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擅长的技术

  • Java
  • 微服务
  • 容器
  • 项目管理
  • 设计模式
  • 消息中间件
  • NoSQL
  • 数据库
  • Linux
获得更多能力
通用技术能力：
  • Java
    高级

    能力说明：

    精通JVM运行机制，包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数；能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题；能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序，使用并行Fork/Join框架；能过开发使用原始版本函数式接口的代码。

    获取记录：

  • 容器
    初级

    能力说明：

    了解Docker是什么，能做什么，产生的背景，理念是怎样。熟悉基本的Docker用法，知道怎么通过帮助命令来完成相应的操作，搞清楚一个完整的Docker有哪几个部分组成。

    获取记录：

    • 2020-03-20 在 大学考试 容器技术初级 大学参加技能测试未通过
    • 2020-03-20 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
  • 微服务
    初级

    能力说明：

    理解微服务架构与单体应用架构在开发模式与运维上的区别，了解分布式、容器、DevOps在微服务架构中的应用，理解微服务的设计原则与服务组件。了解Service Mesh概念与Istio基础知识。

    获取记录：

    • 2020-03-20 在 大学考试 微服务初级 大学参加技能测试未通过
    • 2020-03-20 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
  • Linux
    初级

    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。

    获取记录：

    • 2020-03-20 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2020-03-20 在 大学考试 Linux运维初级 大学/社区用户通过技能测试
  • 数据库
    中级

    能力说明：

    可对MySQL数据库进行备份与恢复，可较为熟练的使用SQL语句进行单表多表查询等操作，可快速上手阿里云RDS MySQL数据库，可进行MySQL云数据库的创建、设置、数据迁移等工作。了解常见NOSQL数据库，如MongoDB、Redis、Memcached的概念、安装、配置等相关基础知识。

    获取记录：

    • 2020-03-20 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2020-03-20 在 大学考试 数据库初级 大学/社区用户通过技能测试
    • 2020-03-20 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2020-03-20 在 大学考试 数据库中级 大学/社区用户通过技能测试
云产品技术能力：

暂时未有相关云产品技术能力~

阿里云技能认证

详细说明

  • 提交了问题 2022-03-04

    积分专区不能看到商品详情

  • 提交了问题 2020-06-29

    RocketMQ集群消费模式下不同Group的消费者能否消费相同topic的消息

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  • 回答了问题 2025-04-01

    工作以来，哪件“麻烦事”现在看是你成长的关键？

    在职业生涯中都会遇到需要维护和重构遗留系统的任务。这些系统通常存在以下问题：代码质量差，缺乏文档。技术栈过时，难以与现代系统集成。性能瓶颈明显，影响用户体验。历练过程理解现有系统需要花费大量时间阅读和理解老旧代码，理清业务逻辑。通过调试、日志分析等手段逐步掌握系统运行机制。制定重构计划制定分阶段的重构方案，确保系统在改造过程中仍能正常运行。评估技术选型，选择合适的框架和工具进行优化。实施与测试在不影响现有功能的前提下逐步替换旧模块。编写单元测试和集成测试，确保新代码的正确性。团队协作与其他开发人员、产品经理和测试人员密切合作，确保项目顺利推进。定期沟通进展，及时解决遇到的问题。成长收获技术能力提升：深入理解复杂系统的架构设计，掌握多种编程语言和技术栈。解决问题的能力：学会如何在资源有限的情况下找到最优解，培养全局观和细节把控能力。软技能发展：提高沟通协调能力，学会在压力下保持冷静并有效管理时间。这个过程虽然充满挑战，但正是这样的“麻烦事”让开发者从新手成长为能够独当一面的技术专家。如果你有类似的经历或正在面临类似的挑战，欢迎分享具体问题，我可以提供针对性的建议！
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  • 回答了问题 2025-04-01

