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技术能力

兴趣领域
  • Python
  • BI
  • 数据建模
  • SQL
  • Linux
  • flink
  • hologress
  • dataworks
  • RDS
  • quickbi
擅长领域
  • 数据库
    高级

    能力说明：

    掌握Java开发环境下所需的MySQL高级技巧，包括索引策略、innodb和myisam存储引擎，熟悉MySQL锁机制，能熟练配置MySQL主从复制，熟练掌握日常SQL诊断和性能分析工具和策略。可对云数据库进行备份恢复与监控、安全策略的设置，并可对云数据库进行性能优化。掌握主要NOSQL数据库的应用技术。

技术认证

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  • 7个月前
    实用的Chrome浏览器命令
    【5月更文挑战第6天】探索Chrome的隐藏命令行工具，提升浏览效率和解决问题。如`chrome://flags/`启用实验性功能，`chrome://net-internals/`进行网络诊断，`chrome://settings/content/`管理内容设置等。了解这些工具，可解决浏览器问题，优化隐私和性能，实现个性化设置。成为Chrome专家，让浏览体验更上一层楼。
    244
    来自： 开发与运维
  • 7个月前
    centos常见的命令
    【5月更文挑战第8天】了解和掌握基本的CentOS命令对于服务器管理至关重要。本文介绍了19个常用命令，包括`ls`、`cd`、`mkdir`、`rm`、`grep`、`find`、`sudo`、`vi/vim`、`cp/mv`、`du/df`、`history`、`top/htop`、`ps`、`netstat/ss`、`yum/dnf`、`ssh`、`iptables`、`journalctl`、`crontab`和`systemctl`。每个命令都提到了常见问题、使用技巧和避免错误的方法，帮助用户更好地管理和维护CentOS系统。
    149
    来自： 开发与运维
  • 7个月前
    机器学习之sklearn基础教程
    【5月更文挑战第9天】Sklearn是Python热门机器学习库，提供丰富算法和预处理工具。本文深入讲解基础概念、核心理论、常见问题及解决策略。内容涵盖模型选择与训练、预处理、交叉验证、分类回归、模型评估、数据集划分、正则化、编码分类变量、特征选择与降维、集成学习、超参数调优、模型评估、保存加载及模型解释。学习Sklearn是迈入机器学习领域的关键。
    135
    来自： 开发与运维
  • 7个月前
    图搜索算法详解
    【5月更文挑战第11天】本文介绍了图搜索算法的基础知识，包括深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）和启发式搜索（如A*算法）。讨论了图搜索中的常见问题、易错点及避免方法，并提供了BFS和A*的Python代码示例。文章强调了正确标记节点、边界条件检查、测试与调试以及选择合适搜索策略的重要性。最后，提到了图搜索在路径规划、游戏AI和网络路由等领域的应用，并概述了性能优化策略。
    137
    来自： 人工智能
  • 7个月前
    用爬虫解决问题
    【5月更文挑战第12天】本文介绍了爬虫技术的基础、常见问题及解决方案，适合初学者和进阶开发者。文章涵盖爬虫概念、常用Python库（如Requests、BeautifulSoup、Scrapy）、反爬策略（更换User-Agent、使用代理IP、处理动态加载内容）以及代码示例。还强调了爬虫伦理与法律边界，性能优化、安全防护和进阶技巧，鼓励读者在实践中不断提升爬虫技能。
    499
    来自： 开发与运维
  • 7个月前
    R-Tree算法：空间索引的高效解决方案
    【5月更文挑战第17天】R-Tree是用于多维空间索引的数据结构，常用于地理信息系统、数据库和计算机图形学。它通过分层矩形区域组织数据，支持快速查询。文章介绍了R-Tree的工作原理、应用场景，如地理信息存储和查询，以及Python的`rtree`库实现示例。此外，还讨论了R-Tree的优势（如空间效率和查询性能）与挑战（如实现复杂和内存消耗），以及优化和变种，如R* Tree和STR。R-Tree在机器学习、实时数据分析等领域有广泛应用，并与其他数据结构（如kd-trees和quad-trees）进行比较。未来趋势将聚焦于优化算法、动态适应性和分布式并行计算。
    248
    来自： 人工智能
  • 7个月前
    mysql造数据占用临时表空间
    【5月更文挑战第20天】MySQL在处理复杂查询时可能使用临时表，可能导致性能下降。临时表用于排序、分组和连接操作。常见问题包括内存限制、未优化的查询、数据类型不当和临时表清理。避免过度占用的策略包括优化查询、调整系统参数、优化数据类型和事务管理。使用并行查询、分区表和监控工具也能帮助管理临时表空间。通过智能问答工具如通义灵码，可实时续写SQL和获取优化建议。注意监控`Created_tmp_tables`和`Created_tmp_disk_tables`以了解临时表使用状况。
    447
    来自： 开发与运维
  • 7个月前
    线性回归模型使用技巧
    【5月更文挑战第14天】线性回归基础及进阶应用概述：探讨模型假设、最小二乘法和系数估计；通过多项式特征处理非线性关系；应用正则化（Lasso、Ridge）减少过拟合；特征选择优化模型复杂度；使用GridSearchCV进行超参数调优；处理分组数据、缺失值；集成方法（Bagging）提升性能；尝试岭回归、弹性网络、高斯过程回归和鲁棒回归；利用模型融合增强预测力；应对大规模数据挑战；分析特征重要性；自动特征工程；增强模型解释性；集成模型多样性及权重调整；应用序列最小优化（SMO）、预测区间估计；动态特征选择；模型校验与调优；稳定性分析；迁移学习。
    114
    来自： 开发与运维
  • 7个月前
    FPGA学习笔记
    【5月更文挑战第13天】本文介绍了FPGA的基础知识，包括其构成（CLBs、IOBs、Interconnects和存储器块）和HDL编程（Verilog或VHDL）。文章强调了同步电路设计、时序约束和资源优化的重要性，并提供了代码示例展示如何实现LED闪烁和状态机设计。此外，还讨论了高级设计优化、软硬核CPU、高速接口设计以及功耗管理和验证技术。推荐使用Xilinx Vivado和Intel Quartus等工具，并鼓励读者通过动手实践来提升FPGA技能。
    91
    来自： 开发与运维
  • 7个月前
    gateway基本配置
    【5月更文挑战第7天】API Gateway在微服务架构中起着关键作用，作为客户端与后端服务的统一入口，负责路由转发、安全控制和负载均衡。本文深入介绍了API Gateway的基本配置、常见问题、跨平台配置差异及避免错误的方法。内容包括路由和过滤器配置、动态路由、安全性配置、限流和熔断机制，以及自定义过滤器和服务降级策略。通过示例代码和实践指南，帮助读者理解和部署API Gateway。
    269
    来自： 开发与运维
  • 7个月前
    2024年的选择：为什么Go可能是理想的后端语言
    【4月更文挑战第27天】Go语言在2024年成为后端开发的热门选择，其简洁设计、内置并发原语和强大工具链备受青睐。文章探讨了Go的设计哲学，如静态类型、垃圾回收和CSP并发模型，并介绍了使用Gin和Echo框架构建Web服务。Go的并发通过goroutines和channels实现，静态类型确保代码稳定性和安全性，快速编译速度利于迭代。Go广泛应用在云计算、微服务等领域，拥有丰富的生态系统和活跃社区，适合作为应对未来技术趋势的语言。
    1312
    来自： 开发与运维
  • 7个月前
    后端性能优化的实践与经验分享
    【5月更文挑战第15天】在互联网环境中，后端性能优化对提供卓越用户体验至关重要。关键领域包括：数据库优化（查询优化、索引优化、表结构优化、数据库维护）、缓存策略（内存缓存、CDN内容分发、HTTP缓存）、服务器配置优化（硬件升级、网络优化、操作系统调整）和代码优化（算法与数据结构、懒加载与异步处理、减少冗余计算、多线程与并发）。通过这些方法，可以提升响应速度，增强用户满意度，促进业务增长。
    199
    来自： 开发与运维
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2024年06月

