yuanzhengme
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- Java
- 微服务
- 消息中间件
- 数据处理
- 数据可视化
- SQL
- Linux
擅长领域
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Java
初级
能力说明：
了解变量作用域、Java类的结构，能够创建带main方法可执行的java应用，从命令行运行java程序；能够使用Java基本数据类型、运算符和控制结构、数组、循环结构书写和运行简单的Java程序。
-
Linux
初级
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。
技术认证
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弹性计算Clouder认证：ECS快速入门
获得于2024-06-09 10:27:04 -
云原生Clouder认证:函数计算的功能与使用入门
获得于2024-05-06 14:53:51
-
云原生Clouder认证：Serverless应用快速体验
获得于2024-05-06 14:14:06
-
云原生数据库Clouder认证：PolarDB 快速入门
获得于2024-04-30 17:38:00
-
Java开发
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2024年05月
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12.23 12:20:03
发表了文章
2023-12-23 12:20:03
InfluxData【付诸实践 01】Windows环境部署Telegraf+Influxdb+Grafana安装及使用配置（含百度云盘资源+demo脚本）
InfluxData【付诸实践 01】Windows环境部署Telegraf+Influxdb+Grafana安装及使用配置（含百度云盘资源+demo脚本） -
12.23 12:19:19发表了文章
2023-12-23 12:19:19
MySQL【部署 01】Linux root 用户部署 mysql-5.7.28 及 not allowed to connect to this MySQL server 和中文乱码问题处理
MySQL【部署 01】Linux root 用户部署 mysql-5.7.28 及 not allowed to connect to this MySQL server 和中文乱码问题处理
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2024-12-01
com.alibaba.fastjson.JSONException:expect':'at 0 ,actual = 是什么导致的？
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2024-12-01
浏览器 code 16 error signature expired 问题
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2024-12-01
java do while 的语法怎么用？
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2024-11-27
Unable to obtain OffsetDateTime from TemporalAccessor: {},ISO resolved to 2024-11-26T20:55:26 of type java.time.format.Parsed
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2024-11-27
如何将 2024-11-26 20:55:26 转换成 OffsetDateTime 格式？
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2024-11-27
Java将OffsetDateTime格式化为 yyyy-MM-dd HH:mm:ss 如何写代码？
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2024-11-25
商汤人像如何进行以图搜图？
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2024-11-25
商汤的API如何进行鉴权？
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2024-11-25
