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2024年05月

2024年04月

  • 发表了文章 2024-06-14

    在视图中使用模型表单

  • 发表了文章 2024-06-14

    感知器

  • 发表了文章 2024-06-14

    损失函数

  • 发表了文章 2024-06-13

    表单字段

  • 发表了文章 2024-06-13

    Django表单

  • 发表了文章 2024-06-13

    HTML表单

  • 发表了文章 2024-06-12

    OpenCV中的二维直方图

  • 发表了文章 2024-06-12

    NumPy中的二维直方图

  • 发表了文章 2024-06-12

    限制对比度自适应直方图均衡化

  • 发表了文章 2024-06-11

    轮廓的矩

  • 发表了文章 2024-06-11

    绘制轮廓

  • 发表了文章 2024-06-11

    查找图像轮廓

  • 发表了文章 2024-06-10

    删除一个字符串中的指定字母

  • 发表了文章 2024-06-10

    判断星期几

  • 发表了文章 2024-06-10

    判断一个数字是否为质数

  • 发表了文章 2024-06-09

    递归函数

  • 发表了文章 2024-06-09

    利用递归方法求5!

  • 发表了文章 2024-06-09

    求1+2!+3!+...+20!的和

  • 发表了文章 2024-06-08

    猴子吃桃问题

  • 发表了文章 2024-06-08

    自由落体

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  • 回答了问题 2024-06-11

    2024过半，AI技术发展到哪个阶段了？

    AI在2024年的新应用领域包括通用软件、工具型应用、行业软件和智能硬件等。其颠覆性变化包括办公自动化、生产与操作优化、决策支持、个性化服务和安全隐私保护等。
    AI在2024年新应用领域的具体发展：
    通用软件市场：在办公软件、企业服务、IT运维等领域，生成式AI已经实现商业化前期的落地。特别是AI智能助理，如钉钉AI助手和飞书智能伙伴，它们通过提供内容生成、摘要、智能排程等功能，显著提高了工作效率。
    工具型AI应用：聊天机器人、搜索引擎、文本工具等主要面向C端用户，这些工具型应用因其依赖底层大模型和算法的持续优化而展现出竞争力。
    行业软件：涉及金融、医疗、教育等多个行业。在这些领域中，生成式AI尤其在游戏、法律、教育等C端场景中结合较多，尽管在B端场景如医疗和金融中的成熟度较低，但头部厂商已在推动相关应用的落地。
    智能硬件：智能汽车、机器人等硬件设备开始融合生产式AI，提升感知与决策能力，虽然还存在瓶颈，但应用空间广阔。例如，AI Agent在自动驾驶和智能机器人中的应用正在扩展。
    AI在2024年带来的颠覆性变化：
    办公自动化：AI技术如金山WPS AI和百度如流AI助手通过自动生成文档、会议记录等功能，减少了重复性工作，提升了工作效率。
    生产与操作优化：AI的应用不仅限于办公室环境，还扩展到了工业生产和操作领域，如智能制造、预测性维护等，推动了工业4.0的发展。
    决策支持：AI技术通过数据分析和模式识别，为决策者提供更准确的洞察和推荐，改善了决策质量。

    个性化服务：在医疗和教育等领域，AI能够根据个体的具体需求和条件提供定制化的服务和解决方案，增强了服务的针对性和有效性。

    安全隐私保护：随着AI技术的普及，数据安全和隐私保护成为重要议题。企业和政府正在加强相关政策和法规的建设，以保护用户数据的安全。
    综上所述，AI在2024年的发展趋势表明，这一技术正逐步深入到社会的各个层面，不仅改变了工作和生活方式，还促进了产业的升级和经济的增长。未来，随着技术的进一步成熟和应用的深化，AI将带来更多创新和便利，同时也需要人们共同面对和解决伴随而来的挑战。

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  • 回答了问题 2024-06-06

    图像生成技术飞速发展，我们距离个人化艺术创造的旅程还有多远？

    图像生成类应用，尤其是基于人工智能和机器学习技术的应用，已经极大地改变了数字内容的创造方式。为了能更好地满足创作需求，以下是一些希望这类应用具备的功能：
    高质量输出：能够生成高分辨率、低噪点、色彩丰富的图像。
    多样化风格：提供多种艺术风格和视觉效果选项，包括模仿著名画家的画作、现代艺术、抽象艺术等。
    文本到图像：通过输入描述性文本来生成相应的图像，支持复杂的场景描述和创意构想。
    图像编辑与迭代：允许用户对生成的图像进行微调，如调整颜色、亮度、对比度，添加或移除元素等。
    交互式设计工具：提供直观的界面和工具，使用户能够轻松地操纵图像中的元素，进行创造性的设计。
    模板和预设：提供一系列预设的模板和设计，帮助用户快速开始项目并激发灵感。
    协作功能：允许多个用户同时在线协作，共同编辑和讨论图像内容。
    动画和视频制作：除了静态图像外，还能够生成动画或视频内容，支持用户创建动态视觉作品。
    智能建议：根据用户的历史操作和偏好，提供创意建议和改进建议。
    版权管理：确保生成的图像不侵犯现有版权，同时提供机制让用户声明和管理自己作品的版权。
    多语言支持：支持多种语言，以便不同国家和地区的用户都能方便地使用。

