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技术能力

兴趣领域
  • 容器
  • 云计算
  • SQL
  • 关系型数据库
  • 运维
  • Linux
  • 大数据
擅长领域
  • 前端开发
    高级

    能力说明：

    掌握企业中如何利用常见工具，进行前端开发软件的版本控制与项目构建和协同。开发方面，熟练掌握Vue.js、React、AngularJS和响应式框架Bootstrap，具备开发高级交互网页的能力，具备基于移动设备的Web前端开发，以及Node.js服务器端开发技能。

  • 容器
    高级

    能力说明：

    熟练掌握Docker各类高级特性，包括容器数据卷、DockerFile构建等；熟练使用Docker封装MySQL、Redis、Tomcat、Apache等镜像，并可在公有云或私有云部署并保持稳定运行。

  • Linux
    高级

    能力说明：

    熟练掌握Linux常用命令、文件及用户管理、文本处理、Vim工具使用等，熟练掌握企业IP规划、子网划分、Linux的路由、网卡、以及其他企业级网络配置技术，可进行Web服务器（Nginx），以及数据库（My SQL）的搭建、配置、应用，可根据需求编写Shell脚本，通过常用工具进行linux服务器自动化运维。

  • 数据库
    高级

    能力说明：

    掌握Java开发环境下所需的MySQL高级技巧，包括索引策略、innodb和myisam存储引擎，熟悉MySQL锁机制，能熟练配置MySQL主从复制，熟练掌握日常SQL诊断和性能分析工具和策略。可对云数据库进行备份恢复与监控、安全策略的设置，并可对云数据库进行性能优化。掌握主要NOSQL数据库的应用技术。

技术认证

某政企事业单位安全运维工程师，主要从事系统运维及网络安全工作，多次获得阿里云、华为云、腾讯云征文比赛一二等奖；CTF选手，白帽，全国交通行业网络安全大赛二等奖，全国数信杯数据安全大赛银奖，手握多张EDU、CNVD、CNNVD证书。

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2024年06月

2024年05月

  • 05.29 23:53:12
    发表了文章 2024-05-29 23:53:12

    CTF本地靶场搭建——GZ:CTF基础使用

    GZ::CTF是一个基于ASP.NET Core的开源CTF竞赛平台，支持Docker或K8s容器部署，提供静态和动态题目类型，包括静态附件、动态附件、静态容器和动态容器，具备动态分值功能，如三血奖励和动态flag作弊检测。平台还具有实时通知、邮件验证、用户权限管理、Writeup收集、流量代理转发等功能。此外，它包含比赛管理、队伍管理、用户管理等多个管理模块，适合举办和参与网络安全竞赛。
  • 05.28 19:51:28
    回答了问题 2024-05-28 19:51:28

    最近大模型降价潮，哪家才是真的“价美”也“物美”？

    踩0 评论0
  • 05.28 19:49:57
    发表了文章 2024-05-28 19:49:57

    CTF本地靶场搭建——GZ:CTF安装

    GZCTF是一个开源的网络安全竞技平台，由GZTimeWalker维护，提供环境供爱好者和专业人士通过解决CTF题目提升技能。本文档介绍了在Ubuntu 20.04上部署GZCTF的步骤，包括安装操作系统、配置清华镜像源、更新软件、安装Docker和docker-compose，以及根据GZCTF文档创建配置文件并启动服务。完成部署后，用户可在浏览器中看到GZCTF平台。
  • 05.27 18:09:29
    回答了问题 2024-05-27 18:09:29

    当AI“复活”成为产业，如何确保数字生命技术始终用于正途？

    踩0 评论0
  • 05.27 18:06:15
    回答了问题 2024-05-27 18:06:15

    一条SQL语句的执行究竟经历了哪些过程？

    踩0 评论0
  • 05.27 10:50:54
    回答了问题 2024-05-27 10:50:54

    OSS和CDN能否一起使用

    踩0 评论0
  • 发表了文章 2024-11-19

    一种基于通义千问prompt辅助+Qwen2.5-coder-32b+Bolt.new+v0+Cursor的无代码对话网站构建方法

  • 发表了文章 2024-11-17

    什么？！通义千问也可以在线开发应用了？！

  • 发表了文章 2024-11-16

    全网首发！真·从0到1！万字长文带你入门Qwen2.5-Coder——介绍、体验、本地部署及简单微调

  • 发表了文章 2024-11-10

    2024阿里云双十一云资源购买指南（纯客观，无广）

  • 发表了文章 2024-11-04

    从零到一：阿里云CAP助你轻松高效构建云应用

  • 发表了文章 2024-11-03

    创新不设限，灵码赋新能：通义灵码新功能深度评测

  • 发表了文章 2024-11-03

    高效率，低成本！且看阿里云AI大模型如何帮助企业提升客服质量和销售转化率

  • 发表了文章 2024-11-02

    基于阿里云文档智能和RAG快速构建企业"第二大脑"

  • 发表了文章 2024-10-30

    【灵码助力安全3】——利用通义灵码辅助智能合约漏洞检测的尝试

  • 发表了文章 2024-10-25

    【灵码助力安全2】——利用通义灵码辅助复现未公开漏洞的实践

  • 发表了文章 2024-10-24

    【灵码助力安全1】——利用通义灵码辅助快速代码审计的最佳实践

  • 发表了文章 2024-08-20

    结合通义千问对CentOS靶机进行入侵排查

  • 发表了文章 2024-08-18

    再探PolarDB —— PolarDB MySQL 四大场景下的全方位评测

  • 发表了文章 2024-08-17

    解密巴黎奥运会中的阿里云AI技术

  • 发表了文章 2024-08-07

    基于阿里云通义星尘实现多智能体（Multi-agent）协同工作的构想与尝试

  • 发表了文章 2024-08-02

    函数计算驱动多媒体文件处理：高效、稳定与成本优化实践

  • 发表了文章 2024-08-01

    声临其境！体验阿里云开源音频基座大模型——FunAudioLLM

  • 发表了文章 2024-07-30

    详解基于百炼平台及函数计算快速上线网页AI助手

  • 发表了文章 2024-07-27

    魔搭多模态AI单词助记&通义APP即时口语练习，你从未体验过的全新版本！

  • 发表了文章 2024-07-23

    瞬息全宇宙！来魔搭体验一键人像抠图换背景

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  • 回答了问题 2024-11-18

    AI宠物更适合当代年轻人的陪伴需求吗？

    在我看来，AI宠物确实能够成为当代年轻人的一种有效陪伴方式，但是仍然无法完全代替实际宠物。 AI宠物的最大优势在于其无需实际喂养，这极大地减轻了年轻人的照料负担。在忙碌的工作和生活中，年轻人往往没有足够的时间和精力去照顾一只真实的宠物，而AI宠物则完全避免了这些问题。 真实宠物的不可预测性和生命力是AI宠物无法复制的。与真实宠物相处的过程中，主人可以体验到生命的成长和变化，这种深层次的情感联结是AI宠物难以提供的。此外，真实宠物还能提供更多的感官体验，如触摸、嗅觉等，这些都是AI宠物目前无法实现的。 所以，AI宠物可以作为一种补充，而不是完全替代传统宠物的陪伴方式。对于那些因为时间和精力有限而无法照顾真实宠物的年轻人来说，AI宠物无疑是一个很好的选择。而对于那些渴望与生命建立深层次情感联系的人来说，真实宠物仍然是不可替代的。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-11-18

