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我的2023年度关键词是“学习”。在这个快速变化的时代，我们都需要保持持续学习的态度。在工作中，新技术和新概念层出不穷，不进则退。在生活中，自我提升和学习也是必不可少的，它能帮助我们更好地理解世界和自我。我的“学习”关键词背后的故事是，我在2023年里，无论是在专业技能、新知识还是个人兴趣方面，都有更多的学习和收获。同时，我也通过学习，不断提升自己的认知水平和综合素质，更好地应对工作和生活中的挑战。希望在2024继续学习，获得更多知识技能，有更好的发展，2024继续加油！

1、工作中遇到的糟糕注释：过于简单，只写“此处进行数据验证”但没有具体说明如何验证。过时或与代码实际功能不符，导致读者误解。注释过于冗长，描述过于详细，读起来很费劲。工作中遇到的优秀注释：清晰、简洁，能够准确描述代码功能或意图。适当使用中文注释，便于团队成员理解。描述算法或复杂逻辑时，会使用“首先...然后...最后...”等结构化语句。2、减少注释但依然能让他人看得懂代码的方法：编写有意义的变量名、函数名，使代码自解释。遵循一定的代码格式和规范，如函数/方法命名、缩进、空格等。在关键地方添加注释，解释为什么这样做，而不是仅仅描述代码做什么。使用有意义的空行和段落，将代码逻辑分区，便于阅读。编写单元测试和文档，通过测试用例解释代码行为，文档描述模块功能和接口。

有一个Web应用，每天的访问量在1000到5000之间，需要进行一些简单的计算和数据库查询操作。根据这个业务需求，我选择了以下ECS选型套路： 1. 实例规格选择：根据应用的性能要求和预算限制，可以选择一个中等配置的实例规格。例如，可以选择2核CPU、4GB内存和100GB磁盘空间的配置。这样的配置可以满足应用的基本需求，并且价格相对较低。 2. 弹性需求：考虑到应用的访问量可能会有波动，可以选择支持自动伸缩的实例规格或者结合使用弹性伸缩组来实现。这样可以根据实际负载情况自动调整实例数量和配置，提高应用的弹性和稳定性。 3. 可用区选择：如果应用的用户群体主要分布在某个特定的地域，可以选择与该地域相近的可用区。这样可以减少网络延迟，提高用户的访问速度和体验。 在ECS选型过程中可能会遇到的问题包括： 1. 缺乏对不同实例规格的了解：对于初学者来说，可能不清楚不同实例规格的特点和适用场景。可以通过查阅阿里云官方文档、参考其他用户的经验分享等方式来获取更多信息。 2. 性能评估不准确：有时候很难准确评估应用的实际性能需求，导致选择了不合适的实例规格。可以通过进行压力测试、监控应用的性能指标等方式来更准确地评估性能需求。 3. 预算超支：有时候在选择实例规格时，可能会因为追求更高的性能而超出预算。可以在选择实例规格时进行价格比较和性能评估，找到性价比最高的选项。 4. 缺乏经验分享：在ECS选型过程中，可能会遇到一些特定的问题，但缺乏相关的经验分享。可以通过参加技术交流会议、加入技术社区等方式来与其他开发者交流经验和解决问题。

1. 在日常开发中，我有一些低成本、保扩展性的套路： - 使用消息队列：通过将任务放入消息队列中，可以实现异步处理和负载均衡。这样可以降低系统的耦合度，提高系统的可扩展性。 - 使用缓存：对于一些高频访问的数据或计算结果，可以使用缓存来减少对数据库的访问压力，提高系统的性能。常见的缓存技术有Redis、Memcached等。 - 服务拆分：将一个大型系统拆分成多个小型服务，每个服务负责不同的功能。这样可以降低系统的复杂度，提高系统的可维护性和可扩展性。 - 使用API网关：API网关可以作为系统的入口，对请求进行统一的处理和分发。这样可以简化系统的架构，提高系统的可扩展性和安全性。 - 使用容器化技术：将应用程序打包成容器，然后使用容器编排工具（如Kubernetes）进行部署和管理。这样可以提高系统的可移植性和可扩展性。 2. 我了解这些设计套路是通过以下途径： - 学习经验分享：我经常阅读一些技术博客、论坛和社交媒体上的技术文章和讨论，从中学习其他开发者的经验和实践。 - 参与开源项目：我会积极参与一些开源项目的开发和维护工作，通过与其他开发者的合作和交流，学习到一些设计套路和最佳实践。 - 参加培训和研讨会：我会参加一些技术培训和研讨会，听取专家的讲解和分享，了解最新的技术和设计思路。 - 自我学习和实践：我会不断学习和尝试新的技术和工具，通过实践来验证和应用这些设计套路。

