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2023年12月
2023年11月
没参与,不过通义千问2.0的诞生我觉得对于AI问答赛道来说是一个极好的趋势
人工智能和云计算的结合将推动人工智能技术的发展和应用,为云计算带来新的突破和进步。
其强大的计算能力会对很多行业又极大的影响,比如医疗、教育、金融行业等等,想想看疫情三年每天录入的防疫数据得多少。这次浪潮将会改变我们的生活方式、工作方式和社会结构,推动数字化转型和创新的发展。
作为一名Java开发来看待,我认为这次浪潮对java开发者来说,会提供很多在大数据行业的机遇挑战,岗位也会增多;同时也会促使java开发者们不断提升自己的技术水平和创新能力,以在激烈的竞争中脱颖而出。
上大二那会就买了第一台阿里云服务器,当时是因为做课程设计,实现一个web系统,因为答辩需要展示,感觉部署在云平台上面会觉得很酷,所以就买了。
自己是否需要云服务器,还是得看自身的需求和实际情况吧。如果是整天忙于内网的工作中,买了也吃灰。
数字人的普及确实是未来的一个趋势。随着人工智能和计算机图形学的不断发展,生成虚拟数字人的技术已经取得了很大的进步。数字人可以根据真实人物的形象和行为进行模拟,具备与人类进行交互的能力,这为许多行业和场景带来了巨大的潜力。
数字人的普及将在以下几个方面产生影响:
教育和培训:数字人可以用于在线教育和培训领域。他们可以扮演教师、讲师或导师的角色,提供个性化的学习体验和互动。学生可以通过与数字人进行对话和互动,获取知识和技能。
娱乐和媒体:数字人可以应用于电影、游戏、虚拟现实等娱乐和媒体领域。他们可以扮演电影角色、游戏角色或虚拟主播,与观众进行互动,提供更加沉浸式的娱乐体验。
客户服务和销售:数字人可以用于客户服务和销售领域。他们可以扮演客服代表或销售代表的角色,与客户进行对话和交流,提供个性化的服务和推荐。
社交媒体和虚拟社区:数字人可以应用于社交媒体和虚拟社区,与用户进行互动和交流。他们可以成为用户的虚拟朋友或虚拟助手,提供情感支持、娱乐和信息服务。
医疗保健:数字人可以用于医疗保健领域。他们可以扮演医生或护士的角色,与患者进行沟通和诊断,提供医疗建议和健康管理。
AI应用开发在大模型时代确实变得更加热门和普及,但对于初学者来说,开发一款属于自己的AI应用可能会有一定的门槛。以下是一些建议和技巧,帮助零基础小白快速上手AI开发:
学习基础知识:首先,建议您学习机器学习和深度学习的基础知识。了解常用的机器学习算法、神经网络模型和常用的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)是入门的基础。
在线教程和课程:利用在线教程和课程学习AI开发。有许多免费和付费的教学资源可供选择,如Coursera、Udemy、Kaggle等。这些教程通常提供了实践项目和示例代码,帮助您从零开始构建AI应用。
利用开发工具和库:使用开发工具和库可以加速AI应用的开发。例如,使用流行的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch、Keras)可以简化模型构建和训练过程。此外,还可以使用数据处理库(如NumPy、Pandas)和可视化库(如Matplotlib、Seaborn)来处理和分析数据。
实践项目:通过实践项目来巩固所学知识。选择一些小规模的项目,并逐步增加复杂度。这有助于您更好地理解理论知识,并提供实际的编码和调试经验。
社区和开源资源:参与AI开发的社区和利用开源资源可以帮助您解决问题和获取指导。在GitHub上搜索开源项目、参与相关论坛和社交媒体群体,与其他开发者交流,并从他们的经验中学习。
关于云上AI开发的优势,以下是一些常见的优点:
弹性和可扩展性:云平台提供弹性的计算资源,可以根据需求快速扩展和缩减计算能力,从而满足AI应用的要求。
大规模数据处理:云提供了强大的数据处理和存储能力,可以轻松处理大规模数据集,这对于训练深度学习模型尤为重要。
服务和工具支持:云平台提供了各种AI相关的服务和工具,如云端训练、模型部署、自动化工作流程等,简化了AI应用开发和部署的流程。
灵活性和可定制性:云平台允许根据需求选择不同的AI服务和配置,可以根据具体应用的要求进行定制和优化。
对于快速入门AI开发的小技巧和教程,以下是一些建议:
完成入门教程:选择一些简单的入门教程,按照指导逐步实践。这可以帮助您熟悉开发环境、学习基本概念和工具的使用。
复现经典模型:尝试复现一些经典的机器学习或深度学习模型。例如,开始时可以尝试实现一个简单的线性回归模型,然后逐步挑战更复杂的模型,如卷积神经网络或循环神经网络。
参与竞赛和挑战
AIGC(如ChatGPT、AIGC等技术)是通向AGI的那条路吗?
