技术员阿伟
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Java
初级
能力说明：
了解变量作用域、Java类的结构，能够创建带main方法可执行的java应用，从命令行运行java程序；能够使用Java基本数据类型、运算符和控制结构、数组、循环结构书写和运行简单的Java程序。
技术认证
暂时未有相关云产品技术能力~
资深 C++与人工智能程序员。精通 C++，善用其特性构建稳健架构。在人工智能领域，深入研习机器学习算法，借 C++与 OpenCV 等实现计算机视觉应用，于自然语言处理构建文本处理引擎。以敏锐洞察探索技术融合边界，用代码塑造智能未来。
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2025年03月
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03.09 22:44:31
回答了问题
2025-03-09 22:44:31
函数计算这怎么设置？
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03.09 22:43:26回答了问题
2025-03-09 22:43:26
函数计算中的环境变量 FC_QUALIFIER 是自带的吗？
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03.09 22:42:26回答了问题
2025-03-09 22:42:26
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03.09 22:41:24回答了问题
2025-03-09 22:41:24
函数计算FC模型磁盘空间不足怎么扩容磁盘？
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03.09 22:40:24回答了问题
2025-03-09 22:40:24
函数计算FC的api记录是什么意思？
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03.09 22:16:58
发表了文章
2025-03-09 22:16:58
《解锁指令工程：重塑你的技术身份！》
指令工程作为新兴领域，正深刻改变人与技术的交互方式。它将复杂的技术指令转化为自然语言，使普通人也能轻松操作技术系统，从技术的旁观者变为主导者。无论在创作、营销还是教育领域，指令工程都打破了专业壁垒，赋予每个人重新定义技术角色的机会。持续学习和适应变革是关键，让每个人都能在技术世界中找到属于自己的舞台，开启创新之旅。 -
03.09 22:16:15发表了文章
2025-03-09 22:16:15
《DeepSeek三阶训练法：在文化创作模型中舞动套路与创新之弦》
在人工智能快速发展的背景下，DeepSeek的“三阶训练法”为文化创作类模型训练带来革新。该方法通过数据摄取、强化拓展和生成反馈三个阶段，巧妙平衡了套路化与创新性。第一阶段模型广泛学习基础套路；第二阶段引入对抗学习与多样化训练，激发多元化创作；第三阶段通过反馈优化，确保作品既符合规范又具创新性。这一方法为文化创作注入新活力，助力AI在文学、艺术等领域绽放光彩。 -
03.09 22:15:35发表了文章
2025-03-09 22:15:35
《DeepSeek-R1 “人性化”交互：情感计算是幕后真英雄》
在人工智能快速发展的今天，DeepSeek-R1以其卓越的“人性化”交互设计备受关注。这种设计使机器能像人类一样理解并回应情感需求，提供自然、舒适的交流体验。其背后是否依赖情感计算技术成为热议话题。情感计算通过分析语言、表情等信息，使AI感知并回应用户情绪，这与DeepSeek-R1的表现高度契合。尽管它还依赖其他技术如深度学习和多轮对话管理，但情感计算无疑为其提供了重要支持，使其在众多AI产品中脱颖而出。未来，情感计算将在AI人性化交互中发挥更大作用。 -
03.09 22:14:45发表了文章
2025-03-09 22:14:45
《代码生成中梯度对齐的普适性探索：余弦相似度阈值0.92是万能钥匙！》
在数字化浪潮中，代码生成技术正重塑软件开发格局。梯度对齐机制通过协调参数更新优化模型性能，余弦相似度≥0.92的阈值在特定场景（如SQL生成）表现出色，但在面向对象编程等复杂任务中可能限制灵活性。数据集规模、质量和多样性以及模型架构和训练方法也影响阈值普适性。未来需探索动态、自适应的阈值设定，以实现更高效、智能的代码生成。 -
03.09 22:13:54发表了文章
2025-03-09 22:13:54
《DeepSeek-V3：动态温度调节算法，开启推理新境界！》
DeepSeek-V3凭借其创新的动态温度调节算法，成为人工智能领域的焦点。该算法通过灵活调整模型输出的随机性（温度），在不同情境下实现推理速度与精度的动态平衡。低温使模型输出稳定准确，适合事实性任务；高温则激发多样性，适用于创意创作。DeepSeek-V3能根据对话进展、任务类型等实时优化温度，提升多轮对话的质量和效率，显著改善智能客服和内容创作的应用体验。这一技术突破为大语言模型的发展注入了新活力，展现了强大的适应性和竞争力。 -
03.08 23:05:36回答了问题
2025-03-08 23:05:36
PolarDB数据库语句正常，但是执行会锁等待，怎么回事？
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03.08 23:04:36回答了问题
2025-03-08 23:04:36
PolarDB连接数据库报错，怎么解决？
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03.08 23:03:42回答了问题
2025-03-08 23:03:42
PolarDB列存索引不支持自定义的函数吗？
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03.08 23:02:42回答了问题
2025-03-08 23:02:42
如何使用JDBC连接PolarDB MySQL吗？
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03.08 23:01:26回答了问题
2025-03-08 23:01:26
PolarDB存储怎么收费呢？
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03.08 22:12:00发表了文章
2025-03-08 22:12:00