1. 生成的作品具备版权。根据国际版权法，作品的版权属于作者或创作者。因此，AI生成的作品的版权应该属于AI的开发者或使用者。 2. 如果AI学习时使用了版权材料，这可能构成侵权行为。因为版权保护了原创作品的权益，未经授权使用他人的作品可能会侵犯到原作者的权益。然而，对于AI学习过程中使用版权材料的情况，法律上还存在争议和待解决的问题。一些国家已经出台了相关法规来规范AI学习使用版权材料的行为，而其他国家则仍在探讨中。 3. 如果AI可以使用版权材料进行学习，社会将会产生一系列变化。首先，AI将能够更广泛地接触到各种类型的作品，从而提升其学习和创作的能力。其次，AI的学习过程可能会引发关于知识产权和创作归属的讨论和争议。此外，如果AI能够生成与人类创作相似甚至超越人类创作的作品，那么对于版权保护和创作权益的认识和界定也将发生变化。

从技术发展趋势来看，微服务架构、云原生架构和Serverless架构等思潮都被认为是未来的趋势。这些架构思潮都具有高度的灵活性、可扩展性和可靠性，能够更好地适应快速变化的市场需求和技术发展。同时，它们也强调了自动化、标准化和可观测性等方面的优势，有助于提高开发效率和质量。因此，这些架构思潮都有可能成为未来的主流。

目的主要是为了与开发者们共同学习和交流，提高自己的技术水平和服务质量。通过参与开源项目，我可以了解到最新的技术和发展趋势，同时也可以为社区做出一些贡献，帮助其他人解决问题并提供更好的服务。

1.我会等到双11购物狂欢节才买的东西有： 电子产品：双11期间，很多电子产品会有大幅度的折扣，比如手机、电脑、平板等。 服装：双11的电商平台上，很多服装品牌都会有优惠活动，这也是我比较喜欢的购物类别之一。 家居用品：双11期间，很多家居用品也会有很大的折扣，比如床上用品、厨房用品等。 2.在这个双11，我入手了以下一些开发者好物： 一台新的电脑，由于工作需要，我需要升级我的电脑硬件。 购买了一些编程书籍和教程，为了不断提升自己的技术水平。 还有一些开发工具和软件，比如Visual Studio Code、Python等，这些都是我工作中经常使用的工具。

阿里云发布的全球首个容器计算服务ACS，是一个以K8s为使用界面供给容器算力资源的云计算服务。它提供符合容器规范的算力资源，支持资源预定和按量付费的灵活付费模式，以及Serverless形态的算力交付模式，用户无需关注底层节点及集群的运维管理。 ACS依托于阿里云神龙架构，实现了容器和资源的一体化，提供按需弹性和资源预留两种资源使用方式，支持秒级按量付费，提供通用型、任务型和独享型实例，适配不同类型的业务负载。此外，ACS是基于ECS的弹性资源池来提供资源供给，并基于K8s API，无缝集成了阿里云的产品体系，通过提供一个多负载、差异化SLO增强的大规模调度系统，来保证核心的调度能力，以及提供了多租安全隔离能力、管控侧传输全链路TLS加密，保障安全合规。 然而，使用ACS时，需要正确授予容器计算服务默认角色以及开通相关云产品。此外，ACS还提供了一系列的使用案例，如使用kubectl快速使用ACS，使用任务型实例运行Spark任务等。 总的来说，阿里云发布的全球首个容器计算服务ACS，为用户提供了一种新的、高效的云计算服务方式，有助于用户更好地利用云所带来的技术红利。

