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技术能力

兴趣领域
  • 容器
  • 云计算
  • SQL
  • 关系型数据库
  • 运维
  • Linux
  • 大数据
擅长领域
  • 前端开发
    高级

    能力说明:

    掌握企业中如何利用常见工具,进行前端开发软件的版本控制与项目构建和协同。开发方面,熟练掌握Vue.js、React、AngularJS和响应式框架Bootstrap,具备开发高级交互网页的能力,具备基于移动设备的Web前端开发,以及Node.js服务器端开发技能。

  • 容器
    高级

    能力说明:

    熟练掌握Docker各类高级特性,包括容器数据卷、DockerFile构建等;熟练使用Docker封装MySQL、Redis、Tomcat、Apache等镜像,并可在公有云或私有云部署并保持稳定运行。

  • Linux
    高级

    能力说明:

    熟练掌握Linux常用命令、文件及用户管理、文本处理、Vim工具使用等,熟练掌握企业IP规划、子网划分、Linux的路由、网卡、以及其他企业级网络配置技术,可进行Web服务器(Nginx),以及数据库(My SQL)的搭建、配置、应用,可根据需求编写Shell脚本,通过常用工具进行linux服务器自动化运维。

  • 数据库
    高级

    能力说明:

    掌握Java开发环境下所需的MySQL高级技巧,包括索引策略、innodb和myisam存储引擎,熟悉MySQL锁机制,能熟练配置MySQL主从复制,熟练掌握日常SQL诊断和性能分析工具和策略。可对云数据库进行备份恢复与监控、安全策略的设置,并可对云数据库进行性能优化。掌握主要NOSQL数据库的应用技术。

某政企事业单位安全运维工程师,主要从事系统运维及网络安全工作,多次获得阿里云、华为云、腾讯云征文比赛一二等奖;CTF选手,白帽,全国交通行业网络安全大赛二等奖,全国数信杯数据安全大赛银奖,手握多张EDU、CNVD、CNNVD证书,欧盟网络安全名人堂提名,联合国网络安全名人堂提名

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2025年01月

  • 01.11 14:22:28
    发表了文章 2025-01-11 14:22:28

    自注意力机制全解析:从原理到计算细节,一文尽览!

    自注意力机制(Self-Attention)最早可追溯至20世纪70年代的神经网络研究,但直到2017年Google Brain团队提出Transformer架构后才广泛应用于深度学习。它通过计算序列内部元素间的相关性,捕捉复杂依赖关系,并支持并行化训练,显著提升了处理长文本和序列数据的能力。相比传统的RNN、LSTM和GRU,自注意力机制在自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音识别及推荐系统等领域展现出卓越性能。其核心步骤包括生成查询(Q)、键(K)和值(V)向量,计算缩放点积注意力得分,应用Softmax归一化,以及加权求和生成输出。自注意力机制提高了模型的表达能力,带来了更精准的服务。
  • 01.11 13:21:29
    回答了问题 2025-01-11 13:21:29
  • 01.10 13:41:59
    发表了文章 2025-01-10 13:41:59

    天天都在说的“算力”到底是个啥?一文全讲透!

    算力是数字经济发展的重要支撑,尤其在AI和大数据应用中起着关键作用。阿里云致力于构建全球领先的算力基础设施,助力各行业数字化转型。吴泳铭和马云均强调了算力在未来科技竞争中的核心地位。2023年底,我国算力总规模达230EFLOPS,位居全球第二。算力分为通用、智能和超算算力,广泛应用于人工智能训练与推理等场景。中国正加速建设智算中心,推动算力产业链发展,并注重绿色低碳和智能运维,以应对日益增长的计算需求。
  • 01.10 12:08:32
    回答了问题 2025-01-10 12:08:32
  • 01.07 14:36:11
  • 01.07 14:31:15
    回答了问题 2025-01-07 14:31:15
  • 01.07 10:55:59
    发表了文章 2025-01-07 10:55:59

    更睿智的看世界!实测阿里首个多模态视觉推理模型QVQ-72B-Preview

    阿里通义千问Qwen团队于12月25日推出首个开源视觉推理模型QVQ-72B-Preview,该模型在数学、物理、化学等领域表现出色,在MMMU基准测试中得分70.3,超越Qwen2-VL-72B-Instruct。尽管在部分任务如立体图形计数上存在局限性,QVQ-72B-Preview仍展示了强大的视觉理解和推理能力。模型目前仅支持单轮对话和图像输出,不支持视频输入。地址:https://modelscope.cn/studios/Qwen/QVQ-72B-preview
  • 01.06 15:46:07
    回答了问题 2025-01-06 15:46:07
  • 01.06 15:33:42
    回答了问题 2025-01-06 15:33:42
  • 01.06 10:43:52
    发表了文章 2025-01-06 10:43:52

    【科普向】我们所说的AI模型训练到底在训练什么?

    人工智能(AI)模型训练类似于厨师通过反复实践来掌握烹饪技巧。它通过大量数据输入,自动优化内部参数(如神经网络中的权重和偏置),以最小化预测误差或损失函数,使模型在面对新数据时更加准确。训练过程包括前向传播、计算损失、反向传播和更新权重等步骤,最终生成权重文件保存模型参数,用于后续的应用和部署。理解生物神经网络的工作原理为人工神经网络的设计提供了灵感,后者广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。
  • 01.03 22:40:30
    发表了文章 2025-01-03 22:40:30

    预编译为什么能防止SQL注入?

    SQL注入是Web应用中常见的安全威胁,攻击者通过构造恶意输入执行未授权的SQL命令。预编译语句(Prepared Statements)是一种有效防御手段,它将SQL代码与数据分离,确保用户输入不会被解释为SQL代码的一部分。本文详细介绍了SQL注入的危害、预编译语句的工作机制,并结合实际案例和多语言代码示例,展示了如何使用预编译语句防止SQL注入,强调了其在提升安全性和性能方面的重要性。

2024年12月

  • 12.30 22:48:58
    发表了文章 2024-12-30 22:48:58

    新版灵码AI程序员体验简评

    通义灵码AI程序员是阿里云推出的智能开发工具,能够自主完成缺陷修复、需求实现和研发问答等任务。用户只需输入需求,AI程序员即可自动生成代码并提交合并请求。尽管目前仍处于内测阶段,存在一些问题,但其潜力巨大,有望大幅提升开发效率与质量,成为跨时代的产品。本文详细介绍了该工具的功能及实操体验,并对其未来发展提出了建议。
  • 12.30 20:49:03
  • 12.30 18:08:11
    回答了问题 2024-12-30 18:08:11
  • 12.29 14:01:59
    发表了文章 2024-12-29 14:01:59

    阿里云先知安全沙龙(西安站) ——浅谈XSS漏洞挖掘与构造思路

    本文介绍了DOM-XSS构造、运算符的威力和模板字符串妙用三个主题。通过多个实例图解,详细展示了如何利用DOM特性构造XSS攻击、JavaScript运算符在代码中的巧妙应用,以及模板字符串在开发中的灵活运用。这些内容对提升Web安全意识和编程技巧具有重要参考价值。
  • 12.28 22:08:04
    发表了文章 2024-12-28 22:08:04

    阿里云先知安全沙龙(武汉站) ——AI赋能软件漏洞检测,机遇, 挑战与展望

    本文介绍了漏洞检测的发展历程、现状及未来展望。2023年全球披露的漏洞数量达26447个,同比增长5.2%,其中超过7000个具有利用代码,115个已被广泛利用,涉及多个知名软件和系统。文章探讨了从人工审计到AI技术的应用,强调了数据集质量对模型性能的重要性,并展示了不同检测模型的工作原理与实现方法。此外,还讨论了对抗攻击对模型的影响及提高模型可解释性的多种方法,展望了未来通过任务大模型实现自动化漏洞检测与修复的趋势。
  • 12.28 20:49:24
    发表了文章 2024-12-28 20:49:24

    阿里云先知安全沙龙(武汉站) - 网络空间安全中的红蓝对抗实践

    网络空间安全中的红蓝对抗场景通过模拟真实的攻防演练,帮助国家关键基础设施单位提升安全水平。具体案例包括快递单位、航空公司、一线城市及智能汽车品牌等,在演练中发现潜在攻击路径,有效识别和防范风险,确保系统稳定运行。演练涵盖情报收集、无差别攻击、针对性打击、稳固据点、横向渗透和控制目标等关键步骤,全面提升防护能力。
  • 12.26 13:01:49
    发表了文章 2024-12-26 13:01:49

    解决方案评测|多模态数据信息提取

    本文介绍了多模态数据信息提取技术,涵盖文本、文档、图片OCR、图片属性及视频内容的提取与分析。该方案支持一键部署,适用于需高效处理大量信息的用户和电商平台。体验显示,文本提取响应迅速,而涉及OSS存储的任务稍慢。未来可加强音频理解和多模态融合,提升整体性能。
  • 12.26 11:12:22
    发表了文章 2024-12-26 11:12:22

