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丧心病狂的雷克斯大人
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擅长的技术

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通用技术能力：
  • Java
    中级

    能力说明：

    掌握封装、继承和多态设计Java类的方法，能够设计较复杂的Java类结构；能够使用泛型与集合的概念与方法，创建泛型类，使用ArrayList，TreeSet，TreeMap等对象掌握Java I/O原理从控制台读取和写入数据，能够使用BufferedReader，BufferedWriter文件创建输出、输入对象。

    获取记录：

  • Python
    初级

    能力说明：

    了解Python语言的基本特性、编程环境的搭建、语法基础、算法基础等，了解Python的基本数据结构，对Python的网络编程与Web开发技术具备初步的知识，了解常用开发框架的基本特性，以及Python爬虫的基础知识。

    获取记录：

云产品技术能力：

阿里云技能认证

详细说明
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2025年05月

2025年04月

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2024年07月

2024年06月

  • 发表了文章 2022-01-22

    【实验报告】使用ECS服务器部署MySQL数据库

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  • 回答了问题 2025-05-29

    如何可以让 Kubernetes 运维提效90% ？

    一、实验流程本次实践的大体流程是：使用ACK Auto Mode创建集群 → 控制台部署 Nginx 应用 → 对外暴露服务并访问 → 清理资源 1.环境准备与权限开通第一步是开通容器服务ACK并完成角色授权，确保集群创建时权限无阻，这一步流程清晰，控制台指引详细，操作顺畅。（这一步我已经开通过了所以没有什么具体操作） 2.创建ACK Auto Mode集群在控制台快速配置了网络，开启智能托管模式。整个创建过程只需填写少量必要参数，等待约5分钟，集群即刻运行，体验到了极简流程的便利。 3.部署Nginx工作负载通过控制台直接部署无状态应用，设置副本数和镜像，创建了SLB类型的Service暴露公网端口。集群自动感知Pod的Pending状态，自动弹性扩容新节点，极大简化了传统需要人工扩容的繁琐过程。 4.访问和验证应用服务通过自动分配的外部IP访问Nginx服务，响应迅速且稳定，验证了智能托管模式在负载均衡和节点弹性上的表现。 5.资源清理实验结束后，按照控制台流程关闭删除集群，确保无资源浪费。 二、体验感想整体来看，ACK智能托管模式非常适合运维人员和开发团队，尤其是在以下几方面带来了显著便利：操作门槛极低：简化集群创建和扩容操作，降低运维难度，节省时间成本。弹性扩容自动化：自动感知负载需求，智能扩容新节点，保障应用稳定运行。集群管理托管化：控制平面和基础软件栈优化由平台负责，运维压力大幅降低。快速部署应用：支持通过控制台快速部署标准化工作负载，适合业务敏捷交付。 三、改进建议：1.控制台交互细节建议增加部署流程的可视化引导，尤其是针对新手用户，减少对YAML文件的依赖。在弹性扩容触发及节点状态变化时，增加实时推送或提醒，提升操作透明度。 2.资源费用预估优化目前费用预估较为粗略，建议提供更精准的实时费用监控和预测，帮助用户更好地控制预算。
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  • 回答了问题 2025-04-15

    如何让PB级日志数据也能实现秒级分析？

    selectDB之前有幸体验过，当时是作为数据分析岗来使用的，这里说一下场景和感受。首先在大数据场景下他的响应速度确实不俗，之前公司数据提取都要有小时级的时差，这就导致我们的分析报告需要预先进行数据提取，根据数据量的大小一般是1~12小时不等。selectDB的话速度快了很多，同样量级的数据提取时间就变成了分钟级，实现了数据的“立等可取”。
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  • 回答了问题 2025-04-15

