暂时未有相关云产品技术能力~
CSDN博客专家,51CTO博主专家,多知名企业认证讲师&签约作者&培训讲师,特邀作者等,华为云专家,资深测试开发专家,金牌面试官,职场面试培训及规划师。
2023年09月
1、关于APP的生产流程, 作为大厂技术er来说,尤其APP技术er,这是必须知道的,
否则, 嘿嘿....
闲言少叙, 直接说一下流程:
明确需求→界面设计 →app开发→测试/修改bug→发布(打包→提交各个应用商店→审核通过就可以上线了)。
2、在阿里云的一站式发布,给我的感觉就是:快,安全,便捷,省时省事。
快:代码部署快,发布流程快,无须花费过多的等待时间;
安全:不担心打包时出现异常情况, 这就是对阿里云的信任;
便捷:不需要手动合格环境,各环节的亲力亲为, 只需要一键部署即可
这也是省时省事,又不会出错。
在AI领域混迹多年, 说实话,从2023年开始至2024年,AI领域的增长,说爆发式的有点低调,井喷式的更合适。
因为从2022~2023年,国家发展报告说AI是未来的发展目标,
而2024年国家发展报告中明确指出,"AI+各个领域“,即 AI 由发展目标改成应用与各个行业与领域,这就是我们2024年国家对AI+的设定,
当然,为了响应国家号召, 我们的企业也推出来很多AI产品, 这不乏
当然, 如果看了李某飞团队的《2024年人工智能指数报告》:10大趋势,揭示AI大模型喜与忧 这份报告,就会对2024 年AI的整个情况有一些了解了
这里相对客观的说了当前AI的一些情况,不仅仅是好的方面,也有一些"忧";
这里我就不过多的赘述了, 如果想了解的话,可以自行去下载。
在实际使用过程中, 给我的最直观的最真实的感受就是:"一键部署"。就是便捷,省时省事。
尤其现在阿里云推出的系列产品中,一键部署确实给我们带来的便捷的同时,也剩下了因部署过程中发生问题而花费额外时间去解决问题的时间,
这也是当前的优势与趋势。
除了一键部署之外, 就是 可扩展性,这也是当前的一款产品必备的,当然,这也少不了ComfyUI绘画平台的能力。
当然, 除了部署过程中可可扩展性, 再就是生成绘画能力增强了。 这也是我在使用过程中,与其他几款的对比的感受。
所以,整体给我的感受就是 部署便捷,生成绘画能力增强。
关于结果,作为人工智能领域蹦跶好几年的我也想聊一聊。
总的来说,还可以, 当然, 还需要结合实际的情况进行分析。
就如我为什么要问"线上识别结果准确率不高",而不是直接说训练或者测试环境,这是因为线上环境更复杂,所以就会体现大模型对整体环境的各个维度的总结。
基于ModelA 和ModelB,如果按照整体的排版,ModeA更胜一筹,
但是根据回答内容来说, MOdelB 不仅给出了可能存在的原因, 还给出了更详细的解决方案,相对于ModelA的一句话解决方案, Moldel B 更有说服力。
当然, 根据整体的回答内容, 依然还有进步的空间, 这也是作为机器学习、NLP、深度学习等领域的技术er不断完善和挑战的工作内容。
最后,也希望我们以"温柔"、支持的心态来对待我们这些大模型的开发人员,
毕竟,确实很不容易。
回答
因为我就是从事人工智能专业, 所以, 我来聊一聊我的想法。
不可否认,AI对我们有利也有弊。
利:
当然,有利就有弊:
所以,AI技术 既有好的,也有弊端,我们合理利用AI技术/工具,才能让我们进步。
作为开发人员, 或者说业务开发人员来说,面对需求是必须做的事情。
实际对开发同学来说,改需求不可怕,可怕的是不停地改需求,
为什么这么说呢,接下来我就聊一聊自己的感受:
所以,该需求,改一次或者偶尔改,不可怕,可怕的是不断地改需求,
我相信开发同学都有这个感受。
在AI企业做AI应用,这对于我来说,确实很不错,借着这个话题,我也聊一聊我自己的一些想法,
其实任何一款软件的推出,针对企业来说都希望站在风口,和长久被用户使用与认可,
这“AI黏土人”之所以火爆, 也是因为新产品带来的新感觉。
俗话说,在美的花,看的时间长了也有审美疲劳。
所以,不断地推新,也就是不断地创新,这才会给用户带来新鲜感,持久的新鲜,就抓住了用户的心。
抓住用户心之后,就要以用户维度,不断地优化,这优化分为:
只有不断地优化,才能让产品持久被用户使用。
关于AI面试,一些大企业似乎在"与时俱进",其实对于一名大厂多年面试官的我来说,AI面试,既有利也有弊。
接下来就聊一聊我的想法:
所以,AI面试官虽好,但是,还需要很长一段路要走。
以上就是我简单写的一些必要的过程, 当然,由于项目的复杂程度不同,这里可能也会有一点点差异,但是大体上是不差的。
聊一聊我自己的一些想法
事件驱动架构在云时代背景下之所以再次流行起来,是因为它能够满足"数字化商业解决方案对弹性"、"可伸缩性"、"实时性"、"响应性"、"灵活性”、“”可靠性和容错性“等方面的需求。
第一句话:GNN 代码示例
使用感受
最后,希望在深度学习领域的内容生成更准确,更完善一些,就更好了。
1、 算法和数据结构
任务分解:将大任务分解为小任务,设计可并行执行的算法。
数据分解:合理划分数据,使得并行任务能够独立或高效地访问数据。
选择合适的数据结构:采用支持并行访问且减少数据竞争的数据结构。
2、有效管理并行资源
线程与进程管理:合理创建、同步和销毁线程或进程,避免资源过度消耗和竞争。
负载均衡:确保并行任务均匀分布,避免某些处理器过载而其他处理器空闲。