    阿里云先知安全沙龙(杭州站) ——实网攻防中信息收集的艺术

    渗透测试的核心在于信息收集,涵盖人和系统的多维度数据。实网攻防流程包括资产收集、漏洞利用、稳固据点、内网横向和控制靶标五个阶段。外网信息收集旨在全面了解目标单位的公开信息,寻找突破口;内网信息收集则聚焦网络连通性和密码凭证,确保攻击行动的有效性和针对性。整个过程强调逐步深入的信息分析,为后续攻击提供支持。
  • 12.26 10:54:55
    发表了文章 2024-12-26 10:54:55

    阿里云先知安全沙龙(北京站) ——车联网安全渗透测试思路分享

    本文介绍了智能汽车的整车架构、协议栈结构、攻击点分析、渗透思路及案例分享。整车架构涵盖应用层、协议层和物理层,详细解析各层次功能模块和通信机制。攻击点包括Wi-Fi、USB、NFC等,展示车辆通信接口和系统组件的安全风险。渗透思路从信息收集到系统内部探索,利用固件漏洞控制车辆功能。案例展示了网段隔离不足导致的SSH访问和OTA日志审计漏洞,揭示了潜在的安全威胁。
  • 12.26 10:31:57
    发表了文章 2024-12-26 10:31:57

    阿里云先知安全沙龙(北京站) ——浅谈Web快速打点

    信息收集是网络安全中的重要环节,常用工具如Hunter、Fofa和扫描工具可帮助全面了解目标系统的网络结构与潜在漏洞。遇到默认Nginx或Tomcat 404页面时,可通过扫路径、域名模糊测试、搜索引擎缓存等手段获取更多信息。AllIN工具(GitHub: P1-Team/AllIN)能高效扫描网站路径,发现敏感信息。漏洞利用则需充分准备,以应对突发情况,确保快速拿下目标站点。 简介:信息收集与漏洞利用是网络安全的两大关键步骤。通过多种工具和技术手段,安全人员可以全面了解目标系统,发现潜在漏洞,并制定有效的防御和攻击策略。
  • 12.25 15:04:56
    发表了文章 2024-12-25 15:04:56

    阿里云先知安全沙龙(上海站)——后渗透阶段主机关键信息自动化狩猎的实现与应用

    本文介绍了在后渗透测试中使用LSTAR工具和PowerShell脚本进行RDP状态查询、端口获取及凭据收集的过程,强调了高强度实战场景下的OPSEC需求。通过MITRE ATT&CK框架的应用,详细阐述了凭证访问、发现和收集等关键技术,确保攻击者能够隐蔽、持续且高效地渗透目标系统,最终获取核心数据或控制权。文中还展示了SharpHunter等工具的自动化实现,进一步提升了操作的安全性和效率。
  • 12.25 14:35:02
    发表了文章 2024-12-25 14:35:02

    阿里云先知安全沙龙(上海站) ——红队武器开发之基于合法服务的隐蔽C2

    C2(命令与控制)是攻击者远程控制受感染主机的技术。通过合法服务平台(如Slack、Telegram等)的API,攻击者可以隐蔽地传输指令和数据,避免被传统检测机制发现。合法服务具备以下优势: 1. **隐蔽性强**:流量隐藏在正常通信中,难以被检测。 2. **开发成本低**:无需自行开发服务端,减少工作量。 3. **抗封禁能力**:合法域名/IP不易被封禁,威胁情报不会标黑。 4. **团队协作**:天然支持多成员协同作战。 示例包括SaaiwC组织利用Telegram和APT29组织利用Zulip平台进行数据传输和控制。
  • 12.25 13:55:06
    发表了文章 2024-12-25 13:55:06

    阿里云先知安全沙龙(上海站) ——终端安全对抗及防护

    终端安全现状面临多重挑战,包括传统签名技术失效、新型无文件攻击频发、专业人才匮乏、分支机构安全管理不足等。企业终端覆盖不全、日志缺失、策略更新依赖厂商,导致运营排查困难。钓鱼攻击手法愈发精细,静态和动态对抗加剧,攻击者利用正常权限入侵,窃取凭据。Web3技术发展使加密货币成为新目标,职业黑客盯上个人钱包和交易公司。防护升级需涵盖预防、检测、响应和运营四个阶段,借助AI和威胁情报降低告警量,提升整体安全水平。
  • 12.23 20:48:49
    发表了文章 2024-12-23 20:48:49

    阿里云先知安全沙龙(上海站) ——大模型基础设施安全攻防

    大模型基础设施的安全攻防体系涵盖恶意输入防御和基础设施安全,包括框架、三方库、插件、平台、模型和系统安全。关键漏洞如CVE-2023-6019(Ray框架命令注入)、CVE-2024-5480(PyTorch分布式RPC)及llama.cpp中的多个漏洞,强调了代码安全性的重要性。模型文件安全方面,需防范pickle反序列化等风险,建议使用Safetensors格式。相关实践包括构建供应链漏洞库、智能化漏洞分析和深度检测,确保全方位防护。
  • 12.23 14:25:14
  • 12.23 12:30:06
    回答了问题 2024-12-23 12:30:06
  • 12.21 16:31:13
    发表了文章 2024-12-21 16:31:13

    加速数据处理与AI开发的利器:阿里云MaxFrame实验评测

    随着数据量的爆炸式增长,传统数据分析方法逐渐显现出局限性。Python作为数据科学领域的主流语言,因其简洁易用和丰富的库支持备受青睐。阿里云推出的MaxFrame是一个专为Python开发者设计的分布式计算框架,旨在充分利用MaxCompute的强大能力,提供高效、灵活且易于使用的工具,应对大规模数据处理需求。MaxFrame不仅继承了Pandas等流行数据处理库的友好接口,还通过集成先进的分布式计算技术,显著提升了数据处理的速度和效率。
  • 12.17 18:22:01
    发表了文章 2024-12-17 18:22:01

    云端资源的“诊疗大师”——阿里云云服务诊断评测

    阿里云推出的云服务诊断工具是一款强大的“云端资源诊疗大师”,旨在提高故障排查效率,保障业务连续性和稳定性。该工具包含“健康状态”和“诊断”两大核心功能,能够实时监控云资源的健康状态,并通过智能诊断功能帮助用户迅速识别和解决潜在问题。此外,即将推出的“一键诊断”功能将进一步简化问题排查过程,让用户能够一次性解决所有云资源的问题。
  • 12.17 09:04:25
    回答了问题 2024-12-17 09:04:25
  • 12.17 08:52:33
    回答了问题 2024-12-17 08:52:33
  • 12.11 16:15:24
    回答了问题 2024-12-11 16:15:24
  • 12.10 15:20:50
    发表了文章 2024-12-10 15:20:50

    基于DataWorks的多场景实践及数据开发Data Studio最新体验测评

    DataWorks是阿里云推出的一站式智能大数据开发治理平台,自2009年发布以来,历经多次迭代,成为企业数字化转型的重要工具。本文通过多个实践案例,如公共电影票房数据预处理,展示了DataWorks如何帮助企业高效处理大数据,涵盖数据集成、ETL开发、数据分析及治理等全流程。最新版DataWorks引入了智能助手Copilot,进一步提升了用户体验和工作效率。
  • 12.09 18:23:03
    发表了文章 2024-12-09 18:23:03

    三句话开发一个刮刮乐小游戏!暖ta一整个冬天!

    本文介绍了如何利用千问开发一款情侣刮刮乐小游戏,通过三步简单指令实现从单个功能到整体框架,再到多端优化的过程,旨在为生活增添乐趣,促进情感交流。在线体验地址已提供,鼓励读者动手尝试,探索编程与AI结合的无限可能。
  • 12.09 17:12:53
    回答了问题 2024-12-09 17:12:53
  • 12.09 16:45:05
    回答了问题 2024-12-09 16:45:05
  • 12.05 16:05:17
    发表了文章 2024-12-05 16:05:17

    Qwen系列模型+GraphRAG/LightRAG/Kotaemon从0开始构建中医方剂大模型知识图谱问答

    本文详细记录了作者在短时间内尝试构建中医药知识图谱的过程,涵盖了GraphRAG、LightRAG和Kotaemon三种图RAG架构的对比与应用。通过实际操作,作者不仅展示了如何利用这些工具构建知识图谱,还指出了每种工具的优势和局限性。尽管初步构建的知识图谱在数据处理、实体识别和关系抽取等方面存在不足,但为后续的优化和改进提供了宝贵的经验和方向。此外,文章强调了知识图谱构建不仅仅是技术问题,还需要深入整合领域知识和满足用户需求,体现了跨学科合作的重要性。
  • 12.04 16:59:46
    发表了文章 2024-12-04 16:59:46

    底层技术大揭秘!AI智能导购如何重塑购物体验

    双十一期间,淘宝内测AI助手“淘宝问问”,基于阿里通义大模型,旨在提升用户在淘宝上的商品搜索和推荐效率。该助手通过品牌推荐、兴趣商品推荐和关联问题三大板块,提供个性化购物体验。其背后采用多智能体架构,包括规划助理和商品导购助理,通过对话历史和用户输入,实现精准商品推荐。此外,文章还介绍了如何快速部署此解决方案,并探讨了其对现代购物体验的影响。
  • 12.02 18:02:30
    回答了问题 2024-12-02 18:02:30
  • 12.02 17:55:53
    回答了问题 2024-12-02 17:55:53

2024年11月

  • 11.26 13:50:23
    回答了问题 2024-11-26 13:50:23
  • 11.26 13:34:16
    回答了问题 2024-11-26 13:34:16
  • 11.19 20:17:36
    发表了文章 2024-11-19 20:17:36

    一种基于通义千问prompt辅助+Qwen2.5-coder-32b+Bolt.new+v0+Cursor的无代码对话网站构建方法

    本文介绍了当前大模型应用的趋势,从单纯追求参数量转向注重实际应用效果与效率,重点探讨了结合大模型的开发工具,如Bolt.new、v0、Cursor等,如何形成完整的AI工具链,助力开发者高效构建、优化和部署应用。通过实例演示了从项目创建、前端优化到后端代码改写的全过程,强调了提示词设计的重要性,并推荐了适用于不同场景的工具组合方案。
  • 11.18 17:04:24
    回答了问题 2024-11-18 17:04:24
  • 11.18 16:59:57
    回答了问题 2024-11-18 16:59:57
  • 11.17 21:29:23
    发表了文章 2024-11-17 21:29:23

    什么?!通义千问也可以在线开发应用了?!

