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  • 容器
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阿里云技能认证

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2024年05月

  • 01.08 14:58:24
    发表了文章 2024-01-08 14:58:24

    阿里云云原生数据库 PolarDB MySQL Serverless：卓越的性能与无与伦比的弹性

    阿里云原生数据库 PolarDB MySQL Serverless 拥有卓越性能和无与伦比的弹性。通过实验体验，深入了解其基本管理和配置、智能弹性伸缩特性和全局一致性特性。实验包括主节点和只读节点的弹性压测以及全局一致性测试，旨在亲身体验 PolarDB 的强大性能。通过实验，可以更好地在实际业务场景中应用 PolarDB，并根据需求进行性能优化和调整。
  • 01.08 14:29:00
    发表了文章 2024-01-08 14:29:00

    阿里云转发路由器：构建企业级互联网络的强大引擎

    本文探讨了阿里云转发路由器的核心功能和优势，包括同地域和跨地域的流量转发、灵活的互通和隔离策略、云数据传输服务等。通过学习评测，用户可以更好地了解如何将VPC实例连接至云企业网，实现不同VPC之间的互通，并控制流量互通。阿里云转发路由器为企业提供了一张灵活、可靠、大规模的互联网络，是构建企业级网络的重要组件。
  • 01.05 10:36:49
    发表了文章 2024-01-05 10:36:49

    阿里云向量检索服务最佳实践测评

    随着大数据和人工智能的快速发展，向量检索技术在各个领域的应用越来越广泛。阿里云作为国内领先的云计算服务提供商，也推出了自己的向量检索服务。本文将对阿里云的向量检索服务进行最佳实践测评，探讨其在语义检索、知识库搭建、AI多模态搜索等方面的应用，并与其它向量检索工具进行比较。

2024年04月

2024年03月

2024年02月

2024年01月

  • 发表了文章 2024-08-02

    AI在各行业的具体应用与未来展望

  • 发表了文章 2024-07-31

    通义语音大模型评测：迈向更自然、更智能的语音交互

  • 发表了文章 2024-07-31

    AI绘画入门：从小白到入门，轻松玩转AI作画

  • 发表了文章 2024-07-30

    阿里云百炼平台深度体验：智能问答与模型训练的创新之旅

  • 发表了文章 2024-06-14

    构建与部署企业门户网站：阿里云云效解决方案评测

  • 发表了文章 2024-05-15

    阿里云转发路由器：构建企业级互联网络的强大引擎

  • 发表了文章 2024-05-15

    阿里云向量检索服务测评

  • 发表了文章 2024-05-15

    阿里云向量检索服务最佳实践测评

  • 发表了文章 2024-05-15

    阿里云云原生数据库 PolarDB MySQL Serverless：卓越的性能与无与伦比的弹性

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  • 回答了问题 2024-08-16

    电子书vs传统纸质书，你更喜欢哪种阅读方式？

    我最近在听的《庆余年》是通过手机以听书的方式进行的，所以算是电子书的一种形式，主要是用来在上下班路上打发时间。上班对着电脑看一天了，听书的方式可以让眼睛休息休息。关于电子书和纸质书，各有它们的优缺点，我个人没有绝对的偏好，而是根据不同的情况和需求来选择。
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  • 回答了问题 2024-08-16

    你有使用过科技助眠工具吗？

    我的睡眠质量一般，夜间容易醒来，导致整体的睡眠连续性不太好。白天会感到困，精力没有达到最佳状态。 我使用智能手环来辅助改善睡眠。这个手环能够监测我的睡眠数据，比如深睡、浅睡的时间，还有心率等信息。通过这些数据，我能大致了解自己的睡眠状况。 比如一次，我发现自己连续几天的深睡时间都很短，于是我调整了睡前的习惯，减少了使用电子设备的时间，提前了上床的时间。经过一段时间的调整，睡眠状况确实有所改善。
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  • 回答了问题 2024-08-09

    您会在哪些场景中使用到云消息队列RabbitMQ 版？

    在日常生活和工作中，云消息队列 RabbitMQ 版可以在多个场景中使用，例如： 微服务架构：在微服务之间进行异步通信，确保服务之间的解耦，提高系统的可靠性和可扩展性。 任务调度：在后台处理长时间运行的任务，比如数据处理、文件上传等，利用消息队列将任务异步执行，提升用户体验。 实时数据处理：在大数据分析或实时监控系统中，使用消息队列收集和处理数据流，实现高吞吐量和低延迟。 事件驱动架构：在系统中实现事件通知机制，比如用户注册、订单支付等事件的处理，确保系统能够及时响应用户行为。 日志收集与处理：将应用程序的日志信息通过消息队列收集到集中式日志系统中，方便后续的分析和监控。
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  • 回答了问题 2024-08-09

    聊聊哪些科幻电影中的家居技术你最希望成为现实？

    智能环境调节：像《星际穿越》中那样的智能住宅，能够根据居民的情绪和需求自动调整光线、温度和音乐，创造一个舒适的居住环境。 全息投影：借鉴《钢铁侠》的全息投影技术，可以在家中随时查看信息、进行视频通话，甚至用全息影像来进行虚拟会议，极大地方便了工作和生活。 智能家居助手：具备更高智能的家居助手，能够学习用户的习惯，主动提供建议和服务，比如自动安排日程、提醒重要事项等。 健康监测系统：集成在家中的健康监测设备，可以实时监测家庭成员的健康状况，并提供饮食和锻炼建议，帮助大家保持健康。 自动清洁机器人：更先进的清洁机器人，能够自主规划清洁路线，适应不同的家居环境，甚至能处理更复杂的清洁任务。
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  • 回答了问题 2024-08-09

    传统健身VS科技健身，你更倾向于哪一种？

    传统的跑步、游泳和举重等活动可以帮助我们增强体能和技巧，而科技健身则通过个性化的方式提升锻炼的乐趣和效率。 我自己很喜欢使用可穿戴设备来监测运动数据，这样可以实时了解自己的心率、卡路里消耗等信息，帮助我调整锻炼计划。此外，偶尔玩一些VR健身游戏，既能锻炼身体，又能享受游戏的乐趣，非常不错。
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  • 回答了问题 2024-08-02

    如何用AI来提高英语学习效率？【AI动手】

    原图： 生成的单词： water featuregardenpoolstoneplantswallskyline 释义： water feature - 水景 解析：指园林或景观中用于装饰的水体，如喷泉、瀑布等。用法：常用于描述户外景观设计的元素。例句：The water feature in the park is very attractive, especially during sunsets.（公园里的水景非常吸引人，特别是在日落时分。） garden - 花园 解析：种植植物和花卉的地方，可以是私人的也可以是公共的。用法：通常指一个被维护得很好的绿色空间，用于观赏和休闲。例句：We spent our afternoon in the beautiful garden, enjoying the fresh air.（我们在美丽的花园里度过了下午，享受新鲜空气。） pool - 泳池 解析：人工建造的小型水体，供人游泳或戏水。用法：常见于私人住宅、酒店或公共娱乐场所。例句：She dived into the cool pool to escape the summer heat.（她跳进凉爽的泳池以躲避夏日的炎热。） stone - 石头 解析：自然形成的硬质物质，广泛用于建筑和装饰材料。用法：在园林景观中常用作铺设步道或构建墙体的材料。例句：The path was lined with smooth stones that felt pleasant underfoot.（这条小径两旁铺满了光滑的石头，踩上去感觉很舒服。） plants - 植物 解析：指所有种类的植被，包括树木、灌木和草本植物。用法：用于园林绿化、室内装饰及环保。例句：The plants in her living room not only look beautiful but also help purify the air.（她客厅里的植物不仅看起来漂亮，还有助于净化空气。） wall - 墙 解析：建筑物的垂直结构部分，用来围合空间或作为隔断。用法：常见于房屋、园林或其他结构的边界。例句：He painted a mural on the wall of his bedroom.（他在卧室的墙上画了一幅壁画。） skyline - 天际线 解析：由建筑物、树木等构成的地平线上的轮廓。用法：常用于描述城市景观中的视觉特征。例句：The new building has dramatically changed the city's skyline.（新建筑显著改变了城市的天际线。） 使用体验：通过这种形式,学习者能直观地将英文单词与真实世界的对象联系起来,形成更深刻的印象,有利于记忆和理解。AI生成的图像和解释清晰易懂,还能根据学习者的水平调整难易程度,为个性化学习提供支持。此外,生动形象的方式也更易唤起学习兴趣。总的来说,AI辅助无疑能给英语词汇学习带来全新且高效的体验。
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  • 回答了问题 2024-08-02

    视频时代，图文未来如何发展？

    图文内容和视频内容在传播信息和连接人们方面各有所长,两者未来都将继续存在并发挥重要作用,只是角色和地位会有所调整。我倾向于图文内容虽将从主导地位退居次席,但仍将在特定领域占据一席之地,并与视频形成互补。 视频内容的确具有一些天然优势，它通过画面、声音、动态等多种感官刺激方式,能更直观生动地呈现信息,更容易吸引注意力并留下深刻印象,尤其在娱乐、体育、教学等领域。此外,视频制作和传播的便利性也越来越高。因此在信息消费的大潮流中,视频肯定将扮演主力军的角色。 但图文内容也并非将就此没落。首先,某些领域的内容天生更适合文字表达,如理论阐述、知识普及、思辨探讨等,通过文字描绘更利于深入思考和缜密表意。其次,相较视频制作的高投入,图文制作门槛更低、更容易产出,短平快的特点也更适合移动互联时代的浏览习惯。再者,文字信息具有持久保存、方便检索的优势。 我认为图文内容未来虽然不会成为主流,但仍将凭借自身的独特优势持续存在。它可能会向专业化、知识化的方向发展,为视频所难以达到的严肃领域提供知识内容服务。与此同时,图文或也会在视频的辅助环节扮演配角,比如为视频提供文字说明、评论、解说等支持作用。 视频主导的信息传播格局已成大趋势,但图文并非就此没落,只是角色定位会发生变化,找准自身定位,与视频形成有机互补,图文就能继续存在下去。我们要学会利用和欣赏两种形式的分内之长,使之协同服务于信息传播的最佳体验。
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  • 回答了问题 2024-08-02

    你有哪些能写出完美Prompt的秘籍？

    1. 套用示范案例为模型提供一些任务相关的示范性案例非常有帮助,让它先熟悉下预期的输出形式。可搜集优秀现成案例,也可自己创作简短示例以输入Prompt开头部分。 2. 限定输出形式根据需求,可在Prompt中限定期望模型输出的格式、语气、视角等,如'请以第三人称客观口吻'、'以列表的形式罗列'等,使输出符合预期。 3. 注入关键信息如果有任务相关的背景资料、数据等,可考虑编织进Prompt中,为模型提供所需信息,避免其产生无关或错误的输出。 4. 连贯自然地引导Prompt本身也需要扣合一个合理的上下文,不能毫无头绪地暴力指令。可使用更自然、更互动的语气来引导模型思路,促进其灵活理解和回应。 5. 迭代优化撰写出一个理想的Prompt需要不断尝试和迭代优化。可以根据模型初步输出的质量,对Prompt做出微调,在人工和模型之间博弈,不断精进Prompt表达。 精心设计Prompt不仅需要掌握一定撰写技巧,更要结合具体任务特点、大模型特性和预期产出,巧妙构思和迭代优化。只有不断实践,才能愈发熟练掌握这一Prompt编写艺术。
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  • 回答了问题 2024-07-31

