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擅长的技术

  • 容器
  • Linux
  • 数据库
获得更多能力
通用技术能力：
  • Python
    初级

    能力说明：

    了解Python语言的基本特性、编程环境的搭建、语法基础、算法基础等，了解Python的基本数据结构，对Python的网络编程与Web开发技术具备初步的知识，了解常用开发框架的基本特性，以及Python爬虫的基础知识。

    获取记录：

    • 2022-07-13 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2022-07-13 在 大学考试 Python初级能力 大学/社区用户通过技能测试
  • 微服务
    中级

    能力说明：

    熟悉微服务常用开放框架，理解Spring、Spring Boot，以及Spring Cloud的概念和不同，对Spring Cloud Alibaba有较为全面的认知。对Istio具备基础运维能力，掌握基本组件的知识。

    获取记录：

    • 2022-07-14 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2022-07-14 在 大学考试 微服务中级 大学/社区用户通过技能测试
    • 2022-07-14 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2022-07-14 在 大学考试 微服务初级 大学/社区用户通过技能测试
云产品技术能力：

暂时未有相关云产品技术能力~

阿里云技能认证

详细说明
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2024年12月

2024年10月

2024年07月

2024年04月

2023年07月

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2023年04月

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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”？

    在我们公司最近的一次项目里，真是体会了一把“效率陷阱”的滋味。那时候，公司正好赶上资金紧张，大家心里都明白，项目进度直接关系到下个月的订单和工资。于是，团队上下都进入了“战时状态”，每天加班加点，代码写得飞快。 刚开始，看着进度条快速推进，心里还挺有成就感的。但没过多久，问题就接踵而至。由于赶工，代码质量明显下降，bug频出，测试阶段更是焦头烂额。更糟糕的是，大家因为长时间高强度工作，精神状态都不太好，团队士气也开始下滑。 那次经历让我明白，追求速度固然重要，但一味地提速，反而会适得其反。后来，我们团队总结了几个避免“效率陷阱”的方法：首先，明确优先级。在项目初期，就把需求梳理清楚，哪些是核心功能，哪些可以延后，避免胡子眉毛一把抓。其次，保证代码质量。哪怕时间再紧，也要坚持代码审查和单元测试，确保每一段代码都是可靠的。再者，合理分配工作。避免个别成员过度加班，通过任务拆分和协作，让每个人都保持在高效但不疲惫的状态。最后，保持沟通。定期召开短会，及时反馈问题和进展，确保大家都在同一个节奏上。 说实话，在公司艰难时期，确实需要加快工作进度来保证订单，但长远来看，只有兼顾效率和质量的平衡，才能让项目真正成功，团队也能持续健康发展。毕竟，饿肚子只是一时之急，长远的发展才是我们共同的目标。
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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？

    最近接了个宣传片的活儿，客户的要求挺高，既要创意满满，又要视觉效果炸裂。一开始，我还挺兴奋的，想着这次可以大显身手了。结果，一上手才发现，现在的AI视频工具已经强大到让人咋舌的地步。剪辑、特效、甚至是配音，几乎都能一键生成，效率那是杠杠的。 说实话，刚开始用这些AI工具的时候，心里还有点小窃喜，觉得这次可以轻松搞定，还能给客户一个惊喜。毕竟，用AI生成的视频，画质高清，特效炫酷，看起来确实挺专业。但越做到后面，心里越觉得不对劲。总觉得这些片子虽然看起来很漂亮，但总缺点什么，像是少了点灵魂。 跟客户初步沟通了一下，他们也提出了类似的反馈。客户说，这些视频虽然技术含量高，但缺乏那种让人眼前一亮、记忆深刻的感觉。说白了，就是没有打动人心的力量。 这下子，我和团队坐不住了，决定重新梳理思路，回归到创作的本质上来。我们花了大量时间讨论脚本，挖掘品牌背后的故事，力求找到一个能引起观众共鸣的点。为了增加视频的质感和独特性，我们还特意加入了一些手绘动画和实景拍摄，甚至在音乐的选择上也下了一番功夫。 这个过程确实比直接用AI生成要复杂得多，时间成本和人力成本都增加了不少。但当我们把最终的成片拿给客户看时，那种成就感是无法用言语形容的。客户也被深深打动了，直夸我们做出来的东西有温度、有灵魂。 通过这个项目，我深刻体会到，AI技术确实是个好帮手，能大大提升工作效率，减轻我们的负担。但它毕竟只是个工具，缺乏人的情感和创造性思维。真正的原创性和个人创造力，是AI无法替代的。 所以，我觉得，AI可以提供辅助，帮助我们更好地实现创意，但绝不能完全依赖它。作为视频制作人员，我们要坚持自己的原创精神和独特视角，用心去打磨每一个细节，才能做出真正有价值的作品。只有这样，原创内容的独特性和价值才不会被稀释，反而会在AI的辅助下，焕发出更加耀眼的光芒。
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  • 回答了问题 2024-12-15

