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通义千问升级后免费开放 1000 万字长文档处理功能，将会带来哪些利好？你最期待哪些功能？ 通义千问升级后免费开放1000万字长文档处理功能，对于多个行业和用户群体而言，将带来一系列显著的利好提升工作效率 快速信息提取与总结：用户可以上传长篇的研报、财报、论文、报告等，通义千问能迅速抓取关键信息，如公司业绩指标、研究结论、案例要点等，大大缩短专业人士阅读和消化大量文献的时间。数据分析与可视化：针对财经数据，通义千问可以自动进行财务分析，生成业绩趋势图、对比图表等，便于直观理解复杂的财务状况和市场动态。自动化报告生成：基于处理后的文档数据，通义千问可以自动生成简洁明了的摘要、报告或简报，减轻人工编写工作负担。 强化决策支持 精准情报洞察：在金融领域，投资者可以借助通义千问对大量市场研究报告和公司财报进行深度挖掘，获取投资决策所需的关键信息和洞见。法律咨询辅助：律师和法官能利用通义千问快速梳理复杂案件的法律文件，提炼关键事实和法条依据，提高案件审理效率和判决准确性。科研创新加速：科研人员可以利用通义千问解析大量专业论文，追踪学科前沿进展，启发新研究思路，加快科研创新步伐。 教育与学习资源优化 知识梳理与归纳：通义千问能够帮助学生和教师整理长篇课程资料、学术文献，生成结构化的知识点概览，提升学习效率。个性化辅导：通过对学生作业、试卷等进行分析，通义千问可以提供个性化的学习建议和薄弱环节诊断，助力教学效果提升。 行业知识普及与公众服务 公开信息解读：政府、企业发布的长篇政策文件、年报等，公众通过通义千问可以快速获取核心内容，增进理解和参与度。媒体与内容创作：记者、编辑、博主等可以利用通义千问对大量资料进行快速研究，辅助撰写深度报道、评论或科普文章。我最期待的功能是问答式交互：用户不仅能上传文档让通义千问处理，还能以对话形式提出针对性问题，系统能精准定位文档内容并提供答案，增强交互体验。用户偏好学习：通义千问能够根据用户的使用历史和反馈，逐渐学习其偏好和关注点，提供更加贴合个体需求的文档处理结果。

在日常生活学习中基于我的需求、预算、对数据控制权的重视程度、网络环境以及对未来存储需求的预期我更倾向于使用NAS因为NAS提供本地私有化存储，数据完全由您自己掌控，不受第三方干预。NAS通常支持更大容量扩展，并且在局域网环境下，数据传输速度远超互联网，尤其适合频繁、大体量的数据交互。NAS系统通常支持丰富的软件功能扩展，如媒体服务器、备份解决方案、虚拟化环境等。如果您需要高度定制化的存储环境或计划未来进行功能升级，NAS的灵活性会更有吸引力。在网络不稳定或无网络环境下仍需访问数据时，NAS由于是本地存储，无需依赖互联网连接，确保数据随时可用。尽管NAS初期投入较高，但长期来看，尤其是对于持续增长的大容量存储需求，自行购置NAS设备并按需扩容可能比持续订阅高端网盘服务更具成本效益。