Serverless架构在图像处理等应用场景中展现出来的优势主要体现在以下几个方面:
弹性伸缩:Serverless架构能够根据处理需求自动调整计算资源,这对于图像处理这类计算密集型任务尤为重要。
成本效益:按需付费的模式使得Serverless成为尤其适合处理波动性大的图像处理任务的经济高效方案。
简化运维:使用Serverless架构,开发者无需关注底层的服务器运维和管理,包括服务器的配置、维护、升级等,可以更专注于业务逻辑的开发。
易于集成和自动化:很多Serverless服务平台提供了丰富的API和服务集成选项,方便开发者将图像处理功能快速集成到现有的应用程序中。
全球部署与访问:许多云服务提供商提供全球分布的Serverless执行环境,这对于需要全球范围内提供快速响应的图像处理服务来说是一个显著优势。
针对我来说,我会基于以下几点来进行:
使用调试工具:使用调试工具(如IDE的调试功能)可以帮助你定位线程死循环的位置。通过设置断点、查看变量值和执行流程,可以找到导致线程死循环的具体代码。
分析日志:在多线程应用程序中,记录日志是一种非常有用的工具。通过分析日志,你可以查看线程的执行情况和状态变化,从而定位可能导致线程死循环的原因。
使用同步机制:线程死循环通常是由于竞争状态引起的。在编码阶段,合理地使用同步机制(如锁、信号量、条件变量等)可以避免线程之间的竞争,从而减少线程死循环的发生。
设置超时机制:为了防止线程陷入死循环,可以在代码中设置超时机制。通过设定一个合理的时间限制,当线程超过该限制时,可以通过异常或其他方法中断线程的执行。
编写健壮的代码:在编码阶段,要尽量避免编写容易导致线程死循环的代码。例如,要正确处理循环条件、避免无限循环和死锁等情况。
进行代码审查:在编码阶段,可以请同事或其他开发人员对你的代码进行审查。他们可能能够发现你忽略或未考虑到的线程死循环风险,并提出改进意见。
了解OLTP和OLAP的特点:OLTP数据库主要用于支持实时的事务处理,强调高并发、低延迟和高可用性;而OLAP数据库则用于支持复杂的分析查询,强调数据的存储和处理效率。
根据业务需求确定重要性:根据业务需求和数据特点,确定OLTP和OLAP的重要性。如果实时事务处理更为关键,那么OLTP数据库可能需要更多的关注;如果数据分析和报表查询更为重要,那么OLAP数据库可能更需要优化。
考虑数据复制和同步:在一体化架构中,可能需要将OLTP数据库的数据复制到OLAP数据库中进行分析。开发者需要选择合适的数据复制和同步方案,以确保数据的准确性和一致性。
性能优化和调优:针对不同的数据库类型,开发者可以采取不同的性能优化和调优策略。对于OLTP数据库,可以考虑优化事务处理的并发性和响应时间;对于OLAP数据库,可以考虑优化复杂查询的性能和数据存储的效率。
考虑数据库技术和工具:根据具体需求,选择合适的数据库技术和工具。对于OLTP数据库,可以选择关系型数据库如MySQL、Oracle等;对于OLAP数据库,可以选择列式存储数据库如Greenplum、Vertica等。
入参数据校验的场景
API接口调用:当外部系统或用户通过API接口与你的系统交互时,入参数据校验是必不可少的。这可以确保输入的数据符合预期的格式、类型和范围,从而保护系统的稳定性和安全性。
数据库操作:在进行数据库插入、更新或查询操作时,对入参数据进行校验可以确保数据的完整性和准确性。例如,检查字段是否为空、是否符合数据库字段的类型和长度限制等。
业务逻辑处理:在业务逻辑处理过程中,某些操作可能依赖于特定的输入数据。对这些数据进行校验可以确保业务逻辑的正确执行。
安全性检查:入参数据校验也是防止安全漏洞的重要手段。通过检查输入数据中是否包含恶意代码、SQL注入攻击等潜在风险,可以提高系统的安全性。
1、Linux桌面操作系统优势包括:
2、关于Linux桌面操作系统份额的快速增长,我认为这反映了用户对开源系统和安全性的重视程度在提高。开源社区的持续改进、开发者的更多投入和用户对隐私保护的关注都可能是支撑Linux桌面操作系统份额增长的原因之一。这也可能预示着Linux系统在桌面市场上的潜力和竞争力。
在 ECS(Elastic Compute Service)应用搭建案例之外,我们还有一些特定场景下使用 ECS 的实践经验。以下是其中一些例子:
Web应用托管:我们使用 ECS 来托管和部署各种类型的 Web 应用,包括公司官网、博客、电子商务平台等。通过 ECS 的灵活性和可扩展性,我们能够按需分配资源和管理不同规模的 Web 应用。
容器化应用部署:在容器化应用中,我们利用 ECS 来部署容器实例,如使用 Docker 容器技术打包应用程序,并在 ECS 上运行这些容器实例,以实现应用的快速部署和自动化管理。
大数据处理:对于需要处理大规模数据集的任务,我们利用 ECS 实例来运行大数据处理框架,如 Apache Hadoop、Spark 等,以实现数据分析、处理和挖掘等操作。
定时任务执行:在定时任务场景下,我们使用 ECS 来运行定时脚本或程序,如定时数据备份、批量处理等任务,通过 ECS 的可靠性和自动化特性,确保任务的稳定执行。
1、人机交互革命
对于人机交互而言,大模型正通过以下途径提升沟通的自然性和智能化程度:
2、计算范式革命
在计算范式方面,大模型正推动旧有计算模式的革新和新一代技术的发展: