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'AI+作业'就像是给学习加了个'智能助手'。这个助手很厉害,可以帮学生解答问题,给老师减轻工作量。听起来不错,对吧? 但是,这个'助手'太聪明了,有时候可能会不小心把学生的'主场'给抢了。比如,学生可能变得太依赖AI,自己动脑子的机会就少了。 所以,AI+作业'到底是帮手还是'搅局者',其实就看我们怎么用了。用得好,它就是超级学习伙伴;用不好,可能反而会妨碍学习。 关键是要找到平衡点:既要用AI的聪明才智来辅助学习,又不能让它完全接管了学习过程。这样,AI就能真正成为学习的好帮手,而不是学习的绊脚石。

在写代码之前，先设计好程序的结构和逻辑。使用流程图、伪代码或草图来规划你的程序。好的设计可以少走很多弯路

你知道APP是怎么开发的吗？需求分析和规划明确目标：确定APP的目的、功能以及目标用户群体。市场研究：分析竞争对手，了解市场趋势。功能列表：列出APP需要实现的主要功能和特性。技术选型：根据项目需求选择合适的开发平台（如iOS、Android或跨平台方案）和技术栈。 设计用户体验设计（UX）：设计APP的用户界面（UI），确保易用性和吸引力。原型制作：创建可交互的低保真或高保真原型，以便测试和反馈。用户测试：与目标用户进行原型测试，收集反馈以优化设计。技术开发前端开发：使用原生技术：对于iOS，通常使用Swift或Objective-C；对于Android，通常使用Java或Kotlin。跨平台开发：考虑使用React Native、Flutter或Xamarin等工具，以减少代码重复，提高开发效率。后端开发（如果需要）：选择后端技术栈，如Node.js、Python with Django/Flask、Ruby on Rails等。数据库设计，使用MySQL、PostgreSQL、MongoDB等。API开发，确保前端能与后端服务器有效通信。安全性：实施数据加密、安全认证措施等，保障用户数据安全。测试单元测试：对单个功能模块进行测试。集成测试：确保不同模块间协作无问题。功能测试：验证APP是否按预期工作。性能测试：评估APP在不同条件下的响应时间和稳定性。安全测试：寻找潜在的安全漏洞。兼容性测试：确保APP在多种设备、操作系统版本上运行良好。发布应用市场提交：准备必要的文档和图标，将APP提交到Google Play Store、Apple App Store等相关应用商店。持续集成/持续部署（CI/CD）：设置自动化流程来加快部署速度并减少错误。维护和更新监控：使用分析工具监控APP性能和用户行为。反馈循环：收集用户反馈，并据此优化APP。定期更新：修复bug，添加新功能，更新UI等。营销和推广（非技术部分但同样重要）ASO（App Store Optimization）：提高APP在应用商店中的可见性和排名。社交媒体和内容营销：利用社交平台和内容分发来吸引用户。

我觉得需要提供多种风格和类型的图像生成选项，根据用户历史和偏好推荐生成选项。

我觉得主要是用户无需进行复杂的配置，可以迅速启动绘画平台，简化了部署流程，降低了技术门槛，使得非技术用户也能轻松使用。

政府可以制定严格的法律法规，规定AI的使用范围和限制，对违反规定的行为进行严厉处罚。例如，禁止使用AI进行欺诈、侵犯隐私或进行非法活动。

一条SQL语句的执行通常涉及以下几个主要阶段： 解析（Parsing）：词法分析（Lexical Analysis）：将SQL语句分解成一个个的单词（tokens），比如关键字、标识符、操作符、常量等。语法分析（Syntax Analysis）：检查这些单词是否符合SQL语法规则，并构建一个语法树（parse tree）。语义分析（Semantic Analysis）：检查SQL语句中的对象是否存在，比如表、列、索引等。验证用户是否有权限执行该操作。解析SQL语句中的函数、表达式等。查询优化（Query Optimization）：确定执行计划（Execution Plan），即如何以最有效的方式执行SQL语句。选择合适的索引、连接算法、排序方法等。执行（Execution）：根据查询优化器生成的执行计划，执行SQL语句。可能涉及表的扫描、索引的使用、数据的插入、更新或删除等操作。结果返回（Result Return）：将执行结果返回给客户端。事务管理（Transaction Management）：如果SQL语句是在一个事务中执行的，还需要进行事务的开始、提交或回滚。日志记录（Logging）：记录操作日志，以便在数据库崩溃时进行恢复。