    “AI +脱口秀”，笑点能靠算法去创造吗？

    有一次我挺无聊的，就随手扔给AI一个挑战：给我来段幽默的。结果AI给了我这么一段：“假如手机有感情，那么SIM卡就是它的心，每次换手机就像换了个心上人，但移动数据总是那个不变的备胎。” 我当时就乐了，这比喻，新鲜！ 说实话，开始我是有点怀疑的，心想机器能懂啥叫幽默啊？但这段子让我开始对AI刮目相看。它的幽默有点像是朋友间的俏皮话，不突兀也不做作，就那么自然地蹦出来了。 记得还有一次，我让AI写一个关于“拖延症”的段子，它说：“拖延症晚期，症状就是所有人都在催你，你却有个坚定的信仰——明天。” 这句话让我笑了好久，尤其是“明天”这个词，感觉AI就像是在戏谑地看着我，仿佛知道我刚刚又把事情拖到“明天”了。 虽然AI的幽默有时候能让我笑出声，但要说打动我，我想更多的是因为它给了我一种新鲜感。它不按常理出牌，就像是用另一种视角看世界，有时候会让我有“原来还可以这样想”的觉悟。总的来说，AI的幽默确实有它的魅力，说不准啥时候就能戳中你的笑点。
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  • 回答了问题 2024-12-15

    AI生成海报or人工手绘，哪个更戳你？

    去年公司年会，我们团队负责设计海报。一开始，大家提议用AI生成海报，毕竟现在AI技术这么发达，效率高，效果也不错。于是，我们试了几个热门的AI设计平台，比如PAI-ArtLab，确实很快就能生成几张符合公司风格的Logo和海报。色彩搭配、排版都很专业，省了不少时间和人力。 但不知怎么的，总感觉这些AI生成的海报少了点什么。后来，我们组里有个同事小张，他是学美术出身的，平时喜欢手绘。他说想试试手工绘制一张海报。我们也没拦着，心想反正时间还来得及，就让他放手一搏。 几天后，小张把他的手绘海报拿给我们看。那张海报用的是淡淡的 watercolor 风，颜色很柔和，细节处还点缀了一些小元素，像是用心雕琢的艺术品。最让人感动的是，海报上有一幅公司大楼的速写，笔触细腻，仿佛能感受到画中的温度和情感。 年会当天，我们把两张海报都挂了出来。AI生成的海报确实吸睛，但更多人驻足在小张的手绘海报前，纷纷拍照留念。大家都说，那张手绘海报更有“人情味”，更能触动人心。 通过这次经历，我深刻体会到，虽然AI技术在效率和效果上无可挑剔，但人工手绘的作品更能传递情感，更能捕捉生活中的美好瞬间。那种用心去感受、去创作的温度，是冰冷的机器无法替代的。 所以，如果让我选，我更倾向于人工手绘。它不仅仅是一幅画，更是创作者情感的寄托，是对生活细腻观察的体现。每次看到手绘作品，总能让我感受到一种特别的温暖和力量，这种触动是AI生成的海报所无法比拟的。
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  • 回答了问题 2024-12-15

    动机VS自律，对开发者们来说哪个比较重要？

    记得有一次，我们团队接手了一个新项目，客户的需求复杂且时间紧迫。项目初期，大家热情高涨，每个人都充满了探索新技术的冲动。我也是一样，心里想着要用最新的框架来优化性能，提升用户体验。那时候，每天加班到深夜，但一点都不觉得累，因为内心深处有一种强烈的动机在驱动着我——想要证明自己，想要做出一个让人惊艳的产品。 随着项目的推进，各种问题接踵而至。代码的兼容性问题、性能瓶颈、团队成员之间的协作摩擦，这些都让我们倍感压力。渐渐地，有些同事开始松懈，按时完成任务变得困难重重。而我，虽然也有疲惫的时候，但内心的那股劲儿始终没散。每当我遇到难题，那种想要解决问题的冲动就会让我重新振作起来，继续查找资料、调试代码。 记得有一次，为了解决一个棘手的性能问题，我连续三天几乎没怎么合眼。虽然身体疲惫到极点，但心里却有一种说不出的满足感。最终，那个问题被攻克了，项目的进度也因此得到了保障。那一刻，我深刻体会到，正是这种内在的动机，让我在困难面前不屈不挠。 当然，自律也很重要。良好的工作习惯确实能帮助我们保持效率，确保代码质量。但如果没有那份强烈的动机，自律很容易变成一种机械的重复，时间久了，人也会变得麻木。反观那些由内在动机驱动的人，他们总是能在关键时刻爆发出惊人的能量，创造出意想不到的成果。 所以，在我看来，动机是更为关键的因素。它像是一盏明灯，指引着我们在技术的海洋中不断前行；而自律，更像是一艘船，载着我们驶向目的地。没有灯的指引，船再坚固也容易迷失方向。只有内心那股不灭的动力，才能让我们在开发的道路上走得更远、更稳。
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  • 回答了问题 2024-12-15

