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2023年11月

2023年09月

  • 09.18 11:19:19
    发表了文章 2023-09-18 11:19:19

    Event Bus

    本文主要通过简单的实例学习了Vue中有关于 EventBus 相关的知识点。主要涉及了 EventBus 如何实例化，又是如何通过 $emit` 发送频道信号，又是如何通过 `$on 来接收频道信号。最后简单介绍了如何创建全局的 EventBus 。从实例中我们可以了解到， EventBus 可以较好的实现兄弟组件之间的数据通讯。
  • 09.16 15:58:09
    回答了问题 2023-09-16 15:58:09

    哪些事情是你成为程序员之后才知道的？

    踩0 评论0
  • 09.16 15:52:29
    回答了问题 2023-09-16 15:52:29

    如果AI也能参加亚运会.....

    踩0 评论0
  • 09.16 15:47:13
    回答了问题 2023-09-16 15:47:13

    程序员有哪些约定俗成的“码德”？

    踩0 评论0
  • 发表了文章 2024-05-21

    利用阿里云进行性能优化：实践案例分享

  • 发表了文章 2024-05-15

    WebSocket 技术详解

  • 发表了文章 2024-05-15

    管理系统的按钮权限控制

  • 发表了文章 2024-05-15

    小白学Java

  • 发表了文章 2024-05-15

    远程服务器管理

  • 发表了文章 2024-05-15

    服务器操作手册（二）

  • 发表了文章 2024-05-15

    python学习第二课—Python版本管理与多版本共存

  • 发表了文章 2024-05-15

    python学习第六课——Conda的常见问题与解决方法

  • 发表了文章 2024-05-15

    python学习第四课——conda的基本用法

  • 发表了文章 2024-05-15

    服务器操作手册（一）

  • 发表了文章 2024-05-15

    LangChain 中的提示模板

  • 发表了文章 2024-05-15

    深入理解Vue.js 3中的响应式原理与使用技巧

  • 发表了文章 2024-05-15

    深入理解Vue 3中的Composition API

  • 发表了文章 2024-05-15

    移动端适配：前端开发的必经之路

  • 发表了文章 2024-05-15

    python学习第三课—Conda简介与安装

  • 发表了文章 2024-05-15

    如何在H5中实现OCR拍照识别身份证功能

  • 发表了文章 2024-05-15

    浏览器跨窗口通信：原理与实践

  • 发表了文章 2024-05-15

    python学习第五课——conda的高级功能与技巧

  • 发表了文章 2024-05-15

    python学习第一课——macOS环境下Python的安装

  • 发表了文章 2024-05-15

    大模型在自然语言处理中的应用

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  • 回答了问题 2025-04-26

    职场钝感力，是“反抗”还是“妥协”？

    在职场打拼多年，我对'钝感力'的理解经历了三个阶段：初入职场时的过度敏感、后来的刻意隐忍，到现在的选择性钝感。去年部门空降的95后主管总爱在晨会上当众点评每个人的工作，有次他用'实习生水准'评价我熬夜做的方案。当时指甲掐进掌心才忍住没反驳，会后却躲在消防通道哭了半小时。后来发现他对所有人都这样，只是习惯性打压式管理。当我学会把他的批评拆解成具体建议，反而快速提升了业务能力。 上周五临下班时总监突然要求重做已经通过初审的年度预算，理由是'想看看其他可能性'。这次我没有默默加班，而是拿着项目排期表找他沟通，最终争取到两天缓冲期。钝感力不是逆来顺受，而是像给情绪安装筛子：筛掉主观情绪化的攻击，留下客观有价值的信息；过滤无意义的权力展示，聚焦真正影响工作成果的决策。就像处理客户投诉时，我们会自动忽略情绪宣泄，提取关键诉求点。 这种能力需要建立在清晰的职业坐标系上。当我明确自己现阶段要积累跨境项目经验，就能忍受上司的阴阳怪气，因为参加海外路演的机会更重要。但遇到触及专业底线的情况，比如财务部要求美化不合规数据，我会准备好审计条例和替代方案去沟通。真正的职场钝感力，是知世故而不世故的清醒，是把敏感留给值得在意的事，就像园丁修剪枝桠，剪掉消耗性的情绪杂枝，才能让职业生命力向阳生长。
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  • 回答了问题 2025-04-25

    人脸识别“进化”，你最感兴趣的使用场景有哪些？

    人脸识别技术这几年确实像开了挂一样，从最初的“认脸打卡”进化到能搞定各种复杂场景，让我觉得最有趣、最能体现技术价值的应用场景有这几个： 医疗场景：防疫“神器”+诊疗助手疫情之后，带测温功能的刷脸设备成了医院、车站的标配，瞬间识别体温异常还能提醒戴口罩。更厉害的是，听说现在AI能帮医生看CT影像，甚至通过面部微表情辅助判断某些病症，这对医疗资源紧张的地区简直是福音。 智能零售：你的脸就是会员卡常去的便利店现在刷脸支付不说，有次我刚在货架前多看了两秒薯片，收银台小屏幕马上弹出优惠券！后来才知道，系统能分析顾客动线，连热销品摆放位置都是根据人脸识别统计的客流数据调整的。 寻人打拐：AI版的“万家灯火”最让我感动的是警方用天网系统找失踪儿童，以前大海捞针的事，现在通过数据库比对，几分钟就能锁定行踪。听说这套系统两年就帮找回2000多人，科技的温度感拉满了。 要是让我选最期待的未来场景，可能是“表情支付”——比如对着镜头笑一笑就能获得商家折扣，或者结合情绪识别的心理辅导。不过现在技术已经让我有种“活在未来”的感觉了，哈哈😄
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  • 回答了问题 2025-04-15

