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认为其存在噱头嫌疑的理由：技术局限性：目前AI技术在新茶饮行业的应用还处于初级阶段，存在一定的局限性。例如，AI图像识别消费者的舌象和面象推荐茶饮配方的科学性和准确性受到质疑，其给出的方案针对性不强，更多的只是一种娱乐或吸引消费者注意力的方式.消费者接受度：部分消费者对于AI新茶饮的接受度较低，他们更倾向于传统的手作茶饮，认为智能设备制作的茶饮缺乏情感和温度，影响了消费体验.成本投入与回报：企业在引入AI技术和智能设备时，需要投入大量的资金进行研发、采购和维护，成本较高。而短期内，这些投入可能无法带来明显的经济效益，对于一些中小茶饮品牌来说，可能会面临较大的压力.实际效果与宣传不符：有些品牌在宣传中夸大了AI技术的作用和效果，但在实际应用中，并没有达到预期的目标，导致消费者产生失望情绪，影响了品牌的信誉度.

用过通义灵码，用过豆包，他们都有一个共同的问通，对于复杂的代码，我花了很多时间去描述，但是最后生成出来的代码，可以采用的概率不到两成，基本上细节不把控，再多次对话提醒修改，但是作用基本为零。

用过，AI 在生成幽默段子方面有其自身的特点和优势，但与真人创作相比，各有千秋，在不同的应用场景下，打动人心的程度也因人而异。

这两种表达形式其实各有独特的魅力，很难简单地说更倾向于哪一种呀。 AI生成海报的优势与吸引人之处 高效便捷：就像提到的PAI-ArtLab这样的AI设计平台，能够在短时间内根据设定好的要求快速生成各种图片，比如企业如果急需一款符合特定风格的Logo商标图用于新品发布或者活动宣传，使用AI可以迅速产出，极大地节省了人力、时间成本。比如一家小型电商企业，想赶在购物节之前推出一系列促销海报，要是靠人工手绘，可能需要设计师花费几天甚至更久去构思、绘制、修改，而AI可能几个小时就能给出多套不同风格且质量不错的方案供选择，帮助企业及时抓住营销时机。风格多样：AI可以融合众多的艺术风格和元素，轻松呈现出复古风、赛博朋克风、简约现代风等等各种迥异的风格。对于一些想要不断尝试新视觉效果来吸引不同受众群体的场景，AI的这种特性就很有优势。例如一个主打潮流文化的品牌，希望每个月的宣传海报都有全新独特的风格，AI就能快速生成融合了当下最新潮流元素的海报，满足品牌多变的需求。易于修改完善：如果对生成的海报有不满意的地方，比如颜色搭配不太协调或者某个元素的位置不合适，只要调整相应的参数或者指令，AI就能再次生成新的版本，快速迭代优化。 人工手绘作品的独特魅力 饱含情感与温度：每一笔每一划都是创作者情感的倾注，透过画面能感受到创作者当时的心境、想法以及对描绘对象的独特理解。比如画家画一幅家乡的风景画，那画面里的一草一木、山川河流可能都承载着他儿时的回忆和浓浓的乡愁，观赏者在欣赏的时候也更容易被这种真挚的情感所打动，仿佛能跟着画作走进创作者的内心世界和那段过往时光。独一无二性：手绘作品由于是人工一笔一划创作出来的，世界上不会有完全一模一样的另一幅，哪怕是同一个画家重画一次，也会因为当时的状态等因素而有所不同。这种独一无二性让手绘作品有着不可替代的艺术价值，像一些著名画家的手稿，即使画面内容很简单，但因其唯一性，往往成为艺术收藏界的珍品。展现个人风格与创造力：每位手绘创作者都有自己独特的绘画风格和表现手法，比如梵高那充满激情、笔触奔放浓烈的画风，让人一眼就能认出是他的作品。这种强烈的个人风格让手绘艺术在艺术之林中绽放出绚丽多彩的光芒，而且创作者可以凭借自己的创造力打破常规，尝试全新的绘画方式和构图，给观众带来意想不到的视觉体验。 所以说，AI生成海报和人工手绘在捕捉生活美好瞬间方面都有着不可替代的作用，但我个人偏好AI生成海报，修改制作非常节约时间。

