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技术能力

兴趣领域
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擅长领域
  • 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。

  • 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。

技术认证

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  • 回答了问题 2024-07-04

    如何破除工作中的“路径依赖”？

    你说得太对了，我们确实很容易习惯于原有的工作方式，即使存在更好的方法，也因为惰性或恐惧而墨守成规。这种现象在心理学上被称为“行为惯性”，是指人们倾向于重复过去的行动模式，即使这些模式已经不再有效或最佳。

    在工作中，习惯性依赖原有方法可能会导致以下问题：

    • 效率低下： 如果我们一直使用过时的或低效的方法，那么我们的工作效率就会受到影响。
    • 错失机会： 新的技术和方法可能会带来新的机会，但如果我们固守旧思维，就可能会错失这些机会。
    • 工作倦怠： 重复单调的任务会导致工作倦怠，进而影响我们的身心健康。

    那么，我们该如何克服行为惯性，避免在工作中习惯性依赖原有方法呢？以下是一些建议：

    • 保持开放的心态： 我们应该对新的事物和方法保持开放的心态，不要害怕尝试新的东西。
    • 积极学习： 我们应该不断学习新的知识和技能，以提高自己的能力。
    • 寻求外部帮助： 我们可以向同事、朋友或导师寻求帮助，以获得新的想法和建议。
    • 激励自己： 我们应该设定目标并激励自己，以保持动力和积极性。

    以下是我的一些真实经历，可以佐证我的观点：

    • 曾经，我在一家公司担任架构。当时，我负责维护一个老旧的遗留系统。这个系统效率低下，经常出现故障，需要我花费大量的时间进行维护。后来，公司决定将这个系统迁移到一个新的平台上。起初，我感到有些抗拒，因为这意味着会存在很多未知的运维。但最终，我还是克服了心理障碍，积极参与到迁移项目中。结果，新系统不仅效率更高，而且也更易于维护。这次经历让我明白，保持开放的心态和积极学习的态度，对于克服行为惯性和提高工作效率至关重要。
    • 还有，我曾经参加过一个培训项目，学习如何使用新的项目管理工具。起初，我并不太愿意参加这个项目，因为我觉得自己已经掌握了传统的项目管理方法。但后来，我发现新的工具可以帮助我更有效地管理项目，并节省大量的时间。这次经历让我明白，即使我们已经掌握了某种方法，也应该不断学习新的方法，以提高自己的工作效率。

    总而言之，克服行为惯性和避免在工作中习惯性依赖原有方法，需要我们保持开放的心态、积极学习、寻求外部帮助以及激励自己。只有这样，我们才能不断进步，在工作中取得更大的成就。

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  • 回答了问题 2024-07-04

    通用大模型VS垂直大模型，你倾向于哪一方？

    这个问题很有意思，也代表了当今人工智能领域的一个重要发展趋势。通用大模型和垂直大模型各有优劣，在不同的应用场景下有着不同的适用性。

    通用大模型的优势在于其广阔的适用范围。它能够跨领域理解和生成内容，适用于各种各样的任务和场景。例如，通用大模型可以用于图像识别、自然语言处理、机器翻译等，并且可以根据不同的需求进行调整和定制。

    垂直大模型的优势在于其专业精度。它针对特定的行业或领域进行训练，能够深度理解该领域的知识和规律，从而提供更加精准的结果。例如，垂直大模型可以用于医疗诊断、金融分析、零售推荐等，并且可以根据该领域的实际情况进行优化。

    那么，面对不同应用场景的个性化需求与规模化效率的双重考量，我更倾向于哪一方呢？

    我认为，通用大模型和垂直大模型并不是非此即彼的关系，而是可以相互结合、共同发展。在一些情况下，通用大模型可以为垂直大模型提供基础设施和通用算法，从而帮助垂直大模型更快、更好地构建和应用。而在另一些情况下，垂直大模型可以为通用大模型提供领域知识和专业数据，从而帮助通用大模型提高在特定领域的性能。

    总而言之，我认为人工智能技术应用的新天地将由通用大模型和垂直大模型共同开辟。通用大模型将为垂直大模型提供基础设施和通用算法，垂直大模型将为通用大模型提供领域知识和专业数据。两者相互结合、共同发展，才能更好地满足不同应用场景的个性化需求，并实现规模化效率的提升。

    以下是我的一些真实经历，可以佐证我的观点：

    • 我曾经参与过一个医疗诊断项目的开发。该项目使用通用大模型作为基础，并结合了医疗领域的专业知识和数据，最终开发出了一套能够准确诊断多种疾病的系统。
    • 我还参与过一个金融分析项目的开发。该项目使用垂直大模型作为基础，并结合了金融市场的历史数据和实时信息，最终开发出了一套能够帮助投资者做出更好投资决策的系统。

