任务间切换，一刻不停歇，以为这样就是高效。实则不然，频繁切换任务导致注意力分散，思维被不断打断，每个任务都只是浅尝辄止，不仅代码错误频出，还需反复回头修改，整体进度反而滞后。 为规避此陷阱，我开始采用“番茄工作法”，将工作时间划分为专注的 25 分钟时段，期间心无旁骛地聚焦一项任务，完整地梳理逻辑、编写代码，完成一个时段后短暂休息，再投入下一项任务。这保证了思维的连贯性和专注度，代码质量显著提升，错误率大幅下降。同时，我学会了“任务优先级排序”，每日工作前依据任务的重要性和紧急程度规划顺序，优先攻克核心且紧急的任务，避免被琐事牵着走，让工作节奏有条不紊，高效且优质地推进软件开发进程，不再被虚假的忙碌所累。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-12-16

    AI视频技术的发展是否会影响原创内容的价值？

    在这个 AI 视频技术日新月异的时代，我作为一名兼职视频博主，对此有着深刻的体会。曾经，为了制作一个五分钟的创意视频，我需要花费数周时间去构思脚本、拍摄素材、进行繁琐的剪辑和特效添加，过程中还常常因技术难题而困扰，从拍摄角度的选择到转场特效的流畅度，每一个细节都要精心打磨，这才诞生出一个勉强满意的原创作品，而其独特性和个人烙印也正是源于这漫长且艰辛的创作过程。 如今，AI 视频工具横空出世，似乎一切都变得简单快捷。只需输入一段文字描述，就能在短时间内生成画面精美、剪辑流畅甚至特效炫酷的视频。这对于那些缺乏专业技能和大量时间投入的人来说，无疑是打开了视频创作的新大门。从某种程度上看，这确实让创作变得不再那么“珍稀”，仿佛原创性作品独特的光环被削弱了。 但在我实际的创作过程中，我发现事情并非如此简单。AI 生成的视频虽然看似精美，却缺少灵魂。它们是基于算法和大数据拼凑出来的产物，缺乏创作者在生活中的真实感悟、独特视角以及个人情感的倾注。比如我曾尝试用 AI 生成一个关于家乡美食的视频，画面中的美食虽然色泽诱人，但却没有我亲自拍摄时捕捉到的街边小店的烟火气，没有摊主那热情洋溢的笑容，以及邻里乡亲围坐一起品尝美食的那份温馨氛围。这些真实而细腻的情感与细节，是 AI 无法企及的。 真正的原创性作品，其核心价值在于创作者独一无二的思想表达、对生活敏锐的观察力和细腻的感受力，以及将这些元素通过各种艺术手段转化为作品的创造力。AI 或许可以模仿创作的形式，却难以复制创作的灵魂。当大众都能使用 AI 生成视频时，反而会让那些蕴含着真挚情感和深刻思考的原创作品更加凸显其珍贵性。它们如同夜空中闪烁的星辰，在海量的 AI 生成内容中脱颖而出，吸引着真正有鉴赏力的观众，引领着人们去感受人类创造力的魅力与深度，而不是被 AI 所淹没。所以，我坚信，即使 AI 视频技术泛滥，真正的原创性作品依然有着不可撼动的地位和价值，它们会在新的技术浪潮中，寻找到属于自己独特的生存与发展空间，绽放出更加耀眼的光芒。
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  • 回答了问题 2024-12-10

    AI客服未来会完全代替人工吗？

    我曾在网购商品遇到问题时和AI客服沟通。比如商品尺寸不符，我就向店铺的AI客服询问退换货流程。它能快速回复相关政策，虽然有时候回答比较机械，但基本信息还是能提供的。 我认为AI客服未来不会完全替代人工。因为有些复杂的情况，像情绪安抚、处理涉及多方纠纷等，AI很难像人一样感同身受地解决。我自己就遇到过很生气地找客服，人工客服能理解我的情绪，用更人性化的方式处理，AI客服目前还达不到这个程度。而且对于一些新出现的、没有预设规则的问题，人工客服的灵活性和应变能力还是不可替代的。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-12-10