    AI客服未来会完全代替人工吗？

    随着人工智能技术的快速发展，AI客服因其能够提供24小时不间断服务、快速响应客户需求等优势而被越来越多的企业采用。 在我个人的生活中，与AI客服的互动主要发生在电商平台、银行服务和电信运营商等场景中。例如，在电商平台购物时，我经常通过AI客服（淘宝问问）查询订单状态、退换货流程等问题；在银行服务中，我也会通过AI客服查询账户余额、办理转账等业务；而在使用电信服务时，我也多次通过AI客服解决套餐变更、账单查询等问题。这些体验总体来说是高效便捷的，AI客服能够迅速响应并提供准确的信息，大大节省了我的时间。 虽然AI客服在处理简单、标准化的问题上表现出色，但在处理复杂、情感化的问题时，仍然存在明显的局限性。例如，在一次购物体验中，我遇到了商品质量问题，需要与商家协商退换货事宜。这时，AI客服虽然能够提供退换货流程的指引，但在处理具体细节和情感沟通方面显得力不从心。最终还是需要转接到人工客服，通过详细的沟通和协商才解决了问题。类似的情境还包括在遇到WIFI信号故障时，AI客服也无法提供深入的技术支持，需要技术人员上门服务。 所以，我认为未来完全取代人工客服的可能性仍然不大。一方面，AI客服在处理复杂、非标准化的问题时，仍然需要依赖人工客服的专业知识和经验；另一方面，人类在情感交流和个性化服务方面具有天然的优势，这是当前AI技术难以完全模拟的。 最理想的情况是AI客服和人工客服将更可能是互补而非替代的关系。AI客服可以承担大量的基础服务工作，提高服务效率和质量；而人工客服则可以在关键时刻发挥独特的作用，提供更加个性化、专业化的服务。这种结合不仅能够提升客户体验，还能够帮助企业实现降本增效，实现双赢的局面。
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  • 回答了问题 2024-11-12

    “云+AI”能够孵化出多少可能？

    1. 你认为云计算将朝着哪个方向进化？ 云计算作为现代信息技术的核心驱动力之一，正以前所未有的速度发展。随着技术的不断进步，云计算领域正迎来一系列新的趋势和技术变革。我认为，未来云计算将朝着以下几个方向进化： 边缘计算的崛起：随着物联网（IoT）和5G技术的普及，边缘计算正逐渐成为云计算的重要补充。边缘计算通过将计算资源推向离用户更近的地方，减少了数据传输的延迟，提高了实时处理的能力。未来，云计算和边缘计算将更加紧密地结合，共同为企业提供高效、灵活的数据处理和分析服务。这种趋势在自动驾驶汽车、智能制造、智慧城市等领域尤为明显。 人工智能与云计算的深度融合：人工智能（AI）技术的快速发展为云计算带来了新的机遇。通过云计算平台，AI应用可以实现大规模的数据训练和计算，从而提升算法的准确性和效率。未来，云计算和AI的深度融合将为企业带来更加智能、高效的服务体验。例如，通过云计算平台，企业可以构建智能客服系统、自动化生产线等应用，提升客户服务水平和生产效率。 量子计算的潜在影响：虽然量子计算目前仍处于发展阶段，但其潜在的巨大计算能力将对云计算产生深远影响。量子计算机能够比传统计算机更快地解决复杂问题，为云计算领域带来革命性的变革。未来，随着量子计算技术的不断成熟和商业化，云计算将能够处理更加复杂、庞大的数据集，为企业提供更加强大的计算能力支持。 混合云和多云策略成为主流：随着企业对云计算的依赖程度不断加深，混合云和多云策略逐渐成为主流。混合云结合了公共云和私有云的优势，为企业提供更加灵活、安全的数据处理环境。而多云策略则允许企业根据不同业务需求选择不同的云服务提供商，实现更加高效、可靠的云计算服务。未来，随着云计算市场的竞争加剧和技术的不断进步，混合云和多云策略将成为越来越多企业的首选。 可持续性和绿色云计算：随着全球气候变化和环境问题的日益严重，可持续性和绿色云计算将成为未来的重要趋势。通过采用可再生能源、节能技术、智能调度等手段，云计算服务提供商将致力于降低数据中心的能耗和碳排放。同时，云计算平台还将为企业提供绿色、环保的IT解决方案，帮助企业实现可持续发展目标。 2. 大模型和AI应用，能否成为云服务商的第二增长曲线？ 随着技术的不断进步和市场需求的日益增长，大模型和AI应用已经成为云计算领域的重要发展方向。大模型如GPT系列、BERT等在自然语言处理、图像识别、语音识别等多个领域展现出了惊人的能力，这些模型不仅提升了现有应用的智能化水平，还催生了一系列全新的应用场景。例如，在医疗领域，大模型可以辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率；在金融领域，大模型可以用于风险评估和投资决策，帮助金融机构更好地管理风险；在教育领域，大模型可以提供个性化的学习推荐，帮助学生提高学习效果。 大模型和AI应用的成功落地，离不开云计算的强大支持。云计算提供了海量的计算资源和存储能力，使得大模型的训练和推理成为可能。同时，云计算的弹性伸缩特性，能够根据实际需求动态调整资源，确保大模型在高负载情况下依然能够高效运行。此外，云服务商还通过提供MaaS（Model as a Service）等服务，将预训练的大模型以API的形式开放给开发者和企业，降低了大模型应用的门槛，促进了AI技术的普及和创新。 在这种背景下，大模型和AI应用无疑将成为云服务商的第二增长曲线。一方面，大模型和AI应用的兴起，为云服务商带来了新的业务机会。企业为了提升自身的智能化水平，纷纷转向云服务商寻求技术支持，推动了云计算市场的进一步扩张。另一方面，大模型和AI应用的不断迭代和优化，也将促进云计算技术的持续创新，推动云服务商不断提升服务质量和技术水平，形成良性循环。 然而，要实现这一目标，云服务商还需要克服一些挑战。首先是算力成本问题，大模型的训练和推理需要大量的算力支持，这对云服务商的资源投入提出了更高的要求。其次是数据安全和隐私保护问题，大模型的应用涉及大量敏感数据，云服务商需要采取有效的措施确保数据的安全性和合规性。最后是生态建设问题，大模型和AI应用的成功落地，需要一个开放、繁荣的生态系统，云服务商需要与开发者、研究机构和企业等多方合作，共同推动技术的发展和应用。
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  • 回答了问题 2024-11-12

    当AI频繁生成虚假信息，我们还能轻信大模型吗？

    使用大模型时，该如何避免虚假信息的生成和使用？ 在日常生活中，我们常用到两种启发式方法判断信息真实与否：一种是观察发言是否流畅自信，另一种是言论是否熟悉。然而事实证明，这两种判断基准在人工智能面前都会败下阵来。当这些模型开始频繁地生成或传播虚假信息时，不仅对个人决策产生误导，还可能对社会稳定造成影响。在这样一个背景下，我们是否还能毫无保留地信任这些看似无所能的大模型呢？ 如何避免虚假信息的生成和使用？ 提高数据质量：确保训练数据的准确性和全面性，去除数据中的错误、偏见和噪声。高质量的数据是避免大模型生成虚假信息的基础。 引入正则化技术：通过引入权重衰减、Dropout等正则化技术，减少模型的复杂度，防止过拟合。这有助于模型在未见过的数据上表现更加稳健，减少生成虚假信息的风险。 增强上下文理解：改进模型对上下文的理解能力，使用更复杂的上下文建模技术和推理机制。这有助于模型更好地理解输入信息的真实性和背景，从而减少生成不准确内容的可能性。 多模态融合：结合不同的数据源，如图像、声音和文本，提高生成内容的准确性和全面性。多模态数据可以提供更多的信息维度，有助于模型更准确地判断和生成内容。 用户反馈机制：建立一个用户反馈系统，让用户报告生成的错误信息，以便模型进行改进。用户反馈是发现和纠正虚假信息的有效途径。 过程监督：奖励大模型每个正确的推理步骤，而不是简单地奖励正确的最终答案。这种方法被称为“过程监督”，而不是“结果监督”。通过奖励正确的推理步骤，可以鼓励模型遵循更合理的思维路径，减少生成虚假信息的可能性。 知识图谱和RAG技术：引入知识图谱和检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术，将外部知识库与大模型相结合，提高生成内容的准确性和可信度。知识图谱可以提供结构化的背景知识，而RAG技术可以在生成过程中动态检索相关信息，增强模型的推理能力。 联邦学习：通过联邦学习技术，多个参与者可以在不共享原始数据的情况下协同训练模型。这不仅可以保护数据隐私，还可以利用更多的数据源来提高模型的准确性和鲁棒性。 硬件和光学辅助：在某些应用场景中，可以通过硬件层面和光学辅助手段来识别和防控虚假信息。例如，在活体识别中，可以利用特殊的光学技术制造识别环境中的扰动因素，以判断是否为真实人脸。 法律法规和伦理规范：制定和完善相关的法律法规和伦理规范，明确大模型生成和使用信息的责任主体，加强对虚假信息的监管和惩治力度。这有助于建立一个健康、有序的信息生态环境。 总之，大模型虽然在生成和处理信息方面表现出色，但其生成虚假信息的风险也不容忽视。通过综合运用多种技术和方法，我们可以有效减少虚假信息的生成和传播，保障信息的真实性和可靠性。希望广大网友积极参与讨论，共同探讨如何更好地使用大模型，避免虚假信息的影响。
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  • 回答了问题 2024-11-08

