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游客knzu6kcgz4umi
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擅长的技术

  • Java
  • Python
  • 前端开发
  • Linux
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通用技术能力：

暂时未有相关通用技术能力~

云产品技术能力：

阿里云技能认证

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2023年04月

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  • 回答了问题 2023-04-15

    开发者为了省钱，都使用过哪些小妙招？

    随着云原生时代的到来，软件开发面临了新的机遇和挑战。在CI/CD、运维、监控和观测等方面，整个开发领域发生了巨大的变化和冲击。分布式成为一种必备技能，软件开发需要基于云计算平台上的多种资源进行构建。因此，在上云过程中选择合适的云上资源是提高效率和省钱的关键。 在上云的过程中，您觉得哪些云上资源是不可或缺的？ 1.弹性计算服务（Elastic Compute Service）：它是云服务器，可以快速启动和释放实例，让用户根据业务需求调整规模。对于各类型企业而言，这个资源相当重要。 2.虚拟化服务：通过虚拟化技术，将一个物理设备划分成多个虚拟设备，每个虚拟设备都可以独立执行操作系统，并具有自己的处理器、内存、硬盘和网络等。例如VMware作为虚拟化技术领域的王者，提供众多虚拟化产品。 3.数据库管理系统（Database Management System，DBMS）：使用阿里云RDS可轻松搭建、复制、扩展和备份云数据库实例，方便用户在不同数据中心之间流动数据和应用。 4.容器管理：容器化技术相对于虚拟机而言轻量级许多。Kubernetes是一个功能丰富的、简单易用的开源系统，它可以帮助您部署并管理容器化应用程序，让你更好地使用服务器资源，向客户提供更快速的响应时间及服务体验。 5.网络安全防护：通过DDoS等攻击时常见的瞬时爆发型特点，企业需要具有一种高效稳定的 DDoS 防护服务。例如阿里云自带的天融信Web 应用程序防火墙（WAF），其实质上是基于IDS/IPS技术标准搭建起来的企业网站安全风险防范解答措施。 为了以更低的价格买到云上资源，您用过哪些方法？ 1.按需购买：云计算平台通常都提供一些灵活的计费模式，比如按需计费和预付费，按需计费会根据实际使用情况进行计费，预付费则是事先支付固定金额，享受较大优惠折扣。 2.竞价购买：敢于尝试竞价资源，有效地降低了 IT 成本。阿里云提供的减速库存（spot instances）模式就是很好的例子。 3.选择合适的规格和区域：特别是在大规模多机部署时必不可少，因为一些不同区网络环境存在不一样的性能要求，则需要利用 ResouceOrignal (RO) 在各业务服务节点之间流量均衡与调度，并充分考虑网络回路延迟等问题。 您了解过云产品资源包吗？觉得它能更省钱吗？ 云产品资源已应运而生，如何依据所需购买最理想的套餐和资产选项则缩略成重点。通常情况下，可以根据企业实际需求结合使用阿里云开发者工具箱、喜闻乐见的阿里云 Web 应用管理器及其他通过 API 与 SaaS 和 PaaS 软件服务编程快速上手融合跨整个网络边缘封装出来疆场进行计算复杂操作处理。 总的来说，在公司向云端转型的过程中，寻找并掌握新技术、新思维以及相关工具都显得非常重要。无论是容器化技术还是虚拟化技术，都可以有效降低成本和提升效率。同时，在购买云上资源时要充分考虑具体需求和规模，根据实际情况进行选择，并结合灵活的计费方式来达到省钱的目的。
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  • 回答了问题 2023-04-15

    面向AI时代，产品如何用大模型重新升级？

    随着AI技术的突破和普及，大模型已经成为尤其是自然语言处理、计算机视觉等领域所必不可少的工具。在阿里云技术峰会上公布“通义千问”大模型将会全面接入阿里所有产品，并对现有产品进行重新改造这一消息引起了广泛关注。 一、面向AI时代，产品如何用大模型重新升级？ AI大模型可以利用海量数据学习到更多的规律信息，从而提高预测准确度。随着人工智能技术的飞速进步，日益增长的数据集使得大模型训练变得更加便捷，同时也为目前基于大模型运用出现了更为宽广的应用场景。那么，在面向AI时代，产品如何用大模型实现重生呢？ 更高效精确的文字识别 大规模深度神经网络尤其适用于面临大规模自然文本语料需求方的用户需求；例如搜索、理解、推荐等功能需要把当下对话内容或资源描述与标准化语言中的其他相关联字符串结构等信息做对比。俗称NLP（Natural Language Processing），其中最主要的就是“分析整合”，即通过大模型分析理解噪声化信息，然后提供标准实体或属性的方法。这样就可以使得机器能够逐步拓宽对话场景范围，创造出更为人性化的智能裁决、推荐反馈等多元功能。 更为高效的图片识别 计算机视觉技术在面向AI时代的产品调整中发挥着至关重要的作用。随着监管和辅助应用场景的扩展，采用CV大模型优化有效建立并改善物品分类、交通规划及车祸提示等服务是最显著的形式之一；从泼墨画到流行照片，甚至到基于机器学习算法下绘制的卡通角色动画都利用了深度神经网络构成大模型，而且让其具备进入市：场的潜力是加速数字娱乐业与社会生产精准度不可忽略的带动因素。 更为迅捷敏捷的语音识别 不仅文字图像处理领域做了很多尝试，在音频身份认证（Voice biometric identification）方面也已经有比较好的表现，例如Siri发布之前Apple公司就曾投入巨资开发自家语音助手。运用AI大模型在意向搜索、联想查询方面的表现依然可以水准比较好；但是，除此之外，结合了类似唇形识别算法和与动作相应曲线参数进行匹配等技术的交互性质的场景演示仍需要持续创新和实践以期得到更完备的APP产品体验。 二、阿里所有产品将接入大模型全面升级，你觉得这会带来哪些新的体验？ 对于用户而言，通过优化各种使用情境下的信息监测反馈，也可制造出更加高效、稳定、智能的业务入口和体验服务标准。在阿里云所有产品全面接入大模型的过程中，这些体验服务标准会得到更加深度的挖掘和定制。例如，在电商平台上，人工智能技术可以利用NLP大模型来理解用户搜索问题，进行词义推断，快速生成相关商品、评论等信息，从而提高购物效率；在智慧城市建设中，利用CV大模型的图像识别能力对交通状态、公共设施管理情况进行监测，及时做出调整。 同时，在企业方面，也将实现更为精准化的营销运营和数据分析。通过使用NLP大模型分析海量数据集，实现精细化营销策略，针对甚至个性化的消费者需求撰写商品描述和广告语，直达目标受众并传递真正有价值的内容；结合多种形式的数据来源，供应公司或店铺进行品类排名优化、流量聚焦以及保障安全体验等一系列行动， 三、对于个人而言，AI大模型将如何改变我们的生活？ 未来，AI大模型的发展将为我们的生活带来各种不同的变革。在医疗领域，AI技术已经被广泛地应用于诊断和治疗，未来打造基于不同采集手段及不同专科领域数据的深度学习大模型将会使医生判断更加快速准确；在交通运输方面，结合计算机视觉大模型分析街道影像等技术，提高交通监控效率和流量管制能力。 同时，AI大模型的应用也可能带来一定的风险。例如，在金融行业中，使用大规模神经网络可以完成更精细化的客户管理和财务评估，但随着云存储容量变得越来越便宜，信息的安全性成为了另一个值得关注的话题
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