    “AI +脱口秀”，笑点能靠算法去创造吗？

    我偶尔会用AI生成幽默段子来参考借鉴一下。有次准备在朋友聚会上讲个段子活跃气氛，就试着让AI创作了几个。 不过对比真人创作，我觉得还是有挺大差别。AI生成的段子从逻辑和文字组合上是挺巧妙的，也能让人笑出声。但真人创作往往带着自身独特的生活感悟和情感温度，那种临场发挥、根据当时情境有感而发的幽默更打动人。像有回朋友闹了个小尴尬，我灵机一动现编了个幽默话语化解，那种自然又带着彼此默契的感觉，是AI“幽默”很难完全复制的。总之各有特点，但真人创作的那份鲜活劲儿更让我倾心。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-12-10

    AI生成海报or人工手绘，哪个更戳你？

    对我来说，人工手绘更戳我。曾经我为学校活动筹备宣传海报，和几位擅长绘画的同学一起，从构思草图到一笔一笔上色，过程虽耗时，但充满乐趣与温度。大家会为一个元素的呈现争论、修改，每一笔都倾注着独特的想法与情感。而AI生成海报，虽高效便捷，样式也多样，可总觉得缺了那种亲手创造的韵味和背后的故事。看着手绘海报上颜料的纹理、偶尔的笔触瑕疵，就像看到一段鲜活的创作历程，它承载的不只是画面，更是参与其中的回忆和用心，是独一无二、不可复制的，所以我更钟情人工手绘的海报。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-12-10

    动机VS自律，对开发者们来说哪个比较重要？

    在我的经历中，我觉得动机更为关键。我曾经尝试学习编程开发一个小软件。刚开始的时候，我给自己制定了严格的自律计划，规定每天要花多少时间学习代码知识。 然而，在实际过程中，我发现如果没有强烈的动机，这种自律会变得很机械和痛苦。当我真正有了动机，比如想要开发一个能帮助大家管理时间的软件来解决自己和身边人的问题时，内心就会充满热情。这种动机让我即便遇到困难也愿意主动去克服，不需要靠强硬的自律规则来逼迫自己。自律在一定程度上能够维持开发进度，但动机就像是引擎，它能启动并持续推动开发者去探索、创新，让开发工作有源源不断的动力。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-12-10

    AI音色克隆挑战播客，它能模拟人的特质吗？

    AI音色克隆技术当然能模拟人的特质，它就像个超级模仿秀选手，不仅能克隆音色，还能模仿情感、语调等，简直是“模仿达人”。比如阿里云的基于函数计算部署GPT-Sovits模型实现语音生成，可以快速调出生成自己想要的音色，还能文字转语音。 它确实会引发与播客领域的流量竞争。 一方面，AI音色克隆能让创作者轻松给内容加声音，增强吸引力；另一方面，播客的优势在于内容深度和陪伴感. 不过，两者也可融合，播客若利用好AI音色克隆，能创造更丰富内容，吸引更多听众。总之，这场流量竞争有挑战也有机遇，就看谁能玩出新花样咯。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-12-10

    开发者们需要如何打造属于自己的Plan B?

    开发者打造 Plan B 嘛，就像狡兔三窟。先得有敏锐“兔耳”，关注行业风向，一有风吹草动就琢磨新招。多学几种“挖洞”技能，别在一棵代码树上吊死。平时和同行“兔子”多唠嗑，说不定能借到备用“洞穴”。 我工作中当然常备 Plan B，就像出门带伞，不管晴雨都不慌。计划赶不上变化，有个备用方案，项目“翻车”时能及时救场，还能跟老板显摆：“看，我早有后招！”
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-12-10