AIGC技术是人工智能领域中的重要进展,它们在自然语言生成和对话系统方面取得了显著的成就。虽然这些技术在生成内容方面表现出令人印象深刻的能力,但目前它们还远远不足以实现真正的AGI。AGI的目标是构建具有人类智能水平的通用智能系统,而不仅仅是在特定领域或任务上表现出色。
实现真正的AGI需要超越当前的AIGC技术。除了自然语言生成,AGI还需要具备广泛的认知能力,如视觉感知、推理、学习、规划和自主决策等。它需要能够在多个任务和领域中灵活应用,并具备持续学习和自我改进的能力。
当前实现真正的AGI会存在哪些卡点?
实现真正的AGI是一个极其复杂和具有挑战性的任务,涉及到许多技术、理论和伦理问题。以下是一些可能存在的卡点:
认知能力的模拟:目前我们对人类认知能力的理解仍然有限,如何准确地模拟和实现这些能力是一个挑战。例如,推理、创造性思维、直觉等方面的模拟仍然需要更多的研究和突破。
数据和算力需求:实现真正的AGI可能需要庞大的数据集和强大的计算资源。目前的技术虽然能够处理大规模数据,但仍然存在数据获取和数据质量的挑战。同时,要实现复杂的学习和推理过程,可能需要更强大的算力支持。
集成和整体性:AGI涉及多个认知能力和任务的综合,如何将这些能力和任务整合到一个统一的系统中是一个复杂的问题。需要解决模块化、交互和协同等方面的技术挑战。
伦理和社会问题:实现AGI还涉及到伦理、隐私和社会影响等问题。如何确保AGI的安全性、可控性和道德性,以及如何处理人工智能对就业、社会结构和人类价值的影响,都是需要认真考虑的问题。
在Java中,有一些知识点可能比较晦涩或难以理解。以下是一些被认为是相对较难的Java知识点:
多线程和并发:涉及到线程安全、锁、同步、并发集合等概念,需要理解线程间的并发执行、共享数据的访问和同步机制等。
泛型:需要理解泛型类、泛型方法、通配符、类型参数等概念,并正确应用于代码中。
反射:涉及到Class对象、Method对象、Field对象等,可以在运行时动态获取和操作类的信息,需要理解反射机制和相关API的使用。
异常处理:包括异常的分类、异常处理机制、try-catch-finally块的使用等,需要理解异常传播、捕获和处理的流程。
类加载机制:涉及到类加载器、类加载过程、双亲委派模型等,需要理解类的加载、链接和初始化过程,并了解自定义类加载器的使用。
JVM调优与垃圾回收:需要理解Java虚拟机的内存结构、垃圾回收算法和调优技巧,以提高应用程序的性能和资源利用率。
算力可以被看作是开发和技术的源头之水的一个方面。随着计算机算力的提升,开发者可以利用更强大的硬件资源进行更复杂、更高性能的应用程序开发和数据处理。算力的增加带来了更多的可能性和创新空间。
首先,高算力可以帮助开发者实现更复杂的算法和模型。例如,在人工智能领域,强大的算力可以支持深度学习模型的训练和推断,加速模型优化和生成更准确的预测结果。在科学计算领域,高算力可以提供更高的计算速度和更大的计算容量,用于解决更复杂的科学问题。
其次,算力的提升也可以带来更丰富的应用场景和体验。例如,高性能游戏需要强大的图形处理单元和计算能力,以呈现逼真的图像和流畅的游戏体验。虚拟现实和增强现实技术也需要高算力支持,以实时渲染和处理大量的图像和交互数据。