    职业发展应该追求确定性还是可能性？

    作为程序员，我的职业轨迹就像调试一段永远跑不通的代码——每次以为找到稳定解法，总会冒出新的报错提示。 刚毕业时笃信'技术为王'，拼了命挤进某大厂做Java后端。那时候觉得守着Spring全家桶就能吃到退休，工牌上的橙色丝带在食堂打饭时都飘得特别有底气。直到有天看到隔壁组35岁的老张，他写的JDBC连年轻同事都开始用异样的眼神打量，就像在看博物馆里的甲骨文。那些曾经让我骄傲的'精通SSH框架'技能点，在云原生时代突然变成了简历上的牛皮癣广告。 三年前突然觉醒，开始用摸鱼时间学Golang。记得第一次在周会上提出用Go重构部分模块时，技术总监看我的眼神仿佛在看叛徒。但事实证明这个决定救了我——去年公司架构调整，我们组成了首批容器化迁移的试验田，那些深夜啃k8s文档的日子，反而让我在裁员潮里成了部门里的'瑞士军刀'。 现在白天是区块链公司的智能合约工程师，晚上变成B站教人用Rust写小游戏的阿婆主。上周刚拒绝某传统大厂的架构师offer，虽然对方开出的年薪足够买下我出租屋里所有手办，但想到要去给二十年前的ERP系统打补丁，就觉得手里的智能合约突然不香了。 程序员这行最吊诡的地方在于，你以为的确定性永远在坍缩。就像当年觉得PHP是最好的语言的人，现在可能正在义乌小商品城教老板用ChatGPT写商品详情页。我现在更愿意把自己当成持续集成的代码库——不断merge新技术分支，偶尔遇到冲突？那就坐下来好好resolve呗，反正职业生涯的终极目标，不就是能优雅地给自己写退休脚本么。
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  • 回答了问题 2025-04-14

    与春光共舞，独属于开发者们的春日场景是什么样的？

    春天怎么少的了樱花雨呢？大家感兴趣可以自己运行代码看一下哦 html> head> style> .sakura-container { position: relative; width: 100vw; height: 100vh; overflow: hidden; background: linear-gradient(to bottom, #bde0fe 0%, #ffc8dd 100); } .petal { position: absolute; width: 12px; height: 12px; background: radial-gradient(circle at 30% 40%, #ffb3c1, #ff758f); clip-path: polygon(50% 0%, 80% 10%, 100% 35%, 50% 100%, 0 35%, 20% 10%); animation: fall 8s cubic-bezier(0.4, 0, 0.6, 1) infinite; will-change: transform; /* 性能优化 */ } @keyframes fall { 0% { transform: translate3d(0, -50vh, 0) rotateZ(0deg); opacity: 0.8; } 100% { transform: translate3d(20vw, 110vh, 0) rotateZ(360deg); opacity: 0; filter: blur(2px); } } /* 悬停效果 */ .petal:hover { animation-play-state: paused; transform: rotateZ(var(--rotate)) scale(1.2); transition: all 0.3s ease; } @media (hover: none) { .petal:hover { animation-play-state: running !important; } } style> head> body> div class='sakura-container' id='container'>div> script> // 创建花瓣 function createPetals() { const container = document.getElementById('container'); for(let i = 0; i 80; i++) { const petal = document.createElement('div'); petal.className = 'petal'; // 初始随机位置 petal.style.left = Math.random() * 100 + '%'; petal.style.animationDelay = Math.random() * 5 + 's'; // 预定义旋转角度变量 petal.style.setProperty('--rotate', '0deg'); container.appendChild(petal); } } // 悬停交互 document.getElementById('container').addEventListener('mouseover', function(e) { if(e.target.classList.contains('petal')) { // 生成-30°到30°的随机旋转 const rotateVal = (Math.random() * 60 - 30) + 'deg'; e.target.style.setProperty('--rotate', rotateVal); } }); // 初始化 window.addEventListener('DOMContentLoaded', createPetals); script> body> html>
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  • 回答了问题 2025-04-14

    AI陪练 VS 真人教学，你更喜欢哪一个？

    体验过AI智能陪练后，我发现自己对效率和深度的需求其实是分阶段的：有些场景需要AI的“快”，有些时候又离不开真人的“暖”。比如去年给孩子报英语班时，试过纯AI软件，单词记忆确实快——系统根据遗忘曲线每天推送复习任务，还能用游戏闯关模式让孩子主动背单词。但后来发现，孩子遇到复杂语法问题（比如虚拟语气）时，对着屏幕练了半天还是懵，最后还是真人老师用生活化的例子（比如“假如你中了一百万”）帮他打通了思维卡点。 现在更倾向两者协作的模式，像是最近参加的企业培训：AI在前期帮了大忙，通勤时用语音交互练商务谈判话术，系统能立刻指出我的“中式英语表达”（比如把“跟进项目”直译成follow project）；但到实战演练环节，还是需要真人导师带着分析跨国并购案例——导师会突然抛出刁钻问题：“如果对方用沉默施压，你如何用文化差异破局？”这种需要结合情商和跨学科知识的深度互动，AI暂时还做不到。 其实最好的状态就像健身私教+智能手环的关系：AI是24小时在线的“学习手环”，随时记录我的薄弱环节（上周发现我总把economic读成“一康纳米克”）；真人老师则是定制训练计划的“私教”，不仅纠正发音，还会分享她在华尔街谈判时遇到的真实口音案例。这种组合下，AI承担了60%的机械训练（比如抗遗忘复习），解放出来的时间让老师能专注设计高阶课程（比如用《纸牌屋》片段练政治英语）。 现在孩子的学习模式就是两者穿插：周一三五用AI闯关练基础（系统自动生成《哈利波特》主题词汇游戏），周二四和真人老师视频辩论“AI是否会导致人类失业”——上周老师引导他对比了工业革命和AI革命的就业数据，这种思辨深度是算法暂时给不了的。但AI也没闲着，把辩论中的逻辑漏洞整理成思维导图推送给老师，下节课又能针对性补强。
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  • 回答了问题 2025-03-12