作为一名开发者，我曾经在追求新技术的过程中掉进过一些大坑。其中一次是在我刚开始工作的时候，当时我充满了激情和好奇心，渴望掌握最新的技术趋势。我认为，只有使用最新的技术才能带来更好的解决方案，提升产品的质量和竞争力。 于是，我决定尝试使用一种新兴的编程语言来开发一个重要的项目。我花费了大量的时间和精力来学习这门编程语言，并认为我已经掌握了它的核心概念和语法。然而，在实际开发过程中，我遇到了很多问题，比如性能问题、内存泄漏、调试困难等等。这些问题不仅导致项目的进度严重滞后，还让我感到非常沮丧和挫败。 在这个过程中，我意识到我对这门新兴技术的了解还不够深入，没有考虑到它的局限性和风险。我过于追求时尚和新潮，而忽视了技术的稳定性和可维护性。最终，我花费了更多的时间和精力来修复问题、重构代码，并重新评估技术的可行性和适用性。 这次经历让我深刻认识到，新技术虽然有它的优点和潜力，但也有其局限性和风险。在选择新技术时，我需要更加谨慎地评估其可行性、稳定性和适用性，以及团队的学习曲线和社区支持情况。同时，我也需要更加注重技术的实践和落地，通过实际项目来检验技术的可行性和适用性。 总之，我认为在技术领域，不断学习和创新是必不可少的，但也需要保持理性和谨慎，避免盲目跟风和浪费资源。

全新升级的人工智能平台PAI：阿里云CTO周靖人在大会上表示，为了保证大模型训练的稳定互联和高效并行计算，阿里云对人工智能平台PAI进行了全新升级。该平台的底层采用了HPN 7.0新一代AI集群网络架构，支持高达10万卡量级的集群可扩展规模，其超大规模的分布式训练加速比达到了96%，这在业界是领先的。此外，它在大模型训练任务中可以节省超过50%的算力资源，从而确保了其在性能上的全球领先地位。

在团队中，效能治理最重要的是以下几点： 1. 明确目标和期望：确保团队成员对项目目标、任务和个人职责有清晰的认识。这有助于提高团队的凝聚力和执行力。 2. 良好的沟通：保持团队成员之间的有效沟通，确保信息畅通，减少误解和冲突。有效的沟通可以提高团队协作效率，降低问题解决的难度。 3. 分工合作：合理分配团队成员的任务和职责，确保每个人都能发挥自己的专长。分工合作可以提高团队的工作效率，避免资源浪费。 4. 监控进度：定期检查项目的进度，确保团队按照计划完成任务。监控进度有助于及时发现问题，调整策略，确保项目按时完成。 5. 激励和认可：对团队成员的努力和成果给予适当的激励和认可，提高团队成员的工作积极性和满意度。激励和认可有助于提高团队的凝聚力和忠诚度。 6. 持续改进：鼓励团队成员不断学习和成长，提高团队的整体能力。持续改进有助于提高团队的竞争力，适应不断变化的环境。 7. 建立信任：在团队中建立相互信任和支持的氛围，让团队成员感到安全和舒适。信任是团队合作的基础，有助于提高团队的凝聚力和执行力。

云计算的第三次浪潮可能会给社会带来以下变革： 提升生产效率：通过人工智能技术，企业可以更高效地处理和分析数据，从而优化生产流程、提高生产效率。这将为企业带来更大的竞争优势，同时也将促进整个社会的生产力提升。 改善医疗保健：人工智能与云计算的结合，将使得医疗保健行业得到极大的改善。通过大数据分析和深度学习技术，医生可以更准确地诊断疾病、制定治疗方案，同时也可以更好地预测疾病的发展趋势。这将为患者带来更好的医疗体验和更健康的生活。 优化教育行业：教育行业也将受益于人工智能与云计算的结合。通过智能教学系统和在线学习平台，学生可以获得更优质的教育资源和学习体验，同时也可以更好地掌握知识和技能。这将为教育行业带来更大的发展潜力。 促进创新：人工智能与云计算的结合，将为各行各业带来更多的创新机会。无论是金融、零售、制造还是服务业，都可以通过人工智能技术来优化业务流程、提高服务质量，从而创造更多的商业价值。 提高生活质量：人工智能与云计算的结合，也将为人们的生活带来更多的便利和舒适。例如，智能家居系统可以通过语音识别和图像识别技术，实现自动化控制和远程管理，从而提高人们的生活质量。 总之，云计算的第三次浪潮将会给社会带来全方位的变革，从生产效率到生活质量，都将得到极大的改善和提高。然而，这种变革也将带来一系列的挑战和问题，需要我们共同努力来解决。