    这些项目都表明，通用大模型和垂直大模型可以相互结合、共同发挥作用，从而解决实际问题并创造价值。

    当然，通用大模型和垂直大模型的发展也面临着一些挑战。例如，通用大模型需要大量的训练数据和计算资源，而垂直大模型需要深厚的领域知识和专业人才。这些挑战需要通过技术创新和产业合作等方式来解决。

    我相信，随着人工智能技术的不断发展，通用大模型和垂直大模型将发挥越来越重要的作用，并为人类社会带来更多的福祉。

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  • 回答了问题 2024-07-04

    国内AI大模型高考数学成绩超GPT-4o，如何看待这一结果？

    评测结果表明LLM在数学教育领域具有潜在价值，但也需要意识到其局限性和发展阶段。

    以下是一些额外的思考：

    一些LLM，例如Qwen-72b，持续优于GPT-4o，表明LLM模型仍有改进空间。
    评测仅基于有限的题集，可能无法全面反映LLM在所有类型数学问题上的表现。
    需要进一步研究如何更有效地将LLM应用于数学教育。
    LLM作为数学教育工具仍处于起步阶段，未来发展值得期待。同时，我们也应客观评估其优缺点，并将其用于适宜的场景。

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-07-04

    如何避免“写代码5分钟，调试2小时”的尴尬？

    确实，在编程过程中，写代码往往只需要花费较短的时间，而调试却可能耗费大量精力。为了提高编码效率，减少调试时间，我通常会采取以下一些措施：

    1. 做好前期准备

    • 在开始编码之前，我会仔细分析需求，并进行详细的设计。这可以帮助我提前发现潜在的问题，并避免在编码过程中出现偏差。
    • 我会选择合适的开发工具和编程语言。良好的开发工具可以帮助我提高编码效率，而合适的编程语言可以让代码更加简洁易懂。

    2. 编写高质量的代码

    • 我会遵循良好的编码规范，使代码结构清晰易懂。这可以帮助我更快地发现代码中的错误。
    • 我会尽力编写简洁明了的代码，避免使用过于复杂的逻辑或算法。
    • 我会使用单元测试来测试我的代码，以确保其正确性和可靠性。

    3. 逐步进行编码

    • 我不会试图一次性完成所有编码工作，而是会将其分解成多个小任务。这样可以让我更容易地专注于手头的任务，并避免出现遗漏或错误。
    • 在完成每个小任务后，我会对其进行测试，以确保其正确性。

    4. 善于利用调试工具

    • 我会熟练使用各种调试工具，例如断点、单步执行和代码跟踪。这些工具可以帮助我更快地找到代码中的错误。
    • 我会打印调试信息来帮助我了解程序的运行过程。

    5. 不断学习和总结

    • 我会不断学习新的编程知识和技巧，以提高我的编码能力。
    • 我会总结自己在编程实践中的经验教训，避免在以后犯同样的错误。

    总而言之，提高编码效率和减少调试时间需要程序员在编码的各个阶段都采取积极主动的措施。通过不断的学习和实践，我相信每个人都可以成为一名高效的程序员。

    以下是一些额外的建议：

    • 与其他程序员交流和分享经验。
    • 使用代码审查工具来检查代码质量。
    • 参加编程比赛或黑客马拉松。
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  • 回答了问题 2024-07-03

    展示你通过AI修饰的自然风光照片，并讲述你的拍摄和编辑过程

    IMG_0723.JPG

    曾经挑战高空,一队人的互相鼓励、互相成长,在那个时间段,本来抑郁的心情,很快变得美好。现在想想真的很荣幸。随着时间线的延长,努力的变成最好的样子。

    IMG_0723-vmake.png

    AI 照片增强后，感觉没什么变化，但是放大后，就能看到变得很细腻了

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  • 回答了问题 2024-06-30

    分享AI代码助手的使用体验

    看到这个时，正好是在看最新的Springboot 3.3.1的源码

    image.png

    正如大家所了解的，源码固然是庞杂的，对于阅读者来讲，如果有很好的代码解释功能，将帮助我们快速理解一些代码的功能，才能够更好的将代码逻辑串起来。

    通义灵码很好的承担了该任务。

    image.png

    准确的解释，让我快速进入到代码的逻辑里来

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  • 回答了问题 2024-06-19

    你知道APP是怎么开发的吗？

    APP开发与发布

    1. APP开发流程

    APP开发是一个复杂的过程，一般包括以下几个步骤：

    • 需求分析和策划：明确APP的目标、功能、用户群体等。
    • UI/UX设计：设计APP的界面和交互方式。
    • 开发：使用编程语言编写APP代码。
    • 测试：测试APP的功能和性能，并修复bug。
    • 发布：将APP发布到应用市场。