成为一位优秀的技术PM不仅要求具备深厚的技术背景和扎实的项目管理知识，还需要在实践中展现出卓越的领导力、沟通协调能力、风险管理能力以及持续学习与适应新技术的能力。所以想要成为一个优秀技术PM可以从这几个发展方向入手 深厚的技术理解：深入了解项目涉及的技术栈，包括但不限于编程语言、框架、数据库、操作系统、网络、云计算等。关注行业趋势和技术前沿，了解新兴技术及其对项目可能产生的影响，为项目选择合适的技术方案提供专业建议。 精通项目管理知识与实践：熟悉项目管理知识体系（如PMBOK、敏捷方法论等），掌握项目启动、规划、执行、监控与收尾的全过程管理。熟练运用项目管理工具（如Jira、Trello、Microsoft Project等），进行任务分配、进度跟踪、风险管理等。 出色的领导力与团队管理：建立清晰的项目愿景和目标，激发团队成员的工作热情与责任感。公正公平地分配资源，平衡团队内部技能与工作负荷，促进团队协作与沟通。提供有效的指导和支持，帮助团队成员成长，解决团队冲突，营造积极向上的团队氛围。 卓越的沟通与协调能力：与各利益相关方（如客户、上级、团队成员、供应商等）保持良好沟通，清晰传达项目目标、进展和风险。协调跨部门、跨职能的合作，确保项目顺利推进，解决项目执行过程中的障碍与问题。适时向上级汇报项目状况，争取必要的资源支持，对重大问题和变更及时预警。 严谨的风险管理：建立完善的风险识别、评估、应对与监控机制，确保项目风险得到及时有效的管理。定期进行风险审计，更新风险登记册，制定风险应对计划，并确保团队成员了解风险应对措施。对关键路径和关键活动进行重点关注，提前预防可能影响项目进度的风险。 灵活的敏捷思维：根据项目特性和团队情况，灵活应用敏捷方法（如Scrum、Kanban等），实现快速响应变化和持续交付价值。推动迭代开发、持续集成/持续部署（CI/CD）、自动化测试等实践，提高项目效率和软件质量。 持续学习与自我提升：不断学习新的技术知识、项目管理理念与最佳实践，保持对行业动态的敏感度。反思项目经验，提炼项目管理心得，分享给团队成员，推动组织内的知识沉淀与传承。

如何写出更优雅的并行程序？ 编写更优雅的并行程序需要综合考虑编程语言特性、算法设计、数据结构选择、同步与通信机制、可扩展性、容错性以及代码可读性和可维护性等多个方面。可以从这几个方面入手 选择适合并行编程的语言和框架： 使用支持并行编程特性的语言，如Python（利用multiprocessing、concurrent.futures等库）、Java（使用多线程、ExecutorService或Fork/Join框架）、C++（利用std::thread、OpenMP等）、Go（goroutines和channels）等。利用专门的并行计算框架或库，如Apache Spark、Hadoop MapReduce、TensorFlow等，它们提供了高级抽象，简化了并行编程过程。 设计可并行化的算法： 识别并行化潜力：寻找程序中的独立任务（task-level parallelism）或数据并行性（data-level parallelism）。例如，对数组或列表进行并行遍历、批量处理数据、分解大规模计算问题为多个子任务等。避免或减少数据依赖：尽可能使各个任务之间相互独立，减少同步和通信需求。如果无法避免，尽量使用细粒度的任务划分以减少等待时间。 合理使用数据结构： 选择线程安全的数据结构，如并发队列、原子变量等，以减少手动同步的复杂性。对于共享数据，尽可能使用局部数据或副本，减少竞争条件和锁的使用。 有效管理同步与通信： 精确控制同步点，避免过度同步导致性能瓶颈。使用适当的同步原语（如互斥锁、条件变量、信号量等）或更高层次的同步机制（如Future/Promise、Barrier、Actor模型等）。利用高效通信机制，如消息传递（MPI、ZeroMQ等）、共享内存（OpenMP、Pthreads等）、分布式存储系统等，根据任务特点和硬件环境选择合适的通信模型（如同步、异步、阻塞、非阻塞等）。 考虑可扩展性和负载均衡： 设计程序能够随着处理器数量增加而线性或近似线性地提高性能（良好的scalability）。实现动态任务分配和负载均衡策略，确保所有处理器保持忙碌状态，避免资源浪费和负载不均。 实现容错和异常处理： 考虑并行执行过程中可能出现的错误情况，如节点故障、网络中断、数据不一致等，实现适当的容错机制，如任务重试、数据校验、备份恢复等。异常处理应能准确捕获、报告并妥善处理各种异常，防止单个任务失败影响整个系统的稳定运行。 编写清晰、可读、可维护的代码： 使用模块化设计，将并行逻辑与其他业务逻辑分离，提高代码复用性和可维护性。注重代码文档和注释，清晰阐述并行策略、数据流、同步点等关键信息。利用版本控制系统（如Git）进行协作开发，确保代码质量。 测试、调试与性能分析： 编写单元测试和集成测试，覆盖并行代码的各种边界条件和异常场景。使用专门的并行调试工具（如GDB、Intel VTune等）或日志记录来定位并修复并发问题（如死锁、竞态条件等）。进行性能分析（如CPU使用率、内存消耗、通信开销等），找出性能瓶颈并进行优化。

