能力说明:
熟练掌握Docker各类高级特性,包括容器数据卷、DockerFile构建等;熟练使用Docker封装MySQL、Redis、Tomcat、Apache等镜像,并可在公有云或私有云部署并保持稳定运行。
能力说明:
熟练掌握Linux常用命令、文件及用户管理、文本处理、Vim工具使用等,熟练掌握企业IP规划、子网划分、Linux的路由、网卡、以及其他企业级网络配置技术,可进行Web服务器(Nginx),以及数据库(My SQL)的搭建、配置、应用,可根据需求编写Shell脚本,通过常用工具进行linux服务器自动化运维。
能力说明:
掌握Java开发环境下所需的MySQL高级技巧,包括索引策略、innodb和myisam存储引擎,熟悉MySQL锁机制,能熟练配置MySQL主从复制,熟练掌握日常SQL诊断和性能分析工具和策略。可对云数据库进行备份恢复与监控、安全策略的设置,并可对云数据库进行性能优化。掌握主要NOSQL数据库的应用技术。
天下风云出我辈,一入江湖岁月催,皇图霸业谈笑中,不胜人生一场醉。
2023年01月
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部署完成后,在函数model详情页面的环境信息区域,检查镜像加速准备状态,请您耐心等待镜像加速准备状态变为可用。
就可以图生图了
拍摄过程:今年五月份刚去的洱海,拍了一张,位于云南大理的洱海,古有“叶榆泽”之称,形似新月,镶嵌于苍山与大理坝子间。月圆之夜,湖面铺展银纱,传说天宫公主倾慕人间幸福,降临洱海边渔村,与渔民结缘。为助村民,公主将宝镜沉湖底,化作“洱海月”,照亮渔路,象征着爱情与希望。这轮金月,不仅装点了大理“风花雪月”四景,更成为流传千古的浪漫传奇,吸引着无数旅人前来探寻其神秘之美。
编辑过程:动画版,颜色加深,像画一样
记得有一次,我在开发一个复杂的后台服务时,遇到了典型的“五分钟编码,两小时调试”的挑战。项目初期,代码修改频繁导致的bug层出不穷,让我陷入了无尽的调试循环。为了改变这一状况,我采取了几项措施:
单元测试先行:我开始重视单元测试,确保每个小功能模块在合并到主分支前都经过充分测试。使用JUnit(Java环境下的测试框架)编写测试用例,虽然前期增加了些工作量,但后期显著减少了集成时出现的问题。看到测试覆盖率稳步上升,心里踏实多了。
静态代码分析工具:引入SonarQube进行静态代码分析,它能提前发现潜在的代码质量问题和不良编程习惯。一次扫描后,报告中密密麻麻的警告让我意识到,很多未来的bug都能在这个阶段被扼杀。修正了那些警告后,代码质量有了肉眼可见的提升。
代码审查与结对编程:我主动寻求同事进行代码审查,有时候甚至是进行结对编程。在一次结对编程中,我的伙伴即时指出了我即将踏入的一个逻辑陷阱,那是一个我独自工作时可能要花几小时才能发现的错误。这种即时反馈机制,让我们的代码更加健壮。
持续集成/持续部署(CI/CD):实施了Jenkins作为CI/CD工具,每当代码推送到仓库,自动化构建和测试流程就会启动。这不仅加快了反馈速度,也确保了代码质量的一致性。看着绿灯一路顺畅,那种放心感难以言表。
通过这些实践,我发现自己“写代码5分钟,调试2小时”的情况大大减少。虽然不能完全避免调试,但至少我有更多时间专注于创造价值的新功能,而不是在旧代码中找虫子。这个过程教会了我,前期投资在代码质量和自动化工具上,长远来看绝对是值得的。
最近,我密切关注了复旦大学NLP实验室的一项大动作——他们用LLMEVAL系统对一众顶级AI模型做了一次“高考数学模拟考”。这次评测拿的是2024年的高考试题开刀,精心挑选了14道题,覆盖单选、多选到填空,总分73,全面检验模型们的数学智商。
评测结果显示,像GPT-4o和Qwen2-72b这样的大腕儿,在简单题上确实游刃有余,得分喜人。特别是Qwen2-72b和GPT-4o,两次评测都稳坐前排,稳定性可见一斑。但一遇到难题,大家伙儿就开始集体犯晕,准确率直线滑坡,有的题甚至全军覆没,这说明复杂逻辑推理和分步解题还是咱们AI的老大难问题。