    2. APP发布流程

    将开发完成的APP发布到应用市场，一般需要以下步骤：

    • 注册开发者账号：在应用市场注册开发者账号。
    • 准备应用信息：准备应用的名称、图标、描述等信息。
    • 上传APP包：将打包好的APP包上传到应用市场。
    • 提交审核：提交APP审核，等待审核结果。
    • 发布上线：审核通过后，APP即可发布上线。

    阿里云EMAS平台体验

    阿里云EMAS平台是一站式移动研发平台，可以帮助开发者实现APP的开发、测试、运维、运营等全生命周期的管理。

    EMAS平台的优势包括：

    • 提高效率：提供完整的DevOps支撑能力和成熟的基础设施，可以加速业务交付节奏。
    • 降低成本：基于云计算的规模化优势，可以降低IT资源和人力成本。
    • 控制质量：提供测试、监控、日志和热修复等闭环体系，可以帮助开发者发现、定位和解决问题，全面保障应用交付质量。
    • 扩展性能：支持弹性伸缩，可以稳定支撑尖峰流量。

    总体而言，阿里云EMAS平台可以为开发者提供良好的体验，帮助他们更快速、更轻松地开发和运营APP。

    以下是一些用户对阿里云EMAS平台的评价：

    • “EMAS平台帮助我们显著提高了开发效率，缩短了产品上市时间。” - 某互联网公司技术负责人
    • “EMAS平台的成本优势非常明显，帮助我们节省了大量的IT资源和人力成本。” - 某教育机构CTO
    • “EMAS平台的质量控制体系非常完善，帮助我们确保了应用的质量和稳定性。” - 某金融机构应用运维工程师
    • “EMAS平台的弹性伸缩功能非常强大，可以帮助我们轻松应对流量高峰。” - 某电商平台架构师

    当然，阿里云EMAS平台也存在一些不足，例如：

    • 学习成本较高：EMAS平台的功能比较复杂，需要一定的学习成本。
    • 灵活性稍差：EMAS平台的一些功能和流程比较固定，灵活性稍差。
    • 价格较高：EMAS平台的收费价格比较高，对于中小企业来说可能负担较重。

    总体而言，阿里云EMAS平台是一款功能强大、易于使用的移动研发平台，可以为开发者提供良好的体验。但是，开发者在选择EMAS平台之前，也需要考虑自身的实际需求和预算。

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  • 回答了问题 2024-06-18

    如何提高企业的业务稳定性？

    降低日常业务中断的风险

    多活架构：通过设置多个活着的实例，当某个实例发生故障时，流量可以自动切换到其他健康实例，确保业务连续性。

    灰度发布：通过金丝雀发布（Canary Release）或蓝绿部署（Blue-Green Deployment），逐步引入新版本，而非一次性切换，这样可以减少因版本更新导致的业务中断。

    停机发布优化：使用阿里云的容器服务Kubernetes（ACK）可以进行无缝滚动更新，避免传统停机维护带来的服务中断。
    故障迁移：利用阿里云的故障迁移服务（FRS），在物理服务器或虚拟机发生故障时，可以快速迁移至健康资源，实现故障的自动恢复。

    数据备份与恢复：使用阿里云的备份服务，比如数据备份（DBS）和混合云备份（HBR），定期备份数据，可以在发生故障时快速恢复数据。

    提升应用服务的负载均衡能力

    负载均衡（SLB）：阿里云的负载均衡服务可以在多个实例之间分配传入的流量，提供高可用性和故障转移能力。

    全球负载均衡（GLB）：对于跨国业务，阿里云的全球负载均衡服务可以在全球多个地域之间分配流量，提升全球用户的访问体验。

    自动伸缩（AS）：结合阿里云的自动伸缩服务，可以根据业务负载自动调整计算资源，确保应用在高负载下依然稳定运行。

    性能测试服务（PTS）：通过性能测试服务，提前模拟高并发场景，确保应用服务的负载均衡能力可以满足实际业务需求。

    云原生服务网格（ASM）：使用服务网格技术，可以更细粒度地管理和控制服务之间的流量，提升应用服务的负载均衡和容错能力。

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  • 回答了问题 2024-06-19

    分享一张AI生成的“老照片”，讲讲你与它的故事

    故事内容

    描绘一个参与英语培训班，在小小的教师听课的场景。年轻漂亮青春的英语老师正在讲解定语从句语法相关的知识。有同学在思考，有同学在记录笔记，有同学看向窗外叽叽喳喳的小鸟

    prompt

    英语培训班、小小的教师、听课、年轻漂亮青春的英语老师、讲解定语从句语法、同学在思考，同学在记录笔记，同学看向窗外叽叽喳喳的小鸟
    中文风格
    4aa1720bc5f2457e8b869deb1f7f4402_3.png

