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  • 发表了文章 2023-10-17

    shell里的for循环详解

  • 发表了文章 2023-10-17

    shell里的while循环详解

  • 发表了文章 2023-10-17

    shell脚本里的循环

  • 发表了文章 2023-10-13

    mysql基础（3）

  • 发表了文章 2023-10-13

    mysql基础（2）

  • 发表了文章 2023-10-13

    mysql数据基础（1）

  • 发表了文章 2023-10-08

    进制介绍---2

  • 发表了文章 2023-10-08

    进制学习3

  • 发表了文章 2023-10-08

    进制介绍

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  • 回答了问题 2023-10-25

    云栖畅聊｜虚拟数字人会替代真人主播吗？

    根据目前的技术发展，虚拟数字人直播的效果已经非常接近真人直播。由于虚拟数字人主播是基于人工智能技术创造的，因此它们可以模仿人类的行为和表情，与用户进行真实的互动，提供个性化的直播体验。同时，虚拟数字人主播也可以实现24小时不间断直播，更好地抓住用户触达时间，提升品牌曝光率。
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  • 回答了问题 2023-10-24

    云栖·畅聊｜如果我用AI创作MV... ...

    1. 我认为《滚烫》这首歌的MV是流行的风格，画面色彩鲜艳，充满了青春活力和积极向上的气息，同时也有一些性感的元素，展现了一种成熟的女性魅力。
    2. 如果用AI也能创作MV，我认为AI更擅长创作电子流行、舞曲等快节奏、高能量的曲风，因为这些曲风通常比较依赖于节奏和节拍的创新和变化，而这正是AI的优势所在。同时，AI也能够处理大量的视觉素材和特效，创作出更加炫酷和震撼的MV效果。
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  • 回答了问题 2023-10-23

    1024特别话题｜AI应用开发怎样才能更简单？

    1、AI 应用开发怎样才能更简单？
    要使AI应用开发更简单，可以考虑以下几个方面：

    选择合适的开发工具和平台：选择适合自己需求和技能水平的AI开发工具和平台，可以大大简化开发过程。一些流行的AI开发工具和平台包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn等。
    利用现有代码库和框架：利用现有的代码库和框架可以节省开发时间，同时也可以避免重复造轮子。在开发过程中，可以通过查找和参考现有的代码库和框架来加速开发进程。
    模块化开发：将AI应用分解为多个模块，每个模块负责处理不同的功能和任务。这种方法可以使开发更加有条理，并且可以重复使用和共享各个模块的代码。
    自动化测试和调试：利用自动化测试和调试工具可以快速检测和修复错误，从而提高开发效率。一些常用的自动化测试和调试工具包括JUnit、pytest、Pytest-cov等。
    不断学习和实践：AI技术不断发展，不断学习和实践是保持开发效率的关键。通过参加在线课程、阅读相关书籍和论文，以及与其他开发者交流，可以不断提高自己的技能水平。

    2、你觉得云上 AI 开发有哪些优势？
    云上AI开发具有以下优势：

    高效计算资源：云上提供了高效且可扩展的计算资源，可以根据需求快速地获取所需的计算能力，从而加速AI模型的训练和推理过程。
    数据安全性和隐私保护：云上AI开发可以更好地保护数据的安全性和隐私，因为数据可以存储在加密的容器中，并且只有经过授权的用户才能访问。
    灵活性和可扩展性：云上AI开发具有更好的灵活性和可扩展性，因为可以根据需求快速地扩展或缩减计算资源，同时也可以轻松地与其他云服务集成。
    降低成本：通过使用云上的计算资源，可以降低AI开发的成本，因为可以根据实际需求支付所需的计算资源费用，而不是购买和维护昂贵的硬件设备。
    社区支持和生态系统：云上AI开发具有更好的社区支持和生态系统，因为云服务提供商通常会提供丰富的工具、库、API和教程等资源，同时也可以与其他开发者互动和分享经验。

    3、你有什么快速入门 AI 开发的小技巧和教程？
    以下是一些快速入门AI开发的小技巧和教程：

    选择合适的学习资料和课程：选择适合自己的学习资料和课程是入门AI开发的关键。可以通过查找在线课程、阅读相关书籍和论文，以及参加在线培训班等方式来学习AI开发。
    学习基础知识：在开始AI开发之前，需要先学习一些基础知识，例如线性代数、概率论和统计学等。这些基础知识对于理解机器学习算法和模型非常有帮助。
    实践动手做项目：通过实践动手做项目可以加深对所学知识的理解，并且可以积累经验。可以选择一些实际场景的数据集和问题来进行实践，例如使用机器学习算法来进行分类、预测等任务。
    学习数据处理和分析：AI开发中常常需要处理和分析大量的数据，因此学习数据处理和分析技巧是非常重要的。可以通过使用Python等编程语言来处理和分析数据，以及使用Pandas、NumPy等库来进行数据处理和分析。
    学习模型优化和调参：AI开发中常常需要对模型进行优化和调参，以提高模型的准确性和性能。学习模型优化和调参的技巧可以通过查看相关文献和实践经验来获得。
    学习深度学习和神经网络：深度学习和神经网络是当前AI开发的热点领域，因此学习深度学习和神经网络是非常重要的。可以通过学习TensorFlow、PyTorch等框架来学习深度学习和神经网络的相关知识。