此外,算力的增加还促进了大数据分析和云计算的发展。通过强大的算力,可以实现快速的数据处理和分析,挖掘出隐藏在海量数据中的有价值信息。云计算平台可以提供弹性的算力资源,满足不同规模和需求的应用程序开发和部署。
缺点老多了
性能损失:使用Docker容器运行应用程序相比直接在主机上运行会带来一定的性能损失。这是因为容器需要在一个额外的抽象层上进行运行,需要进行资源隔离和网络配置等操作,可能会增加一些额外的开销。
资源消耗:每个Docker容器都需要一定的系统资源(CPU、内存等),当存在大量容器时,会占用较多的系统资源。这需要合理调配和管理,以免资源消耗过高导致性能下降或出现资源争用问题。
安全隐患:尽管Docker容器提供了一定的隔离性,但在不正确配置或管理的情况下,容器之间仍有可能发生安全漏洞。例如,容器之间的共享内核可能导致安全隐患,或者如果容器本身存在漏洞,则可能被攻击者利用。
系统复杂性:使用Docker容器来构建和管理应用程序需要一定的学习和理解成本。对于初学者来说,他们需要掌握Docker的基本概念、命令和配置,可能需要学习新的技术栈。
镜像管理:Docker镜像是构建和运行容器的基础,但如果不合理地管理和维护镜像,可能会导致不必要的存储开销。当镜像过多或过大时,会占用大量的磁盘空间,并增加镜像的下载和传输时间。
持久化存储问题:Docker容器默认情况下会将数据存储在容器内部,当容器被删除或重启时,数据会丢失。要实现持久化存储,需要使用外部存储卷或网络共享文件系统等机制,增加了部署和维护的复杂性。
通信和协作平台:企业可以使用像Slack这样的即时通讯工具和类似于Trello的项目管理工具,以便员工能更好地沟通并协同合作。
云存储和共享文档:云存储和共享文档工具如Google Drive或Dropbox等可以让员工更方便地存储和分享文件,实现远程协作的同时也保证了数据安全。
任务分配和跟踪工具:有许多工具,如Asana、Jira等,可以帮助企业有效地分配任务并跟踪进度,以确保团队工作顺利进行。
视频会议和远程办公:在越来越多的企业中,以远程办公或混合型办公为基础,通过视频会议(如Zoom、Teams)等工具进行远程协作
Node.js的发展态势非常令人期待。它已经成为了一种非常受欢迎的服务器端运行环境,以其高效的事件驱动、非阻塞I/O模型和轻量级的资源消耗而闻名。
Node.js团队一直在努力提升Node.js的性能和稳定性,并且每个版本都会有一些改进。
Node.js与Java相比,有一些明显的优势。首先,Node.js使用JavaScript作为开发语言,这使得前端开发人员可以轻松地使用相同的语言进行全栈开发。其次,Node.js具有出色的并发能力,适合处理大量的并发请求。此外,Node.js还有一个庞大的生态系统,可以通过npm包管理器轻松地获取各种模块和库。
尽管Node.js在某些方面具有优势,但是否能超越Java取决于具体的应用场景和需求。Java在企业级应用开发中仍然非常流行,并且有着强大的生态系统和广泛的支持。Node.js在某些领域可能会有所超越,但它不一定适用于所有类型的应用程序。
1、各类网站都执着于结合社交媒体算法的原因有几个方面。首先,社交媒体算法可以根据用户的兴趣、行为和社交关系等数据,为用户提供个性化的内容推荐,从而提高用户的满意度和参与度。其次,社交媒体算法可以通过分析用户的社交关系和互动,实现社交网络的扩展和增强,促进用户之间的连接和互动。此外,社交媒体算法还可以为网站提供更多的用户数据和洞察,用于商业运营和广告定向投放等方面。
