花非花雾非雾_个人页

通义千问升级后免费开放1000万字长文档处理功能，将幅提升工作效率，对于科研人员，通义千问能快速解析大量论文、报告，提取关键数据、结论，节省查阅文献和整理信息的时间等，可以降低知识获取门槛无论是专业人士还是普通用户，都能利用通义千问轻松理解复杂文档，无需具备专业背景知识。 对于教育领域，通义千问能辅助教师备课、学生学习，将长篇教材、参考书浓缩为精华摘要。可以促进信息共享与协作，用户可以轻松分享通义千问处理后的文档摘要、分析结果，提高团队内部或跨机构的信息交流效率。在线协作平台或企业级应用可以集成通义千问功能，提升团队项目管理、知识管理的智能化水平。可以赋能数据分析与决策支持， 通义千问能对大量数据进行自动统计、可视化，生成直观的图表报告，支持数据驱动的决策。对于新闻媒体、政策研究机构，通义千问能快速梳理政策文件、新闻报道，提供深度解读和舆情分析。这些功能将进一步提升通义千问的实用性、易用性和定制化程度，使其成为更加智能、个性化且适应多元化应用场景的文档处理工具。

我的数据存储首选是网盘网盘。网盘的云端存储特性提供了极高的便利性。只要有互联网连接，就能从任何设备（电脑、手机、平板等）访问存储在网盘中的文件，如果频繁在不同地点或设备间工作，网盘可以随时随地访问数据；对于日常文档、小规模媒体文件的自动同步需求，网盘服务通常提供无缝的多设备同步功能，确保各处的文件始终保持最新状态；对于中小规模数据存储需求，网盘服务往往提供免费或低成本的付费方案，无需初期硬件投资，且运维由服务提供商负责。主要还是简单，不需要自己折腾。

想要成为一个优秀的技术PM不仅需要深厚的技术底蕴和丰富的项目管理经验，还应具备出色的领导力、沟通协调能力、风险管理能力以及持续学习与创新精神。这样的技术PM能够在复杂多变的环境中驾驭风险，确保项目按时、高质量地交付，并推动团队与技术能力的持续进步。因此应该具备以下关键能力： 深厚的技术理解： 精通项目涉及的核心技术，理解技术栈的底层原理、架构设计及发展趋势。能够评估技术方案的可行性、复杂度、风险及对项目目标的影响，为技术决策提供专业意见。 项目管理专业知识与实践经验： 熟练掌握项目管理理论，如PMBOK、敏捷方法论等，能灵活运用到实际项目中。能够制定详细的项目计划，包括范围、时间、成本、质量、人力资源、沟通、风险等方面的管理。 卓越的领导力： 能够激发团队潜能，引导团队成员共同实现项目目标。在面对困难和压力时，展现出坚定的决心和解决问题的能力，保持团队士气和凝聚力。 出色的沟通与协调能力： 清晰、准确地向上级、团队、客户及其它利益相关者传达项目信息和决策。能够有效协调跨部门、跨职能的合作，解决项目执行过程中的冲突与问题。 敏锐的风险管理意识： 能够预见并主动识别项目中的潜在风险，制定预防措施和应对预案。建立完善的风险管理体系，确保风险得到有效监控和控制。 决策与问题解决能力： 在复杂情况下迅速做出明智决策，平衡各方利益，确保项目顺利推进。面对技术难题或项目危机时，能够迅速分析问题，提出解决方案，并组织资源实施。 商业敏感度与战略视野： 理解项目在公司战略中的位置，确保项目成果符合业务目标和市场需求。能够评估技术选型对公司竞争力、成本结构、盈利模式等方面的影响。 持续学习与创新能力： 保持对新技术、新工具、新方法的关注，不断提升自身技术水平和项目管理能力。鼓励团队创新，推动技术与流程改进，提升项目效率和质量。

