春暖花开季节_个人页

今年双十一入手了很多产品，比如手机，电脑，键盘等等，

ACS构建在强大的Azure云平台之上，享受到了其高可靠性和可用性的优势。Azure提供了全球范围的数据中心和多重备份机制，确保Kubernetes集群在硬件故障或其他不可预见的情况下仍能保持稳定运行。

云栖大会是一个集结全球技术专家、企业和开发者的平台，我希望在2024年的大会上，能够看到更多跨行业和跨领域的生态系统合作。通过合作共赢，推动技术创新和商业发展，实现数字化转型的持续推进。

作为一个开发者，拥有一台云服务器是非常有益的。我同意每个开发者都应该有一台云服务器的观点，理由如下： 灵活性和可伸缩性：云服务器可以根据需要灵活地配置和扩展资源。这使得开发者能够根据项目需求进行自由调整，无需受限于物理服务器的局限性。在开发和测试环境中，可以快速创建和销毁服务器实例，提高开发效率。 成本效益：使用云服务器可以避免购买和维护昂贵的硬件设备。相比传统的物理服务器，云服务器以按需付费的方式提供，开发者只需支付自己所使用的资源，降低了成本。此外，云服务商通常会提供各种套餐和计费模型，使得开发者能够选择适合自己需求和预算的方案。 便捷的远程访问和管理：云服务器可以通过网络远程访问和管理，使得开发者可以随时随地进行操作。无论是在公司、家中还是旅途中，只要有网络连接，开发者都能够方便地管理和监控自己的服务器。 高可靠性和容灾能力：云服务商通常提供高可用性和容灾机制，确保服务器的稳定运行和数据的安全性。开发者可以借助这些机制来保障自己的应用和数据不受单点故障的影响，并在灾难事件发生时进行快速恢复。 社区支持和资源共享：使用云服务器，开发者可以与庞大的开发者社区和资源共享平台连接起来。这使得开发者能够获得来自社区的帮助、经验和知识，促进技术学习和交流。

云计算的第三次浪潮是指当前和未来几年内云计算技术和应用的新一轮发展和演进。以下是我对云计算第三次浪潮的看法： 强大的大数据处理能力：随着大数据的爆发式增长，云计算提供了强大的处理和存储能力，支持分布式计算和分析。第三次浪潮将进一步推动云计算在大数据处理方面的创新，加速数据驱动决策和商业洞察的实现。 边缘计算的兴起：边缘计算是第三次浪潮的一个重要趋势。它将计算和存储资源推向离用户更近的边缘位置，提供更快的响应时间和更低的网络延迟。这将促进物联网、智能城市和工业自动化等领域的发展，并带来更多实时和交互式的应用。 混合云和多云战略：随着企业对云计算的采用程度不断增加，混合云和多云战略成为第三次浪潮的重要趋势。企业将根据自身需求，灵活地选择和管理公有云、私有云和边缘云等多个云服务提供商，以实现最佳的资源利用和业务灵活性。 AI与云计算的融合：人工智能（AI）将与云计算紧密结合，相互促进创新。云计算提供了强大的计算和存储资源，支持训练和部署复杂的机器学习模型。而AI技术也将帮助云计算提供更智能的服务和自动化管理，提高效率和用户体验。 安全与隐私的关注：随着越来越多的数据和应用迁移到云端，安全和隐私成为第三次浪潮中不可忽视的问题。云计算提供商需要加强对数据的保护和隐私的尊重，并采取严格的安全措施来防范网络攻击和数据泄露。 总的来说，云计算的第三次浪潮将推动大数据处理、边缘计算、混合云架构、AI和云计算的融合等方面的发展。然而，这也带来了一些挑战，如安全性、隐私保护、技术标准和人才需求等。通过解决这些问题，云计算将继续在各行各业中发挥重要的作用，并为创新和数字化转型提供支持。