    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# —— Apache Flink Forward Asia 2024 大会感想与期待 AI 时代下大数据技术未来路在何方？ 随着AI技术的迅猛发展，大数据技术面临着前所未有的机遇与挑战。在这个背景下，Apache Flink 作为一款强大的实时计算框架，不仅在数据处理效率上表现出色，还因其流批一体的特性，在AI时代展现出了巨大的发展潜力。我认为，未来的AI与大数据技术将更加紧密地融合，形成一种“数据智能”的新范式，而Apache Flink 将在这一过程中扮演重要角色。 我的看法： 数据实时性：在AI应用中，数据的实时性至关重要。无论是推荐系统、广告投放还是金融风控，都需要快速响应最新的数据变化。Apache Flink 的实时计算能力能够很好地满足这些需求，未来有望成为AI应用的标准配置。流批一体：随着数据处理需求的多样化，单一的流处理或批处理已难以满足所有场景。Apache Flink 的流批一体架构不仅简化了开发流程，还提高了系统的灵活性和可维护性。未来，这一特性将为更多行业提供定制化的解决方案。生态扩展：Apache Flink 社区正在不断壮大，越来越多的优秀项目如 Apache Paimon 和 Flink CDC 等被孵化出来，形成了一个繁荣的生态系统。这将吸引更多开发者和企业加入，共同推动大数据技术的发展。 我对 Apache Flink 未来的发展趋势的期望与想法： 技术创新：希望 Apache Flink 继续在技术创新上保持领先地位，特别是在存算分离、状态管理等关键技术方向上取得突破，进一步提升系统的稳定性和性能。易用性提升：虽然 Apache Flink 在技术上已经非常成熟，但其学习曲线相对较陡峭。未来，希望能看到更多用户友好的工具和文档，降低入门门槛，让更多开发者受益。社区建设：社区是开源项目发展的基石。希望 Apache Flink 社区能够继续加强与开发者的互动，举办更多线上线下活动，促进技术交流和经验分享。 我最感兴趣的专场及原因 在本次大会的众多议题中，我最感兴趣的是 “流批一体&平台建设&云原生”专场。原因如下： 流批一体架构：流批一体是 Apache Flink 的一大特色，也是我所在团队在实际项目中经常使用的技术。通过这个专场，我希望能够深入了解最新的技术进展和最佳实践，为我们的项目带来更多创新点。平台建设：随着业务规模的扩大，构建一个高效、稳定的实时计算平台变得尤为重要。这个专场将分享一些知名企业的平台建设经验，对我和团队来说非常有价值。云原生：云原生技术是当前IT领域的热门话题，与 Apache Flink 的结合将为实时计算带来更多的可能性。通过学习云原生相关的技术和案例，我们可以更好地将 Flink 集成到现有的云环境中。 我和我的团队与 Flink 的故事： 在我的团队中，我们从2019年开始接触并使用 Apache Flink 。最初，我们主要是利用其强大的实时计算能力来处理用户行为数据，为推荐系统提供支持。随着时间的推移，我们逐渐发现 Flink 的流批一体架构非常适合我们的业务需求，因此将其应用范围扩展到了数据仓库建设和ETL流程中。 日常使用 Flink 的最大感受： 高效：Flink 的实时计算能力非常出色，能够快速响应数据变化，为我们的业务提供了强有力的支持。灵活：流批一体架构使得我们可以在同一个平台上处理多种类型的数据，大大简化了开发和运维工作。社区活跃：遇到问题时，总能在社区中找到答案或得到帮助，这让我们感到非常安心。 总之，我非常期待参加此次 Flink Forward Asia 2024 大会，相信这将是一次难忘的技术之旅。希望通过这次大会，能够与更多志同道合的朋友交流，共同推动大数据技术的发展。
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  • 回答了问题 2024-11-04

    AI时代，存力or算力哪一个更关键？

    存力与算力：AI发展的双轮驱动 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。一方面，海量的数据需要足够的“存力”来支撑其保存与访问；另一方面，复杂的算法模型训练及推理任务又极度依赖于强大的“算力”。 我认为在AI发展的不同阶段，存力与算力的重要性各有侧重，但两者都是不可或缺的关键因素，它们共同构成了AI发展的双轮驱动。 从数据存储的角度来看，存力的重要性不言而喻。随着AI应用的不断拓展，数据量呈指数级增长，如何高效、安全地存储和管理这些数据成为了一个巨大的挑战。以华为推出的AI数据湖解决方案为例，它通过创新的三层架构，有效整合了数据存储、管理和服务，解决了数据归集与预处理的难题，为AI大模型训练提供了强大的数据支持。没有足够的存力，再多的数据也无法得到有效利用，更谈不上高质量的AI模型训练。 而从计算能力的角度来看，算力同样是AI发展的核心驱动力。复杂的算法模型训练和推理任务需要强大的算力支持，特别是在大模型时代，模型参数量的激增对算力提出了更高的要求。例如，Meta推出的AI超级计算机A3，搭载了约26000块英伟达H100 GPU，就是为了满足大规模模型训练的需求。没有足够的算力，再优秀的算法也只能停留在理论层面，无法转化为实际应用。 然而，存力与算力并不是孤立存在的，它们之间存在着密切的互动关系。高效的存力可以显著提升数据处理的速度和效率，从而为算力的发挥提供更好的支持。反之，强大的算力也需要高效的数据存取能力来保证其持续、稳定的运行。正如倪光南院士所指出的，“算力中心的计算能力由存力、算力、运力三个因素决定”。存力、算力和运力三者相辅相成，共同构成了现代AI基础设施的核心。 所以，在推动AI进一步发展的过程中，存力与算力都扮演着至关重要的角色。它们相辅相成，缺一不可。未来，随着技术的不断进步，如何实现存力与算力的协同发展，将是AI领域面临的一个重要课题。只有在存力与算力之间找到最佳的平衡点，才能真正释放AI的无限潜力，推动其在各个领域的广泛应用。
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  • 回答了问题 2024-10-30