编写优雅的并行程序涉及诸多因素，包括代码的可读性、可维护性、性能效率、健壮性和可扩展性。需要在设计和实现并行程序时达到更高的优雅程度： 1. 清晰的并行模型选择 任务并行：适用于将大任务分解为多个独立子任务的情况，每个子任务在不同的处理器上执行。例如，使用ThreadPoolExecutor或concurrent.futures库（Python）。数据并行：当操作可以自然地应用于数据集的不同部分时适用，如数组或矩阵的元素级运算。利用诸如NumPy的并行计算能力（Python）或OpenMP（C++/Fortran）。流水线并行：将任务分为多个阶段，每个阶段的输出作为下个阶段的输入。适合有明显阶段划分且各阶段可以独立执行的工作流。 2. 有效的任务分割 负载均衡：确保各个处理器的工作量大致相等，避免因任务分配不均导致的性能瓶颈。使用动态任务调度器或预估任务复杂度进行合理分配。最小粒度：保持任务足够小以减少通信开销，但又要足够大以克服调度开销。找到任务粒度的“甜蜜点”以最大化并行效率。 3. 合理的同步与通信机制 锁的最小化使用：避免过度使用锁导致的竞态条件和性能下降。优先考虑无锁数据结构或基于CAS的操作。高效通信：使用低延迟、高带宽的通信原语，如共享内存（对于同一硬件节点内的进程）或高效的消息传递接口（如MPI）。非阻塞操作：尽可能使用非阻塞同步机制和异步编程模型，使得线程在等待时可以执行其他有用的工作。 4. 容错与异常处理 错误检测与恢复：设计适当的检查点与恢复机制，以及对失败任务的重新调度策略。异常传播：确保并行环境中抛出的异常能够被正确捕获和处理，避免程序崩溃。在某些框架中，可能需要显式处理线程/进程的异常状态。 5. 代码组织与模块化 清晰的职责划分：每个函数或模块应专注于一个特定的并行任务或责任，遵循单一职责原则。接口标准化：定义清晰的并行组件接口，隐藏内部实现细节，便于单元测试和组件替换。 6. 可配置性与可扩展性 参数化并行级别：允许用户或运行时环境调整并行度，以适应不同硬件配置或性能需求。动态调整：根据系统负载或任务特性动态增减并行资源，如使用multiprocessing.Pool的maxtasksperchild属性（Python）或动态调整OpenMP的线程数。 7. 性能分析与调优 使用性能分析工具：如cProfile（Python）、gprof（C/C++）、Intel VTune等，识别并消除热点、瓶颈和不必要的同步。基准测试：编写针对性的基准测试套件，量化并行化带来的性能提升，并在代码改动时确保性能不退化。要做到这些需要不断学习思考和积累。

发挥想象，谈谈ECS还可以在哪些场景下大放异彩？请简单谈谈如何实现。 实体组件系统（Entity-Component-System，简称ECS）是一种广泛应用于游戏开发和其他高性能计算领域的架构模式，它的设计原则是解耦实体的行为和属性，使得系统能够高效地并行处理大量具有不同属性组合的游戏对象。这种模式不仅在游戏开发中效果显著，还可能在许多其他场景下发挥巨大作用。在大规模虚拟现实(VR)或增强现实(AR)应用中，每个实体可能是3D模型，它们有不同的材质、光照、物理属性等组件。ECS可以帮助快速定位和更新需要渲染的对象及其属性，同时允许不同的渲染系统独立处理这些组件，比如灯光系统只关注带有光照组件的实体，几何系统则专注于处理模型组件。在物联网平台中，每台设备可以被视为一个实体，每个设备有自身的状态组件（如温度、湿度、电量等）和行为组件（如控制指令、传感器数据）。ECS架构可方便地对设备状态进行跟踪和管理，并针对不同设备类型执行特定的操作。ECS服务器架构也可以用于处理海量数据流，其中实体代表数据记录，组件代表不同类型的数据字段，而系统负责基于这些字段进行过滤、聚合或转换等操作。实现方式：构建数据实体，将数据的不同维度抽象为组件存储；设计并行处理系统，对具有特定特征的数据实体进行高效处理，例如构建实时数据分析系统，快速识别并响应异常数据点。在机器人控制系统中，每个机器人作为一个实体，拥有位置、速度、目标路径等组件，同时还有各种控制策略组件。ECS可以灵活配置和切换不同机器人或不同场景下的控制逻辑。定义机器人实体，附着移动、感知、目标导航等组件；编写不同的系统，如路径规划系统、避障系统等，根据当前组件数据更新机器人的动作计划。