  • 06.20 08:47:16
    发表了文章 2024-06-20 08:47:16

    C++一分钟之-成员访问控制：public, private, protected

    【6月更文挑战第20天】C++的成员访问控制涉及`public`、`private`和`protected`，影响类成员的可见性和可访问性。`public`成员对外公开，用于接口；`private`成员仅限类内部，保护数据安全；`protected`成员在派生类中可访问。常见问题包括不恰当的访问级别选择、继承中的访问权限误解及过度使用友元。通过示例展示了如何在派生类中访问`protected`成员。正确使用访问修饰符能确保代码的封装性、安全性和可维护性。
  • 06.20 08:45:19
    发表了文章 2024-06-20 08:45:19

    C++一分钟之-构造函数与析构函数

    【6月更文挑战第20天】C++中的构造函数初始化对象，析构函数负责资源清理。构造函数有默认、参数化和拷贝形式，需注意异常安全和成员初始化。析构确保资源释放，避免内存泄漏，要防止重复析构。示例代码展示了不同构造函数和析构函数的调用情况。掌握构造和析构是有效管理对象生命周期和资源的关键。
  • 06.20 08:42:28
    发表了文章 2024-06-20 08:42:28

    C++一分钟之-类与对象初步

    【6月更文挑战第20天】C++的类是对象的蓝图，封装数据和操作。对象是类的实例。关注访问权限、构造析构函数的使用，以及内存管理（深拷贝VS浅拷贝）。示例展示了如何创建和使用`Point`类对象。通过实践和理解原理，掌握面向对象编程基础。
  • 06.20 08:38:40
    发表了文章 2024-06-20 08:38:40

    C++一分钟之-结构体与联合体(Union)

    【6月更文挑战第20天】在C++中，结构体（struct）用于组合多种数据类型形成复合类型，成员变量占用独立内存，适合存储不同类型且同时有效的数据。联合体（union）则让所有成员共享同一内存，适合节省空间和进行低级别类型转换，但需小心数据覆盖。通过`struct`和`union`，程序员能构建更灵活的代码，但也需留意内存对齐和数据管理等问题。
  • 06.19 17:18:18
    回答了问题 2024-06-19 17:18:18

    quen-long模型进行文档内容识别超时

    踩0 评论0
  • 06.19 17:16:42
    回答了问题 2024-06-19 17:16:42

    Hessian框架在处理writeReplace方法时存在什么问题？

    踩0 评论0
  • 06.19 17:15:29
    回答了问题 2024-06-19 17:15:29

    readResolve方法在JDK反序列化过程中起什么作用？

    踩0 评论0
  • 06.19 17:14:27
    回答了问题 2024-06-19 17:14:27

    什么是readObjectNoData方法 ? 它在什么情况下会被调用？

    踩0 评论0
  • 06.19 17:13:11
    回答了问题 2024-06-19 17:13:11

    Fury是如何实现与JDK序列化100%兼容的？

    踩0 评论0
  • 06.19 17:11:53
    回答了问题 2024-06-19 17:11:53

    Fury与JDK/Kryo/Hessian在性能上相比如何？

    踩0 评论0
  • 06.19 17:10:47
    回答了问题 2024-06-19 17:10:47

    Fury如何保证序列化类型的前后兼容性？

    踩0 评论0
  • 06.19 08:59:34
    发表了文章 2024-06-19 08:59:34

    C++一分钟之-返回值优化与Move Semantics

    【6月更文挑战第19天】C++的RVO与移动语义提升效率，减少对象复制。RVO是编译器优化，避免临时对象的创建。移动语义通过右值引用和`std::move`转移资源所有权。注意RVO不是总有效，不应过度依赖。使用移动语义时，避免误用`std::move`导致对象无效。示例展示了RVO和移动构造函数的应用。理解并恰当使用这些机制能写出更高效代码。
  • 06.19 08:56:41
    发表了文章 2024-06-19 08:56:41

    C++一分钟之-函数参数传递：值传递与引用传递

    【6月更文挑战第19天】C++中函数参数传递涉及值传递和引用传递。值传递传递实参副本，安全但可能效率低，适合不变对象；引用传递传递实参引用，允许修改，用于高效修改或返回多值。值传递示例显示交换不生效，而引用传递示例实现交换。常量引用则防止意外修改。选择传递方式需考虑效率与安全性。
  • 06.19 08:54:30
    发表了文章 2024-06-19 08:54:30

    C++一分钟之-函数定义与调用

    【6月更文挑战第19天】在C++中，函数是代码复用的关键，它们促进模块化和可读性。了解函数定义（返回类型、函数名、参数列表和函数体）和调用至关重要。示例中展示了如何定义如`add`的函数及如何调用。常见错误包括参数类型不匹配、缺少原型声明、忽略返回值和误解函数重载。通过正确声明、匹配类型、处理返回值和理解重载规则，可以避免这些问题。实战代码示例演示了良好实践。
  • 06.19 08:50:39
    发表了文章 2024-06-19 08:50:39