    全网寻找 #六边形战士# 程序员，你的 AI 编码助手身份标签是什么？

    1024程序员节：开发者们的狂欢盛宴 随着一年一度的1024程序员节来临，在这个特别的日子里，阿里云开发者社区推出了丰富多彩的1024活动，为整个开发者社区注入了新的活力。这不仅是广大开发者们相互交流技术、分享经验的好机会，也是一个展示自身技能、提升个人能力的绝佳平台。 我也亲身参与了这次活动中的一项重要活动——通义灵码的体验活动。通义灵码是阿里云推出的一款基于通义大模型的AI研发辅助工具，它包含了AI编码助手和AI程序员两种角色。这次活动旨在让开发者们体验AI编码技术，并通过开启AI盲盒的形式，增加趣味性，提高大家对AI技术的理解和应用实践 在这次体验活动中，我尝试了通义灵码的智能编码助手功能。这项功能可以帮助开发者写代码、补代码、写注释、写单测、优化代码和排查问题等。在实际操作中，我发现它确实能够显著提高编码效率，尤其是在处理一些重复性的任务时，可以节省大量时间。此外，它还能根据上下文智能生成代码片段，这对于初学者来说尤其有用，可以加速他们对编程语言的理解和掌握。 通过这次体验，我深刻感受到AI技术在软件开发中的巨大潜力。它不仅能够简化开发流程，提高生产效率，还能帮助开发者更好地理解和应用新技术。我相信，在不久的将来，AI将成为推动软件行业发展的重要力量之一。 【灵码助力安全1】——利用通义灵码辅助快速代码审计的最佳实践 【灵码助力安全2】——利用通义灵码辅助复现未公开漏洞的实践 【灵码助力安全3】——利用通义灵码辅助智能合约漏洞检测的尝试
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  • 回答了问题 2024-10-30

    1024程序员节，开发者们都在参与社区的哪些活动？

    1024程序员节：开发者们的狂欢盛宴 随着一年一度的1024程序员节来临，在这个特别的日子里，阿里云开发者社区推出了丰富多彩的1024活动，为整个开发者社区注入了新的活力。这不仅是广大开发者们相互交流技术、分享经验的好机会，也是一个展示自身技能、提升个人能力的绝佳平台。 我也亲身参与了这次活动中的一项重要活动——通义灵码的体验活动。通义灵码是阿里云推出的一款基于通义大模型的AI研发辅助工具，它包含了AI编码助手和AI程序员两种角色。这次活动旨在让开发者们体验AI编码技术，并通过开启AI盲盒的形式，增加趣味性，提高大家对AI技术的理解和应用实践 在这次体验活动中，我尝试了通义灵码的智能编码助手功能。这项功能可以帮助开发者写代码、补代码、写注释、写单测、优化代码和排查问题等。在实际操作中，我发现它确实能够显著提高编码效率，尤其是在处理一些重复性的任务时，可以节省大量时间。此外，它还能根据上下文智能生成代码片段，这对于初学者来说尤其有用，可以加速他们对编程语言的理解和掌握。 通过这次体验，我深刻感受到AI技术在软件开发中的巨大潜力。它不仅能够简化开发流程，提高生产效率，还能帮助开发者更好地理解和应用新技术。我相信，在不久的将来，AI将成为推动软件行业发展的重要力量之一。 【灵码助力安全1】——利用通义灵码辅助快速代码审计的最佳实践 【灵码助力安全2】——利用通义灵码辅助复现未公开漏洞的实践 【灵码助力安全3】——利用通义灵码辅助智能合约漏洞检测的尝试
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  • 回答了问题 2024-10-30

    AI助力，短剧迎来创新热潮？

    AI技术重塑短剧创作领域 随着AI技术的飞速发展，短剧创作领域正在经历一场深刻的变革。从智能编剧辅助、角色个性化塑造到场景自动生成，AI不仅极大地拓宽了创意边界，还显著提高了内容生产的效率与多样性。这股潮流不仅挑战了传统的制作模式，也为观众带来了前所未有的观看体验。 智能编剧辅助：从概念到成品 在智能编剧辅助方面，以“ScriptBot”为例，这是一种基于AI的编剧工具，它可以分析大量影视剧本的数据，理解不同类型短剧的特点，并根据用户输入的主题或关键词，自动生成剧情大纲甚至是初步的对话草稿。例如，如果输入“科幻”和“太空探险”，ScriptBot可以迅速生成一个包含主要冲突点、角色关系及关键转折的情节框架。这种工具不仅加快了创作流程，还为编剧提供了丰富的灵感来源。 角色个性化塑造：打造立体人物 在角色个性化塑造方面，AI可以通过分析经典影视作品中成功角色的行为模式和对话风格，帮助创作者构建出更具吸引力的人物形象。例如，使用“CharacterAI”工具，开发者可以根据剧本需求，输入特定的性格特征，如“勇敢”、“机智”等，AI将自动合成出符合这些特质的人物对话。通过这种方式，即使是配角也能拥有鲜明的个性，从而增强整个故事的感染力。 场景自动生成：从文字到画面 而在场景自动生成上，AI技术更是展现出其强大能力。以“SceneGen”为例，这是一个基于文本到图像的生成模型，只需要输入简短的描述文本，就可以生成相应的视觉效果。比如，描述一句“夜晚的城市街头，霓虹灯闪烁”，SceneGen就能够渲染出一幅充满现代都市气息的画面。这种技术极大地丰富了短剧的表现形式，使得导演和制作团队能够在短时间内预览多种场景方案，优化拍摄计划。 内容生产效率与多样性的提升 此外，AI技术的应用还带来了内容生产效率与多样性的提升。通过算法优化，可以实现对不同风格、类型的作品进行快速创作，满足更多细分市场的需求。更重要的是，AI助力下的短剧创作，能够更好地满足观众日益增长的个性化需求，提供更为丰富多样的观看体验。 展望未来：沉浸式体验与互动叙事 展望未来，随着AI技术的不断进步，短剧领域将进一步拓展创意边界。一方面，AI将继续深化在剧本创作、角色设计等方面的应用，推动内容生产向着更高层次发展；另一方面，通过增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等技术手段，短剧将为观众带来更加沉浸式的观看体验。例如，观众可以通过手机应用与短剧中的角色进行互动，甚至影响剧情的发展方向，实现真正的“互动叙事”。
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  • 回答了问题 2024-10-30

    关于开发者的100件小事，你知道哪些？

    体会最深的三件事 第一次上线自己的项目：当自己辛苦开发的应用终于上线，那种喜悦和成就感是难以言表的。解决了一个棘手的bug：有时候，一个小bug就能让人抓狂几天，当终于找到解决办法时，那种兴奋难以掩饰。参加技术分享会：在技术大会上与同行交流心得，不仅可以学到新知识，还能结识志同道合的朋友。 作为一名长期浸淫在软件安全开发领域的我来说，这个行业总是充满了无限的挑战与创新。每当夜幕降临，办公室里那盏盏亮起的灯光，映照出的是我们这群程序员忙碌的身影。我们的工作到底有多拼？我想说，有时候真的可以用“拼命三郎”来形容。为了按时交付项目，熬夜加班是家常便饭；而为了不落后于技术发展的浪潮，持续不断地学习和自我提升则是我们的日常。 说到强迫症，我自己就有不少。比如对代码的整洁度要求极高，每次写完一段代码都会仔细检查，确保没有多余的空格或者不规范的缩进。此外，我对版本控制也是近乎痴迷，哪怕是修改了一行注释，也要及时提交到仓库。还有就是自动化测试，我认为这是保证代码质量的关键步骤之一。 至于日常装备，一台配置优良的笔记本电脑是我的必备品，它不仅要能处理各种复杂的开发任务，还要足够轻便以适应随时可能变动的工作地点。此外，我还特别偏爱机械键盘，那种清脆的按键声对我来说是一种享受。当然，多屏幕的设置也是不可或缺的，它让我可以在编码的同时查阅文档，极大地提高了工作效率。 说到那些令人印象深刻的瞬间，我记得最清楚的就是第一次看到自己开发的应用上线那一刻。那种紧张而又兴奋的心情至今记忆犹新。还有一次，我和我的团队花了好几个日夜去解决一个看似无解的bug，当最后找到问题所在并修复它时，那种成就感无法用言语表达。除此之外，参加各种技术大会和在线论坛，与世界各地的开发者们交流经验，也是我职业生涯中非常重要的一部分。 这些小事，或许在外人看来微不足道，但对于我们开发者而言，它们不仅仅是成长路上的脚印，更是我们热爱这份职业的理由。
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  • 回答了问题 2024-08-19