大模型将如何使人类和机器在认知任务上更紧密地协作？大模型通过深度学习技术显著提升了自然语言处理能力，使得机器能够更准确地理解人类意图，并以自然、流畅的语言进行回应。这样，人类可以通过日常对话方式与机器进行交互，共同完成认知任务，如解答复杂问题、撰写报告、翻译文档等。大模型还可以快速分析海量数据，提取关键信息，并给出预测或建议。在专业领域如医学诊断、法律咨询、金融市场分析等，大模型能够作为专家助手，帮助人类决策者减少错误、提高工作效率。大模型不仅能从大量数据中学习，而且可以通过与人类专家的互动，不断学习和更新专业知识，实现人类经验的有效传递。在教育、培训、科研等领域，大模型可以根据教师或研究员提供的反馈，调整其输出以更精确地满足具体需求。大模型能够处理和理解多种类型的输入，包括文本、图像、声音等，实现跨模态的信息处理和融合，从而在涉及多元感官输入的认知任务中，与人类进行更高效的协作，如智能客服、远程协作工具、AR/VR沉浸式交互等。大模型可以协助人类将复杂的认知任务分解成一系列子任务，并分配给最适合执行的机器智能体或者人类团队成员，实现任务的自动化、半自动化处理和人机间的无缝衔接。随着使用和反馈的增多，大模型能够持续学习和优化，不断提高其在特定认知任务上的表现，与人类共同成长，适应不断变化的工作环境和任务需求。

3、ACK AI 助手正式版上线后，你还期待有哪些新功能？ACK AI 助手正式版上线后，作为开发者我期待以下新功能的加入或增强：深度集成与自动化运维：进一步与各类监控、日志分析、CI/CD 工具深度集成，实现从故障检测到修复的全流程自动化运维，例如自动化扩容、缩容、应用部署、配置变更等。 智能优化建议：基于AI算法对Kubernetes集群的实时监控数据进行深度学习，提供更精确的资源优化建议，包括容器实例的数量调整、资源分配、存储优化等。 全面的集群健康管理：不仅限于诊断已知问题，更能通过持续学习和模型迭代，预测潜在故障，提前预防，并提供完整的集群健康检查清单和一键修复功能。 智能代码审查与辅助开发：集成到开发流程中，对Kubernetes YAML文件进行智能审查，给出合理性、安全性等方面的建议，协助开发者编写高质量的K8s配置。 多租户管理优化：针对多租户环境下的权限管理、资源隔离、账单计算等提供更加智能和精细的控制策略。 增强的用户体验：提供更多交互方式，如语音助手、智能对话等，使得与ACK AI助手的沟通更加便捷和自然。 安全性提升：加强对Kubernetes集群及其应用的安全扫描和漏洞预警，提供详细的补救措施和安全加固方案。

console.log(亲爱的程序员们，祝你们新的一年如同整洁优雅的代码，逻辑清晰，运行流畅；愿你们的生活如同可靠的测试用例，充实而多彩；在编程的道路上，如同高效的算法，不断优化自我，突破创新；面对bug时，像调试器一样冷静耐心，逐一击破；新的一年，愿你们的项目如同星辰大海，广阔无垠，成功上线！身体健康，快乐编程，新年快乐！)