    C++一分钟之-动态内存管理：new与delete

    【6月更文挑战第19天】在C++中，`new`和`delete`用于动态内存管理，分配和释放堆内存。不正确使用可能导致内存泄漏和悬挂指针。要避免这些问题，确保每次`new`都有匹配的`delete`，释放内存后设指针为`nullptr`。使用`delete[]`释放数组，避免重复释放。智能指针如`std::unique_ptr`可自动管理内存，减少手动管理的风险。通过实例展示了如何使用智能指针进行安全的内存操作。
  • 06.19 08:47:42
    发表了文章 2024-06-19 08:47:42

    C++一分钟之-数组与指针基础

    【6月更文挑战第19天】在C++中，数组和指针是核心概念，数组是连续内存存储相同类型的数据，而指针是存储内存地址的变量。数组名等同于指向其首元素的常量指针。常见问题包括数组越界、尝试改变固定大小数组、不正确的指针算术以及忘记释放动态内存。使用动态分配和智能指针可避免这些问题。示例代码展示了安全访问和管理内存的方法，强调了实践的重要性。
  • 06.18 17:26:12
    回答了问题 2024-06-18 17:26:12

    DataWorks本地数据导入表时候 显示上传失败 没有其他报错日志 请问是什么原因呢?

    踩0 评论0
  • 06.18 17:24:10
    回答了问题 2024-06-18 17:24:10

    Serverless 应用引擎应用ID：一直部署失败，不知道这个容器怎么了？

    踩0 评论0
  • 06.18 17:22:32
    回答了问题 2024-06-18 17:22:32

    幻兽帕鲁阿里云服务器导入存档后显示打开本地文件失败，原存档后缀gz我压缩为ZIP文件

    踩0 评论0
  • 06.18 17:19:47
    回答了问题 2024-06-18 17:19:47

    DataWorks数据集成 ossreader能将时间戳转成ds时间么？

    踩0 评论0
  • 06.18 17:16:35
    回答了问题 2024-06-18 17:16:35

    DataWorks中 odps 如何通过udf调用java的tr服务啊 ？

    踩0 评论0
  • 06.18 14:35:05
    回答了问题 2024-06-18 14:35:05

    如何提高企业的业务稳定性？

    踩0 评论0
  • 06.18 14:27:55
    回答了问题 2024-06-18 14:27:55

    你知道APP是怎么开发的吗？

    踩0 评论0
  • 06.18 08:32:53
    发表了文章 2024-06-18 08:32:53

    C++一分钟之-循环结构：for与while循环

    【6月更文挑战第18天】在C++中，`for`循环适合已知迭代次数，如数组遍历；`while`循环适用于条件驱动的未知次数循环。`for`以其初始化、条件和递增三部分结构简洁处理重复任务，而`while`则在需要先检查条件时更为灵活。常见错误包括无限循环和逻辑错误，解决办法是确保条件更新和正确判断。了解两者应用场景及陷阱，能提升代码效率和可读性。
  • 06.18 08:31:02
    发表了文章 2024-06-18 08:31:02

    C++一分钟之-控制流：if语句与条件判断

    【6月更文挑战第18天】在C++中，`if`语句是控制流的核心，用于条件判断和决策。简单`if`检查条件是否为真，执行相应代码；`if-else`添加了否定分支；而`if-else if-else`链处理多个条件。常见问题包括真假值混淆（非零为真）、逻辑运算符误用、缺少可读性以及边界条件忽视。通过明确比较、理解逻辑运算符和强化边界检查，可以提高代码质量。示例展示了根据成绩输出不同反馈，强调了逻辑的清晰性和可维护性。掌握`if`语句是编写有效逻辑的关键。
  • 06.18 08:28:38
    发表了文章 2024-06-18 08:28:38

    C++一分钟之-理解C++的运算符与表达式

    【6月更文挑战第18C++的运算符和表达式构成了编程的基础，涉及数学计算、逻辑判断、对象操作和内存管理。算术、关系、逻辑、位、赋值运算符各有用途，如`+`、`-`做加减，`==`、`!=`做比较。理解运算符优先级和结合律至关重要。常见错误包括优先级混淆、整数除法截断、逻辑运算符误用和位运算误解。解决策略包括明确优先级、确保浮点数除法、正确使用逻辑运算符和谨慎进行位运算。通过实例代码学习，如 `(a > b) ? "greater" : "not greater"`，能够帮助更好地理解和应用这些概念。掌握这些基础知识是编写高效、清晰C++代码的关键。
  • 06.18 08:25:12
    发表了文章 2024-06-18 08:25:12

    C++一分钟之-C++中的常量与宏定义

    【6月更文挑战第18天】**C++编程中，常量（`const`和`constexpr`）确保值不变，用于配置、计算和逻辑控制。宏定义是预处理阶段的文本替换，适用于条件编译和简化代码。注意`const`的正确使用，避免过度的`const_cast`。宏可能导致命名冲突、副作用和类型安全问题，应谨慎使用。优选类型安全的常量定义，以提升代码质量和可维护性。**
  • 06.18 08:21:42
    发表了文章 2024-06-18 08:21:42

    C++一分钟之-变量与数据类型入门

    【6月更文挑战第18天】**C++编程基础：变量与数据类型概览** 了解变量（存储数据的容器）和数据类型是编程入门的关键。声明变量如`int age = 25;`，注意初始化和类型匹配。基本数据类型包括整型（int等）、浮点型（float、double）、字符型（char）和布尔型（bool）。理解类型范围和精度，使用字面量后缀增强可读性。深入学习数组、指针、结构体和类，以及动态内存管理，避免数组越界和内存泄漏。不断实践以巩固理论知识。
  • 06.17 17:25:18
    回答了问题 2024-06-17 17:25:18

