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    阿里云中间件

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    redis数据迁移方式

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  • 回答了问题 2025-02-13

    大模型数据处理vs人工数据处理，哪个更靠谱？

    大模型处理数据的优势： 效率与规模：支持多模态数据批量处理，如文本解析、图像识别、音视频分析等，可在短时间内完成人工难以企及的数据量（如百万级文档分析仅需数小时）。成本控制：通过自动化流程可降低50%以上的数据处理成本，特别适合标准化程度高的业务场景。模式识别能力：在结构化信息提取（如合同关键条款抓取）和规律性数据分析（如销售报表趋势预测）方面表现稳定。人工处理数据的优势： 语义理解深度：能精准把握语境中的隐含信息（如法律文件中的潜在风险点），处理歧义表述时更具判断力。创造性分析：在需要跨领域知识融合的场景（如市场趋势与文化因素关联分析）中展现独特价值。伦理敏感性：对数据隐私、文化禁忌等问题的处理更符合人类价值观。综合建议： 基础数据处理：推荐采用'大模型预处理+人工复核'模式，如舆情监测中先用AI完成90%的基础信息提取，再由人工进行情感倾向校准。复杂决策场景：建议以人工分析为主导，如战略规划制定时，可将大模型作为数据支撑工具而非决策主体。新兴领域探索：需建立人机协作机制，例如医疗影像诊断中，AI负责病灶初筛，专家团队进行最终临床判断。当前技术发展阶段，二者呈现明显的互补特性。根据Gartner 2024年报告，采用人机协同模式的企业，其数据分析决策准确率比纯人工或纯AI模式分别提升27%和41%。建议根据具体业务需求（数据敏感性、处理时效、精度要求等）设计混合工作流。
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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？

    代码风格过于一致AI生成的代码通常具有高度一致的风格。这种一致性体现在变量命名、注释风格、代码结构等方面。例如，变量名可能全部采用驼峰命名法，注释风格统一，代码结构高度模块化。 过度优化和冗余代码AI生成的代码有时会过度优化，甚至包含一些冗余代码。这种优化可能体现在算法选择、数据结构使用等方面。例如，AI可能会选择一种复杂但高效的算法，而不是一种简单但足够用的算法。 缺乏人类直觉和创造力AI生成的代码通常缺乏人类直觉和创造力。这种缺乏体现在代码的灵活性和适应性方面。例如，AI生成的代码可能无法很好地处理一些边界情况或异常情况，而人类开发者则可以通过直觉和经验来处理这些问题。 注释和文档过于机械AI生成的代码注释和文档通常过于机械。这种机械性体现在注释和文档的内容和风格方面。例如，注释和文档可能只是简单地描述了代码的功能，而没有提供任何有用的背景信息或解释。 代码结构过于模块化AI生成的代码结构通常过于模块化。这种模块化体现在代码的分解和组合方式方面。例如，AI可能会将代码分解为非常细小的模块，每个模块只完成一个非常简单的任务。这种过于细化的模块化方式可能会导致代码的可读性和可维护性下降。 AI生成的代码具有高度一致的风格、过度优化和冗余代码、缺乏人类直觉和创造力、注释和文档过于机械、代码结构过于模块化等显著特征。这些特征使得AI生成的代码在某些情况下容易被人类开发者一眼辨识出来。
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  • 回答了问题 2025-02-13

    春节假期返工后，你有哪些提升职场幸福感的小技巧？

    渐进式复工每年节后复工都觉得不适应，大家都不想上班，继续放假。而想要在职场中提升幸福感，核心在于建立可持续的积极工作模式。首先，我们可以再开工前3天用三分之一的时间处理邮件、囤积的bugxiu等低强度工作，制作「待办事项优先级矩阵」，用四象限法区分紧急/重要程度。四象限法（又称艾森豪威尔矩阵）是一种经典的时间管理工具，通过两个维度——重要性和紧急性——将任务划分为四个象限，帮助职场人科学分配精力。另外，每天设置2个「黄金90分钟」专注处理核心任务，比如测试环境/线上紧急问题优先处理。心理调整三部曲到岗后先闭眼调整呼吸节奏，有吃早餐的就找个茶水间慢慢吃，首先调整好当天的心情。其次，午餐过后还有时间的话，可以在自然光下散步或静坐。最后，下班前花几分钟记录当天3件完成事项+1个有成就感的事，然后安排下晚上大概的计划，比如打游戏、锻炼。社交充电平常工作日吃饭的时候可以和同事结伴，多多通过语言交流；每个月可以在内部小组分享自己的非工作相关特长或者成果，相互交流交换。能量管理采用番茄工作法，每25分钟专注后做5分钟拉伸；设置微休息提醒：每小时用手机或者手环振动提示眼部放松，并且到茶水间喝一杯水，上一趟厕所；实践周末主题日：每月安排1个'不插电日'彻底放空，本人喜欢发呆或者出去晒太阳。 习惯成自然，关键在于形成系统而非碎片化执行。定期复盘自己在职场里的心情变化情况，并根据实际情况调整策略。希望大家都能在职场中顺风顺水！
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  • 回答了问题 2024-04-21

