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暂无个人介绍
能力说明:
掌握计算机基础知识,初步了解Linux系统特性、安装步骤以及基本命令和操作;具备计算机基础网络知识与数据通信基础知识。
阿里云技能认证
详细说明
2024年07月
2024年06月
2024年05月
2024年04月
通义灵码可以帮助求职者优化简历,让简历更加吸引HR的眼球。比如,它能帮我找出简历中的语法错误,用词不当,甚至能给出更专业的表述建议,让我的简历看起来更专业、更有说服力。就好比写作文时有个老师在旁边指导,帮我润色,让我的文章更加出彩。
通用大模型和垂直大模型,就好比一个是全能型选手,另一个是单项冠军。通用大模型就像一个知识面很广的人,啥都懂一点,可以应对各种话题和场景;垂直大模型则是某个领域的专家,对特定的东西特别精通。
通用大模型的优势在于它的广泛适用性。它能处理各种不同类型的任务,无论是聊天、写文章、做翻译,还是回答各种知识性问题,它都能给出一个还算不错的答案。这就像是你有一个万能工具箱,不管家里哪个角落出了问题,都能找到合适的工具来修。对于企业和个人来说,这意味着你不需要为每个小任务去找专门的工具或专家,一个通用大模型就能搞定大部分事情。
垂直大模型则专注于某个领域,比如医疗、法律、金融等,它在这个领域内的知识深度和专业性远超通用大模型。这就像你有一个心脏手术专家,虽然他可能不太懂脑科,但心脏手术做得绝对一流。对于需要高度专业性的工作,垂直大模型能提供更准确、更专业的答案和服务,减少错误,提高效率。
我的看法两者各有千秋,选哪个主要看你需要解决什么问题。如果你是做科研,搞学术,或者是处理一些需要专业知识的复杂任务,比如医生诊断疾病、律师分析案例,那垂直大模型肯定是首选,它能提供更深入、更精准的见解。但如果日常生活中,或者工作中遇到的问题五花八门,需要一个能快速适应各种场景的助手,那通用大模型就更合适了。比如,写一篇关于历史的文章,又突然要帮小孩辅导数学作业,还能顺便翻译一段外语文本,这时候通用大模型的灵活性就派上用场了。所以,我的观点是,没有绝对的优劣,只有适不适合。就像选衣服,要看场合和自己的需要。在实际应用中,可能两者都会用到,通用大模型作为基础,垂直大模型在特定领域提供专业支持,两者互补,才能发挥出最好的效果。
工作中的“路径依赖”就像你每天上班走的那条最熟悉的路,时间久了,就算这条路堵车严重,你也懒得换,因为习惯了,怕新路线不熟悉。但其实,打破这种路径依赖,换个路线,说不定能更快更顺呢!下面是一些破除路径依赖的小技巧:
破除路径依赖不是一蹴而就的事,需要时间和勇气。但只要开始尝试,就会发现世界比想象中更广阔。就像换了一条上班的路,虽然一开始可能有点陌生,但很快你就会发现,原来还可以这样走,生活和工作也因此变得更加有趣和高效。
这个消息听起来就像是咱们国家自主研发的一个人工智能大模型,在参加了一个模拟的高考数学考试中,表现得比美国的GPT-4还要好。这事儿其实挺有意思的,因为它反映了几点趋势和意义:
写代码就像做菜,有时候菜谱(代码逻辑)看着挺简单,但一动手就状况百出,火候不对(逻辑错误)、调料放错(语法错误),结果得花大把时间回炉重造。为了避免这种“下厨悲剧”,可以试试这几个小窍门:
开发APP就像盖一栋房子,不过这里是用代码搭建一个虚拟的房子,让用户能在手机上使用。这个过程大致可以分为几个步骤:1. 规划和设计:首先,你需要想好你的APP要做什么,比如是一个游戏、购物软件还是社交平台。然后设计它的外观和功能,就像画房子的图纸一样,这一步叫做UI/UX设计,确保用户用起来既好看又方便。2. 选择材料:开发APP的“材料”就是编程语言和工具。常见的有Java或Kotlin用于安卓APP,Swift或Objective-C用于苹果的iOS APP。还有些跨平台的工具如React Native或Flutter,可以同时为安卓和iOS编写代码,就像通用建材一样。