    AI新茶饮，是噱头还是未来？

    AI 新茶饮？那可不就是茶饮界的未来之星嘛！你瞅瞅现在这人啊，一个个都跟“刁钻美食家”似的，就爱追求个性化、定制化。AI新茶饮能按照你的小心思，整出专属你的香味、口感、甜度，连包装风格都能给你安排得明明白白，就像给你搞了个茶饮界的“私人订制大秀”，这谁能扛得住啊？消费喜好那不得被狠狠拿捏，新消费习惯这不就“嗖”地一下养成了嘛。“AI 茶饮”和“镇店萌宠”可算是商家的两大“秘密武器”，一个负责在味蕾上“蹦迪”，一个负责在萌点上“撒欢儿”，都是差异化竞争里的“超级大亮点”，有了它们，商家还不得在这茶饮江湖里“风生水起”咯！
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-12-09

    AI宠物更适合当代年轻人的陪伴需求吗？

    养一只AI宠物，虚拟萌宠随时卖萌，不吵不闹不掉毛，一键投喂不长胖，无聊了还能陪我说话聊天，谁不喜欢这样的“省心小天使”呢。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-12-02

    当AI频繁生成虚假信息，我们还能轻信大模型吗？

    在使用大模型时，为避免虚假信息的生成和使用，可从多方面入手： 技术层面 优化模型架构与训练机制改进架构：使模型生成信息时更准确依据事实和逻辑。完善数据处理：严格筛选和预处理训练数据，保证数据真实可靠，优先选权威可靠来源，剔除错误虚假数据；及时更新纠错，建立溯源标注。引入事实核查：在生成过程中嵌入模块实时检验，不符事实的及时修正提示。提高模型可解释性：通过可视化等技术展示决策过程和依据，便于判断信息真实性。多模态融合：结合图像、视频、文本等多模态信息，提高模型对信息的理解和验证能力。实时监测与反馈：部署实时监测系统，及时发现纠正虚假信息；建立用户反馈机制，根据用户标记纠正优化模型。 使用先进技术手段辅助开发错误检测算法：研究更先进算法，减少模型生成虚假信息可能性。利用对抗性训练：增强模型鲁棒性，抵抗生成虚假信息企图。采用检索增强生成（RAG）：结合检索技术从外部数据源获取实时信息，提高准确性和时效性。运用验证链技术：确保生成内容经过多层验证和校验。 用户层面 提升信息素养和批判性思维加强教育：了解大模型特点局限，学会多方面多角度验证信息，不轻信传播未证实信息。培养批判性思维：对大模型生成信息深入分析思考，不盲目跟从接受。 增强责任意识和正确使用习惯明确责任：树立正确信息使用观念，避免随意传播虚假信息。谨慎使用与反馈：无法判断真实性时不发布于公共空间；鼓励用户报告错误不准确信息。 监管层面 制定法律法规约束：政府明确信息生成传播责任主体，严格约束惩处制造传播虚假信息行为。建立监管机制设立专门机构：加强应用监督管理，定期抽检评估大模型生成信息。加强行业自律：推动企业机构建立行业组织，制定规范标准，管理自身产品服务。 数据层面 严格筛选数据：收集阶段严格审查来源，选权威可靠数据，剔除问题数据。更新与纠错数据：及时更新训练数据，修正清理错误虚假数据。溯源与标注数据：记录数据来源、采集时间等，提供参考依据增强可信度。 应用场景层面 明确边界与多源验证界定适用范围：依场景明确大模型适用范围和条件，如学术研究、法律审判等高要求场景避免过度依赖。多源交叉验证：结合多种信息源交叉验证，与权威资料、专家意见对比确保准确可靠。 人工审核把关：对重要或影响大的信息设人工审核，专业人员审核纠正虚假信息。 开发者层面 保证数据质量和多样性：使用高质量、清洗标注数据训练，涵盖多种来源视角，定期更新。优化模型训练和评估改进训练方法：如采用监督学习、对抗训练、细调等提高模型表现。评估测试与改进：用标准基准测试集评估，定期错误分析改进；邀请真实用户测试收集反馈。 加强技术创新：如使用检索增强生成、验证链技术、探索自监督学习等提高模型能力。 社会协作层面 增强验证意识与批判性思维培养：公众对信息保持审慎，多方渠道验证，培养逻辑分析批判思考能力。技术辅助工具开发：开发检测工具如基于区块链溯源系统、反欺诈算法、机器学习检测模型等甄别虚假信息。法律法规建设与行业自律推动：政府出台政策法规明确责任归属打击恶意行为；企业建立审核机制确保内容合法，加强从业者职业道德教育。持续优化模型与多方合作模型持续改进：减少偏差错误率，监控输出确保准确。多方合作协同：跨学科研究合作探索方法；行业交流促进技术合作。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-11-27