    真人配音与AI创作有声读物，如何和谐共存？

    真人配音与AI创作有声读物的平衡点分析 真人配音和AI创作有声读物各有优势和局限性，找到两者的平衡点可以最大化利用两者的能力，满足不同场景下的需求。 1. 质量与情感表达 真人配音：在情感表达、语调变化和复杂角色塑造方面更具优势，尤其适合需要高度情感投入的内容（如文学作品、广播剧）。AI创作：虽然在情感表达上可能稍逊一筹，但随着技术进步，AI已能模拟多种语调和风格。对于信息传递类内容（如新闻、教程），AI的表现已足够出色。 平衡点：将真人配音用于情感丰富的核心部分，AI用于背景音或辅助内容，形成互补。 2. 成本与效率 真人配音：制作周期长，成本高，尤其是高质量配音需要专业人员和设备。AI创作：成本低，生成速度快，适合大批量生产或个性化定制。 平衡点：对于预算有限或时间紧迫的项目，可使用AI完成初稿，再由真人配音进行关键部分的优化。 3. 灵活性与可扩展性 真人配音：一旦录制完成，修改难度大，难以适应快速变化的需求。AI创作：可根据需求随时调整内容、语速、语调等，具有更高的灵活性。 平衡点：在项目初期使用AI快速生成多个版本供选择，最终选定后由真人配音完善细节。 4. 应用场景 真人配音：适合艺术性强、情感表达要求高的场景（如小说朗读、广告配音）。AI创作：适合功能性、重复性强的内容（如语音导航、自动化客服）。 平衡点：根据目标受众和内容类型选择合适的方案，或将两者结合以覆盖更广泛的用户群体。 总结 真人配音与AI创作有声读物的平衡点在于扬长避短、因地制宜。通过将两者的优势结合起来，可以在保证质量的同时降低制作成本，提升效率。例如： 使用AI生成初版内容，真人配音优化关键部分。在大规模生产中，AI负责基础内容，真人配音处理特殊需求。 如果你有具体的应用场景或需求，请进一步描述，我可以提供更针对性的建议！
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  • 回答了问题 2025-04-01

    职业发展应该追求确定性还是可能性？

    确定性，成为技术大牛
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  • 回答了问题 2025-04-01

    如何用实时数据同步打破企业数据孤岛？

    QwQ-32B 在技术实现上有以下几个值得关注的亮点： 1. 参数效率与性能突破 小尺寸高性能：尽管 QwQ-32B 的参数量仅为 320 亿，但其性能可媲美参数量高达 6710 亿的 DeepSeek-R1 模型。这种高效的参数利用使其在消费级硬件上也能实现满血推理性能。两阶段强化学习：通过数学/编程专项强化和通用能力强化的两阶段训练方法，显著提升了模型在特定任务上的表现。 2. 强大的推理能力 数学能力：在 AIME24 评测集中，QwQ-32B 展现了卓越的数学推理能力，能够解决复杂的数学问题。代码能力：在 LiveCodeBench 等代码评估基准中，QwQ-32B 表现出色，远超同尺寸的其他模型（如 o1-mini 和 R1 蒸馏模型）。 3. 智能体集成 Agent 能力：QwQ-32B 集成了与智能体（Agent）相关的能力，使其不仅限于单一任务处理，还能在多任务、动态环境中表现出色。跨领域适应性：通过智能体能力的支持，模型能够更好地适应不同场景需求，提供更灵活的服务。 4. 开源与低成本部署 开源生态：QwQ-32B 是开源模型，降低了开发者使用和改进的门槛。消费级显卡支持：优化后的模型可以在消费级显卡上高效运行，大幅降低了硬件成本和技术门槛。 5. 跨领域通用性 多任务处理能力：QwQ-32B 不仅在数学和代码任务上表现出色，在通用能力上也达到了较高水平，能够胜任多种应用场景。广泛适用性：无论是科研、工程还是日常应用，QwQ-32B 都能提供可靠的支持。 总结 QwQ-32B 的技术亮点在于其高效的参数设计、强大的推理能力、智能体集成以及开源和低成本部署的特点。这些特性使其成为一款兼具高性能和易用性的模型，为开发者和企业提供了极大的灵活性和价值。
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  • 回答了问题 2025-04-01