    AI新茶饮，是噱头还是未来？

    在当今的新茶饮行业，科技的融入已不再是一个新鲜话题。近期，一项名为“AI把脉喝茶”的创新技术引起了广泛关注。通过AI图像识别技术，消费者的舌象和面象被精准分析，从而推荐出最适合其身体状况和口味的茶饮配方。这一举措不仅为消费者带来了前所未有的个性化饮品体验，更在茶饮的制作流程和口味调配等方面实现了智能化的飞跃。 作为一位资深奶茶爱好者，我也有幸体验了这一“AI新茶饮”的魅力。走进店内，只需简单对着摄像头展示舌象和面象，短短几秒钟，系统便为我推荐了一款量身定制的茶饮。初尝之下，不禁感叹其口味的精准与独特，仿佛每一口都在诉说着“这就是为你而制”的故事。 然而，面对这一科技与茶饮的完美结合，我们不禁要问：这究竟是短暂的噱头，还是未来饮品市场的必然发展方向？从我的个人体验来看，AI新茶饮并非只是一时的热潮。它背后所蕴含的个性化服务和智能化生产，正是当下消费者追求高品质生活的真实写照。更何况，在数据分析和算法优化的加持下，AI新茶饮还有着巨大的迭代升级空间。 当然，任何新兴事物的发展都离不开市场的检验和消费者的认可。AI新茶饮要想真正站稳脚跟，还需在口感、品质、服务等方面不断深耕。但不可否认的是，这一趋势已然为饮品行业注入了新的活力，预示着一个更加智能、个性化的未来茶饮时代的到来。无论是噱头还是未来，AI新茶饮都已悄然改变了我们的饮茶方式，而这，或许正是它最大的意义所在。
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  • 回答了问题 2024-12-15

    开发者们需要如何打造属于自己的Plan B?

    在瞬息万变的市场环境和技术浪潮中，开发者们常常面临诸多不确定性和挑战。为了在关键时刻保持稳健和灵活，建立一个可靠的Plan B显得尤为重要。Plan B不仅是对突发情况的应急措施，更是为开发者提供更多创新空间和战略选择的智慧之举。 作为一名软件从业人员，我深知Plan B的重要性，并始终将其融入日常工作中。首先，多元化技术储备是构建Plan B的基础。除了精通主攻技术栈，我还不断学习新兴技术和跨领域知识，确保在面对技术变迁时能迅速切换跑道。其次，项目备选方案是关键。在项目规划阶段，我会设计多种实现路径，评估各自的优劣势，确保主方案受阻时有备选方案接替。 此外，数据备份与恢复机制也是必不可少的Plan B环节。定期备份关键数据和代码，建立高效的恢复流程，能够在系统故障或数据丢失时迅速恢复业务。同时，风险预警与应对机制也需纳入考量。通过引入AI算法进行实时监控和风险预测，提前识别潜在问题，制定应对策略，防患于未然。 在实践中，我常备Plan B，这不仅是对自身专业能力的提升，更是对项目负责的表现。例如，在开发某智能推荐系统时，除了主算法方案，我还设计了一套基于不同模型的备选方案，确保主算法效果不佳时能迅速切换，保证项目进度。 总之，打造适合自己的Plan B，需要开发者具备前瞻性思维和多元化技能储备，同时在项目管理和风险控制上下足功夫。只有这样，才能在充满变数的技术世界里游刃有余，既应对挑战，又拥抱创新。
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  • 回答了问题 2024-12-15

    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

    随着人工智能技术的迅猛发展，AI编码助手正逐步渗透到软件开发的各个环节，成为程序员不可或缺的智能伙伴。它不仅能够高效辅助代码编写，还在代码审查、调试、文档管理等方面展现出强大的能力，极大地解放了工程师的双手和大脑。 在需求分析阶段，AI通过自然语言处理技术，能够精准解析用户需求，生成详尽的需求文档，并进行初步的可行性验证。设计阶段，AI能够基于历史数据和设计模式，提供优化的架构设计建议，甚至自动生成界面原型，加速设计迭代。进入编码环节，AI编码助手与人类程序员协同工作，实时提供代码补全和优化建议，显著提升编码效率。测试阶段，AI自动生成并执行测试用例，全面分析测试结果，确保代码质量。最终在部署环节，AI实现自动化的构建、测试和部署，持续监控系统运行状态，保障系统稳定性和可靠性。 这种AI原生开发新范式，将整个研发流程推向智能化和自动化。需求分析更加精准高效，设计与建模自动化程度提升，编码环境智能化协同，测试与验证全面自动化，部署与运维智能监控。AI编码助手的引入，不仅解放了工程师的基础性工作，更在各个环节提升了开发效率和软件质量。 尽管AI无法完全取代人类程序员的创新性和策略性工作，但在其辅助下，程序员将能更加专注于高价值任务，推动软件开发行业迈向新的高度。未来，AI编码助手将成为研发流程中不可或缺的一环，重塑软件开发的全新范式。
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  • 回答了问题 2024-12-11