是参与阿里云试用活动领取的 我部分同意这个观点。每个开发者不一定都需要一台云服务器，但云服务器可以为那些需要处理大量数据和需要一个高效、可扩展的硬件资源的开发者提供便利。 首先，云服务器提供了一个可扩展的环境，允许开发者根据需求增加或减少资源。这种灵活性对于那些需要处理大量数据或需要应对突发流量的开发者来说是非常有价值的。同时，云服务器通常提供了高效的内存、存储和处理能力，能够帮助开发者提高应用程序的性能。 其次，云服务器提供了更高的安全性。许多云服务提供商都提供了高级的安全特性，如数据加密、访问控制和安全审计等，这可以帮助开发者保护他们的应用程序和数据免受攻击。 然而，对于一些小型项目或个人开发者，使用云服务器可能并不是必要的。他们可能只需要一个简单的本地环境来开发和测试他们的应用程序。此外，云服务器的使用也需要一定的技术和知识，因此对于那些技术水平有限的开发者来说，使用云服务器可能会增加他们的学习负担。 总的来说，每个开发者是否需要一台云服务器取决于他们的具体需求和项目规模。对于需要处理大量数据和需要高效、可扩展的硬件资源的开发者来说，云服务器是一个很好的选择。但对于其他开发者来说，使用云服务器可能并不是必要的，他们可能更适合使用一个本地环境。

AI 在创作 MV 方面可能会更擅长于流行音乐、电子音乐和嘻哈音乐等曲风。这些曲风通常具有明确的节拍、旋律和节奏，更容易被 AI 分析和模仿。此外，AI 还可以根据大量的数据和用户喜好来生成更具吸引力的视觉效果和场景切换。然而，AI 可能难以理解和表达某些复杂的情感和主题，因此在创作涉及深度思考和情感表达的音乐时，人类艺术家仍然具有优势。

数字人应用场景非常广泛，以下是我想到的一些“脑洞大开”的数字人应用场景： 虚拟助手：数字人可以作为虚拟助手，帮助用户完成各种任务，如购物、预订餐厅、安排行程等。在线教育：数字人可以作为在线教育平台的老师或辅导员，为学生提供个性化的学习体验。娱乐产业：数字人可以作为电影、电视剧、游戏等娱乐产业中的角色，为观众带来全新的视觉体验。社交媒体：数字人可以作为社交媒体平台上的虚拟形象，与用户进行互动和交流。虚拟现实：数字人可以在虚拟现实环境中为用户提供更加真实的交互体验。

云上 AI 开发确实带来了许多优势。首先，云上 AI 可以实现算力匹配、便捷开发以及与产业深度融合的大规模高效率的应用模式。此外，云上 AI 可以通过云服务提供便捷获取的算力、存储和带宽等底层资源，帮助企业更便捷地开发和管理 AI 应用。同时，云上 AI 通过基础模型提供便捷开发的新一代基础设施，为客户提供“开箱即用”的模型服务，为企业带来更加便捷的基础架构构建方式。 其次，云上 AI 可以利用云原生架构的优势，如弹性扩容、敏捷分发、高效易用、兼容适配等，帮助用户降低用云成本、提高云服务可用性和云端服务的质量。例如，百度智能云发布的“云智一体的AI开发全栈模式”，将AI原生的云基础设施与AI开发融合一体，为产业智能化打造了全流程AI开发支持的全栈解决方案。 最后，AI与云计算的深度融合也是云上 AI 开发的一大优势。AI是高资源消耗、强计算类的、体现规模效应的技术，与云计算结合应用可以更好地发挥其潜力。例如，预训练大模型已经成为AI产业界的热点，通过一次预训练+下游任务微调的方式，大模型让AI模型开发实现了从“作坊式”向“工业化”的升级。

AIGC（人工智能生成内容Artificial Intelligence Generated Content）和AGI（人工智能通用Artificial General Intelligence）都是人工智能领域的重要概念，但它们之间存在显著的区别。AIGC是通过AI来产生内容，专注于某一特定方向的应用。它是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志，代表了GAN、CLIP、Transformer、Diffusion、预训练模型、多模态技术和生成算法等技术的累积融合。 而AGI则是指一种具有广泛认知能力的人工智能，它不仅可以完成人类可以完成的绝大多数任务，而且可以在多个领域中表现出与人类相似的智能水平。尽管AIGC可能是通向AGI的一条重要路线，但它并不是唯一的道路。在追求真正的AGI的过程中，还需要克服许多技术和应用上的挑战。