    QwQ-32B “小身材大能量”，有哪些值得关注的技术亮点？

    QwQ-32B 在技术实现上有以下几个值得关注的亮点： 1. 参数效率与性能突破 小尺寸高性能：尽管 QwQ-32B 的参数量仅为 320 亿，但其性能可媲美参数量高达 6710 亿的 DeepSeek-R1 模型。这种高效的参数利用使其在消费级硬件上也能实现满血推理性能。两阶段强化学习：通过数学/编程专项强化和通用能力强化的两阶段训练方法，显著提升了模型在特定任务上的表现。 2. 强大的推理能力 数学能力：在 AIME24 评测集中，QwQ-32B 展现了卓越的数学推理能力，能够解决复杂的数学问题。代码能力：在 LiveCodeBench 等代码评估基准中，QwQ-32B 表现出色，远超同尺寸的其他模型（如 o1-mini 和 R1 蒸馏模型）。 3. 智能体集成 Agent 能力：QwQ-32B 集成了与智能体（Agent）相关的能力，使其不仅限于单一任务处理，还能在多任务、动态环境中表现出色。跨领域适应性：通过智能体能力的支持，模型能够更好地适应不同场景需求，提供更灵活的服务。 4. 开源与低成本部署 开源生态：QwQ-32B 是开源模型，降低了开发者使用和改进的门槛。消费级显卡支持：优化后的模型可以在消费级显卡上高效运行，大幅降低了硬件成本和技术门槛。 5. 跨领域通用性 多任务处理能力：QwQ-32B 不仅在数学和代码任务上表现出色，在通用能力上也达到了较高水平，能够胜任多种应用场景。广泛适用性：无论是科研、工程还是日常应用，QwQ-32B 都能提供可靠的支持。 总结 QwQ-32B 的技术亮点在于其高效的参数设计、强大的推理能力、智能体集成以及开源和低成本部署的特点。这些特性使其成为一款兼具高性能和易用性的模型，为开发者和企业提供了极大的灵活性和价值。
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  • 回答了问题 2025-04-01

    工作中，拥有什么样的“软技能”可以跨越周期、终身成长？

    在工作中，拥有以下“软技能”可以帮助个人跨越周期，实现终身成长： 学习能力：持续学习新知识、新技术，适应快速变化的环境。沟通能力：清晰表达想法，有效理解他人，促进团队协作。解决问题的能力：面对挑战时，能够分析问题并找到解决方案。情绪管理：保持积极心态，处理压力和挫折，提升心理韧性。时间管理：高效规划和利用时间，提高生产力和个人效能。适应能力：灵活应对变化，调整策略以达成目标。批判性思维：独立思考，评估信息的真实性和价值，做出明智决策。 这些软技能不仅有助于职业发展，还能提升个人生活质量，是实现终身成长的重要基石。
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  • 回答了问题 2025-02-13

    什么样的代码让人一眼就能看出是AI写的？

    AI生成的代码可能具有以下显著特征，这些特征有时会让有经验的开发者一眼识别出可能是AI生成的：风格一致性：AI生成的代码通常遵循非常一致的编码风格。例如，变量命名、缩进和空格使用等都非常规范且统一。注释格式化：AI生成的代码往往会有大量自动生成的注释，并且注释格式非常规则，但有时可能显得过于模板化或与实际代码关联度不高。过度复杂或简化：根据训练数据的不同，AI可能会生成过于复杂的解决方案（如嵌套过多的函数调用）或者过于简单的实现（直接采用最基础的方法解决问题，而没有考虑性能优化等问题）。不常见的库或方法使用：有时候AI会推荐一些不太常用的标准库函数或第三方库，这可能是由于其训练数据覆盖了广泛的编程实践。缺乏个性化：人类程序员编写的代码中常常带有个人习惯或团队特定的编码约定，而AI生成的代码则较少体现这种个性化的痕迹。错误处理模式固定：AI生成的代码在处理异常时可能总是采用类似的模式，比如频繁地使用try-catch结构，即使某些情况下并不需要如此严格的错误捕获机制。冗余代码：有时AI为了确保代码的正确性，会在没有必要的情况下添加额外的检查逻辑或初始化操作，导致代码显得冗长。需要注意的是，随着AI技术的发展，上述特点也在不断变化，现代的AI工具正在努力使生成的代码更加自然和贴近人类编写的方式。
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  • 回答了问题 2025-02-12