    当AI频繁生成虚假信息，我们还能轻信大模型吗？

    在使用大模型时，为了避免虚假信息的生成和使用，我们可以采取以下措施：首先，始终保持批判性思维，对模型生成的信息进行多方验证，尤其是涉及重要决策或敏感话题时；其次，利用可靠的来源和权威机构的信息进行交叉检查，确保所获取的信息的准确性；此外，关注模型的训练数据来源和算法透明度，选择那些经过严格审查和验证的模型；最后，培养信息素养，提高对虚假信息的识别能力，增强对模型输出的理解和判断，从而在使用大模型时更为谨慎和理性。
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  • 回答了问题 2024-10-14

    【云端读书会 第1期】读《10分钟打造专属AI助手》，你有哪些心得？

    好的，这本书主要介绍了在阿里云平台上快速创建属于自己的AI助手。书中内容循序渐进，适合初学者，既覆盖了基础知识，也介绍了一些进阶技巧。读完之后，我觉得它极大地提升了我对AI开发的理解。 首先，书中的案例丰富，能够让人迅速上手。其次，作者对代码的讲解非常详细，每一步都解释得很清楚，这对于非专业的开发者来说非常友好。而且，书中还包含了很多实际应用场景，比如电商客服、智能家居等等，这些都让人觉得非常实用。 总体来说，《10分钟打造专属AI助手》不仅是一本技术书，更是一个全面的AI学习指南。对于那些想要在短时间内掌握AI助手开发技能的人来说，这本书无疑是一个很好的选择。
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  • 回答了问题 2024-07-23

    如何借助AI技术为NAS注入新活力？

    利用AI技术为NAS系统注入新活力，可以显著提升其在数据存储、管理和共享方面的效率和智能化水平。以下是一些具体的策略和实际应用： 1. 智能数据分类与管理 自动分类：利用深度学习算法自动识别和分类存储在NAS中的文件，如图像、视频、文档等，从而提高数据检索效率¹。智能归档：根据文件内容或元数据进行智能归档，帮助用户快速找到所需的信息¹。 2. 性能优化 负载预测：通过深度学习预测NAS系统的负载情况，动态调整资源分配，确保在高负载下也能保持良好的响应速度¹。热点数据预加载：分析历史数据模式，预测未来的数据访问趋势，提前预加载热点数据，减少延迟¹。 3. 安全增强 异常检测：使用AI进行异常检测，及时发现并阻止潜在的安全威胁，如恶意软件入侵或异常访问模式¹。行为分析：机器学习模型可以识别正常操作与潜在攻击之间的差异，加强NAS系统的安全性¹。 4. 自动化运维 健康监控：AI可以监控NAS系统的健康状况，预测可能发生的硬件故障，提前预警，减少停机时间¹。自动修复：自动化修复小问题，如磁盘错误恢复，减轻管理员负担¹。 5. 智能资源共享 推荐共享策略：基于用户行为分析，AI可以智能推荐文件共享策略，如自动创建共享链接给特定用户组，提高协作效率¹。动态带宽分配：动态调整带宽分配，确保多用户同时访问时的公平性和效率¹。 6. 数据保护与恢复 智能备份策略：AI可以辅助设计更有效的数据备份策略，根据数据的重要性和访问频率自动选择备份频率和存储位置¹。加速数据恢复：在数据丢失或损坏的情况下，利用AI加速数据恢复过程，提高恢复成功率¹。 实际应用案例 在实际应用中，极空间的AI NAS系统就是一个很好的例子。它利用先进的机器学习算法和大数据分析技术，使得NAS设备能够自主学习、自我优化，并为用户提供更加精准和个性化的服务²。例如，极空间的AI实验室功能可以进行自然语义搜索和相似图片搜索，极大地提高了用户查找和管理数据的效率²。 通过这些策略和技术，AI可以为NAS系统注入新的活力，满足大数据时代对存储、管理和共享的高标准需求。
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  • 回答了问题 2024-07-23