    如何看待首个 AI 程序员入职科技公司？

    感受：生成太慢了，这点字都要几十秒，不知道是我网络问题还是模型问题。希望国产大模型继续努力
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  • 回答了问题 2024-04-21

    作为一个经典架构模式，事件驱动在云时代为什么会再次流行呢？

    事件驱动架构（EDA）在云时代背景下再次流行起来，成为焦点的原因有几个方面： 实时性需求增加：随着数字化转型的推进，许多业务场景对实时数据处理和实时反馈的需求越来越迫切。传统的基于请求-响应模式的架构往往无法满足这种需求，而事件驱动架构通过将系统拆分为解耦的组件，并通过事件的方式进行通信，能够实现高效的实时数据处理和实时响应。规模化和弹性需求：随着业务规模的不断扩大和变化的不确定性增加，传统的集中式架构往往面临着规模化和弹性方面的挑战。而事件驱动架构具有松耦合、分布式、异步的特点，能够更好地应对规模化和弹性需求，提高系统的灵活性和可伸缩性。微服务和容器化趋势：微服务架构的兴起以及容器化技术的普及，促进了事件驱动架构的发展。事件驱动架构与微服务架构相辅相成，能够更好地支持微服务之间的解耦和异步通信。同时，事件驱动架构也能够与容器编排平台（如Kubernetes）无缝集成，实现更灵活、可伸缩的部署和管理。大数据和人工智能：随着大数据和人工智能技术的发展，对实时数据处理和分析的需求日益增加。事件驱动架构能够支持实时数据流处理和复杂事件处理，为大数据和人工智能应用提供了更好的基础架构。总的来说，事件驱动架构在云时代背景下再次流行起来，主要是因为它能够更好地满足实时性、规模化、弹性、微服务和容器化等方面的需求，成为数字化转型和创新的重要技术趋势之一。
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  • 回答了问题 2024-04-21

    在做程序员的道路上，你掌握了什么关键的概念或技术让你感到自身技能有了显著飞跃？

    在我的编程生涯中，有几个特别的概念和技术对我的成长产生了显著的影响，让我感到技术水平有了显著提升，甚至出现了突飞猛进的感觉。以下是其中的一些： 数据结构与算法：深入理解数据结构和算法是编程生涯中的一大里程碑。掌握了常见的数据结构（如数组、链表、栈、队列、树、图等）和常用算法（如排序、搜索、动态规划、贪心算法等），能够更高效地解决各种问题，优化代码性能，并在面试和实际项目中展现出更强的竞争力。面向对象编程（OOP）：理解面向对象编程的核心概念（封装、继承、多态）以及设计模式对于编程水平的提升至关重要。掌握了良好的设计原则和设计模式，能够编写更加模块化、可维护、可扩展的代码，提高了代码的质量和可读性。并发编程：对并发编程模型的理解和掌握是现代软件开发中的重要技能之一。学习多线程编程、线程池、锁机制、并发容器等，能够编写高效、稳定的并发程序，充分利用多核处理器的优势，提高系统的性能和吞吐量。函数式编程：函数式编程范式的理解和运用对编程思维的转变和提升起到了关键作用。学习函数式编程语言（如Haskell、Scala、Clojure等）或者函数式编程特性（如Lambda表达式、流式API等），能够编写更加简洁、灵活、可复用的代码，提高了代码的可维护性和可测试性。软件架构与设计模式：理解软件架构的设计原则和常见的设计模式，能够设计出具有良好结构、松耦合、高内聚的软件系统。掌握了领域驱动设计（DDD）、面向服务架构（SOA）、微服务架构等，能够设计出符合业务需求和技术要求的可伸缩、可扩展的软件架构。这些概念和技术的理解和掌握，让我在编程生涯中迈出了重要的一步，为我在软件开发领域的成长和发展打下了坚实的基础。
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  • 回答了问题 2024-04-21

    如何处理线程死循环？

    精准定位和妥善处理线程死循环是多线程应用程序开发中至关重要的一环。以下是一些方法和技巧，可用于定位和处理线程死循环现象，并在编码阶段规避潜在的风险： 使用适当的同步机制：线程死循环通常是由于竞争状态或逻辑错误引起的。通过使用适当的同步机制，如锁（Locks）、信号量（Semaphores）、条件变量（Condition Variables）等，可以确保多个线程之间的互斥和协调，避免竞争状态导致的死循环。使用线程调试工具：现代开发环境提供了许多强大的线程调试工具，如GDB（GNU Debugger）、Visual Studio Debugger等。通过这些工具，可以跟踪线程的执行流程、查看变量状态、分析线程间的交互情况，从而更容易地定位线程死循环的根源。添加日志和断言：在关键代码段中添加适当的日志记录和断言，以便在出现异常情况时能够及时发现。通过记录线程执行的关键步骤和状态信息，可以更好地理解线程的行为，帮助定位死循环的原因。限制线程执行时间：为线程设置适当的执行时间限制，防止线程陷入永久运行的状态。可以使用定时器或超时机制，在一定时间内检测线程是否执行完毕，如果超过设定的时间仍未完成，则终止线程并进行适当的处理。代码审查和测试：在编码阶段进行严格的代码审查和测试，检查是否存在潜在的死循环风险。通过仔细检查代码逻辑、边界条件和异常处理等，可以尽早地发现和修复潜在的问题，提高代码的质量和稳定性。使用编码规范和最佳实践：遵循良好的编码规范和最佳实践，如避免使用不安全的共享变量、避免重复加锁、避免阻塞和长时间等待等，有助于减少线程死循环的发生概率，提高系统的稳定性和可维护性。通过以上方法和技巧，可以有效地精准定位和妥善处理线程死循环现象，并在编码阶段规避潜在的风险，提高多线程应用程序的稳定性和可靠性。
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  • 回答了问题 2024-04-21