    春节假期返工后，你有哪些提升职场幸福感的小技巧？

    设定小目标：将大任务分解为多个小目标，每完成一个小目标都能带来成就感，有助于保持积极心态。保持学习：定期学习新技能或知识，不仅能提升自我价值感，还能增加职业竞争力。合理休息：工作间隙适当休息，避免长时间高强度工作导致的疲劳和倦怠。良好沟通：与同事建立良好的沟通机制，遇到问题及时交流，减少误解和不必要的压力。兴趣融入：尝试在工作中加入个人兴趣元素，让工作变得更有趣味性
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  • 回答了问题 2025-02-04

    大模型数据处理vs人工数据处理，哪个更靠谱？

    大模型和人工处理数据在数据处理方面各有特点： 大模型： 高效率：能快速处理大量数据并生成内容。自然学习：通过训练提高性能，适应性强。依赖经验：需要大量的知识积累才能有效使用。人工处理： 精准性高：基于丰富的经验和专业知识进行。专业性强：需熟悉特定领域和术语。定期维护：需要定期更新数据和模型，确保准确性和稳定性。在可靠性方面，人工处理依赖经验，可能更可靠；而大模型依赖训练，虽然速度快但存在过拟合风险。综合考虑，选择时应平衡高效性和专业性。
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  • 回答了问题 2025-01-22

    AI年味，创意新年，你认为AI能否为春节活动增添新意呢？

    个性化祝福生成：利用AI根据不同的对象（如家人、朋友、同事）生成个性化的春节祝福语，甚至可以根据对方的兴趣爱好定制独特的祝福内容。智能春联创作：通过训练模型学习传统春联的特点，AI能够自动生成符合主题且富有创意的春联，让人们在贴春联时有更多新颖的选择。虚拟年货市场：创建一个基于AI推荐系统的在线年货购物平台，根据用户的购买历史和偏好推荐特色年货商品，提升购物体验。AR/VR互动游戏：结合增强现实（AR）或虚拟现实（VR）技术开发与春节相关的互动小游戏，如抢红包、猜灯谜等，增加节日乐趣。智能家居装饰：借助支持语音控制的智能设备，实现自动化的家居环境布置，例如定时播放喜庆音乐、调节灯光效果等，营造浓厚的节日氛围。这些应用不仅能让传统节日更加有趣，还能拉近人与人之间的距离。
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  • 回答了问题 2025-01-21

    在海量用户中，将如何快速定位到目标人群进行个性化营销？

    在海量用户中快速定位目标人群进行个性化营销，可以采取以下策略：数据收集与整合：收集用户的多维度数据，包括但不限于行为数据（点击、购买等）、人口统计数据（年龄、性别等）和社交数据。整合来自不同渠道的数据，如网站、移动应用、社交媒体平台等，形成统一的用户视图。用户画像构建：基于收集的数据，构建详细的用户画像。这有助于理解用户的需求、偏好和行为模式。利用机器学习算法自动识别用户的特征，为每个用户打上标签，如“高价值客户”、“潜在流失客户”等。细分市场：根据用户画像，将用户细分为不同的群体。例如，可以根据用户的消费能力、兴趣爱好等因素进行划分。针对每个细分群体制定个性化的营销策略，提高营销效果。实时分析与响应：实时监控用户的行为变化，及时调整营销策略。使用A/B测试等方法评估不同营销手段的效果，不断优化营销方案。技术工具支持：引入大数据处理技术和平台，如Hadoop、Spark等，以高效处理海量数据。应用推荐系统，基于协同过滤、内容推荐等算法向用户推荐可能感兴趣的产品或服务。利用自动化营销工具实现精准推送，如邮件营销、短信营销等。
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  • 回答了问题 2025-01-20