    工作中，拥有什么样的“软技能”可以跨越周期、终身成长？

    结合我作为互联网从业者十年跨部门协作的经验，我认为有5项软技能真正具备穿越周期的价值： 元学习能力我曾在传统媒体转型互联网时，用3个月掌握Python爬虫技术。关键不在于具体技术，而是形成了'明确目标-拆解知识树-寻找最优路径-验证调整'的元学习框架。这个能力让我在后续接触AIGC、低代码等新领域时都能快速上手。 系统化思维去年主导电商大促活动时，通过绘制用户旅程图发现隐藏痛点。这种将碎片信息整合成系统认知的能力，帮助我在产品设计、运营策略等不同岗位间切换时都能抓住本质矛盾。 情境感知力与海外团队协作时，我总结出'文化温度计'工作法：会议前10分钟观察参与者的表情/语气/肢体语言，动态调整沟通策略。这种实时环境感知能力在远程办公时代尤为重要。 矛盾转化力在推进跨部门项目时，我常用'矛盾画布'工具：把各方诉求写在便利贴上，通过重新排列组合找到共赢点。这种将对立转化为创新的能力，帮助我处理过技术部与市场部的Deadline冲突等多个棘手问题。 自我更新机制每年用'能力螺旋模型'复盘：核心能力保持稳定（如数据分析），外围技能动态更新（如从H5开发转向Prompt工程）。保持20%时间接触陌生领域，这种更新机制让我在多次行业变革中保持竞争力。 这些软技能的共通点是：不依赖具体工具，而是思维操作系统层面的能力。就像程序员需要掌握编程思想而非特定语言，职场人更需要培养这些可迁移的底层能力。我的团队曾用这些方法论帮助5位传统行业转型者半年内成长为业务骨干，验证了其普适价值。
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  • 回答了问题 2025-03-06

    如何看待「学习 AI 是个伪命题，AI 的存在就是让人不学习」的观点？

    嗯，用户提出了一个挺有意思的话题，关于AI是否让学习变成伪命题。首先，我需要理解这个观点的核心：AI的存在是否让人不再需要学习？或者，学习AI本身是否是必要的？ 用户可能想探讨的是AI对教育和个人发展的影响。他们可能担心过度依赖AI会导致人们停止主动学习，或者认为学习AI技术本身是另一种必须的技能。我需要从这两个方面展开分析。 首先，回顾历史，技术进步通常会改变学习方式，但不会消除学习的需求。比如，计算器普及后，人们不再手动计算复杂数学题，但数学教育依然重要，因为需要理解概念。同样，AI可能处理重复性任务，但人类仍需掌握基础知识和批判性思维。 其次，AI作为工具，确实能提高效率，比如自动化数据处理。但这意味着人们需要学习如何有效利用AI工具，而不是取代学习。例如，使用AI辅助编程，开发者仍需理解算法逻辑，才能正确指导AI生成代码。 再者，AI的发展可能创造新的学习领域。比如，机器学习、数据科学等新兴学科，需要人们学习新技能。同时，跨学科的知识结合AI会更重要，比如医疗诊断中，医生需要理解AI的结论并做出判断。 还要考虑伦理和决策方面的问题。AI的决策过程可能不透明，人类需具备足够的专业知识来监督和纠正AI的错误。例如，自动驾驶汽车在复杂情况下的决策，需要工程师和伦理学家共同研究。 另外，个人经历的例子会让观点更有说服力。比如，作为学生，用AI辅助学习时发现，虽然AI能快速提供信息，但深入理解仍需自己思考和实践。或者在职场中，使用AI工具提高了效率，但团队需要培训才能有效利用这些工具，而不是替代员工的学习。 最后，需要平衡观点，承认AI确实改变了学习方式，但学习本身变得更加重要。未来的学习可能更注重创造力、批判性思维和适应能力，这些是AI难以替代的。同时，终身学习将成为常态，因为技术更新迅速，必须持续学习才能跟上发展。 总结来说，AI不是替代学习，而是转变了学习的内容和方法，促使人们学习如何与AI协作，发挥各自优势。因此，学习AI不仅必要，而且是一个持续的过程，帮助人类在AI时代保持竞争力。 关于“学习AI是个伪命题，AI的存在就是让人不学习”这一观点，我认为它更像是对技术发展的误解。AI的本质是工具，而工具的价值永远取决于使用它的人。结合个人经历和观察，我想从三个层面展开讨论： 一、AI替代的是“重复劳动”，而非“学习过程” 在广告行业工作时，团队曾引入AI生成文案工具。最初大家欢呼“再也不用熬夜写Slogan”，但一个月后问题浮现：AI输出的内容同质化严重，缺乏品牌个性。真正解决问题的是文案组重新梳理产品核心价值，建立关键词库训练AI模型。这一过程反而要求团队更深入地学习品牌策略、用户心理和AI调教技巧。 AI如同现代版的“计算器”：它让小学生不必再练习速算，但真正理解数学原理、培养逻辑思维反而更重要。去年指导实习生用GPT辅助行业分析时发现，能提出精准问题的实习生（知道该让AI分析哪些维度）往往具备扎实的商业分析基础，而盲目依赖AI的新人最终只能产出表面数据。 二、AI时代的学习正在发生“范式转移” 教育领域有个典型案例：斯坦福大学2023年允许学生用AI完成论文，但评分标准新增了“批判性使用说明”。学生需要额外撰写一份报告，详细解释如何验证AI信息的准确性、如何调整提示词优化结果。这本质上是在培养“元学习能力”——知道在何时、以何种方式调用何种工具。 我学习Midjourney绘画的经历印证了这一点。最初以为“会描述画面就能生成好作品”，但实际需要学习色彩理论理解为什么“莫兰迪色系+赛博朋克元素”会产生冲突，研究建筑史才能准确描述“包豪斯风格与唐代斗拱的融合可能性”。AI没有让我停止学习，反而打开了跨学科探索的新路径。 三、人类独有的“认知护城河”正在形成 医疗领域最能说明问题。AI阅片系统已能识别90%的常见病灶，但顶尖放射科医生反而更抢手。他们需要做的是：1）判断AI可能漏诊的5%特殊病例；2）结合患者病史做出综合诊断；3）向患者解释AI无法传达的“治疗不确定性”。这些能力都需要持续学习医学前沿知识、医患沟通技巧甚至医学伦理。 在心理咨询行业，虽然AI可以完成标准化心理评估，但真正治愈来访者的往往是咨询师捕捉到的、AI无法理解的微妙情感变化。这要求从业者投入更多时间学习微表情分析、创伤治疗等深层技能。 结语：AI正在重构“学习”的定义 与其说AI让人不再需要学习，不如说它倒逼我们重新思考“学什么”和“怎么学”。未来的核心竞争力将体现在：快速判断何时使用AI/人类智能的决策力，跨越人机协作界面的沟通力，以及在AI给出的“最优解”之外发现“更优解”的创造力。这些能力的获得，恰恰需要更深入、更主动的学习。
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  • 回答了问题 2025-03-06