不会，因为我连当初的QQ宠物都能饿死在那，电子宠物虽然可以不管，但是还是会忘记。

我想到现场 在 AI 时代，大数据技术正站在新的十字路口。AI 大模型的兴起对数据处理的规模、速度和复杂度都提出了前所未有的要求。大数据技术未来的方向之一必然是与 AI 更深度融合。像 Apache Flink 这样的实时计算技术，将在其中扮演关键角色。它能够为 AI 训练和推理过程中的数据供应、处理环节提供高效支持，比如实时处理新产生的数据，及时反馈给模型，使模型能更快适应新数据模式。对于 Apache Flink 未来的发展趋势，我期望它能进一步优化在云原生环境下的性能和兼容性。随着企业上云步伐加快，在云原生架构中更流畅地运行，能让 Flink 发挥更大价值。同时，在与 AI 的融合上，希望能开发出更多针对 AI 场景优化的功能模块，比如针对 AI 数据特征的特殊处理算子。在数据集成方面，加强和不同数据源、数据存储系统的连接便捷性和稳定性，更好地满足复杂业务场景下的数据流转需求。我最感兴趣的专场是流批一体专场。在日常工作中，我们团队处理的数据既有需要实时处理的流数据，也有需要定期处理的批数据。Flink 的流批一体特性极大地简化了我们的架构，让我们无需为流数据和批数据分别搭建不同的处理系统。这不仅降低了开发成本和维护成本，而且在数据一致性的保证上更加简单高效。通过 Flink，我们实现了对数据更快速、准确的处理，为业务决策提供了更及时有力的支持。我们也期待在这个专场中学习到更多关于流批一体在复杂业务场景下的实践经验和优化技巧。

我参与了通义灵码的互动体验区。代码提示在IDE中做的不错，但是自动填充代码却很烂，最后不是帮我加多符号就是少符号，好像是所有AI助手的毛病，希望官方能改正。我喜欢这个活动的原因是，简单，其他需要部署需要资源，好几次资源关闭失败导致我账户扣费！！！

作为一名 Go 开发者，我可以这样利用阿里云 99 元套餐 ECS 实例： 开发与测试方面 构建 Go 项目测试环境：部署 Go 语言的开发环境，对开发中的 Go 项目进行集成测试，确保在类生产环境下项目的稳定性。尝试微服务架构：利用实例搭建多个微服务，使用 Go 编写服务间通信的代码，实践微服务架构相关的设计模式。 容器化相关 部署 Docker 环境：在 ECS 上搭建 Docker 环境，将 Go 编写的应用容器化，方便应用的部署、迁移和扩展。Kubernetes 学习与实践：利用有限的资源搭建一个简单的 Kubernetes 集群，学习容器编排相关知识，部署 Go 应用的容器到集群中。 网络编程实践 构建网络代理服务：使用 Go 强大的网络编程能力，在实例上开发网络代理相关的服务，例如简单的 HTTP 代理服务，学习网络协议和代理原理。开发高性能网络应用：利用实例测试 Go 编写的高性能网络应用，例如高并发的网络服务器，优化网络相关代码。