2、作为开发者,我对“猜你喜欢”功能持支持的态度。这种个性化推荐算法可以帮助用户发现他们感兴趣的内容,提升用户体验和参与度。对于网站和应用开发者来说,这种功能可以增加用户的黏性和留存率,提高用户参与和转化的机会。
然而,作为开发者,我们也需要注意个人隐私和数据保护的问题。在使用个性化推荐算法时,应该遵循合适的隐私政策和法规,并确保用户的数据安全和隐私保护。
3、推荐算法可以在一定程度上使信息更高效。通过分析用户的兴趣和行为,推荐算法可以帮助用户快速找到他们感兴趣的内容,节省用户的时间和精力。它可以根据用户的喜好和需求,过滤和排序信息,提供更加个性化和有针对性的推荐。
然而,推荐算法也可能导致信息的封闭性。如果推荐算法只根据用户过去的行为和喜好,过滤和推荐相似的内容,可能会使用户陷入信息的“过滤泡泡”,无法接触到更广泛的视角和多样化的内容。此外,推荐算法也可能存在过度个性化的问题,忽略了用户的潜在兴趣和新的发现机会。
灵活运用函数和公式:精通Excel的人能够熟练地使用各种函数和公式,包括常见的SUM、AVERAGE、VLOOKUP等,以及一些高级函数和数组公式。
数据分析和透视表:精通Excel的人能够使用数据分析工具,进行数据的筛选、排序、汇总和透视分析,从中发现有价值的信息和趋势。
制作复杂的图表和图形:精通Excel的人能够制作各种复杂的图表和图形,包括线图、柱状图、饼图等,以及使用数据透视图和条件格式化等功能进行数据可视化。
使用VBA编写宏:精通Excel的人能够使用VBA编写宏,实现自动化和定制化的功能,提高工作效率和准确性。
数据连接和外部数据处理:精通Excel的人能够处理和导入外部数据,包括数据库、文本文件、Web数据等,以及建立数据连接和自动刷新数据的功能。
快捷键的使用:熟练掌握Excel的快捷键可以大大提高工作效率,比如Ctrl+C、Ctrl+V、Ctrl+Z等常用的复制、粘贴和撤销命令。
数据筛选和排序:使用筛选功能可以快速筛选出符合条件的数据,使用排序功能可以按照特定的规则对数据进行排序,以便更好地进行数据分析和报表制作。
使用数据透视表:数据透视表是Excel中非常强大的功能,可以快速汇总和分析大量数据,通过拖拽字段和调整布局,轻松生成多维度的数据报表。
自动填充和格式化:使用自动填充功能可以快速填充连续的数据序列,使用格式化功能可以对数据进行批量的样式和格式调整,提高数据的可读性和一致性。
使用条件格式化:使用条件格式化功能可以根据特定的条件对数据进行格式化,比如高亮显示最大值、最小值,或者根据数值范围进行颜色渐变等,以便更好地展示数据的特征和趋势。
这些神级tip可以帮助你更高效地利用Excel进行数据处理、分析和报表制作。不断探索和学习新的技巧,可以进一步提升Excel的应用水平。
对于"亚运会&开发者"这个主题,以下是一些创意的参与方式:
亚运会数据分析应用:作为开发者,可以利用云计算和大数据技术,收集和分析亚运会的相关数据,并开发相应的应用程序。比如,可以实时跟踪运动员的成绩、比赛进展和排名,并提供给用户直观的可视化展示。
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)体育观赛体验:开发虚拟现实或增强现实应用,让用户能够以身临其境的方式观看亚运会比赛。通过头戴式显示器或智能手机,用户可以选择自己感兴趣的项目和场馆,实时观看比赛,并与其他观众进行互动。