    DeepSeek 爆火，你认为 DeepSeek 会成为2025年开发者必备的神器吗？

    我来分享对DeepSeek-R1的真实体验观察： ​部署体验优化建议在测试DeepSeek-R1的医疗影像分析项目时，其容器化部署确实比传统框架节省约40%时间。但遇到两个关键问题：多模态数据处理时，API对DICOM格式支持需要额外转换（我们开发了预处理脚本）动态资源分配在突发高并发时出现过两次延迟响应（技术团队建议启用弹性伸缩配置后解决）建议增加行业专用数据管道模板，这对医疗、工业质检等垂直领域开发者尤为重要。我们最终将肺部CT检测模型部署时间从2周压缩到3天，但对GPU型号的兼容性测试仍需1天。 ​开发者必备工具预测从当前技术趋势看，DeepSeek有望在三个方面形成壁垒：在金融风控场景中，其小样本反欺诈模型准确率比传统方案高18%与Jupyter Lab深度集成的开发环境，使算法迭代效率提升60%我们测算其TCO（总拥有成本）比自建同规格模型低35-40%但需要注意，目前AutoML模块的可解释性较弱，在合规严格领域（如银行信贷）需二次开发。若持续优化多语言支持（特别是Rust/Julia生态），可能成为跨领域开发者的核心工具。 关键转折点在于能否建立完善的开发者生态。我们团队已基于DeepSeek构建了供应链预测SaaS，其API可靠性达到99.98%，但第三方插件市场尚未成熟。若能在2025年前形成类似Hugging Face的模型共享生态，将具备不可替代性。
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  • 回答了问题 2025-03-06

    在工作中如何成为一个“不纠结”的人？

    作为从业8年的全栈开发者，我从重度选择困难症患者到如今团队公认的'决策快手'，经历过无数次重构代码的深夜，也踩过盲目决策的深坑。分享三个让我走出纠结泥潭的实战心得： 用MVP思维破局功能纠结去年做电商促销系统时，产品经理要求支持7种优惠叠加方式。我第一反应是设计通用规则引擎，但评估后发现需要2周研发。后来改用'纸箱测试法'：在A4纸上画出所有可能组合，发现80%场景集中在3种叠加方式。最终用if-else实现核心逻辑，上线后根据数据反馈再迭代，节省了10天开发时间。 技术选型四象限法当需要选择前端框架时，我建立了四个评估维度：团队熟悉度（横轴）、社区活跃度（纵轴）、业务匹配度（颜色）、维护成本（大小）。用散点图可视化后，Vue3落在'高熟悉+高活跃'象限，而Svelte虽然匹配度高但维护成本超标，15分钟就达成团队共识。 技术债务止损机制曾接手过一个祖传Java项目，面对5000行的God Class，我没有立即重构，而是建立'技术债务日记'：每次遇到由代码腐烂导致的问题，就记录时间损耗和影响范围。当累计浪费超过8人日时，用这些数据说服CTO批准了2周的重构窗口期。 保持不纠结的秘诀在于：用数据替代直觉，用边界条件框定选择范围，用可逆设计预留逃生通道。就像我们处理异常捕获，既要try住关键路径，也要记得在finally里释放资源。决策质量不在于完美，而在于留有迭代的余地。
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  • 回答了问题 2025-03-06