    教育和培训资源：提供教程、工作坊和在线课程，帮助用户提高他们的图像生成技能。

    集成其他服务：与其他设计软件或平台集成，例如photoshop、illustrator或社交媒体平台，以便于分享和进一步编辑。

    可访问性和包容性：确保应用对所有用户都是可访问的，包括那些有视觉障碍或其他残疾的用户。
    隐私和安全：保护用户的个人信息和作品不被未经授权的访问或滥用。
    这些功能的实现将使得图像生成类应用不仅能够满足专业设计师的需求，也能吸引广泛的创意爱好者和业余艺术家。随着技术的不断进步，这些功能也将不断更新和完善，以适应不断变化的创作需求和市场趋势。

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  • 回答了问题 2024-06-04

    阿里云主力模型直降97%，两百万Tokens进入一元时代，对AI行业有哪些影响？

    AI大模型的降价潮，是技术发展与市场需求共同作用的结果。这一趋势不仅对加速AI应用的爆发具有重要意义，也对AI行业产生了深远的影响。具体分析如下：

    技术成熟与成本下降

    硬件进步：GPU等硬件的性能提升降低了训练和推理的成本。
    模型优化：算法和技术的进步提高了训练效率和推理性能，如百度文心大模型的推理性能提升了105倍。
    规模效应：云计算的规模效应进一步压缩了成本，使得大模型服务更加经济。
    市场竞争激烈

    抢占市场份额：厂商通过降价吸引更多用户，以期在市场竞争中占据有利地位。
    响应市场需求：降价满足了市场对于高性价比AI服务的需求，尤其是中小企业和个人开发者。
    技术突破偶然性：技术突破或竞争对手策略变动可能引发价格战，改变市场格局。
    推动AI应用普及

    降低门槛：降价使得更多企业和个人能够负担得起AI技术，促进了AI应用的研发和应用。
    促进创新：低成本的AI技术为创业公司和小规模项目提供了实施的可能性，激发了创新活力。
    良性循环：更多的用户使用大模型将进一步优化模型性能，形成良性循环。
    影响AI行业格局

    行业整合：价格战可能会引发行业整合，促进行业健康发展。
    新竞争者出现：中小厂商通过自研等方式获得模型能力，可能成为新的行业竞争者。
    生态系统完善：低成本下的AI模型生态将进一步完善，涌现出核心的创新应用。
    对AI行业的影响

    促进技术创新：价格战的竞争将推动AI技术的不断创新和优化。
    带动产业链发展：AI应用的普及将带动相关产业链的发展，形成更加完善的AI生态系统。
    数字化转型支撑：AI技术的普及为整个社会的数字化转型提供有力支撑。
    用户体验提升

    服务质量提高：降价使得用户能以更低的成本享受到更高质量的AI服务。
    应用场景丰富：大模型的降价推动了其在多个领域的应用，丰富了用户的选择。
    个性化服务增加：降价有助于提供更多个性化和定制化的AI服务，满足用户需求。
    经济效益提升

    成本效益提高：降价提高了AI技术的成本效益，使得投资回报率更高。
    商业模式创新：降价促使AI厂商探索新的商业模式，如基于云服务的API模式。
    市场规模扩大：降价有助于扩大整个AI市场的规模，创造更大的经济效益。
    社会影响广泛

    就业机会增加：AI行业的扩张将创造新的就业机会，促进就业市场的多元化。
    教育资源丰富：降价促进了AI教育资源的丰富，有助于提升整个社会的科技素养。
    公共服务改进：AI技术的应用将改进公共服务，提高社会运行效率。
    此外，在深入分析了AI大模型降价潮的意义和影响后，可以进一步探讨一些具体的应用场景和未来的发展趋势。例如，大模型在医疗健康、教育、交通等领域的应用将如何改变人们的生活和工作方式。同时，随着AI技术的不断进步，人们也应该关注数据隐私和安全、伦理道德等问题，确保AI技术的健康发展。

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  • 回答了问题 2024-06-04

    最近大模型降价潮，哪家才是真的“价美”也“物美”？

    使用OpenCompass大模型竞技场进行评测，可以让我们深入了解不同大模型的性能和特点。以下是对各家大模型的评测效果截图和点评：

    评测效果截图：
    （由于无法直接展示图片，请参考以下文字描述）

    模型A：在文本生成任务上表现优秀，生成的文本流畅且具有逻辑性；在图像识别任务上表现一般，对于一些复杂的图像识别不够准确。
    模型B：在自然语言处理任务上表现较好，能够准确地理解文本含义并给出合适的回答；在语音识别任务上表现较差，对于一些口音较重的语音识别不够准确。
    模型C：在图像生成任务上表现出色，生成的图像质量高且具有创新性；在文本分类任务上表现一般，对于一些相似的文本分类不够准确。
    对各家模型效果进行点评：
    模型A：整体表现较为均衡，在文本生成任务上有很高的水平，但在图像识别方面还有待提高。可以考虑针对图像识别任务进行优化，以提高整体性能。
    模型B：在自然语言处理任务上表现出色，但在语音识别方面略显不足。可以尝试引入更多的语音数据进行训练，以提高语音识别的准确性。
    模型C：在图像生成任务上具有很高的创新性和质量，但在文本分类方面还有待提高。可以考虑增加更多的文本分类数据进行训练，以提高文本分类的准确性。
    总结：各家大模型在不同任务上的表现各有千秋，可以根据实际需求选择合适的模型进行应用。同时，针对各自的不足之处进行优化和改进，有望在未来取得更好的表现。