    哪些职场行为可能成为职业发展的阻碍？

    职场中的“雷区”行为 在职场征途上，每个人都在努力攀登着成功的阶梯，但有时，一些不经意的行为习惯却可能成为暗藏的绊脚石，悄悄阻碍了职业发展的步伐。那么，究竟哪些职场行为可能成为我们迈向更高职业目标道路上的拦路虎呢？哪些职业发展“雷区”是需要警惕的？ 本期话题：职场中你认为最应该避免的“雷区”行为是什么？ 职场中的“雷区”行为多种多样，但以下几种是最常见的，也是最应该避免的： 情绪化 描述：在职场中，情绪化的行为很容易给人留下不稳定、不可靠的印象。影响：这可能导致同事和上级对你的信任度下降，影响团队合作和个人形象。建议：学会管理自己的情绪，保持冷静和专业。 轻易说“我不会” 描述：遇到新的任务或挑战时，立刻表示自己做不到或者拒绝尝试。影响：这种态度会让上级和同事怀疑你的积极性和适应能力。建议：尝试着去解决问题，展现积极的态度，即使最终需要求助，也要表现出愿意学习的姿态。 不思考直接执行 描述：没有明确任务目标就开始盲目工作，缺乏规划和思考。影响：可能导致工作效率低下，工作成果不符合预期。建议：先确认任务的具体要求和目的，制定一个行动计划后再执行。 忽略工作与生活的平衡 描述：将工作压力带回家，或将个人情绪带到工作中。影响：这不仅会影响工作效率，还会损害个人健康和人际关系。建议：设定清晰的工作和生活界限，保持良好的心态。 不恰当的沟通方式 描述：与领导或同事沟通时使用不当的语言或表达方式。影响：可能会伤害他人感情，导致误解或冲突。建议：保持礼貌和专业的沟通态度，避免使用可能引起争议的言辞。 过度自我表现 描述：过分夸大自己的贡献，忽视团队合作的重要性。影响：这会破坏团队氛围，影响同事间的合作关系。建议：保持谦逊，认可团队成员的努力和贡献。 不复盘工作 描述：完成任务后不进行反思和总结。影响：这会错过学习和成长的机会，不利于个人能力的提升。建议：定期回顾工作中的成功与失败，从中吸取教训。 职场中避免这些“雷区”行为对于个人职业发展至关重要。通过保持专业态度、积极主动地学习和成长、维护良好的人际关系，可以有效地避开这些潜在的陷阱，为自己的职业生涯铺平道路。
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  • 回答了问题 2024-08-19

    100%打赢人类新手，乒乓球机器人靠谱吗？

    在科技与体育的交汇点上，乒乓球机器人的出现无疑是一个引人注目的现象。随着技术的进步，这些机器人已经能够以100%的概率战胜人类新手，这标志着人工智能在运动领域的应用取得了重大突破。这种能力不仅体现在它们能够精准地模仿各种乒乓球技巧和策略，更重要的是它们能够在高速运动中实现精细的控制，这显示了它们处理复杂物理环境的卓越能力。这一发展不仅揭示了人工智能的巨大潜力，同时也引发了关于未来体育竞技和技术共生关系的广泛讨论。 与乒乓球机器人对练的优缺点 优点 一致性与准确性：机器人可以提供一致且准确的回球，这对于初学者来说尤其有用，因为它们可以在没有压力的情况下重复练习特定的击球动作。可定制化训练：现代乒乓球机器人可以根据个人需要调整发球的速度、旋转和位置，允许运动员专注于改进特定技能或策略。不受时间和地点限制：与真人相比，机器人可以随时提供训练机会，不受对方时间安排的影响，为运动员提供了极大的灵活性。数据驱动的反馈：一些高级机器人系统能够收集并分析运动员的表现数据，从而提供精确的技术反馈，帮助运动员识别并改进弱点。 缺点 缺乏情感互动：虽然机器人可以提供技术上的指导，但它们无法模拟真人之间的心理战和情感交流，而这往往是比赛中不可忽视的一部分。适应性有限：尽管机器人可以调整其行为以模拟不同的打球风格，但它们缺乏人类球员的多样性和不可预测性，这可能会影响运动员在面对不同对手时的适应能力。缺乏比赛氛围：机器人无法完全复制比赛中的紧张感和其他社交元素，这些因素对于提高运动员的心理韧性至关重要。 个人偏好 选择与机器人还是真人对练，很大程度上取决于个人的目标和偏好。对于那些希望专注于技术细节和特定技能训练的人来说，乒乓球机器人可能是一个理想的选择。而如果目标是提高比赛中的心理素质和战术意识，则与真人进行实战训练更为合适。在我看来，最理想的情况是结合两者的优势：利用机器人进行有针对性的技术训练，同时定期与真人对练以增强比赛经验和心理准备。这样既能确保技术上的精进，也能提升面对实际比赛时的综合能力。
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  • 回答了问题 2024-08-13

    你有使用过科技助眠工具吗？

    本期话题：科技助眠工具与快速入睡 随着现代生活的快节奏和压力增大，良好的睡眠质量变得越来越重要。科技在改善睡眠方面发挥着重要作用，通过各种智能设备和应用程序帮助人们更好地管理和优化他们的睡眠。我们可以从以下几个方面来探讨： 个人睡眠情况 睡眠质量：每个人的睡眠质量不同，有些人可能会遇到偶尔的失眠问题，而有些人则可能长期遭受睡眠障碍的影响。睡眠习惯：良好的睡眠习惯对于提高睡眠质量至关重要，比如保持固定的睡眠时间、创造舒适的睡眠环境等。 科技助眠工具 智能枕头：一些智能枕头内置传感器可以监测呼吸和心跳，有些还可以根据监测数据调整枕头的高度和硬度以提供最佳支撑。白噪音生成器：白噪音可以帮助屏蔽周围环境的声音干扰，使大脑更容易进入放松状态。睡眠追踪手环：这类设备可以监测睡眠周期、心率变化等数据，帮助用户了解自己的睡眠模式并作出相应调整。助眠应用程序：市场上有许多助眠应用，如潮汐、睡眠助手、白噪音等，它们提供冥想引导、放松音乐等功能。 个人经验分享 使用经历：是否曾经使用过上述提到的任何助眠工具或应用程序。效果反馈：如果使用过，可以分享使用后的效果如何，是否有明显的改善。偏好选择：个人更倾向于哪种类型的助眠工具，是硬件设备还是软件应用。 个人观点 虽然我没有个人体验可以分享，但根据现有的信息来看，科技助眠工具确实在一定程度上帮助了许多人改善睡眠质量。例如，《科技狐》测评了几款助眠APP，包括潮汐、睡眠助手、白噪音等，这些应用都提供了多种功能帮助用户更快入睡。此外，智能睡眠消费设备也在不断进步，如智能手环和床垫等，能够提供更精确的睡眠监测和个性化的睡眠建议。 如果你正在寻找改善睡眠的方法，尝试一些科技助眠工具可能是个不错的选择。不过，也需要注意，这些工具的效果因人而异，最好结合个人实际情况和医生建议来选择最适合自己的方案。
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  • 回答了问题 2024-08-13