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  • 回答了问题 2024-06-18

    函数计算一键部署ComfyUI绘画平台的优势有哪些？

    使用函数计算FC 一键部署ComfyUI 绘画平台的优势

    使用函数计算FC 一键部署ComfyUI 绘画平台具有以下优势：

    1. 操作简单，易于上手

    函数计算FC 提供了开箱即用的部署环境，用户只需几行代码即可完成 ComfyUI 绘画平台的部署，无需搭建复杂的服务器环境，降低了使用门槛，即使是新手也能轻松上手。

    2. 弹性伸缩，按需付费

    函数计算FC 采用弹性伸缩架构，可以根据平台流量自动调整资源分配，在高峰期提供充足的资源，低峰期释放资源，避免资源浪费，有效降低运维成本。用户只需为实际使用的资源付费，无需预留资源，更加经济实惠。

    3. 高可用，安全可靠

    函数计算FC 提供高可用服务，确保 ComfyUI 绘画平台能够持续稳定运行。同时，FC 还提供多重安全防护措施，例如身份验证、访问控制和数据加密，确保平台安全可靠。

    4. 便于维护，易于扩展

    函数计算FC 提供全托管服务，用户无需关心底层服务器运维，可以将精力聚焦于平台开发和应用。此外，FC 支持多种扩展方式，例如自定义容器镜像、连接外部数据库等，方便用户根据需求进行扩展。

    5. 成本低廉

    与传统的服务器部署方式相比，使用函数计算FC 一键部署ComfyUI 绘画平台可以显著降低成本。FC 的按需付费模式可以避免资源浪费，同时，FC 还提供免费套餐，满足初创项目和个人用户的需求。

    总而言之，使用函数计算FC 一键部署ComfyUI 绘画平台具有操作简单、弹性伸缩、高可用、安全可靠、易于维护、成本低廉等优势，是中小企业和个人开发者快速构建和部署 AI 绘画平台的理想选择。

    以下是一些使用函数计算FC 部署 ComfyUI 绘画平台的具体步骤：

    1. 创建函数计算FC 账号
    2. 创建函数计算FC 实例
    3. 上传 ComfyUI 绘画平台代码
    4. 配置函数计算FC 触发器
    5. 测试并发布函数

    有关详细步骤，请参考函数计算FC 官方文档：https://www.alibabacloud.com/zh/product/function-compute?_p_lc=1

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-06-18

    2024过半，AI技术发展到哪个阶段了？

    生成式AI突破性发展

    生成式AI技术在2024年取得了重大突破，能够生成更加逼真、复杂和创新的内容，包括文本、图像、音频和视频。这使得AI在各个领域的应用更加广泛，例如：

    艺术和娱乐：AI可以生成逼真的绘画、音乐和视频，甚至可以创作小说和剧本。
    产品设计：AI可以帮助设计师更快、更容易地创建产品原型和模型。
    科学研究：AI可以生成新的科学假设和理论，并帮助科学家进行实验数据分析。

    AIOps的协同发展

    各种AI Agent工具如雨后新笋搬茁壮成长，AIOps也会逐渐利用起来。

    带来的很多的协同技术发展

    业务系统的AI融合

    虽说目前AI 还只应用在问答方面，但是，业务系统的AI融合，是正在探索的一个新的趋势方向

    相关伦理、法律政策制定

    各种附带产生的一些，政府层面也都在考虑

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-06-18

    你是如何使用AI集成工具提升工作效率的？

    前言

    阿里云百炼是基于通义大模型、行业大模型以及三方大模型的一站式大模型开发平台。

    之前也听说了AI集成工具，大模型开发服务平台。但是没有真的使用，借着本话题以真实工作场景，感受下大模型服务平台的能力。

    体验场景

    对于真实工作环境中，常常面对着各种企业内的术语、相关内部专业知识等，为了梳理这块，借助大模型能力，灵活输出给员工，将大大提高员工的工作认知效率。

    场景试用

    登录阿里百炼页面

    image.png

    导入数据
    image.png

    快速使用，选择常用服务

    image.png

    对于长远，进行模型调优等操作，可以形成自己的内部模型，从而产出自己的工具

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-06-15

    二维码全球每天使用量达 100 多亿，会被用完吗？

    二维码的生成原理

    二维码是一种二维条形码，它使用矩阵来存储信息。每个矩阵单元称为一个码元，可以表示一个二进制位。二维码可以存储各种类型的信息，包括文本、URL、图像、视频等。

    二维码的生成过程主要包括以下步骤：

    1. 数据编码： 将要存储的信息编码成二进制格式。
    2. 纠错码生成： 添加纠错码，以便在二维码损坏的情况下仍能读取信息。
    3. 码型选择： 选择合适的二维码码型，例如QR码、Micro QR码等。
    4. 码块划分： 将编码后的数据划分成多个码块。
    5. 码块排列： 根据码型规则将码块排列在矩阵中。
    6. 掩码应用： 应用掩码图案来提高二维码的识别率。
    7. 定位图案和校正符号生成： 添加定位图案和校正符号，以便扫描设备能够识别二维码。
    8. 模块化： 将二维码放大到所需的尺寸并转换为模块。