    2025 年 AI 产业会迎来全面爆发吗？

    2025：AI产业不会'全面爆发'，但会'润物无声'地重塑生活在智能手机普及的前夜，人们期待的是科幻电影里的全息投影和意识操控，而真正改变生活的却是微信支付和短视频。2025年的AI产业同样不会出现戏剧性的'爆发'，但会在四个维度完成对日常生活的深度渗透，这种渗透比爆发更值得关注。 一、技术演进进入'破壁期'2024年全球AI算力需求呈现指数级增长，但真正突破发生在边缘计算与神经形态芯片的结合。某智能家居厂商的工程师向我透露，他们的下一代扫地机器人将搭载类脑芯片，能记住用户每天22:30需要安静模式。这种具身智能的突破，让设备开始具备'生活记忆'。 自然语言处理正从对话式交互转向'预判式交流'。某在线教育平台数据显示，当AI能准确预测学生第3次答错三角函数时主动切换教学方式，课程完成率提升47%。这种润物细无声的智能，正在解构传统的人机交互范式。 二、应用场景突破'可见性阈值'医疗AI已跨越'影像识别'阶段，进入多模态诊断。某三甲医院的放射科主任展示了一组数据：结合患者基因数据、穿戴设备体征监测和影像学特征的AI诊断系统，将早期肺癌误诊率从18%降至2.3%。当精准医疗突破统计学意义上的有效性临界点，技术信任将发生质变。 教育领域正在经历'数字孪生教师'的渗透。我同事的孩子在智能学习系统中，数学建模能力三个月内达到高中生水平，这源于系统持续追踪他的132个认知特征点。个性化教育不再停留于表面适配，而是构建完整的能力发展图谱。 三、生活重构的'温水效应'智能家居的终极形态不是语音控制灯光，而是空间自主决策系统。某物联网企业测试的居住系统，能根据主人生物节律提前3小时准备适宜温度的洗澡水，在主人不知情的情况下完成38次环境微调。这种无感化服务正在重塑生活舒适度的基准线。 职场进化呈现'人机共生'新形态。我所在的咨询公司，AI分析师能完成70%的数据清洗和40%的行业报告撰写，但人类顾问的创意产出量反而提升2倍。当重复劳动被剥离，工作开始回归创造本质。 四、爆发幻象背后的真实轨迹产业投资呈现'哑铃型分布'，头部企业占据60%的算力资源，而小微企业依靠开源模型创造80%的应用创新。这种看似矛盾的结构，恰是技术民主化的必经之路。某创业团队用开源框架开发的社区养老AI，三个月内覆盖27个街道，验证了长尾需求的爆发力。 当我们在讨论'爆发'时，往往期待技术奇点的戏剧性降临。但真实的技术演进更像冰川运动，2025年我们不会突然置身AI乌托邦，但会惊讶地发现：每天早上咖啡机的研磨精度与心率监测的关联算法，已经重构了我们对'日常'的全部认知。这种静水流深式的改变，或许才是技术革命的本来面目。
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  • 回答了问题 2025-03-06

    一键生成讲解视频，AI的理解和生成能力到底有多强？

    作为一位尝试过AI视频生成工具的创作者，我的真实体验可能能带来一些启发。去年制作科普短视频时，我全程测试过某平台的PPT转视频功能，有三个让我惊喜又遗憾的发现： ​逻辑框架的魔法重构当我把30页关于海洋保护的学术PPT上传后，AI不仅准确提炼出'塑料污染-珊瑚白化-解决方案'的主线，还自动补充了我在备注里忘记写的过渡句。但当我刻意在PPT中放置两处矛盾数据时，系统未能识别逻辑漏洞，反而生成了看似合理的错误推论。 ​视觉语言的进化盲区AI对信息图表的解读令人惊艳，成功将柱状图转化为动态增长动画。但面对一张获奖摄影作品时，生成的解说词停留在'这张图展示了很多垃圾'，而人类创作者会注意到夕阳下的海龟眼神，引申出生态悲歌的隐喻。 ​语音情感的量子跃迁在讲解技术原理时，AI的语音节奏精准踩点，但当切换到呼吁环保的结尾段落，机械音始终无法复现我手动录制时哽咽的停顿。有趣的是，当我在PPT备注里标注'此处应有3秒沉默'，系统真的生成了空白间隔，这说明情感表达正在从模仿走向可编程。 这些经历让我意识到，AI在创意生产中正扮演着'超级实习生'的角色——能高效完成80%的基础工作，但最后的点睛之笔仍需人类把关。就像摄影术没有取代画家，而是催生了印象派，AI视频工具或许正在孕育新的叙事美学。那些曾耗费在技术操作上的时间，正在转化为创作者深度思考的养分。
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  • 回答了问题 2025-03-06

    传统动画创作 VS AI动画创作，你更偏向哪一个？

    传统动画与AI动画：一场数字时代的艺术博弈我曾在动画公司亲眼目睹一位原画师连续72小时伏案创作，用0.3mm针管笔在赛璐璐片上勾勒出人物转身的24帧画面。这种匠人精神令人震撼，但面对如今短视频平台日均200万分钟的动画需求，传统创作模式正遭遇前所未有的挑战。在深度体验AI动画工具后，我认为这场博弈的本质不是取代，而是数字时代艺术表达的范式转移。 传统动画的'温度陷阱'：迪士尼《幻想曲2000》的《火鸟》篇章，原画师用三个月时间研究火焰的运动轨迹，最终呈现出每秒24帧的流体动态。这种对物理规律的极致追求，造就了动画艺术的'灵魂震颤'。但2019年《狮子王》真人版项目，200名动画师耗时两年半制作CG毛发，暴露出传统流程在效率与成本上的致命短板。当观众审美周期缩短至TikTok的7秒定律，这种重工业模式正在失去商业竞争力。 AI动画的'创意代偿'：使用Stable Diffusion制作30秒动画短片的经历极具启发性。输入'蒸汽朋克少女在机械城市追逐光球'的prompt，系统在12分钟内生成了72帧概念图，其中齿轮传动结构与霓虹光影的融合远超预期。但当我尝试让AI表现角色从绝望到重生的情绪转变时，生成的200个版本始终停留在夸张的表情符号层面。这印证了MIT媒体实验室的发现：当前AI在'情感弧线'塑造上的成功率不足37%。 混合工作流的破局可能：日本动画人新海诚在《铃芽之旅》中开创的'AI辅助作画-人工精修'模式值得借鉴。背景团队用AI生成80%的云层运动与建筑群细节，原画师专注刻画人物微表情与关键帧动态。这种'机器量产美感，人类注入灵性'的协作，使制作周期缩短40%的同时，保持了标志性的'新海诚蓝'美学风格。就像数字绘画没有消灭油画市场，AI动画正在催生新的艺术分工。 在京都精华大学的动画工作坊，我看到学生们用AI生成分镜草稿，再手工绘制关键动作的中间帧。这种创作范式既保留了动画的'手作温度'，又释放了创作者的叙事潜能。当技术壁垒被算法瓦解，动画艺术或许能回归本质——用动态影像讲述打动人心的故事。这场博弈的终局，不会是零和游戏，而是人类创造力在数字时代的涅槃重生。
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  • 回答了问题 2025-01-14