商汤人像如何对接？Java代码如何写？
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2024-11-24
JVM如何监控某个方法的入参和相应结果？
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2024-11-24
MAT如何使用？
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2024-11-24
BTrace如何使用？
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2024-11-23
类似arthas的工具还有其他的吗？
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2024-11-23
-x [展开层数] 的详细用法和举例？
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2024-11-23
arthas如何跟踪某个方法？并查看方法的入参和出参？
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2024-11-22
arthas和killercoda是什么工具？如何使用？优点儿和缺点是什么？如何选择？
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2024-11-22
/mydata *(rw,sync,no_subtree_check)什么意思？
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2024-11-22
sudo mount -t nfs server_ip:/path/to/shared_directory /mnt/local_directory命令的作用是什么？
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2024-11-20
Nginx里的root和alias的区别是什么？
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2024-11-20
sudo mount -t nfs server_ip:/path/to/shared_directory /mnt/local_directory命令的作用是什么？
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2025-08-17
Kimi-K2-Instruct 开了挂一般的推理和调用，底层魔法是什么？
各种大模型我都进行过测试，之前我鉴别哪个大模型更适合开发人员用的方法是：让大模型对比一下Kafka和Jafka的特点和选型依据。这个问题有的大模型会不认识Jafka，更别说其特点和选型依据了。 如今大模型的参数量是越来越多了，前些年谁敢想万亿大模型，如今模型的参数量越来越大了。好处是挺多的，响应的结果越来越详细了，有的还带上了各种小图标，排版很是不错，但是问题还是有的，核心内容被淹没在输出的一大堆信息里了，现在的大模型输出能力很强，知识面很广，但是不聚焦😭 Kimi-K2万亿模型在云上部署，最快5分钟，说实话，惊呆我了，之前做过离线大模型部署，下载个模型需要几个小时甚至几天，5分钟真的是无可比拟的厉害，模型本身的表现也是很强的。赞23 踩0 评论0 -
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2025-08-17
如何利用 AI 提升数据库运维效率？
我自己是软件开发，但是公司是没有运维的，有些时候会遇到这些问题： 服务器断电，重启了，但是服务运行不正常；服务无缘无故出现网络断开；服务器磁盘满了;... 就一下两个问题，我结合自己的经验小小地分享一下： 1、聊一聊你希望 AI 运维工具需要哪些能力？如何定义 AI 自动执行的边界？在哪些场景下必须保留人工确认环节？ 需要具备的能力：能够通过自然语言下发命令，分析系统运行的硬件参数和服务运行参数等。自动执行的边界：感觉不能进行数据删除、修改这类操作，可以进行日志记录等。要保留的人工确认环境：就是自动执行边界外的操作。 2、体验完数据库智能运维 DAS Agent ，结合你的运维经历分享一下你的感受，对DAS Agent 有哪些意见或建议？ 可以做一个数据更加集中的大屏，将运维数据全部展示出来，最为重要的是是否可以添加插件，进行类似接口调整类的工作。赞62 踩0 评论0 -
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2025-07-23