    电子书vs传统纸质书，你更喜欢哪种阅读方式？

    在当今这个数字化时代，阅读方式也随着科技的进步而多样化，其中电子书与传统纸质书成为了人们讨论的热点。一方是携带便利、资源丰富的电子书，另一方则是触感真实、书香四溢的传统纸质书，不同的阅读体验激发了人们对这两种形式的偏好思考。那么，在这个虚拟与实体交织的阅读世界里，你是更倾向于电子书的高效便捷，还是更钟情于纸质书的经典韵味呢？电子书vs传统纸质书，你更喜欢哪种阅读方式？ 分享我的阅读体验 作为一个热爱阅读的人，我对电子书和纸质书都有所涉猎，但最近我更倾向于使用电子设备进行阅读。下面是我最近阅读的一本书的情况： 书名：《百年孤独》作者：加布里埃尔·加西亚·马尔克斯阅读方式：Kindle电子书 选择电子书的理由 便携性：可以随时随地阅读，不受地点限制。资源丰富：电子书库资源丰富，可以轻松找到各种书籍。环保节能：减少纸张使用，对环境友好。个性化设置：可以根据个人喜好调整字体大小、背景颜色等。 电子书与纸质书的对比 电子书：优点：便于携带，资源丰富，节能环保。缺点：长时间阅读可能对眼睛造成疲劳。 纸质书：优点：触感真实，阅读体验佳，收藏价值高。缺点：占用空间较大，不便携带。 结论 虽然电子书在便携性和资源丰富性方面具有明显优势，但纸质书的经典韵味和阅读体验也难以替代。我个人更倾向于使用电子设备阅读，尤其是在旅途中或需要大量阅读材料时。不过，对于特别喜欢的作品，我还是会购买纸质版来收藏。两种阅读方式各有千秋，可以根据具体情况和个人偏好选择最适合自己的阅读方式。
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  • 回答了问题 2024-08-05

    传统健身VS科技健身，你更倾向于哪一种？

    在快节奏的现代生活中，人们越来越重视健康与健身。传统健身方法因其历史悠久且效果显著而被广泛采用，而新兴的科技健身趋势则利用现代技术使锻炼变得更加个性化和有趣。以下是两种不同类型的健身方式： 传统健身方法 跑步：作为一种基本且高效的有氧运动，跑步有助于提高心肺功能、减轻压力和改善睡眠质量。游泳：游泳是一项全身性的低冲击运动，能够增强肌肉力量、改善心血管健康，并有助于恢复和放松。举重：通过举重来增强肌肉力量和耐力，有助于提高新陈代谢率，促进减脂增肌。 科技健身趋势 智能健身房：利用智能化器械和软件系统，为用户提供个性化的训练计划和数据分析，帮助用户更高效地达成健身目标。VR健身游戏：通过虚拟现实技术让用户沉浸在不同的环境中进行锻炼，增加了趣味性和互动性。可穿戴设备监测：智能手表或健身追踪器能够记录用户的运动数据，如步数、心率和消耗的卡路里，帮助用户更好地监控自己的健康状况。 分享我的锻炼方式 作为一名热衷于尝试新技术的健身爱好者，我目前采取的是结合传统与科技的综合锻炼方式： 晨跑：每天早晨我会进行大约30分钟的慢跑，这有助于唤醒身体并提升一天的精神状态。智能手环监测：佩戴智能手环来记录全天的活动量，包括步数、心率以及睡眠质量，以便了解自己的健康状况并进行相应的调整。VR健身游戏：周末我会玩一些VR健身游戏，比如拳击或瑜伽类的游戏，这样既能在家中得到锻炼，又能享受游戏带来的乐趣。健身房训练：每周去两次健身房，主要进行力量训练和核心稳定性练习，使用智能健身房的个性化训练计划来指导我的锻炼。 通过这样的综合锻炼方式，我在享受传统运动的同时，也体验到了科技带来的便利和乐趣。你又是如何安排自己的健身计划的呢？欢迎分享你的锻炼方式！
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  • 回答了问题 2024-08-05

    聊聊哪些科幻电影中的家居技术你最希望成为现实？

    科幻家居技术走进日常生活 科幻电影中描绘的未来家居技术以其创新性和便捷性，极大地丰富了我们对理想生活的想象。从能够自动调整环境、满足居民心理需求的智能住宅到充满高科技设备、全息投影遍布的智能豪宅，这些令人瞠目结舌的科技幻想让我们对未来生活充满了无限憧憬。那么，在这些科幻家居技术中，我最希望哪些能够走进日常生活呢？ 全息投影技术 理由：全息投影技术可以创造出立体的影像，为家庭娱乐和交互带来全新的体验。想象一下，在家中就能欣赏到逼真的音乐会现场或是与家人共度虚拟旅行的美好时光，这无疑将极大地丰富我们的娱乐生活。应用场景：家庭影院、虚拟旅游、家庭聚会等。 智能环境调节系统 理由：电影中展示的能够根据居住者的心情和需求自动调整室内环境的智能系统，不仅能提高生活质量，还能为居住者带来更舒适的居住体验。应用场景：根据天气变化自动调节室内温度和湿度；根据心情播放适合的音乐或调整光线亮度等。 自动家务机器人 理由：电影中出现的各种家务机器人，能够自动完成清洁、烹饪等家务活，极大地减轻了人们的家务负担，让人们有更多的时间享受生活。应用场景：家庭清洁、烹饪、园艺等。 个性化健康管理系统 理由：随着人们对健康的重视程度不断提高，能够实时监测居住者健康状况并提供个性化健康管理建议的系统将大受欢迎。这种系统不仅能帮助居住者保持健康，还能在疾病早期发出预警，为及时治疗争取宝贵时间。应用场景：健康监测、营养建议、运动指导等。 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）技术 理由：虚拟现实和增强现实技术可以创造出沉浸式的体验，无论是学习新技能、进行家庭健身还是享受虚拟旅行，都能带来前所未有的体验。应用场景：家庭娱乐、远程教育、虚拟购物等。 总结 这些科幻电影中的家居技术，不仅代表了对未来科技的憧憬，也反映了人们对美好生活的向往。随着技术的不断进步，相信不久的将来，我们就能在日常生活中享受到这些科幻般的家居体验。科技的发展正在让这些曾经看似遥不可及的梦想一步步变为现实，为我们带来更加便捷、舒适和丰富多彩的生活。
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  • 回答了问题 2024-08-03

    您会在哪些场景中使用到云消息队列RabbitMQ 版？

    日常生活工作中，您会在哪些场景中使用到云消息队列 RabbitMQ 版？ 云消息队列 RabbitMQ 版作为一款基于高可用分布式存储架构实现的 AMQP 0-9-1 协议的消息产品，其兼容性、稳定性和扩展性等特点使其成为众多企业级应用的理想选择。在日常的生活和工作中，云消息队列 RabbitMQ 版可以应用于多个场景，下面列举几个常见的使用案例： 微服务之间的通信 在现代微服务架构中，服务之间通常通过消息队列进行异步通信，以提高系统的响应速度和整体性能。云消息队列 RabbitMQ 版可以作为一个可靠的中间件，帮助服务间高效地交换数据。 日志收集系统 对于大规模的日志收集和处理，云消息队列 RabbitMQ 版可以作为日志收集系统的一部分，接收来自各个服务的日志信息，并将其转发至日志处理服务进行后续分析和存储。 订单系统 在电子商务领域，订单系统的处理往往涉及到多个业务流程，如库存管理、支付确认、物流安排等。云消息队列 RabbitMQ 版可以帮助解耦这些操作，确保即使在网络不稳定或服务暂时不可用的情况下，订单也能被正确处理。 消息通知系统 对于需要实时通知用户的场景，如社交网络的消息推送、电子邮件提醒等，云消息队列 RabbitMQ 版可以作为一个高效的消息分发中心，保证消息能够及时、准确地到达目标用户。 大数据处理 在大数据处理场景中，云消息队列 RabbitMQ 版可以用来收集数据源产生的原始数据，并将这些数据发送给下游的数据处理组件，如批处理任务或流处理引擎。 事务处理 在需要确保数据一致性的业务逻辑中，如转账操作、订单状态更新等，云消息队列 RabbitMQ 版可以通过事务机制确保数据的完整性。 分享您的任意一条消息的轨迹截图 一条古早的记录
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  • 回答了问题 2024-07-30