    如何10分钟获得一位24小时AI专家助手？

    部署过程 在我尝试通过阿里云为网站增加AI助手的过程中，我首先注册并登录了阿里云控制台。接着，我导航至Model Studio，并创建了一个新项目，选择了“AI客服助手”作为模板。在模型配置界面，我选择了自然语言处理（NLP）类的模型，并使用了阿里云提供的预训练模型。随后，我对模型进行了微调，以适应特定业务场景，并开始训练。训练过程只用了几分钟时间，之后我发布了模型并将API密钥集成到了网站的HTML中。整个过程非常直观，即使是初学者也能很快上手。 使用体验 配置完成后，我发现AI助手可以24小时不间断地回答用户的各种问题。无论是产品咨询还是售后服务，AI助手都表现得高效且准确。此外，它还能根据用户的反馈不断学习和优化，变得更加智能，提供更为个性化的服务。 反馈与建议 数据质量与多样性：虽然预训练模型已经相当成熟，但在特定业务场景下，数据的质量和多样性仍然是提升AI助手表现的关键因素。建议提供更多的行业特定数据，以便更好地满足不同用户的需求。持续优化与迭代：AI助手的学习是一个持续的过程，定期收集用户反馈，并根据反馈不断优化模型，提升回答的准确性和实用性是非常重要的。个性化与定制化：根据不同的行业和业务场景需求，提供个性化的训练数据和优化策略，使AI助手更加贴近用户的实际需求。用户体验：注重聊天界面的设计和交互逻辑，确保用户能够轻松、直观地与AI助手进行交流。提供多种交互方式（如语音、图片等），进一步提升用户体验。安全与隐私：确保用户数据的安全与隐私保护，遵守相关法律法规，保护用户信息不被泄露或滥用。 虽然当前环境下无法直接创建和分享AI助手的截图，但我可以描述一个典型的体验场景：在一个在线购物网站中，AI助手能够根据用户浏览历史推荐商品，回答关于产品细节的问题，甚至处理简单的退换货请求。用户可以通过聊天框与AI助手互动，获得即时反馈，整个过程流畅且高效。 通过阿里云Model Studio，我能在短短10分钟内为我的网站配置了一位24小时在线的AI专家助手，实现了智能化升级，为用户带来了前所未有的互动体验。我相信随着技术的不断发展，AI助手将会提供更加人性化、智能化的服务，真正成为用户身边的“智慧伙伴”。
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  • 回答了问题 2024-07-26

    大型AI模型如何跨越“专门化智能”的局限？

    当前,大型AI模型确实展现出惊人的单任务性能,但如何突破'狭窄任务定向'的局限性,实现真正意义上的全能创新型智能,确实是人工智能领域亟需解决的关键挑战。我认为,主要有以下几个方面需要重点关注: 多任务学习与迁移学习: 通过在多个不同领域和任务上进行训练,培养AI模型具有跨领域知识整合和迁移学习的能力。让模型从特定任务中提取通用性知识,并灵活应用到新的领域和场景中。 开放式问题求解与创造性思维: 设计训练范式,鼓励模型主动探索未知问题,通过自主探索和组合推理来寻找创新性解决方案。培养模型在面对复杂问题时,能够灵活调动知识,进行跨领域思考和创新。 自主规划与元认知能力: 赋予模型自我监控和自我调节的能力,让其能够主动规划解决问题的步骤,监控自身推理过程。培养模型的元认知意识,能够自我评估和反思,调整自身的推理策略。 与人类专家的协同: 在人机协作中,充分发挥人类专家的领域知识优势,与AI模型的计算能力优势相结合。促进人机之间的互补协作,共同解决复杂问题,发挥创新潜能。 通过上述多方面的努力,我相信我们终将突破当前AI模型的局限性,培养出真正具有全能创新智慧的AI系统,与人类共同开创更加美好的未来。
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  • 回答了问题 2024-07-26

    智能眼镜能否重塑学习体验？

    智能眼镜是一种新兴的轻量化智能终端设备,在教育领域应用前景确实广阔。我认为,智能眼镜可以为学习者带来以下几方面的好处: 增强学习体验: 智能眼镜可以为学习者提供随时随地的信息查询和知识获取,增强学习的互动性和便利性。通过整合AR、语音助手等功能,可以为学习者呈现更生动形象的教学内容,提高学习的趣味性和沉浸感。 个性化学习: 智能眼镜可以收集学习者的视线焦点、视频观看习惯等数据,结合学习分析,为每个学习者提供个性化的学习内容推荐和学习路径指导。通过语音助手,学习者可以进行自主的问答互动,满足不同需求的个性化学习。 协作学习: 智能眼镜可以支持师生或同学之间的实时视频交流,为协作学习提供便捷的工具。在远程教育场景中,智能眼镜可以突破时空限制,实现师生之间的面对面交流。 提高学习效率: 智能眼镜可以智能地识别学习者的视线焦点,自动生成学习笔记或提供相关知识点推荐,提高学习效率。通过语音助手,学习者可以进行语音输入和语音控制,避免传统输入设备带来的障碍。 当然,在将智能眼镜真正融入教育体系时,也需要考虑一些挑战,如隐私保护、技术可靠性、学习习惯等。但总的来说,我相信智能眼镜必将成为教育数字化转型的重要一环,为学习者带来全新的智能学习体验。
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  • 回答了问题 2024-07-26