    人工智能与“人工”之间如何平衡？

    这是一个非常重要且深刻的问题。以下是一些可能的策略和思考方向： 1. 教育与技能提升 持续学习：鼓励人们不断学习新技能，特别是那些与人工智能和自动化相关的技能，以保持竞争力。跨学科教育：结合技术与人文学科的教育，培养既懂技术又具备人文素养的人才。 2. 人机协作 增强工具：将人工智能作为增强人类能力的工具，而不是替代品。例如，医生可以利用AI进行诊断，但最终决策仍由医生做出。协作平台：开发和推广人机协作的平台，促进人类与AI的无缝合作。 3. 伦理与法规 伦理框架：建立和遵守AI伦理框架，确保技术的开发和使用符合人类价值观和道德标准。法规保障：制定相关法规，保障劳动者的权益和工作环境的公平性。 4. 创新与创造力 鼓励创新：通过政策和激励措施，鼓励人们进行创新和创造，特别是在AI难以替代的领域，如艺术、设计和复杂决策。多样化思维：培养多样化的思维方式，鼓励跨领域的合作和创新。 5. 社会保障 基本收入：探讨和试行基本收入保障，确保在自动化带来就业变化时，人们仍能维持基本生活。再就业支持：提供再就业培训和支持，帮助因自动化失业的人群重新进入劳动力市场。 6. 技术透明性 透明算法：确保AI算法的透明性和可解释性，让人们理解和信任AI的决策过程。公众参与：鼓励公众参与AI技术的讨论和决策，确保技术发展符合社会整体利益。 通过这些策略，我们可以在享受人工智能带来的高效与便利的同时，保障人类工作的价值与意义，促进人机协作共生。
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  • 回答了问题 2024-07-23

    数据存储阶段，哪些小妙招有助于优化成本

    我很高兴能为您解答这些问题！ 多元数据治理的办法 数据资源梳理：从业务视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单¹。数据采集清洗：使用ETL工具（如阿里的DataX）将数据从来源端抽取、转换、加载至目的端¹。元数据管理：管理数据项属性，便于业务人员理解数据库中的数据字段含义¹。数据质量管理：通过多维度分析数据质量，如偏移量、非空检查、值域检查等¹。数据共享交换：使用API接口共享数据，确保数据使用权的转移¹。 降低云上数据存储成本的妙招 选择合适的存储类型：根据数据访问频率和重要性选择合适的存储类型，如SSD、HDD或归档存储²。压缩和加密数据：使用数据压缩和加密技术减少存储需求并提高安全性²。定期清理和归档旧数据：删除不再需要的数据，并将重要数据归档到成本更低的存储方案中²。使用生命周期策略：通过生命周期策略管理数据，确保数据在不同阶段使用最经济高效的存储类型²。 自动化工具进行数据生命周期管理的使用体验 自动化工具在数据生命周期管理中非常有用，以下是一些体验： 提高效率：自动化工具可以显著减少手动操作，提高数据管理的效率⁵。减少错误：通过自动化流程，减少了人为错误的可能性⁵。增强安全性：自动化工具可以实时监控和检测威胁，增强数据系统的安全性⁵。简化文档流程：生成式AI可以简化文档流程，确保一致性和标准化⁵。
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  • 回答了问题 2024-07-23

    通用大模型VS垂直大模型，你倾向于哪一方？

    在通用大模型和垂直大模型的选择上，我认为两者各有其独特的优势和应用场景。以下是我的一些看法，结合实际案例来探讨这两种模型的应用和未来发展。 通用大模型的优势与应用 优势： 广泛适用性：通用大模型能够处理多种任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等，适用于不同行业和场景¹。跨领域能力：通用大模型在大规模多领域数据集上进行训练，具备跨领域的泛化能力，能够在不同任务中表现出色²。持续学习：通用大模型可以通过微调或迁移学习来适应新的任务，无需从头开始训练²。 应用案例： ChatGPT：作为一个通用大模型，ChatGPT能够进行对话、回答问题、生成文本等多种任务，广泛应用于客服、教育、内容创作等领域¹。DALL·E：在计算机视觉领域，DALL·E能够生成高质量的图像，应用于艺术创作、广告设计等场景²。 垂直大模型的优势与应用 优势： 领域专精：垂直大模型针对特定行业或应用，如医疗、金融、教育等，提供更精准、专业的解决方案³。数据针对性：垂直大模型的训练依赖于特定领域的专业数据，使得模型在特定场景下的表现更为出色³。快速响应：由于专注于特定领域，垂直大模型能够快速响应市场变化，提供实际应用价值³。 应用案例： 盘古医学大模型：华为云推出的盘古医学大模型，专注于医疗领域，能够辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定¹。金融垂直大模型：在金融领域，垂直大模型可以进行风险评估、信用评分、投资策略分析，帮助金融机构做出更精准的决策²。 个人经历与看法 在我的工作经历中，我曾参与过一个金融风控项目。我们最初使用的是一个通用大模型，但发现其在处理特定金融数据时表现不够理想。后来，我们转向使用一个专门针对金融领域训练的垂直大模型，结果显著提升了风险评估的准确性和效率。这次经历让我深刻体会到，针对特定领域的问题，垂直大模型的专业性和精准性是无可替代的。 未来发展方向 我认为，通用大模型和垂直大模型并不是对立的，而是互补的。未来的AI技术应用可以结合两者的优势，既利用通用大模型的广泛适应性，又发挥垂直大模型的专业深度。例如，在智能客服领域，通用大模型可以处理大部分基础问题，而垂直大模型则针对特定行业的特殊问题进行补充，提供更专业、更个性化的服务²。 总的来说，面对不同应用场景的个性化需求与规模化效率的双重考量，我更倾向于结合通用大模型和垂直大模型的优势，开辟AI技术应用的新天地。
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  • 回答了问题 2024-07-23