《从2.3倍增速剖析：DeepSeek隐层表征对齐技术的创新密码》
DeepSeek是国内首个对标GPT-4架构的AI大模型，其文本理解速度提升2.3倍，得益于隐层表征对齐技术。该技术通过优化不同隐层间的信息传递，打破传统模型在处理复杂任务时的效率瓶颈，使模型能更高效地捕捉语义和语法信息。它与动态推理优化等技术协同工作，大幅提升文本、多模态理解及推理效率，在智能客服、写作辅助等领域展现出巨大潜力。
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03.08 22:10:43发表了文章
2025-03-08 22:10:43
《DeepSeek“数据消化片”：数据合规困境的破局之道》
在数据成为关键资产的数字化时代，数据合规问题如影随形。DeepSeek提出的“数据消化片”概念，通过精准识别、智能适配和持续监控三大核心能力，为企业提供全方位的数据合规保障。它利用自然语言处理与机器学习技术，深度解析隐私政策、数据协议等文档，发现潜在风险；内置实时更新的法规知识库，灵活应对全球多元法规；并实时跟踪数据流动，确保合规性。这一创新为数据产业的健康发展奠定了基础，引领智能化合规管理新时代。 -
03.08 22:09:04发表了文章
2025-03-08 22:09:04
《DeepSeek“知识精炼重生”：人工智能时代的知识进化密码》
DeepSeek提出的“知识精炼重生”理念，通过深度提纯和重塑知识，革新了传统处理方式。知识精炼利用自然语言处理与深度学习算法，从海量信息中提取核心内容；知识重生则在此基础上，打破壁垒，构建全新体系，实现跨领域创新。这一理念不仅提升了知识处理的效率与质量，还在教育、企业决策等领域展现出巨大潜力，引领人工智能迈向更高发展阶段，推动各领域的创新发展与变革。 -
03.08 22:08:21发表了文章
2025-03-08 22:08:21
《深度剖析架构蒸馏与逻辑蒸馏：探寻知识迁移的差异化路径》
架构蒸馏与逻辑蒸馏是知识蒸馏的两大核心技术，分别聚焦于模型结构和决策逻辑的优化。架构蒸馏通过模仿大型模型的拓扑结构，提升小型模型的性能与效率；逻辑蒸馏则提炼大型模型的推理路径，增强小型模型的智能决策能力。二者在实现方式、作用机理和应用场景上各有侧重，可互补应用于资源受限环境下的高效模型部署与复杂任务处理，共同推动人工智能的发展。 -
03.08 22:07:09发表了文章
2025-03-08 22:07:09
《探秘课程蒸馏体系“三阶训练法”：解锁知识层级递进式迁移的密码》
在人工智能与教育科技融合的时代，课程蒸馏体系中的“三阶训练法”崭露头角。该方法借鉴知识蒸馏思想，通过三个阶段逐步引导学习者实现知识的深度理解与灵活应用。一阶：知识奠基，感知基础概念；二阶：能力提升，深化知识理解；三阶：迁移应用，实现知识贯通。此法遵循认知规律，助力高效学习与能力提升。 -
03.07 17:55:22回答了问题
2025-03-07 17:55:22
云数据仓库ADB基础版数据同步到企业版，如何操作？
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03.07 17:54:36回答了问题
2025-03-07 17:54:36
云数据仓库ADB maxcompute 建表时加主键，如何操作？
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03.07 17:53:33回答了问题
2025-03-07 17:53:33
云数据仓库ADB 数仓版和湖仓版有什么不同？
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03.07 17:52:36回答了问题
2025-03-07 17:52:36
云数据仓库ADB科学计数法转数字，怎么操作？
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03.07 17:51:49回答了问题
2025-03-07 17:51:49
云数据仓库ADB两表关联更新怎么做？
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03.07 17:29:21发表了文章
2025-03-07 17:29:21
《DeepSeek轻量级模型蒸馏技术：知识迁移损失补偿策略全解析》
在人工智能领域，大语言模型虽强大但部署困难，尤其在资源受限设备上。DeepSeek的轻量级模型蒸馏技术通过知识迁移损失补偿策略，有效解决了这一难题。该技术将大型教师模型的知识传递给小型学生模型，通过输出分布、中间特征和梯度匹配等方式最小化性能损失，实现模型轻量化。此外，动态自适应策略如温度调节和课程蒸馏进一步提升了蒸馏效果。实际应用中，轻量级模型在自然语言处理任务中表现出色，大幅降低了计算资源需求，为更广泛的应用场景提供了可能。 -
03.07 17:28:32发表了文章
2025-03-07 17:28:32
《多词元预测：解锁中文语料生成的新密码》
多词元预测（MTP）训练目标正成为提升中文语料生成质量的关键力量。相比传统单词元预测，MTP允许模型一次性预测多个词元，从而更好地捕捉文本的语义和语法信息，生成更连贯、准确的中文文本。它尤其擅长处理复杂的中文语境、固定短语和成语，显著提升了文本的质量和多样性。尽管MTP在计算资源和高质量语料方面面临挑战，但其潜力巨大，未来有望推动中文大语言模型迈向新高度。 -
03.07 17:27:48发表了文章
2025-03-07 17:27:48
《从GRPO看强化学习样本效率的飞跃！》
在强化学习领域，样本效率一直是亟待解决的难题。传统算法如Q学习需海量样本才能让智能体学会有效行为模式，尤其在复杂环境中，这成为应用瓶颈。群组相对策略优化（GRPO）应运而生，通过生成动作序列并进行相对评估，摒弃了价值网络，显著提升了样本利用率和计算效率。GRPO在实际应用中展现了巨大优势，如DeepSeek团队利用其大幅减少了训练样本和成本，提高了模型性能。这一创新为资源受限场景及更多领域的强化学习应用打开了新大门。
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03.07 17:26:44发表了文章
2025-03-07 17:26:44
《长文本处理新曙光：深入剖析多头隐式注意力机制显存优化奥秘》
Transformer架构在自然语言处理等领域带来革命性变革，但其多头注意力机制（MHA）在处理长文本时显存占用呈几何级数增长，限制了应用。为此，多头隐式注意力机制（MLA）应运而生。MLA通过低秩联合压缩键值矩阵，将高维矩阵映射到低维潜在空间，显著减少显存占用，同时保持语义完整性。这使得长文本处理任务如文档翻译、知识库问答等在资源有限的硬件环境下也能高效运行。MLA结合分布式推理技术，进一步提升系统性能，未来有望在医疗、金融等领域发挥重要作用。 -