虽然整体表现平平,但Qwen2-72b和GPT-4o至少保持了及格线附近的成绩,算是矮子里拔将军了。我个人觉得,如果Llama3 70b或Claude 3有机会上场,可能也能搏一搏这个及格线,毕竟技术迭代的速度让人惊喜不断。
说起来,国产模型的表现真是让人眼前一亮。Qwen系列直接把开源界的老大哥Llama3比下去了,还有百川大模型和字节豆包在评测中抢了头彩,这势头简直像开了挂。斯坦福那档子抄袭风波,也侧面反映了国产模型的国际地位今非昔比。
复旦NLP实验室这波操作挺实在,不仅要做系列评测,还要开源所有数据和测试集,简直是给咱开发者送福利,让我们能借此机会深入分析,找找模型的短板,对症下药,推动AI在逻辑推理和复杂任务上的突破。
作为一名程序员,我深知APP开发是一个复杂但充满创造性的过程。通常,我们会从确定需求开始,进行产品设计,然后进入开发阶段。开发环节涉及选择合适的编程语言(如Java、Kotlin用于安卓,Swift或Objective-C用于iOS),使用IDE(如Android Studio或Xcode)编写代码,实现功能模块,如用户界面(UI)、后端交互逻辑、数据存储等。完成编码后,进行单元测试确保每个功能按预期工作,接着是集成测试,保证整个APP的流畅运行。最后,通过签名打包生成安装包(APK或IPA),为发布做准备。
将APP发布到应用市场,需要遵循各自平台的开发者指南。这包括注册开发者账号、上传APP安装包、填写应用详情(如应用名称、描述、截图、分类等)、设置价格和分销协议,然后提交审核。审核通过后,APP即可上线供用户下载。
谈到在阿里云上的一站式App开发体验,我认为这是对传统流程的一次革新。使用EMAS和云效平台,从项目初始化到代码托管、版本控制、持续集成/持续部署(CI/CD)、自动化测试,乃至后期的运维监控和运营分析,所有环节都可以在云端高效完成。这种集成化的解决方案不仅大大提升了开发效率,缩短了迭代周期,还显著降低了运维成本。特别是对于团队协作来说,云效的看板、任务分配等功能让项目管理变得透明且有序。而且,阿里云的安全保障也为APP的数据安全和稳定性提供了强大的支持。总的来说,云端的这套体系让开发者能够更加聚焦于产品创新,加速创意到产品的转化,体验相当出色。
在日常开发与运维中,确保业务持续稳定是一项挑战,但通过采用合理的策略和技术,我们可以显著降低中断风险,同时增强系统的负载均衡能力。从一名程序员的角度来看,我的做法是这样的:
针对停机发布和单机故障这类问题,我会积极采用阿里云提供的高可用架构方案。这意味着构建应用时,我会设计服务为无状态的,这样就可以轻松地在多个实例间水平扩展。采用微服务架构,每个服务都能独立部署和扩展,利用Docker容器化技术,结合Kubernetes(K8s)编排,实现快速且无感知的滚动更新,从而避免了停机发布。同时,通过云数据库RDS的主备架构和弹性伸缩ESS,确保数据层的高可用性和故障自动切换,从根本上消除单点故障。
提升应用服务的负载均衡能力方面,我会依赖阿里云的SLB(Server Load Balancer)服务。SLB能自动分发流量到后端多台ECS服务器,有效避免单点过载。结合云监控服务,SLB可根据实时流量智能调整后端服务器权重,确保负载均衡。此外,我会在代码层面实施限流策略,比如使用漏桶算法或令牌桶算法,以应对突发大流量,保护系统稳定。同时,利用应用性能管理APM工具监控应用性能,及时发现并优化瓶颈,进一步提升整体服务的健壮性。
通过云端的高可用架构设计、自动化运维工具的运用,以及代码层面的优化策略,我能够显著提升系统的稳定性和负载能力,为企业客户提供不间断的高质量服务,为公司的持续发展打下坚实基础。