    AI时代，存力or算力哪一个更关键？

    在AI时代，存力和算力都极为关键，难以简单判定哪一个更为重要，以下是对两者重要性的具体分析： 算力的重要性 推动模型训练与优化：AI模型尤其是大型语言模型的训练和优化，需要海量的计算资源来处理庞大的数据量和复杂的模型结构。例如，GPT-3等大型语言模型拥有数十亿甚至上百亿的参数，要对这些参数进行训练和调整，没有强大的算力支持是无法完成的。只有具备足够的算力，才能在短时间内完成模型的多次迭代训练，从而不断提升模型的性能和准确性.实现复杂任务处理：AI时代面临着许多复杂的任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。这些任务需要对大量的数据进行实时分析和处理，以提取有价值的信息和模式。算力的提升能够使AI系统更快速地处理这些复杂任务，提高响应速度和处理效率，满足人们对实时性和高性能的要求，如自动驾驶领域中，车辆需要在瞬间对各种复杂路况做出准确判断和决策，这就依赖于强大的算力来支持其背后的AI模型进行快速计算.促进技术创新与突破：算力的不断进步为AI研究人员提供了更强大的工具和平台，有助于他们探索新的算法、模型结构和应用场景。例如，随着算力的提升，研究人员可以尝试更复杂的神经网络架构，如Transformer架构的出现和发展，极大地推动了自然语言处理领域的进步。同时，算力的增强也使得AI技术能够更好地与其他前沿技术如量子计算、边缘计算等相结合，为未来的技术创新创造更多可能性. 存力的重要性 数据存储与管理：AI的发展离不开大量的数据，这些数据是训练模型、优化算法的基础。存力的提升能够满足AI系统对数据存储容量的需求，确保数据的安全可靠存储。同时，高效的数据管理系统能够对数据进行有效的组织、分类和检索，提高数据的可用性和访问效率，为AI模型的训练和应用提供有力支持.数据预处理与特征提取：在将数据输入到AI模型之前，通常需要进行一系列的预处理操作，如数据清洗、标注、特征提取等。这些预处理后的数据也需要进行存储，以便在后续的训练和推理过程中使用。强大的存力可以支持对大规模数据的快速预处理和特征提取，减少数据处理时间，提高整个AI系统的运行效率.支持模型的持续学习与进化：AI模型需要不断地学习新的数据和知识，以适应不断变化的环境和任务需求。存力的发展能够为模型的持续学习提供足够的空间，保存模型在不同阶段的参数和状态，便于对模型进行更新和优化。此外，存力还可以支持对历史数据的长期存储和分析，为模型的进化提供更多的参考和依据.
    踩0 评论0
  • 提交了问题 2024-09-25