03.07 17:25:49发表了文章
2025-03-07 17:25:49
《DeepSeek MoE架构下，动态专家路由优化全解析》
DeepSeek的混合专家模型（MoE）架构以其独特的设计理念和卓越性能在大模型领域崭露头角。MoE架构模拟人类分工协作，由多个专精于特定任务的“专家”模型组成，通过门控网络调度，确保每个数据得到最专业的处理。其核心亮点——动态专家路由优化技术，仅激活与任务相关的专家，减少计算开销，提升效率。这一机制显著提高了资源利用率和推理速度，并在自然语言处理、图像识别等场景中展现出巨大潜力。未来，MoE架构有望在医疗、自动驾驶等领域发挥重要作用，推动AI技术迈向新高度。 -
03.06 22:16:38回答了问题
2025-03-06 22:16:38
DMS无锁操作的详细步骤和注意事项是什么？
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03.06 22:15:38回答了问题
2025-03-06 22:15:38
负载均衡alb为什么会有2个ip？
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03.06 22:14:41回答了问题
2025-03-06 22:14:41
DTS Consumer之后就不能自动重启了吗？
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03.06 22:13:53回答了问题
2025-03-06 22:13:53
DTS 迁移数据时，支持部分表全量同步，部分表增量同步吗？
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03.06 22:12:58回答了问题
2025-03-06 22:12:58
ECS安全组策略的作用位置，安全组策略中deny的流量是否会发送到服务器上？
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03.06 21:48:55发表了文章
2025-03-06 21:48:55
《数据驱动新变革：DataWorks与图神经网络打造AI决策“最强大脑”》
在数字化时代，数据成为企业的核心资产。DataWorks作为大数据管理的中流砥柱，负责存储、整合和治理海量数据；图神经网络（GNN）则为处理复杂图结构数据提供创新方案。两者结合，开启了知识图谱数据处理与分析的新纪元，助力人工智能推理与决策。DataWorks构建庞大的数据生态体系，涵盖结构化、半结构化及非结构化数据。知识图谱如同智能导航灯塔，将分散的数据编织成紧密的知识网络。以互联网广告行业为例，DataWorks收集用户浏览、广告投放等数据，通过知识图谱关联，揭示用户与广告主、创意间的复杂关系。 -
03.06 21:47:50发表了文章
2025-03-06 21:47:50
《数据炼金术：DataWorks中迁移学习革新数据清洗》
在数据驱动的时代，DataWorks作为强大的数据处理平台，利用迁移学习算法革新了数据清洗流程。面对不同数据源格式各异、质量参差的问题，传统方法依赖大量人工标注，效率低且成本高。迁移学习通过借鉴已有任务的知识，快速适应新数据源，大幅减少人工干预，提高清洗准确性和效率。这不仅降低了数据处理成本，还加速了从数据中提取价值的过程，助力企业和组织实现数字化转型与创新。 -
03.06 21:47:08发表了文章
2025-03-06 21:47:08
《混沌中寻序：DataWorks与人工智能解锁非结构化数据密码》
在数字化时代，非结构化数据如社交媒体文本、图像和监控视频等呈爆炸式增长，看似无序却暗藏规律。阿里云DataWorks借助人工智能算法，在这团“数据乱麻”中探寻秩序，挖掘潜在价值。通过机器学习和深度学习技术，DataWorks实现了特征提取、聚类分类等功能，高效处理海量复杂数据，为企业和社会创造巨大价值。这一过程犹如在混沌中发现有序，不断突破迷雾，开启智能未来。 -
03.06 21:46:18发表了文章
2025-03-06 21:46:18
《DataWorks 深度洞察：量子机器学习重塑深度学习架构，决胜复杂数据战场》
在大数据时代，阿里巴巴的DataWorks助力企业挖掘海量数据价值。然而，传统深度学习模型面对指数级增长的数据和复杂形态逐渐力不从心。量子机器学习理论凭借量子叠加与纠缠特性，为DataWorks中的深度学习架构带来革命性变革。量子神经网络通过并行处理和高效信息传递，大幅提升计算效率与模型泛化能力，有望破解传统模型的瓶颈，重塑大数据处理格局。尽管仍面临硬件稳定性和算法优化等挑战，但量子计算技术的迅猛发展预示着其在DataWorks中的广阔前景，助力企业在智能时代脱颖而出。 -
03.06 21:45:31发表了文章
2025-03-06 21:45:31
《从信息论视角：DataWorks平台下人工智能探寻最优数据编码的深度剖析》
在数字化时代，数据量庞大且增长迅速，企业和组织面临存储与传输挑战。信息论与人工智能算法的结合为高效处理海量数据提供了新路径，尤其在DataWorks平台上潜力巨大。信息论通过信息熵量化数据不确定性，指导最优编码方式的选择；人工智能算法则通过聚类、分类等技术挖掘数据模式，动态调整编码策略，实现高效压缩与传输。两者结合显著提升数据处理效率，助力企业在数据驱动的时代中精准应对挑战，挖掘数据价值。 -
03.05 23:14:12回答了问题
2025-03-05 23:14:12
ddos高防是什么？有什么作用么？
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03.05 23:13:22回答了问题
2025-03-05 23:13:22
为什么dts数据传输服务器连接不到源数据库？
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03.05 23:12:25回答了问题
2025-03-05 23:12:25
数据传输服务DTS有什么关键性用途？
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03.05 23:11:22回答了问题
2025-03-05 23:11:22
maxCompute如何支持实时流数据？
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03.05 23:10:17回答了问题
2025-03-05 23:10:17
ECS实例IPv6配置完成后仍无法通信是什么问题？