    DataWorks整库同步能批量修改目标表的生命周期吗？

    踩0 评论0
  • 06.17 17:18:39
    回答了问题 2024-06-17 17:18:39

    DataWorks这种带AM/PM的时间，maxcomputer如何转换？

    踩0 评论0
  • 06.17 17:15:47
    回答了问题 2024-06-17 17:15:47

    DataWorks是否支持触发式的任务执行流程？

    踩0 评论0
  • 06.17 17:14:10
    回答了问题 2024-06-17 17:14:10

    DataWorks如果我不用数据服务 就用集成 和计算 所以还有什么其他优势吗？

    踩0 评论0
  • 06.17 17:13:06
    回答了问题 2024-06-17 17:13:06

    DataWorks中@data 跨workspace 节点搜索不到怎么办？

    踩0 评论0
  • 06.17 17:11:13
    回答了问题 2024-06-17 17:11:13

    DataWorks用tunnel导入数据cat文本文件可以看到中文但在dw界面里看到的是方块怎么办？

    踩0 评论0
  • 06.17 14:23:38
    发表了文章 2024-06-17 14:23:38

    浅谈C++使用技巧

    【6月更文挑战第17天】### C++编程技巧摘要 - **使用智能指针**（如`std::unique_ptr`、`std::shared_ptr`）管理内存，防止泄漏和悬挂指针。 - **利用命名空间**减少名称冲突，通过`using`谨慎引入避免污染全局命名空间。 - **掌握C++11新特性**，包括`auto`、范围`for`循环、`nullptr`和`lambda`表达式，提升代码简洁性。
  • 06.17 09:53:21
    回答了问题 2024-06-17 09:53:21

    分享AI代码助手的使用体验

    踩0 评论0
  • 06.17 09:05:12
    发表了文章 2024-06-17 09:05:12

    Emacs Verilog mode 简单使用指南

    【6月更文挑战第17天】Emacs Verilog mode 提升Verilog编程体验，提供语法高亮、代码补全、自动缩进等功能。安装可通过`M-x package-install RET verilog-mode`。常见问题包括补全不生效、高亮不准确，可通过调整配置解决。支持模板插入、代码折叠、错误高亮、代码跳转。通过个性化配置、整合Git、集成其他工具和社区资源，实现高效Verilog开发。Emacs学习曲线虽陡，但效能提升显著。
  • 06.17 08:52:18
    发表了文章 2024-06-17 08:52:18

    Java一分钟之-Hazelcast：内存数据网格

    【6月更文挑战第17天】**Hazelcast是开源的内存数据网格(IMDG)，加速分布式环境中的数据访问，提供内存存储、分布式计算、线性扩展及高可用性。常见挑战包括内存管理、网络分区和数据分布不均。通过配置内存限制、优化网络和分区策略可避免问题。示例展示如何创建Hazelcast实例并使用分布式Map。使用Hazelcast提升性能和扩展性，关键在于理解和调优。**
  • 06.17 08:49:55
    发表了文章 2024-06-17 08:49:55

    Java一分钟之-Ehcache：分布式缓存系统

    【6月更文挑战第17天】**Ehcache是Java的开源缓存库，支持本地和分布式缓存，提供负载均衡、数据复制和容错能力。常见问题包括网络分区导致的数据不一致、缓存雪崩和配置不当引起的性能瓶颈。解决策略涉及选择强一致性策略、设置合理缓存过期时间和监控调整配置。使用Ehcache需添加相关依赖，并配置分布式缓存，如示例所示，通过CacheManager创建和管理缓存。实践中，持续监控和优化配置至关重要。**
  • 06.17 08:46:57
    发表了文章 2024-06-17 08:46:57

    Java一分钟之-JCache：JSR-107缓存标准

    【6月更文挑战第17天】**JCache (JSR-107)** 是Java的缓存标准，提供统一接口用于集成缓存，支持配置过期策略、监听器、事务和不同缓存实现的切换。常见问题包括过度依赖缓存导致数据不一致、缓存雪崩和击穿。要避免这些问题，需确保回源机制、分散过期时间、使用锁和监控。示例展示了如何配置和使用JCache，强调了合理设计缓存的重要性。
  • 06.17 08:44:09
    发表了文章 2024-06-17 08:44:09

    Java一分钟之-Quasar协程：Java中的协程支持

    【6月更文挑战第17天】Java并发处理中，Quasar库引入轻量级的纤程（Fiber）以提升效率。纤程在单线程内并发执行，减少资源消耗。常见问题包括内存泄漏、死锁和过度使用。要避免这些问题，需正确管理资源，使用协程友好的同步原语，以及合理规划纤程创建。安装Quasar时，在Maven项目中添加依赖。示例代码展示了如何启动纤程和通过通道进行异步通信。理解原理和最佳实践是关键。
  • 06.16 09:40:44
    发表了文章 2024-06-16 09:40:44

    Java一分钟之-Micronaut：轻量级微服务框架

    【6月更文挑战第16天】Micronaut是面向JVM的微服务框架，以其快速启动、低内存占用著称。文章探讨了配置管理、注解理解和AOT编译的挑战，提供了解决方案，并通过一个简单的HTTP服务示例展示了如何创建控制器和应用启动类。通过克服这些问题，开发者能更好地利用Micronaut构建高效微服务。
  • 06.16 09:38:13
    发表了文章 2024-06-16 09:38:13

    Java一分钟之-Spring Cloud Contract：契约测试

    【6月更文挑战第16天】Spring Cloud Contract是微服务契约测试框架，通过DSL定义接口行为，使用WireMock生成存根进行独立开发验证。常见问题包括契约编写不清晰、未集成到CI/CD和契约版本控制混乱。例如，定义一个`GET /greeting`返回JSON响应的契约，Spring Cloud Contract会自动生成测试代码，帮助确保服务间接口一致性，提升开发效率和系统稳定性。
  • 06.16 09:35:05
    发表了文章 2024-06-16 09:35:05

    Java一分钟之-Spring WebFlux：响应式编程

    【6月更文挑战第16天】Spring WebFlux是Spring Framework 5中的非阻塞Web框架，采用Reactor和响应式编程，支持在Netty等服务器上运行。它提供非阻塞IO和函数式路由，提升并发性能。常见问题包括阻塞操作误用、背压处理不当和对响应式编程理解不足。通过代码示例展示了如何设置路由和处理器函数。学习和实践Spring WebFlux有助于开发高性能Web应用。
  • 06.15 22:45:52
    发表了文章 2024-06-15 22:45:52

    Java一分钟之-Spring Data REST：创建RESTful服务

    【6月更文挑战第15天】Spring Data REST让基于Spring Data的项目轻松创建REST API，免去大量控制器代码。通过自动HTTP映射和链接生成，简化CRUD操作。文章涵盖启用REST、配置仓库、自定义端点、解决过度暴露、缺失逻辑和安全性问题，提供代码示例，如自定义Repository、投影和安全配置，强调在利用其便利性时注意潜在挑战。
  • 06.15 22:42:17
    发表了文章 2024-06-15 22:42:17