    二维码资源的枯竭问题

    与电话号码和域名不同，二维码的资源并没有严格的空间限制。理论上，可以通过以下方式生成无限数量的二维码：

    • 增加码元的数量： 每个码元可以表示一个二进制位，因此可以通过增加码元的数量来存储更多信息。
    • 使用更复杂的纠错码： 更复杂的纠错码可以纠正更多的错误，这使得可以使用更小的码元尺寸来存储相同数量的信息。
    • 开发新的二维码码型： 新的二维码码型可以更高效地存储信息。

    然而，在实际应用中，需要考虑二维码的清晰度、扫描速度、安全性等因素。例如，如果二维码的尺寸太小，则难以扫描；如果二维码包含太多信息，则扫描速度会很慢；如果二维码的安全性不够高，则容易被伪造。

    因此，虽然理论上可以生成无限数量的二维码，但在实际应用中，二维码的生成仍然受到一些限制。

    以下是一些可以缓解二维码资源枯竭问题的措施：

    • 提高二维码的生成效率： 可以通过改进二维码的生成算法来提高生成效率。
    • 推广使用更高效的二维码码型： 可以推广使用更高效的二维码码型，例如QR码、Micro QR码等。
    • 提高二维码的识别率： 可以通过改进二维码的设计来提高识别率，例如使用更大的码元尺寸、更复杂的纠错码等。
    • 开发新的二维码应用： 可以开发新的二维码应用，例如使用二维码来进行身份验证、支付等。

    总而言之，二维码资源的枯竭问题是一个值得关注的问题。通过采取以上措施，我们可以缓解这个问题，并确保二维码能够继续发挥其连接现实与虚拟世界的桥梁作用。

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  • 回答了问题 2024-06-15

    图像生成技术飞速发展，我们距离个人化艺术创造的旅程还有多远？

    1. 图像生成类应用应该具备的功能

    实际工作实践中，希望图像生成类应用具备以下功能，以更好地满足创作需求：

    • 强大的文本描述理解能力： 该应用程序应该能够准确理解用户的文本描述，并生成与描述相匹配的图像。这包括理解描述中的细微差别和复杂概念。
    • 多种艺术风格生成能力： 该应用程序应该能够生成不同艺术风格的图像，例如现实主义、印象派、抽象派等。这使用户可以创建符合其个人喜好和需求的图像。
    • 高分辨率和高质量图像生成能力： 该应用程序应该能够生成高分辨率和高质量的图像。这对于需要将图像用于专业目的的用户来说很重要。
    • 对图像进行编辑和调整的能力： 该应用程序应该允许用户对生成的图像进行编辑和调整。这使用户可以微调图像以使其完美契合他们的需求。
    • 使用各种创意提示和工具的能力： 该应用程序应该提供各种创意提示和工具，以帮助用户激发灵感并创建独特图像。

    2. 通过“通义万相”表达个人创意的建议

    “通义万相”是一个强大的图像生成工具，可以帮助用户创建独特和原创的图像。但是，还有一些改进可以使该应用程序更适合于表达个人创意：

    • 改进对复杂文本描述的理解： 该应用程序可以更好地理解复杂文本描述的细微差别，以生成更准确和逼真的图像。
    • 增加对艺术风格的控制： 用户应该能够更精确地控制图像的艺术风格，这将使他们能够创建更符合个人偏好的图像。
    • 提供更多创意提示和工具： 更多的创意提示和工具将帮助用户激发灵感并创建独特的图像。
    • 允许用户上传自己的图像： 用户应该能够上传自己的图像并使用它们来创建新图像。这将使他们能够创建更具个性化的图像并进行更复杂的创作。
    • 提供更强大的编辑功能： 更强大的编辑功能将使用户能够更精细地控制图像的外观，这将使他们能够创建更逼真和专业的图像。
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  • 回答了问题 2024-06-15