ODPS 的下一个15年，大数据将迎来春天还是寒冬？
我是Java开发工程师，实际上对ODPS并不了解，斗胆探讨ODPS在AI时代引领数据革命的可能性以及希望其优先突破的能力。以下是我的观点和期望： 1. 强大的基础与潜力： ODPS作为阿里云的大数据计算服务，已经积累了丰富的经验和技术沉淀。AI时代的核心是数据与算法的结合。ODPS在数据处理方面的优势，使其能够很好地支撑AI应用的需求。通过与AI技术的深度融合，ODPS未来可期。 2. AI时代的机遇： AI的发展离不开海量数据的支持。ODPS作为大数据处理平台，能够为AI模型提供高质量的数据输入，加速模型的训练和优化。数据几乎是大模型的血液，特别是在处理大规模数据时，ODPS的性能优势将更加明显。 希望ODPS优先突破的能力（Java开发对安装部署运维的要求是傻瓜化） 1. 更强大的AI原生支持： 提供更完善的模型管理工具，支持从模型训练到部署的全生命周期管理。特别是对于Java开发者，希望ODPS能够提供更友好的API和工具（类似Ollama），简化AI模型的集成与应用。 2. 智能化与自动化： 提供更强大的监控和诊断工具，帮助开发者快速定位和解决问题，提升系统的稳定性和可靠性。 所有技术都会遇到“寒冬”，只有不断进化，通过不断优化技术架构、提升AI原生支持、增强实时处理能力、引入智能化功能，以及加强生态整合，ODPS有望在未来的15年中继续扮演关键角色。作为Java开发工程师，我期待ODPS能够为开发者提供更强大、更易用的工具，帮助我们共同定义下一个“大数据春天”。赞64 踩0 评论0 -
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2025-07-09
聊一聊你眼中的Data Agent，它能帮我们完成什么？
我是从Java开发转的大数据，从开始使用ETL工具Kettle做数据处理到使用大数据工具比如DataX、NIFI进行数据同步、解析等，数据只是分析的基础，如今是AI做数据分析的时代了，我的理解比较浅显，跟大家分享一下。 你觉得支撑Data Agent的核心技术是什么？ 之前的数据同步和分析都是基于确定字段的，同步过程和分析过程都需要定制开发，个人觉得支撑Data Agent的核心技术是它的自然语言理解能力和超强的适应性，不用专门定制开发，也不用字段对字段的进行数据抽取入库，调整业务时也不用再调整相关代码，从效率层面是质的飞跃。 你在 Data+AI 领域的开发过程中遇到了哪些挑战，是如何解决的？ 我们进行了一些Data+AI的数据分析尝试，遇到的问题是分析结果的不准确，或者AI对业务的理解不清晰，我们的解决方案是针对AI的特点进行了业务调整，数据计算和统计还沿用高效的算法，结果数据的输出使用AI进行整理和润色。 对于本次瑶池数据库发布的 Data Agent for Analytics 产品，你对于技术及能力层面有哪些方面的期待？ 我的期待是，作为数据分析AI，能接收不同类型的数据，比如txt\xml\json等格式，也可以使用非结构化的数据，这个应该也是AI的强项；另一个就是分析过程和中间结果可视化，数据分析只有结果数据缺乏过程的说服力就有所欠缺，有分析过程数据展示将更加完整可信。赞55 踩0 评论0 -
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2025-07-01
一步搞定创意建站，Bolt.diy提供了哪些优势？
我是后端开发工程师，首先感觉到的是惊艳，个人前端知识不足，Bolt.diy 是 Bolt.new 的一个开源版本，它提供了更高的灵活性和可定制性，通过自然语言交互简化开发流程，并提供全栈开发支持，同时允许用户二次开发。这正是我这种，了解一些前端，但基础知识并不丰富的后端工程师的好工具，个人感觉到的优势如下： 可以全栈自然语言编程，在有个大概的基础上进行二次开发，基本上可以满足需求；后端也可以快速生产一部分甚至是复杂的业务代码；部署非常的简单，流程也很简单。 作为后端工程师，内心是真的有点儿焦虑了，开发的门槛越来越低，这也许是好事，提升工作效率，也许吧。赞111 踩0 评论0 -
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2025-07-01
如何让Milvus化身电商平台/社区的“读心超人”，精准击中用户心头好？
Milvus向量数据库用过，之前主要用来进行人脸特征向量的相似度搜索，当下AI火热，Milvus还是一个很有用的工具： RAG存储文本的特征向量，通过相似度算法，提供问题相关的内容；视频的特征向量提取后存储在向量数据库内，进行算法查询。 Milvus的查询效率很高，几乎可以实时进行搜索推荐，再经过AI的处理，能发现和你点击、搜索相关的，或许一般人想不到的个性化的推荐内容。赞16 踩0 评论0 -