3. 动手建设:接下来,程序员们根据设计图开始编写代码,这就是APP的“施工”阶段。他们会创建各种页面、按钮、功能,让APP能按照设计的想法运行起来。4. 测试和装修:房子盖好后要检查有没有漏水、电路是否正常,APP也一样需要测试。开发者会模拟各种使用情况,查找并修复错误(我们称为“bug”),优化性能,确保APP稳定流畅。这一步也包括美化细节,让APP看起来更完美。5. 提交到应用市场:•准备资料:完成APP后,你需要准备一些资料,比如APP的图标、介绍、截图、分类等,这些是用户在应用商店看到的信息。•账号注册:要想在主流的应用市场上发布APP,比如Google Play(安卓)或Apple App Store(苹果),你需要先在这些平台上注册开发者账号。这通常需要支付一定的费用。•提交审核:上传你的APP包和准备好的资料到对应的平台。之后,平台会有专门的团队对你的APP进行审核,检查是否有违反规定的内容,是否稳定可用等。这个过程可能需要几天到几周不等。•发布:一旦审核通过,你的APP就可以上架了,用户就可以在应用商店搜索并下载使用。
这张老照片勾起了许多回忆。照片中的男女,是我祖父母年轻时的模样。那时正值1920年代,他们站在老砖房前,微笑着面对镜头。祖父穿着西装,打着蝴蝶结,显得格外英俊;祖母则身着时髦的短裙和帽子,展现出那个年代的独特风采。
这座老砖房曾是他们初次相遇的地方,祖父母的爱情故事也由此展开。祖父开着那辆经典的老爷车,带着祖母去过许多地方,留下了无数美好的回忆。尽管时光飞逝,他们的笑容和那段幸福时光却永远定格在这张照片中。
每当翻看这张照片,我仿佛能回到那个充满浪漫与激情的年代,感受到祖父母之间的深厚感情。这不仅是一张照片,更是一段珍贵的家族历史。
在日常的运维工作中,经常有很多小需求,比如需要自定义个prometheus 的exporter ,用来监控 pod事件、或者supervisor 任务状态等。首先我会直接打开我的 goland 客户端,然后因为集成了通义另码,我直接提问,
通过这样的方式,大大提高了我的运维效率,已经打好了框架之后,后面就是优化了。
通义灵码还有很多牛逼的功能,还能解释代码,生成优化建议
我觉得优势有很多,第一个省时省力,就像搭积木一样简单,不需要从零开始学习复杂的部署过程,对于没有太多技术背景的人来说,函数计算的这种部署方式降低了使用高级AI工具的门槛。第二个是很灵活,比如需要处理更多或更复杂的绘画任务,函数计算平台能自动根据需求分配资源,帮助控制成本。第三个就是函数计算的厉害之处了,它的显存优化即使在有限的硬件资源下也能高效运作。对于那些硬件条件不是特别高端的用户来说是个好消息,他们也能享受到高质量的AI绘画体验。由于部署在云端,系统的维护、升级、安全防护等工作都由云服务商负责,我们大可不必担心这些后台问题,可以专心于创作和实验不同的绘画风格。最后一点就是成本可控,采用Serverless的函数计算模式,我只需为实际使用的计算资源付费,而不是支付固定的服务器费用。这样在初期尝试或者项目量不大的时候,可以有效控制成本。
现如今各大厂商AI百花齐放,AI技术的发展展现出各式各样的应用,这些应用已经完全应用于我们的生活和工作,例如字节跳动的豆包AI,能和你聊天,能帮你出主意,能够回答各种各样的问题,同样AI对于手机行业的发展,也发生了重要转变,主要手机制造商如OPPO等重金投入AI技术,预示着AI手机新时代的到来,行业进入了一个更深层次的竞争和发展阶段。对于千亿级大模型的发展慢慢出现分化,私有化的百亿级大模型展现出更多活力和应用场景的多样性,企业可能会开始寻找超越基础模型应用的新机会。随着AI越来越强大,政策环境也跟进持续优化,政府对AI技术的支持力度加大,为行业发展提供坚实后盾。科研力量不断壮大,高等教育机构和研究机构在AI领域的投入和产出均显著增长,特别是在自然语言处理、计算机视觉、智能语音识别等领域取得了国际领先的成果。