    阿里巴巴推出的通义千问,是一个超大规模语言模型,旨在高效处理信息和生成创意内容。它不仅能在创意文案、办公助理、学习助手等领域提供丰富交互体验,还支持定制化解决方案。近日,通义千问推出代码模式,基于Qwen2.5-Coder模型,用户即使不懂编程也能用自然语言生成应用,如个人简历、2048小游戏等。该模式通过预置模板和灵活的自定义选项,极大简化了应用开发过程,助力用户快速实现创意。
  • 11.16 11:39:25
    发表了文章 2024-11-16 11:39:25

    全网首发!真·从0到1!万字长文带你入门Qwen2.5-Coder——介绍、体验、本地部署及简单微调

    2024年11月12日,阿里云通义大模型团队正式开源通义千问代码模型全系列,包括6款Qwen2.5-Coder模型,每个规模包含Base和Instruct两个版本。其中32B尺寸的旗舰代码模型在多项基准评测中取得开源最佳成绩,成为全球最强开源代码模型,多项关键能力超越GPT-4o。Qwen2.5-Coder具备强大、多样和实用等优点,通过持续训练,结合源代码、文本代码混合数据及合成数据,显著提升了代码生成、推理和修复等核心任务的性能。此外,该模型还支持多种编程语言,并在人类偏好对齐方面表现出色。本文为周周的奇妙编程原创,阿里云社区首发,未经同意不得转载。
  • 11.12 14:07:41
    回答了问题 2024-11-12 14:07:41
  • 11.12 13:49:19
    回答了问题 2024-11-12 13:49:19
  • 11.10 23:20:37
    发表了文章 2024-11-10 23:20:37

    2024阿里云双十一云资源购买指南(纯客观,无广)

    2024年双十一,阿里云推出多项重磅优惠,特别针对新迁入云的企业和初创公司提供丰厚补贴。其中,36元一年的轻量应用服务器、1.95元/小时的16核60GB A10卡以及1元购域名等产品尤为值得关注。这些产品不仅价格亲民,还提供了丰富的功能和服务,非常适合个人开发者、学生及中小企业快速上手和部署应用。
  • 发表了文章 2025-01-11

    自注意力机制全解析:从原理到计算细节,一文尽览!

  • 发表了文章 2025-01-10

    天天都在说的“算力”到底是个啥?一文全讲透!

  • 发表了文章 2025-01-07

    更睿智的看世界!实测阿里首个多模态视觉推理模型QVQ-72B-Preview

  • 发表了文章 2025-01-06

    【科普向】我们所说的AI模型训练到底在训练什么?

  • 发表了文章 2025-01-03

    预编译为什么能防止SQL注入?

  • 发表了文章 2024-12-30

    新版灵码AI程序员体验简评

  • 发表了文章 2024-12-29

    阿里云先知安全沙龙(西安站) ——浅谈XSS漏洞挖掘与构造思路

  • 发表了文章 2024-12-28

    阿里云先知安全沙龙(武汉站) ——AI赋能软件漏洞检测,机遇, 挑战与展望

  • 发表了文章 2024-12-28

    阿里云先知安全沙龙(武汉站) - 网络空间安全中的红蓝对抗实践

  • 发表了文章 2024-12-26

    解决方案评测|多模态数据信息提取

  • 发表了文章 2024-12-26

    阿里云先知安全沙龙(杭州站) ——实网攻防中信息收集的艺术

  • 发表了文章 2024-12-26

    阿里云先知安全沙龙(北京站) ——车联网安全渗透测试思路分享

  • 发表了文章 2024-12-26

    阿里云先知安全沙龙(北京站) ——浅谈Web快速打点

  • 发表了文章 2024-12-25

    阿里云先知安全沙龙(上海站)——后渗透阶段主机关键信息自动化狩猎的实现与应用

  • 发表了文章 2024-12-25

    阿里云先知安全沙龙(上海站) ——红队武器开发之基于合法服务的隐蔽C2

  • 发表了文章 2024-12-25

    阿里云先知安全沙龙(上海站) ——终端安全对抗及防护

  • 发表了文章 2024-12-23

    阿里云先知安全沙龙(上海站) ——大模型基础设施安全攻防

  • 发表了文章 2024-12-21

    加速数据处理与AI开发的利器:阿里云MaxFrame实验评测

  • 发表了文章 2024-12-17

    云端资源的“诊疗大师”——阿里云云服务诊断评测

  • 发表了文章 2024-12-10

    基于DataWorks的多场景实践及数据开发Data Studio最新体验测评

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  • 回答了问题 2025-01-11

    使用安全体检功能,看看你有多少未修复的安全问题?

    1)对照自己的体检结果截图分析不同体检项的情况 阿里云安全中心的“云产品风险配置”部分显示了当前云产品的风险配置状态。具体来说,在账号安全部分,有4/6项未通过检查,表明在账号安全方面存在一些潜在的风险或配置不当的地方。其他部分如云资源安全、网络安全、数据安全和备份恢复均显示为0/3、0/15、0/3、0/5项未通过检查,意味着这些方面目前没有发现风险配置问题。 具体来说,在账号安全部分,有4/6项未通过检查,表明在账号安全方面存在一些潜在的风险或配置不当的地方。其他部分如云资源安全、网络安全、数据安全和备份恢复均显示为0/3、0/15、0/3、0/5项未通过检查,意味着这些方面目前没有发现风险配置问题。 此外,还列出了具体的检测规则名称、规则分类、状态、风险等级和操作选项。例如,“开启操作审计全量日志跟踪”、“RAM用户密码策略符合要求”、“阿里云账号开启MFA”等规则均显示为“未通过(1)”且风险等级为“高风险”。这表明在这些具体的配置项上,存在需要立即处理的安全风险。 2)具体说说不同的检测项是否对自己有帮助 帮助肯定是有的。因为不同检测项的侧重点不一样,每个检测项都旨在解决特定的安全问题或优化某些方面的安全配置,从而为用户提供更全面的保护。例如,“开启操作审计全量日志跟踪”有助于用户追踪所有操作记录,这对于事后审查和合规性非常重要;“RAM用户密码策略符合要求”确保了用户账号的强密码政策,降低了因弱密码导致的安全风险;而“阿里云账号开启MFA(多因素认证)”则增加了额外的安全层,防止即使密码泄露也能保护账户不被未授权访问。 对于我个人而言,根据自身的业务需求、安全政策以及合规要求,这些检测项都是比较重要且需要考虑进去的,所以啊,利用好云产品风险配置项中的建议和指引确实是可以有效提升云环境的安全性和稳定性。 3)针对安全体检还有哪些需要的功能或者建议 第一,对于这种产品风险的能不能直接提供一个快捷跳转按钮,能够直接跳转过去解决对应的问题。 第二,针对于账号问题的监测能不能自定义检测项或者忽略一些检测规则,能够自行把一些规则置空。
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  • 回答了问题 2025-01-10

    AI时代,聊聊如何从海量数据中挖掘金矿?