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2025-06-05
如何可以让 Kubernetes 运维提效90% ？
我是Java后端，也做过大数据，容器化是很方便的一种保持开发环境和部署环境一致的方式，自学过Docker，也准备自学K8S，但是被K8S对环境的要求阻止了，我是买的低配版本的云服务器，无法部署。 Nginx作为前端部署和服务转发的常用工具，部署Nginx已经是家常便饭，但是Nginx在Linux系统的部署是需要进行编译的，这就对环境有一定的要求。 通过体验使用ACK Auto Mode（智能托管模式）集群快速部署Nginx工作负载的动手实践，我可以明显感受到该模式对运维工作带来的多方面便利。以下是对这些便利的详细归纳： 一、简化集群创建与配置 自动化网络规划：ACK智能托管模式提供了一套自动化的网络规划工具，只需进行简单的配置即可完成复杂的网络设置。这大大减少了手动配置网络的时间和出错的可能性。这跟Docker是一样的，虽然也有一定的维护成本，但是已经简化了很多了。 一键式集群创建：通过ACK智能托管模式，可以快速创建一个符合最佳实践的Kubernetes集群，无需深入了解Kubernetes的底层细节。这使得即使是经验不足的菜鸟也能轻松上手。 二、全面托管运维 自动化维护：ACK智能托管模式提供了全面的集群运维服务，包括自动升级、节点管理、监控和日志收集等。这些自动化功能减轻了运维的负担，使他们能够专注于业务逻辑而非基础设施管理。 故障自愈：ACK智能托管模式具备故障自愈能力，能够自动检测并修复集群中的问题，提高了系统的稳定性和可用性。 三、智能资源供给 自动扩缩容：ACK智能托管模式支持自动扩缩容，可以根据实际负载动态调整集群资源，确保应用在高负载时仍然能够平稳运行，同时在低负载时节省成本。 资源优化：通过智能调度算法，ACK智能托管模式能够优化资源分配，提高资源利用率，减少浪费。 四、基础软件栈优化 预集成组件：ACK智能托管模式预集成了多种常用的基础软件组件，如Ingress控制器、日志收集器等，减少了用户自行安装和配置的复杂度。 性能优化：ACK智能托管模式对基础软件栈进行了优化，确保了集群的高性能运行，特别是在大规模部署场景下。 五、安全性与合规性 内置安全特性：ACK智能托管模式内置了多种安全特性，如网络隔离、访问控制、加密通信等，确保了集群的安全性。 合规性支持：ACK智能托管模式支持多种合规性标准，如GDPR、HIPAA等，帮助用户满足监管要求。 六、用户体验与支持 友好的用户界面：ACK智能托管模式提供了直观易用的用户界面，使得集群管理和监控变得更加简单。 丰富的文档和社区支持：阿里云提供了详细的文档和活跃的社区支持，帮助用户解决在使用过程中遇到的问题。 总的来说，ACK智能托管模式在简化Kubernetes运维方面带来了显著的优势。它不仅提高了运维效率，还提升了系统的稳定性和安全性。对于希望快速部署和管理容器化应用的企业和个人来说，ACK智能托管模式无疑是一个值得考虑的选择。赞54 踩0 评论0 -
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2025-05-21
Dify与传统开发工具，你会选择哪一个？
哪一个更能满足我的开发的需求？从本质上看，Dify和传统开发工具的本质区别是，云部署和本地部署的区别，那就比较好对比了： 1.成本结构 Dify：初期成本较低，按需付费，灵活性高，避免了大量硬件投资。但长期成本可能因使用量增加而上升。本地部署：需要高额的初始硬件投资，以及持续的维护和升级费用。但长期来看，总成本可能更可控。2.可扩展性与灵活性 Dify：具备高度可扩展性，可根据需求快速调整计算资源，无需担心硬件限制。本地部署：扩展性受限于现有硬件，升级需额外购买设备，过程复杂且耗时。3.维护与管理 Dify：由云服务提供商负责基础设施的维护与更新，减少了内部团队的工作量。本地部署：需要专业的IT团队进行日常维护、更新和故障排除。4.数据安全与隐私 Dify：数据存储在云端，服务提供商通常有严格的安全措施，但仍需考虑数据泄露风险。本地部署：数据完全控制在企业内部，更适合处理敏感信息，隐私保护更优。5.性能与可靠性 Dify：性能受供应商资源及网络连接影响，可能面临服务中断风险。本地部署：性能稳定可预测，但依赖于内部基础设施的可靠性。6.访问与定制性 Dify：通过互联网随时随地访问，定制性受限于云平台的功能。本地部署：访问限于内部网络，但可高度定制以满足特定需求。7.技术更新 Dify：服务提供商负责更新，用户可即时享受最新技术和功能。本地部署：需要自行安排更新和升级，可能滞后于最新技术。综上所述，Dify适合需要灵活性、低成本启动和快速扩展的企业，而本地部署更适合对数据隐私和定制性有高要求的企业。大家可以按需使用，没有孰优孰劣的区别，但是从简单、快速、好维护的方面来说，Dify的优势是非常明显的。赞96 踩0 评论0 -