    如何破除工作中的“路径依赖”？

    作为程序员，避免在工作中习惯性依赖原有方法是非常重要的。以下是一些策略和真实经历，帮助你在工作中保持创新和灵活性： 1. 培养自我意识 首先，认识到自己可能陷入了习惯性依赖是很重要的。通过反思和自我观察，我们可以识别出那些不再有效的行为模式¹。 2. 设定明确目标 为工作设定明确、可衡量的目标，这有助于我们评估现有方法是否真的有效，或者是否需要探索新方法¹。 3. 鼓励创新文化 在团队中鼓励创新思维和尝试新方法的氛围，可以减少对旧方法的依赖。这可以通过定期举行头脑风暴会议、设立创新奖励等方式实现¹。 4. 持续学习和培训 定期参加相关的培训和学习活动，不仅可以获得新知识和技能，还可以激发思考，从而打破旧有的思维模式¹。 5. 小步前进 尝试新的工作方法不必一蹴而就。可以先从小处着手，比如改变某个具体的工作流程，然后逐步扩大到其他领域¹。 真实经历分享 在我个人的工作经历中，有一次我负责一个数据整理项目，每个月都需要手动汇总上千条数据记录。这是一项耗时且枯燥的工作，但出于对新工具的不熟悉和对改变的恐惧，我一直坚持使用手动方法。 直到有一天，我在同事的建议下尝试使用了一些自动化工具，如Python脚本和Excel宏。通过这些工具，我仅用几分钟就完成了之前需要数小时的工作量。这次转变让我深刻体会到，跳出舒适区，迎接变化才是通往效率和满意度的关键。 总结 要避免在工作中习惯性依赖原有方法，需要我们不断反思、设定目标、鼓励创新、持续学习，并勇于尝试新方法。改变是一个逐步的过程，需要耐心和坚持，但只要我们愿意迈出那一步，就有可能发现更高效、更满意的工作方式。
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  • 回答了问题 2024-07-23

    “AI+作业”，是辅助还是颠覆？

    AI技术在教育中的应用确实引发了许多讨论和思考。以下是我的一些看法，结合实际案例来探讨AI在中小学教育中的角色及其未来发展方向。 AI技术在教育中的应用案例 清华大学的AI助教系统清华大学在部分课程中引入了AI助教系统，这些系统能够提供个性化学习支持、智能评估和反馈，辅助学生进行深入思考，激发学习灵感¹。例如，在“新城市科学”课程中，AI助教通过知识库辅助学生完成大作业，提升了答题正确率，并提供详细的答题解释¹。 ClassPoint的课堂AI工具ClassPoint提供了一系列课堂AI工具，如测验题生成器、智能课堂助手和AI评分助手等²。这些工具能够帮助教师生成测验题、提供个性化学习路径、自动评分等，大大减轻了教师的工作负担，提高了教学效率²。 AI辅助的个性化作业在一些学校，AI技术被用来为学生定制个性化的作业内容，根据学生的学习能力和掌握程度，提供针对性的练习和反馈⁴。这种方式不仅提高了学习效率，还能更好地满足不同学生的需求⁴。 AI技术在教育中的利与弊 利： 提高学习效率：AI可以快速提供答案和学习资源，帮助学生更高效地完成作业和理解知识点。个性化学习：AI能够根据学生的学习情况提供个性化的学习路径和建议，满足不同学生的需求。减轻教师负担：AI可以自动批改作业、生成测验题等，减轻教师的重复性工作，让他们有更多时间关注学生的个性化需求。 弊： 依赖性问题：学生可能过度依赖AI，缺乏自主学习和思考的能力。公平性问题：不同地区和学校对AI技术的接入和使用存在差异，可能导致教育资源的不平衡。隐私和安全问题：学生的数据隐私和安全需要得到充分保障，避免数据滥用和泄露。 未来中小学教育的方向 正确引导和教育：学校和老师应加强对学生的教育和引导，帮助他们正确看待和使用AI技术³。例如，可以将AI视为辅助工具，而不是完全依赖的“枪手”。 融合创新教学模式：将AI技术与传统教学相结合，探索新的教学模式。例如，利用AI进行个性化教学、实时反馈和智能评估，提升教学效果²。 加强教师培训：教师需要不断学习和适应新的技术，掌握AI工具的使用方法，才能更好地引导学生²。 保障数据隐私和安全：制定相关政策和措施，确保学生数据的隐私和安全，避免数据滥用³。 总的来说，AI技术在教育中的应用既是机遇也是挑战。通过正确引导和合理使用，AI可以成为教育的有力助手，帮助学生更好地学习和成长。你对AI在教育中的应用有什么看法呢？ ¹: 清华大学的AI助教系统²: ClassPoint的课堂AI工具³: AI+作业的正确引导⁴: AI辅助的个性化作业
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  • 回答了问题 2024-07-23