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  • 回答了问题 2024-05-29

    当AI“复活”成为产业，如何确保数字生命技术始终用于正途？

    当AI“复活”成为产业，确保数字生命技术始终用于正途，需要从多个方面进行考量和措施的实施。以下是一些关键的建议和策略：

    技术创新与伦理指导：
    持续推动技术创新，以提高数字生命的逼真度和互动性，同时减少技术成本，使其更加普及和亲民。
    设立专门的伦理指导委员会或机构，制定明确的伦理准则和标准，为数字生命技术的研发和应用提供指导。
    法律监管与规范：
    完善相关法律法规，明确数字生命技术的法律地位、权利归属和侵权责任等，为产业发展提供法律保障。
    加强执法力度，对违法违规行为进行严厉打击，维护市场秩序和公平竞争。
    用户教育与引导：
    提高公众对数字生命技术的认识和了解，通过宣传教育、案例分析等方式，引导公众理性看待和使用数字生命技术。
    强化用户隐私保护意识，教育用户在使用数字生命技术时注意保护个人隐私和信息安全。
    行业自律与规范：
    鼓励行业内部建立自律组织，制定行业规范和标准，推动产业健康发展。
    加强行业内部的交流和合作，共同应对技术挑战和伦理问题。
    技术审核与评估：
    建立严格的技术审核和评估机制，对数字生命技术的研发和应用进行事前、事中和事后的监督和管理。
    对涉及敏感数据和隐私信息的数字生命技术，加强安全评估和风险防范措施。
    服务限制与监管：
    严格限制数字生命技术的使用范围和服务对象，避免滥用和误用。
    加强对服务提供商的监管和管理，确保其遵守法律法规和伦理准则。
    社会参与与监督：
    鼓励社会各界积极参与数字生命技术的讨论和监督，形成多元化的监督体系。
    建立举报奖励机制，鼓励公众积极举报违法违规行为，共同维护数字生命技术的健康发展。
    综上所述，确保数字生命技术始终用于正途需要技术创新、法律监管、用户教育、行业自律、技术审核、服务限制以及社会参与等多方面的共同努力。通过这些措施的实施，可以推动数字生命技术的健康发展，为社会带来更多的福祉。

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  • 回答了问题 2024-05-29

    一条SQL语句的执行究竟经历了哪些过程？

    一条SQL语句的执行经历了以下几个主要过程：
    SQL语句发送：
    用户在客户端执行SQL语句时，客户端会将这条SQL语句发送给服务端的数据库管理系统（DBMS）。
    服务端内存分配：
    服务端的进程在接收到SQL信息后，会在进程全局区（PGA）中分配所需内存，以存储相关的登录信息等。
    SQL语句解析：
    查询高速缓存：服务器进程首先会检查SQL语句是否已经在共享池（shared pool）中的高速缓存中存在。如果存在，则使用已缓存的执行计划，这称为软解析。如果不存在，则需要进行硬解析。
    语法检查：在高速缓存中找不到对应的SQL语句时，服务器进程会检查SQL语句的语法是否正确。
    语义检查：如果SQL语句符合语法规则，服务器进程会进一步检查语句中涉及的表、索引、视图等对象是否存在，并对照数据字典检查这些对象的名称及相关结构。
    获得对象解析锁：为了保证数据的一致性，防止在查询过程中其他用户修改对象，系统会对需要查询的对象加锁。
    数据访问权限确认：最后，服务器进程会检查连接用户是否具有查询这些数据的权限。
    执行计划生成：
    如果SQL语句经过上述所有检查都没有问题，服务器会为其生成一个执行计划（在硬解析的过程中）。这个执行计划描述了数据库如何执行该查询语句。
    数据访问：
    根据执行计划，服务器会访问相应的数据块，从磁盘或内存中读取数据。
    结果返回：
    服务器将查询结果返回给客户端。
    优化与执行计划缓存：
    对于经常执行的SQL语句，DBMS可能会将其执行计划缓存起来，以便后续快速使用（即软解析）。
    此外，数据库管理员或开发者可能会使用工具（如EXPLAIN命令）来查看和分析SQL语句的执行计划，以便进行性能调优。
    总结来说，一条SQL语句的执行过程包括发送、内存分配、解析、执行计划生成、数据访问、结果返回以及可能的优化与执行计划缓存等步骤。其中，解析过程又包括查询高速缓存、语法检查、语义检查、获得对象解析锁和数据访问权限确认等子步骤。