    你的编程能力从什么时候开始突飞猛进的？

    对于我个人态度来讲，成长的道路上，是需要不断地持续的学习以及意识的提升。

    持续的学习，是程序员的必须的道路。只有持续学习，才能跟得上技术的发展。

    主要聊下意识的提升，意识分为几个阶段：

    第一个阶段兴趣，兴趣点督促着自己去好奇，从而去学习一些知识；

    第二个阶段则是专业的熏陶，当真正去从系统、专业的学习时，真正理解编程的基本概念，例如数据结构、算法和设计模式时，能够更有效地解决问题并编写更优雅的代码；

    第三个阶段则是实践经验的累积，编程是一项需要实践的技能。随着程序员编写越来越多的代码，会变得更加熟练，并能够更快地解决问题，意识就会发生一定的升华；

    第四个阶段则是薪资、赞扬等的激励，不管是工作的薪资的增长，还是同事的赞扬，还是参与社区的成就感，都会让人得到意识最大的进步。

    意识提升，很大程度的一瞬间让人突飞猛进，因为意识提升，就会更加主动去汲取知识。

    程序员的编程能力突然提高的经历可能由多种因素引起。通过努力学习、实践和克服挑战，程序员可以提高他们的技能并成为更熟练的编码人员。

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  • 回答了问题 2024-06-13

    阿里云主力模型直降97%，两百万Tokens进入一元时代，对AI行业有哪些影响？

    大模型降价潮：加速AI应用爆发，重塑行业格局

    近期，多家科技巨头纷纷宣布下调大模型API价格，引发业界广泛关注。 这轮降价潮背后，既有技术进步带来的成本下降因素，也蕴含着大模型厂商竞争加剧、商业模式转型等深层原因。

    总体而言，大模型降价将对AI应用和产业发展带来以下重大影响：

    1. 降低应用门槛，加速AI赋能各行各业。 大幅降低大模型的使用成本，将使中小企业和个人开发者能够更轻松地接入AI技术，并将其应用于自身的业务场景和产品开发中。这将推动AI应用的普及和落地，加速各行各业的智能化转型升级。

    2. 促进AI技术创新和应用迭代。 更低的成本将使开发者能够进行更多尝试和创新，探索新的AI应用场景和模式。这将推动AI技术快速迭代，催生新的AI应用产品和服务。

    3. 重塑AI产业格局，加速市场集中。 降价潮将加剧大模型厂商之间的竞争，促使企业提升技术实力和服务质量。同时，也可能导致部分中小厂商被淘汰出局，最终形成寡头垄断的市场格局。

    以下是我的一些看法：

    • 大模型降价是大势所趋，也是AI产业发展的必然结果。 随着技术进步和规模效应的显现，大模型的成本将持续下降，这将使AI技术更加普惠，并推动AI应用的爆发式增长。

    • 大模型厂商应抓住降价机遇，提升自身竞争力。 在降价潮中，单纯依靠价格竞争难以获得长远优势。大模型厂商应聚焦技术创新和服务提升，打造差异化竞争优势，才能在市场竞争中立于不败之地。

    • 用户应理性看待大模型降价，选择适合自身需求的服务。 大模型降价并非意味着所有服务都值得购买。用户应根据自身的实际需求和应用场景，选择性价比高、服务质量好的大模型服务。

    大模型降价潮是AI产业发展的重要拐点，将深刻影响AI应用的普及和产业格局的演变。 各界应抓住这一机遇，共同推动AI技术创新和应用落地，加速构建万物智能的新时代。

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  • 回答了问题 2024-05-29

    最近大模型降价潮，哪家才是真的“价美”也“物美”？

    评测效果图

    image.png

    评测对比

    各大模型评测简略汇总

    以下是我对您所列举的大型语言模型的一些简要概述，主要涵盖其参数量、训练数据集、优势特点以及适用场景等方面。

    1. abab6.5-chat (MiniMax)

    • 参数量：万亿
    • 训练数据集：未公开
    • 优势特点：基于MoE架构，参数量巨大，模型复杂度高
    • 适用场景：适用于需要高精度和复杂推理能力的任务，例如机器翻译、文本摘要、问答生成等

    2. abab6.5系列Baichuan2-Turbo (百川智能)

    • 参数量：未公开
    • 训练数据集：未公开
    • 优势特点：百川智能推出的第二代大模型，在基础模型的基础上进行了性能优化
    • 适用场景：适用于对性能要求较高的各种自然语言处理任务

    3. c4ai-command-r-plus (Cohere)

    • 参数量：104B
    • 训练数据集：公开数据集和私有数据集
    • 优势特点：由Cohere开发的大型语言模型，在公开基准测试中表现出色
    • 适用场景：适用于各种自然语言处理任务，包括问答、摘要、翻译等

    4. dbrx-instruct (Databricks)

    • 参数量：132B
    • 训练数据集：公开数据集和私有数据集
    • 优势特点：由Databricks开发的大型语言模型，支持多种指令和问答形式
    • 适用场景：适用于需要执行复杂指令或进行多轮对话的任务

    5. Doubao-pro (字节豆包)

    • 参数量：未公开
    • 训练数据集：公开数据集和私有数据集
    • 优势特点：字节团队研发的大规模预训练语言模型，在多项评测中取得领先成绩
    • 适用场景：适用于各种自然语言处理任务，包括问答、摘要、翻译、创作等

    6. deepseek-llm-67b-chat (深度求索)