社交媒体平台的活动和挑战:在社交媒体平台上创建专门的亚运会活动和挑战,吸引开发者和运动爱好者参与。可以设计编程挑战、数据分析挑战或基于亚运会的游戏,鼓励开发者共同创造和分享有趣的内容。
数字火炬手传递应用:开发移动应用程序,让用户可以在数字平台上参与火炬传递。用户可以通过应用程序接力传递数字火炬,并分享自己的参与经历和祝福。这样,无论身处何地,都能感受到亚运会的氛围。
对于程序员来说,技术能力和业务逻辑两者都非常重要,但其重要性取决于具体的工作环境和职位需求。
技术能力:作为程序员,具备扎实的技术能力是至关重要的。这包括对编程语言、软件开发工具、算法和数据结构等方面的深入了解和熟练运用能力。技术能力的提升有助于代码的质量和效率,使得你能够更好地解决问题、设计和实现高质量的软件系统。
业务逻辑:理解和掌握业务逻辑对于程序员同样重要。业务逻辑是指与公司、产品或项目相关的具体领域知识和相关需求。了解业务逻辑可以帮助程序员更好地理解用户需求、把握核心业务逻辑、制定合理的软件架构和设计,并与其他团队成员进行有效的沟通和协作。
在实际工作中,技术能力和业务逻辑往往是相辅相成的。一个优秀的程序员应该具备坚实的技术基础,并能将这些技术应用到实际业务场景中。通过理解业务需求和背后的逻辑,他们能够设计出更具性能、可扩展性和可维护性的解决方案。
需要注意的是,技术能力和业务逻辑在不同的职位和项目中的重要程度可能会有所不同。在某些情况下,技术能力可能对职位要求更为关键,而在其他情况下,理解业务逻辑可能更为重要。因此,作为程序员,综合发展自己的技术能力和业务逻辑能力,能够更好地适应不同的需求和挑战。
作为一个程序员,成为程序员之后会有一些事情是只有程序员才能真正体会和理解的。以下是一些常见的事情:
编程的复杂性:成为程序员后才真正意识到编程是一项复杂的任务。编写高质量的代码需要深入的思考、逻辑推理和解决问题的能力。
持续学习的重要性:编程领域发展迅速,新的技术和工具层出不穷。作为程序员,需要不断学习和更新知识,跟上行业的变化。
调试和排错的重要性:在编程过程中,调试和排错是常态。成为程序员后才真正体会到调试和排错的重要性,以及耗费时间和精力的程度。
团队协作的挑战:在团队协作中,需要与其他开发人员、测试人员、产品经理等合作。成为程序员后才知道如何与团队合作、解决冲突和协调不同的需求。
版本控制的重要性:在程序员的工作中,版本控制工具(如Git)是必不可少的。成为程序员后才真正体会到版本控制的重要性,以及对代码管理和协作的帮助。
关于大众对程序员的印象误解,有一些常见的观点可能会导致误解:
社交能力不强:大众普遍认为程序员不善于社交和交流。实际上,程序员也是有社交能力的,他们在团队中需要与其他人沟通和合作。
缺乏创造力:有人认为编程只是机械的代码输入和逻辑操作,缺乏创造力。实际上,编程是一门创造性的艺术,程序员需要设计和实现创新的解决方案。
专注于技术而忽略其他方面:有人认为程序员只关注技术,对其他领域不感兴趣。实际上,许多程序员对业务和用户需求也有很深的理解和关注。
这些误解可能源于对程序员工作的片面了解或者传统的刻板印象。实际上,程序员是多样化的,他们有不同的兴趣、技能和个性。每个程序员都是独特的个体,拥有自己的思维方式和工作风格。