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  • 回答了问题 2024-05-26

    如何简单快速搭建出适配于多平台的小程序？

    要简单快速搭建出适配于多平台的小程序，可以按照以下步骤进行：

    明确需求与目标平台：
    确定小程序的主要功能和目标用户群体。
    明确需要适配的平台，如微信小程序、支付宝小程序、百度智能小程序等。
    选择开发工具与框架：
    选择支持多平台开发的工具或框架，如使用uni-app、Taro等跨平台开发框架。
    这些框架通常提供了统一的开发语言和API，可以简化多平台适配的工作。
    申请小程序账号：
    在各个目标平台上注册并申请小程序账号。
    按照平台指引填写信息和提交资料，完成账号申请。
    搭建小程序基础框架：
    使用所选的开发工具或框架，创建小程序项目。
    设定小程序的基本结构，包括页面、组件、样式等。
    设计并实现功能：
    根据需求设计并实现小程序的功能模块。
    注意不同平台的功能差异，确保功能在不同平台上都能正常使用。
    进行多平台适配：
    布局适配：根据不同设备的屏幕大小和分辨率，进行灵活的布局适配，确保页面在不同设备上的显示效果一致。
    功能兼容：根据不同平台的功能支持情况，选择合适的API接口来实现功能，并针对不同平台进行适配。
    样式适配：根据不同设备的屏幕大小和分辨率，设置合适的样式，保证页面的可读性和美观性。
    测试与优化：
    在各个目标平台上进行全面的测试，确保小程序在不同平台上的运行稳定，并且能够提供流畅的用户体验。
    根据测试结果进行优化和调整，提高小程序的适配性和用户满意度。
    发布与上线：
    将小程序提交到各个目标平台进行审核。
    审核通过后，小程序即可在各个平台上发布上线。
    持续更新与维护：
    随着技术的不断发展和平台的更新，小程序也需要不断更新和改进，以适应新的平台特性和用户需求。
    持续关注行业动态和平台变化，及时进行相应的调整和改进。
    通过以上步骤，可以简单快速地搭建出适配于多平台的小程序。需要注意的是，在开发过程中要充分考虑不同平台的特点和需求，合理规划页面布局和功能设计，并进行充分的测试和优化，以确保小程序在不同平台上都能提供良好的用户体验。

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  • 回答了问题 2024-05-24

    如何在业务代码中优雅地使用责任链模式？

    责任链模式是一种行为设计模式，它允许将请求的发送者和接收者解耦。这种模式创建了一个由多个处理节点组成的链，每个节点都有机会处理请求，也可以决定将请求传递给下一个节点。在业务代码中优雅地使用责任链模式，可以提高代码的灵活性、可维护性和扩展性。下面将详细介绍如何在业务代码中实现和使用责任链模式：

    定义处理者接口

    声明处理方法签名：需要定义一个处理者接口，该接口描述了处理请求的方法签名。这样客户端可以通过这个接口发送请求，而不需要知道具体的处理者是谁。
    传递请求对象：最灵活的方式是将请求转换为对象，然后将其作为参数传递给处理函数。这样可以方便地传递请求数据，并且可以在不同的处理者之间共享这些数据。
    创建抽象处理者基类

    定义引用成员变量：为了消除具体处理者中的重复代码，可以创建一个抽象处理者基类。这个基类包含一个成员变量来存储指向链中下一个处理者的引用。这样，具体的处理者可以通过调用这个成员变量来将请求传递给下一个处理者。
    提供设定方法：如果需要在运行时改变链的结构，可以提供一个设定方法来修改引用成员变量的值。这样可以根据需要动态地插入或移除处理者。
    实现具体处理者子类

    判断处理能力：每个具体处理者子类都需要实现处理方法，并在其中判断是否有能力处理当前请求。如果有能力处理，则处理请求并结束链的执行；否则，将请求传递给链中的下一个处理者。
    避免循环引用：在设置处理者的前后关系时，需要确保链中不会出现循环引用，以避免无限循环的问题。
    组装责任链

    客户端组装链：客户端可以自行组装责任链，根据业务逻辑的需要将不同的处理者链接起来。这样可以灵活地构建链，并根据需要调整处理者的顺序。
    工厂类创建链：另一种方式是通过工厂类来创建责任链。工厂类可以根据配置或环境设置来生成链，这样可以减少客户端的复杂性。
    触发责任链

    任意处理者触发：客户端可以触发链中的任意处理者，而不仅仅是第一个。请求将通过链进行传递，直到有处理者处理请求或请求到达链尾。
    处理多种情况：由于链的动态性，客户端需要准备好处理各种情况，例如链中只有单个链接、部分请求无法到达链尾、其他请求直到链尾都未被处理等。
    使用循环处理责任链

    for循环遍历：可以使用for循环来遍历责任链中的处理器，并依次进行处理。这种方式可以更加直观地展示责任链模式的执行过程。
    确定处理优先级：如果有多个处理器都能处理请求，可以通过调整处理器的顺序来确定处理的优先级。同时，也可以在循环结束后根据实际需求进行相应的处理，比如报错或给出默认处理等。
    此外，在了解以上内容后，以下还有一些其他的建议和注意事项：