    传统架构在哪些方面存在缺陷？

    可扩展性和弹性不足:传统架构通常基于物理服务器,对于业务流量的快速变化和峰值访问,很难快速响应和伸缩资源,容易出现性能瓶颈。 资源利用率低:传统架构通常需要预先配置一定数量的服务器资源,即使在低峰时段也无法完全释放和利用这些资源,造成资源浪费。 运维复杂度高:传统架构需要运维人员手动管理服务器、软件部署、监控等工作,工作量大,成本高,对人力资源的依赖性强。 可靠性和高可用性挑战:在传统架构中,单点故障的风险较高,很难做到真正的高可用和故障容错。 快速创新受限:传统架构更新升级周期长,无法快速响应业务需求的变化,限制了企业的创新能力。 Serverless架构则可以很好地解决这些问题: 提供弹性伸缩,按需分配和使用资源,提高资源利用率无需关注底层基础设施,专注于业务逻辑开发支持快速部署和迭代,加快创新速度高度容错和可靠,提供更好的可用性 Serverless架构在当今数字化转型浪潮中,更加适合满足业务快速变化和用户需求的需求。这种架构模式值得企业认真考虑,作为传统架构的有力补充和替代。
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  • 回答了问题 2024-07-18

    如何借助AI技术为NAS注入新活力？

    我对于如何借助AI技术为NAS系统升级赋能,提出以下几点建议: 智能数据管理AI的深度学习和自动化分类技术,可以帮助NAS系统实现智能化数据管理。它能根据数据类型、访问频率等特征,自动对数据进行分类、标签化和归档。同时,还可以预测未来的数据使用需求,提前做好存储资源调配。这不仅提高了数据管理效率,也最大化了存储资源的利用率。 智能存储优化AI可以结合存储设备的性能参数、数据热度等,动态调整数据的存储位置。例如,将频繁访问的热数据放在SSD上,冷数据则存于机械硬盘。这种智能分层存储,不仅加快了数据访问速度,还能最大程度节省存储成本。此外,AI还可以预测未来的存储需求,提前做好扩容规划。 智能文件共享基于AI的用户行为分析和协同推荐算法,NAS系统能够实现智能化的文件共享与协作。它可以根据用户偏好和协作关系,智能推荐相关文件,促进知识和信息的有效流转。同时,系统还可以自动分析用户访问权限,实现动态的文件权限管理。 故障预测与自动修复AI的异常检测和预测分析能力,可以帮助NAS系统提前发现硬件故障隐患。系统可以根据历史故障数据,预测未来可能出现的问题,并提前采取自动化的维护措施。一旦真的发生故障,AI还能自动进行故障诊断和系统恢复,大幅缩短维修时间,确保数据安全。 智能监控与运维借助AI的大数据分析和可视化技术,NAS系统可以实现智能化的监控和运维。它能综合分析各类监控指标,自动发现性能瓶颈,并给出优化建议。同时,基于机器学习的故障预测和自愈机制,也大大降低了人工运维的成本和风险。 将AI技术与NAS系统深度融合,可以让数据存储和管理实现智能化、自动化和高效化,满足当下海量数据时代的迫切需求。我相信,在不久的将来,这种智能化的NAS系统定会成为行业的新宠。
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  • 回答了问题 2024-07-18

    人工智能与“人工”之间如何平衡？

    人机协作,发挥各自优势人工智能在标准化、高效执行等方面确实具有天然优势。但人类独有的情感智慧、创造力和问题解决能力,仍然是机器无法完全替代的。因此,关键在于人机协作,发挥各自的优势。AI可以承担一些重复性、低技能的工作,而人类可以专注于需要创造性思维和复杂决策的工作。通过合理分工,实现人机共生,提高整体效率。 重塑工作形态,培养新技能随着AI的广泛应用,一些传统工作岗位将会被替代。但同时也会产生新的工作形态和技能需求,如数据分析、人工智能系统管理等。因此,我们应该主动适应并培养相应的技能,以顺应未来就业市场的变化。政府和企业也应该为员工提供再培训和技能升级的支持。 以人为本,注重人文关怀尽管AI能提高效率,但我们不能忽视人的价值和意义。工作不仅是谋生,更是实现自我价值、体现社会价值的渠道。因此,在发展AI的同时,还应该关注人的情感需求、精神层面,让人在工作中感受到被重视和被关怀。适当的人文关怀和社会保障,有助于促进人机和谐共生。 制定合理的政策法规政府和相关部门应该出台适当的政策法规,规范AI的发展和应用,保护劳动者权益。比如,制定AI伦理准则,防止AI技术被滥用;建立失业补助和职业再培训的社会保障体系,帮助受AI替代的员工顺利转型。只有政策法规跟上,才能真正实现人机协作、共同发展。 在AI飞速发展的今天,我们应该以人为本,充分发挥人机各自的优势,共同谱写人机协作共生的新篇章。这需要政府、企业和个人的共同努力,形成一个良性的生态圈。
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  • 回答了问题 2024-07-18