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03.05 22:47:31发表了文章
2025-03-05 22:47:31
《数据浪潮中的航向校准：DataWorks里AI应对概念漂移之策》
在数字化转型背景下，企业数据量激增，DataWorks借助AI提升数据管理效率。然而，数据概念漂移（如金融市场的变化或电商消费者偏好的转变）威胁分类和标签的长期有效性。为应对这一挑战，需建立实时监测机制、采用增量学习、优化特征工程及集成学习方法，确保模型适应变化，持续挖掘数据价值并保持决策准确性。 -
03.05 22:46:53发表了文章
2025-03-05 22:46:53
《鱼与熊掌兼得：DataWorks中AI驱动的数据脱敏与可用性平衡术》
在数字化时代，数据成为企业核心资产，驱动业务决策与创新。DataWorks作为大数据处理平台，利用AI技术进行数据脱敏，确保隐私保护的同时维持数据可用性。通过生成对抗网络（GAN）和自然语言处理，DataWorks能生成既保留特征又符合隐私要求的脱敏数据，支持机器学习模型训练。此外，建立数据映射关系和应用数据增强技术，进一步提升脱敏数据的实用性和多样性。尽管面临挑战，DataWorks正不断优化算法，结合新兴技术，实现数据隐私与价值挖掘的平衡，助力数字经济健康发展。 -
03.05 22:46:10发表了文章
2025-03-05 22:46:10
《驯服PB级时序数据：DataWorks中AI的超凡技艺》
在数字化时代，时序数据（如金融、工业、物联网）呈爆炸式增长，DataWorks面对PB级数据时，利用AI算法实现高效异常检测与趋势预测。无监督学习和深度学习（如RNN、LSTM）捕捉复杂模式，Transformer架构助力长序列预测。通过数据降维、模型压缩及分布式计算等策略降低计算复杂度，为各行业提供精准数据支持。 -
03.05 22:44:21发表了文章
2025-03-05 22:44:21
《数据治理破局：DataWorks中AI驱动流程的自修复之道》
在数字化浪潮中，数据成为企业核心资产，DataWorks作为大数据开发治理平台，引入AI驱动的自动化流程，提升数据处理效率与质量。然而，突发的数据格式异常（如数据采集设备故障、网络波动等）可能阻碍治理进程。设计有效的自修复机制至关重要，需遵循实时感知、快速响应和智能决策原则。通过数据异常检测层、异常分析决策层和修复执行层，实现精准修复，确保数据治理不间断。例如，某互联网企业在用户行为数据治理中成功应用该机制，修复了因传感器故障导致的时间戳异常，保障了精准营销和产品优化的数据支持。 -
03.05 22:42:12发表了文章
2025-03-05 22:42:12
《量子潮涌下，DataWorks中AI模型训练框架的变革征途》
量子计算技术以其独特的叠加和纠缠特性，展现出远超传统计算的强大并行处理能力，尤其在处理海量数据时具有显著优势。阿里云的DataWorks作为大数据与AI融合的操作系统，面对量子计算带来的变革，需从数据处理、算法设计、基础设施及人才培养等方面进行全面升级。通过引入内存计算、分布式存储、量子启发式算法等新技术，DataWorks将大幅提升AI模型训练效率，实现更高效的数据处理和特征提取，为企业的数字化转型注入新动力。
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2025-03-14
《深入剖析：鸿蒙开发工具模拟器在人工智能应用模拟测试中的特性与局限》
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2025-03-14
《解锁华为黑科技：MindSpore+鸿蒙深度集成奥秘》
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2025-03-14
《深度剖析：将先进语音识别技术融入鸿蒙系统AI应用》
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2025-03-14
《鸿蒙系统中人工智能驱动的智能助手：应用模式与未来航向》
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2025-03-14
《AI算法训练困境求解：深挖鸿蒙系统资源优势》
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2025-03-13
《鸿蒙AI开发：第三方库管理与更新全攻略》
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2025-03-13
《鸿蒙安全沙箱：人工智能应用的坚固护盾》
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2025-03-13
《解锁DevEco Studio：开启鸿蒙AI模型可视化开发新征程》
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2025-03-13
《解锁鸿蒙AI开发：探秘必备集成开发环境》
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2025-03-13
《探秘人工智能与鸿蒙系统集成开发的硬件基石》
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2025-03-12
《深度揭秘：分布式技术如何赋能AI与鸿蒙系统集成的性能飞跃》
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2025-03-12
《深度剖析：鸿蒙系统下智能NPC与游戏剧情的深度融合》
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2025-03-12
《鸿蒙系统下AI模型训练加速：时间成本的深度剖析与优化策略》
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2025-03-12
《探索AI与鸿蒙融合的开源宝藏：这些框架你不能错过》
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2025-03-12
《深度解析：人工智能与鸿蒙系统集成中的版本管理与迭代升级》
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2025-03-11
《深度融合：工业互联网架构与人工智能驱动智能制造新变革》
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2025-03-11