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  • 回答了问题 2023-10-23

    1024特别话题｜AIGC 是通向 AGI 的那条路吗？

    AIGC可以作为通向AGI的一条路径。AIGC是一种人工智能技术，旨在通过大模型、大数据和大算力，实现人工智能对人类智能的替代，是实现AGI的重要手段之一。AGI是指全面的智能，即具备像人类一样的感知、认知、学习和推理能力的智能系统。要实现AGI，需要解决许多技术难题，包括但不限于以下几个方面：
    感知能力：AGI需要具备感知环境的能力，包括视觉、听觉、触觉等。这需要开发多种传感器和感知技术，以实现对环境的全面感知和理解。
    认知能力：AGI需要具备对世界的认知和理解能力，包括对知识的获取、记忆、推理和应用。这需要开发高效的知识表示和推理技术，以实现AGI对知识的理解和应用。
    学习能力：AGI需要具备学习和自适应能力，能够根据环境的变化和新的知识进行自我学习和调整。这需要开发强大的机器学习和深度学习算法，以实现AGI的学习和自适应能力。
    推理能力：AGI需要具备推理和创新能力，能够根据已有的知识和经验进行推理和创新，产生新的知识和想法。这需要开发创新的推理和创新能力，以实现AGI的创新和创造力。
    通过解决这些技术难题，AIGC作为一条技术路径，可以帮助我们逐步实现AGI的目标。但是需要注意的是，AGI的实现不仅需要技术的进步，还需要我们对人工智能的理解和认知的不断提升。

    当前实现真正的AGI会存在以下卡点：
    数据获取和处理：AGI需要大量的数据来学习和模拟人类的行为和思维，但是数据的获取、清洗、标注和处理都是非常复杂和耗时的过程。
    算法设计和优化：AGI需要高效的算法来处理大量的数据和进行复杂的计算，但是算法的设计和优化是非常具有挑战性的。
    硬件和计算资源：AGI需要大量的计算资源和硬件支持，例如高性能的GPU和TPU等。但是这些硬件和计算资源的获取和分配也是非常复杂和昂贵的。
    隐私和安全：AGI需要处理大量的个人数据和敏感信息，因此隐私和安全问题是非常重要的。如何保障个人隐私和数据安全，防止数据泄露和滥用是一个巨大的挑战。
    社会影响：AGI的发展对社会的影响也是不可忽视的。例如，AGI可能会取代一些传统的工作岗位，但是同时也会创造出新的工作岗位和机会。如何平衡AGI对社会的影响和人类的利益也是一个重要的考虑因素。

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  • 回答了问题 2023-10-17

    你觉得 JAVA 中最晦涩的知识点是什么？

    1. Java 中最晦涩的知识点可能是泛型、反射和内部类。泛型可以让代码更加类型安全，但是使用起来需要理解类型擦除和类型推断等概念。反射可以让我们在运行时动态地获取和修改类的信息，但是使用起来比较复杂。内部类则是一种特殊的类，它可以访问外部类的所有私有成员，但是使用起来需要注意作用域和生命周期等问题。
    2. 我之所以入坑 Java，是因为它是一种功能强大、跨平台的编程语言，广泛应用于企业级应用开发、Android 应用开发等领域。而且 Java 社区活跃，有很多优秀的开源框架和工具可以使用。此外，Java 的语法规范和面向对象编程思想也是吸引我入坑的重要因素。
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  • 回答了问题 2023-10-13

    算力是开发的源头之水吗？

    算力是开发/技术的源头之水，从第一台计算机到现在

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  • 回答了问题 2023-10-10

    下一代Docker来了，会让部署更加丝滑吗？

    1. 在开发者眼中，Docker可以理解为一个轻量级的虚拟化技术，它可以将一个应用程序及其依赖环境打包成一个独立的镜像，然后在任何支持Docker的环境中运行这个镜像。这就像在一台虚拟机上安装了一个操作系统和应用程序，但是Docker更轻量、更快捷、更灵活。

    2. Docker的优点很多，例如：

      • 轻量级：Docker的镜像比虚拟机更轻量，更快速。
      • 一致性：Docker的镜像可以在任何支持Docker的环境中运行，保证了应用程序的一致性。
      • 可移植性：Docker的镜像可以在任何支持Docker的环境中运行，保证了应用程序的可移植性。
      • 隔离性：Docker的容器可以隔离资源，保证了应用程序的安全性。

      但是，Docker也有一些缺点，例如：

      • 学习曲线陡峭：Docker的使用需要一定的学习和实践，对于一些开发者来说，学习曲线可能会比较陡峭。
      • 性能开销：Docker的镜像和容器需要消耗一定的资源，如果使用不当，可能会对系统的性能产生一定的影响。
      • 安全性问题：Docker的容器可以隔离资源，但是如果管理不当，可能会存在安全性问题。

    3. Docker与AI结合，可以让部署更加丝滑。Docker可以将AI应用程序及其依赖环境打包成一个独立的镜像，然后在任何支持Docker的环境中运行这个镜像。这可以大大简化AI应用程序的部署和管理，减少部署过程中的错误和问题。

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  • 提交了问题 2023-10-08

    如何过滤查询slb日志里的有用信息

  • 回答了问题 2023-10-08

    云时代下，如何便捷高效管理企业数据？

    1. 使用企业协同办公软件，如项目管理协作沟通、研发管理协同、文档协同、会议协同、设计协同、沟通协同等软件，可以有效提高企业内部各部门和员工之间的沟通效率和协作能力。
    2. 企业版网盘和普通版网盘在功能和安全性上有很大的区别。企业版网盘一般提供更强大的安全管理功能，如权限管理、审计日志、数据加密等，同时也可以支持企业级的数据备份和恢复，更符合企业的需求。
    3. 未来网盘可能会进一步发展AI技术，提供更智能的文件处理功能，如自动分类、智能搜索、智能推荐等，同时也会发展更多的协作功能，如在线协作编辑、在线会议等，以满足企业高效协同的需求。
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  • 回答了问题 2023-09-28

    对程序员来说，技术能力和业务逻辑哪个更重要？

    那要看程序员的的岗位职责主要试哪方面的

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