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2025-04-24
MCP Agent是如何加速AI应用或工作流的开发？
嘿，要说这MCP Agent怎么给AI应用和工作流开发加速啊，其实就像给咱们开发过程加了个“超级外挂”似的。我跟你唠唠哈。 首先呢，它有个特别牛的地方，就是能把各种工具和数据源都整合到一块儿。以前咱们开发AI应用的时候，得一个一个去找那些合适的接口，还得费劲地去解析返回格式，那麻烦得很。比如说，你想找个天气数据接口，还得去各个网站扒拉，看看哪个合适，还得研究它返回的数据到底是个啥格式，才能让AI模型用得上。但现在有了MCP Agent，它就像一个万能插座一样，把这些工具和数据源都统一起来了。不管是文件系统、数据库，还是各种API，都能通过MCP协议连接到AI模型上，这就省了咱们好多找接口、搞适配的功夫，开发速度自然就快起来了。 然后呢，它在多智能体协作这块也很厉害。你可以把不同的任务分配给不同的Agent，让它们各干各的专长的事儿。比如说在软件开发里，一个Agent负责分析需求，另一个就专门生成代码，还有个负责测试。它们之间通过MCP协议互相通信、协同工作，就像一个团队一样。这样一来，复杂的项目也能被拆解成小块儿，并行处理，效率蹭蹭往上涨。而且啊，因为大家都遵循MCP协议，所以这些Agent之间交流起来特别顺畅，不像以前不同框架、不同工具之间互相调用那么麻烦。 还有哦，MCP Agent让开发变得更灵活了。它支持动态发现和双向通信，AI Agent能根据实际需要随时调用外部工具。比如说在旅行规划的场景里，它能自动连接日历、邮件和机票API，把时间匹配、订票、发邮件通知这些事儿都给你搞定，一套流程走下来，根本不用咱们手动去写每个步骤的代码。而且它还允许在任务执行过程中动态调整策略，要是发现某个工具不好用或者有更合适的选择，立马就能换，这就大大提高了开发的灵活性和效率。 另外，它的低代码/无代码开发模式也帮了大忙。有些工具像Cline，你只需要用自然语言描述一下你想要的功能，比如“创建一个下载YouTube字幕的MCP服务器”，它就自动给你生成服务代码，还把API连接这些都配置好了。这对于咱们开发者来说，就像是从手写代码变成了动嘴提要求，简单多了，开发速度那不得起飞啊？ 反正总的来说，MCP Agent就是从工具整合、多智能体协作、开发灵活性还有低代码开发这些方面，给AI应用和工作流开发安上了加速器，让咱们能更高效地打造出各种厉害的AI应用啦。赞23 踩0 评论0 -
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2025-04-15
人脸识别“进化”，你最感兴趣的使用场景有哪些？
生活中感受到的人类识别带来的便利： 超市存取包，不用再打印开柜门的二维码了，也不用担心丢了；去其他单位，可以登记人脸，不用每次进门打电话了；坐地铁的时候不方便拿出手机也可以用人脸了乘车了；家里的门从指纹识别升级为人脸识别，更加方便了；公司的大门也是人脸识别，不用担心周末有事公司门没开的情况了。 人脸成为一个无法复制的钥匙，还不用担心会丢，在需要验证身份的场合真的是效率很高，还无需人工反复验证，实在是方便。赞17 踩0 评论0 -
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2025-04-15
职场钝感力，是“反抗”还是“妥协”？
钝感力，即对负面信息或不如意的事情的适度感知和反应能力，能帮助我们过滤掉不必要的干扰，专注于真正重要的目标。在职场中，钝感力这一概念近年来备受瞩目，它既非简单的“反抗”，也非纯粹的“妥协”，而是一种在复杂环境中寻求平衡与自我保护的智慧。以下是我对职场钝感力的几点看法： 情绪稳定：职场中的不确定性和挑战是常态，钝感力使我们能够保持情绪稳定，避免因过度敏感而情绪波动，从而更冷静地应对各种情况。高效工作：钝感力让我们能够专注于工作本身，而不是被周围的负面情绪或琐事所牵绊，从而提高工作效率和质量。减少内耗：对不合理的要求或负面评价适度“钝感”，可以减少内心的纠结和焦虑，避免过度消耗自己的精力和情绪。保持自我：钝感力让我们能够在复杂的职场环境中保持自我，不轻易被他人的言行所左右，坚持自己的原则和价值观。明确界限：真正的钝感力是建立在对自己职业规划和价值观的清晰认知之上的，它让我们知道哪些事情值得关注，哪些事情可以适度忽略。积极应对：钝感力并不意味着消极等待或逃避问题，而是在保持冷静和专注的同时，积极寻找解决问题的方法，或是在适当的时候表达自己的观点和诉求。保持敏感：对于与工作直接相关的重要信息，如项目进展、团队反馈等，我们需要保持足够的敏感度，以便及时调整自己的策略和方向。适时表达：当遇到确实存在的问题或不合理的要求时，我们应该学会适时表达自己的观点和感受，而不是一味地忍受或逃避。 不但工作中需要钝感力，生活中有些时候也是需要钝感力的。赞17 踩0 评论0 -
