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游客jjpo6cdj7jhue
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个人介绍

暂无个人介绍

擅长的技术

  • 前端开发
  • Linux
  • 数据库
获得更多能力
通用技术能力：
  • Linux
    中级

    能力说明：

    掌握Linux文件管理方式和技巧，对用户和组管理有基本认知，掌握Linux网络知识，对TCP/IP协议及OSI七层模型有较为清晰的概念，掌握Linux磁盘与文件系统管理技巧，知道如何安装Linux软件包，逐步掌握Shell脚本的编程技巧。

    获取记录：

    • 2021-03-23 在 大学考试 Linux运维中级 大学参加技能测试未通过
    • 2021-03-23 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2021-03-23 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2021-03-23 在 大学考试 Linux运维初级 大学/社区用户通过技能测试
    • 2021-02-20 在 大学考试 Linux运维初级 大学参加技能测试未通过
云产品技术能力：

暂时未有相关云产品技术能力~

阿里云技能认证

详细说明
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2024年02月

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  • 回答了问题 2024-02-20

    我对ECS的付费方式有话说

    一次性购买：一次性购买产品或服务，通常是按照固定的价格支付。优点是简单明了，用户拥有永久的使用权，没有后续费用。缺点是初始成本较高，不适合长期使用或需求变化频繁的业务。 订阅模式：用户按照一定的周期（如每月或每年）支付费用，以获得产品或服务的使用权。优点是用户可以根据需求灵活选择购买时长，供应商可以持续提供更新和支持。缺点是在长期使用下可能累积较高的费用，需要考虑是否与实际价值相匹配。 按需付费：用户根据实际使用量支付费用，通常是基于计量单位（如存储空间、计算资源等）。优点是灵活性高，用户只需支付实际使用的部分，能够根据需求进行扩展或缩减。缺点是难以预测费用，对于需求变动幅度较大的业务来说可能不够稳定。 混合付费模式：结合了以上的不同付费方式，根据用户需求和产品特性灵活调整。例如，基本功能使用按订阅模式收费，而高级功能或额外服务使用按需付费。优点是能够平衡不同用户需求和收益模式。缺点是管理和计费体系相对复杂，可能需要更多的资源来支持。
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  • 回答了问题 2024-02-20

    如何看待阿里云数据库走向Serverless与AI驱动的一站式数据平台？

    阿里云数据库走向 Serverless 与 AI 驱动的一站式数据平台是一个非常值得关注的趋势和发展方向。 Serverless 数据库：采用 Serverless 数据库可以极大地简化数据库管理和成本控制，用户无需关心基础设施的管理，数据库可以根据实际需求自动伸缩，提高灵活性和效率。这能让开发者更专注于业务逻辑的开发，提升开发效率。 AI 驱动的数据平台：结合 AI 技术，可以实现数据库的智能化管理与优化，例如智能调度、自动化维护、性能优化等。AI 还可以用于数据分析和挖掘，帮助用户更好地理解数据、发现潜在关联和趋势，从而做出更明智的决策。 一站式数据平台：整合 Serverless 架构和 AI 技术，构建一站式数据平台，可以为用户提供全方位的数据解决方案，包括数据存储、计算、分析、可视化等功能，同时具备高可用性、安全性和灵活性。 数据生命周期管理：AI 驱动的数据平台还可以结合数据生命周期管理，实现数据的全生命周期管理，包括数据采集、存储、清洗、管理、分析和应用，帮助用户更好地利用数据驱动业务发展。 未来展望：随着数据量的不断增长和业务需求的不断变化，Serverless 与 AI 驱动的一站式数据平台将成为未来数据库发展的主流方向，为用户提供更智能、更高效的数据解决方案。 。
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  • 回答了问题 2024-02-20

    国产算力土壤之上，能孕育出怎样的AI创新之花？

    国产算力土壤的不断壮大为中国的人工智能创新提供了强大支撑，它可以孕育出许多创新的AI应用和技术。以下是一些可能的AI创新之花： 智能制造与工业应用：利用强大的算力和算法，可以实现智能制造、智能监控、智能优化等功能，提高生产效率、降低成本，推动工业智能化的发展。 智能交通：基于国产算力的支持，可以实现智能交通系统，包括智能交通信号灯、无人驾驶技术、交通拥堵预测等，提升交通效率，减少交通事故。 医疗健康：利用算力进行医学影像分析、基因组学研究、个性化治疗等，推动智能医疗的发展，提高诊断准确性和治疗效果。 智能客服与助手：通过算力支持的自然语言处理和深度学习算法，可以实现更加智能、人性化的客服机器人和助手，提升用户体验。 智能农业：结合算力和物联网技术，可以实现智能农业，提高农作物生产效率、质量和可持续性。 智能城市：基于算力支撑的大数据分析和智能算法，可以实现智能城市的建设，包括智能能源管理、智能环境监测、智能交通管理等。 总的来说，国产算力土壤的不断加强为各个领域的AI创新提供了无限可能，未来可期。
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