睡眠质量良好，没有使用过睡眠工具，但是会带智能手表去监测。

通义灵码真不错

体感游戏，switch的有氧拳击

数据生命周期管理（DLM）是一个多维度的过程，涉及到数据的创建、存储、维护、归档和删除等各个阶段。以下是一些数据治理和降低云上数据存储成本的方法，以及自动化工具的使用体验分享： 数据治理的办法： 数据分类：对数据进行分类，明确哪些是关键数据，哪些是次要数据，以便采取不同的管理策略。访问控制：确保只有授权用户才能访问敏感数据，使用角色基础的访问控制（RBAC）来限制数据访问。数据加密：对存储和传输中的数据进行加密，以保护数据安全。数据备份和恢复计划：制定数据备份策略，确保在数据丢失或损坏时能够迅速恢复。合规性检查：确保数据管理符合行业标准和法规要求，如GDPR或HIPAA。数据质量监控：定期检查数据的准确性和完整性，确保数据质量。 降低云上数据存储成本的妙招： 存储优化：定期评估数据使用情况，删除不再需要的数据，减少存储空间的浪费。生命周期管理：利用云服务提供商的生命周期管理工具，自动将不常用的数据迁移到成本更低的存储服务。数据压缩：对存储的数据进行压缩，减少占用的空间。选择合适的存储服务：根据数据的访问频率选择合适的存储服务，如频繁访问的数据使用标准存储，不常访问的数据使用归档存储。使用数据湖：对于需要进行分析的大量数据，使用数据湖可以降低存储成本并提高分析效率。 自动化工具进行数据生命周期管理的使用体验： 自动化迁移：自动化工具可以根据预设的规则自动将数据迁移到不同的存储层，无需人工干预。成本节约：通过自动化管理，可以减少因人为错误导致的额外存储成本。提高效率：自动化工具可以快速执行数据迁移和归档任务，提高数据处理的效率。易于监控和管理：大多数自动化工具提供界面或API，方便用户监控和管理数据生命周期。定制规则：用户可以根据业务需求定制数据生命周期管理规则，满足特定的业务场景。

在快节奏的工作环境中，AI技能确实可以成为提升效率和幸福感的得力助手。以下是一些实用的AI技能及其使用效果： 自动化任务处理： AI可以自动执行重复性高的任务，如数据录入、邮件分类等，减少人工操作，提高效率。 智能日程管理： AI助手能够根据用户的习惯和偏好，智能安排日程，提醒重要事项，确保工作生活有序进行。 语言翻译： 多语言翻译功能帮助用户跨越语言障碍，无论是阅读外文资料还是与国际团队沟通，都能得心应手。 个性化推荐系统： AI可以根据用户的历史行为和偏好，推荐相关内容，如新闻、音乐、视频等，节省寻找信息的时间。 智能写作助手： AI写作工具可以帮助用户快速生成文档草稿，提供语法检查和写作建议，提高写作质量和速度。 数据分析与可视化： AI可以分析大量数据，发现模式和趋势，并通过可视化工具直观展示结果，帮助用户做出更明智的决策。 虚拟个人助理： 虚拟助理可以执行语音命令，如设置闹钟、搜索信息、预订服务等，让用户可以更专注于手头的工作。 情绪识别与反馈： 一些AI系统能够识别用户的情绪状态，并根据情绪提供相应的反馈或建议，帮助用户保持良好的心态。 健康监测与建议： AI可以监测用户的生活习惯和健康状况，提供个性化的健康建议，如睡眠、饮食、运动等。 创意生成： 对于需要创意的工作，如设计、写作或音乐创作，AI可以提供灵感和创意点子，激发用户的创造力。

1、APP开发通常涉及以下步骤： 需求分析：确定APP的功能和特性，理解用户需求。设计阶段：包括UI/UX设计和技术架构设计。开发：使用编程语言（如Java、Kotlin、Swift等）和开发工具（如Android Studio、Xcode等）进行编码。测试：进行单元测试、集成测试和用户验收测试，确保APP的稳定性和功能完整性。发布：将APP提交到相应的应用商店（如App Store、Google Play等），并遵循各应用商店的审核和发布流程。 发布APP到应用市场通常需要注册开发者账号、准备应用程序包（APK或IPA文件）、填写应用信息和截图、设置定价和分发范围等。一旦提交应用，会经历应用商店的审核流程，审核通过后便可发布在应用市场供用户下载安装。 2、还没有详细体验过，但是其数据面板方便开发者了解App情况。

阿里云使用函数计算（FC）一键部署ComfyUI绘画平台具有多重优势，包括但不限于以下几点： 弹性伸缩：函数计算允许根据实际需求自动扩展和收缩计算资源，可以根据流量和请求量动态调整，从而节省成本并确保平台的稳定性和可靠性。 按需付费：函数计算采用按量计费模式，用户只需根据实际使用的计算资源付费，无需提前投入大量成本购买基础设施，可以降低初始成本和运营成本。 快速部署：通过一键部署，可以快速将ComfyUI绘画平台部署到阿里云上，减少了部署和配置的复杂性，提高了平台上线的效率。 高可用性：阿里云函数计算提供高可用性保障，通过多可用区部署和自动故障迁移等机制，确保服务的持续稳定运行。 与其他阿里云服务集成：函数计算无缝集成了阿里云的其他服务，如对象存储OSS、消息队列等，可以方便地与这些服务进行整合，实现更多功能和应用场景。 自动管理：函数计算免去了用户对基础设施的管理和维护工作，如操作系统的升级、安全补丁的安装等，使开发者能够更专注于业务逻辑的开发和优化。 综上所述，使用函数计算一键部署ComfyUI绘画平台可以带来弹性、高效、成本节约等多重优势，有助于提升平台的性能和用户体验。