    你认为哪些领域的知识对开发者来说特别重要？

    对于开发者来说，以下领域的知识尤为关键：编程语言与框架：掌握至少一门编程语言（如Java）及其相关框架是基础。每种语言都有其特点和适用场景，深入理解语言特性、语法糖以及底层实现原理能够帮助开发者写出更高效、可维护的代码。数据结构与算法：这是计算机科学的核心内容之一。良好的数据结构选择和高效的算法设计可以直接影响程序性能。无论是处理大规模数据还是优化系统响应时间，都离不开对这两者的熟练运用。软件工程：包括但不限于需求分析、架构设计、版本控制、持续集成等。了解如何将一个想法转化为实际产品，并确保其质量可靠且易于扩展非常重要。数据库管理：几乎所有的应用程序都需要存储和检索数据。熟悉关系型数据库（如MySQL）或非关系型数据库（如MongoDB）的操作，以及SQL查询优化技巧都是必不可少的技能。网络协议与安全：随着互联网的发展，网络安全变得越来越重要。理解HTTP/HTTPS协议的工作机制、常见的攻击方式（如SQL注入、XSS跨站脚本攻击）及其防御措施有助于构建更加安全的应用程序。云计算与容器化技术：现代应用往往部署在云端环境中，因此了解云服务平台（如阿里云）、Docker容器及Kubernetes集群管理工具也是很有必要的。
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  • 回答了问题 2025-01-17

    使用安全体检功能，看看你有多少未修复的安全问题？

    谢谢告知安全风险，非常棒的功能
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  • 回答了问题 2025-01-07

    AI造势，学习机爆火，距离“AI家教”还有多远？

    AI家教的概念已经在教育领域中逐渐成为现实，随着技术的进步和市场的需求推动，AI家教产品正在不断进化。然而，要实现真正意义上全面替代或补充人类教师的“AI家教”，还有几个关键方面需要跨越：个性化学习路径：虽然当前的AI家教已经能够根据学生的学习进度提供一定程度的个性化内容推荐，但更深入的理解每个学生的独特学习风格、动机和兴趣，并据此调整教学策略仍然是一个挑战。情感和社会互动：人类教师不仅传授知识，还通过情感交流和社会互动影响学生成长。开发出能有效模拟这种复杂互动的AI系统是一个巨大的挑战。跨学科理解：构建一个可以横跨多个学科领域并具备深层次理解能力的AI家教是另一个重要目标。目前的技术可能在特定领域的知识点上表现良好，但在综合运用不同学科的知识解决问题时仍显不足。持续学习与更新：教育内容和方法随着时间而变化，AI家教需要具备快速学习新信息的能力，并保持其算法和数据库的最新状态。伦理和隐私问题：随着AI在家教中的应用越来越广泛，如何确保数据安全、保护学生隐私以及处理好AI决策中的伦理问题是必须解决的问题。成本效益：尽管AI家教有潜力降低教育成本，提高效率，但初期的研发投入和技术维护费用可能较高，因此找到合适的商业模式以确保可持续性也很关键。综上所述，虽然我们已经看到了AI家教在某些方面的成功案例，但是要达到完全成熟的阶段，还需要克服上述技术和非技术层面的挑战。不过，考虑到近年来AI技术的发展速度，我们可以期待在未来几年内看到更加先进和普及的AI家教解决方案。
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  • 回答了问题 2025-01-06

    与 AI “对话”，多模态音视频交互能给生活提供多大便利？

    多模态音视频交互通过结合语音、图像、文本等多种信息，为我们的生活带来了显著的便利。以下是一些具体的便利和展望：更自然的交互体验：用户可以通过语音、手势、面部表情等自然的方式与设备互动，减少了对键盘和鼠标的依赖。提高效率：在驾驶、做饭等双手不便操作手机或电脑的场景下，语音控制可以大大提高效率。增强无障碍性：对于视力或听力障碍者，多模态交互提供了更多的选择，如语音转文字、手语识别等，使他们能够更方便地获取信息和服务。智能家居与物联网：家庭中的各种智能设备可以通过统一的多模态接口进行控制，实现更加智能化的生活环境。展望未来：更加个性化的服务：随着技术的发展，系统将能更好地理解用户的意图，提供个性化的建议和服务。跨设备无缝连接：不同设备之间的交互将更加流畅，形成一个互联互通的生态系统。情感计算：未来的系统不仅能够理解语言内容，还能感知用户的情绪状态，从而做出更贴心的响应。
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  • 回答了问题 2025-01-03