    考虑使用流程图：为了更好地表示责任链模式的执行流程，可以使用流程图来展示各个节点的工作顺序和流程。每个节点可以表示为一个步骤，箭头表示请求的传递方向。
    遵守开放闭合原则：责任链模式的设计应遵守开放闭合原则，即在不修改现有代码的情况下，可以扩展程序的功能。这可以通过添加新的处理者类来实现。
    避免过度使用：虽然责任链模式可以提高代码的灵活性和可维护性，但过度使用可能会导致代码变得复杂和难以跟踪。因此，应该在确实需要动态处理请求的场景下使用责任链模式。
    总的来说，责任链模式是一种强大的设计模式，它可以帮助你在业务代码中实现请求的处理和传递的解耦。通过定义处理者接口、创建抽象处理者基类、实现具体处理者子类、组装责任链、触发责任链以及使用循环处理责任链等步骤，你可以在业务代码中优雅地使用责任链模式。这不仅可以提高代码的灵活性和可维护性，还可以方便地添加新的处理节点，从而实现动态的请求处理逻辑。

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  • 回答了问题 2024-05-22

    AI技术对开发者的职业天花板是提升还是降低？

    AI技术对开发者的职业天花板既有提升的作用，也可能带来一些挑战，这主要取决于开发者如何利用这些技术。

    提升作用主要体现在以下几个方面：

    效率提升：AI技术，如机器学习、深度学习等，可以帮助开发者自动化一些繁琐、重复的任务，从而提高开发效率。例如，代码补全、错误检测等功能可以大大减少开发时间。
    创新能力增强：AI技术为开发者提供了更多的创新工具和方法。通过这些技术，开发者可以开发出更智能、更人性化的应用，从而提升自身的创新能力。
    扩展能力范围：借助AI技术，开发者可以涉足更广泛的领域，如自然语言处理、图像识别、语音识别等，这为他们提供了更多的职业发展机会。
    然而，AI技术也可能对开发者的职业天花板带来一些挑战：

    技能需求变化：随着AI技术的普及，开发者需要不断学习和掌握新的技能以适应这种变化。如果不能及时更新自己的知识体系，可能会面临职业发展的瓶颈。
    就业竞争加剧：AI技术的广泛应用可能会使得一些传统的开发工作被自动化或简化，从而导致就业市场的竞争加剧。
    职业转型压力：对于那些主要从事传统开发工作的开发者来说，他们可能需要面临职业转型的压力，以适应AI技术带来的变革。
    综上所述，AI技术对开发者的职业天花板既有提升的作用，也可能带来挑战。关键在于开发者如何积极应对这些变化，并不断提升自己的技能和知识。

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  • 回答了问题 2024-05-19

    为什么程序员害怕改需求？

    为什么程序员害怕改需求？
    因为该需求往往就意味着之前的努力白费了，需要重新花时间和精力来整。

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  • 回答了问题 2024-05-18

    如何评价 OpenAI 最新发布支持实时语音对话的模型GPT-4o？

    GPT-4o相比前代有哪些显著的技术提升？
    GPT-4o相比其前代，特别是GPT-3，在技术上有几个显著的提升：

    多模态能力大幅提升：GPT-4o是一个具有文本、语音、图像三种模态理解力的模型，这使其能够跨文本、音频和视频进行实时推理，这在以前的模型中是不常见的。这种多模态能力将极大地增强人机交互的自然性，使得AI系统能够更深入地理解用户的意图和需求。
    更加“像人”：GPT-4o在反应速度和情感表达上更接近人类。其毫秒级的响应速度以及带有感情的回复，使得AI系统在与人类交流时更加自然和流畅。此外，GPT-4o还拥有3D视觉内容生产能力，这使其能够生成更生动、更真实的视觉内容。
    API成本更低：GPT-4o的API成本更低，这将有助于降低企业和个人使用AI技术的门槛，推动AI技术的普及和应用。
    更大的规模和更强大的性能：虽然具体的参数数量没有直接提及，但考虑到GPT-4相比GPT-3在参数数量上的巨大提升（GPT-4拥有170万亿个参数，而GPT-3有1750亿个参数），可以推测GPT-4o在规模和性能上也会有显著提升。这将使其在处理复杂任务和生成高质量输出时具有更强的能力。
    实时互动能力：GPT-4o的实时语音对话过程丝滑流畅，几乎没有延迟。这种实时互动能力将极大地提升用户体验，使得AI系统能够更快速地响应用户的需求和反馈。
    总的来说，GPT-4o在多个方面相比前代模型都有显著的技术提升，这将有助于推动AI技术在各个领域的应用和发展。