    分享出你的「松弛感工作」必备AI技能，并展示使用效果

    在快节奏的工作环境中，掌握一些实用的AI技能确实能让工作变得更加轻松自如。以下是几个能够提升生产力并增加生活幸福感的AI技能及其使用效果： 1. 自动化重复任务 工具: Zapier效果: Zapier可以将不同应用程序连接起来，自动执行重复性任务。例如，自动将收到的邮件附件保存到云存储，或将表单数据自动导入到电子表格中。这样可以节省大量时间，让你专注于更重要的工作。 2. 智能日程管理 工具: Clockwise效果: Clockwise可以智能地安排你的日程，自动调整会议时间，确保你有足够的专注时间处理重要任务。它还能根据你的工作习惯优化日程安排，提高工作效率。 3. 代码辅助生成 工具: GitHub Copilot效果: GitHub Copilot是一个AI编程助手，可以根据上下文自动补全代码，提供代码建议，甚至生成整个函数。这不仅加快了编码速度，还能帮助你发现更优的解决方案。 4. 智能文档处理 工具: Grammarly效果: Grammarly可以实时检查和纠正你的文档中的语法错误、拼写错误，并提供风格建议。它还能根据不同的写作目的调整建议，确保你的文档专业且易读。 5. 数据分析与可视化 工具: Tableau效果: Tableau是一款强大的数据分析和可视化工具，可以帮助你快速分析大量数据，并生成直观的图表和报告。这样可以更容易地发现数据中的趋势和模式，做出更明智的决策。 6. 智能会议记录 工具: Otter.ai效果: Otter.ai可以实时转录会议内容，并生成详细的会议记录。这不仅节省了手动记录的时间，还确保你不会错过任何重要信息。 7. 个性化学习与提升 工具: Coursera效果: Coursera提供了大量的在线课程，涵盖各种AI技能和技术。你可以根据自己的兴趣和职业需求选择课程，随时随地学习新知识，提升自己的竞争力。 通过这些AI工具和技能，你可以大大提高工作效率，减少重复性任务的负担，从而在高效与自在之间找到完美的平衡。
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  • 回答了问题 2024-04-18

    如何处理线程死循环？

    作为程序员，处理和预防线程死循环是确保多线程应用程序稳定性的关键。以下是一些策略： 代码审查：定期进行代码审查可以帮助发现潜在的死循环风险。同事之间的互相检查可以提高代码质量并减少错误。 单元测试：编写单元测试来验证每个线程的行为，确保它们在预定的条件下能够正确地开始和结束。 使用断言：在代码中使用断言来验证预期的状态，如果状态不符合预期，则抛出错误，这有助于在开发阶段早期发现问题。 限制循环次数：在可能出现死循环的地方设置循环次数上限，一旦达到上限，线程应该退出循环并报告错误。 避免使用全局变量：全局变量可能会被多个线程访问和修改，增加了死循环的风险。使用局部变量和线程安全的数据结构可以减少这种风险。 锁和同步机制：合理使用锁和其他同步机制来管理对共享资源的访问，防止竞争条件。 性能监控：实施性能监控工具来跟踪线程的运行状态和资源使用情况，一旦检测到异常行为，立即进行调查。 日志记录：在代码中添加详细的日志记录，这样当线程进入死循环时，可以通过日志来追踪问题的来源。 优雅的退出策略：为线程设计优雅的退出策略，确保在接收到终止信号时能够安全地清理资源并退出。 避免复杂的逻辑：简化线程的逻辑，避免过于复杂的条件判断和循环嵌套，这样可以减少死循环的发生。 通过上述方法，可以在编码阶段就大大减少线程死循环的风险，并在运行时及时发现并处理这一问题。这些策略不仅有助于提高代码质量，还能确保应用程序的稳定运行。
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  • 回答了问题 2023-07-25