    当面对多种不同格式的文档时，如何让AI系统更好地处理复杂文档？

    多模态RAG（Retrieval-Augmented Generation）结合了文本、图像、音频等多种数据形式，能够更全面地理解和生成信息。对于多模态RAG的场景和技术产品，以下是一些需求和期待：跨模态理解与生成：系统需要能够处理和理解多种类型的输入，如文本、图像、视频等，并根据这些输入生成合适的响应。支持从不同模态中提取关键信息，并将这些信息融合在一起进行推理和决策。高效检索机制：需要一个高效的检索系统，能够在大规模数据库中快速找到相关的多模态数据。检索结果应具有高相关性和准确性，以确保生成的内容更加贴合用户需求。上下文感知能力：多模态RAG模型应该具备强大的上下文感知能力，能够理解对话历史或任务背景，从而提供更加连贯和自然的回答。在长对话或多轮交互过程中保持一致性，避免出现逻辑矛盾。个性化推荐：根据用户的偏好、行为习惯等因素为用户提供个性化的服务体验。利用多模态数据更好地刻画用户画像，提高推荐内容的相关度。隐私保护与安全：在处理涉及个人敏感信息时，必须严格遵守相关法律法规，采取有效措施保障用户隐私。对于上传至系统的多媒体资料，需有完善的权限管理和加密存储机制。易用性与可扩展性：提供简单直观的操作界面，让用户可以轻松上手使用多模态RAG功能。平台应当支持灵活配置，方便开发者集成新的数据源或者调整现有参数设置。总之，随着技术的发展，人们对于多模态RAG的应用场景和技术产品的期望也在不断提高，希望其能够在更多领域发挥重要作用。
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  • 回答了问题 2025-01-02

    2024年接近尾声，你对即将到来的2025年有什么样的期待或愿望？

    多挣钱 少生气学会处理矛盾得能力
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  • 回答了问题 2024-12-26

    通义APP上新【局部风格化】新功能，万物皆可毛茸茸你体验了吗？

    图片不错
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  • 回答了问题 2024-12-25

    一个专属的智能 AI 总结助手，能在多大程度上提升工作效率？

    在快节奏的工作环境中，拥有一个专属的智能AI总结助手确实可以显著提升工作效率。以下是几个具体方面：节省时间：智能AI总结助手能够快速处理大量文档，自动提取关键信息并生成摘要，大大减少了人工阅读和整理的时间。提高准确性：AI助手可以通过自然语言处理（NLP）技术识别和理解文本内容，确保提取的信息准确无误，并且可以根据上下文进行语义分析，避免遗漏重要细节。个性化定制：根据用户的偏好和需求，AI助手可以调整输出风格，例如简洁明了、详细全面或特定领域的专业术语等，从而更好地满足不同场景下的使用需求。增强协作：自动生成的摘要和要点可以帮助团队成员快速了解会议记录、报告等内容的核心信息，促进信息共享和决策效率，减少沟通成本。持续学习与优化：随着使用次数的增加，AI助手可以通过机器学习不断改进其理解和总结的能力，逐渐适应用户的工作习惯和个人风格，提供更加精准的服务。综上所述，一个高效的智能AI总结助手不仅能在短时间内处理海量信息，还能通过智能化的方式提升信息处理的质量，进而大幅提高个人和团队的工作效率。
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  • 回答了问题 2024-12-24

    日常工作中，开发者应该如何避免“效率陷阱”？

    为了在保持高效率的同时避免落入“效率陷阱”，开发者可以从以下几个方面入手： 合理规划任务： 制定详细的项目计划，明确每个阶段的目标和交付物。使用敏捷开发方法，如Scrum或Kanban，将大任务分解为小的、可管理的任务，并定期回顾和调整。 重视代码质量： 遵循编码规范和最佳实践，确保代码易于理解、维护和扩展。实施代码审查（Code Review），通过团队成员间的相互检查来提高代码质量。编写单元测试，保证功能正确性的同时也为后续修改提供安全保障。 持续学习与改进： 定期参加技术培训或自学新知识，跟上行业发展步伐。对已完成的工作进行反思总结，找出可以优化的地方并加以实施。 关注团队健康： 合理安排工作时间，避免长时间高强度加班。营造积极向上的团队氛围，鼓励成员之间互相支持帮助。 利用工具提升生产力： 选择合适的IDE、版本控制系统等开发工具，提高编写代码的速度和准确性。使用自动化构建、部署流水线减少重复劳动，让团队能够专注于更有价值的任务上。
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