数字人的普及是一种有可能成为未来趋势的现象。数字人是指通过技术手段和算法模拟出真实世界中的人类形象，并具备与人类进行交互的能力。以下是讨论数字人普及的一些观点： 个性化体验：数字人可以根据用户的需求和偏好进行定制，提供个性化的服务和体验。它们可以以各种形式出现，如虚拟助手、聊天机器人、游戏角色等，与用户进行对话和交互，满足其特定的需求。 扩展人类能力：数字人可以通过人工智能技术模拟出人类的知识、技能和情感，从而扩展人类的能力。它们可以提供专业领域的建议和指导，支持学习和创造，并在某些情况下代替人类执行重复或危险的任务。 跨界融合：数字人可以跨越国界和文化差异，成为全球范围内的信息传递和文化交流的媒介。它们可以用不同的语言和口音与用户进行交流，促进跨文化交流和理解。 个人助手和机器人应用：数字人在个人助手和机器人应用方面的应用潜力巨大。它们可以为用户提供各种服务，如日程管理、健康监测、家庭助理等，减少人类的负担，并提高生活品质。 艺术和娱乐领域：数字人在艺术和娱乐领域有着广阔的应用前景。它们可以成为虚拟角色、电影特效、游戏角色等的重要组成部分，为用户带来更加逼真和沉浸式的体验。 然而，数字人普及也面临一些挑战和考虑因素。其中包括技术上的限制（如图像和语音合成的真实性）、隐私和安全问题、伦理和道德问题等。这些问题需要综合考虑，并制定相关的政策和指导原则。 总结而言，数字人普及有可能成为未来的趋势，但其推广和发展还需要克服一系列的技术和社会问题。通过合理应用和规范管理，数字人的发展可以为个人和社会带来更多便利和创新。

算力在一定程度上可以被视为开发/技术的源头之水，因为它提供了进行计算和处理数据的能力。没有足够的算力，许多开发和技术项目都无法进行。然而，算力只是开发和技术的一部分，还有其他因素如算法、数据、硬件和软件等也非常重要。

要从编写业务代码中跳出来，有效提升个人技术能力，可以采取以下方法： 学习新技术和语言：深入学习新的编程语言、框架和工具，掌握它们的原理和使用方法，以扩展技术领域。 解决挑战性问题：主动寻找并解决具有挑战性的编程问题，如算法、数据结构等，锻炼自己的问题解决能力。 参与开源项目：积极参与开源项目，贡献代码、修复错误或参与讨论，与其他开发者合作，学习他们的经验和技巧。

常见的手撕代码题目包括以下几类： 数据结构和算法： 反转链表二叉树遍历（前序、中序、后序）快速排序归并排序链表的环检测最长公共子序列 字符串操作： 字符串翻转字符串匹配（如KMP算法）字符串压缩回文字符串判断 数值处理： 判断一个数是否为素数计算斐波那契数列计算两个日期之间的天数实现一个简单的计算器 搜索和回溯： 八皇后问题迷宫问题组合求和单词搜索 动态规划： 背包问题最长递增子序列最大子数组和矩阵路径求和 设计问题： 设计一个URL短链接服务设计一个LRU缓存设计一个实时推荐系统设计一个电影订票系统 实现常用功能： 实现一个栈实现一个队列实现一个LRU缓存实现一个哈希表 这些只是常见的手撕代码题目示例，实际上手撕代码题目种类非常丰富，可根据不同的面试或评估目的进行调整和定制。在面试前，建议预先准备常见的手撕代码题目，以便能够更好地应对这些挑战。

大模型具有更多的参数和计算能力，这使得它们在处理复杂任务和大规模数据时表现出色。它们可以提供更准确的预测结果，更好地理解上下文，并产生更自然的输出。 然而，大模型也存在一些限制和挑战。首先，大模型需要庞大的计算资源和存储空间，这使得它们在某些情况下难以使用或不切实际。此外，大模型的训练过程通常需要大量的数据和时间，对于资源受限的环境来说可能不可行。 此外，大模型也存在一些伦理和隐私问题。由于它们可以生成高度真实的内容，包括文章、新闻和代码等，因此滥用可能导致虚假信息的传播和潜在的滥用风险。

加班不是常态吗

在 PostgreSQL 中，pg_stat_statements 是一个扩展模块，用于收集并提供关于 SQL 语句执行性能的统计信息。其中，local_blks_hit 和 local_blks_dirtied 是 pg_stat_statements 模块中的两个统计指标。 local_blks_hit：表示语句执行期间从本地磁盘块缓存（或称为共享缓冲区）中直接获取的块数量。当查询或语句需要读取某个表或索引的块时，PostgreSQL 会首先检查本地缓冲区中是否存在该块的副本。如果存在，则不必从磁盘读取，而是直接从缓冲区获取（命中）。每次成功的缓冲区命中都会增加 local_blks_hit 的值。 local_blks_dirtied：表示语句执行期间修改了本地磁盘块缓存（或称为共享缓冲区）中的块数量。当查询或语句修改某个表或索引的块时，PostgreSQL 会将这些修改后的块标记为'脏块'，即需要在适当的时间写回到磁盘。每次修改缓冲区块（将原始块标记为脏块）都会增加 local_blks_dirtied 的值。 总结来说，local_blks_hit 表示语句在执行过程中直接从本地缓存中获取的块数量，而 local_blks_dirtied 表示语句在执行过程中修改了本地缓存的块数量。这些统计指标可以帮助分析查询性能以及对数据库缓冲区的使用情况。