    Java一分钟之-JPA的懒加载与即时加载

    【6月更文挑战第15天】**JPA中的懒加载与即时加载影响应用性能。懒加载推迟关联对象加载，减少初始数据量，但可能导致N+1查询。即时加载则在主实体加载时加载关联数据，适用于急需的情况，但会增加内存使用。选择合适的加载策略，如通过JOIN FETCH优化查询，是性能调优的关键。代码示例展示了`FetchType.LAZY`与`FetchType.EAGER`的使用。**
  • 06.15 22:39:48
    发表了文章 2024-06-15 22:39:48

    Java一分钟之-JPA实体监听器：@PrePersist, @PostLoad

    【6月更文挑战第15天】JPA实体监听器通过`@PrePersist`等注解在实体生命周期关键点执行逻辑，例如设置默认值或处理并发更新。常见问题包括监听器未注册、并发冲突和性能影响。示例展示了如何在`@PrePersist`中设置默认创建时间和`@PostLoad`时初始化关联数据。使用监听器能增强灵活性，但也需注意潜在问题和优化。
  • 06.14 17:06:18
    回答了问题 2024-06-14 17:06:18

    Flink从状态恢复后，不消费数据了，怎么回事？

    踩0 评论0
  • 06.14 17:01:41
    回答了问题 2024-06-14 17:01:41

    PolarDB这个问题怎么解决？

    踩0 评论0
  • 06.14 16:59:03
    回答了问题 2024-06-14 16:59:03

    使用datax-web从mysql同一个实例不同的数据库进行同步时经常出现数据丢失

    踩0 评论0
  • 发表了文章 2024-12-20

    Pandas 数据筛选：条件过滤

  • 发表了文章 2024-12-19

    Pandas数据清洗：缺失值处理

  • 发表了文章 2024-12-18

    Pandas数据读取：CSV文件

  • 发表了文章 2024-12-17

    Pandas数据结构：Series与DataFrame

  • 发表了文章 2024-12-16

    Pandas入门：安装与基本操作

  • 发表了文章 2024-12-13

    GraphQL 中的分页与排序：一分钟浅谈

  • 发表了文章 2024-12-12

    GraphQL 中的批处理查询：一分钟浅谈

  • 发表了文章 2024-12-11

    C#一分钟浅谈：GraphQL 中的数据加载

  • 发表了文章 2024-12-10

    C# 一分钟浅谈：GraphQL 安全性考虑

  • 发表了文章 2024-12-09

    C# 一分钟浅谈：GraphQL 与 REST 比较

  • 发表了文章 2024-12-08

    C# 一分钟浅谈：GraphQL 优化与性能提升

  • 发表了文章 2024-12-06

    C# 一分钟浅谈：GraphQL 中的缓存策略

  • 发表了文章 2024-12-05

    GraphQL 中的权限与认证：一分钟浅谈

  • 发表了文章 2024-12-04

    GraphQL 与 ASP.NET Core 集成：从入门到精通

  • 发表了文章 2024-12-03

    C# 一分钟浅谈：GraphQL 错误处理与调试

  • 发表了文章 2024-12-02

    以C#一分钟浅谈：GraphQL 中的订阅与发布

  • 发表了文章 2024-12-01

    C# 一分钟浅谈：GraphQL 数据类型与查询

  • 发表了文章 2024-11-30

    C# 一分钟浅谈：GraphQL 客户端调用

  • 发表了文章 2024-11-29

    C# 一分钟浅谈：GraphQL 中的订阅与发布

  • 发表了文章 2024-11-28

    以C#一分钟浅谈：GraphQL 数据类型与查询

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  • 回答了问题 2024-12-20

    日常工作中，开发者应该如何避免“效率陷阱”？

    一、日常工作中遇到的 “效率陷阱”（一）过度关注短期交付而忽视代码质量在项目开发过程中，为了满足紧迫的交付期限，团队成员可能会采取一些捷径来快速完成功能开发。例如，为了实现一个功能模块，直接复制粘贴大量相似代码，而不是进行合理的抽象和复用。这样做在短期内确实能够快速完成任务，但从长远来看，会导致代码库臃肿、难以维护。当后续需要修改或扩展功能时，这些复制粘贴的代码就会成为噩梦，因为需要在多个地方进行相同的修改，增加了出错的概率。案例：在一个电商系统的开发中，为了快速上线商品展示模块，开发人员在不同的页面展示部分（如首页推荐、分类页面展示等）大量复制了商品信息渲染的代码。当需要对商品信息的展示格式进行调整（如添加新的促销标签）时，就需要在多个页面的代码中逐个修改，花费了大量的额外时间，而且还因为遗漏了某些页面而导致了线上展示问题。（二）频繁切换任务在快节奏的环境中，开发人员可能会同时被分配多个任务，或者受到各种临时任务的干扰。频繁地在不同任务之间切换，会导致 “任务切换成本” 的增加。每次切换任务时，开发人员都需要重新梳理思路、找回之前的工作状态，这会浪费大量的时间和精力。例如，一个开发人员正在进行核心业务逻辑的编码，此时产品经理要求他紧急查看一个线上小故障的原因，等他处理完故障回来继续编码时，可能已经忘记了之前的思路，需要重新思考，这就大大降低了整体的工作效率。（三）过度加班导致疲劳为了在规定时间内完成项目，团队可能会采用加班的方式来增加工作时间。然而，长时间的过度工作会使开发人员身心疲惫，注意力不集中，从而导致工作效率下降，并且增加出错的概率。比如，在项目临近交付的冲刺阶段，团队连续加班一周，每天工作 12 小时以上。到了后期，开发人员由于疲劳，在编写代码时经常出现一些低级错误，如变量命名错误、逻辑判断失误等。这些错误在后续的测试环节被发现，又需要花费额外的时间来修复，反而延长了项目的交付时间。二、避免 “效率陷阱” 的方法（一）建立代码质量文化代码审查制度：定期进行代码审查，让团队成员之间互相检查代码。这样可以及时发现代码质量问题，如不合理的代码结构、重复代码等。同时，通过分享优秀的代码实践，提升整个团队的代码质量意识。制定代码规范：团队应该制定统一的代码规范，包括代码风格、命名规则、设计模式等方面的要求。开发人员在编写代码时遵循这些规范，有助于提高代码的可读性和可维护性。例如，规定函数和变量的命名要具有明确的语义，按照一定的命名方式（如驼峰命名法）进行命名，这样在后续的代码维护中，其他开发人员可以更容易地理解代码的功能。（二）合理安排任务优先级和时间使用任务管理工具：借助如 Jira、Trello 等任务管理工具，将所有任务清晰地列出来，根据任务的紧急程度和重要性进行排序。开发人员可以专注于当前优先级最高的任务，避免被过多的任务干扰。时间管理技巧：采用时间管理方法，如番茄工作法。将工作时间划分为一个个 25 分钟的 “番茄时间”，每个番茄时间专注于一项任务，中间休息 5 分钟。这样可以帮助开发人员保持高度的注意力，减少任务切换的频率。例如，一个开发人员在一个番茄时间内只专注于优化一个数据库查询性能的任务，不受其他事情的干扰，提高了工作效率。（三）关注团队成员的工作状态合理安排工作负荷：团队负责人应该根据项目进度和团队成员的能力，合理分配工作任务，避免过度加班。对于长期加班的情况，要及时调整工作计划，确保团队成员有足够的休息时间。团队建设活动：定期开展团队建设活动，如户外拓展、聚餐等，缓解团队成员的工作压力，增强团队凝聚力。一个轻松愉快的团队氛围可以让成员在工作中保持良好的心态，提高工作效率。
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  • 回答了问题 2024-11-28