    在图像处理应用场景下，Serverless架构的优势体现在哪些方面？

    Serverless架构在图像处理方面展现了许多优势，使其成为众多企业和开发者青睐的解决方案： 弹性伸缩：Serverless架构允许根据实际需求自动扩展和缩减计算资源。在图像处理中，大量并行任务可能会导致突发的计算负载，而Serverless平台可以根据实际请求量动态分配计算资源，确保高并发情况下的可靠性和性能。 无服务器计算：使用Serverless架构，开发者可以将注意力集中在业务逻辑和图像处理算法上，而无需关注底层的服务器管理和维护。开发者只需编写函数代码并将其上传到Serverless平台，平台会自动处理底层的资源配置、负载均衡和容错等问题。 付费模式：Serverless架构通常采用按需计费模式，即在函数执行时付费。对于图像处理应用，这意味着只需支付实际执行的函数数量和消耗的计算资源，而无需预先购买和维护固定的服务器。这种灵活的付费模式使得Serverless成本更加可控和经济高效。 快速部署和迭代：由于Serverless架构中函数的独立性，开发者可以快速部署和迭代图像处理函数。无需重新部署整个应用程序或等待服务器配置，只需更新、上传和配置单个函数即可快速应对需求变化和修复bug。 强大的生态系统和集成：Serverless平台通常提供丰富的生态系统和集成，例如云存储、消息队列、数据库、身份验证等服务。这些集成使得图像处理应用能够方便地与其他服务进行交互和扩展，如将图像存储在云存储中、通过消息队列触发处理等。 高可用性和容错：Serverless平台通常具有高可用性和容错机制，能够自动处理故障和资源故障转移。这保证了图像处理应用在面对异常情况时的可靠性和稳定性。
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  • 回答了问题 2024-01-16

    你以为的Bug VS 实际的Bug

    加减法用反了
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  • 回答了问题 2024-01-02

    代码优化与过度设计，你如何平衡？

    有啊，很多新人同事太闲了，经常想着优化代码，想点亮考核业绩，但很多时候改出的代码都是过度设计的。
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  • 回答了问题 2023-11-21

    如何看待AI的版权问题？

    我觉得还是有版权的吧，算使用的人。如果提前声明并向持有人获取权限，那么就不算侵权这样会训练出更多有用的数据，促进数字经济的发展
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  • 回答了问题 2023-11-21

    下一代软件架构，如何构建微服务核心能力？

    微服务架构和云原生架构吧，未来的架构趋势应该是更加灵活、可扩展、可靠和安全的。同意“微服务架构是下一代软件架构”的说法。微服务架构它就是把应用程序拆分成多个独立的的服务，这些服务都可以独立地运行和更新，对我们项目来说，可以提高应用程序的可扩展性和灵活性。
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  • 回答了问题 2023-11-21

    个人开发者能否靠开源获利？

    学习新的技术知识，同时结交各种大佬有的，比如参与elementUI的bug修复，通过提交PR来修改。有必要，总不能为爱发电吧。可以通过卖售后服务来实现。
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  • 回答了问题 2023-11-10

    2023年云栖大会有哪些让你印象深刻的技术或产品？

    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
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  • 回答了问题 2023-11-10

    如何看待阿里云发布的全球首个容器计算服务 ACS？

    容器计算服务 ACS 的发布非常有利于开发者，可以提供他们的工作效率。K8s的成本有很多方面的，比如硬件和基础设施成本，需要在服务器或者云平台运行，需要注意设备配置以及网络带宽；除此之外，还有人力资源成本，需要专业的运维技术大佬进行操作，那么企业就要投入一定的资金去挖掘和培养这类人才了。而ACS服务其强大的功能特性则可以降低企业使用K8s的成本。我非常看好这款产品的发布！我比较关心这款产品的价格，包括如果保持长期合作，作为企业来说，能否有一定的优惠给到客户。
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  • 回答了问题 2023-11-05

    如何看待云计算的第三次浪潮？

    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。
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  • 回答了问题 2023-11-05

    每个开发者都应该有一台云服务器吗？

    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。
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  • 回答了问题 2023-10-27

    云栖畅聊｜虚拟数字人会替代真人主播吗？

    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。
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  • 回答了问题 2023-10-24

    1024特别话题｜AI应用开发怎样才能更简单？

    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
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  • 回答了问题 2023-10-24

    1024特别话题｜AIGC 是通向 AGI 的那条路吗？

    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。
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