    因为我本身比较熟悉QuickBI,所以这次就挑这块来回答吧 (1)【必答】白皮书中提到的Quick BI有哪些独特的功能或技术优势?您认为哪些功能可以帮助企业提升数据分析和决策效率? 最能直观感受到技术优势的自然是Quick BI的可视化能力,它内置了丰富的图表类型和模板库,从常见的柱状图、折线图到更复杂的桑基图和地理信息图等,应有尽有。这种多样性使得数据展示不再单调,能够更好地适应不同场景下的需求,帮助企业更清晰地理解市场动态、客户行为以及内部运营状况。特别是自定义仪表板的功能,允许用户将多个相关指标整合在一起,形成综合性的业务视图,高层管理者可以一目了然地获取关键绩效指标(KPI)的信息,从而更快地做出决策。 第二个比较重要的功能我觉得就是Quick BI还非常重视安全性和合规性,有提供严格的数据访问控制机制,确保敏感信息不会泄露给未经授权的人员。通过角色权限设置、加密传输协议以及审计跟踪等功能,企业既能享受高效便捷的数据分析服务,又能放心保护自身的核心资产,这对金融、医疗等行业尤为重要。 (2)【必答】如果您有机会为Quick BI的产品团队提供建议,您建议产品补足哪方面短板或增强哪方面优势? 跟我工作相关的话,我第一个建议还是更多的关注安全性,比如对比某软报表,每年都出一堆漏洞,所以一定得把好安全关。 第二个是智能问数这一块,感觉有的时候还是不够智能,理解不了稍微复杂一点的要求。 (3)【选答】如果您之前使用过其他数据分析产品,Quick BI与它们相比有哪些明显的不同?这些差异对您的选择有何影响? 说句实话,Quick BI的用户界面就设计的非常清爽,这个是我很喜欢的。
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  • 回答了问题 2025-01-07

    “99套餐”ECS云端问答节!回答问题赢阿里云纪念衫、加湿器等好礼!

    问题:如何在阿里云ECS服务器上进行数据备份? 概述 在阿里云ECS服务器上,使用快照或OSS存储包进行备份是一种高效且可靠的方法,可以帮助您保护数据免受意外损失、误操作或恶意攻击。快照可以为您的云盘创建特定时间点的数据副本,而OSS则提供了长期存储这些快照的能力,确保数据的安全性和可恢复性。 服务与工具 阿里云ECS快照服务和对象存储OSS。ECS快照服务允许您轻松创建云盘的备份,而OSS则提供了安全、持久的数据存储解决方案。 操作步骤 登录ECS管理控制台 访问阿里云官网,登录您的账户,进入ECS管理控制台。 选择目标云盘 在左侧导航栏中,选择“存储与快照”>“快照”,然后选择目标资源所在的资源组和地域。 在“云盘快照”页签下,找到您想要备份的云盘。 创建快照 单击“创建云盘快照”。在弹出的对话框中,设置快照参数,包括选择云盘、设置快照名称、保留时间和高级配置等。 注意:创建快照期间,避免对ECS实例进行任何状态更改(如停止或重启),以免影响快照创建的成功率1。 确认创建 完成参数设置后,单击“确认”开始创建快照。快照创建完成后,默认存储在OSS中,实现数据的长期安全保存和灵活恢复。 注意事项 性能影响:创建快照期间,云盘的I/O性能可能会暂时下降约10%,建议避开业务高峰期进行快照创建。 费用:快照创建后,系统将根据快照容量大小按每个地域单独结算费用。建议定期审查并删除不再需要的快照,以避免不必要的费用。 数据一致性:当云盘用于创建动态扩展卷或RAID阵列时,建议使用快照一致性组并开启应用一致性快照,以确保数据的一致性。 参考文章:创建快照备份云盘数据 注意事项 快照概述 应用场景 快照FAQ 使用快照创建云盘 操作步骤 快照原理
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  • 回答了问题 2025-01-07

    7、如何在阿里云ECS服务器上进行数据备份?

    概述 在阿里云ECS服务器上,使用快照或OSS存储包进行备份是一种高效且可靠的方法,可以帮助您保护数据免受意外损失、误操作或恶意攻击。快照可以为您的云盘创建特定时间点的数据副本,而OSS则提供了长期存储这些快照的能力,确保数据的安全性和可恢复性。 服务与工具 阿里云ECS快照服务和对象存储OSS。ECS快照服务允许您轻松创建云盘的备份,而OSS则提供了安全、持久的数据存储解决方案。 操作步骤 登录ECS管理控制台 访问阿里云官网,登录您的账户,进入ECS管理控制台。 选择目标云盘 在左侧导航栏中,选择“存储与快照”>“快照”,然后选择目标资源所在的资源组和地域。 在“云盘快照”页签下,找到您想要备份的云盘。 创建快照 单击“创建云盘快照”。在弹出的对话框中,设置快照参数,包括选择云盘、设置快照名称、保留时间和高级配置等。 注意:创建快照期间,避免对ECS实例进行任何状态更改(如停止或重启),以免影响快照创建的成功率。 确认创建 完成参数设置后,单击“确认”开始创建快照。快照创建完成后,默认存储在OSS中,实现数据的长期安全保存和灵活恢复。 注意事项 性能影响:创建快照期间,云盘的I/O性能可能会暂时下降约10%,建议避开业务高峰期进行快照创建。 费用:快照创建后,系统将根据快照容量大小按每个地域单独结算费用。建议定期审查并删除不再需要的快照,以避免不必要的费用。 数据一致性:当云盘用于创建动态扩展卷或RAID阵列时,建议使用快照一致性组并开启应用一致性快照,以确保数据的一致性。 参考文章:创建快照备份云盘数据 注意事项 快照概述 应用场景 快照FAQ 使用快照创建云盘 操作步骤 快照原理
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  • 回答了问题 2025-01-06

    与 AI “对话”,多模态音视频交互能给生活提供多大便利?

    多模态音视频交互技术确实带来了极大的便利。 举个简单的例子,在寒冷的冬天早晨,你无需离开温暖的被窝,只需对房间里的智能音箱说一声“打开暖气并调至25度”,系统便会立刻执行命令;或者当你准备出门时,询问AI助手“今天的天气怎么样?”就能获得最新的气象预报,甚至还能根据天气情况建议是否需要携带雨具。这种即时性和互动性极大地简化了日常生活的许多琐事,让人们可以更专注于更重要的事务。 多模态音视频交互不仅仅局限于简单的语音指令处理,它还结合了视觉元素,如面部识别、手势控制等,进一步丰富了人机交流的方式。这意味着用户可以通过更加自然的动作来与设备互动,比如用手势调整电视音量或切换频道,而不再依赖于遥控器。此外,对于老年人或行动不便的人来说,这项技术提供的无障碍访问特性尤为重要,因为它降低了使用门槛,提高了独立生活的能力。 而随着技术的不断成熟和完善,我们几乎可以预见一个多模态音视频交互无处不在的世界。家庭中每一个角落都可能成为智能交互的一部分:冰箱会告诉你食材何时过期,并推荐食谱;镜子可以在你化妆时播放新闻或音乐;汽车则能理解你的意图,自动规划最优行驶路线等等。。。 所以,它不仅仅是科技的进步,更是生活方式的一次革新
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  • 回答了问题 2025-01-06

    AI造势,学习机爆火,距离“AI家教”还有多远?

    先说结论,目前来看AI家教局限性还是很大,还需要很长的时间去完善,但是这段差距确实是可以逐步缩短的。 当前的智能学习机已经展示了AI在个性化学习方面的潜力。它们利用自然语言处理(NLP)技术和机器学习算法分析学生的学习习惯、进度以及弱点,从而为每个学生制定出独一无二的学习路径。此外,许多智能学习机还集成了语音识别功能,使得人机交互变得更加直观和友好,模拟了传统课堂教学中的对话场景。 但是,距离实现真正的“AI家教”仍然存在很大难度。 首先,理解并响应人类情感是迈向“AI家教”的关键一步。现有的智能学习机大多缺乏对情绪的理解能力,无法感知到学生是否感到沮丧、焦虑或者兴奋。一个理想的“AI家教”应该具备高度的情感智能,可以识别学生的情绪变化,并据此调整教学策略,例如当发现学生注意力不集中时,适时地提出激励的话语或改变讲解方式来重新吸引他们的兴趣。这种深层次的情感交流要求AI系统不仅要能听懂话语的意思,还要能够捕捉语气、表情等非言语信号,而这对于目前的技术来说是一个不小的难题。 其次,知识传授与实际应用之间的桥梁尚未完全搭建起来。“AI家教”不仅要教会学生书本上的理论知识,更重要的是引导他们将所学应用于解决现实问题。这意味着AI需要拥有广泛的知识库并且能够灵活运用这些信息进行推理和判断。虽然现代AI已经在特定领域内展现出强大的推理能力,但要达到全面理解和跨学科综合运用的程度还需要更多的时间和技术突破。同时,为了让孩子们更好地适应未来社会的需求,“AI家教”还需培养其批判性思维、创造力和社会责任感等软技能,而这些都是现有技术难以直接提供的。 最后最关键的一点是,如何能够确保AI生成的真实性和有效性呢?万一碰到像大模型投毒之类的安全问题,毁掉的就是一代人了。
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  • 回答了问题 2024-12-30

    当面对多种不同格式的文档时,如何让AI系统更好地处理复杂文档?