    AI生成海报or人工手绘，哪个更戳你？

    我觉得AI生成的海报和人工手绘作品各有千秋，从我个人的角度来看，虽然AI生成的海报在效率和一致性方面有明显优势，但我更倾向于人工手绘作品。因为手绘作品不仅仅是视觉上的享受，更是心灵的交流。每一幅手绘作品背后都有一个故事，每一个细节都承载着创作者的心思。这种情感的传递和共鸣，是AI生成的海报难以替代的。 当然，这并不意味着AI生成的海报没有价值。在很多商业场合，AI生成的海报能够快速满足需求，节省时间和成本。而手绘作品则更适合那些追求独特性和情感表达的场合。选择哪种形式取决于具体的需求和目的。如果你希望作品能够快速完成并且风格一致，AI生成的海报是个不错的选择；如果你希望作品能够传递更多的情感和个性，那么人工手绘作品会更加合适。回答完毕！
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  • 回答了问题 2024-11-06

    AI时代，存力or算力哪一个更关键？

    存储能力和计算能力哪个更重要？从我的角度来看，我会稍微倾向于计算能力。下面我来详细说说我的看法。 计算能力的重要性 首先，咱们来看看计算能力为什么这么重要。 模型训练： 深度学习模型：现在的深度学习模型动辄上亿甚至几十亿的参数，训练这些模型需要大量的计算资源。比如，训练一个BERT模型可能需要几周的时间，而且需要多块高端GPU。如果没有强大的计算能力，这些模型根本无法高效训练。实时推理：不仅仅是训练，模型的推理也需要强大的计算能力。特别是在实时应用场景中，比如自动驾驶、语音识别等，毫秒级的延迟要求非常高，计算能力不足会导致系统性能大打折扣。 算法优化： 超参数调优：训练模型时，超参数的选择对最终效果影响很大。通常需要进行大量的实验来找到最佳的超参数组合。这个过程非常耗时，计算能力越强，实验速度就越快，优化的效果也就越好。模型剪枝和量化：为了提高模型的部署效率，通常需要进行模型剪枝和量化。这些操作也需要大量的计算资源来验证效果。 存储能力的重要性 当然，存储能力也不能忽视，它也有自己的重要性。 数据存储： 海量数据：AI的发展离不开大数据的支持。无论是图像、视频、文本还是其他类型的数据，都需要大量的存储空间。没有足够的存储能力，数据的保存和访问都会成为瓶颈。数据备份：数据的安全性也非常重要，定期备份数据是必不可少的。存储能力不足会导致备份频率降低，增加数据丢失的风险。 模型存储： 模型版本管理：在实际应用中，模型的版本管理非常重要。不同的模型版本需要保存下来，以便回滚和对比。存储能力不足会导致只能保留最近的几个版本，影响模型的管理和维护。中间结果：训练过程中会产生大量的中间结果，这些结果有时也需要保存下来，以便后续分析和调试。 两者的关系 实际上，存储能力和计算能力是相辅相成的。没有足够的存储能力，再多的计算资源也无法发挥作用；反之，没有强大的计算能力，再大的存储空间也只是摆设。所以，从长远来看，两者都需要重视。 但是，从短期和实际应用的角度来看，计算能力往往更为关键。原因如下： 技术进步： 计算资源的可扩展性：随着云计算技术的发展，计算资源的获取越来越方便。你可以根据需要动态调整计算资源，而存储资源的扩展相对较为复杂。硬件进步：GPU、TPU等专用硬件的出现，大大提升了计算能力。相比之下，存储技术的进步相对较慢。 应用场景： 实时性要求：很多AI应用场景对实时性要求很高，比如自动驾驶、在线推荐系统等。这些场景下，计算能力的提升可以直接带来性能的显著提升。成本效益：在很多情况下，增加计算资源的成本效益更高。比如，通过增加GPU数量来加速模型训练，比增加存储容量来保存更多的数据更划算。 结论 总的来说，我认为在推动AI进一步发展的过程中，计算能力更为关键。当然，这并不意味着存储能力不重要，只是在当前的技术背景下，计算能力的提升对AI的发展影响更大。希望我的看法能对你有所帮助，如果有不同意见，欢迎在评论区交流讨论！
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  • 回答了问题 2024-10-28

    AI助力，短剧迎来创新热潮？

    《爱，死亡和机器人》：这部由Netflix制作的动画短剧集，每一集都是独立的故事，涵盖了多种风格和主题。AI在剧本创作和角色设计中发挥了重要作用，使得每一集都能带给观众全新的体验。那么基于此，我想说的是自动化剧本创作：AI能够基于大量剧本数据学习，自动生成剧本初稿或提供创意灵感。例如，通过分析热门短剧的情节结构、人物设定和对话风格，AI可以为创作者提供多种故事线选择。通过AI技术，短剧可以实现与观众的实时互动，如根据观众的选择改变剧情走向，增加观众的参与感和沉浸感。例如，Netflix推出的《黑镜：潘达斯奈基》就是一部互动式电影，观众可以通过选择不同的选项来影响故事的发展。这个我觉得是我所期待的。
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  • 回答了问题 2024-10-23