    人脸识别“进化”，你最感兴趣的使用场景有哪些？

    工作中很多面部识别应用的实例，本质上都是验证使用者的生物特征来进行授权，既然是授权就涉及到安全相关。生活中正在发展的有刷脸支付、刷脸门禁等，这些都是被动的人脸认证，是有授权需要的时候进行的辅助验证。主动的人脸认证保密级别就稍微高一些，公开的有天网系统等，这些主动认证相对于被动验证来说，其特点就是数据量超大，比如在跨年晚会上识别逃犯场景，需要部署高清摄像头+大量人脸比对。
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  • 回答了问题 2025-04-15

    职场钝感力，是“反抗”还是“妥协”？

    职场钝感力不是麻木忍受，也不是硬碰硬的反抗，而是一种动态平衡的生存智慧。遇到不怀好意的中伤和惹麻烦的事儿精时，钝感力可以让这些攻击像打在了棉花上，消减他们恶意的气势。有时工作中遇到不合理要求时，高情商的做法不是直接对抗或被动接受，而是先弄清背后的原因，再寻找双赢的解决方案。钝感力不能变成无底线的妥协，长期压抑真实感受反而会损害职业发展。真正的职场高手，懂得像调节音量旋钮一样控制自己的敏感度：该屏蔽时屏蔽，该发声时发声，在复杂环境中既保护自己，也不失锋芒。
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  • 回答了问题 2025-03-25

    职业发展应该追求确定性还是可能性？

    俗话说“不要把鸡蛋放在一个篮子里”，职业发展也是同样，踏实和成长突破并不矛盾。 稳定的工作和晋升路线并不代表没有一丁点风险，事业上其实正如逆水行舟，不进则退。所以在稳定的同时需要花费一部分精力投入在更新迭代自己能力的方面，这样才能再不断进步的行业中做到“相对的稳定”。 突破和成长方面其实并不意味必须要摆脱舒适圈，相反舒适圈更能令人大展拳脚，在擅长的行业内进行突破往往能得心应手，而且能进一步辅助现有的工作中相对稳定的晋升。 所以我更推荐两手都要抓，在平时拿出60%~80%的精力完成稳定的工作作为生活的基础，同时把剩余的部分精力放在新的领域做尝试，形成稳定突破的转化闭环。
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  • 回答了问题 2025-03-13

    工作中，拥有什么样的“软技能”可以跨越周期、终身成长？

    在工作中我经常把自己定义为增长型黑客，这个是一个在硅谷的歪果人提出的概念，这里暂且不细说。不过增长型黑客的定义和跨越周期终身成长的理念不谋而合，其中“数据驱动”和“跨界融合”是我比较想说的。 “数据驱动”就是通过分析数据来为决策提供支撑，这个可以泛化到各个地方，小到东菜市比西菜市的土豆便宜两毛钱一斤，大到某某行业某某产品缺口达到十亿量级。利用数据来给决策提供支持会减少很多拍脑袋的空想，也相对的比较客观。 “跨界融合”也可以理解为“触类旁通”，这个可以让你在芸芸众生中脱颖而出，俗话说不想当将军的厨师不是一个好司机，如果两个程序员角逐大赛冠军的时候遇到会场断电，那么使用云服务的那个就已经是冠军了。
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  • 回答了问题 2025-03-05

    2025 年 AI 产业会迎来全面爆发吗？

    截至2025年3月5日我认为AI产业已经正在全面爆发中。 抛开繁复的概念和技术，单从身边的情况来看。小区里带娃晒暖的老太太已经会用AI助手查询小孩子摔伤该怎么处理，办公室的文员已经会用deepseek优化比较正式的公文，隔壁的开发人员IDE里都装着通义灵码疯狂的清理着屎山。 这些突破知识储备，协助润笔，增强效率的工具在之前是需要很高成本的，但是现在基本上都平滑的实现了，甚至有些润物细无声得随风潜入夜，慢慢渗透到我们周围。 如果问AI是否已经成为科学家们理想的AI，我认为还有很大的差距，但如果问是否改变普通人的日常生活？我认为已经让普通人的生活前进一大步了，甚至还会变得更好。
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  • 回答了问题 2025-03-03