2、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。 ECS云服务器还可以在物联网环境下，作为边缘计算的基础设施，部署在靠近数据源的地方，处理实时或低延迟的数据流，例如智能安防监控系统的实时视频分析。ECS云服务器hai可以用于搭建音视频转码服务，实现实时流媒体分发，通过负载均衡器分发请求至多个ECS实例，确保服务质量(QoS)和高并发处理能力。对于要求高可靠性和低延时的金融交易环境，ECS云服务器可以结合专有网络VPC和SLB负载均衡，搭建分布式的高频交易系统，确保交易请求的快速响应和系统的容灾能力。 只要充分利用ECS的弹性伸缩、负载均衡、安全组、镜像管理和自动化运维工具等优势结合阿里云的各种服务组件，如OSS对象存储、RDS数据库服务、CDN内容分发网络等，搭建出高度弹性和可扩展的应用架构。

一、人机交互革命：大模型如何提升我们与机器沟通的自然性和智能化程度？ 大模型在提升人机交互的自然性和智能化程度方面扮演着关键角色：自然语言处理方面的突破使得机器能够更好地理解和生成人类语言，进而支持更加流畅和真实的人机对话体验。它们可以捕捉到上下文的细微差别，从而提供更准确的回答和服务，甚至模拟人类的表达习惯并且借助大量训练数据和强大的泛化能力，大模型可以学习用户的语言风格、偏好和需求，使得交互更具个性化，并且能够在复杂的交互场景中灵活适应，提高交互效率。 2.计算范式革命：大模型如何影响现有的计算模式，并推动新一代计算技术的演进？由于大模型参数规模巨大，传统的单机或单卡难以承载其训练和推理过程。这促进了大规模分布式计算的发展，将模型分割并在多GPU或多节点间并行处理，有效利用集群资源，解决计算瓶颈。为了应对大模型的计算需求，新型AI芯片和异构计算架构应运而生，包括专门为高效运行大模型而优化的专用处理器和内存系统，旨在降低延迟、提高吞吐量和能效比。

1、关于阿里云数据库走向Serverless与AI驱动的一站式数据平台，这是一个极具前瞻性和战略意义的发展方向。Serverless架构的引入，可以让用户专注于业务逻辑的开发，无需过多关心底层资源的管理和运维，极大地简化了数据管理和开发流程，降低了运营成本和复杂度。与此同时，AI驱动的数据平台意味着数据处理和分析能力将更加智能和自动化，能够根据业务需求动态调整资源，提高资源利用率，并通过机器学习等手段实现智能优化和预测分析。一站式数据平台的构建则打破了数据孤岛，使得数据在整个生命周期内的流动和处理更加顺畅。阿里云此举不仅能提供更为便捷高效的服务，还有助于企业更快地响应市场需求，实现敏捷开发和创新。此外，将Serverless和AI相结合，还可以为用户提供更加智能、灵活、可扩展的数据解决方案，促进业务价值的深度挖掘和快速变现。2、随着云原生+Serverless的不断深入，数据管理与开发的未来将出现更多可能性：极致弹性：数据平台将具备前所未有的弹性伸缩能力，能够根据实际业务负载即时扩缩容，真正做到按需付费，无需预先购买和预留资源。自动化运维：AI将进一步渗透到数据库运维中，实现自动化监控、异常检测、性能调优等功能，减轻人工运维负担，提高运维效率。智能化分析与洞察：AI将帮助数据科学家和分析师更快速地从海量数据中提取有价值的信息，智能推荐数据模型，甚至自动生成数据分析报告。低代码/无代码数据应用开发：通过可视化界面和智能指导，非专业开发人员也能构建复杂的数据处理管道和分析应用，降低数据应用开发门槛。混合云和多云支持：云原生+Serverless的数据平台将更好地支持混合云和多云环境下的数据统一管理，实现跨云数据流转与分析。更高级别的安全性与合规性：在Serverless架构下，数据安全防护和合规性管理可以更自然地融入平台之中，确保数据在任何状态下的安全和合规使用。