    基于阿里云文档智能和RAG快速构建企业'第二大脑' 引言 在数字化转型的大背景下,企业面对着前所未有的数据洪流,其中文档资料占据了相当大的比重。然而,传统的文档管理方式往往存在诸多不足之处:手动分类耗时耗力,查找信息效率低下,难以跨文档进行关联分析等问题日益凸显。随着业务的快速发展,企业迫切需要一种高效的手段来管理这些文档,并从中提炼出有价值的信息。正是在这种背景下,文档智能与检索增强生成(RAG)技术应运而生。 文档智能(Document Mind)作为一种先进的文档处理技术,能够自动解析并结构化各种类型的文档内容,而RAG则通过结合文档智能解析的结果,利用检索增强的方式,在回答问题时提供更加精准、上下文相关的答案。这两者的结合,不仅极大地提升了文档管理的效率,还为企业构建了一个智能的知识库,使得信息检索和利用变得更加便捷和智能化。 本文将探讨如何借助阿里云提供的文档智能和RAG解决方案,快速构建起企业专属的“第二大脑”,从而在激烈的市场竞争中抢占优势。 方案地址如下: 文档智能&RAG,让你的AI大模型开启“外挂”之旅 阿里云文档智能 文档智能(Document Mind),基于阿里巴巴达摩院多年技术积累打造的多模态文档识别与理解引擎,为用户提供通用文档智能和文档自学习能力,可满足各种场景下的智能文档处理需求,为大模型数据训练、RAG、知识库问答提供高精度的文档解析能力。 该平台深度融合文字识别、自然语言处理、图像处理、电子文档解析、文档预训练模型等多项技术,对非结构化和半结构化文档进行智能自动化处理,输出处理后的结构化数据,从而简化业务操作流程、提升文档处理效率,帮助企业更准确地进行大模型应用的场景建设。主要能力包括: 结构化解析文档,提取文档中的层级树、版面、表格和字段等元素。 进行文档格式转换,如PDF转Word或Excel、图片转Word或Excel等。 借助自学习工具,自行定义所需抽取的文档信息并训练文档处理模型。 在上述产品地址界面中,我们可以进行在线体验: 此处我以某博士论文为例,采用文档解析(大模型版)来进行解析提取测试: 可以看到,几乎不到10秒钟便完成了对一篇12页论文的解构,速度可谓是极快了。 而后大家也可以尝试其他的诸如PDF转Word、图片转Word、PDF转Excel等,当转换完成后,我们可以进入到控制台面板中: 上面四个功能主要偏向于管理和服务,包括总览、监控统计、服务管理和开通以及能力广场,在此不多赘述。 而下面的通用文档智能处,则是文档智能的实际使用位置(刚才界面是在线体验,此处是实际功能): 点击下方的上传文档按钮,上传对应格式且符合要求的文件,即可进行在线解析或者格式转换: 不过有时候,使用者的选择困难症又犯了,这些功能能力有重合,哪一个更加合适呢? 别担心,这里周周先整理一个功能详情说明,介绍一下每个能力的特点: 通过上面我们可以发现,有点模糊不清的实际上是前三个:文档解析大模型版、电子文档解析、文档智能解析,具体见下表: 所以: 如果您需要处理多种文件格式,尤其是图像文件和扫描PDF,并且需要详细的版面信息和高质量的解析结果,推荐使用“文档解析(大模型版)”。 如果您主要处理电子文档,并且需要快速处理大量文件,推荐使用“电子文档解析”。 如果您需要对文档进行深入分析,提取特定的信息,并且对解析结果的准确性有高要求,推荐使用“文档智能解析”。 除这一部分外,文档智能还有一个模块就是OCR文档自学习。 OCR文档自学习,是面向“无算法基础”的企业与个人开发者用户,通过全流程可视化操作,支持用户完成模板配置、数据处理&标注、模型构建&训练、部署发布等操作的一站式工具平台。该平台采用少样本训练、智能预标注,视觉-语义联合学习等前沿AI技术,支持客户低成本实现个性化场景的文档数字化和信息化业务。 该平台目前支持模板和模型两大类任务的自主训练。用户可以通过配置模板或少量标注数据,训练出更满足业务场景需求的AI智能模型。 模板: 自定义KV模板:配置一张模板图片,包括字段信息和规则,无需额外标注其他图片,也无需等待训练,即可完成固定版式票证的自定义字段抽取。 自定义表格模板:配置一张模板表格图片,包括字段信息和规则,无需额外标注其他图片,也无需等待训练,完成固定版式且有框线的单页表格自定义单元格抽取。 模型: 单据票证信息抽取:数据驱动,通过小样本数据标注、训练,实现对版式相对固定的单据、证件、凭证的关键字段进行信息抽取。 表格信息抽取:数据驱动,通过小样本数据标注、训练,实现对版式相对固定的表格、表单的关键字段进行信息抽取。 长文档信息抽取:数据驱动,通过小样本数据标注、训练,实现对多版式、非结构化的长文档关键信息进行抽取。 工具箱: 分类器管理:通过添加关键词、分类数据实现将不同的模板通过一个分类器关联,以实现同一接口接收多类型样本数据实现对应能力的分流与信息抽取。 字段类型管理:支持对字段类型配置,主要针对业务/行业通用属性的字段,用于字段纠错以提升识别准确率或作归一化处理。 下面我们进入到OCR文档自学习中,去详细看看OCR的基本能力 进入到控制台界面,点击应用列表➡开通服务➡创建应用: 此时可以看到免费额度为500,继续点击创建应用: 选择应用类型、应用名称、行业类型,点击确认: 点击开始创建模板: 可以看到如下界面,我们点击上传一张发票照片: 点击下一步,开始框选参照字段: 配置相关的识别字段: 点击模板测试,经测试后发布即可: 此时再点到在线使用,选择刚才创建的模板,上传最新的文件即可: 从上面可以看出,文档智能确实是一款功能强大、高效精准的文档处理工具,特别适合需要处理多种文件格式、进行深度文档分析和自定义模型训练的用户。无论是企业还是个人开发者,都可以通过文档智能提升文档处理的效率和质量,实现业务流程的智能化和自动化。 RAG RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合了检索系统和生成模型的方法,用于增强自然语言处理任务中的信息检索和文本生成能力。在传统的文本生成模型中,如基于Transformer的模型(例如GPT系列或BERT),模型通常是端到端训练的,它从大量的文本数据中学习语言模式,并能够根据给定的上下文生成连贯的文本。然而,这些模型的一个局限性是它们的“知识”截止于训练数据的时间点,并且它们在推理过程中无法访问外部信息源。 RAG模型通过引入一个检索组件来解决这个问题,这个组件能够在生成文本时动态地查询外部的知识库或文档集合。具体来说,当给定一个输入查询或问题时,RAG模型首先使用检索组件从大型文档集合中找出最相关的几个文档片段。然后,这些文档片段与原始输入一起被送入生成模型,以生成最终的回答或输出。这种方法使得模型能够在生成回答时利用最新的、甚至是实时的信息,从而提高了生成内容的相关性和准确性。 RAG的工作流程大致可以分为三个主要步骤:检索、增强和生成。 检索(Retrieval):当模型接收到一个查询(例如,一个问题)时,它首先使用检索组件查询一个预先建立的大型文档数据库,以找到与查询相关的信息。这一过程通常涉及到将查询文本转换为向量表示,然后在向量数据库中进行相似度搜索,以找到最相关的文档片段。 增强(Augmentation):检索到的相关文档片段会被整合到生成模型的输入中,作为额外的上下文信息。这样做的目的是为了让生成模型在生成答案时能够参考这些额外的信息,从而提高生成内容的相关性和准确性。 生成(Generation):最后,生成模型根据整合后的输入生成最终的回答或输出。这一阶段不仅依赖于模型自身的语言生成能力,也依赖于检索到的外部知识的支持。 RAG技术在多种自然语言处理任务中展现了其独特的优势,尤其是在需要广泛背景知识的任务中。常见的应用场景包括: 问答系统(QA Systems):RAG可以用于构建强大的问答系统,能够回答用户提出的各种问题。它能够通过检索大规模文档集合来提供准确的答案,无需针对每个问题进行特定训练。 文档生成和自动摘要(Document Generation and Automatic Summarization):RAG可用于自动生成文章段落、文档或自动摘要,基于检索的知识来填充文本,使得生成的内容更具信息价值。 智能助手和虚拟代理(Intelligent Assistants and Virtual Agents):RAG可以用于构建智能助手或虚拟代理,结合聊天记录回答用户的问题、提供信息和执行任务,无需进行特定任务微调。 这里主要就是利用文档智能和检索增强生成(RAG)结合起来构建强大的LLM知识库,包括清洗文档内容、文档内容向量化、问答内容召回后通过特定的Prompt,提供给LLM足够的上下文信息,以此来满足对于企业级文档类型知识库的问答处理。 基于阿里云文档智能和RAG快速构建企业'第二大脑' 方案原理 通过文档智能(Document Mind)将文档解析为结构化数据,结合语义理解,提取出文档层级树、样式信息以及版面信息,下游将解析的结果数据处理成文档切片,生成切块(Chunk)数据。 架构与部署 用户首先将文档上传至系统,然后文档在云服务器ECS上进行解析,会调用文档智能模块,经过下载、预处理后,进行OCR文字识别、版面分析和表格结构识别等一系列操作,生成DocJson文件会直接进入到百炼平台成为知识库一部分,再经过文档切片和知识索引等,最终实现RAG(检索增强生成)。 一键部署 点击立即部署 选择立即部署 填写名称、选择可用区、ECS实例规格、设置实例密码以及模型应用的密码 进入到百炼平台中,点击个人头像,获取自己的API-Key 复制粘贴到此处,点击下一步 确认配置后,点击创建即可 创建完成后会显示如下: 点击输出,访问该IP: 点击上传文件 回到百炼平台中,可以看到正在解析导入的文件 导入成功后,我们回到刚才界面,点击问答服务,输入知识库名称即可在线问答: 总结 可能因为我个人比较熟悉百炼和阿里其他产品的缘故,完成的过程很顺畅,但是对于小白的话可能有几个位置不那么友好。 第一:哪里去找百炼的API-Key?因为创建时是必须根据key对接到百炼来进行RAG的,假如没使用过百炼或者对百炼不熟悉,就没有办法继续下去了。 第二:解析时的加载界面设计不友好。在解析时,如果点到文档问答后,再返回会发现解析的状态消失了,此时无法确定到底有没有完成,需要进入到百炼中去查看才可。 除去这些外,其他的体验还是不错的,对界面UI稍加设计就会是一个比较好的知识问答系统了 还有一种方式就是,先进入百炼平台中训练自己的企业模型, 之后再结合RAG调用自己训练好的企业模型,食用效果更佳! 需求和期待 对于多模态RAG的应用场景和技术产品,我期待一个集成化、智能化且安全可靠的解决方案。理想的多模态RAG平台应具备跨模态信息整合的能力,不仅限于文本,还能处理图像、音频和视频等多种格式的数据,并从中提取出有价值的信息。这样的系统需要拥有精准的内容理解和语义匹配功能,不仅能识别关键字或短语,更能深入理解其背后的含义,从而正确地定位和抽取关键信息。同时,为了适应不同行业的独特需求,该平台应当支持高度定制化的服务,用户可以根据自身业务流程选择合适的预训练模型或利用自有数据进行微调训练。安全性也是不可忽视的一环,严格的加密措施和健全的数据访问控制机制确保敏感信息的安全。
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  • 回答了问题 2024-12-30