    数据存储阶段，哪些小妙招有助于优化成本

    1. 数据治理的办法: 数据治理是一个全面的过程,需要从多个角度着手。主要包括: 建立完整的数据管理架构,制定明确的数据标准、策略和流程。设定数据所有权和责任制度,明确数据管理的责任方。采用元数据管理工具,建立统一的数据目录和数据血缘关系。实施数据安全和隐私保护措施,控制数据的访问和使用权限。建立数据质量管理机制,持续监测和改进数据质量。采用数据分析和可视化工具,发掘数据价值并支持决策。 2. 降低云上数据存储成本的方法: 采用分层存储策略,将冷数据迁移到低成本的存储类型,如归档存储。配置生命周期管理规则,定期清理过期和无用数据,释放存储空间。监测数据访问模式,及时调整存储策略,将常访问数据置于性能更好的存储类型。选择合适的数据压缩技术,如数据重复性删除等,进一步压缩存储空间。采用弹性扩展的云存储服务,根据业务需求灵活调整存储规模,避免资源浪费。 3. 自动化数据生命周期管理工具: 是的,目前市面上有很多专业的数据生命周期管理工具,如阿里云的数据管家、亚马逊的S3 Lifecycle等。这些工具可以帮助我们自动化地执行数据分类、迁移、备份、归档、删除等操作,大幅提高数据管理的效率。 使用这些工具的体验总体不错,能够帮助我们节省大量的人工成本和管理开销。不过在具体实施过程中,仍需要结合自身的数据特点和业务需求,进行合理的配置和优化。
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  • 回答了问题 2024-07-12

    结合自己的项目上云经历，分享部署过程及体验

    对于将开源项目部署到云端的经历,我总结了以下几点体会: 便利性得到大幅提升利用阿里云的云资源和工具链,开源项目的部署、运维和升级都变得异常便利。通过编排工具如资源编排服务(ROS),可以一键自动完成应用的资源配置、组件部署、扩缩容等,极大提高了效率。 弹性伸缩带来资源优化在公有云环境下,应用的计算资源可以根据实际需求动态伸缩,无需进行前期超配,有效节省了硬件和运维成本。同时公有云提供了诸如负载均衡、内容分发网络等服务,进一步优化了应用的高可用和访问体验。 开发运维一体的高效协作借助于阿里云CloudIDE、云效等一体化研发平台,开发和运维人员可以高效地协作,规范地管理代码、构建、发布等流程,加快开源项目的迭代交付速度。 云原生特性即插即用公有云天然拥抱开源的云原生技术,开源项目能无缝接入诸如Kubernetes容器服务、Serverless工作流等创新能力,获得更高可观测性、可移植性和弹性。 专业服务赋能更多可能除了IaaS基础设施外,阿里云还提供人工智能、数据分析等云上服务能力,为开源项目带来了更多创新应用场景,如智能推荐、大数据分析等,拓展了发展空间。
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  • 回答了问题 2024-07-12