关于AI代码助手的使用体验,很多开发者反馈这些工具极大地提升了他们的编程效率,尤其是在处理一些常见任务和编写标准代码结构时。例如,通义灵码这样的AI助手能够理解上下文并自动完成函数定义、循环结构、条件语句等基础代码块,甚至可以根据项目需求推荐最佳实践和库函数的用法。对于需要大量模板代码的项目,如创建新项目结构、配置文件、或者实现常见的算法逻辑,AI助手可以迅速生成初始代码框架,让开发者专注于核心逻辑的实现。
飞机大战代码自动生成
那时的天空总是带着一丝朦胧的灰蓝,阳光努力穿透尘埃,照亮这条我走了千百遍的胡同。清晨,当第一缕阳光悄悄探进四合院,我便跟着爷爷的脚步,穿过熙熙攘攘的早市,听着小贩们吆喝声此起彼伏,那热闹而又熟悉的声音,是我心中最温暖的旋律。
傍晚,夕阳将老城染上一抹金黄,高楼大厦的影子渐渐拉长,与低矮的屋檐交错成一幅幅剪影画。我在放学回家的路上,总爱抬头望向那些巍峨的新建筑,它们像是从未来穿越而来,与古老的胡同形成强烈对比,让我对未来充满了好奇与憧憬。
生活在这里,每一天都能感受到变化。老街坊们围坐在树荫下,摇着扇子,谈论着谁家的孩子考上了大学,哪家的店铺又要拆迁。那些关于拆迁的话题,总是带着几分不舍与无奈,但也藏着对更好生活的向往。我家的小院虽然狭小,却承载了太多温馨的记忆,每一次听说周围又要建新楼,心中都会泛起涟漪,既期待又害怕失去这份熟悉的安宁。
我爬上了家附近一座还未完工的大楼顶层,眺望着这片融合了过去与未来的城市。远处的天际线被夕阳染红,老胡同在落日余晖中更显古朴,那一刻,我仿佛理解了这城市的心跳——它在快速跳动中,仍旧保留着一份对过往的尊重与怀念。
Prompt:
北京老城区的一角,照片的背景是一片繁忙的建设场景,高楼大厦正在拔地而起,与周围的四合院和老胡同形成了鲜明的对比。街道上车水马龙,行人络绎不绝,每个人都在为了生活奔波。
Prompt交互更新:
风格:中式风格
修改内容:人车分流
AI生成结果:
作为程序猿,使用阿里云函数计算FC一键部署ComfyUI绘画平台具有多重优势。首先,Serverless架构的FC提供了高度的弹性和可扩展性,能够根据请求量自动调整资源,从而优化成本。其次,ComfyUI基于节点的工作流设计,允许开发者和艺术家以模块化的方式定制和复现复杂的绘画流程,增强了创作的灵活性和可玩性。
FC的快速部署能力使得从代码到服务的整个过程更加迅速和简便,大大缩短了开发周期。同时,集成的监控和日志功能为开发者提供了强大的运维支持,便于实时监控应用状态和排查问题。最后,通过结合阿里云提供的NAS存储服务,ComfyUI能够便捷地管理和存储大量模型文件,确保了数据处理的高效性。
利用函数计算FC部署ComfyUI,不仅简化了部署流程,还提高了资源利用率和开发效率,为AI绘画领域带来了创新的工作模式。
这个之前好奇查过,我了解到二维码的生成基于特定的编码算法,如QR码(Quick Response Code)使用Reed-Solomon错误纠正算法来保证信息的准确性和可靠性。二维码由黑白方块组成,每个方块代表不同的二进制数据。二维码的容量和纠错能力使其能够存储大量信息,并且即使部分损坏也能被识别。
关于二维码资源枯竭的问题,实际上,二维码的编码方式具有极高的数据容量。以QR码为例,其最大容量可达7089个字符,并且可以通过增加版本号(Version)来增加数据容量。目前QR码有40个版本,每个版本容量不同,理论上可以生成的二维码数量是极其庞大的。因此,尽管二维码使用量巨大,但由于其设计上的可扩展性,资源枯竭的风险非常低。此外,随着编码技术的进步,未来可能会有新的编码标准出现,进一步提高二维码的存储容量和应用范围。
作为程序员,也观察到2024年上半年AI技术在多个前沿领域实现了突破。在教育领域,AI驱动的个性化学习平台如Coursera和Khan Academy,通过机器学习算法优化学习路径,提升了教育的个性化和效率。医疗健康方面,AI在药物发现和基因编辑技术中的应用,如CRISPR-Cas9结合AI,加速了新药的研发流程。在自动驾驶技术中,Waymo和Tesla等公司的AI算法提高了车辆的环境感知和决策能力。此外,AI在自然语言处理(NLP)领域的进展,如OpenAI的GPT系列,推动了语言理解和生成的边界。这些技术不仅提高了工作效率,也在伦理和哲学层面引发了对AI与意识关系的深入探讨