    1024程序员节，开发者们都在参与社区的哪些活动？

    体验了OSS搭建教育平台，非常给力，体验很棒，通过这些活动，大家可以相互交流最新的技术动态，分享宝贵的经验和心得，共同促进个人技能的提升和技术社区的发展。
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  • 回答了问题 2024-10-11

    运动旅游开启新潮流，哪些科技手段能助力你的行程呢？

    我觉得在运动旅行中，科技手段确实能给我们的行程带来不少便利和乐趣。比如说： 智能手表: 现在很多智能手表都有GPS定位功能，可以记录你的跑步路线、速度、心率等数据，这对于喜欢户外跑步的朋友来说特别有用。像我有个朋友就用Apple Watch来记录他的骑行数据，感觉很方便。运动相机: 像GoPro这样的运动相机非常适合记录你在旅行中的冒险时刻，无论是潜水、滑雪还是骑行，它都能帮你捕捉到那些激动人心的画面。健康追踪应用: 有很多手机应用可以帮助你规划日常锻炼计划，并且还能根据你的身体状况提供建议。比如Keep这个APP，不仅可以跟着视频做运动，还可以记录你的健身成果，激励自己坚持下去。在线地图服务: 比如Google Maps或者高德地图，它们不仅能够帮助你找到目的地，还可以推荐一些适合徒步或骑行的好去处。特别是对于不熟悉的地方，这些地图简直是导航神器！无人机: 如果你是个摄影爱好者，带上一台小型无人机可以让你从空中视角拍摄到令人惊叹的风景照片，为你的旅行日记增添不一样的色彩。
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  • 回答了问题 2024-09-12

    99元云服务器，你最pick哪种新玩法？

    如果您目前正使用着99元套餐的ECS实例，能否分享一下您是如何使用它的？（例如：开发测试环境、小型应用部署、个人项目实践等） 自用半年，主要学习练手用，谈谈使用感受。 购买就不多说了，现在99活动还在，大家可以自己选购，点击查看 新手小白不知道怎么弄，可以在实验室找找手册看，实验室第一个实验就是ecs入门上手，非常推荐。点击查看 tips: 云起实验室是一个非常好的场景化体验，不知道买了ecs该干嘛的可以在这里选择自己的方向，找到适合自己的实验。 我现在的ECS主要就是搭了个人博客，记录自己的日常，学习笔记，旅游照片什么的。搭建博客大家可以看这个实验：点击查看，按照实验一步一步做就可以完美复现。 ecs控制台这边常用的就是远程连接和更换操作系统 # 远程连接： 提供vnc、workbench方式，非常方便，可以不用本地的xshell就可以连接。 # 更换操作系统： 提供丰富的版本选择，按需选择，关键在于更换操作系统不需要等待很长时间，切换非常丝滑，对于刚开始练手的小白来说，不需要担心把系统玩坏，如果误把系统文件删了，直接重装系统，非常快，不需要等待。 总体评价：ecs操作简单，上手快，对小白友好，界面简洁，使用起来很舒服，对于练手，学习的同学来说，99性价比拉满，对于想了解阿里生态产品来说，ecs是基石，可以和其它生态产品无缝衔接，强烈推荐！
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  • 回答了问题 2024-08-27

    听了那么多职业建议，你觉得最有用的是什么？

    持续学习：这年头技术更新太快了，你得跟上步伐。比如现在流行的云计算、微服务啥的，都得学学。多看看书、多上网搜搜，参加些技术交流会，别让自己落伍了。 沟通能力：干这行，光会技术不行，还得会说话。跟同事、老板沟通时，得把复杂的东西说简单点儿，让人一听就懂。这样项目推进起来才顺畅。 抽象思维：得学会从高处看问题，别一上来就钻牛角尖。先想清楚整体框架，再慢慢细化。这样设计出来的系统才既灵活又好用。 关注业务价值：技术嘛，最终还是得为业务服务。做决策时，得多想想这个东西能不能给公司带来实实在在的好处。有时候，实用比炫酷更重要。 风险管理：设计系统时，得留个心眼儿，想想万一出问题怎么办。比如数据安全、系统崩溃这些问题，得提前想好对策。 团队合作：一个人干不成大事，得靠团队。多听听别人的想法，鼓励大家提意见。大家一起努力，才能做出好的东西来。 适应变化：业务和技术都在变，你得灵活点儿。有时候原先的设计不适用了，就得赶紧调整思路，找到新办法。
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  • 回答了问题 2024-08-26

    100%打赢人类新手，乒乓球机器人靠谱吗？

    我的观点： 从技术和效率的角度来看，与乒乓球机器人对练具有明显的优势，尤其是在提高特定技能方面。然而，从全面发展的角度来看，与真人对练可以更好地提升运动员的心理素质和战术意识。 如果必须选择，我会倾向于结合两种方式，即利用乒乓球机器人进行技术训练，同时与真人进行实战演练。这样既可以充分利用机器人的稳定性和个性化训练，又可以通过与真人对练获得更真实、更具挑战性的比赛体验，从而全面提升运动员的技术、战术和心理素质。
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  • 回答了问题 2024-08-26

    哪些职场行为可能成为职业发展的阻碍？

    在职场环境中，确实有一些行为是应当尽量避免的： 不尊重他人：包括对同事的不尊重、性别歧视、年龄歧视等。这些行为不仅会伤害他人的感情，还可能引发法律问题。缺乏诚信：如撒谎、夸大事实、隐瞒信息等。长期来看，这会严重损害个人信誉，影响职业发展。消极态度：经常抱怨、传播负能量会降低团队士气，影响工作效率。不愿承担责任：出现问题时推卸责任，不愿意面对和解决问题，这会影响团队合作和信任。忽视沟通：不及时反馈信息、不主动沟通进展等行为会导致工作中的误解和延误。过度竞争：为了个人利益不惜牺牲团队合作精神，这种行为不利于建立良好的工作关系。不遵守公司规定：违反公司的规章制度，比如泄露机密信息、滥用资源等，可能会导致严重的后果。忽视个人成长：拒绝学习新技能、不接受反馈，这将限制个人的发展空间。
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  • 回答了问题 2024-08-26

    电子书vs传统纸质书，你更喜欢哪种阅读方式？

    晒一晒你最近看过的书，是使用电子设备看的还是传统纸质书呢？ 纸质书，《PYthon自动化性能测试》
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  • 回答了问题 2024-08-26