1、你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？对于阿里云数据库朝着Serverless与AI驱动的一站式数据平台发展，这是一个积极且顺应行业发展趋势的战略选择。Serverless架构允许数据库服务根据实际请求自动分配资源并计费，消除了用户对硬件资源管理的复杂性，使他们能够聚焦于业务逻辑本身，而不必担心底层基础设施的运维问题。结合AI技术，阿里云数据库不仅可以提供基础的数据存储和查询功能，还能利用机器学习、深度学习等技术提升数据处理效率，增强数据分析的准确性和实时性，同时赋能数据驱动的智能化应用。 一站式数据平台意味着更完善的端到端数据管理解决方案，从数据采集、存储、处理、分析到应用开发都将在一个统一、无缝衔接的环境中完成。这对于企业而言，意味着更低的成本、更高的灵活性和更强的创新能力，能够帮助企业更快地实现数字化转型和智能化升级。

关于Serverless数据库的技术要点，以下是一些值得关注的方面： 弹性扩展性：Serverless数据库应能根据负载自动扩展和缩减，以便适应不同的工作负荷。无服务器架构：数据库应完全托管，无需用户管理服务器或基础设施。高可用性和容错性：数据库应提供高可用性和容错机制，以确保数据始终可用和安全。弹性性能：数据库应根据工作负荷自动调整性能，以便在处理突发负荷时保持性能稳定。安全性：数据库应提供强大的安全特性，例如数据加密、访问权限控制和审计日志。 至于DBA的工作是否会被AI取代，这是一个有争议的话题。尽管AI在数据库管理方面可以自动化一些重复性的任务，如性能优化和故障监测，但DBA的工作涉及到更广泛的职责，如数据架构设计、数据安全和合规性等方面，这些能力目前仍然是人工智能无法完全替代的。 对于目前最需要的数据库，这取决于具体的需求和场景。一般来说，一种理想的数据库应具备高性能、可扩展性、高可用性和强大的安全特性。此外，与云服务集成以及兼容常用编程语言和工具也是很重要的考虑因素。

向量数据库能借由大模型引起众多关注的原因有几个方面。首先，随着深度学习和自然语言处理等领域的发展，大模型的应用变得越来越普遍。这些大模型通常需要处理大量的向量数据，例如语言模型中的词向量或句向量，图像识别中的特征向量等。传统的数据库在存储和查询此类大规模向量数据时可能存在性能瓶颈，而向量数据库能够专门针对向量数据进行高效存储和查询，满足大模型的需求。其次，大模型常常需要进行相似性搜索、聚类分析等任务，这些任务在传统数据库中可能较为复杂或低效。而向量数据库提供了针对向量数据的特定查询功能，如基于向量距离的相似性搜索，能够更快速地进行这些任务，提高数据分析和挖掘的效率。 目前来看，向量数据库在当前AI热潮中被认为是未来AI时代的航道灯塔。随着人工智能技术的发展，向量数据在数据分析和机器学习中的重要性日益凸显。大规模的向量数据涉及到相似性搜索、聚类分析、推荐系统等多个关键应用领域。而传统的数据库对于这些应用场景的需求往往无法提供高效的解决方案。因此，向量数据库的出现填补了这一空白，并为处理大规模向量数据提供了高效的存储和查询能力。虽然目前向量数据库还在发展阶段，面临一些挑战，如性能优化、扩展性和数据安全等，但其潜力是巨大的。随着大规模向量数据的普及和应用场景的增多，向量数据库有望成为未来AI时代的关键技术之一，并为人工智能领域的数据管理和分析带来新的突破。

之前遇到过一个值传递的bug，因为js的Objict类型是引用传值的，当引用传值时修改引用后的值原值也会被改变。主要原因还是自己对开发语言的理解不到位。

1.AT模式AT模式支持的数据库有：MySQL、Oracle、PostgreSQL、 TiDB、MariaDB。 2.TCC模式TCC模式不依赖数据源(1.4.2版本及之前)，1.4.2版本之后增加了TCC防悬挂措施，需要数据源支持。 3.Saga模式Saga模式不依赖数据源 4.XA模式XA模式只支持实现了XA协议的数据库。Seata支持MySQL、Oracle、PostgreSQL和MariaDB。