在2024年，人工智能已经渗透到了更多的领域，并且在各个领域带来了颠覆性的变化。以下是一些AI正在影响的新领域和相应的变化： 医疗保健 个性化医疗：AI技术被用于分析大量的医疗数据，从而为患者提供个性化的诊断和治疗方案。药物研发：AI在药物研发中的应用不断增加，加速了新药物的发现和研发过程。 农业 智能农业：AI和大数据技术被用于提高农业生产效率，包括作物监测、病虫害预测和精准农业。 教育 个性化教育：AI技术被应用于教育领域，帮助教师更好地了解学生的学习需求，提供个性化的教学内容和方式。 能源 智能能源管理：AI被用于优化能源生产和消耗，提高能源利用效率，推动可再生能源的发展。 制造业 智能制造：AI和机器人技术的结合使得制造业更加智能化和自动化，提高了生产效率和产品质量。 交通 自动驾驶技术：自动驾驶技术的发展正在改变交通运输方式，提高了交通安全性和效率。 环境保护 环境监测：AI被用于环境监测和预测，帮助人们更好地理解和保护环境。 金融 智能投资：AI被用于金融领域的风险评估、投资组合管理和交易执行，提高了投资决策的精准度和效率。 媒体与娱乐 个性化推荐：AI技术被广泛应用于媒体和娱乐行业，为用户提供个性化的内容推荐和体验。 这些领域的变化都是由AI技术的不断发展和应用所推动的。随着AI技术的进一步成熟和普及，我们可以期待在更多领域看到AI带来的深刻变革。

二维码是一种能够储存数据的图像，通常由黑白像素构成。它们可以被扫描并解码，将储存在其中的信息传输到智能手机或其他设备上。二维码的生成并不复杂，通常通过专门的二维码生成器软件或在线服务来实现。这些工具允许用户输入所需的信息，例如网址、文本、联系信息等，然后生成对应的二维码图像。 至于二维码资源是否会枯竭的问题，目前并没有迹象表明会出现这样的情况。与电话号码或网络域名不同，二维码并不需要全球唯一性，因为它们通常是用于临时性的信息传递，而不是作为长期持久的标识符。因此，即使全球使用量很高，也不会像电话号码或网络域名那样面临资源枯竭的问题。 此外，随着技术的发展，二维码的设计和编码方式也在不断改进，使得它们能够储存更多的信息和适应更多的应用场景。因此，当前看来，二维码资源的枯竭并不是一个迫在眉睫的问题。

在当前数字化时代，跨平台开发确实成为开发者们关注的焦点，特别是在小程序领域。随着微信、支付宝、百度、抖音等各大平台相继推出小程序平台，企业与开发者面临着一个挑战：如何高效地开发和维护能在多个平台上运行的小程序，以覆盖更广泛的用户群，同时又控制成本、保证用户体验的一致性？ 为了解决这一挑战，开发者可以考虑以下几种策略和技术： 跨平台开发框架：选择使用跨平台开发框架，例如React Native、Flutter、或者uni-app等，这些框架可以帮助开发者使用一套代码库来开发适用于多个平台的小程序，从而降低开发和维护成本。 组件化开发：采用组件化开发的方式，将小程序的功能模块、UI组件等进行抽象和封装，以便在不同平台上复用，从而提高开发效率和维护便捷性。 统一的后端服务：建立统一的后端服务，为不同平台的小程序提供统一的数据接口和业务逻辑，确保不同平台上的小程序都能获得相似的数据支持和功能。 自动化测试与持续集成：采用自动化测试和持续集成工具，确保在不同平台上发布的小程序都能够保持一致的质量和稳定性。 用户体验的定制化处理：针对不同平台的特点，对小程序的用户体验进行定制化处理，确保在不同平台上用户都能够获得良好的体验。 监控与反馈机制：建立监控与反馈机制，及时发现和解决在不同平台上出现的问题，以保证用户体验的一致性。 综合利用以上策略和技术，开发者可以更加高效地开发和维护能在多个平台上运行的小程序，从而覆盖更广泛的用户群，同时控制成本、保证用户体验的一致性。