    2024年接近尾声,你对即将到来的2025年有什么样的期待或愿望?

    随着2024年的日历一页页翻过,我们即将迎来充满希望与挑战并存的2025年。站在这个转折点上,我对即将到来的一年充满了明确的期望和规划,特别是在我的专业领域——网络安全方面。 在个人职业发展上,我期待2025年能继续参与更多高级别的网络安全赛事,在渗透测试、漏洞挖掘以及CTF(夺旗赛)等竞赛中取得更多的突破。过去一年里,我已经在这个领域积累了一定的经验和成就,但我知道前方还有更大的舞台等待我去探索。我希望通过参加更高水平的比赛,不仅能够检验自己的技术水平,还能与其他顶尖高手交流学习,共同进步。每一次比赛都是一次宝贵的学习机会,它不仅能提升我的实战能力,还能为我在行业内赢得更多的认可和尊重。因此,我会全力以赴,争取在这些比赛中获得优异的成绩,为自己的职业生涯添砖加瓦。 与此同时,我也计划进一步钻研前沿科技技术,特别是大模型等相关领域。随着人工智能的发展,大模型在自然语言处理、图像识别等方面展现出了巨大的潜力,而将这些先进技术应用于网络安全领域,则可能带来革命性的变化。例如,利用大模型进行恶意代码检测、网络攻击预测等,可以大大提高防御系统的智能化水平。为了跟上这一潮流,我打算深入研究相关文献和技术文档,积极参与开源项目,并尝试构建自己的实验环境来进行实践探索。我相信,只有不断学习最新的知识和技术,才能在这个快速发展的行业中保持竞争力。 此外,我还希望能够写出更多的实践好文,分享自己在网络安全领域的见解和经验。在过去的一年中,我已经发布了一些文章,受到了不少粉丝朋友的喜爱和支持。这让我意识到,写作不仅是记录自己成长的过程,更是与同行们交流的重要桥梁。新的一年里,我将继续坚持高质量的内容创作,无论是对新技术的研究心得,还是对实际案例的分析总结,都会尽可能做到详尽准确且通俗易懂。希望通过我的努力,能够帮助更多的人了解网络安全的重要性,激发他们对这个领域的兴趣,同时也吸引更多志同道合的朋友加入到我们的行列中来。 总之,2025年对我来说是一个充满机遇的新起点,也是需要我更加努力奋斗的关键一年。无论是通过参与高水平赛事提升自身实力,还是深入研究前沿技术拓展视野,亦或是通过写作分享传播知识,我都希望能够在这条道路上走得更远,做得更好。让我们一起带着对未来的美好期望,勇敢地迈向新的一年,迎接每一个挑战,创造属于自己的辉煌。
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  • 回答了问题 2024-12-23

    通义APP上新【局部风格化】新功能,万物皆可毛茸茸你体验了吗?

    当我第一次尝试使用“局部风格化”时,就被其直观且易用的操作界面所吸引。只需上传一张照片,然后通过简单的手势或标记工具选定想要风格化的区域,就能立即看到效果预览。这一过程不仅快速高效,而且充满了乐趣。例如,我选择了一只可爱的猫猫作为素材,经过几秒钟的处理后,原本就萌态十足的小猫咪突然变得更加梦幻和卡通化了,它的眼睛仿佛被施了魔法,周围环绕着一层毛茸茸的光晕,耳朵和尾巴也变得如同棉花糖一般柔软。 更重要的是,“局部风格化”不仅仅是简单地改变外观,它还赋予了照片新的情感维度。每当我们看到熟悉的景物以一种前所未有的方式呈现出来时,内心都会涌起一股新鲜感和惊喜。这种创新性的视觉表达方式打破了我们对现实世界的固有认知,激发了无限的想象力。比如,当经典的迪士尼城堡被转化为一个毛茸茸的童话世界时,仿佛带领我们回到了童年时代的梦幻乐园;而远在希腊爱琴海边的圣托里尼,则像是从遥远的神话故事中走来的小岛,充满了神秘与浪漫的气息。 此外,这项功能也为社交媒体分享增添了更多可能性。在这个信息爆炸的时代,如何让自己的内容脱颖而出成为了许多人关心的问题。“局部风格化”提供了一个独特的解决方案——它使普通照片瞬间变得与众不同,更容易引起朋友们的关注和共鸣。试想一下,在朋友圈里展示一张经过特别处理的珠穆朗玛峰,或是悉尼歌剧院的照片,一定会收获不少点赞和评论吧!不仅如此,这样的创意作品还可以成为连接人与人之间的情感纽带,引发更多关于旅行、文化等方面的交流与讨论。 然而,最令我感动的是,“局部风格化”背后传递出来的温暖情怀。在这个快节奏的社会中,人们常常感到压力重重,渴望寻找一片宁静舒适的角落。通过给冰冷的钢筋水泥城市增添一抹柔软的色彩,或者为遥远的历史遗迹注入现代元素,我们似乎找到了一种新的方式来表达对美好生活的向往。每一幅经过风格化处理的作品都像是一封寄往未来的信件,承载着创作者的心意和祝福,希望每一个见到它们的人都能感受到那份来自心底深处的温柔与善意。 未来,我相信随着技术的不断进步和完善,我们将见证更多类似这样充满创意和人文关怀的应用出现,共同构建一个更加丰富多彩的数字生活空间。
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  • 回答了问题 2024-12-23

    一个专属的智能 AI 总结助手,能在多大程度上提升工作效率?

    先说结论,对于我们来说,一个专属的智能AI总结助手无疑将极大地改变我的工作方式。 每天,我需要处理大量的上级报告、业务部门反馈以及内部沟通文档。这些资料不仅数量庞大,而且内容繁杂,往往包含了过多不必要的细节。过去,为了确保不错过任何重要信息,我不得不花费大量时间逐字阅读并做笔记,通读全文做摘要,这不仅耗时费力,还容易因为长时间的疲劳而遗漏关键点。 首先,AI总结助手能够迅速浏览所有文档,并以极高的精度识别出其中的核心内容。这意味着我不再需要一页页翻阅冗长的文件,而是可以直接获得一份经过精心筛选后的简短摘要。更重要的是,这种自动化过程几乎可以在瞬间完成,大大缩短了信息获取的时间。例如,在准备每周例会材料时,我可以提前将相关文档上传至系统,让AI助手自动生成会议纪要,这样不仅提高了会议效率,也使得讨论更加聚焦于实质性问题。 通义效率实时转写会议记录 通义效率快速总结论文 它的另一个亮点是个性化定制功能,因为每个人的工作习惯和偏好都有所差异,有些人喜欢条理清晰的文字描述,而另一些人则更倾向于图表形式展示数据。因此,能够根据用户的特定需求灵活调整输出格式是非常重要的。比如,当我在撰写市场调研报告时,希望AI助手提供的结论部分尽可能详尽;而在日常浏览新闻资讯时,则只需要简单概括即可。此外,随着使用次数增加,AI助手还可以不断学习我的偏好,逐渐优化其服务品质。 所以,它不仅简化了信息获取的过程,还提供了个性化的用户体验,使我能专注于更重要的事务。未来,随着技术的不断发展和完善,相信AI总结助手将会成为越来越多职场人士不可或缺的好帮手。
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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”?