当Seata的全局事务RPC通信超时时，你可以尝试检查网络连接确保Seata Server和客户端之间的网络连接正常，如果存在网络故障或延迟，可能导致通信超时。你可以通过检查网络连接、ping测试等方法来确认网络是否正常。调整超时时间配置，可以在Seata的配置文件中调整全局事务RPC的超时时间配置。在Seata Server的application.properties文件中，可以修改以下相关配置： seata.fescar.rm.config.connect-timeout: 调整与TC（事务协调器）建立连接的超时时间。seata.fescar.rm.config.async-commit-buffer-limit: 调整异步提交缓冲区的限制大小。 增加Seata Server的资源，如果你的系统并发量较高或者负载较重，可以考虑增加Seata Server的资源，例如增加CPU、内存或者优化数据库连接池等操作，以提高Seata Server的性能和稳定性。检查Seata Server日志，你可以查看Seata Server的日志，尤其是对于错误和异常的相关日志，以便更好地定位和解决问题。日志中可能包含有关超时原因的更多信息。

官网上有文档，文档应该是最好的入门教程快速入门

在高可用db模式下，Seata不会生成sessionStore目录和root.data文件。 在高可用db模式下，Seata会使用数据库作为存储来保存各种事务数据。不再使用本地文件进行存储。因此，如果你按照教程中的步骤配置Seata的高可用db模式，并在启动时指定了正确的参数，Seata应该不会在bin目录下生成sessionStore目录和root.data文件。 如果你启动Seata后仍然看到这些文件生成，可能是由于你的配置没有生效，或者启动参数不正确。

Seata PhaseTwo_RollbackFailed_XAER_xa是Seata事务管理框架中的一个异常状态，表示在第二阶段（提交或回滚）中，XA事务的回滚操作失败。 在分布式事务中，Seata使用了XA协议来实现全局事务的管理。XA事务是一种两阶段提交（Two Phase Commit，简称2PC）的协议，它包括准备阶段（PhaseOne）和提交/回滚阶段（PhaseTwo）。 当Seata在第二阶段执行回滚操作时，如果发生了异常并导致回滚失败，就会出现这个异常状态。具体的异常原因可能是： XA资源管理器（XA Resource Manager）无法正常回滚事务。XA资源管理器超时或故障，导致回滚操作无法完成。其他未知的网络或数据库问题。 当出现Seata PhaseTwo_RollbackFailed_XAER_xa异常时，Seata会尝试通过自动重试等机制来解决回滚失败的问题。如果重试仍然失败，可能需要手动检查并修复底层数据库或其他相关资源的异常。

可以使用https://www.sojson.com/方便快捷功能强大

SEATA 1.6.1版本支持Spring Cloud Alibaba 2022的版本。

在Seata中，对于不同的数据库类型，需要在datasource配置中进行相应的调整。如果要将Seata与达梦数据库 (DMDB) 集成，你需要进行以下配置更改： 在Seata Server的 conf 目录下的 registry.conf 文件中，找到 example-service-seata-service 配置项，修改为以下内容： ## Configuration Center registry configuration is used to store the following configuration information for service: registry { ## name of registry type: 'file'、'nacos'、'eureka'、'redis'、'zk'、'consul' type = 'nacos' nacos { serverAddr = 'nacos服务器地址:8848' namespace = 'nacos命名空间' # 非必须，默认为空 group = 'SEATA_GROUP' cluster = 'default' } } 在Seata Server的 conf 目录下的 file.conf 文件中，找到 store 配置项，修改为以下内容： ## store mode: file、db store { mode = 'db' # 修改为 'db' db { ## More configurations refer to http://www.mybatis.org/mybatis-3/zh/configuration.html#environments driverClassName = 'com.dm.jdbc.driver.DmDriver' url = 'jdbc:dm://数据库地址:端口号/数据库名' user = '用户名' password = '密码' minConn = 1 maxConn = 100 globalTable = 'global_table' branchTable = 'branch_table' lockTable = 'lock_table' queryLimit = 100 dbType = 'dm' # 修改为 'dm' } } 需要注意的是，配置中的数据库驱动类和连接URL需要根据具体的达梦数据库版本进行调整。 通过以上配置更改，你就可以将Seata与达梦数据库集成，并使用Seata进行分布式事务管理。