    cookie在同网站，不同页面之间默认可以跨域吗

  • 提交了问题 2024-09-24

    大模型的token是怎么计算的？

  • 回答了问题 2024-09-24

    大数据 实时计算平 flink 读取 dataHub作为数据源，给个靠谱的demo 没一个文档能跑通

    要使用Apache Flink实时计算读取DataHub作为数据源并写出数据，您可以参考以下示例代码和配置说明。此示例适用于基于Flink的实时数据处理场景，展示了如何配置Flink作业以连接到DataHub并进行数据读写操作。 数据读取（Source） 首先，配置Flink作业以从DataHub读取数据。这里使用DatahubSourceFunction来实现数据源的读取逻辑： import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import com.aliyun.datahub.client.function.source.DatahubSourceFunction; public class DatahubFlinkReadDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); // DataHub连接配置 DatahubSourceFunction datahubSource = new DatahubSourceFunction( '', // DataHub endpoint '', // 项目名称 '', // 主题名称 '', // 订阅ID '', // AccessKey ID '', // AccessKey Secret 'public', // schema类型，默认为'public' false // 是否开启schema注册，默认为false ); // 添加source到流执行环境 env.addSource(datahubSource) .print(); // 打印读取的数据，实际应用中应替换为进一步的数据处理逻辑 // 触发执行 env.execute('Datahub Flink Read Demo'); } } 数据写入（Sink） 若需将处理后的数据写回DataHub，您需要配置一个sink。以下是一个简化的sink配置示例，实际应用中您可能需要根据处理逻辑调整： CREATE TEMPORARY TABLE datahub_sink ( name VARCHAR ) WITH ( 'connector' = 'datahub', 'endPoint' = '', 'project' = '', 'topic' = '', 'accessId' = '${secret_values.ak_id}', 'accessKey' = '${secret_values.ak_secret}', 'batchSize' = '512000', -- 批量写入大小 'batchCount' = '500' -- 批量写入计数 ); -- 假设有一个名为processed_data的流，将其插入到datahub_sink INSERT INTO datahub_sink SELECT LOWER(name) FROM processed_data; 注意事项 确保替换、、、、、等占位符为您的实际DataHub配置信息。安全性：强烈建议通过密钥管理服务安全地管理AccessKey ID和AccessKey Secret，避免直接硬编码在代码或配置文件中。考虑到性能优化，适当调整maxFetchSize、maxBufferSize等参数以适应您的数据吞吐需求。确认使用的Flink版本与DataHub连接器兼容，推荐使用最新稳定版以获取最佳支持和特性。
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  • 回答了问题 2024-09-23

    云服务器无法远程5000端口。

    遇到您描述的问题，可能存在以下几个原因： 安全组规则配置：尽管您提到已经配置了安全组规则允许5000端口的访问，但仍需确认规则是否正确无误。请检查安全组的规则中，确实为入方向设置了允许TCP协议、端口范围为5000/5000，且授权对象是否设置为0.0.0.0/0允许所有IP访问，或应根据实际情况限定为特定IP或安全组。 操作系统防火墙设置：您提到已在操作系统层面设置了入站和出站规则允许5000端口，但请再次验证这些规则是否生效且配置正确，有时软件更新或配置错误可能导致防火墙规则未按预期工作。 Web服务监听状态：确认您的WebAPI应用程序是否正在运行并且正确监听5000端口。可以通过服务器上的命令行工具，如使用netstat -ano | findstr :5000（Windows）或netstat -tuln | grep 5000（Linux），检查该端口是否已被监听。 网络连通性问题：使用ping命令无法测试TCP端口的连通性，它只能测试到主机的ICMP响应。而telnet命令是正确的测试方式，但请确保您的本地网络环境没有阻止对外的5000端口访问，包括个人防火墙或路由器设置。 端口转发与EIP配置：如果您使用的是阿里云的ECS实例，并通过EIP（弹性公网IP）访问，确保ECS实例的网络配置正确，且EIP与实例绑定无误。对于专有网络VPC，还需确认网络ACL（访问控制列表）没有额外限制。 服务商或地区策略限制：如果您的服务器位于中国内地，还需考虑是否有地区性的网络策略或合规性限制影响了国外访问特定端口的可能性。 解决步骤建议： 复查安全组与防火墙规则，确保配置无误。验证应用监听状态，确保服务运行且监听指定端口。检查本地网络配置，排除客户端侧的网络限制。考虑使用诊断工具，如telnet或更专业的网络诊断工具检查端口可达性。咨询网络服务提供商，如果疑似存在网络路径问题或特定限制。 如果以上步骤均未发现问题，建议联系阿里云技术支持进行深入排查。
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  • 回答了问题 2024-09-14