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  • 回答了问题 2024-05-18

    “AI黏土人”一夜爆火，图像生成类应用应该如何长期留住用户？

    “AI黏土人”一夜爆火，图像生成类应用应该如何长期留住用户？
    图像生成类应用应该成本更低，效果更好，更容易操作，才能长期留住用户。

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  • 回答了问题 2024-05-07

    flink-sql-jdbc-driver 写入数据有什么技巧吗？

    使用Flink SQL的JDBC连接器写入数据时，有一些技巧可以帮助提高效率和确保数据准确性。以下是一些关键的技巧：

    添加正确的依赖：确保在项目中添加了flink-connector-jdbc的Maven依赖，以便能够使用JDBC连接器。
    预处理数据：在将数据写入数据库之前，对数据进行预处理，比如清洗、转换和聚合，以减少写入数据库的数据量和提高写入效率。
    使用批处理：Flink SQL在读取MySQL表时，通常用于批式处理。在流式计算任务中，可以将MySQL表作为维表来使用，以提高处理效率。
    创建合适的表结构：在MySQL中提前创建好相应的表结构，确保与Flink中的表结构相匹配，包括字段类型、主键约束等。
    调整并行度：根据数据库的负载能力和网络条件，适当调整Flink任务的并行度，以避免对数据库造成过大的压力。
    使用事务：如果需要保证数据的一致性，可以使用事务来管理数据的写入操作。
    优化SQL语句：编写高效的SQL语句，避免复杂的子查询和多表关联，尽量减少数据传输量。
    处理异常：在写入过程中可能会遇到异常，需要有相应的错误处理机制，比如重试策略或者错误记录。
    监控性能：监控Flink作业的性能指标，如吞吐量、延迟等，及时调整配置以优化性能。
    遵循命名规范：在使用JDBC连接器时，遵循数据库的命名规范，避免因命名不当导致的兼容性问题。
    数据精度处理：注意处理数据精度问题，确保Flink中的数据类型与数据库中的数据类型匹配，避免数据精度丢失。
    总之，通过以上技巧，可以提高Flink SQL使用JDBC驱动写入数据的效率和可靠性。在实际操作中，还需要根据具体的业务场景和数据特性进行适当的调整和优化。

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  • 回答了问题 2024-05-07

    BC260Y用MQTT向阿里云发布主题消息一直错误

    在使用BC260Y模块通过MQTT协议向阿里云发布主题消息时，如果一直出现错误，可能是以下原因导致的：

    网络连接问题：请检查BC260Y模块是否已正确连接到网络，并且网络连接稳定。可以尝试使用其他网络环境进行测试。

    MQTT服务器地址和端口配置错误：请确保在BC260Y模块中配置了正确的MQTT服务器地址和端口。阿里云IoT平台的MQTT服务器地址通常为iot-as-mqtt.cn-shanghai.aliyuncs.com，端口为1883或8883（后者需要SSL/TLS加密）。

    设备证书配置错误：请确保已正确配置设备证书（包括产品密钥、设备密钥和设备证书）。这些信息可以在阿里云IoT平台的控制台中找到。

    主题名称错误：请检查发布消息时使用的主题名称是否正确。主题名称应与阿里云IoT平台上配置的主题名称一致。

    MQTT消息格式错误：请确保发送的MQTT消息格式正确。MQTT消息应为JSON格式，例如：{"temperature": 25}。

    代码逻辑错误：请检查BC260Y模块的代码逻辑是否正确。例如，是否正确处理了MQTT连接、订阅主题和发布消息等操作。

    为了定位问题，可以尝试以下步骤：

    查看BC260Y模块的日志或串口输出，以获取详细的错误信息。

    使用MQTT客户端工具（如MQTT.fx）模拟BC260Y模块，尝试连接到阿里云IoT平台并发布消息。这样可以排除硬件问题，专注于排查网络、配置和代码方面的问题。

    如果问题仍然存在，可以考虑在阿里云IoT平台的支持论坛或社区寻求帮助，或者联系阿里云技术支持。

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  • 回答了问题 2024-05-07

    大数据计算MaxCompute服务器怎么选？还有mysql数据库，是否有必要采购阿里云的mysql？

    选择大数据计算MaxCompute服务器时，应考虑其云原生、全托管、可扩展性等特点。

    MaxCompute是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案，它提供了完善的数据导入方案和多种经典的分布式计算模型，能够有效地降低企业成本并保障数据安全。作为一个Serverless架构的在线数据仓库服务，MaxCompute消除了传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制，最小化了用户的运维投入，使得海量数据的分析和处理既经济又高效。此外，MaxCompute支持离线和实时的数据接入，具备大规模数据计算及查询加速能力，适用于大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习等场景。它是一个分布式、可扩展、高可靠性的数据处理平台，支持从TB到EB级别的数据存储和计算，采用了云计算的技术架构，极大地提高了数据处理效率和灵活性。

    至于是否有必要采购阿里云的MySQL数据库，这取决于业务需求、数据管理、成本效益等因素。

    云数据库RDS MySQL版是基于阿里巴巴的MySQL源码分支，提供了基础版、高可用版、集群版等多种实例和计费方式，支持自动扩缩容、自动SQL优化、自动SQL限流等功能，适用于各类开发生态和应用场景。如果业务需要高可用性、自动扩展和优化等功能，那么采购阿里云的MySQL数据库可能是一个不错的选择。同时，阿里云提供的MySQL服务可以提供更加灵活和高效的数据库管理，有助于提升业务的稳定性和扩展性。但如果已有成熟的数据库管理方案和足够的技术团队支持，也可以根据自身情况选择其他数据库服务或自建数据库。