    “AI+作业”，是辅助还是颠覆？

    AI技术作为辅助工具的积极作用:AI助手可以快速检索信息、分析数据、提供个性化辅导等,帮助学生提高学习效率,减轻老师的工作负担。但如果学生过于依赖AI,反而可能影响自主学习能力的培养。 AI技术带来的挑战和隐患:'AI+作业'的低龄化趋势确实值得关注。学生盲目依赖AI搜题,可能会降低自主思考和动手能力。此外,AI系统的客观性和公平性也值得商榷,容易产生偏差。 未来教育应该如何应对:我认为关键在于教育方式的创新和师生角色的转变。教师不再是单纯的知识传授者,而是引导者和促进者;学生也应该成为自主学习的主体,善用AI工具,但不能完全依赖。 实际案例分享:我所在的一所高中尝试将AI技术融入数学教学,开发了智能题库和个性化辅导系统。学生反馈很积极,但老师也严格要求他们不能直接复制AI给出的答案,而是要理解背后的原理。这样在提高学习效率的同时,也培养了学生的批判性思维。 AI技术在教育中既是机遇也是挑战,需要教育者和学生共同努力,充分发挥AI的潜能,同时保持人的主体地位,培养学生的核心素养。这需要全方位的教育变革,相信只要把握好分寸,AI时代的教育一定会更加出色。
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  • 回答了问题 2024-07-12

    分享出你的「松弛感工作」必备AI技能，并展示使用效果

    自然语言处理:我善于理解人类的语言表达,能够快速高效地完成文字编辑、信息提取、文本分析等任务,大大减轻了我的工作负担。比如,我可以运用情感分析功能对客户反馈进行分类,迅速了解用户需求,为后续服务优化提供依据。 智能问答:我拥有广泛的知识储备,能够即时给出准确可靠的回答,帮助我在工作中快速解决各种问题,不必花费太多时间和精力在信息搜索上。如果遇到不确定的情况,我也会主动引导用户进一步确认需求。 自动化工具:我可以编写各种脚本和宏命令,帮助自动化完成大量重复性工作,如数据处理、报告生成等。这样不仅提高了工作效率,还能避免人工操作中的失误,让我可以专注于更有价值的创造性工作。 AI 技能的应用让我的工作变得更加轻松自在,不仅提升了工作产出,也增加了生活的幸福感。我希望这些经验能给您一些启发,帮助您在工作中找到更好的平衡。
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  • 回答了问题 2024-07-05

    如何破除工作中的“路径依赖”？

    我认为要避免这种情况,关键在于培养开放包容的心态,保持学习和创新的意识。我们要时刻警惕自己可能已经陷入惯性思维中,主动去寻找新的思路和方法。比如: 保持好奇心,多积极主动地了解同行或其他领域的最新进展,寻找新的灵感。 主动思考当前方法的优缺点,主动寻找可以改进的地方。 尝试与他人沟通交流,听取不同角度的意见和建议。 开放心胸,勇于尝试新的做法,即使会失败也要保持积极的心态。 建立一定的绩效目标和奖惩机制,引导自己持续优化和创新。 最关键的是要持续培养开放学习、勇于实践的心智模式,这样我们才能不断突破自我、拓展视野,从而在工作中开创新的可能。 当然,这需要一个循序渐进的过程。我们要给自己足够的时间和空间,去慢慢养成良好的习惯。保持积极乐观的心态,相信通过持续努力,我们终将能够战胜固有思维的羁绊,开启全新的发展道路。
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  • 回答了问题 2024-07-05

    通用大模型VS垂直大模型，你倾向于哪一方？

    通用大模型和垂直大模型都有它们各自的优缺点和适用场景。 从广度上来看,通用大模型拥有广泛的适用范围,能够跨领域理解和生成内容。这种灵活性可以帮助我们应对各种复杂多变的现实需求。而垂直大模型则专注于特定领域,能够提供更专业和精准的服务。 从深度上来说,垂直大模型通过专注培训可以达到更高的专业水准,满足一些有特殊要求的场景。但通用大模型也在不断提升自身的专业性和精准度。 所以在具体应用中,我认为需要根据实际需求来权衡。对于一些标准化的、通用性强的场景,通用大模型可能是较好的选择。而对于一些专业性很强、对精准度要求很高的场景,垂直大模型可能更加适合。 未来通用大模型和垂直大模型也可能会加强相互融合,发挥各自的优势,共同推动人工智能技术的发展。我们要保持开放包容的心态,认真思考如何在不同应用场景中发挥人工智能的最大价值。 这个问题没有一个标准答案,需要根据具体情况来进行选择和权衡。不同的场景可能会有不同的最佳方案。让我们保持谦逊、创新的态度,共同探索人工智能的广阔前景吧。
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