要助力国内AI走得更高更远，国产算力平台需要经历如下磨砺和革新： 核心技术突破：在硬件层面，需要不断研发高性能、高能效的AI芯片和计算单元，包括但不限于GPU、TPU、NPU等，以满足AI训练和推理对算力的巨大需求。同时，要在芯片设计、制造工艺等方面实现自主可控，降低对外部技术的依赖。 软件生态构建：开发和优化适用于国产算力平台的深度学习框架、编译器、优化器等软件工具，构建起兼容性强、易于开发者使用的AI软件生态，以便于快速部署和运行AI应用。 云边协同能力：考虑到AI应用的多样性，国产算力平台需要增强云边端一体化的能力，既能支持云端的大规模训练，又能实现边缘计算的实时推理，满足不同场景下的低延时和高效率需求。 安全性与可靠性：在保障算力供应的同时，加强数据加密、安全隔离、故障恢复等技术的研究与应用，确保AI系统在运行过程中的数据安全和系统稳定性。 标准制定与国际合作：积极参与国际AI相关的技术标准制定，争取在全球范围内拥有更多的话语权，同时加强国际合作，引进先进技术，输出优秀成果，推动国产算力平台走向世界。 可持续发展与绿色计算：在追求高性能的同时，国产算力平台必须考虑能源消耗和碳排放问题，研发绿色、节能的计算技术，推动AI产业的可持续发展。国产算力土壤之上，能孕育出的AI创新之花包括但不限于： 行业垂直解决方案：结合国内各行业特点，运用国产算力平台研发针对医疗、教育、交通、农业、工业制造等领域的AI解决方案，推动产业升级。 原创AI算法模型：基于自主可控的算力平台，研究人员可以更加自由地进行AI算法和模型的创新实验，有望诞生具有中国特色和全球影响力的原创成果。 普惠AI服务：通过国产算力平台降低成本，使AI技术更易普及至中小企业和普通开发者，促进全民创新和创业活动，催生更多面向细分市场的AI应用。 智能社会治理与公共服务：在政务、安防、环保等领域，国产算力平台可支撑构建更加智能高效的社会治理体系，提供诸如智慧城市、智慧政务、智能环保等多种公共服务。 前瞻性科研探索：在基础研究领域，国产算力平台有助于推动脑科学、量子计算、类脑智能等前沿科学领域的研究进展，孕育颠覆性的AI创新成果。

// 程序世界里的新年祝福if (isNewYear) { System.out.println('\n\n\t\t\t\t\t\t🎉🎊恭贺新禧，程序员朋友们！🎊🎉\n'); Console.WriteLine('\n\n\t\t\t\t\t\t🚀在此刻，愿你们新的一年：🚀\n'); print(''' \t\t\t\t\t\t🌟代码如诗，编写出精彩无限的程序篇章； \t\t\t\t\t\t💻项目稳定运行，bug从此无影无踪； \t\t\t\t\t\t📈技术日益精进，架构设计愈发精益； \t\t\t\t\t\t🏆收获满满赞誉，职场道路越走越宽； \t\t\t\t\t\t🍃生活与工作和谐相融，身体健康，心情愉悦； \t\t\t\t\t\t🔥创意火花永不停息，点亮每一次技术创新之旅。 \t\t\t\t\t\t💖祝福大家新年快乐，万事顺意，码出更好的未来！💖 '''); }无论何种语言，何种形式，真诚祝福所有程序员新年快乐，一切如意，编程事业再攀高峰！