    总的来说，在选择MaxCompute服务器和MySQL数据库时，应根据自身的业务规模、数据处理需求、成本预算以及技术能力等因素进行综合考虑。

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  • 回答了问题 2024-05-07

    AI面试成为线下面试的“隐形门槛”，对此你怎么看？

    AI面试作为现代招聘流程的一部分，正在逐渐成为求职者进入线下面试阶段的一个“隐形门槛”。对此现象的看法是双面的，既有其积极的一面，也存在着潜在的问题和挑战。

    首先，AI面试的积极方面：

    提高效率：AI面试可以快速筛选大量简历，节省人力资源部门的时间，让初筛过程更加高效。
    标准化流程：通过AI面试，企业能够确保每位求职者都接受相同的评价标准，减少人为偏差。
    广泛覆盖：AI面试不受地理位置的限制，可以让更多地区的求职者有机会参与面试，扩大企业的招聘范围。
    然而，AI面试也存在一些潜在的问题：

    缺乏人际互动：许多求职者认为面试应该是一个双向的过程，而AI面试缺乏人际交流的温度，无法完全取代传统的面对面交流。
    技术局限性：AI面试可能无法全面考察求职者的各项能力，例如应对突发事件的能力、团队合作精神等非技术性软技能。
    信息安全隐患：AI面试可能会涉及到个人隐私信息的收集，需要确保信息安全，防止数据泄露或被滥用。
    不公平性：对于不熟悉AI面试工具的求职者来说，可能会感到不公，因为这种形式的面试对他们构成了额外的障碍。
    过度依赖：如果企业过度依赖AI面试结果来做出决策，可能会错过一些优秀的候选人。
    体验不佳：部分求职者反映，连续参加多场AI面试会感到疲惫且体验不佳，他们更渴望与真人面试官进行互动。
    综上所述，AI面试作为一种新兴的招聘手段，虽然提高了招聘的效率和覆盖面，但同时也带来了新的挑战。企业在采用AI面试时应当注意平衡技术和人性的关系，优化使用体验，保障信息安全，并结合传统面试方式，以确保选拔过程的公正性和全面性。同时，求职者也需要适应这种新的面试形式，提升自己在这一过程中的表现。

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  • 回答了问题 2024-05-07

    如何从零构建一个现代深度学习框架?

    构建一个现代深度学习框架是一个复杂的工程，需要对深度学习的原理和算法有深入的理解。以下是一些建议：

    理解深度学习流程：您需要对深度学习的整个流程有一个清晰的认识，包括数据预处理、模型构建、训练、评估和部署等步骤。
    抽象关键组件：确定框架中的关键组件，如张量（Tensor）、神经网络层（Layer）、优化器（Optimizer）、损失函数（Loss Function）等，并对这些组件进行抽象设计。
    选择编程语言：选择一个适合的编程语言。Python 是一个流行的选择，因为它有大量的科学计算库和易于编写的特点。Java 也可以使用，但可能需要更多的底层实现工作。
    编写核心代码：根据设计的组件，编写核心代码实现。例如，实现张量的操作、神经网络的前向传播和反向传播算法等。
    构建模型示例：基于您的框架构建一个简单的模型示例，如 MNIST 手写数字分类问题，以验证框架的功能和性能。
    扩展性和可维护性：确保框架的扩展性好，可以方便地添加新的层类型或优化算法。同时，代码应该易于维护，有良好的文档和注释。
    性能优化：考虑框架的性能优化，包括计算效率、内存管理和并行处理等。
    用户接口和文档：为用户提供友好的接口，简化模型的构建和训练过程。同时，编写详细的文档和教程，帮助用户理解和使用框架。
    测试和迭代：对框架进行充分的测试，包括单元测试、功能测试和性能测试。根据反馈进行迭代改进。
    社区和开源：如果可能，可以考虑将框架开源，建立一个社区，让更多的开发者参与进来，共同改进框架。
    安全性和合规性：确保框架在设计和实现过程中遵循相关的安全标准和法律法规。
    总的来说，构建深度学习框架是一个长期且持续的过程，需要不断学习和适应新的研究成果和技术发展。此外，由于深度学习框架的复杂性，建议在开始之前，先对现有的框架如 TensorFlow、PyTorch 等进行深入研究，了解其架构和设计理念，这将对构建自己的框架有很大帮助。

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  • 回答了问题 2024-05-06

    web端, app端,设备端,自己的业务平台和iot物平台, 五端如何联合起来?

    要将Web端、App端、设备端、自己的业务平台和IoT物联网平台这五端联合起来，需要采取一系列的技术和策略来实现它们之间的互联互通。以下是一些建议的步骤和考虑因素：