不用担心,二维码并不会被用完。尽管全球每天的二维码使用量高达100多亿,但二维码的容量几乎是无穷无尽的。这是因为二维码的设计基于特定的数学算法,能够生成极其庞大的唯一编码组合。二维码(QR Code)的标准版本可以存储最多7089个数字或4296个字母数字字符,而更大的版本,如QR Code 200x200模块大小,理论上能编码的数据量更大,几乎达到无限的可能性。按照每天100亿个的使用量来计算,要“用完”所有可能的二维码组合,所需的时间远远超过了宇宙的年龄。此外,二维码的使用并非一次性消耗,同一个二维码可以被反复扫描无数次,而不会因为被扫描过就失效。因此,从实际应用的角度来看,二维码的“库存”几乎是永不枯竭的,我们完全可以继续享受二维码带来的便捷,而无需顾虑它是否会耗尽。
作为运维,在运维工作中,使用AI产品我就像有了一个超级智能助手,用AI集成工具让我的效率嗖嗖上升。想象一下,每天面对各种系统维护、故障排查、脚本编写等任务,脑袋都要炸了,但有了这些AI工具,事情就简单多了。
在日常工作中,使用 chatgpt、文心一言、google的gemini、讯飞大模型,等各类ai工具,帮助我查询知识,例如写一些自动化的运维脚本之类的,大大提高了我的运维效率
比如要写一个监控 线上supervisor 进程是否挂掉的脚本,我立马使用AI提问,没多久代码就呈现在我面前,而且运行达到了效果,真的太好用了,大大提升了我的运维效率:
阿里云主力模型价格大幅降低,具体为两百万Tokens仅需一元,这将对AI行业产生深远影响。以下是一些主要影响:
基础打牢时期
最开始,我花了大量时间学习编程的基础知识。这包括学习各种编程语言的语法、基础的数据结构和算法。这一阶段主要是打牢基础,理解编程的核心概念。
动手实践
真正开始提升是我开始动手做项目的时候。实践出真知,我发现自己在写代码的过程中遇到的问题和解决这些问题的过程,大大加深了我的理解。例如,做一个小网站、写一个简单的游戏或者自动化一些日常任务,这些都让我学到了很多课堂上学不到的东西。
解决实际问题
当我开始接触真实世界的问题和项目时,编程能力提升得非常快。解决实际问题要求我不断寻找新方法、学习新技术,逐渐让我变得更加熟练和自信。
代码审查和合作
参与代码审查和团队合作也是一个重要的提升阶段。通过审查别人的代码,我学到了很多不同的编程思路和技巧。团队合作让我理解了代码规范、版本控制等重要的开发流程。
学习新技术
每当有新技术出现,我都会花时间去学习并应用到项目中。比如学习新的编程语言、框架或者工具。这不仅扩展了我的知识面,还提升了我的适应能力和解决问题的能力。
持续改进和反思
编程是一个持续改进的过程。我会定期回顾自己写的代码,寻找可以优化的地方。也会反思自己在项目中的不足,争取在下次做得更好。
实际经验
例如,有一次我参与了一个复杂的系统开发项目。这个项目涉及到多个模块的协同工作,包括前端、后端和数据库。刚开始,我对如何将这些模块有效地整合在一起感到非常困惑。但是,通过不断尝试、学习和与团队成员讨论,我不仅成功解决了问题,还学到了很多关于系统架构和设计模式的知识。这个经历让我感觉到自己的编程能力有了很大的飞跃。
一条SQL语句的执行过程,就像是一个小故事一样。
拿到任务
你就像老板,写了一条SQL语句,就像给数据库下达了一个任务单,比如:“去仓库找一下所有名字叫‘张三’的货物。”
看懂任务
数据库就像一个聪明的小助手,首先它要看懂你给的任务单,确认你是要找叫‘张三’的货物。
检查任务单
然后,小助手会检查一下你的任务单有没有写错,比如“张三”写成了“章三”,或者根本没有写清楚要找什么。这个步骤就是检查有没有语法错误。
想怎么干
小助手看完任务单后,会动脑筋想一想,怎样最快找到所有叫‘张三’的货物。它会想,仓库那么大,是直接去找呢,还是先问一下仓库管理员(数据库的索引)有没有记录?