1.你使用过向量数据库吗？我没有使用过向量数据库2.为什么向量数据库能借由大模型引起众多关注？虽然我没有用过向量数据库，但是通过查资料我了解到向量数据库与传统的关系型或文档型数据库有所不同。向量数据库能够存储和查询向量数据，而不仅仅是基于关键字或字段的查询。使用向量数据库可以更方便地进行相似性搜索和聚类分析等任务，对于处理具有向量特征的数据集非常有用。此外，向量数据库还可以提供高效的查询性能和扩展性。我认为向量数据库能够借由大模型引起众多关注的原因有几个。首先，随着数据量和模型复杂性的增加，传统的数据库在存储和查询大规模向量数据时可能面临性能瓶颈。而向量数据库通过针对向量数据特点的设计，能够提供更高效的存储和查询能力，满足了大规模向量数据的需求。其次，近年来深度学习和自然语言处理等领域的发展，使得向量表示在数据分析和机器学习中扮演着重要的角色，因此对于处理向量数据的数据库引起了广泛的关注。3.向量数据库在当前AI热潮中是昙花一现，还是未来AI时代的航道灯塔？这个目前还很难作出确切的判断，但向量数据库在当前AI热潮中肯定具有潜力。随着人工智能技术的普及和应用场景的增多，处理和查询大规模向量数据的需求将会增加。因此，向量数据库有望成为未来AI时代的航道灯塔，为大规模向量数据的存储、查询和分析提供高效的解决方案。然而，其发展还需克服一些挑战，如性能优化、扩展性、数据安全等方面。只有在这些方面取得进一步突破，才能更好地支持AI时代的数据需求。

Serverless数据库应该关注以下技术要点：弹性扩展和自动管理：Serverless数据库应该能够根据负载自动扩展和收缩资源，以满足变化的需求，同时提供自动管理和调优功能。高可用性和容错性：Serverless数据库需要具备高可用性，能够在发生故障时保持数据的可靠性和一致性。它应该能够自动处理故障转移和故障恢复。高性能的数据存储和查询：Serverless数据库应提供高性能的数据存储和查询能力，能够快速处理大规模数据的读写操作，并且支持各种查询和分析需求。安全性和隐私保护：Serverless数据库应提供强大的安全措施，包括数据加密、身份验证、访问控制等，以保护数据的安全和隐私。关于DBA的工作是否会被AI取代，AI技术的发展确实对DBA的角色产生了一定的影响。AI可以自动化一些重复性和繁琐的任务，如性能调优、备份和恢复等。然而，DBA的工作不仅仅是技术操作，还涉及到数据库的规划、设计、优化和安全管理等方面。DBA需要具备深入的数据库知识、问题解决能力和业务理解能力，这些是AI无法完全替代的。目前，我最需要的数据库是具备高性能、弹性扩展、高可用性和安全性的数据库。我希望这个数据库能够处理大规模数据的读写请求，具备良好的并发处理能力和快速的响应时间。同时，数据库应具备可靠的备份和恢复能力，以保证数据的完整性和可靠性。安全性方面，数据库应提供数据加密、访问控制和审计功能，以确保数据的安全和隐私保护。另外，我也希望数据库能够提供简单易用的管理接口和工具，以便于开发者进行管理和维护工作。

1、在开发中，也会遇到一些以为是Bug但实际上与预期不符的情况数据库查询问题：可能以为查询语句有问题，但实际上是数据没有正确插入或索引未创建等原因导致数据不一致。缓存问题：以为是缓存没有起作用导致数据错误，实际上是数据更新时缓存未及时更新或缓存策略配置错误引起的。并发问题：以为是多线程或多进程并发执行导致数据错乱，但实际上是由于竞争条件、死锁或资源争用等问题引起的。网络问题：以为是网络连接或请求处理问题导致数据传输错误，实际上可能是网络延迟或请求参数错误等引起的。2、为解决这类问题，通常采取以下方法：日志和调试：通过查看日志和使用调试工具，定位到问题发生的位置并进行排查，可以追踪代码执行流程和变量状态。单元测试和集成测试：编写相关的单元测试和集成测试用例，验证代码的正确性和功能是否符合预期。数据库查询和索引优化：通过检查数据库查询语句、索引的使用情况和数据插入操作，优化和修复数据一致性问题。缓存策略和更新机制：检查缓存的配置和更新机制，确保缓存的正确性和一致性。并发控制和线程安全：通过使用锁、信号量或事务等机制，解决并发问题，确保数据一致性和线程安全。网络监测和参数验证：使用网络监测工具和验证请求参数的方法，发现和修复网络和请求问题。

