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关于AI生成的海报和人工手绘作品，我觉得两者各有特色，都能以不同的方式捕捉生活中的美好瞬间。 首先说说AI生成的海报吧。 现在AI技术确实越来越厉害了，像PAI-ArtLab这样的设计平台，能快速生成各种符合企业风格的Logo、设计图、宣传图等，这无疑给设计师们减轻了不少负担。特别是在需要大量产出的时候，AI的效率优势就非常明显了。而且，随着技术的不断进步，AI生成的作品质量也在逐步提高，有时候甚至能达到让人惊艳的效果。 但是呢，我个人还是更偏爱人工手绘的作品。 可能是因为作为一个程序员，整天对着电脑屏幕，所以特别珍惜那种手工艺品的感觉吧。每一笔一划都蕴含着创作者的情感和灵魂，这是机器很难完全复制的。手绘作品往往更有温度，更能触动人心。当然啦，这也可能是因为我对传统艺术有一种天然的亲近感。 无论是AI生成的海报还是人工手绘作品，都有它们独特的魅力和价值。在不同的场景下，它们可以互补使用，共同为我们带来更多美好的视觉体验。至于哪个更戳心嘛，那就得看个人喜好了。

AI确实在很多领域都展现出了它的强大能力，包括自动驾驶、智能客服这些。 但是，幽默这东西，它不仅仅是逻辑和算法的问题，更多的是情感和文化背景的体现。 我尝试过用一些简单的AI工具来生成幽默段子，结果嘛，说实话，有点尴尬。AI生成的内容有时候会显得生硬，缺乏那种人类特有的细腻和深度。当然，这也可能是因为我用的AI工具还不够先进，或者是我没有调教好它。 不过，我相信随着技术的发展，AI在幽默创作上的表现会越来越好。毕竟，AI已经在学习人类的语言模式和行为习惯，也许有一天，它真的能够理解我们的幽默感，甚至创造出让我们捧腹大笑的段子。 至于对比真人创作，我觉得AI的“幽默”可能还需要一段时间才能打动人心。毕竟，幽默是一种非常个人化的东西，每个人的笑点都不一样。而且，幽默往往需要一定的情境和时机，这些都是AI目前难以完全掌握的。

AI客服，现在太多了，几乎每个热门的APP首先接入的都是AI客服，直接找人工客服的太少了，也太难找到了！ 有一次在网上购物，遇到了点小问题，就试着找了一下他们的在线客服。结果一聊才发现，原来是个AI客服在跟我对话。那时候我就好奇了，想看看这AI到底有多聪明。于是我就开始跟它“调戏”起来，问了一些比较奇怪的问题，比如“你们店的猫叫什么名字？”之类的。没想到，这家伙还真能接住我的话，虽然回答得有点机械，但也算是给了我一个满意的答案。 还有一次是在app办理业务的时候，也是遇到了AI客服。那次我是要查询一下账户余额和最近的交易记录。一开始我还担心会不会有什么隐私泄露的风险，毕竟这是涉及到个人财务信息嘛。但是后来发现，只要输入正确的验证信息，就能顺利地查到想要的数据，而且整个过程非常快，比人工服务还要高效。 至于说AI客服未来会不会完全代替人工客服，我觉得这个可能性不大。为什么呢？因为有些情况下，人类的情感交流是非常重要的。比如说，当客户遇到特别复杂或者敏感的问题时，他们更希望得到的是理解和安慰，而不仅仅是冷冰冰的文字回复。这时候，一个温暖的声音、一句贴心的话语往往能够起到意想不到的作用。 当然了，随着技术的发展，AI客服的功能会越来越强大，甚至在某些方面超越人类。但是，人与人之间的情感连接是无法被机器取代的。所以我认为，未来的客服系统可能会是一个混合模式——既有高效的AI处理常规问题，也有专业的人工团队来应对那些需要更多人文关怀的情况。

AI宠物，我觉得这玩意儿挺有意思的。 首先得承认，现代生活节奏快，压力山大，年轻人确实需要点儿啥来缓解压力，找点乐子。AI宠物听起来就像是个不错的选择，毕竟它们不需要你天天喂食、遛弯，也不会在家里捣乱，更不用担心假期旅行时没人照顾。 但是呢，咱们也得现实点。 AI宠物毕竟是程序代码堆出来的，它可能模拟出一些宠物的行为，甚至能和你进行一定程度的互动，但那种真实感和情感连接嘛，可能就差点意思了。你想啊，当你下班回家，看到一只活生生的小狗摇着尾巴等你，那种感觉是任何高科技都替代不了的。 不过话说回来，如果你是个对动物过敏或者因为某些原因不能养真宠物的人，AI宠物倒是个不错的替代品。至少它能在一定程度上提供陪伴，让你的生活多点乐趣。 总的来说，我觉得AI宠物可以作为一种尝试，特别是对于那些想要体验养宠物乐趣但又受限于各种条件的年轻人来说。但是，如果你追求的是深层次的情感交流和陪伴，那可能还是得考虑养个真正的宠物。毕竟，那份来自生命体的独特温暖和陪伴，是目前任何技术都难以复制的。

云计算啊，以后可能会朝几个方向进化。 先是混合云和多云策略会越来越流行，因为企业需要更灵活、更省钱的解决方案。然后是边缘计算，这个很重要，因为它能让数据处理更快，特别适合物联网这些需要实时反应的东西。 无服务器架构也会更普及，这样开发者就能专心写代码，不用操心下面的基础设施了。 当然，人工智能的集成是个大趋势，云平台上会提供更多AI服务，让企业用起来更方便。安全性也是大家关心的重点，所以云服务商会在数据保护上下更多功夫。 最后是绿色计算，环保嘛，大家都得尽份心，用更多的可再生能源，减少碳足迹。 至于大模型和AI应用能不能成为云服务商的新增长点，我觉得很有可能。 首先市场需求在增加，大家都想要更智能的服务。技术创新也快，总有更好的算法和模型出来。商业模式也在变，以前是卖资源，现在可以提供增值服务，比如数据分析、模型训练这些。这样一来，云服务商不仅能吸引更多客户，还能提高利润。而且，如果你能在AI这块做得比别人好，那竞争优势就出来了，客户自然就更愿意跟你合作。 所以，我觉得“云+AI”绝对是未来的一大亮点！

来聊聊怎么避免被大模型忽悠吧： 多留个心眼：首先呢，得知道这些大模型虽然聪明，但也不是神仙，它们有时候也会犯糊涂。所以，听它们说话的时候，咱们自己心里得有杆秤，别什么都信。 查一查，问一问：遇到什么新奇事儿或者重要信息，别急着转发或当真，先上网搜罗一下，看看有没有其他人提到过，或者问问身边懂行的朋友。 找靠谱的来源：就像买水果要挑新鲜的，获取信息也得找那些名声好、口碑佳的地方。比如官方新闻网站、知名专家的博客啥的。 自己动动脑：别让大模型完全替你思考，自己也要动动脑子分析分析。如果觉得哪里不对劲，就多琢磨一会儿，或者跟朋友讨论讨论。 教它说真话：如果你是开发大模型的人，那就得多花点心思，教它怎么分辨真假，怎么给出靠谱的建议。这样，它才能越来越聪明，越来越靠谱。 总的来说，就是别太迷信大模型的话，多动动脑子，多找找证据，咱们就能更好地避开那些坑人的假信息啦！

我想到现场 对于“AI 时代下大数据技术未来路在何方？”这个问题，我认为随着人工智能技术的不断发展和普及，大数据技术将会与AI更加紧密地结合。 在未来，我们可以预见到更多的智能化应用场景出现，比如智能推荐、智能风控、智能客服等。这些场景都需要处理大量的数据，而Flink作为一种高性能的流式数据处理框架，将会在这些场景中发挥重要作用。 对于Apache Flink未来的发展趋势，我有以下期望： 提高易用性和可维护性：虽然Flink已经提供了丰富的API和工具来简化开发过程，但仍然存在一定的学习曲线。希望未来能够进一步优化文档、教程和示例代码，降低开发者入门门槛。增强与其他大数据生态组件的集成能力：目前Flink已经支持了多种消息队列、存储系统和数据库，但在某些特定场景下可能还需要更深入的集成。希望未来能够加强与其他大数据生态组件的兼容性和互操作性。持续改进性能和稳定性：作为一款高性能的实时计算框架，Flink的性能和稳定性一直是用户关注的重点。希望未来能够在保证功能丰富的前提下，进一步优化算法和实现细节，提升整体性能表现。 我对我们团队使用Flink的经历感到非常自豪。自从引入Flink以来，我们的数据处理效率得到了显著提升。以前我们需要花费数小时甚至数天才能完成的任务，现在只需要几分钟就可以完成。这极大地提高了我们的工作效率，也让我们有更多的时间去关注业务逻辑的优化和创新。 在日常使用Flink的过程中，我最大的感受就是它的灵活性和扩展性。无论是简单的ETL任务还是复杂的实时分析应用，Flink都能够很好地满足我们的需求。而且随着社区的发展和技术的进步，Flink也在不断地更新和完善自己，给我们带来了更多的惊喜和可能性。