    你有使用过科技助眠工具吗？

    你的睡眠质量怎么样？有使用过科技助眠工具来实现快速入睡吗？倒头就睡，目前还这没有，几乎没有失眠过，吃嘛嘛香，身体倍儿棒，虽然是程序员，但是我不在一线啊，压力没有那么大，吼吼！
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  • 回答了问题 2024-08-26

    传统健身VS科技健身，你更倾向于哪一种？

    科技健身！！！从技术发展的角度来看，科技健身提供了一种更为现代化的健身方式。它不仅能够更好地满足现代人快节奏生活的需求，还能够提供更多的个性化选择和反馈机制，帮助人们更有效地达到健身目标。然而，这并不意味着传统健身就过时了，事实上，很多人仍然喜欢传统健身带来的自然感受和社会互动。
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  • 回答了问题 2024-08-26

    聊聊哪些科幻电影中的家居技术你最希望成为现实？

    全息投影技术： 现状：目前已有初步的应用，如商业展示和娱乐领域。期望：希望能够在家中使用全息投影技术来创建虚拟的家庭成员、宠物或装饰品，甚至是虚拟的个人助理。 自动化厨房： 现状：已经有一些智能厨具，如智能烤箱和咖啡机。期望：期待完全自动化的厨房，能够根据用户的口味偏好自动准备食物，甚至包括清洁餐具。
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  • 回答了问题 2024-08-26

    您会在哪些场景中使用到云消息队列RabbitMQ 版？

    日常生活工作中，您会在哪些场景中使用到云消息队列 RabbitMQ 版？ 场景描述：在微服务架构中，不同的服务之间通过消息队列进行异步通信，可以提高系统的响应速度和可扩展性。应用实例：用户下单后，订单服务将订单信息发送到消息队列，库存服务监听消息队列并更新库存状态 分享您的任意一条消息的轨迹截图（必答）
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  • 回答了问题 2024-08-26

    使用通义灵码冲刺备战求职季，你有哪些深刻体验？

    我觉得使用智能编程助手来备战求职是个不错的选择，特别是对于程序员这个岗位来说。 提升效率：智能编程助手可以帮助你快速完成一些基础的代码编写工作，比如生成代码模板、自动补全等，这样你就可以把更多的时间花在理解和解决问题上。学习新知识：通过智能助手提供的示例代码和解决方案，你可以接触到很多新的编程技巧和技术栈，这对于拓宽知识面非常有帮助。提高代码质量：智能助手还能帮你检查代码中的错误和潜在的问题，比如语法错误、逻辑漏洞等，这对于提高代码质量和面试表现都是大有裨益的。增强自信心：当你能够快速准确地写出高质量的代码时，自然会对自己的技术能力更有信心，在面试中也能更加从容不迫。
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  • 回答了问题 2024-07-19

    数据存储阶段，哪些小妙招有助于优化成本

    数据治理办法 数据治理是个综合工程，这里有几个值得一试的方法： 元数据管理：建立元数据目录，记录数据来源、含义和使用情况，就像图书馆的索引卡，帮助快速定位和理解数据。数据质量控制：定期检查数据准确性、完整性和一致性，就像定期体检，确保数据健康。数据安全与合规：实施访问控制，加密敏感数据，确保符合法规要求，保护数据不被非法访问。数据生命周期管理：根据数据价值和使用频率，自动迁移数据至合适的存储层，节省成本同时保证性能。 降低云上数据存储成本 降低云存储成本，这里有几招： 选择合适存储类型：热数据用高性能存储，冷数据则用低成本归档存储，按需分配，避免浪费。数据压缩和去重：压缩数据减少存储空间，去重则避免存储重复数据，双管齐下节约成本。自动化生命周期管理：使用云平台提供的自动化工具，自动迁移数据至成本更低的存储层。定期审计：检查存储使用情况，删除不再需要的数据，避免长期存储无用数据。 自动化工具使用体验 使用自动化工具进行数据生命周期管理，体验相当不错： 效率提升：自动化减少了手动操作，节省了大量时间和精力。成本节约：智能地迁移数据，降低了存储成本，提高了资源利用率。可靠性增强：减少了人为错误，确保了数据管理的一致性和可靠性。易于管理：界面友好，配置简单，即使是非专业人员也能轻松上手。总之，自动化工具让数据管理变得更智能、更高效。
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  • 回答了问题 2024-07-19

    如何借助AI技术为NAS注入新活力？

    AI技术确实能给NAS（网络附加存储）带来革命性的提升，尤其是在大数据时代，数据的存储、管理和共享面临着前所未有的挑战。比如，通过AI的深度学习算法，NAS可以实现智能的数据分类和标签化，自动识别并归类不同类型的文件，这在海量数据中尤其有用，就像有个智能的图书管理员帮你整理书籍一样。 再比如，AI还能优化NAS的资源分配，根据不同的应用需求动态调整存储性能，确保高优先级任务得到及时响应，就像交通指挥系统，确保重要车辆优先通行。此外，AI还能预测并预防潜在的硬件故障，提前进行维护，减少数据丢失的风险。
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  • 回答了问题 2024-07-19

    人工智能与“人工”之间如何平衡？

    在追求人工智能与人类和谐共存的路上，关键在于找到互补而非替代的关系。比如，在创意行业，AI可以辅助设计师生成初步的设计方案，但这背后的情感故事、文化内涵和最终的审美判断，仍需人类的独到眼光。就拿我熟悉的编程领域来说，虽然AI能快速生成代码，但在解决复杂问题、创新算法上，还是需要程序员的深度思考和创造性。 再比如医疗行业，AI在疾病诊断上的准确性和速度超越了人类，但它缺乏对患者情感的支持和理解，这时候医生的角色就显得尤为重要，他们不仅治疗疾病，更治愈人心。这种人机协作的方式，既发挥了AI的高效性，又保留了人类的温度和创造力。
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  • 回答了问题 2024-06-25

    dataworks按量收费的时候，是只统计运行成功的实例数吗？运行失败和冻结的实例还统计收费吗？

    在DataWorks中，按量计费模式通常是基于成功运行的实例进行收费的。具体来说，对于运行失败的MaxCompute作业，如果是按照按量计费的模式，则不会收取费用。这意味着，只有当任务成功执行时，才会根据所使用的资源和计费规则来计算费用。 至于冻结的实例，通常情况下，如果一个任务处于冻结状态并没有实际执行，那么也不会产生计费。计费主要是针对那些实际消耗了计算资源和执行时间的任务。
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