    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？

    百炼对于企业日常办公中各类复杂的文件类型，如 Office 文档、PDF、Html 以及图片等，都能进行精准识别与解析，返回详细的样式、版面信息和层级树结构。这极大地便利了切块（Chunk）的生成，确保输入 RAG 的数据具有高精准度具备强大的自然语言理解和生成能力，能够理解和生成多种领域的文本内容。在搭建 RAG 应用时，它可以根据用户的输入准确地从知识库中检索相关信息，并结合上下文生成高质量、个性化的回答，提升了信息检索的速度和准确性，适用于不同行业的应用需求在选择模型、设置 Prompt 等方面都较为便捷，即使是初次接触的用户也能在短时间内掌握基本操作提供了多种模型供用户根据实际情况选择，满足了不同项目对模型准确性、成本等方面的不同要求。在部署过程中，可能会遇到与网络连接和配置参数相关的报错，虽然这些报错在查阅相关文档和进行调试后可以得到解决，但仍希望在文档中增加更多关于常见错误和异常处理的说明，以及提供详细的配置参数说明和最佳实践建议。场景：多模态 RAG 可以赋能虚拟主播、数字人等新型内容形式，提升内容的互动性和沉浸感。例如，虚拟主播可以通过语音、动作、表情等多模态交互与观众进行实时互动，为观众带来更加真实和有趣的体验。同时，也可以用于游戏开发、影视制作等领域，创造更加丰富和逼真的虚拟世界和角色。 希望能生成高质量的多模态内容，如图文并茂的报告、视频剪辑、3D 模型等，以便在各个领域使用。例如，在教育领域可以生成个性化的学习课件，在营销领域可以制作吸引人的广告视频和宣传海报等。
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  • 回答了问题 2025-01-14

    AI造势，学习机爆火，距离“AI家教”还有多远？

    虽然学习机能够提供一定程度的个性化学习计划，但 “AI 家教” 需要更深入地理解每个学生的学习习惯、兴趣爱好、情感状态以及知识掌握程度等多维度信息，从而提供更加精准和个性化的教学方案。目前的 AI 技术还难以完全达到这一水平，无法像人类教师那样敏锐地捕捉学生的特点并进行针对性教学。理想的 “AI 家教” 应能在情感上给予学生适当的鼓励和支持，像人类教师一样理解孩子的情感变化并做出适当反应。然而，当前的学习机在情感支持方面仍显不足，尽管一些学习机加入了情感识别技术，但还不够成熟，无法准确地理解和回应学生的复杂情感。 训练高质量的 AI 模型需要大量准确、标注良好的数据。在教育领域，获取和标注这样的数据并非易事，需要耗费大量的人力、物力和时间。而且，数据的质量和标注的准确性直接影响 AI 家教的教学效果和个性化程度。如果 AI 家教产品的价格过高或者普及程度不够，可能会导致教育资源的不公平分配，使一些家庭条件较差的学生无法享受到优质的教育服务。因此，需要考虑如何确保 AI 家教的普及和公平性，让更多的学生受益。
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  • 回答了问题 2025-01-14

    你认为哪些领域的知识对开发者来说特别重要？

    我觉得对开发者来说，编程语言肯定是最关键的啦。就像我自己，刚开始学编程的时候，先学的Python。这玩意儿可太有用啦，我用它写过一些小工具，比如自动整理文件的脚本。它的语法简单，有很多现成的库可以用，让我很快就能做出点有用的东西。 还有数据结构和算法也超级重要。我记得有一次我们要做一个小型的任务管理系统，要高效地处理任务的排序和查找。这时候像链表、栈这些数据结构的知识就派上用场啦。而且排序算法也很关键，像简单的冒泡排序或者更高效的快速排序，根据实际情况选对算法，能让程序的运行速度快很多。 操作系统知识也不能少。我之前在做一个桌面应用的时候，遇到了程序卡顿的问题。后来发现是对线程管理没做好，有些线程占用资源太多了。了解了操作系统里的进程和线程知识后，我就能更好地控制资源，让程序运行得更顺畅。 数据库知识也很重要。我参与过一个网站开发的项目，要存储用户信息和各种内容。关系型数据库的知识就很有用，像怎么设计合理的表结构，什么时候用索引，这些都很讲究。要是没弄好，数据查询起来就会超级慢。而且现在非关系型数据库也很火，像在一些实时性要求高的应用里，用Redis做缓存可以让数据读取快得飞起。
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  • 回答了问题 2025-01-14