《重塑数据中心网络架构，迎接人工智能算力浪潮》
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2025-03-11
《解锁SDN架构：为人工智能应用注入无限灵活性》
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2025-03-11
《无线网络架构与人工智能实时性：深度融合与未来展望》
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2025-03-11
《深度剖析：网络拓扑结构如何重塑人工智能数据传输效率》
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2025-03-14
视觉智能开放平台中，相机预览画面可以用来做人脸对比吗？
视觉智能开放平台本身通常不直接提供相机预览画面，但可以与支持相机功能的设备或应用集成，将相机预览画面中的人脸图像用于人脸对比。 以阿里云视觉智能开放平台为例，其人脸比对功能支持多种图片类型，包括生活照等。可以通过硬件设备（如摄像头）采集人脸图像，再将采集到的图像上传至平台进行人脸对比。在实际应用中，可先利用摄像头获取相机预览画面中的人脸图像，然后调用视觉智能开放平台的人脸比对接口，将该图像与已有的人脸库或另一张人脸图像进行比对，判断是否为同一人。赞0 踩0 评论0 -
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2025-03-14
视觉智能开放平台中，请问图像人脸融合接口怎么申请呢？
以阿里云视觉智能开放平台为例，申请图像人脸融合接口的步骤如下： 注册阿里云账号：打开阿里云官网，在右上角单击“立即注册”，按照操作提示完成账号注册。开通能力：确保已开通人脸人体服务。若未开通，登录阿里云视觉智能开放平台，在顶部菜单栏的“能力广场”中单击“人脸人体”，然后单击“立即开通”，确认开通地域并勾选服务协议后，再次单击“立即开通”。创建AccessKey：若还未创建AccessKey，需要进行创建。如果使用的是子账号AccessKey，要给子账号赋予AliyunVIAPIFullAccess权限，具体操作可参见RAM授权文档。在线调试（可选）：可通过OpenAPI Explorer在线调试能力，查看完整的调用示例代码及SDK依赖信息，也可下载完整的工程。准备工作：需事先通过图像人脸融合模板增加接口（AddFaceImageTemplate）创建生成TemplateId。开发接入：在SDK总览中选择要接入使用的SDK语言，在对应语言的SDK文档中找到AI类目为人脸人体（facebody）的SDK包进行安装，然后按照文档说明进行开发接入。赞0 踩0 评论0 -
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2025-03-14
视觉智能开放平台中，非洲黑人或者印度深褐色人脸搜索效果怎么样？
视觉智能开放平台对非洲黑人或印度深褐色人脸的搜索效果可能会受到多种因素影响，具体如下： 算法和模型局限性 早期人脸识别算法和模型在训练数据集中存在种族不均衡问题，白人数据较多，导致对深色皮肤人群的特征提取和识别能力相对较弱。不过现在很多平台通过增加深色人种数据集、采用更先进的深度学习算法等方式来优化，如一些平台采用拉普拉斯变换融合到图像图层、基于深度学习的图像识别技术等，提升了对深色人种的识别准确率。 光学特性影响 非洲黑人肤色较深，印度深褐色人种肤色也相对较深，较深的肤色会吸收更多光线，导致面部成像的对比度下降，面部细节更模糊，这给人脸识别带来困难，影响搜索效果。 面部特征差异 非洲黑人与印度深褐色人种有着独特的面部特征，如非洲人种头发多卷曲，部分人群鼻子相对较宽、鼻梁较平、嘴唇较厚；印度深褐色人种在面部轮廓、五官比例等方面也有自身特点。如果视觉智能开放平台的算法对这些特征的提取和分析不够准确，就会影响搜索效果。但如果平台针对这些特征进行优化，例如通过提取发型、鼻子和嘴唇等特征辅助面部识别，可提升识别精度。 不同的视觉智能开放平台在识别非洲黑人或印度深褐色人脸时效果可能有所不同，一些经过优化和改进的平台，在不断提升对各种肤色和人种的识别准确率，但仍可能存在一定的挑战和局限性。赞0 踩0 评论0 -
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2025-03-14
视觉智能开放平台中，现在日志报错读超时什么原因？
视觉智能开放平台中出现日志报错“读超时”的原因主要有以下几方面： 网络问题 网络不稳定：网络信号时强时弱，数据传输过程中出现中断或延迟，导致平台无法及时读取数据，进而引发读超时错误。网络带宽不足：当多个任务同时占用网络带宽，或者网络本身带宽有限，而平台读取数据量较大时，会使数据传输速度变慢，最终导致读超时。 服务器问题 服务器负载过高：平台服务器承担过多的请求任务，资源被大量占用，处理能力下降，无法及时响应数据读取请求，造成读超时。服务器故障：服务器硬件出现故障，如硬盘损坏、内存故障等，或者服务器软件出现异常，影响数据的正常读取，引发读超时错误。 数据问题 数据量过大：如果要读取的数据量非常大，超过了平台设置的读取时间阈值，就容易出现读超时。数据格式错误：数据格式不符合平台要求，导致平台在解析数据时出现困难，延长了读取时间，最终引发读超时。 配置问题 超时时间设置过短：平台的读取超时时间设置不合理，过短的时间无法满足正常的数据读取需求，就会导致读超时错误。其他配置错误：如平台的缓存配置、数据库连接配置等出现错误，可能影响数据的读取效率，进而导致读超时。赞0 踩0 评论0 -
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2025-03-14
视觉智能开放平台中，有视频字幕和图标擦除的功能吗？
视觉智能开放平台中有视频字幕和图标擦除的功能。 视频字幕擦除功能可以擦除全视频中固定位置出现文字的区域，如电影电视剧中下方的白色字幕。用户可通过定义字幕区域的参数来确定擦除范围，默认是视频下方区域。该功能推荐使用SDK调用，支持多种编程语言，文件参数通过SDK调用可支持本地文件及任意URL。 视频图标擦除功能则能擦除视频中的常见标志，如台标、互联网平台logo等。通过系统内置图标库智能识别视频中的图标，然后对其进行擦除处理并对画面进行智能填充，恢复视频未添加图标的原始状态。 不过，智能擦除功能仅支持MP4格式的视频。赞0 踩0 评论0 -
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2025-03-13
Serverless 应用引擎现存始终占用cpu内存应用,新的实例启动时间和哪些因素有关?
