丁乾航_个人页

配置过程：AI工具：通义万相选择风格：3D卡通Prompt：青春女生，长发飘飘（微调强度0.6）动漫头像： 使用体验：已经不是第一次使用通义万相了，每一次使用都带来不一样的感受，感觉它越来越好了，像是在不断地成长一样。本次体验从开启页面到生成精美头像，整个过程流畅无阻，首先描述所需要的图像的Prompt提示词（也可以配合使用预置咒语书），然后选择喜欢的风格/形象，等待图像生成（速度很宽，进度条很快100%），如果不满意可以调整强度参数或者修改Prompt提示词。，快速的完成图像任务展现了其卓越的高效性和便捷性。其界面设计简约而不失精致，即便是首次接触的用户也能在短时间内轻松掌握其操作要领。通义万相在解析Prompt提示词以及生成图像方面的能力堪称一流，在极短的时间内就可生成所需要的图像。它不仅能够精准捕捉并细致刻画每一个细节，更在整体风格的把握上达到了极高的水准，使得生成的图像既准确又富有艺术感。此外，通义万相还为用户提供了简洁的参数调整选项，预置了标准的咒语书和多种风格和形象的创意模板供用户选择，使得用户能够根据自己的创意和需求进行个性化的创作，极大地丰富了创作的灵活性和多样性。我强烈推荐大家尝试使用这款工具，相信它会给你带来不一样的创作灵感和乐趣。

有五个大场景可以体验，还可以体验最火爆的AI，真是太好了，我最感兴趣的是春日主题AI，轻松三步作画，还有机会得大奖

去年最让我印象深刻的是生成式人工智能，它们让计算机交流变得更自然，对学习、娱乐和工作都超有帮助。 对于2024年的云计算，我期待边缘计算更普及，多云管理更成熟，人工智能和云计算结合更紧密，同时数据安全和环保方面也能有所提升。

1我遇到过一个例子，当时开发一个在线购物网站，用户可以上传头像。开发人员设置了头像大小的限制，但用户上传宽度和高度比例与标准头像比例相差较大的图片时，会出现错误提示。最初，我们认为这是一个bug，但后来发现这实际上是为了保持网站的整体美观和用户体验。 2最后决定保留这个错误提示，并在用户上传头像时给予更明确的提示和建议，同时优化了代码，使得头像的宽高比检查更加精确。

问题一：对于Serverless数据库，我觉得最关键的就是要方便、省心。 首先，资源管理要自动化，我不希望每次都要手动调整数据库的配置。最好就是，当我的应用需要更多处理能力时，数据库能自动提供；反之，当应用闲下来时，数据库也能帮我节省资源。 其次，安全问题也很重要。我的数据不能随便被人看到或被篡改。所以，Serverless数据库得有强大的安全措施来保护我的数据。 问题二:至于DBA的工作会不会被AI取代，这个真的不好说。AI确实可以处理一些重复性的任务，但DBA的核心工作是复杂的数据库管理和优化，这需要人的判断和经验。所以，短期内AI不太可能完全取代DBA的工作。 问题三：我需要什么样的数据库？嗯...其实这要看我的应用需求。如果我要处理大量数据，那分布式数据库或者列式存储数据库就比较合适；如果我要做实时分析，那就得找个高性能的分析型数据库；如果我要用AI，那就得找个能跟AI框架集成的数据库。总之，选数据库得看实际需求来决定。

问：对于未来数据库的演进有哪些思考？答：未来数据库的演进必将涉及多个方向，包括多样性和灵活性、易用性和智能化、数据安全和隐私保护以及与新兴硬件的集成等。这些趋势将推动数据库技术的不断发展和创新，以满足日益增长的数据处理需求和复杂的应用场景。

1.我的2023年度关键词是“拿铁”。2.“拿铁”这个词背后的故事源于我对咖啡的热爱。每周，我都会点一杯9块9的拿铁咖啡，享受它所带来的浓郁香气和丝滑口感。对我来说，拿铁不仅仅是一杯咖啡，它还代表着一种生活态度，即享受当下、追求品质、关注细节。

答（2）对抗焦虑1.适当运动释放紧张的情绪2.早睡早起，生活保持规律减少疲劳和疲惫3.说，把问题说出来，‘让大家一起焦虑’