在AI技术飞速发展的今天，无论是数据的存储还是处理能力都显得尤为重要。 数据的重要性 数据是AI的基础：没有数据，就没有AI。无论是训练模型还是进行推理，都需要大量的数据作为输入。因此，数据的存储和管理变得至关重要。数据的质量影响AI的效果：高质量的数据可以提高模型的准确性和可靠性。如果数据存储不当，可能会导致数据损坏或丢失，从而影响AI系统的性能。 存力的关键作用 支持大规模数据处理：随着大数据时代的到来，能够高效地存储和检索大量数据变得越来越重要。这对于训练大型深度学习模型尤其关键。保证数据的安全性和完整性：良好的存储解决方案可以确保数据的安全，防止未经授权的访问或篡改，这对于保护敏感信息和个人隐私非常重要。 算力的重要性 加速模型训练：强大的计算能力可以显著缩短模型训练的时间，使得研究人员能够更快地迭代和优化模型。提高实时性和响应速度：对于需要即时反馈的应用（如自动驾驶汽车），高算力是必不可少的，以确保系统的快速反应。 存力与算力的平衡 两者相辅相成：虽然存力和算力都很重要，但它们之间并不是简单的替代关系。一个高效的AI系统需要同时具备足够的存力和算力。根据应用场景调整优先级：在某些情况下，比如需要处理大量历史数据的场景中，存力可能更为重要；而在需要快速决策的场景中，则可能更侧重于算力。 存力和算力都是推动AI发展不可或缺的因素。

我的 AI 编码助手身份标签：AI技术先锋 作为一名开发者，我在过去的一年里尝试使用了通义灵码，它对我的工作效率和代码质量的提升起到了至关重要的作用。通过年报的回顾，我发现自己的年度身份标签是“AI技术先锋”，这让我感到十分自豪。 首先，通义灵码的智能提示功能极大地减少了我在编写代码时的思考时间。每当我开始输入代码时，它总能迅速给出合适的建议和补全选项，这让我能更快地完成代码的编写。此外，它的代码片段库也非常丰富，涵盖了从基础语法到高级功能的各个方面，让我在需要快速实现某些功能时能够事半功倍。 其次，通义灵码的自动重构功能帮助我保持了代码的整洁和可维护性。在开发过程中，我经常需要对已有的代码进行优化或调整结构，这时通义灵码的自动重构工具就显得非常有用。它不仅能帮我重命名变量、提取方法，还能智能地调整代码布局，使我的代码更加规范和易于理解。 通义灵码作为我的AI编码助手，不仅提升了我的开发效率，还改善了我的工作体验。 我很愿意在未来继续使用。

说到开发者的那些事儿啊，那可真是三天三夜都说不完！我们这些开发者啊，简直就是一群“细节控”和“强迫症”的结合体！ 首先，咱们开发者对代码那是出了名的挑剔。每次写完代码，都得自己瞅个好几遍，生怕有个小错误在里面。这还不算完，还得让队友再帮忙看看，简直就是层层把关，严得跟高考似的！ 再来说说学习这事儿吧。技术更新换代太快了，感觉刚学会这个新框架，那个又出来了。所以啊，咱们开发者就得时刻保持学习的状态，不然一不小心就落后了。有时候啊，我真觉得自己不是在写代码，而是在跟时间赛跑！ 还有，调试代码这事儿也是挺磨人的。有时候一个小bug，能让我找上半天，眼睛都快看瞎了。但当你终于找到问题所在，那种成就感啊，简直无法用言语来形容！就像是解出了一个超级难的谜题一样爽！ 当然啦，除了这些“痛苦”的经历啊，咱们开发者也有很多乐趣的。比如说啊，参与开源项目啊、跟队友一起攻克难关啊、看到自己的产品被用户喜欢啊……这些都是让我们坚持下去的动力！ 总之啊，开发者的生活是多姿多彩的，既有挑战也有乐趣。如果你也想体验一下这种“痛并快乐着”的感觉啊，那就赶紧加入我们的行列吧！哈哈！

AI怎么帮短剧变得更有创意，想象一下，以前咱们看的那些短剧，情节啊、角色啊，有时候感觉挺老套的，对吧？但是现在有了AI，情况可就大不一样了。 首先啊，AI就像是个超级聪明的编剧小助手，它能帮你想出很多你从来没想过的点子。比如说，你想要写个关于外星人的故事，AI就能给你提供一堆奇奇怪怪但又超级有趣的情节建议，让你的故事一下子就变得与众不同了。 再来说说角色吧。以前咱们看的角色，感觉都是那些老面孔，没什么新意。但是现在有了AI，它能让你的角色变得超级有个性！比如你想要个性格复杂的女主角，AI就能帮你分析出她的性格特点、成长背景啥的，让这个角色变得栩栩如生，就像真人一样。 还有啊，AI还能帮你搞定那些麻烦的场景问题。你知道嘛，以前拍个戏，为了找个合适的场景，得跑好多地方，费时又费力。但是现在有了AI，它可以直接给你生成个虚拟场景，或者推荐个现成的场景给你，省了好多事儿呢！ 最酷的是，AI还能让你的观众参与到剧情中来！想想看，如果你在看一个短剧的时候，能通过手机投票决定剧情的走向，那得多好玩啊！这样不仅让观众觉得更有趣，也能让创作者更好地了解观众的想法和喜好。 当然了，虽然AI带来了这么多好处，但是咱们也得注意点问题。比如说，怎么保证AI不会侵犯到别人的隐私或者版权啥的。 总的来说，我觉得AI真的是给短剧带来了好多新的可能性和机会。以后咱们能看到更多有趣、有创意、又有深度的短剧啦！

1024程序员节不仅是一个庆祝的日子，更是一个促进技术交流、学习和个人成长的平台。 活动体验：我参加了“构建AI总结助手，实现智能文档摘要”这个活动，很简单的一次操作体验，简简单单的就能体验AI助手的总结能力，体验不错，能够很好的对文档内容进行总结，要点也比较明确。 完成截图： 活动体验：我还参加了“AI大模型助力客户对话分析” 部署AI大模型实现对客户对话的自动化分析，精准识别客户意图、评估服务互动质量，实现数据驱动决策。 体验还不错，能够分析音频对话，并且对质量也做出了判断，有利于提升客服的接待能力。 活动截图 这些活动不仅能够提升个人技术水平，还能增进与其他开发者的交流与合作，共同推动技术创新和发展。

通过Logview可看到一个Job的如下内容： 任务的运行状态。 任务的运行结果。 任务的细节和每个步骤的进度。 Job提交到MaxCompute后，会生成Logview的链接。 您可以直接在浏览器上打开Logview链接，进入查看Job的信息。 参考文档https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/use-logview-to-view-job-information#:~:text=%E9%80%9A%E8%BF%87Logview%E5%8F%AF%E7%9C%8B%E5%88%B0%E4%B8%80%E4%B8%AAJob%E7%9A%84%E5%A6%82%E4%B8%8B%E5%86%85%E5%AE%B9%EF%BC%9A%20%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E7%9A%84%E8%BF%90%E8%A1%8C%E7%8A%B6%E6%80%81%E3%80%82%20%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E7%9A%84%E8%BF%90%E8%A1%8C%E7%BB%93%E6%9E%9C%E3%80%82,%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E7%9A%84%E7%BB%86%E8%8A%82%E5%92%8C%E6%AF%8F%E4%B8%AA%E6%AD%A5%E9%AA%A4%E7%9A%84%E8%BF%9B%E5%BA%A6%E3%80%82%20Job%E6%8F%90%E4%BA%A4%E5%88%B0MaxCompute%E5%90%8E%EF%BC%8C%E4%BC%9A%E7%94%9F%E6%88%90Logview%E7%9A%84%E9%93%BE%E6%8E%A5%E3%80%82%20%E6%82%A8%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E5%9C%A8%E6%B5%8F%E8%A7%88%E5%99%A8%E4%B8%8A%E6%89%93%E5%BC%80Logview%E9%93%BE%E6%8E%A5%EF%BC%8C%E8%BF%9B%E5%85%A5%E6%9F%A5%E7%9C%8BJob%E7%9A%84%E4%BF%A1%E6%81%AF%E3%80%82