    在工作中如何成为一个“不纠结”的人？

    趁还没离职，来回答一下这个问题。首先我们要了解一下工作中“纠结陷阱”的本质是什么？1、权力级别低，无法做出决策。2、选择困难症。 第一点的话非常简单，就是问题上报就行了，把决策权交给领导，根本用不着纠结。第二点就要仔细思考一下，这里我有个在工作中经常用到的方法“决策延后法”。在选择困难的时候基本上是因为了解的信息不全面不充分，导致我们很难对未知的结果做预先决策。这时候我们不妨先挑一个投入成本低的方案先做着，在后面的工作中再进行方向的纠偏。这样就成功的把决策点拉到了补充信息之后，这时的你信息更全面，也会更加轻松就做出正确的决策。 什么？你问我前期投入不就浪费了吗？我是打工人，有事情做就可以了，谁还纠结对错呢
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  • 回答了问题 2025-02-19

    如何看待「学习 AI 是个伪命题，AI 的存在就是让人不学习」的观点？

    首先（利益相关，哈哈哈哈哈……）对于「学习 AI 是个伪命题，AI 的存在就是让人不学习」这个观点我只能说提出这个观点的人格局和视角是又低又狭隘，为什么这么说呢？首先现在的'AI'从原理上来讲和我认为的“人工智能”还有很大的差距，现在的AI更像是一种”通过算法提取各种信息并通过计算来将最后的结果展示在使用者面前“的一种工具，而最初的提示和最终的结果都是由使用者决定的。基于我浅薄的理解，可以把现有的AI看作一个秘书之类的角色，尽可能在互联网（或训练资源）中根据你的提示词搜集你所需要的信息，这个能力可以把使用者从反复冗长的信息海中拯救出来。 但是！ 现阶段AI即使再强大也无法进行可靠的创新和决策，这是底层限制使然，也就是在找到新的载体并使AI产生自我意识之前，他不过是台重复人类说话的复读机而已，只不过他能存储足够多的信息并且能整理后播放。 回到观点 既然现阶段AI只是一个工具，那我们肯定要学习工具的使用方法，然后让工具为我们产生效益，可以是节约时间、节省精力、减少消耗等。
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  • 回答了问题 2025-02-12

    春节假期返工后，你有哪些提升职场幸福感的小技巧？

    相比于各种工作狂人能在工作中产生骄傲自豪的成就感，我作为一个被迫生计打工人是很难从职场中获得幸福感的，只能说是稍微总结一下在苦中作乐的方法。 首先就是不多管闲事，当是个新手小白的时候总急于表现自己的能力，染指很多不属于自己的工作。如果同事没有向你求助你便这样做，会干扰到其他同事的工作计划，也会落下爱表现的标签，会遭到同事们的疏远。 其次是放慢工作节奏，俗话说的好“忙中出错”，放慢工作节奏就会有更多的时间不沉浸于工作事项本身，而是多了很多时间来思考复盘。往往没发现问题“只缘身在此山中”，从繁忙的工作中跳脱出来，留下空闲的时间调节紧绷的神经，往往能发现被忽视的细节。 定时带薪排便，更有俗话说的好“身体是革命的本钱”，没时间健身、调养的我们最好的健身方式就是带薪排便。首先肯定不能在工位上解决，走到卫生间的这段距离就是很好的慢走放松。另外及时排便也是减少对肠道、膀胱等器官压力的方式，避免很多癌症的发生。最后在卫生间这个密闭隐私的场所可以尽情的摸鱼，给自己心理上的放松，能保持一个更好的状态来对待工作。 (工作能有多幸福呢，遇到公司门口路过的狗都想踹两脚)
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  • 回答了问题 2025-01-22

    大模型数据处理vs人工数据处理，哪个更靠谱？

    大模型处理数据和人工处理数据各有优劣，一般在数据处理中我更倾向融合使用。 大模型处理数据时更多的是从训练的资源中寻找算法模型，这是一种很偷懒但有效的行为，大多数情况下十分有用，而且大模型的计算速度可以更好更全面的涉及到各种变量。 人工数据处理是需要严密的逻辑线的，所以更能适应一些新场景新算法，及时的调整分析的策略，相比大模型更“变通”一些。 在实际工作中我更倾向于将二者结合，用大模型的数据处理速度加上人工进行算法修正，以高机动性去调整算法模型，以便能更好的进行一些复杂的数据计算。
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  • 回答了问题 2025-01-22