制定计划
小助手想好怎么干之后,就会制定一个详细的计划,比如,先到A区找,再到B区找,最后到C区找。
开始干活
接下来,小助手就开始干活了,按照计划一步步执行。它可能会跑到A区,翻箱倒柜找‘张三’,然后再去B区和C区。
给你结果
最后,小助手把找到的所有叫‘张三’的货物信息交给你,告诉你任务完成了。
小例子
假设你写了一条SQL语句:
SELECT * FROM students WHERE name = '张三';
拿到任务:你给数据库下命令:“找出所有叫‘张三’的学生。”
看懂任务:数据库确认你要找的东西是名字叫‘张三’的学生。
检查任务单:检查你的命令是不是写对了,有没有拼错字或者说漏了什么。
想怎么干:数据库思考一下,怎么找最快,看看有没有现成的记录(比如索引)可以用。
制定计划:决定先从学生表的某个地方开始找,一步一步查找所有符合条件的记录。
开始干活:按照计划一步步执行,找出所有名字叫‘张三’的学生。
给你结果:最后,把找到的所有叫‘张三’的学生信息交给你。
这个过程就像你让小助手去仓库找东西,它一步步按照计划完成任务,然后把结果给你。虽然整个过程在后台挺复杂,但对于你来说,就像发了个命令,等着结果就行了。
AI“复活”技术确实是个很酷的概念,像电影《流浪地球2》里那样把人的意识上传到计算机,听起来既神奇又有点吓人。想象一下,能和逝去的亲人“重逢”,或者看到历史人物“复活”,这对很多人来说可能是一种安慰或者一大乐趣。但是,技术的发展总是伴随着风险和挑战,尤其是涉及到伦理和法律的问题。
如何确保数字生命技术始终用于正途?
法律和监管
立法机关和监管机构必须先行一步,制定相关法律法规,明确规定哪些使用是合法的,哪些是违法的。比如,未经本人或其合法继承人同意,克隆其数字形象是不被允许的。监管机构还需要定期审查和更新这些法规,确保它们跟上技术的发展。
伦理委员会和社会监督
可以成立专门的伦理委员会,对数字生命项目进行审核和监督。这些委员会应该由多方代表组成,包括科技专家、法律专家、伦理学家和普通公众,确保不同观点和利益的平衡。同时,社会公众的监督也很重要,媒体和公众可以通过舆论来监督这项技术的应用。
技术透明度
技术公司需要保持透明,公开他们如何使用这项技术,数据是如何被收集、处理和存储的。这不仅有助于赢得公众的信任,也能让相关方更好地监督技术的使用。
教育和宣传
对公众进行教育,让大家了解数字生命技术的潜力和风险,学会如何保护自己的数字隐私权。宣传和教育活动可以通过学校、社区活动、媒体等多种渠道进行,让更多人参与进来。
道德和价值观
企业和研发人员在开发和应用这项技术时,必须有强烈的社会责任感,遵循道德和价值观。比如,尊重逝者和他们家人的意愿,不滥用技术进行商业牟利或其他不当行为。
确保技术用于正途的具体做法
严格许可制度:只有经过严格审核和授权的机构才能进行数字复活技术的研发和应用。
数据隐私保护:对涉及的个人数据进行严格保护,防止数据泄露和滥用。
限定应用范围:明确规定这项技术只能用于特定的合法目的,如教育、纪念、历史研究等,不得用于恶意用途。
持续监控和评估:建立持续监控和评估机制,及时发现和纠正任何不当使用。
总的来说,AI“复活”技术有很大的潜力,但要确保它始终用于正途,需要法律、伦理、社会和技术多方面的共同努力。只有这样,我们才能既享受技术带来的便利和感动,又避免其可能带来的负面影响。
可以试试下面这几个方法:
责任链模式,简单来说,就像是公司里的审批流程。想象一下,你有个请假条需要领导签字,先交给小组长,如果小组长能批,这事就完了;如果小组长批不了,他会把单子转给部门经理,部门经理能处理就处理,处理不了再往上级传,一直到总经理那里。在编写程序时,责任链模式也是这样工作的。你有一系列的任务或者请求需要处理,但不确定具体哪个部分该由哪个部分的代码来处理。这时,你可以创建一系列的对象(就像各级审批人),每个对象都能有机会处理请求,如果能处理,就处理掉;处理不了,就交给链中的下一个对象。
要优雅地使用这个模式,可以这样做:
定义处理请求的接口:先确定所有处理请求的类都需要遵循的一个规则(接口),里面至少有一个方法,比如handleRequest(),用来处理请求。
创建处理类:根据不同的处理逻辑,创建不同的类,每个类都实现上面的接口。在每个类里,你决定是否处理请求以及如何处理。
构建链条:你需要一个方式来连接这些处理类,形成一条链。通常,每个处理类会有一个指针或引用指向链中的下一个处理者。在某些实现中,你可能会用一个配置文件或代码来动态决定链条的构成。
发起请求:客户端(发出请求的那一方)不需要知道谁最终会处理这个请求,它只需要把请求发给链的第一个处理者。然后,请求会自动在链条中传递,直到被某个处理者接手并处理完毕。
灵活性和扩展性:当需要添加新的处理逻辑或者改变处理顺序时,你只需要新增或修改相应的处理类,并调整链条的构成,不需要改动其他已有的处理类或者客户端代码,这样就保证了代码的可维护性和扩展性。