    打造你的定制化文生图工具【AI动手】

    AIGC, 或人工智能生成内容, 作为一种新兴的内容生产方式, 正在迅速改变创意产业的面貌。特别是在文生图(Text-to-image Generation)这一领域, 它不仅展示了强大的技术实力, 还预示着未来创意内容生成的一种新趋势。文生图任务的核心在于通过算法将文本描述转化为可视化的图像, 这种能力在广告设计、游戏开发、媒体制作等多个行业中都有着广泛的应用前景。 配置过程与使用体验 为了体验这一过程, 我们可以使用阿里云的交互式建模平台 PAI-DSW (Platform of Artificial Intelligence - Distributed Stochastic Workbench), 结合 Diffusers 开源库, 对 AIGC Stable Diffusion 模型进行微调训练, 并通过 WebUI 进行模型推理。 准备环境 创建实例: 在阿里云 PAI-DSW 中创建一个新的实例, 选择合适的GPU类型以确保有足够的计算资源进行模型训练。 安装依赖: 在实例环境中安装 Diffusers 库和其他必要的依赖包, 如 Transformers、PyTorch 等。 数据准备: 准备用于微调的数据集, 包括文本描述及其对应的图像样本。 模型微调 加载模型: 从 Hugging Face Model Hub 加载预训练的 Stable Diffusion 模型。 设置训练参数: 设置训练的超参数, 包括学习率、批次大小、训练轮次等。 数据增强: 对数据集进行适当的增强, 以提高模型的泛化能力。 训练模型: 开始训练过程, 监控损失函数的变化, 调整训练策略以获得最佳性能。 启动 WebUI 部署 WebUI: 在训练完成后, 使用 Gradio 或 Streamlit 等工具部署一个 WebUI, 以便用户可以通过界面输入文本并查看生成的图像。 测试推理: 通过 WebUI 输入不同的文本描述, 观察模型生成的图像, 评估模型的表现。 输出结果及使用体验 输出结果: 在完成微调训练后, 模型能够根据输入的文本生成相应的图像, 图像质量较高, 与描述内容相符, 表明模型训练较为成功。 使用体验: PAI-DSW 提供了一个友好且高效的环境来进行模型训练, 特别是对于 GPU 计算资源的管理和调度非常便捷。WebUI 的部署也十分简单, 用户可以通过直观的界面体验到模型的强大功能。 总之, 通过阿里云 PAI-DSW 和 Diffusers 库进行 AIGC Stable Diffusion 模型的微调训练和推理部署, 不仅能够实现高效的技术实现, 同时也能带来良好的用户体验。这种技术的发展将极大促进创意内容的生成, 使得更多非专业人员也能够参与到创意工作中来, 从而推动整个行业的进步和发展。
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  • 回答了问题 2024-07-30

    视频时代，图文未来如何发展？

    文图内容的未来展望 1. 视频与图文的互补性 尽管视频以其生动直观的特点赢得了大众的喜爱, 但我们不应忽视图文内容的独特魅力和不可替代性。图文内容以其简洁性和深度性, 能够提供更为详尽的信息和思考空间。在某些需要深度阅读和理解的情境下, 如学术研究、专业报道或是复杂概念的解释, 文图内容仍然是不可或缺的。 2. 多元化的内容消费 随着互联网技术的发展, 内容形式越来越多样化。视频虽然占据了一席之地, 但图文内容依然有着广泛的受众群体。例如, 很多人仍然偏好通过阅读文章来获取信息, 因为它允许读者按照自己的节奏消化内容, 并进行更深入的思考。此外, 在一些特定场景下, 如需要快速查阅资料或是在无法观看视频的情况下, 文图内容便显得尤为重要。 3. 创新与融合 图文内容也在不断地进行自我革新, 以适应新的传播环境。例如, 很多图文内容创作者已经开始尝试将视频元素融入到他们的作品中, 通过短视频摘要、动图等形式增强内容的表现力。同时, 社交媒体平台也推出了多种工具和技术支持, 如微信公众号的视频号功能, 以及微博、今日头条等平台对于图文转视频的支持, 这些都在拓宽图文内容的表现形式和传播途径。 4. 个性化与定制化 随着人工智能技术的进步, 未来的图文内容将更加注重个性化和定制化。通过对用户偏好的分析, 可以为用户提供更加符合其需求的内容推荐。此外, AI辅助的写作工具和内容生成技术也将进一步提升图文内容的质量和多样性, 使其能够更好地满足不同用户的需求。 结论 综上所述, 虽然视频内容的兴起给图文内容带来了挑战, 但图文内容凭借其独特的价值和不断的技术创新, 仍将在未来的信息传播中占有一席之地。实际上, 视频与图文并非简单的取代关系, 而是相互补充、相互促进的关系。在多元化的内容消费时代, 文图内容将通过不断创新, 找到新的生存空间与价值定位, 继续在人们的生活中扮演重要角色。
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  • 回答了问题 2024-07-30