答（1）在数据量较大时，效率很慢慢处理方法，对数据进行分类处理，建立索引字段

答（1）需求流程1.需求收集信息2.需求评估3.需求文档4.审核需求文档5.需求变更6.需求跟踪答（2）需求混乱的原因1.前期信息不准确或不完整，导致需求文档不明确不详细2.团队之间的沟通，信息同步不及时3.需求频繁变更又不及时更新，导致很多无用功

AIGC可以被认为是通向AGI（人工智能通用智能）的一条路径。AIGC是一种人工智能技术，旨在通过学习和模仿人类行为来执行类似于人类的任务。这种技术可以帮助人工智能系统更好地理解和处理复杂的任务，从而更接近于人类智能。然而，要实现真正的AGI，需要克服许多技术和工程上的挑战。 当前实现真正的AGI会存在哪些卡点：a. 缺乏大规模高质量的数据：AGI需要大量的、多样化和高质量的数据来进行训练和学习。目前，这样的数据集还比较有限。b. 缺乏对人类行为的全面理解：AGI的目标是模仿人类的行为和思维，但人类的行为和思维是非常复杂和多面的，理解起来需要深入的研究和观察。c. 技术上的挑战：要实现AGI，需要解决许多技术上的挑战，如语言理解、视觉感知、决策制定等。这些任务都需要不同的技术和算法，如何将这些技术整合在一起是一个难题。d. 伦理和社会问题：AGI的发展也面临着许多伦理和社会问题，如隐私、安全、偏见和责任等。这些问题需要解决，才能确保AGI的应用符合社会的期望和价值观。e. 计算资源的限制：实现AGI需要大量的计算资源，包括高性能计算机、大规模的分布式计算系统等。这些资源目前还比较有限，需要进一步的发展和创新。实现真正的AGI需要克服许多技术和工程上的挑战，同时也需要解决伦理和社会问题，并获得足够的计算资源。虽然这些挑战很大，但随着技术的不断发展和创新，我们有望在未来实现AGI的目标。

是的。算力是人工智能时代的核心驱动力，是开发人工智能技术的源头之水。算力不足会限制人工智能技术的发展和应用，因此，算力是开发人工智能技术的源头之水。只有拥有强大的算力资源，才能更好地推动人工智能技术的发展和应用。基于 ECS 实例搭建 Hadoop 环境

技术能力更重要。学习新技术；多参与开源项目和高端项目；学习大厂项目方法；不断学习，不断思考和实践，提升自我。

程序员有一些约定俗成的“码徳”（编码道德或编程道德），这些道德规范帮助他们更好地协作和创建可持续的代码： 尊重他人的代码：当你修改或创建代码时，要尽量保持代码的原本结构和风格，尽量减少破坏性的更改。清晰、简洁的代码：好的代码不仅要功能完善，也要易于阅读和理解。避免使用过于复杂的语法或过短的变量名，同时，对于关键的功能和逻辑，要添加必要的注释。及时反馈：当你在审查他人的代码或接受他人的代码审查时，要提供及时、有用的反馈。合作精神：在团队环境中编程时，要保持开放和合作的态度，积极与他人交流，以找到最佳的解决方案。持续学习：编程是一个不断发展的领域，要保持对新知识和技术的关注和学习，以保持自己的竞争力。遵守法律和规范：尊重知识产权，遵守软件许可协议，避免使用未经授权的代码或工具。 2.以下是一些不规范的编程行为，这些行为可能会让人感到头疼： 不适当的注释：如果代码中充满了不必要的注释，或者注释与代码的实际行为不一致，这会使代码难以阅读和理解。过度的复杂性：过度复杂的代码可能会使理解和维护变得更加困难。这也可能意味着在调试或修改代码时更容易引入错误。不使用版本控制：不使用版本控制系统（如Git）可能会导致代码管理变得困难，并可能引发潜在的合并冲突和其他问题。不写单元测试：不写单元测试会增加在后期修复缺陷的成本，并可能导致回归问题。缺乏文档：如果没有足够的文档来描述功能、架构或操作方式，那么在后期理解和维护代码可能会变得更具挑战性。不考虑可扩展性：如果代码只针对特定的场景或需求进行编写，而不考虑未来的扩展性或变化，那么在后期可能会面临重写或大量修改的问题。不进行代码审查：不进行代码审查可能会导致错误和漏洞不能被及时发现和修复。同时，这也可能削弱了团队成员之间的知识共享和协作。