硬核调试实操 | 手把手带你实现 Serverless 断点调试 参考文档https://zhuanlan.zhihu.com/p/491627479

在开始进行调试之前，需要进行一些前置操作，本文将前置操作分为通用前置操作以及端云联调附加的前置操作：• 通用前置操作：• 安装调试 IDE:可选的 IDE 有 VSCode、Pycharm 以及 Intellij 三种；• 随后在开始使用这些功能之前，请安装好调试工具: 这里我们需要安装一下 Serverless Devs，具体的安装方式参考文档：https://help.aliyun.com/document_detail/195474.html； 熟悉新一代函数计算工具链的使用方式，可参考：https://github.com/devsapp/fc；• 下载安装 Docker:调试能力都需要依赖 Docker，因此需要本地环境中有 Docker 工具，安装方式请参考这里:https://docs.docker.com/get-docker/• 最后还需要注册一个阿里云账号，使用 Serverless Devs 配置阿里云账号，具体配置方式可以参考这里。https://help.aliyun.com/document_detail/295894.html• 端云联调附加的前置操作：• 准备一个阿里云账号，由于端云联调涉及到辅助资源的部署和删除，如果账号为子账号，需要为该子账号添加指定的一些权限，具体权限集合可以参考。https://github.com/devsapp/fc/blob/main/docs/zh/command/proxied.md#%E6%9D%83%E9%99%90%E4%B8%8E%E7%AD%96%E7%95%A5%E8%AF%B4%E6%98%8E 参考文档https://developer.aliyun.com/article/880918

vscode设置python代码debug(调试) 与带参数调试VScode 官方调试说明：https://code.visualstudio.com/docs/python/debugging#_set-configuration-options 一、带参数的 Debug 调试，launch.json 文件创建 来源 新建 py 文件，写入如下代码，代码的作用就是，打印参数。 1234import sys if name == 'main': print(sys.argv) 参考文档https://www.cnblogs.com/wutou/p/17019701.html

关闭PolarDB日志采集停止PolarDB日志的采集。具体操作请参见相关操作。 说明该操作需要等待2分钟左右完成同步。 打开云命令行（Cloud Shell）。 执行如下命令删除相关日志库。 aliyunlog log delete_project --project_name= --region-endpoint=.log.aliyuncs.com 参考文档https://help.aliyun.com/zh/polardb/polardb-for-mysql/subscribe-to-the-polardb-for-mysql-cluster-logs#section-527-6fg-u2a

可以，本文为您介绍基于MaxCompute Studio通过Java UDTF读取MaxCompute资源的使用示例。 参考文档https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/use-a-java-udtf-to-read-resources-from-maxcompute

如果某个UDF引用的资源是动态变化的，您可以通过设置alias给旧的资源一个别名作为新的资源，无需重新删除或创建新的UDF。 参考文档https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/sql?spm=a2c4g.11186623.0.0.6d65199aWbcrdP#concept-hqh-5vf-cfb

当使用SELECT语句时，屏显最多只能显示10000行结果，同时返回结果要小于10 MB。当SELECT语句作为子句时则无此限制，SELECT子句会将全部结果返回给上层查询。 SELECT语句查询分区表时默认禁止全表扫描。 自2018年1月10日20:00:00后，在新创建的项目上执行SQL语句时，默认情况下，针对该项目里的分区表不允许执行全表扫描操作。在查询分区表数据时必须指定分区，由此减少SQL的不必要I/O，从而减少计算资源的浪费以及按量计费模式下不必要的计算费用。 如果您需要对分区表进行全表扫描，可以在全表扫描的SQL语句前加上命令set odps.sql.allow.fullscan=true;，并和SQL语句一起提交执行。假设sale_detail表为分区表，需要同时执行如下语句进行全表查询： set odps.sql.allow.fullscan=true;SELECT * from sale_detail;如果整个项目都需要开启全表扫描，项目空间Owner执行如下命令打开开关： setproject odps.sql.allow.fullscan=true;当查询聚簇表（cluster表）时，目前版本只对单表扫描分区数小于等于400时进行分桶裁剪优化。当分桶裁剪优化未生效时，会导致扫描数据增加。如果您使用的是按需付费模式，则导致费用增加；如果您使用包年包月付费模式，则会导致SQL计算性能下降。参考文档https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/select-syntax