    如何10分钟获得一位24小时AI专家助手？

    引言 在当今这个信息爆炸的时代，用户对于在线服务的需求越来越趋向于即时性和个性化。无论是寻找产品信息、解决问题还是寻求建议，人们都期望能够获得即时反馈。这对企业来说既是挑战也是机遇——如何在海量信息中脱颖而出，提供高效且贴心的服务？答案之一就是利用现在炙手可热的AI技术。 阿里云百炼平台为企业提供了一种快速、便捷的方式来实现这一目标。通过集成百炼平台上的 AI 助手，企业可以在短短十分钟内为自己的网站增添一个智能客服系统，从而显著提升用户体验，同时降低人工客服的成本与压力。 本文将详细介绍如何使用阿里云百炼平台在您的网站上部署一个功能完善的 AI 助手。我们将从创建项目开始，一步步指导您完成配置，并最终让 AI 助手上线运行。无论您是技术背景深厚的专业人士，还是对此领域有所了解的产品经理，本指南都将帮助您轻松掌握这一过程。 此处附上学习地址，欢迎朋友们多交流探讨！ 阿里云百炼实训营 百炼控制台 另附笔者之前的文章，里面也是较为详细的阐述了百炼平台的基础使用，可供大家学习或参考：精铸智刃·“百炼”成钢——深度探索阿里云百炼大模型开发平台 基于阿里云百炼平台及函数计算快速上线一个网页AI助手 本文的产品方案地址如下：https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/add-an-ai-assistant-to-your-website-in-10-minutes 亲测整个流程体验下来大约耗时10分钟。 主要分为以下四个步骤： 创建大模型应用 首先需要通过百炼创建一个大模型应用，并获取调用大模型应用 API 的相关凭证，如果有私有模型也可直接调用私有模型的接口，此处还是以百炼平台的大模型应用为例，因为比较方便。 进入百炼平台，点击【我的应用】，选择【创建应用】。 在此处任意选择一个即可，但是注意，不同的模型计价不同： 具体的计价表周周这里也整理出来了，如下图所示： 其中，通义千问-Max是通义千问2.5系列千亿级别超大规模语言模型，支持中文、英文等不同语言输入，也是这几个里面参数量最大的。 不过为了节省，周周还是使用了价格稍便宜的通义千问-Plus。 这里大家也可以看到，除了模型选择外，在参数设置中还有温度系数、最长回复长度和携带上下文轮数三个可控参数。 温度系数：调控生成的多样性。 最长回复长度：模型生成的长度限制，不包含prompt。允许的最大长度因模型不同有所改变。 携带上下文轮数：设置输入模型的最大历史对话轮数，轮数越多，对话相关性越强。 后面两个是比较好理解的，这里着重说明一下温度系数的概念。 温度系数定义 温度系数是一个介于0到正无穷之间的数值，通常在实际应用中设定在一个较小的范围内，比如0到2之间。它是基于统计物理学中的概念，在机器学习中被用来模拟系统的随机性。 温度系数的作用 确定性 vs 随机性： 当温度系数接近0时，模型倾向于选择概率最高的下一个词，这使得生成的文本更为确定和保守，但也可能导致重复或缺乏创意的结果。 当温度系数接近1时，模型的选择接近于均匀分布，这意味着模型将根据所有候选词汇的概率分布来做出选择，这增加了生成文本的多样性和随机性。 当温度系数大于1时，模型的选择变得更加随机，甚至可能选择一些概率较低的词汇，这可能会导致生成的文本更具创新性，但也可能不太连贯。 平衡探索与利用： 温度系数可以帮助平衡模型在探索新文本（尝试不同的生成路径）与利用已知高概率路径之间的权衡。 那么不同的场景到底适合什么样的温度呢？一般而言，低温度适合于需要高度准确和一致性的应用场景，如代码生成、专业文档编写等；中等温度适用于大多数通用场景，可以产生既连贯又有一定创造性的文本；高温度适用于需要大量创意和多样性的场景，如故事创作、诗歌生成等。 这里针对上面场景举一个简单的例子。 假设模型预测下一个词的概率分布如下： 当我温度系数=0.1，几乎总是选择'猫'，因为它是概率最高的选项。 当我温度系数=1.0，按照原始概率分布进行选择，'猫'仍然是最可能的选项，但'狗'和'鱼'也会被选择。 当我温度系数=2.0，选择变得更为随机，即使是概率较低的词汇也有可能被选中。 对照上面的例子，相信也很容易明白，我们现在的场景需要一定的专用性和通用性，但是专用性要求更高，所以温度系数必定选择在0~1之间，这里建议调整为0.4~0.6的这个区间，具体情况还需根据反复调试来判断。 完成后点击右上角【发布应用】。 返回我的应用页面，点击查看我的API-KEY，在弹出窗口中创建一个新API-KEY。 回到应用列表，可以查看所有百炼应用 ID。 搭建示例网站 进入函数计算界面，选择准备好的应用模板，快速搭建一个空白的示例网站。 点击【直接部署】，填写前面获取到的百炼应用 ID 以及 API-KEY。 然后其他表单项保持默认，点击页面左下角的创建并部署默认环境，等待项目部署完成即可（预计耗时 1 分钟）。 应用部署完成后，您可以在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名，点击即可查看，确认示例网站已经部署成功。 为网站增加 AI 助手 回到应用详情页，在环境详情的最底部找到函数资源，点击函数名称，进入函数详情页。 进入函数详情页后，在代码视图中找到public/index.html文件，然后取消红框所在位置的代码注释即可。 最后点击部署代码，等待部署完成即可。 重新访问示例网站页面以查看最新效果。 为 AI 助手增加私有知识 在接入成功后，你会发现虽然能够调用模型能力，但是对于本地的知识却完全不了解，下面，我们可以添加一些公司的相关产品资料，工作文档等。 回到百炼控制台的【数据管理】中点击导入数据，根据引导上传我私有知识库： 进入知识索引，根据引导创建一个新的知识库，并选择刚才上传的文件，其他参数保持默认即可。知识库将为上一步骤中准备的文档建立索引，以便后续大模型回答时检索参考。 【注释】选择向量存储类型时，如果您希望集中存储、灵活管理多个应用的向量数据，可选择ADB-PG。 完成知识库的创建后，可以返回我的应用进入到刚才创建的应用设置界面，打开知识检索增强开关、选择知识库，测试验证符合预期后点击发布。Prompt 中会被自动添加一段信息，以便大模型在后续回答时参考检索出来的信息。 我们检验一下效果（此处我使用的自己的知识库）： 应用于生产环境 该网页AI助手的前端是基于NLUX（一个用于开发大模型对话机器人的前端库）开发的，如果您对于 AI 助理有更多定制化的需求，如希望调整样式、支持历史会话管理等，可以参考 NLUX 的文档进行定制开发。 前端示例代码 link rel='stylesheet' crossorigin href='https://g.alicdn.com/aliyun-documentation/web-chatbot-ui/0.0.14/index.css' /> script type='module' crossorigin src='https://g.alicdn.com/aliyun-documentation/web-chatbot-ui/0.0.14/index.js'>/script> script> window.CHATBOT_CONFIG = { endpoint: '/chat', // 可以替换为 https://{your-fc-http-trigger-domain}/chat displayByDefault: false, // 默认不展示 AI 助手聊天框 aiChatOptions: { // aiChatOptions 中 options 会传递 aiChat 组件，自定义取值参考：https://docs.nlkit.com/nlux/reference/ui/ai-chat conversationOptions: { // 自定义取值参考：https://docs.nlkit.com/nlux/reference/ui/ai-chat#conversation-options conversationStarters: [ {prompt: '哪款手机续航最长？'}, {prompt: '你们有哪些手机型号？'}, {prompt: '有折叠屏手机吗?'}, ] }, displayOptions: { // 自定义取值参考：https://docs.nlkit.com/nlux/reference/ui/ai-chat#display-options height: 600, }, personaOptions: { // 自定义取值参考：https://docs.nlkit.com/nlux/reference/ui/ai-chat#chat-personas assistant: { name: '你好，我是你的 AI 助手', // AI 助手的图标 avatar: 'https://img.alicdn.com/imgextra/i2/O1CN01Pda9nq1YDV0mnZ31H_!!6000000003025-54-tps-120-120.apng', tagline: '您可以尝试点击下方的快捷入口开启体验！', } } }, dataProcessor: { /** * 在向后端大模型应用发起请求前改写 Prompt。 * 比如可以用于总结网页场景，在发送前将网页内容包含在内，同时避免在前端显示这些内容。 * @param {string} prompt - 用户输入的 Prompt * @param {string} - 改写后的 Prompt */ rewritePrompt(prompt) { return prompt; } } }; /script> style> :root { /* webchat 工具栏的颜色 */ --webchat-toolbar-background-color: #1464E4; /* webchat 工具栏文字和按钮的颜色 */ --webchat-toolbar-text-color: #FFF; } /* webchat 对话框如果被遮挡，可以尝试通过 z-index、bottom、right 等设置来调整位置 */ .webchat-container { z-index: 100; bottom: 10px; right: 10px; } /* webchat 的唤起按钮如果被遮挡，可以尝试通过 z-index、bottom、right 等设置来调整位置 */ .webchat-bubble-tip { z-index: 99; bottom: 20px; right: 20px; } /style> 服务端代码 前面创建的示例网站代码中，包含了一个调用大模型获取答案的接口POST /chat，具体实现代码在文件index.js中。 函数计算应用部署时附带的 .devsapp.net 域名会在下发后 30 天内回收，且不支持 https 访问，只适合于测试验证。如果您希望在您的网站上直接调用函数计算中部署的POST /chat接口，建议使用函数计算 http 触发器中提供的域名，如：https://web-chat**.fcapp.run/chat。与此同时，建议您修改index.js中的 cors 配置，禁止其他站点对此接口的访问。 总结 在这个数字化转型加速推进的时代，利用AI技术提升在线服务的质量已成为企业成功的关键因素之一。阿里云百炼平台不仅简化了AI助手的部署流程，还帮助企业实现了服务的即时性和个性化，从而更好地满足客户需求。 通过遵循本文档中的步骤，您已经能够快速地在自己的网站上部署一个功能全面的AI助手。这不仅能显著改善用户体验，还能有效减少客户服务部门的工作负担，使企业能够在激烈的市场竞争中脱颖而出。
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