手撕代码是指程序员手动编写代码，所以这是程序员的基本功。理解能力：手撕代码考验程序员对于编程语言语法的理解程度，是否能准确使用这些语法来表达逻辑。熟练程度：手撕代码考验程序员对于编程语言的熟练程度，包括对语言特性的掌握以及对于语言生态系统的理解。思维方式：手撕代码能够反映程序员的编程思维，包括问题分解能力、算法设计能力等。代码质量：手撕代码能够更真实地反映程序员的代码质量，包括代码风格、可读性、可维护性等方面。

Hello, World!..。..。。.。..。...。..。..。

答 问题1: 【文生图】一键部署Stable Diffusion基于函数计算 更有意思，自己想要的图片或者场景，只要组织好关键性词语，即可快速生成想要的图片，极大地提高了创作效率。 问题2: a. 便捷的操作流程：实验体验提供了非常简单易用的操作流程,及操作说明，使我可以快速地进入实验场景，并且很快上手操作。 b. 高效的计算资源：实验体验是在云计算平台上运行的，因此我可以享受到高效的计算资源，从而能够快速地完成实验任务。 c. 低成本的使用体验：相比于传统的本地计算资源，实验体验有提供免费资源或者只需要较低的成本，就可以低成本地完成实验任务。 问题3: 通义千问是一款强大的AI语言模型，基于函数计算进行部署，或许可以支持以下场景的功能。 a. 自然语言处理(NLP)：通义千问可以应用于自然语言处理领域的多种任务，如文本分类、情感分析、语音识别等。通过分析计算，通义千问可以快速实现如智能客服、智能翻译、智能写作等功能。 b. 智能推荐：通义千问可以根据用户的历史行为、兴趣爱好、地理位置等信息，为用户提供个性化的推荐服务。例如，通义千问可以为用户推荐相关的商品、提供购物建议等。 c金融领域：如果通义千问可以应用于金融领域中的话，如风险评估、财务分析、股票预测等。通过通义千问快速分析反应，提供实时决策支持。 d. 医疗健康：通义千问如果应用于医疗健康领域中的话，像疾病诊断、健康咨询、医疗图像分析等。通过通义千问快速分析给出相应的建议，为医生诊断提供可靠的参考，可以大大提高医生的诊断效率和准确度。 e. 智能家居：通义千问要是应用于智能家居领域中的话，如语音控制、智能家电控制等。通义千问对业主的喜好行为分析自动化执行一系列指令，可以提高家居生活的便利性和舒适度。

我更喜欢「在云端」的时钟功能。

重构是代码开发过程中的一个重要环节，它可以帮助开发者提高代码质量、减少维护成本，并确保代码能够满足高标准的需求，为什么这样说呢： 1. 提高代码质量：通过重构，开发者可以消除重复代码、提取通用函数、减少全局变量等，从而使代码结构更加清晰、简洁、易于理解和维护。 2. 提高开发效率：通过重构，开发者可以将精力集中在业务逻辑上，减少了重复性劳动，从而提高了开发效率。 3. 降低维护成本：通过重构，开发者可以消除一些错误代码，从而降低了维护成本，避免了因代码错误而导致的系统崩溃等问题。 4. 满足高标准的需求：通过重构，开发者可以按照编码标准进行开发，遵循最佳实践，从而确保代码能够满足高标准的需求，提高代码的可靠性和安全性。 尽管Rust是一种相对较新的编程语言，但它已经在多个操作系统和应用程序中得到广泛应用，具有良好的性能和可靠性。微软使用Rust重构Windows 11内核，表明了该语言在操作系统开发中的潜力和优势。 作为一个开发者，应该根据实际情况决定是否需要进行重构。如果现行代码存在严重的性能问题、可读性差、可维护性差等问题，那么重构可能是必要的。另外，一些常见的开发框架和工具通常都提供了自动化重构工具，可以帮助开发者轻松地进行重构，提高开发效率和工作质量。 总之，重构是代码开发过程中的一个重要环节，它可以帮助开发者提高代码质量、减少维护成本，并确保代码能够满足高标准的需求。当然，在进行重构之前，你需要进行充分的评估和规划，确保重构不会对代码的正常运行产生负面影响。 对于如何写出干净优雅可维护的代码，我觉得还是需要遵循一些基本的原则和技巧，包括遵循良好的编码规范、使用有意义的变量和函数名、精心设计模块、避免使用全局变量、避免使用魔法数字、优化算法和数据结构、单元测试和集成测试、代码重构等。这些原则和技巧可以帮助开发者提高代码质量、减少维护成本，并确保代码能够满足高标准的需求。