我觉得会有很多负面影响，比如在价格战中，一些大型公司可能会利用其市场地位进行不正当竞争，损害中小企业的生存空间。如果价格下降不能与人才的薪酬水平同步，可能会影响AI领域的专业人才供给，造成人才流失。

2可以利用大模型进行产品质量检测、设备故障预测、生产流程优化等，提高生产效率和产品质量。此外，大模型还可以用于供应链管理，通过分析大量数据，优化供应链布局，降低物流成本。

1小程序的优势主要有以下几点：无需下载安装：用户可以通过扫描二维码或搜索关键词直接打开小程序，无需下载安装，节省用户时间和手机存储空间。轻量级：小程序的体积通常比原生应用小得多，加载速度更快，用户体验更好。跨平台：小程序可以在微信、支付宝、百度等多个平台上运行，扩大了用户覆盖面。开发简单：小程序的开发相对于原生应用更加简单，可以使用JavaScript、HTML、CSS等常用的Web开发技术，降低了开发门槛。如果我构建小程序，我会选择在电商领域和生活服务领域使用。在电商领域，小程序可以提供便捷的购物体验，例如在微信中直接购买商品，无需跳转到其他应用；在生活服务领域，小程序可以提供便捷的预约服务，例如在微信中直接预约医疗、美容等服务。 2使用多平台开发框架：例如Taro、uni-app等框架可以支持多平台开发，开发者只需要编写一套代码，就可以生成多个平台的小程序。3我希望了解小程序上以下功能模块的集成能力：支付：小程序可以集成微信支付、支付宝支付等支付方式，为用户提供便捷的支付体验。游戏前端界面的开发：小程序可以集成游戏前端开发框架，例如Cocos Creator、Egret等，为开发者提供便捷的游戏开发工具。位置服务：小程序可以集成位置服务，例如地图、导航等，为用户提供便捷的位置信息服务。社交分享：小程序可以集成社交分享功能，例如分享到朋友圈、分享到微博等，为用户提供便捷的社交分享体验。

AI技术可以提供新的职业机会：AI技术的发展为开发者提供了新的职业机会，例如机器学习工程师、数据科学家、自然语言处理专家等。这些职位通常比传统开发者的薪资更高。所以天花板就更高了

我觉得可以从模块化和代码可读性方面考虑，将责任链相关的代码封装到单独的类或模块中，保持主业务逻辑的简洁性。使用有意义的变量名、注释和文档，提高代码的可读性和可理解性。

我觉得可以这样做：不断改进图像生成的质量和多样性，确保输出的图片质量高，风格多样，满足不同用户的需求。根据用户的使用习惯和偏好，提供个性化的图片生成建议，让用户感受到应用的“智能”。

都是阿里通义千问模型，两者差别不大，都挺不错的

改需求无异于增量开发,给代码质量和进度控制带来一定风险。

AI面试可以提高招聘效率，通过算法快速筛选大量候选人，识别符合岗位要求的候选人。此外，AI可以进行初步的资格审核，减少人力资源部门的工作量。 AI面试有助于标准化面试流程，确保每位候选人都经过相同的评估步骤，降低人为偏见和主观判断的影响。 对于企业来说，AI面试可以降低招聘成本，尤其是在初步筛选阶段，减少了面对面面试所需的时间和资源。

潜藏于代码深处的NPE，那就说明代码审查肯定比较难发现，所以我觉得进行各种测试应该就可以暴露出来，所以要进行充分的测试，各种边界测试等

// ┏━━━━━━━━━━━━━━━━━┓// ┃ Code Section ┃// ┃ Why did the ┃// ┃ chicken cross ┃// ┃ the road? ┃// ┃ To get to the ┃// ┃ other side! ┃// ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━┛ 有的会在注释在写一些笑话，来让工作更加有意思一点，自娱自乐的方式，也给后续开发者提供点欢乐

1今天你跟通义灵码互动的第一句话是什么，TA 是怎么回复的？晒出截图（必答） 2分享一下你使用通义灵码的感受（必答）我经常用里面的代码优化建议，选中一段代码，点击通义灵码的优化建议，马上就能给出这段代码的优化建议，会显示潜在问题和风险，还会给出解决方案，非常强悍

使用线程池机制,设置线程池大小避免无限产生新线程。严格控制线程的数量