    先说结论,在我的日常工作中,确实遇到过不少“效率陷阱”。能不能避免不取决于程序员个人,而是更多取决于管理者的思路。例如,为了赶进度而跳过了必要的设计评审环节,结果后期不得不返工修复大量因设计不合理而产生的问题;或者是在压力下忽视了代码审查的重要性,导致一些小错误积累成大麻烦。这些经历让我深刻意识到,盲目追求速度可能会带来短期的成就感,但从长远来看,却是得不偿失的行为。 如果我作为管理者,为了避免陷入这种困境,我认为首先要树立正确的效率观。真正的高效并不是单纯地加快速度,而是要在保证质量和可持续性的前提下实现快速交付。这就要求我们在项目初期就做好充分的规划,明确各个阶段的目标和时间节点,并为可能出现的风险预留缓冲时间。同时,也要确保团队内部有良好的沟通机制,使得每个成员都能清楚了解整体方向和个人职责所在,从而减少不必要的重复劳动和误解。 其次,重视过程管理同样关键。对于开发流程中的每一个步骤,都应该设定严格的标准并严格执行,比如代码编写规范、测试覆盖率等指标。通过引入自动化工具来辅助日常任务(如持续集成/部署),可以有效提高工作效率的同时保障代码质量。此外,定期进行代码审查和技术分享会也是必不可少的环节,它不仅有助于发现潜在问题,还能促进知识交流,提升整个团队的技术水平。 最后最关键的是,一定要建立一个良好的反馈循环。无论是个人还是团队层面,都应该养成及时总结经验教训的习惯,通过对已完成工作的复盘分析找出不足之处,并据此调整后续计划。这样不仅可以避免重蹈覆辙,还能不断优化工作方式,逐渐形成一套适合自身特点的最佳实践方法论。
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  • 回答了问题 2024-12-17

    AI视频技术的发展是否会影响原创内容的价值?

    先说观念,我们既要积极拥抱新技术带来的机遇,也要坚守对原创精神的尊重与珍视。 随着AI视频技术的迅猛发展,我们确实看到了一个更加民主化的内容创作环境正在形成。过去,视频制作往往需要专业的设备和技术人员,高昂的成本使得这一领域成为少数人的专利。然而,如今借助于先进的算法和易于使用的界面,即便是普通用户也能够创建出令人惊叹的视觉作品。这种转变不仅打破了传统的壁垒,还激发了无数创意的可能性。 但与此同时,我们也必须面对这样一个问题:当生成高质量视频变得如此简单时,原创内容的独特性和价值是否会受到冲击?答案并非绝对否定。虽然AI确实让大量相似风格的作品涌入市场,但这并不必然导致真正有深度、富有个性的创作被淹没。相反,它可能会促使创作者们更加专注于挖掘自身独特的视角和表达方式,寻找那些无法被轻易复制的情感共鸣点。正如摄影术的出现并没有终结绘画艺术一样,AI视频技术也不会扼杀真正的原创精神。 事实上,AI工具本身也可以成为提升原创性的利器。对于许多艺术家来说,它们更像是新的画笔或颜料——提供了更多元化的表现手段。通过学习如何巧妙地运用这些工具,创作者可以拓展自己的想象力边界,创造出前所未有的体验。例如,在电影制作中,导演可以利用AI辅助进行场景设计、角色塑造甚至剧本创作,从而实现更加复杂而细腻的故事叙述。 当然,不可否认的是,随着越来越多由AI生成的内容充斥网络,辨别真假信息变得更加困难,这也给版权保护带来了新的挑战。为了维护健康的创作生态,我们需要建立健全的相关法律法规和技术标准,确保每位作者的劳动成果得到尊重。此外,教育公众认识并重视原创内容的重要性同样不可或缺。只有这样,才能在享受AI带来便利的同时,不失去对独特性和创造力的追求。
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  • 回答了问题 2024-12-11

    AI 编码助手能否引领编程革命?一起探索 AI 对研发流程的变革

    先说结论,AI编码助手可以极大地帮助工程师解放一些重复性高且耗时的任务,如自动完成代码片段、自动生成文档和注释、执行自动化测试等,借助于AI编码助手,工程师可以将更多的注意力集中在创造性思维和复杂问题解决上,从而提升个人生产力和创新能力。 需求分析 从需求分析开始,AI编码助手可以通过自然语言处理技术理解用户的需求描述,并将其转化为结构化的规格说明书或原型图,加速需求确认过程,但是有一个本质问题就在于,其实需求分析阶段对于代码的要求没有那么高,一般情况下我都是选择直接使用通义千问来进行,并不需要直接用到AI编码助手。 给出prompt如下: 假设你是一位IT系统需求分析专家,我想制作一个会员管理系统,请你帮忙给出结构化分析文档 此时通义会给出功能需求和非功能需求等等。。。 编码环节 在编码环节,除了代码自动生成外,AI还可以实时检查语法错误,推荐最佳实践模式,确保代码风格统一 在代码生成方面可以参看我这篇文章:https://developer.aliyun.com/article/1639058 在一个小时内完全通过AI编码助手开发了一个可运行系统(前后端),并结合通义灵码快速熟悉系统,继而进行后端优化 安全测试 至于安全测试部分,机器学习模型可以模拟各种使用场景,发现难以察觉的bug和漏洞,提高软件可靠性 这方面可以参考我的这篇文章:https://developer.aliyun.com/article/1629257 此次结合通义灵码,共审计出开源PHP最新版6.0高危漏洞4个,某开源OA最新版2.6.5高危漏洞1个 , 目前已提交至国家漏洞平台(CNVD),均已被收录 部署 最后,在部署过程中,通过与CI/CD流水线无缝对接,AI能够实现一键发布,简化运维操作 这块我在云栖大会时是体验到了,当时展台测试的通义程序员确实是可以直接连接云效从0一键生成项目并发布 结语 目前来看,AI编码助手在面对一些标准问题或者预期内问题时,已经表现的和人类差不多好了 但是在面对非标准问题时,人的灵活性和创造力确实还是无法被替代的 所以,我认为未来最理想的状况应该是人机协作,让AI发挥其擅长的数据处理和模式识别能力,同时保留人类对于复杂业务逻辑的理解和决策权。这样一来,不仅可以充分利用AI带来的便利,也能保证项目的整体质量和方向正确。
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  • 回答了问题 2024-12-09

    AI新茶饮,是噱头还是未来?

    这话题真的像给我量身定做的哈哈哈,这段时间正好在接触中医,并且正好也在南京,刚好去尝试过这个茶店 我先说一下感受,从饮品味道上来说是还行的,但是这所谓的AI看舌苔颜色和面色其实不太准 首先从中医上来说,确实是有看舌苔和面相的说法。 一般而言,苔黄通常表示体内有热证或湿热,苔白一般与寒证、虚证有关,苔红绛常说明阴虚内热、心肝火盛等问题,苔紫暗表示气血运行不畅、血瘀证候明显;面白可能是气血两虚,面黄多见于脾胃虚弱,面红常为实热证等等。 但是,这两个结合起来并无法完全判断出患者的疾病或者说隐藏的疾病,即使是专业的医生也是需要“望闻问切”的,更何况仅通过所谓的图像识别来判断呢? 我那段时间正好感觉有明显的内热,但是根据自己的观察舌苔并没有明显变色,在他们的AI图像识别中识别的结果也是健康,这就很能说明问题了。 除了这个之外,还有个机器把脉也是比较好笑的。 不过这个把出来的结果倒是准的,我确实是气虚哈哈哈 总结一下,目前来看的话还是噱头大一些,机器的结果并不能代替现实中医生出具的证明,说白了就是图个乐子,不过在未来,如果准确率能够稳定在95%以上,还是可以期待一下的。
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  • 回答了问题 2024-12-09

    开发者们需要如何打造属于自己的Plan B?

    工作中你会常备Plan B吗? 先说观点,作为IT人,Plan B是必须要准备的,甚至不止B,还需要有Plan C和Plan D。 如何有效地打造一个适合自己的Plan B? 按现在这个就业环境和市场形式来看,开发者们不仅要具备解决当前问题的能力,更需要为未知的风险做好充分准备,在周周看来,开发者打造一个适合自己的Plan B需要从自身兴趣和长处出发。 信息化本身是不产生任何实质价值的,任何实质业务和信息化结合都是王炸,但唯独不能只懂信息化! 所以,说到这也很明显了,就是必须要掌握一些能产生实际价值的技能,如具体的某一个领域的知识(如金融、医疗、物流等),成为某一特定行业的IT专家。 这里可以结合自己感兴趣的方向,虽然目前你从事的工作可能不是你感兴趣的,但是你可以利用自己的时间私下去学习,并将这些知识作为你Plan B的一环。 第二个,建立良好的人脉网络。这块上面我是吃了亏的,认识的人太少了导致眼界受限。一个强大的人际网真的是可以让你更快获取到最新的市场动态和技术趋势信息,从而提前做好准备,避免措手不及。参加行业会议、加入技术社区或者参与开源项目都是扩大社交圈的好方法。 第三个,既然要确定作为一个Plan B,那么就得认真的去对待它,要把它和你的A放在几乎同一个层级去对待。需要具体明确包含可执行的任务清单和时间节点,确保即使是在压力之下也能够有条不紊地推进工作。 在这个瞬息万变的时代里,只有那些善于未雨绸缪、勇于尝试新事物的人,才能在激烈的竞争中立于不败之地,希望各位朋友也能紧握时代的脉搏,不断学习与成长,在自己热爱的道路上坚定前行!
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  • 回答了问题 2024-12-02

    AI音色克隆挑战播客,它能模拟人的特质吗?