Seata对以下数据库提供了官方支持： MySQL：Seata对MySQL提供了较好的支持，并且是最常用的数据库之一。 Oracle：Seata支持Oracle数据库，并且可以在Oracle数据库上使用XA模式进行分布式事务管理。 PostgreSQL：Seata也支持PostgreSQL数据库，可以在PostgreSQL上使用XA模式来管理分布式事务。 SQL Server：Seata可以与SQL Server集成，并使用XA模式对分布式事务进行管理。 除了以上官方支持的数据库之外，Seata还支持其他的关系型数据库，包括但不限于DB2、H2、HSQLDB、GBase等。您可以根据需要进行适配和配置。 另外，Seata还支持一些非关系型数据库作为其全局事务日志存储器，例如Apache Kafka、RocketMQ等。这些非关系型数据库主要用于存储全局事务日志，而实际的业务数据依然存储在关系型数据库中。 需要注意的是，对于非官方支持的数据库，您可能需要自行进行一些适配和配置工作，以确保Seata能够与您所使用的数据库正常交互。

快速入门当然你也可以去一些视频网站找对应的视频学习比如 慕课，B站 都有的

将Seata的存储模式配置为'db'并且使用Nacos作为注册中心后，您在启动Seata服务器时发现sessionStore目录仍然存在，并且包含了root.data文件。 这种情况是正常的。sessionStore目录和root.data文件是Seata服务器用于存储全局事务状态和数据的持久化存储。即使您将存储模式配置为'db'，Seata仍然需要在启动时创建这些目录和文件，以便在发生意外退出或重启时能够进行数据恢复。 在高可用的数据库存储模式下，Seata服务器会将全局事务状态和数据存储在配置的数据库中，而数据库只是作为一种存储介质，Seata仍然需要本地的sessionStore目录和root.data文件来进行临时数据的存储和恢复。 因此，在您启动Seata服务器并将存储模式配置为高可用的数据库模式时，sessionStore目录和root.data文件的存在是正常的，不会影响Seata的功能和运行。

Seata PhaseTwo_RollbackFailed_XAER_NOTA_Retryable xa事务出现这个错误意味着在 Seata 的第二阶段（即提交或回滚阶段）中，出现了无法回滚的异常，并且这个异常是可重试的。XAER_NOTA 是 X/Open XA 协议的一种错误代码，表示给定的事务 ID（XID）不存在或无效。这个错误可能是由于在处理事务过程中，某些资源管理器（如数据库）无法找到对应的事务记录，导致回滚操作失败。 在使用 Seata 进行分布式事务管理时，它会使用 XA 协议来控制各个参与者（即分支事务）的事务操作。在 Seata 的第二阶段中，如果回滚操作失败（例如，因为某些资源管理器无法找到对应的事务记录），Seata 会将错误信息记录为“PhaseTwo_RollbackFailed_XAER_NOTA_Retryable”。这表示 Seata 将根据配置的重试策略尝试重新回滚该分支事务，以确保最终一致性。

在使用Seata k8s部署并通过持久卷挂载的方式配置了register.conf文件，但启动日志显示没有使用该配置文件。 可能的原因是配置文件的路径或文件名不正确，或者文件的权限设置有问题。您可以按照以下步骤进行排查： 检查持久卷挂载的路径和文件名是否正确，确保与Seata容器内部的路径和文件名一致。 检查持久卷中的register.conf文件是否是最新的版本，并与配置文件中的路径和文件名一致。 确保挂载的配置文件具有适当的访问权限，确保Seata容器能够读取和写入register.conf文件。

这个太多了，我这边常用的是 https://www.sojson.com/

根据官方文档查到的SEATA 1.6.1版本支持Spring Cloud Alibaba 2022的版本。

SeaTa目前的版本1.4.2默认适配的是MySQL数据库，而对于达梦数据库8.0的适配目前还没有完全实现。因此，在使用达梦数据库时，需要进行一些改造和适配。 具体到datasource的配置上，文章中提到了通过SPI机制替换DbTypeParser来固定dbType为mysql，因为目前尚未适配达梦数据库的处理类。因此，对于达梦数据库，在datasource的配置上面不需要改动。 至于db-type这里应该改成什么，根据文章内容的描述，目前的解决方案是将seata-server端的存储改为Redis，并只修改客户端的兼容代码。因此，在db-type这里可以继续保持原来的设置，即mysql。