AIGC（人工智能生成内容）是当下最火的概念之一，通过训练的AI可以生成高质量的内容，包括文本、图像和视频等。这种新型生产方式极大地提高了生产效率，同时也让创作更加便捷。这个实验活动给了我一个很好的实践机会，让我亲自指导AIGC创作出更具想象力的作品。 在AIGC的部署和使用过程中，可能会遇到以下一些问题： 数据集不足或质量不高：AI模型需要大量的训练数据来学习模型参数和模型架构，如果数据集不足或质量不高，模型的性能和准确性可能会受到影响。模型过拟合：如果模型过于复杂或过度拟合现有数据，模型可能会生成与训练数据非常相似的内容，导致生成的图像或文本缺乏创新性。缺乏标注或训练数据：如果生成内容需要使用标注或训练数据，但是这些数据不足或质量不高，模型可能会生成与训练数据不符的内容。网络延迟或带宽限制：如果模型需要传输大量的数据或进行大规模的计算，网络延迟或带宽限制可能会导致模型无法及时生成内容。 针对这些问题，可以采取以下一些解决方案： 增加训练数据：增加训练数据可以帮助模型更好地学习模型参数和模型架构，提高模型的性能和准确性。调整模型参数：调整模型参数可以优化模型的性能和准确性，减少过拟合现象的发生。使用标注或训练数据：使用标注或训练数据可以帮助模型更好地理解生成内容所需要的参数和指令，减少生成内容与训练数据不符的情况。优化网络配置：优化网络配置可以帮助模型更快地传输数据和进行计算，减少延迟和带宽限制对模型的影响。 如果要优化整体活动体验流程，可以考虑以下几点： 提供更多的指导和帮助：在活动过程中，可以提供更多的指导和帮助，以帮助参与者更好地理解和使用AIGC工具。增加互动性和趣味性：可以增加一些互动性和趣味性的元素，例如小游戏或问答环节，以增加参与者的参与度和兴趣，适当增加一些活动奖品激励大家积极参与活动。提高活动的可参与性：可以考虑将活动放置在更为广泛的受众范围内，例如面向广大用户或开发者群体，以提高活动的可参与性和影响力。而不是设置某些限制条件限制某些用户参与。优化数据传输和计算能力：如果活动需要传输大量的数据或进行大规模的计算，可以考虑优化数据传输和计算能力，以提高活动的效率和可靠性。 Serverless 技术和 AIGC 领域的融合有很多可能性，我认为的可以有一下尝试： AIGC与机器学习：AIGC 和机器学习可以结合使用，利用机器学习算法从大量的数据中提取模式和规律，进一步提高 AIGC 的创作效果。AIGC与自然语言处理：自然语言处理可以用于处理文本数据，提取文本中的关键信息，并将其转化为 AIGC 可以理解的形式。例如，可以使用自然语言处理算法分析文本中的情感分析、主题分析等，从而生成更具价值的内容。AIGC与计算机视觉：计算机视觉可以用于处理图像数据，提取图像中的关键信息，并将其转化为 AIGC 可以理解的形式。例如，可以使用计算机视觉算法识别图像中的对象、人物、颜色等特征，并从中提取信息进行创作。AIGC与云计算：云计算可以用于分布式处理大规模数据，并将处理结果存储在云端。AIGC 可以利用云计算的分布式处理能力，加速模型训练和生成内容的速度。AIGC与物联网：物联网可以用于收集和处理物理世界中的数据，包括温度、湿度、光强等各种物理量。AIGC 可以利用物联网的数据采集能力，更好地了解物理世界，提高创作效果。 感觉Serverless 技术和 AIGC 领域的融合有很多可能性，应该可以在多个方面提高创作效果和生产效率。