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2025-04-15
如何让PB级日志数据也能实现秒级分析？
一、真实感受 性能卓越，响应迅速在使用阿里云SelectDB进行日志存储与实时分析的过程中，我深刻体会到了其卓越的性能和快速的响应能力。传统日志系统在面对PB级数据时，往往陷入写入性能下降、查询耗时长的困境，而SelectDB则通过列式存储和ZSTD压缩技术，有效降低了存储空间占用，同时大幅提升了写入性能。在实际使用中，我发现即使是海量的日志数据，也能在秒级内得到响应，这大大提升了我们的工作效率。 结构灵活，适应性强SelectDB提供的半结构化数据类型VARIANT，让我能够灵活应对日志数据的多样性和复杂性。无论是结构化数据、半结构化数据还是非结构化数据，SelectDB都能轻松应对，无需对数据进行繁琐的预处理。这种灵活性让我在处理不同来源、不同格式的日志数据时更加得心应手。 智能索引，提升查询效率SelectDB的智能索引功能让我印象深刻。通过自动识别数据中的热点和常用查询模式，并为其建立索引，SelectDB能够显著提升查询效率。在实际使用中，我发现即使是复杂的查询请求，也能在亚秒级内得到响应，这对于需要快速定位问题、进行实时监控的场景来说至关重要。 冷热分级存储，优化成本SelectDB的冷热分级存储功能让我能够根据数据的访问频率和重要性，将其划分为不同的存储级别，从而优化存储成本。将不常访问的数据归档到低成本的存储介质中，不仅节省了存储空间，还降低了运营成本。这种智能化的存储管理方式让我深感SelectDB在性价比方面的优势。 二、应用场景 运维监控在运维监控领域，SelectDB能够帮助我们实时收集和分析服务器、网络设备等产生的大量日志数据。通过快速响应的查询功能，我们能够及时发现并解决潜在的问题，确保系统的稳定运行。同时，SelectDB的智能索引和冷热分级存储功能也让我们能够更高效地管理和利用这些数据。 业务分析在业务分析领域，SelectDB能够帮助我们深入挖掘用户行为、市场趋势等有价值的信息。通过对海量日志数据的分析，我们能够发现潜在的商业机会、优化产品和服务策略。SelectDB的高性能和灵活性让我们能够轻松应对各种复杂的分析需求。 安全审计在安全审计领域，SelectDB能够帮助我们实时监控和分析安全事件、异常行为等信息。通过快速响应的查询功能和智能索引技术，我们能够及时发现并应对潜在的安全威胁。同时，SelectDB的冷热分级存储功能也让我们能够长期保存重要的审计数据以备不时之需。 综上所述，SelectDB在日志高效存储与实时分析方面表现出色，无论是性能、灵活性还是性价比都让人印象深刻。在未来的工作中，我将继续探索和利用SelectDB的强大功能来提升我们的工作效率和业务水平。赞37 踩0 评论0 -
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2025-04-15
与春光共舞，独属于开发者们的春日场景是什么样的？
谁说程序员没有一颗诗意的心呢？数据处理与可视化：面对海量的数据，我运用Python这把神奇的“魔法棒”，将数据转化为生动的樱花分形图案。那一串串代码就像是春天里的微风，轻轻拂过数据的海洋，将隐藏在深处的信息一一揭示出来。而生成的樱花分形图案，宛如春天里盛开的花朵，绚丽多彩，让人赏心悦目。同时，我也用PPT制作柱状图，将数据以竹林生长曲线的形式呈现出来。那一根根上升的柱状，仿佛是春天里破土而出的竹笋，充满了生机与活力，直观地展示了项目的进展和成果。 技术探索与创新：在这个充满希望的季节里，我没有停止探索的脚步。我深入研究新的算法和技术，就像春天的植物不断伸展着枝叶，追求阳光和养分。每一次的技术突破，都让我感受到创新的喜悦，仿佛在春天的田野里发现了一朵未曾见过的奇葩。 闲暇时光的诗意：当忙碌的工作暂告一段落，我会在闲暇之余写下春日代码诗。键盘敲击的声音，就像是春天的鸟鸣声，清脆悦耳。每一行代码都是我对春日美好情感的抒发，记录着我在这个数字世界里的独特感悟。这些代码诗不仅是我心灵的寄托，也是我对春日美好的一种别样诠释。赞71 踩0 评论0 -
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2025-04-09
AI陪练 VS 真人教学，你更喜欢哪一个？
谈谈AI的“效率”与真人教育的“深度”你更喜欢哪一个？两者能否实现协作互补？就个人而已，我更喜欢AI的效率，实际上它们是能够实现互补的，原因是： AI的“效率”能够随时随地实现陪练（没有上下班，哈哈😄）；AI可以根据个人需求快速进行陪练（我的手表也有跑步的智能陪练🏃♀️）；AI最让人喜欢的是可以避免社交恐惧症（这个懂得都懂🙂）；当然，AI缺少真人教练的“深入”（可以纠正细节或者根据你的表现调整练习内容）；AI也无法提供真人教练可以提供的情绪价值（AI毕竟是AI，没人真人教练懂得委婉表达😭）；当然有些陪练AI无法完成（比如拳击🥊）；还有一点就是AI的价格更低，比较适合菜鸟或者教练（简单锻炼和需要进行课程规划的）。 我比较喜欢AI的原因是可以随时随地，很多时候没时间去健身房，AI就是很好的陪练，当然，AI没有真人教练的经验，对每个人的不同情况没法把控，所以菜鸟可以选择AI进行入门，想要进阶还是结合真人陪练比较好。赞12 踩0 评论0 -