    引入时间概念的分布式系统，让业务更好实现了吗？

    对于Clock-SI（Snapshot Isolation），以下是一些常见的最佳实践： 选择合适的时钟同步协议：在分布式环境中，时钟同步是保障快照隔离性的核心。选择适合的时钟同步协议（如NTP、PTP等）可以确保分布式系统中的物理时钟保持一致性。 合理设置时钟容差：在使用Clock-SI时，设置合理的时钟容差是重要的。时钟容差决定了系统允许的时钟偏差范围，可以通过调整这个参数来平衡一致性和可用性。 引入逻辑时钟：逻辑时钟可以简化时钟同步的问题。通过引入逻辑时钟（如向量时钟、时间戳等），可以在分布式系统中实现一致的全局时间顺序，从而保证快照隔离性。 对于引入物理时钟依赖和控制clock skew的最佳实践，以下是一些建议： 使用可靠的时钟同步协议：选择可靠的时钟同步协议可以减少机器之间的时钟偏差。常见的时钟同步协议如NTP（Network Time Protocol）和PTP（Precision Time Protocol）。 定期校准时钟：定期校准和同步时钟可以减少clock skew的影响。可以通过使用网络时间服务器或其他时间同步服务来实现校准。 监测和处理clock skew：在分布式系统中，监测和处理clock skew是重要的。可以使用校准算法或时钟校正机制来处理时钟偏差，并保持系统的一致性。 对于去共识的TSO实现，以下是一些实现思路： 引入冗余备份：通过将多个时钟服务器作为冗余备份，可以提高系统的可用性和服务稳定性。当一个时钟服务器发生故障时，其他备份服务器可以提供时间服务。 引入容错机制：在时钟服务器中引入容错机制，如使用多个副本和数据复制，可以防止单点故障，并提供更高的服务可靠性。 考虑时钟服务器的位置：将时钟服务器部署在高可用性的位置，如云服务商的可用区域或数据中心，可以降低故障的风险。 在时钟的技术选型中，以下是一些重要性质的提升： 精确性：时钟的精确性是一项重要的性质。对于分布式系统，需要选择具有高精确性的时钟技术，以确保系统中的时间一致性和正确性。 可靠性：时钟的可靠性是指时钟的稳定性和准确性。选择可靠的时钟技术可以减少时钟偏差和故障的可能性，从而提高系统的可靠性。 可扩展性：对于分布式系统，时钟的可扩展性也是重要的。选择具有良好扩展性的时钟技术可以适应系统的增长和变化，而不影响性能和性能。 总之，处理时钟相关的问题在分布式系统中非常重要。选择适当的时钟同步协议、控制clock skew、实现去共识的TSO以及注意时钟技术选型中的重要性质，可以提高分布式系统的性能、可靠性和稳定性
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  • 回答了问题 2023-07-25

    程序员写代码为什么要阅读源码？

    阅读源码对程序员来说非常重要，有以下几个原因： 理解功能和实现：阅读源码可以帮助程序员深入理解代码库或框架的功能和实现细节。通过直接阅读源码，可以了解代码的逻辑、算法和设计思路，以及它们是如何与其他组件或模块交互的。学习最佳实践和设计模式：源码通常是经过精心设计和优化的，它们可能使用了许多最佳实践和设计模式。通过阅读源码，程序员可以学习到其他优秀程序员的编码技巧，并将其应用到自己的项目中。调试和故障排除：遇到问题时，阅读源码可以帮助程序员更好地进行调试和故障排除。通过深入了解代码的实现细节，可以更快地定位问题，并找到解决方案。自我提升和知识分享：阅读开源项目的源码可以提升程序员的技术水平和见识，并且可以将所学到的知识分享给其他人。这有助于建立一个积极的学习和知识共享的开发者社区。 阅读源码的正确姿势可以参考以下几点： 目标明确：在开始阅读源码之前，明确你的目标是什么。是为了学习功能实现，还是为了解决问题或进行调试。有一个明确的目标可以帮助你更有针对性地阅读代码。选择适当的代码片段：源码通常很庞大，不可能一下子全部阅读。选择与你目标相关的关键代码片段进行阅读，然后逐步扩展。注重上下文：了解源码的上下文和背景信息是很重要的。阅读文档、查看项目的相关资料或者了解项目的整体架构可以帮助你更好地理解源码。运行和调试代码：仅仅阅读源码是不够的，最好能将代码运行起来并进行调试。这样可以更好地理解代码的执行过程和具体行为。 阅读源码的场景会因人而异，但以下是几个常见的场景： 学习开源项目：阅读开源项目的源码可以帮助程序员更好地了解和使用该项目。这对于使用开源软件、框架或库的开发者来说是重要的。排查问题和调试：当遇到问题或需要调试时，阅读相关代码片段可以帮助程序员更好地理解问题的根源，并找到解决方案。学习和探究新技术：阅读先进的技术或框架的源码可以帮助程序员更好地理解其工作原理，并学习新的编码技巧和模式。 阅读源码的收获可能有以下几点： 理解项目的工作原理和设计思路。学习到其他优秀程序员的编码技巧和最佳实践。发现并修复bug或问题。提升自己的技术水平，扩展知识广度和深度。参与到开源社区中，与其他开发者进行交流和知识分享。 总之，阅读源码是程序员提升自己的有效方式之一，可以帮助他们更好地理解代码、解决问题并学习新的技术。
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