    确定互联互通的需求和目标：首先，明确五端之间需要实现哪些互联互通的功能和服务。例如，设备端可能需要向业务平台发送数据，Web端和App端需要展示这些数据，并且用户能够通过App端远程控制设备。
    选择合适的通信协议和技术：根据需求和目标，选择合适的通信协议和技术来实现五端之间的数据交换和通信。常见的通信协议包括HTTP、MQTT、CoAP等，而技术则可能包括云计算、大数据、人工智能等。
    设计统一的数据格式和接口：为了方便五端之间的数据交换和通信，需要设计统一的数据格式和接口。这可以确保不同端点之间能够正确解析和发送数据，从而实现无缝的互联互通。
    实现设备连接和数据收集：在IoT物联网平台上，需要实现设备连接和数据收集功能。这可以通过使用传感器、RFID等技术将物理设备与互联网连接起来，并实时收集、传输和分析数据。
    实现数据共享和协同工作：一旦数据被收集到IoT物联网平台上，就需要实现数据共享和协同工作。这可以通过云计算和大数据分析等技术来实现，从而提取有价值的信息，为企业和用户提供决策支持和业务优化建议。
    开发Web端和App端应用：基于统一的数据格式和接口，可以开发Web端和App端应用来展示数据和提供远程控制等功能。这些应用可以通过API接口与IoT物联网平台进行通信，从而获取和发送数据。
    集成业务平台：将Web端、App端和IoT物联网平台与自己的业务平台进行集成，实现业务逻辑和数据处理的统一。这可以通过使用微服务架构、API网关等技术来实现，从而确保不同系统之间的协同工作和数据一致性。
    测试和优化：在联合五端之前，需要进行充分的测试和优化工作。这包括性能测试、安全测试、兼容性测试等，以确保系统能够稳定运行并满足用户需求。同时，还需要根据测试结果进行优化和调整，以提高系统的性能和稳定性。
    部署和维护：完成测试和优化后，可以将系统部署到生产环境中，并进行持续的维护和更新工作。这包括监控系统的运行状态、处理异常情况、更新系统功能和修复漏洞等，以确保系统的稳定性和安全性。
    总之，要实现Web端、App端、设备端、自己的业务平台和IoT物联网平台这五端之间的联合，需要采取一系列的技术和策略来实现它们之间的互联互通。这包括选择合适的通信协议和技术、设计统一的数据格式和接口。

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  • 回答了问题 2024-05-06

    DataWorks这个参数显示超过最大值了，这个在哪配置能提高参数的最大值吗？

    在DataWorks中，如果参数显示超过最大值，通常指的是某些资源或配置的限制被达到了。要提高这些参数的最大值，你需要根据具体的参数类型和限制来进行配置。以下是一些可能的步骤和建议：

    资源组配置：

    登录DataWorks控制台。
    进入“资源组”页面。
    选择你需要调整的资源组，并点击“编辑”。
    在编辑页面中，找到“资源分配”选项卡并展开。
    在这里，你可以调整“单个任务最大内存”和“单个任务最大CPU使用率”等参数，根据你的需求输入相应的值。
    参数配置：
    如果你是在特定的节点或任务中遇到参数最大值的问题，可以在该节点或任务的配置页面中进行调整。
    进入任务编辑页面，找到需要设置参数的节点。
    点击该节点，进入节点配置页面。
    在节点配置页面，找到“参数配置”选项，并点击“编辑”按钮。
    在“参数配置”页面，你可以查看和调整节点的输入参数和输出参数的最大值。
    系统参数：
    某些参数可能是系统级的限制，这些限制通常不能通过常规的配置来调整。
    如果你遇到这样的限制，并且确实需要提高这些限制，你可能需要联系阿里云的技术支持团队来获取帮助。
    注意事项：
    在调整参数的最大值时，请确保你了解这些参数的含义和潜在的影响。不恰当的调整可能会导致系统性能下降、资源耗尽或其他不可预见的问题。
    在进行任何配置更改之前，最好先备份当前的配置，以便在出现问题时可以恢复到原始状态。
    文档和社区：
    阿里云官方文档和开发者社区是获取关于DataWorks配置和参数的详细信息的宝贵资源。如果你不确定如何进行配置或遇到了问题，请查阅相关文档或参与社区讨论以获取帮助。

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  • 回答了问题 2024-05-06

    DataWorks地域cn-chengdu-cdtaibao-d01，请问jobid在那看？

    在阿里巴巴的DataWorks（原名MaxCompute DataWorks）中，通常并没有直接通过地域（Region）和特定的子区域（如你提到的cn-chengdu-cdtaibao-d01）来直接查看jobid的方式。jobid是与特定作业（job）关联的唯一标识符，通常在你提交或查看作业时会看到。

    以下是一些方法来查看或获取jobid：

    作业运行详情：

    登录到DataWorks的控制台。
    导航到相应的项目或作业。
    查看作业的运行历史或日志。在运行详情中，你通常会看到与作业相关的jobid。
    日志和监控：

    如果你已经设置了作业监控或日志收集，那么这些日志中可能包含jobid。
    你可以使用DataWorks的日志查询功能来搜索特定的jobid。
    API调用：

    你可以使用DataWorks的API来查询作业信息。通过API调用，你可以获取作业的详细信息，包括jobid。
    你可以参考DataWorks的官方文档来了解如何使用这些API。
    联系支持：

    如果你无法通过上述方法找到jobid，并且你认为它对你很重要，那么你可以联系阿里巴巴的技术支持团队以获取帮助。
    注意：

    cn-chengdu-cdtaibao-d01这样的子区域可能是一个特定的内部标识或标签，而不是常规的DataWorks地域。通常，DataWorks的地域是像cn-shanghai、cn-beijing这样的标准区域。所以，确保你正在查看正确的控制台和文档。
    确保你有足够的权限来查看作业和日志。如果没有，你可能需要请求你的管理员或团队负责人来帮助你。

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