    AI时代，聊聊如何从海量数据中挖掘金矿？

    （1）Quick BI可能具有的独特功能与技术优势及对企业的帮助 数据连接与整合优势：通常能够连接多种数据源，如常见的关系型数据库（MySQL、Oracle 等）、非关系型数据库（MongoDB 等）以及云存储上的数据（如 AWS S3、阿里云 OSS 等）。这使得企业可以将分散在不同系统中的数据集中到 Quick BI 平台进行分析，打破数据孤岛，提升数据的完整性和可用性，为全面深入的分析奠定基础，从而提高决策的准确性。例如，一家电商企业可以整合其线上交易数据库、客户关系管理系统数据和物流数据，从多个维度分析业务状况，如客户购买行为与物流配送时效的关联，为优化业务流程提供依据。高效的数据处理能力：可能采用了分布式计算技术或内存计算技术，能够快速处理大规模数据。对于拥有海量交易记录、用户行为数据等的企业，快速的数据处理速度意味着可以及时获取分析结果，在市场变化迅速的环境下，企业管理者能够基于最新数据做出决策，增强企业的应变能力。比如金融机构在进行风险评估和交易监控时，快速处理大量的金融数据能及时发现潜在风险和市场趋势，调整投资策略或风险防控措施。可视化功能强大：提供丰富多样的可视化图表类型，如柱状图、折线图、饼图、地图、仪表盘等，并且支持自定义图表样式和布局。这有助于企业用户以直观易懂的方式呈现数据洞察，无论是向高层汇报还是跨部门协作沟通，都能让数据信息快速被理解和接受，减少信息传递的损耗，加快决策制定过程。例如在市场部门向公司管理层汇报不同地区的销售业绩增长趋势时，通过动态的折线图和地图相结合的可视化方式，可以清晰地展示各地区的销售情况对比和变化趋势，帮助管理层迅速确定重点市场和销售策略调整方向。智能分析功能：或许具备数据挖掘和机器学习算法，能够自动发现数据中的模式、趋势和异常。比如自动识别销售数据中的季节性波动、客户群体的聚类分析等。这可以辅助企业用户发现潜在的业务问题和机会，而无需用户具备深厚的数据分析专业知识，降低了数据分析的门槛，提高了分析效率和决策的科学性。例如零售企业通过 Quick BI 的智能分析功能发现某些商品在特定时间段内的异常销售增长，及时补货和调整促销策略，抓住销售机会。 （2）对Quick BI产品团队的建议 增强数据安全与隐私保护功能：随着数据安全和隐私法规的日益严格，企业对数据在传输、存储和使用过程中的安全性愈发关注。产品应加强加密技术，确保数据在各个环节的保密性；提供更精细的用户权限管理，例如按部门、角色、数据级别等设置不同的访问和操作权限，防止数据泄露和滥用；增加数据脱敏功能，在数据展示和共享时对敏感信息进行自动脱敏处理，满足企业合规需求的同时保障数据的可用性。提升与其他企业应用系统的集成深度：为了更好地融入企业的信息化生态，Quick BI 应加强与常见的企业资源规划（ERP）系统（如 SAP、Oracle ERP 等）、客户关系管理（CRM）系统（如 Salesforce 等）和办公软件（如 Microsoft Office 365、Google Workspace 等）的集成。实现数据的无缝对接和双向流动，例如在 ERP 系统中直接调用 Quick BI 的分析结果进行业务流程优化决策，或者在办公软件中方便地嵌入 Quick BI 的可视化报表，提高用户的工作效率和数据应用场景的多样性。优化用户体验和学习曲线：虽然 Quick BI 可能已经具备一定的易用性，但仍可进一步简化操作流程。例如，提供更智能的向导式分析功能，引导用户逐步完成复杂的数据分析任务；增加可视化的操作界面设计，让用户更直观地进行数据处理和图表创建；提供丰富的在线教程、案例库和社区支持，方便用户学习和交流经验，降低新用户的上手难度和学习成本，提高产品的用户满意度和市场竞争力。 （3）Quick BI与其他数据分析产品的可能差异及对选择的影响 与 Tableau 相比：Tableau 在可视化方面以其高度的灵活性和美观的图表设计著称。Quick BI 可能在与阿里云生态系统的集成上更具优势，如果企业已经深度使用阿里云的其他云服务，如数据存储、计算等，Quick BI 可以更好地与之协同工作，实现数据的一站式处理和分析，降低数据迁移和系统整合成本。而 Tableau 可能需要更多的额外配置和工具来实现与不同云平台的深度集成。这会使在阿里云生态体系内的企业更倾向于选择 Quick BI，以获得更顺畅的数据分析流程和整体成本控制。与 Power BI 相比：Power BI 与微软的 Office 套件集成紧密，对于以微软技术栈为核心的企业来说，在数据共享和协作方面具有天然的便利性，例如可以直接在 Excel 中使用 Power BI 的功能进行数据分析和报表创建。Quick BI 则可能在支持的数据源种类和对大数据处理的性能上表现出色，如果企业需要处理来自多种不同类型数据源的海量数据，并且对数据处理速度有较高要求，Quick BI 会是更合适的选择。例如互联网企业处理海量的用户行为数据和日志数据时，Quick BI 的大数据处理能力和广泛的数据源支持能够更好地满足其分析需求，而不是受限于 Power BI 与微软技术栈的紧密绑定。
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  • 回答了问题 2025-01-14