SQL语句的执行过程是数据库系统中非常重要且复杂的一部分，涉及到多个组件的协同工作。以下是一般情况下 SQL 语句的执行过程： 语法分析和语义检查： 当用户输入一条 SQL 语句后，数据库系统首先对其进行语法分析，以确保语句的结构符合 SQL 的语法规则。紧接着进行语义检查，以验证语句中引用的表、列等对象是否存在，以及用户是否有相应的权限。 查询优化： 一旦语法和语义检查通过，数据库系统会对 SQL 查询进行优化。这个阶段的目标是找到最有效的执行计划，以便在数据库中检索数据。优化器会考虑多个执行计划，并评估哪个执行计划在给定的数据库结构和数据分布下是最有效的。 执行计划生成： 优化器生成一个最佳的执行计划，这个执行计划描述了数据库系统如何获取数据以满足用户查询的需求。执行计划通常包括选择使用哪些索引、连接表的顺序、使用哪种算法等信息。 执行： 一旦执行计划生成，数据库系统就会按照执行计划中描述的步骤来执行查询。这可能涉及到扫描表、使用索引、执行连接、应用过滤条件、排序等操作。 事务管理： 如果查询涉及到事务操作（例如插入、更新、删除等），数据库系统会确保这些操作要么全部成功，要么全部失败，以维护数据库的一致性。 并发控制： 在多用户环境中，数据库系统还需要进行并发控制，以确保多个并发的事务不会相互干扰，同时保证数据库的一致性和隔离性。 日志记录： 数据库系统通常会记录执行过程中的操作，以便在发生故障时进行恢复或者进行备份。 结果返回： 最终，数据库系统会将查询的结果返回给用户，用户可以在应用程序中进一步处理这些结果或者直接展示给用户。 这些步骤构成了一条 SQL 语句的执行过程，数据库系统在其中发挥着重要作用，以确保数据的准确性、一致性和可靠性。

责任链模式是一种经典的设计模式，它可以帮助解决复杂业务逻辑处理中的代码结构冗余和模块间高度耦合的问题。在实际业务代码中恰如其分地运用责任链模式，需要注意以下几点，以避免过度设计并确保代码的优雅与效率： 明确责任链的作用范围：在设计责任链模式时，要明确责任链所需要处理的具体业务场景和范围。不应该将责任链应用于所有的业务逻辑处理，而是要选择在其中真正需要灵活处理请求的地方使用。 合理划分责任链节点：在构建责任链时，需要合理划分责任链节点，每个节点应该专注于处理特定类型的请求或业务逻辑。这样可以避免责任链节点功能过于复杂，同时提高代码的可维护性。 避免过度耦合：责任链模式的目的是降低模块间的耦合度，因此在设计责任链时，要避免节点之间过度耦合。每个节点应该尽可能独立，只关注自己的处理逻辑，而不依赖于其他节点的具体实现。 灵活处理请求：责任链模式的优势在于可以灵活地处理请求，因此在实际应用中，需要确保责任链节点能够正确地处理请求，并且能够动态地添加、移除或调整节点，以适应业务逻辑的变化。 性能考量：在使用责任链模式时，需要注意性能方面的考量。责任链模式可能会引入一定的性能开销，特别是在链条较长或请求处理较复杂时。因此，在实际应用中需要权衡灵活性和性能之间的关系。 测试与调试：在实际运用责任链模式时，需要充分进行测试和调试，确保责任链能够正确地处理各种请求，并且能够在不同情况下正确地传递和处理请求。 通过合理地运用责任链模式，并结合以上注意事项，可以在实际业务代码中实现灵活性和可维护性，避免过度设计，同时确保代码的优雅与效率。