    宜搭子表单中，如何用onchange设置，将两个级联组件的最后一级值相乘，赋值给一个文本组件？

    要在宜搭子表单中利用onChange事件设置，实现两个级联组件最后一级值相乘并赋值给一个文本组件，您可以按照以下步骤操作： 监听级联组件变化： 对于两个级联组件，假设分别为cascadeComponent1和cascadeComponent2，您需要分别为它们的onChange事件编写处理函数。这将在用户更改选择时触发。 获取级联组件值： 在每个级联组件的onChange事件处理函数中，通过event.value获取当前选中的最后一级值。例如，对于cascadeComponent1，您会得到value1；对于cascadeComponent2，则得到value2。 计算乘积： 在任一onChange函数内部（或合并处理这两个事件以减少冗余），将value1和value2相乘得到乘积结果。例如，let product = value1 * value2;。 更新文本组件值： 使用await page.setComponentValue('textComponentId', product.toString());方法，将计算得到的乘积结果赋值给文本组件。这里textComponentId是您希望显示乘积结果的文本组件的ID。 合并事件处理逻辑（可选）： 如果希望在一个函数内同时处理两个级联组件的变化并计算，可以设计一个统一的处理逻辑，确保每次任一组件变化时都重新计算并更新文本组件。 代码示例（基于宜搭的JavaScript处理逻辑）： export async function onChangeComponent1({ value }) { await updateProduct(value, getSecondComponentValue()); } export async function onChangeComponent2({ value }) { await updateProduct(getFirstComponentValue(), value); } async function updateProduct(value1, value2) { if (value1 && value2) { let product = value1 * value2; await page.setComponentValue('textComponentId', product.toString()); } } function getFirstComponentValue() { // 实现获取第一个级联组件当前值的逻辑 } function getSecondComponentValue() { // 实现获取第二个级联组件当前值的逻辑 } 请根据实际情况调整组件ID和具体的值获取逻辑。这样，每当两个级联组件的值发生变化时，文本组件就会自动更新为它们乘积的结果。
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  • 回答了问题 2024-09-14

    Grafana中关于K线图时间轴问题

    要在Grafana的K线图中实现没有数据的时间段不显示，虽然直接的操作指导未在给定的知识库中明确提及，但可以通过配置数据查询和图形显示设置间接达到目的。以下是根据Grafana通用配置逻辑提出的解决方案： 配置数据查询： 在编辑面板（Edit Panel）的Query区域，确保你的查询覆盖了你想要显示的所有时间段，但仅返回有数据的记录。利用WHERE子句结合时间列（如$__timeFilter(your_time_column)）来动态地根据所选时间范围过滤数据，确保查询结果仅包含有数据的时间点。 调整图形显示设置： 在Visualization设置中，如果Grafana允许针对K线图（Candlestick charts）自定义空数据处理方式，则查找是否有选项可以隐藏或以特定方式表示空数据时段。尽管标准配置可能不含直接隐藏空时段的功能，但确保图形准确反映数据完整性是关键。若Grafana版本或插件支持，检查是否存在类似于nullAsZero, nullAsNaN, 或其他处理缺失数据的选项，这些设置有时可以帮助在视觉上排除无数据区间，尽管它们主要是处理数值而非时间间隔。 自定义脚本或后处理： 在一些高级场景中，如果Grafana的标准配置不足以满足需求，可能需要借助外部脚本或数据处理步骤，在数据送入Grafana之前过滤掉那些无数据的时间段，或者生成占位数据以维持时间轴的连续性但视觉上不突出显示这些时段。 注意：直接在Grafana界面实现此需求可能受限于所使用的Grafana版本和数据源插件的具体功能。如果上述方法不能直接应用，建议查阅Grafana的官方文档或相应数据源插件的文档，寻找特定于版本或数据源的解决方案，或考虑升级到支持更灵活数据展示控制的Grafana版本。
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  • 回答了问题 2024-09-14

