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暂无个人介绍
暂时未有相关通用技术能力~
阿里云技能认证
详细说明
2024年07月
2024年06月
不会,国内的东西怎么会不让国内的人用!
不要急,你过两天在看看进度,一般是隔1~2天,毕竟是人工审核
人工智能这块是比较耗费资源,因为你这是在线版肯定会出现大量的网络连接,你可以尝试离线版。
https://developer.aliyun.com/ask/651088?spm=a2c6h.13148508.setting.24.7a814f0eI2j0Cc这里面有我的回答你可以参考,部署一个离线版!回答不易请采纳
面对工作中习惯性依赖原有方法、即使面对不悦也难以自拔的挑战,我深感其普遍性与复杂性。在我的职业生涯中,这样的经历时有发生,尤其是在面对长期执行且逐渐失去新鲜感的任务时。
记得有一次,我负责一个项目的数据分析工作,初期充满挑战与新鲜感,但随着时间的推移,数据分析的流程变得机械重复,每次处理都像是在重复昨天的故事。尽管内心深知可以引入新的工具或方法来提高效率、增加乐趣,但我却常常因为害怕改变带来的不确定性而犹豫不决,最终陷入了“舒适区”的陷阱。
为了打破这种自我限制,我采取了以下几个步骤:
主动寻求反馈:我邀请了同事和上级对我的工作流程进行评估,听取他们的建议。这些外部视角帮助我识别了潜在的改进空间,也激发了我尝试新方法的动力。
设定小目标:我将大的改变拆分成一系列小目标,比如先尝试一种新的数据可视化工具,再逐步探索自动化脚本的编写。这样的小步快跑让我更容易接受变化,也减少了改变的恐惧感。
记录变化带来的好处:每当尝试新方法并取得一定成效时,我都会记录下来,比如提高了多少效率、解决了哪些问题。这些实际的好处成为了我持续前进的动力。
建立学习社群:我加入了一些相关的在线社群和论坛,与同行交流心得,分享经验。这种互动不仅让我获得了新的灵感,也让我感受到自己并不孤单,有很多人都在共同面对并克服这样的挑战。
通过这些努力,我逐渐克服了工作中的习惯性依赖,学会了更加灵活地应对各种任务。现在,当我再次面对不悦的任务时,我会更加主动地寻找新的解决方案,而不是固守现状。这种转变不仅提升了我的工作效率,也让我在工作中找到了更多的乐趣和成就感。
在探讨通用大模型与垂直大模型的交锋时,我倾向于认为这两者并非零和博弈,而是互补共生的关系,它们各自在不同场景下展现出独特的价值,共同推动AI技术应用的深化与拓展。
个人经历与观察:
在我从事的金融科技领域,我们曾尝试过引入通用大模型来处理客户服务的自然语言处理任务,如智能问答、文本分类等。这类模型因其广泛的知识库和跨领域的学习能力,能够迅速覆盖多个常见的业务场景,提高了服务响应的速度和广度。然而,我们也发现,在面对高度专业化的金融术语、复杂的金融产品解析或特定行业的合规要求时,通用大模型的精准度和专业性显得力不从心。
随后,我们转向探索垂直大模型的应用。通过与金融机构深度合作,我们训练了专门针对金融领域的垂直大模型。这些模型不仅深入理解了金融市场的运作机制、各类金融产品的特性,还能准确识别并处理复杂的金融交易信息。在实际应用中,垂直大模型显著提升了客户服务的专业性和精准度,特别是在风险评估、投资建议等关键领域,其表现远超通用大模型。
使用感受:
不是的,可以使用非SSD如HDD,只是使用SSD性能会更好!
CPFS数据流动创建数据流动任务
1:登录NAS控制台。
2:在左侧导航栏,选择文件系统>文件系统列表。
3:在顶部菜单栏,选择地域。
4:在文件系统列表页面,单击目标文件系统名称。
5:在文件系统详情页面,单击数据流动。
6:在数据流动页签,找到目标数据流动,单击任务管理。
7:在任务管理面板,单击创建任务。
8:在创建任务面板,您可以创建不同类型的任务并配置任务详情。
参考地址
CPFS智算版数据流动创建数据流动任务
1:登录文件存储控制台。
2:在左侧导航栏,选择文件系统>文件系统列表。
3:在顶部菜单栏,选择地域。
4:在文件系统列表页面,单击目标CPFS智算版文件系统名称。
5:在文件系统详情页面,单击数据流动。
6:在数据流动页面,找到目标数据流动,单击任务管理。
7:在任务管理面板,单击创建任务。
8:在创建任务面板,您可以创建不同类型的任务并配置任务详情。
参考地址
你这边应该是网络问题,因为我刚才测试了
curl -v --max-time 60 https://openapi.alipay.com这个命令可以正常返回
云消息队列 MQTT 版目前提供的是单向SSL加密,所以无需客户端上传证书。其次,服务端的证书会随着请求握手自动下发,并且是和接入点域名强绑定的,所以目前不支持自定义证书加密。这里是官网的demo可以参考一下。
如果你不是用的阿里云的云MQTT,而是自己搭建的就需要参考CSDN上的这篇文章来配置文章地址https://blog.csdn.net/Zsxsxx/article/details/135695498
回答不易请采纳
断电导致了Broker本地存储的消息数据或者是元数据损坏,还有可能是Controller端关于Broker的注册状态的信息不一致,清理Broker的临时数据或者元数据,请注意备份!回答不易请采纳
RocketMQ Proxy新特性,它作为一个可选的高性能代理层,位于客户端与NameServer/Broker之间,吞吐量高、延迟低。你的错误是因为Broker端启用了Proxy模式而你的客户端代码还是按照旧的方式直接连接到NameServer地址结果就是报错了!回答不易请采纳
是的,你的理解适用于版本5.0及之后的RocketMQ。在5.0及之后的RocketMQ中,如果多个生产者发送的消息设置了相同的messageGroup,这些消息将会被路由到同一个messageQueue中,以此来保证消息的顺序性。确保相同messageGroup的消息能够按照先进先出的顺序进行处理。
你如果说的是
这个认证,那就是在
在这个里面就能看到了
从代码看,不管是commit还是rollback都是直接放try里了,而且也不会往上一层抛出错误,也就是不会报空指针异常,该释放的资源也都释放掉了!这样的效率会更高!如果非要判断null最好是放到业务侧判断。回答不易请采纳
在链接字符串上加上failOverReadOnly=false试试
jdbc:mysql://hostname:port/database?failOverReadOnly=false&useSSL=false就是这样,回答不易请采纳
很教条的回答就是,因为音素作为语言的基本发音单元,能够提供更为细致和稳定的语音特征,这些特征在不同语境下相对稳定,有助于模型更准确地区分不同语种之间的细微差别,从而增强对各种环境变化和个体差异的适应能力。回答不易请采纳
一句话就是数据收集,数据标注,喂数据训练。
1:对数据进行预处理,包括分段、特征提取等步骤
2:采用机器学习或深度学习算法构建识别模型,如神经网络
3:使用包含不同方言标签的数据集对模型进行训练,以学习方言间的区别性特征
4:通过验证集优化模型参数,并在测试集上评估模型性能,以确保模型能有效泛化到未见过的语种数据,从而实现对其他语种的识别。
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