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2025-04-02
工作以来，哪件“麻烦事”现在看是你成长的关键？
成为成长的重要转折点的麻烦事其实挺多的，很多并非是工作上的事情，而是生活中的难以抉择的事情： 14年打算去富士康从事电子产品主板维修，希望未来能自己从事维修工作；17年转行软件开发（Java）辞去工作、去学习班培训了4个月；至今都是软件开发，但是期间也纠结了很多次，学习了大数据、前端、小程序开发。 很多事情看着并非麻烦事，但是选择去做本身就是很纠结的，做的工程中也是问题不断，客服困难的同时，转变态度才是成长的关键。赞23 踩0 评论0 -
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2025-04-02
真人配音与AI创作有声读物，如何和谐共存？
平时会听一些书比如《盗墓笔记》《鬼吹灯》偶尔也会用电子书的朗读功能，这也许就是真人配音与AI创作有声读物的最初形态，个人分析如下： 真人配音更有氛围感，更加生动；但是真人配音要付出的精力较多，不少是收费的；电子书的朗读功能有些时候毫无抑扬顿挫，是催睡良品，但如今的AI创作的语调好多了；真人配音的作品无法覆盖全部，这个时候就是AI发挥作用的时候。 我感觉真人配音的感情流露和整体语调把握是更加准确的，在没有真人配音的作品选择AI也是很不错的。赞73 踩0 评论0 -
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2025-03-31
职业发展应该追求确定性还是可能性？
不知道哪里说的“年轻时不要怕，年老时不要悔”，追求职业发展的确定性还是可能性需要考虑一下方面： 当前工作的类型（老师、医生）需要追求稳定性（开店）追求可能性；当前的年龄（程序员35就要追求稳定性了）；当前的家庭情况（已婚、有孩、老人需要照顾）需要追求稳定性；个人的性格（敢拼敢干的性格）追求可能性。 实际上两者是可以并存的，在稳定的基础上可以追求一定的可能性，在可能性里追求稳定性，并不是有很清晰的界限。赞14 踩0 评论0 -
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2025-03-25
QwQ-32B “小身材大能量”，有哪些值得关注的技术亮点？
个人认为 QwQ-32B 在技术实现上值得关注的亮点有： 更小的参数量和模型体积，却具有强大的推理能力，推理成本是DS的1/10，在某些方面达到DS满血版水平；小体积和低参数量降低了对硬件的要求，在部署上降低了成本；硬件要求降低后部署的灵活性就上升了。 低参数量、小体积，对内存和GPU的要求降低，需要更少的资源消耗却到达了较高的推理水平，是最值得关注的亮点。赞21 踩0 评论0 -
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2025-03-19
如何用实时数据同步打破企业数据孤岛？
Flink在大数据生态里早就鼎鼎大名了，数据同步在如今这个时代真的是非常重要，特别是大家都争先恐后地本地部署大模型，数据同步及实时性更加重要： 实时计算，实时推荐，实时响应，对时效性要求很高；数据单项流通，打破数据孤岛，是很多当前业务系统的生产流程和数据依托；数据实时流动，实时更新，低延迟高可靠是很多系统稳定运行的基础。 ETL工具在数据处理上的作用是不可忽视的，能处理较多的数据源种类也很重要，处理过程的低延迟，是体现数据时效性价值的重要指标，Flink在流式处理的数据同步解决方案上是出类拔萃的存在。赞68 踩0 评论0 -
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2025-03-12
工作中，拥有什么样的“软技能”可以跨越周期、终身成长？
程序员的焦虑比其他技术工种还不一样，有些是技术越来越好，程序员的技术需要不断换代，是在不断抛弃旧技术学习新技能，焦虑情绪是随着年龄增长的，哪些软技能可以跨越周期实现终身成长，个人总结： 独立思考；能听劝，能分辨真假；学习（不断学习）；运动（坚持运动）；接受自己的普通（不是躺平，而是佛系）。 可能最重要的是面对困难时的坚韧，不能被任何困难打败。赞17 踩0 评论0
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