    音色克隆技术的核心在于通过深度学习算法分析大量语音样本,从中提取出说话者的音高、语调、节奏等关键特征,并构建一个可以生成类似声音的模型。这种能力使得AI不仅可以精确地复制一个人的声音特质,还能根据文本内容调整语气和情感色彩,仿佛那个“人”正在真实地讲述故事或传递信息。对于播客创作者而言,这意味着他们可以在没有主持人的情况下制作高质量的内容,或者让已故名人再次“发声”,赋予节目前所未有的创意空间。 但是,当技术突破了人类想象的同时,也带来了诸多伦理和社会问题。首先是原创性的争议——如果任何人都能轻易获得某个知名人士的声音版权,那么这位名人的独特性和价值是否会被削弱?此外,未经授权使用他人的声音可能会侵犯隐私权和个人形象权。想象一下,如果某位公众人物的声音被用于推广不良产品或传播不当言论,这不仅会损害该人物的社会声誉,也可能误导听众。 至于声音的身份认同问题,则更加复杂。每个人都有自己独一无二的声音特点,这是构成我们个性的一部分。一旦这些特征可以被轻易复制,人们对于自己声音的认知将发生改变。例如,在线交流中如何辨别对方是不是真正的本人?而且,随着越来越多经过处理的声音充斥网络,真假难辨的现象将变得更为普遍,进而影响到整个社会的信任体系。 再来看播客领域内的流量竞争。音色克隆技术无疑为这个行业发展注入了新的活力,但同时也加剧了市场竞争。一方面,小型独立播客可能因为无法负担高昂的技术成本而处于劣势;另一方面,大公司则可以通过批量生产明星级主持的节目来吸引大量用户,从而挤压其他优质但非知名主播的空间。尽管如此,这也促使更多创作者思考如何利用自身优势打造差异化内容,避免单纯依赖于技术和明星效应。
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  • 回答了问题 2024-12-02

    动机VS自律,对开发者们来说哪个比较重要?

    动机和自律并非彼此对立,而是相辅相成的两个方面,它们共同作用于开发者的成长与成功。 强烈的内在动机无疑是推动开发者不断探索新技术、解决复杂问题的关键因素之一。当一个人对所做的事情充满热情时,他不仅能够主动地寻找学习资源,还愿意花时间去实验新的想法和技术。这种由内心驱动的动力可以激发无限的创造力,并且使得个人在面对困难时不会轻易放弃。正如Ivaylo Durmonski在其文章《动机和自律:哪个让你走得更远?》中提到的,动机犹如点燃行动之火的火花,它激发我们迈出第一步。例如,一个热爱编程的人可能会为了实现某个创意而熬夜研究算法或调试代码,即使没有外界的压力,他们也乐此不疲。正是这样的激情让许多开发者成为了行业的佼佼者,他们的创新成果为社会带来了巨大的价值。 然而,仅有动机并不足够。良好的自律习惯对于确保代码质量、按时完成任务同样具有不可替代的作用。项目开发过程中充满了各种各样的挑战和不确定性,如需求变更、技术难题等。这时候,如果开发者缺乏自律,很容易陷入拖延或者低效工作状态,进而影响项目的进度和最终的质量。相反,拥有良好自律习惯的开发者会制定合理的工作计划,设定明确的目标,并严格按照计划执行。他们会定期进行代码审查,保证代码的可读性和维护性;同时也会关注自己的身体健康和个人生活平衡,以维持高效的工作状态。Durmonski指出,自律则更像是一台持续运转的发动机,为我们提供长期坚持的动力,驱使我们持续前行。 事实上,在长期的职业生涯中,动机和自律都是不可或缺的。动机提供了前进的方向和动力源泉,而自律则保障了这股力量能够持续稳定地发挥作用。一个有强烈动机但缺乏自律的开发者可能会因为过度兴奋而忽视细节,导致项目失控;反之,只有自律而没有内在驱动力的开发者可能会机械地完成任务,难以突破自我。因此,最理想的状况是两者兼备——既有对技术的热情追求,又有严谨的态度和规律的生活方式。这样不仅能帮助开发者更好地应对日常工作中的种种挑战,还能促进其个人能力的不断提升,从而在竞争激烈的行业中立于不败之地。
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  • 回答了问题 2024-11-26

    “AI +脱口秀”,笑点能靠算法去创造吗?

    我的看法是,与真人创作相比,AI的“幽默”仍然有一定的局限性。 AI生成幽默段子的技术基础是大数据和深度学习。通过分析大量的幽默素材,AI能够识别出一些固定的幽默模式和结构,进而生成类似的段子。这种基于模式识别的方法在一定程度上可以创造出让人发笑的内容。 但是,幽默不仅仅是一种语言游戏,更是一种情感表达和社会文化的反映。AI虽然可以通过大量的数据学习到一些表面的幽默模式,但它缺乏人类的情感体验和社会文化背景。AI生成的幽默段子往往缺乏深层次的情感共鸣和个人色彩。例如,AI可能无法理解某些文化特有的幽默元素,也无法像人类一样根据现场观众的反应即时调整表演内容。这种灵活性和即时性是脱口秀表演中非常重要的一部分,而AI目前还难以做到这一点。 此外,脱口秀不仅仅是讲段子,更是一种表演艺术。优秀的脱口秀演员不仅要有出色的幽默感,还要具备良好的舞台表现力和与观众互动的能力。AI虽然可以在文本生成方面做得很好,但在舞台表现和观众互动方面仍然有很大的差距。真人演员能够通过肢体语言、面部表情和声音的变化来增强表演效果,而这些都是AI暂时无法实现的。 真正打动人心的幽默,依然需要依靠人类的智慧和创造力。
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  • 回答了问题 2024-11-26

    AI生成海报or人工手绘,哪个更戳你?

    首先我先明确观点,AI海报适合泛用性场景,人工手绘海报适用于个性化场景! AI设计平台PAI-ArtLab等工具的出现,确实使得设计师能够快速生成符合企业特定风格的Logo商标图、设计图、宣传图、海报图等,不仅大大节省了人力和时间成本,而且保证了图片生成的质量,提高了图片产出效率。例如,PAI-ArtLab能够根据用户提供的关键词和风格要求,自动生成多款设计方案,供用户选择和修改,这种高效的设计方式非常适合企业快速响应市场变化,推出符合品牌形象的视觉营销内容。 尽管AI生成的海报在效率和成本控制方面具有明显优势,但其在创意和个性化方面仍有局限。相比之下,人工手绘作品则充满了创作者的独特视角和情感表达。每一笔每一划都蕴含着艺术家的思想和情感,这种独一无二的艺术魅力是AI生成的海报难以复制的。手绘作品往往能够触及观众的内心深处,激发共鸣,让人感受到生活的温度和美好。 对我来说,这两种表达形式各有其不可替代的价值。AI生成的海报适用于商业场景,特别是在需要快速响应市场需求、追求高效产出的情况下,能够为企业提供强有力的支持。而人工手绘作品则更适合于表达个人情感和创意,尤其是在追求艺术性和独特性的场合,能够带给观众更深的情感共鸣和审美享受。在这个数字化与传统艺术交织的时代,我认为没有必要过分偏重某一方,而是应该根据具体需求和场合,灵活选择最合适的表达形式,让生活中的美好瞬间以最合适的方式被记录和传递。特别是在这个多元化的时代,我们应该拥抱技术带来的便利,同时也珍惜和传承传统艺术的魅力,让生活变得更加丰富多彩。
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  • 回答了问题 2024-11-18

    AI宠物更适合当代年轻人的陪伴需求吗?

    在我看来,AI宠物确实能够成为当代年轻人的一种有效陪伴方式,但是仍然无法完全代替实际宠物。 AI宠物的最大优势在于其无需实际喂养,这极大地减轻了年轻人的照料负担。在忙碌的工作和生活中,年轻人往往没有足够的时间和精力去照顾一只真实的宠物,而AI宠物则完全避免了这些问题。 真实宠物的不可预测性和生命力是AI宠物无法复制的。与真实宠物相处的过程中,主人可以体验到生命的成长和变化,这种深层次的情感联结是AI宠物难以提供的。此外,真实宠物还能提供更多的感官体验,如触摸、嗅觉等,这些都是AI宠物目前无法实现的。 所以,AI宠物可以作为一种补充,而不是完全替代传统宠物的陪伴方式。对于那些因为时间和精力有限而无法照顾真实宠物的年轻人来说,AI宠物无疑是一个很好的选择。而对于那些渴望与生命建立深层次情感联系的人来说,真实宠物仍然是不可替代的。
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