Serverless应用引擎中现存始终占用CPU内存应用时，新实例启动时间与以下因素有关： 镜像相关 镜像大小：镜像越大，下载所需时间越长，会延长实例启动时间。镜像复杂度：镜像中包含的软件和依赖越多，启动时加载和初始化的过程就越复杂，耗时也会增加。 资源配置 CPU和内存分配：如果新实例所需的CPU和内存资源在宿主机上紧张，可能需要等待资源释放或进行资源调度，从而延迟启动。网络配置：复杂的网络配置，如VPC设置、安全组规则等，可能会增加实例启动时网络初始化的时间。 应用程序特性 启动脚本复杂度：启动脚本执行的操作越多，如安装额外软件、配置环境等，实例启动就越慢。依赖加载：应用程序自身及其依赖的组件、库等在启动时需要加载到内存，依赖越多，加载时间越长。 系统和平台因素 SAE平台负载：平台繁忙时，调度和启动新实例的资源可能会受限，导致启动时间变长。底层操作系统：操作系统的性能和稳定性会影响实例的启动，如系统更新、磁盘I/O性能等。 监控和日志配置 监控指标和日志收集：如果配置了大量的监控指标收集和详细的日志输出，可能会在实例启动时增加一定的开销，影响启动速度。赞0 踩0 评论0 -
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2025-03-13
Serverless 应用引擎web应用 无请求的时候，内存按照实例规格收费么？
Serverless应用引擎（SAE）的Web应用在无请求时，内存通常不计费。 SAE采用按实际使用量计费的方式，具有闲置计费能力，在无请求时CPU不计费，并且支持缩容到0。这意味着在没有请求的情况下，Web应用不会按照实例规格来收取内存费用，从而有效降低了使用成本。计费项统一用CU使用量来计费，自2024年10月8日起，SAE所有场景的计费项（包括内存使用量等）将统一转换成CU使用量来进行抵扣。但如果应用集成并利用了阿里云的其他服务或产品来传输数据，如网络、日志与存储等，会产生相应产品或服务的费用。赞0 踩0 评论0 -
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2025-03-13
请问一下，Serverless 应用引擎 sae内部实例还限制对外的ip访问吗？
Serverless应用引擎SAE内部实例默认限制对外IP访问，内部署的实例默认不可访问公网。 若要使SAE内部实例能够访问公网，可通过以下两种常见方式配置：一种是利用NAT网关代理并绑定EIP，通过SNAT功能为VPC内所有无公网IP地址的应用实例配置访问公网代理。另一种是为SAE应用的每个实例都绑定一个EIP，使这些实例具备出、入公网的能力。赞0 踩0 评论0 -
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2025-03-13
Serverless 应用引擎 sae服务解析域名的流程是什么？
Serverless应用引擎SAE服务解析域名的流程主要有以下步骤： 域名解析 在SAE控制台查找并复制目标命名空间下的CNAME。公网CNAME格式为 ..sae.aliyuncs.com ，内网CNAME格式为 .-internal.sae.aliyuncs.com 。进入云解析DNS控制台，对已经完成备案的自定义域名添加CNAME记录。如果自定义域名为子域名，主机记录为自定义域名的前缀，记录值为在SAE侧复制的公网或内网CNAME。 创建自定义域名 返回SAE控制台的自定义域名面板，填写已经完成备案并解析完成的自定义域名，可根据需求配置其他信息，如选择是否使用HTTPS协议、是否启用Web应用防火墙（WAF）等。 为应用绑定自定义域名 登录SAE控制台，在目标命名空间下选择目标应用，在关联自定义域名的下拉列表中选择需要关联的自定义域名。若没有已经创建好的自定义域名，也可单击“关联自定义域名”后选择“新建自定义域名”进行创建并关联。 访问应用 使用自定义域名在浏览器中进行访问，验证是否能正常访问目标应用。赞0 踩0 评论0 -
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2025-03-13
Serverless 应用引擎用同样得配置好像是单体ECS的两倍多，我应该没有算错吧？
一般情况下，Serverless应用引擎的成本不会是单体ECS的两倍多，你可能存在一些误解或计算错误。 Serverless应用引擎采用按需计费模式，只有在使用资源时才会产生费用，在业务低谷期几乎不产生成本。而ECS即使在资源闲置时，也需要按实例规格付费。例如，对于有明显业务流量高低峰的应用，使用Serverless应用引擎，在低峰期可以自动释放资源，仅在高峰期按需使用资源；但使用ECS时，即使低峰期资源利用率低，也需为整个实例付费，长期下来，ECS的费用可能更高。 此外，Serverless应用引擎还具有自动扩缩容功能，能根据业务需求自动调整计算资源，避免资源浪费。而ECS在面对突发流量时，可能需要手动调整实例规模，若调整不及时，可能导致服务性能下降，且提前预留过多资源又会造成成本增加。 当然，在某些特定场景下，如果对Serverless应用引擎的使用方式不当，或者计费方式理解有误，可能会觉得成本较高。比如没有合理设置资源规格，导致资源过度使用；或者对计费项和结算方式不熟悉，误算成本。建议你仔细核对两者的计费方式、资源使用情况以及业务场景特点，重新评估成本差异。赞0 踩0 评论0 -
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2025-03-12
数据保护伞的全量数据扫描，会产生maxcompute费用吗？