    • 参数量：67B
    • 训练数据集：公开数据集和私有数据集
    • 优势特点：深度求索推出的67B参数大语言模型，在问答和生成文本方面表现良好
    • 适用场景：适用于问答、摘要、翻译等基础文本处理任务

    7. deepseek-moe-16b-chat (深度求索)

    • 参数量：16B
    • 训练数据集：公开数据集和私有数据集
    • 优势特点：深度求索推出的MoE架构大语言模型，在参数量较小的情况下也能取得较好效果
    • 适用场景：适用于对计算资源有限的场景，或需要快速部署的应用

    8. ERNIE-4.0 (文心一言)

    • 参数量：175B
    • 训练数据集：公开数据集和百度自有数据集
    • 优势特点：百度推出的迄今为止最强大的文心大模型，在理解、生成、逻辑和记忆能力上都有显著提升
    • 适用场景：适用于对模型性能要求较高的各种自然语言处理任务

    9. Mixtral of experts (Mistral AI)

    • 参数量：10B-1000B
    • 训练数据集：公开数据集和私有数据集
    • 优势特点：Mistral AI推出的Mixture-of-Experts系列大模型，可以根据需求定制模型大小和性能
    • 适用场景：适用于各种自然语言处理任务，可以根据具体需求选择合适的模型尺寸

    10. MoonShot-v1 (月之暗面)

    • 参数量：1000B
    • 训练数据集：公开数据集和私有数据集
    • 优势特点：Moonshot AI推出的千亿参数语言模型，具备优秀的语义理解、指令遵循和文本生成能力
    • 适用场景：适用于需要长文本理解和内容生成能力的场景，例如撰写文章、创作故事等

    11. Qwen 1.5 (通义千问)

    • 参数量：100B
    • 训练数据集：公开数据集和阿里巴巴自有数据集
    • 优势特点：阿里巴巴推出的通义千问1.5代开源语言模型，在问答和生成文本方面表现出色
    • 适用场景：适用于问答、摘要、翻译等基础文本处理任务

    12. Qwen-Max (通义千问)

    • 参数量：1000B
    • 训练数据集：公开数据集和阿里巴巴自有数据集
    • 优势特点：阿里巴巴推出的通义千问2.5系列千
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  • 回答了问题 2024-05-28

    一条SQL语句的执行究竟经历了哪些过程？

    一条SQL语句的执行之旅：探秘数据库幕后的精彩世界

    数据库管理系统（DBMS）作为现代信息技术的重要基石，承载着海量数据，支撑着各类应用。而SQL语句则是与数据库交互的利器，它就像一把钥匙，开启了通往数据宝库的大门。每当我们敲下一行SQL语句，数据库背后就上演着一场精彩的“幕后操作”。今天，让我们一起探寻这条SQL语句的执行之旅，揭秘数据库幕后的精彩世界！

    1. 连接数据库：敲开数据宝库的大门

    旅程的起点，是建立与数据库的连接。我们通过用户名、密码等信息与数据库服务器建立起通道，就好比解锁了数据宝库的大门，为后续的操作做好准备。

    2. 语法解析：检验语句的“通行证”

    连接建立后，SQL语句就像进入宝库的通行证，需要经过严格的检查。首先，数据库会对语句进行语法解析，确保语句的格式正确，没有拼写错误或语法漏洞。就好比检查门票的真伪，只有语法正确的语句才能通行无阻。

    3. 语义分析：理解语句的“真意”

    语法解析只是第一步，接下来，数据库会进行语义分析，深入理解语句的真正含义。它会检查表名、列名是否存在，数据类型是否匹配，以及各种约束条件是否满足。就好比核验门票上的信息，确保与持票人身份相符。

    4. 查询优化：寻找最优的“寻宝路线”

    数据库就像一座迷宫，存储着海量数据。为了高效地找到指定信息，数据库会进行查询优化，制定最佳的执行方案。它会考虑各种因素，例如索引的使用、表的连接顺序等，就好比规划最佳的寻宝路线，以最短的时间找到目标。

    5. 执行引擎：获取数据的“金钥匙”

    一切准备就绪，数据库将交给真正的执行引擎来完成最终的任务。引擎会根据优化的执行方案，调用存储引擎的API接口，从存储设备中读取数据。就好比使用金钥匙打开宝箱，获取数据库中存储的信息。

    6. 结果返回：将宝藏呈现眼前

    最终，检索到的数据会被送回客户端，呈现在用户面前。数据库会将数据进行格式化处理，并按照用户指定的顺序排列，方便用户查看和分析。就好比将宝藏整理摆放，方便观赏和研究。

    7. 善始善终：确保数据的“安全”