    Flink这个问题怎么解决？

    针对您遇到的HikariPool初始化连接池错误的问题，尽管您确认了Flink集群每台机器都能成功连接至MySQL、账号密码无误且连接数并未达到上限，且相关JAR已放置于相应lib目录下，这里提供几个可能的原因及排查方向： 配置问题：检查您的Flink作业配置中关于HikariCP连接池的设置是否正确。确保配置的数据库URL、用户名、密码以及连接池参数（如maximumPoolSize、connectionTimeout等）无误。错误或不当的配置可能导致连接池初始化失败。 版本兼容性：确认Flink CDC版本flink-cdc-3.1.1与Flink集群版本flink-1.19.0之间是否存在兼容性问题。虽然文档中未直接提及此版本组合，但不同版本间的依赖或实现差异有时会导致此类问题。考虑查阅官方文档或社区讨论，确认两者是否完全兼容。 资源限制：尽管您提到连接数未达上限，但请检查是否有其他系统层面的资源限制，比如操作系统级别的最大打开文件数、网络连接限制等，这些也可能影响连接池的初始化。 网络与防火墙：确认网络路径畅通无阻，包括任何潜在的网络策略、安全组规则或防火墙设置，它们可能阻止或限制了从Flink作业实例到MySQL服务器的连接初始化。 依赖冲突：检查您的项目依赖中是否存在与HikariCP或其他关键库相关的版本冲突。有时候，不同库之间的依赖不一致可能导致类加载或初始化异常。 日志深入分析：详细查看Flink作业的日志，特别是HikariCP初始化失败的具体错误信息。这些日志通常能提供更多导致失败的直接原因，如超时、认证失败或配置不合法等细节。 环境差异：如果可能，尝试在与生产环境尽可能相似的测试环境中复现问题，这有助于隔离环境因素导致的问题。 针对上述每一点进行细致排查，应该能帮助您定位并解决问题。如果问题依旧，考虑提交工单给技术支持，提供详细的错误日志和配置信息，以便获得更专业的帮助。
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  • 回答了问题 2024-09-14

    flink报错有人遇到过这个问题么？

    遇到此Flink作业报错，主要原因是尝试将数据流转换并打印时，无法找到对应的类BatteryRuntimeFlinkDto.class。错误信息显示“Could not create ClassReader: Class not found”，表明JVM在当前环境中未能找到指定的类定义。这通常意味着以下几点： 类路径问题：确保BatteryRuntimeFlinkDto.class存在于Flink作业的类路径中。检查构建或打包过程，确认该类被正确地包含在作业的jar文件内或依赖库中。 类加载器问题：在某些情况下，可能是由于类加载机制问题导致类找不到。Flink作业运行时的类加载策略可能与预期不符，需检查作业配置以确保类加载环境正确无误。 依赖冲突或缺失：检查项目的依赖管理配置（如Maven或Gradle），确认BatteryRuntimeFlinkDto相关的依赖是否已正确声明且版本兼容。同时，确认没有其他依赖冲突导致该类无法加载。 代码或编译问题：确认代码中BatteryRuntimeFlinkDto类定义无误，且在编译过程中没有遗漏或错误。 解决步骤建议： 验证类路径：检查打包后的jar文件内容，确认BatteryRuntimeFlinkDto.class确实存在。检查依赖：复查项目的pom.xml或build.gradle文件，确保相关依赖项已正确定义。清理与重建：尝试清理项目（包括IDE的缓存和构建目录），然后重新构建和打包项目。类加载配置：若使用了特殊的类加载策略或自定义类加载器，需检查这些配置是否可能导致类找不到的问题。 请按照上述建议逐一排查并解决问题。如果问题依然存在，考虑查看更详细的日志输出或使用Flink提供的调试工具进一步诊断。
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