数据保护伞的全量数据扫描可能会产生MaxCompute费用。 MaxCompute的计费项包括存储、计算和数据下载。数据保护伞进行全量数据扫描时，若涉及到MaxCompute内部表数据的读取和处理，会产生计算费用，因为扫描数据需要占用计算资源来执行查询和处理操作，计算费用根据数据扫描量等因素计算。如果扫描的表数据存储在MaxCompute中，还可能产生存储费用。 不过，如果数据保护伞扫描的是MaxCompute外部表数据，且扫描过程中没有触发MaxCompute的计算任务或数据下载操作，通常不会产生MaxCompute费用，但可能会产生外部存储系统的相关费用。赞0 踩0 评论0 -
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2025-03-12
大数据计算MaxCompute有方法可以单独识别出里面有几个表情包吗？
在MaxCompute中可以通过使用正则表达式结合相关函数来单独识别字符串中表情包的数量。通常可以利用 regexp_count 函数，配合特定的正则表达式模式来匹配表情包。表情包一般属于特殊字符集合，通过定义能够匹配这些特殊字符的正则表达式， regexp_count 函数就可以统计出字符串中符合该正则表达式的部分出现的次数，也就是表情包的数量。不过，具体的正则表达式需要根据表情包的特点和编码方式来确定，可能需要一些测试和调整才能准确识别。赞0 踩0 评论0 -
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2025-03-12
在大数据计算MaxCompute想看带表情包的字符串这个长度，有什么方法吗？
在大数据计算MaxCompute中，若想看带表情包的字符串长度，可以使用一些数据处理工具或函数来实现。通常可以利用字符串处理函数，这些函数能够识别并计算包括表情包在内的所有字符的长度。具体操作时，先找到与字符串长度计算相关的功能或函数，然后将包含表情包的字符串作为输入，该函数就会返回字符串的长度，这个长度是包含了表情包以及其他所有字符的总长度。不同的工具或函数可能在使用方法和细节上有所不同，但基本原理都是对字符串中的字符进行计数来确定长度。赞0 踩0 评论0 -
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2025-03-12
大数据计算MaxCompute表的负责人怎么批量修改？
在大数据计算MaxCompute中，批量修改表负责人有以下两种方法： 通过DataWorks控制台操作 登录DataWorks控制台。进入包含目标MaxCompute表的项目空间。在数据开发模块中，找到表管理相关的页面，通常可以在“数据地图”或“表管理”等菜单中找到。选中需要修改负责人的多张表，可以通过勾选表格前的复选框来实现批量选择。点击“批量转交”按钮，在弹出的对话框中选择要转交的目标用户，该用户需在表格所属工作空间内，确认后即可完成批量修改。 使用命令行操作 通过执行SQL命令来修改表的所有人（即表Owner），实现批量修改负责人。命令格式为： alter table changeowner to 。如果要修改Owner为RAM用户，格式为： RAM$: ，其中UID为阿里云账号的账号ID，ram_name为RAM用户显示名称。例如，要将一批表的负责人修改为名为 ram_test 的RAM用户，假设表名为 table1 、 table2 等，可以依次执行命令： alter table table1 changeowner to 'RAM$13xxxxxxxxxxx:ram_test' ； alter table table2 changeowner to 'RAM$13xxxxxxxxxxx:ram_test' 等。需确保RAM用户已加入到表所在的项目中。赞0 踩0 评论0 -
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2025-03-12
大数据计算MaxCompute表的所有人离职了，要怎么处理？
当大数据计算MaxCompute表的所有人离职时，可以考虑以下几个方面来处理： 确认权限交接：确保离职人员的权限被及时收回，同时将相应的管理和操作权限转移给指定的接替人员，以保证对MaxCompute表的正常访问和管理。文档梳理：整理与该MaxCompute表相关的所有文档，包括表结构设计、数据来源、数据处理逻辑、使用说明等，以便接替人员能够快速了解和掌握表的情况。工作交接沟通：安排离职人员与接替人员进行详细的工作交接，让离职人员将表的关键信息、注意事项、常见问题及解决方法等告知接替人员，确保知识的有效传递。数据备份：对MaxCompute表中的数据进行备份，以防数据丢失或出现意外情况，同时检查数据的完整性和准确性，确保交接后的数据质量。监控与维护：接替人员接手后，要加强对MaxCompute表的监控，关注数据的变化、任务的执行情况等，及时发现和解决可能出现的问题，保障数据处理的稳定运行。赞0 踩0 评论0 -
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2025-03-11
云效研发流程添加codeup关联报错了，怎么解决？
云效研发流程添加Codeup关联报错，可参考以下解决方法： 权限与认证问题 检查账号权限：确保用于关联的账号具有足够的权限来访问和操作Codeup相关资源，如对代码仓库的读写权限等。核对认证信息：若使用Token或SSH密钥进行认证，确认Token未过期、密钥配置正确且与Codeup上配置的公钥/私钥匹配。 网络问题 检查网络连接：确保云效平台与Codeup之间网络畅通，可尝试ping Codeup的服务器地址或相关域名，查看是否能正常连接。配置网络设置：如果使用了代理服务器，检查代理配置是否正确，确保云效能够通过代理正常访问Codeup。同时，可添加云效公共构建集群的IP到Codeup的IP白名单中。 配置问题 核实关联配置参数：仔细检查在云效中添加Codeup关联时填写的各项参数，如代码仓库地址、分支名称等是否正确无误。查看云效与Codeup版本兼容性：确保云效平台和Codeup的版本兼容，若有版本不兼容问题，及时联系云效客服或升级/降级相关版本。 平台问题 查看平台状态：访问云效和Codeup的官方状态页面或公告渠道，查看是否有平台故障、维护等情况。联系技术支持：若上述方法都无法解决问题，收集详细的报错信息，包括报错代码、报错提示内容等，联系云效的技术支持人员寻求帮助。赞0 踩0 评论0 -