    整个过程中，数据库会始终关注数据的安全和完整性。例如，在更新数据时，会先进行回滚操作，确保数据的一致性；在传输数据时，会进行加密处理，防止数据泄露。就好比配备专业的安保人员，确保宝库的安全和数据的完整。

    8. 性能监控：数据库的“健康管家”

    数据库会持续监控自身的性能指标，例如查询响应时间、CPU使用率等，以便发现潜在问题并及时调整。就好比定期体检，及时发现身体状况异常并进行调养。

    一条SQL语句的执行之旅，浓缩了数据库系统背后的复杂技术。 每个步骤都环环相扣，协同工作，确保数据的准确、安全和高效访问。随着技术的不断发展，数据库的执行引擎和优化器也在不断升级，为用户提供更加高效、智能的数据库服务。

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  • 回答了问题 2024-05-28

    当AI“复活”成为产业，如何确保数字生命技术始终用于正途？

    关于AI“复活”产业的伦理与法律探讨：如何确保数字生命向善发展？

    AI“复活”作为一项新兴技术，拥有着巨大的潜力，但也引发了诸多伦理与法律问题。为了让数字生命向善发展，并确保这项技术始终用于正途，我们需要从以下几个方面入手：

    1. 建立健全的法律法规

    首先，需要制定相关法律法规，明确数字生命的权利和义务，规范数字生命的生产、使用和管理。例如，可以规定数字生命的拥有权、继承权、隐私权等，并对数字生命的滥用行为进行处罚。

    2. 完善伦理道德规范

    其次，需要建立完善的伦理道德规范，对数字生命的研发、应用等活动进行伦理评价。例如，要尊重逝者的意愿，避免对数字生命进行歧视或虐待，并防止数字生命被用于非法目的。

    3. 加强公众教育

    此外，还需要加强公众对数字生命的教育，提高公众对数字生命的认知水平，帮助公众理性看待数字生命，避免产生恐惧或排斥心理。

    4. 加强技术监管

    最后，还需要加强对数字生命技术的监管，防止技术被滥用。例如，可以建立技术审查制度，对数字生命技术进行安全评估，并对存在风险的技术进行管控。

    以下是一些具体的建议：

    • 在法律层面，可以制定一部专门的数字生命法，对数字生命的定义、权利义务、生产经营、伦理规范等方面进行全面的规定。
    • 在伦理层面，可以成立数字生命伦理委员会，对数字生命的研发、应用等活动进行伦理审查和评价。
    • 在教育层面，可以开展数字生命教育活动，提高公众对数字生命的认知水平，帮助公众理性看待数字生命。
    • 在技术层面，可以建立数字生命技术安全评估制度，对数字生命技术进行安全评估，并对存在风险的技术进行管控。

    总结看，AI“复活”是一项具有巨大潜力的技术，但同时也需要谨慎对待。只有通过建立健全的法律法规、完善伦理道德规范、加强公众教育和技术监管，才能让数字生命向善发展，并确保这项技术始终用于正途。

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  • 回答了问题 2024-05-22

    为什么程序员害怕改需求？

    程序员对需求变更普遍存在“畏惧感”，主要有以下几个原因：

    1. 时间压力：软件开发项目通常伴随着严格的时间表和截止日期，一旦需求发生变化，原有的开发计划可能需要调整，这可能导致项目延期，给程序员带来额外的压力。

    2. 成本增加：需求变更往往意味着需要重新设计、编码、测试和部署软件的部分或全部功能，这会增加开发成本，对项目预算造成影响。

    3. 质量风险：频繁的需求变更会导致代码的频繁修改，而频繁的修改会增加引入新 bug 的风险，降低软件质量。

    4. 技术挑战：有些需求变更可能涉及到新的技术或复杂的算法，这对于程序员来说意味着新的挑战，需要额外的学习和攻关时间。

    5. 沟通问题：需求变更往往是由于沟通不畅导致的，例如产品经理和程序员对需求理解不一致等。沟通问题会导致需求变更不明确或不合理，给程序员的后续工作带来困难。

    以下是一些建议，可以帮助程序员缓解对需求变更的“畏惧感”：

    1. 积极沟通：程序员应该积极与产品经理和其他相关人员沟通，了解需求变更的原因和细节，并尽早提出自己的疑虑和建议。
    2. 模块化设计：在开发过程中，程序员应该尽量采用模块化设计，使代码具有良好的可维护性和可扩展性，这样可以降低需求变更带来的影响。
    3. 自动化测试：程序员应该积极采用自动化测试工具，提高测试效率，降低需求变更导致的回归测试成本。
    4. 持续交付：程序员应该采用持续交付的模式，将代码频繁地发布到生产环境，这样可以尽早发现问题并及时修复，降低需求变更带来的风险。

    总而言之，需求变更是软件开发过程中不可避免的，程序员应该正确面对需求变更，积极采取措施应对挑战，以提高开发效率和软件质量。

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