    与 AI “对话”，多模态音视频交互能给生活提供多大便利？

    对于孩子的学习来说，多模态的学习工具很有帮助。现在很多教育软件都开始采用这种方式，比如学习英语单词时，不仅有标准的发音，还有生动的动画展示单词的场景和用法。孩子可以通过听、看、说等多种方式来学习，提高学习效果。 期待智能教育助手能够更加个性化地服务孩子。它可以根据孩子的学习进度、兴趣爱好等，通过多模态的方式提供定制化的学习方案。例如，当孩子对太空感兴趣时，它可以通过 3D 星空模型展示、语音讲解宇宙知识等多种方式来满足孩子的求知欲。 希望多模态音视频交互能够融入家庭生活的更多方面。比如孩子可以通过语音和智能家电交互，设置自己喜欢的灯光氛围、播放音乐等。并且当孩子使用一些电器设备时，系统可以通过视频和语音提示来教导孩子正确的使用方法，让家庭生活更加便捷和安全。
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  • 回答了问题 2025-01-14

    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？

    2025，心愿启航 身为女儿，盼时光缓流，亲恩长伴 新的一年，我期待能多些时间陪伴父母。以往总被生活琐事绊住脚步，陪伴他们的次数屈指可数。2025年，我想定期陪父母体检，关注他们的健康状况，让他们能一直健朗。每个周末，争取回家做顿丰盛的饭菜，听他们聊聊邻里趣事，把那些错过的陪伴都补回来。我还打算带父母去旅行，去看看他们念叨许久的海边日出，用相机定格下我们一家人的笑容，留下珍贵的回忆，让他们能尽情享受天伦之乐，安享幸福晚年。 作为妈妈，愿孩子茁壮成长，追逐梦想 在孩子的成长路上，我期望成为更好的引路人。2025年，我要更耐心地倾听孩子的每一个想法，无论是天马行空的幻想，还是成长中的烦恼。积极参与孩子的校园活动，见证每一次进步，给予肯定和鼓励。陪着孩子一起阅读有趣的书籍，探索科学小实验，培养他的好奇心与求知欲。支持孩子发展兴趣爱好，只要他热爱，我就全力托举，助力他在喜欢的领域发光发热，勇敢地追逐心中梦想，健康快乐地长大。 身为妻子，望夫妻携手，共筑温馨港湾 与丈夫携手走过多年，新的一年，希望我们能有更多的二人世界。一起去打卡新开的餐厅，重温热恋时的浪漫；在闲暇周末，窝在沙发上看一部老电影，分享彼此的感受。面对生活的压力，我们能相互扶持、共同分担，遇到分歧冷静沟通，不把坏情绪带回家。一起规划家庭的未来，为实现共同目标努力奋斗，让家永远充满欢声笑语，成为我们最温暖的避风港。 做自己，逐梦前行，拥抱多彩人生 2025年，我要为自己而活，追逐一直以来的梦想。重拾画笔，报名绘画课程，用色彩描绘心中的世界；坚持阅读，每月至少读完两本书，充实自己的精神世界。工作上，积极进取，争取完成一个大项目，提升自己的专业能力。定期健身，保持良好的身体状态，以饱满的精神迎接每一天。这一年，我要大胆尝试新事物，去遇见不一样的自己，拥抱属于自己的精彩人生 。 希望每个人都能为自己而活！
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  • 回答了问题 2024-12-17

    AI新茶饮，是噱头还是未来？

    我还没有办法品尝过AI 新茶饮 呢。不过我觉得吧，它挺有意思的。要说噱头呢，确实有那么一点儿。你想啊，现在啥都要跟 AI 沾边，好像有了 AI 就高大上啦。但你要说它是未来呢，也挺有道理的。AI 可以根据你的口味偏好来调制茶饮，就像给你配了一个超懂你的茶饮小管家。而且说不定还能通过 AI 做出一些超级有创意的茶饮搭配，那些我们想都没想过的味道，没准儿能在 AI 的帮助下诞生呢。反正不管咋样，我还挺期待它能给我们的茶饮世界带来更多新花样啦。
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  • 回答了问题 2024-11-21

    FFA 2024 大会门票免费送！AI时代下大数据技术未来路在何方？

    我想到现场 希望能有机会拿到那个咖啡杯，毕竟程序员和咖啡可是绝配啊！☕✨ Flink Forward Asia 2024，冲冲冲！听起来就是一个流式计算技术的狂欢派对，作为一个喜欢折腾大数据的小前端，我真的好想去现场吸收点高阶养分！特别是这次涵盖的议题，AI大模型、流批一体、行业解决方案啥的，简直抓住了技术人的所有好奇心。 我觉得，大数据技术未来最重要的核心是“实时性”和“智能化”。我们正进入一个 “大模型 Everywhere” 的时代，不管是推荐系统、智能问答，还是数据分析，都对实时数据处理提出了更高的要求。而 Flink 的定位正好完美契合这个趋势，尤其是在流批一体、湖仓一体的场景下，可以说是为未来 AI 驱动的大数据应用打好了地基。 未来的 Flink，我希望它能变得更简单和强大。比如，降低上手成本，让小团队也能轻松跑起复杂任务；再比如，与大模型的无缝集成，直接在流数据处理过程中接入智能决策，想想就觉得香啊！ 至于我最感兴趣的专场我肯定选流式湖仓和 Flink CDC！平时项目里经常需要搞数据同步，Flink CDC 可以实时监控并同步变化，真的太省心了。而流式湖仓的理念更是革命性，传统湖仓搞 ETL 很麻烦，Flink 让实时计算直接链接数据湖，这不就大大提升效率了吗？ 说到和 Flink 的故事，我第一次用它的时候真是又爱又恨——爱的是实时计算真的强，恨的是，调试起来有点痛苦（哈哈，现在好多了）。不过，越用越发现它是一款靠谱的工具，特别适合复杂的数据流场景。
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