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2025-03-11
云效同一个顺序，包含多个 Deployment 的情况下报错，是什么原因呀？
云效在同一个顺序包含多个Deployment的情况下报错，可能有以下原因： 资源冲突 资源竞争：多个Deployment可能同时请求相同的计算资源、存储资源或网络资源等，从而引发冲突。例如，两个Deployment都需要大量内存，当资源不足时就会报错。端口冲突：若多个Deployment中配置了相同的端口进行服务监听，会导致端口冲突报错，因为一个端口同一时间只能被一个服务占用。 配置错误 参数配置不当：Deployment的配置参数如环境变量、启动命令等设置错误或相互矛盾，可能使应用无法正常启动或运行，进而报错。依赖配置缺失或错误：如果Deployment之间存在依赖关系，如一个Deployment依赖另一个Deployment提供的服务，但依赖配置不正确或被依赖的服务未正确部署，就会报错。 镜像问题 镜像不兼容：不同Deployment使用的镜像可能存在兼容性问题，如基础镜像版本不同，或者镜像中的软件组件版本冲突。镜像损坏或不完整：镜像在构建或传输过程中可能损坏或不完整，导致在Deployment时无法正常使用而报错。 网络问题 网络策略限制：网络策略可能限制了多个Deployment之间的通信，导致它们无法正常交互而报错。网络不稳定或中断：在Deployment过程中，网络不稳定或中断会影响应用的部署和启动，导致报错。 平台问题 云效平台故障：云效平台本身的组件故障、服务异常等，可能影响多个Deployment的正常部署和运行。平台资源不足：云效平台的资源有限，当同时处理多个Deployment时，可能因资源不足而无法正常完成任务，从而报错。赞0 踩0 评论0 -
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2025-03-11
云效一直显示构建镜像是怎么回事呀？
云效一直显示“构建镜像”可能有以下原因及解决办法： 网络问题 网络不稳定或中断：构建过程中网络不稳定，可能导致镜像拉取或推送出现问题，从而一直显示构建。可检查网络连接，确保网络稳定，或者尝试切换网络。网络配置错误：代理设置错误等网络配置问题可能影响镜像的获取。需核实网络配置，如代理服务器设置是否正确，必要时可联系网络管理员。 镜像问题 镜像过大：如果要构建的镜像文件过大，下载或上传时间会很长，可能造成长时间显示构建。可考虑优化镜像，减少不必要的文件和依赖，或者检查网络带宽是否足够支持大文件传输。镜像源问题：镜像源不可用、响应缓慢或存在故障，会使构建卡住。尝试更换镜像源，选择更稳定、快速的镜像仓库。 构建配置问题 构建脚本错误：构建脚本中的命令错误、参数设置不当等，可能导致构建无法正常完成。仔细检查构建脚本，确保命令正确、参数配置合理，可进行分步调试。资源配置不足：构建任务所需的CPU、内存等资源不足，可能使构建过程缓慢甚至停滞。根据构建任务的需求，适当增加构建节点的资源配置。 云效平台问题 平台故障：云效平台本身出现故障或维护，可能影响构建任务的正常进行。可查看云效平台的官方公告，了解是否有平台故障或维护信息，等待平台恢复正常。任务队列积压：如果云效平台任务队列中任务过多，可能导致构建任务排队时间过长。可尝试联系云效平台客服，了解平台任务情况，或适当调整构建任务的优先级。赞0 踩0 评论0 -
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2025-03-11
云效制品仓库Packages 能加个IP 白名单的功能不？
云效制品仓库Packages能添加IP白名单功能。具体操作如下： 若有企业管理员权限，可在云效Packages页面，选择全局设置>IP白名单，开启和配置IP白名单。IP白名单对企业中所有制品库生效，需确保填入正确的IP地址，否则将无法推送和拉取制品。若使用云效流水线构建和部署，要确保将云效公共构建集群的IP添加到白名单中。IP白名单开启后，访问任意一个制品仓库，在仓库指南页面可以看到当前允许的IP列表。赞0 踩0 评论0 -
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2025-03-11
云效流水线支持批量关联通用变量组吗？
云效流水线支持批量关联通用变量组。具体如下： 应用环境设置：云效AppStack支持应用环境设置中关联变量组，环境支持关联多个变量组或全局变量组，用于环境部署时动态替换应用编排中引用的变量，存在相同key时后序变量组叠加覆盖前序变量组生效。研发流程配置：应用设置中的研发流程配置也支持关联变量组，用于研发流程运行时动态替换流水线中引用的变量。研发流程阶段同样支持关联多个变量组或全局变量组，存在相同key时后序变量组叠加覆盖前序变量组生效。 用户可以通过在云效相关界面的操作，以 方式批量填写变量名、变量值等进行变量组的设置和关联。赞0 踩0 评论0
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