    在海量用户中，将如何快速定位到目标人群进行个性化营销？

    又又又是工作相关的问题，我稍微讲一下我是如何筛选营销目标客户的。 众所周知我的营销目标池差不多是亿级的，从中能筛选出来目标的却是十不存一，一般我进行筛选时会进行多轮筛选，着重关注用户的消费习惯，根据用户的历史行为提取相关数据，并融入用户相关的标签信息构建用户画像。 画像完成后更新成营销标签，在进行对应渠道的营销，比如线上、线下、热线、在线等，对同一用户还可以有可能进行多渠道融合营销的方式提高营销信息的曝光率。
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  • 回答了问题 2025-01-22

    你认为哪些领域的知识对开发者来说特别重要？

    在工作过程中和他人合作的能力是我感觉至关重要的。 埋头工作5年的时候我发现了自身明显的缺陷，就是聚焦在自己的一亩三分地太久了，缺少了一种自上而下的超脱视角。缺少这种视角导致我忽略了很多有用且重要的细节，往往就会在这种细节上吃亏，这种状态我称之为蠢干活。 后来我慢慢的和其他部门的人交流，很幸运的是大家好像都能从工作中获得成就感，在交流的时候很多大佬都毫无保留地帮助我。我也是在这时候发现人外有人天外有天，不能一昧的以有涯求无涯。 我决定转变工作的策略，从埋头苦干转换为交流沟通。这时我更像是站在了巨人的肩膀上，能够从各位大佬的角度拼凑起一个全局的视角，对所做的事与他人的关联，甚至是他人做的事都有一个了解，优点、缺陷等等等等。这就给了我十足的把握进行自己的工作，从各种角度照顾到多方的优势，补足各方的缺陷，从而获得了很多个人意义上的成功。
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  • 回答了问题 2025-01-22

    使用安全体检功能，看看你有多少未修复的安全问题？

    我这边检测出了两条安全风险1、（网络安全）API网关中开启公网访问的API请求方式为HTTPS2、（账号安全）阿里云主账号开启MFA 我感觉对于我来说这个功能很有用，因为一直没有关注安全方面的事情，有时根本不知道这一块是存在风险的。 对于我这种小白来说，我更希望能一键式的解决我的安全风险，至少也要有个跳转的链接比较好，在众多的产品里找到有安全风险的比较费时间且麻烦。
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  • 回答了问题 2025-01-08

    与 AI “对话”，多模态音视频交互能给生活提供多大便利？

    还是（为什么要说还？）利益相关，从事相关工作。 首先说一下多模态音视频的优势吧，实际工作中能体会到的最大优势就是解决了老年群体的尴尬。 在业务实践中我们发现老年人其实是最受益于多模态音视频的群体，因为在IT发展阶段，老年人一直是被新兴科技抛弃的，而其中最大的原因就是不能适应交互方式的转变，很多老年人并没有打字交流的能力，也没有使用智能产品的经验，从中导致很多误解、怨气，也加巨了老年人与社会脱节，被社会抛弃的印象。 多模态交互+音视频展示的方式填平了老年人交互的鸿沟，使智能产品的使用返璞归真，进行人类最基本的语音对话+视频展示交互，抚平了使用的门槛。 对于多模态音视频的未来，我比较期待能倾向残疾人群体，或者尽可能地在多模态交互中增加视点、触觉交互（类似霍金的轮椅交互方式），给予最需要生活能力支撑的群体一些科技上的帮助。
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  • 回答了问题 2025-01-08

    AI造势，学习机爆火，距离“AI家教”还有多远？

    又到了利益相关的话题了，“AI家教”产品也是我司涉及的范围（为什么要说又）。 现在的家教产品基本上还是以“教授、做题、差错、再次教授”的循环方式，一步步的去加深学生的记忆。不过这和我认为的AI家教还有一定的差距，因为这个学习循环流程有时显得过于机械化，不断地投喂有些类似填鸭的过程。 我认为的AI家教需要在此基础上增加其他的一些能力，来跳脱出这个教育的怪圈。比如，以更科学的方式去定制学习计划，融入遗忘曲线等计算方式进行复习时间点的定制。还可以融入场景应用来增强学生的知识使用能力。顺便可以根据学生喜好融入一些课外知识等等等等。可优化的方面非常多。 但是 如今AI家教的产品客户并不是针对学生，而是针对付款的家长，这就导致了这些产品只需要做到“看上去可以使成绩变好”就可以创造业绩，这可能是一种悲哀，也是现今社会不可跨越的一道鸿沟
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  • 回答了问题 2025-01-08

    2024年接近尾声，你对即将到来的2025年有什么样的期待或愿望？

    2025年请保持我2024年给予我的一切：一份轻松的工作、陪伴家人的时间、健康的身体、沿路的美景、街边的陌生人。这些都是我幸福的源泉，请继续保持下去。
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  • 回答了问题 2025-01-08

    AI视频技术的发展是否会影响原创内容的价值？

    不仅不会受到负面影响，而且会促进原创作品爆发式增长，激活大家的创造性能力。 我是这么认为的，首先AI是一种工具，他不具备创新性，只是在现有作品基础上学习已定的格式框架来产生“新”作品，实际内容上是停滞不前的。现在的各种媒体渠道滥用AI的情况下，真正原创作品还是有足够的关注度，观众们也更能发现万绿丛中的一点红。 反向来看，现有的作品反复被AI调整后再发布，会进一步加强观众的审美疲劳。这时出现一个体现原创性、展现创造力的作品，更能让大众发现“细糠”从而获得更大的成就。以游戏界类比的话，就是千篇一律的换皮游戏和黑神话的创新的强烈对比，给观众喂shit太多反而会衬托珍馐的耀眼。
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  • 回答了问题 2024-12-10

    开发者们需要如何打造属于自己的Plan B?

    PLAN B对我来说是紧绷神经的余裕，是绝境的退路，是放手一搏的信心。在工作乃至职业生涯中，PLAN B都是必要的，俗话说得好“鸡蛋不能放在一个篮子里”，我们要时刻考量当前的风险，并做好风险预案来保证进步道路的稳定。我一般从三个方面考虑：风险、资源、损耗风险是确定PLAN B的核心，根据现有可预见的风险来确定。投入的资源决定PLAN B执行的速度，根据自己的承受能力来确定。产生的损耗决定了PLAN B和PLAN A的差异程度，要根据自己的能力来确定。 12月27日更新：今天一大早又有几个小伙伴“毕业”了，跟饭搭子聊了聊PLAN B相关的内容，总结了一下几个方面。1、时间方面，PLAN B最好是可自行增殖的“税后收入”，也就是一次付出可以换取长时间回报的内容，可以节省时间去干主业相关的事。2、专业相关，不是说和毕业证上的专业相关，而是说和你最有经验的专业性工作相关，这样在启用Plan B的时候可以尽可能丝滑的平移。3、可增长性，这个是说尽量避开重复性的“搬砖”工作，而是要寻找可增长积累资源、提高自身价值的工作，也就是和平时说的“上升渠道”类似，这样能避免原地踏步最后被淘汰以至于依赖PLAN C的情况。4、独立性，也就是尽量不要过度依赖他人的能力，避免撂挑子或者埋坑等时候导致毁灭性的打击。 以上四点对PLAN A也适用，欢迎大家交流。
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  • 回答了问题 2024-12-10

    动机VS自律，对开发者们来说哪个比较重要？

    我感觉动机和自律并不冲突，对我而言内在动机的会推动我养成自律的习惯。如果没有动机我就会失去做事的动力，从而导致更随性破坏自律的情况。所以对我来说动机是自律的关键。
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