作为一名程序员,我通过集成AI工具如Langchain来提升工作效率。Langchain是一个开源的AI集成框架,它允许我将大型语言模型与现有的应用程序无缝集成。通过使用Langchain,我能够快速构建对话式AI助手,实现自然语言处理(NLP)功能,从而简化用户交互和数据检索过程。此外,工具如Dify提供了模型微调和优化的能力,让我能够针对特定任务定制AI模型,提高模型的准确性和效率。通过这些工具,我能够减少手动编码的工作量,将更多时间投入到解决更复杂的问题上,显著提升了开发效率和系统性能。
作为一名程序员,我的编程能力突飞猛进的关键时刻是在深入学习了设计模式之后。设计模式(Design Patterns)是软件工程中的一种经验总结,它们提供了解决特定问题的通用模板。当我开始理解并应用如工厂模式(Factory Pattern)、单例模式(Singleton Pattern)等设计模式时,我的代码不仅变得更加模块化和可重用,而且逻辑更加清晰,易于维护。此外,参与开源项目也是我技能提升的重要途径,它让我有机会与全球开发者协作,学习到更广泛的编程实践和最佳实践。通过不断的实践和代码审查,我的编程思维和问题解决能力得到了显著提升。
作为一名资深程序猿,面对大模型的降价潮,我深感这是技术进步的体现。降价得益于算法优化、算力提升以及数据规模的扩大,这些技术细节使得AI应用更加亲民。从GPT-4级主力模型Qwen-Long的 API价格直降97%来看,其背后涉及到的是深度学习、自然语言处理以及大规模分布式计算等高端技术的综合应用。这一降价对加速AI应用的爆发意义重大,它降低了技术门槛,使得更多企业和开发者能够轻松接入和应用AI技术。对于AI行业而言,这无疑将推动整个生态的繁荣与发展,为未来的技术创新和应用拓展奠定坚实基础。
作为一名程序猿,我对图像生成技术充满好奇与期待,尤其是在它与创意工作的融合方面。针对这两个话题,我有以下几点想法:
1、期望的功能:
多风格切换与融合:我希望图像生成应用能提供一个广泛的风格库,不仅限于现有的艺术流派,还要包括科幻、动漫、复古等现代流行风格。并且,最好能让我自由调节不同风格的混合比例,创造出独一无二的艺术效果。
实时预览与迭代:创作过程中,能够实时看到文本描述转为图像的预览效果,对于快速迭代设计至关重要。如果能边编辑文本描述边看图像变化,那将极大地提高工作效率。
高级自定义选项:除了基本的文本输入,我还希望能手动调整图像的色彩方案、构图元素位置、光线方向等,给创作更多的控制权。
跨平台兼容性:无论是桌面端还是移动端,甚至是在云端直接操作,应用都应保持一致的用户体验,确保我无论何时何地都能便捷创作。
社区与模板分享:一个活跃的社区可以促进灵感交流,而内置的优秀模板和用户分享的创作案例可以作为创作起点,帮助快速启动项目。
2、关于“通义万相”的体验与建议:
创意表达:尽管我没有亲自体验过“通义万相”,但从其描述来看,该技术似乎能很好地捕捉并表达复杂的创意概念。我特别欣赏它对中英文文本的深度理解能力,这无疑拓宽了创作者的国际视野。
改进建议:从技术角度,我建议进一步优化算法,减少生成图像中的常见噪声和失真,让结果更加清晰、自然。同时,增加对更多细节指令的支持,比如允许用户指定图像中的特定元素(如特定的人物表情、物体材质等)会非常有用。此外,考虑到AI学习的持续性,建立一个反馈机制,允许用户标记生成图像的质量和相关性,这将有助于模型不断学习和进步。
API扩展性:提供更灵活的API接口,使得开发者能够更轻松地将“通义万相”的功能嵌入到自己的应用或工作流中,比如直接在设计软件内使用,或者集成到游戏引擎中实时生成游戏资源,这将极大地拓展其应用范围。
图像生成技术的未来令人兴奋,我期待看到“通义万相”等工具如何继续推动这一领域的创新,同时也希望它们能不断进化,更好地服务于广大创作者的需求。
作为一名程序员,面对多平台小程序开发的挑战,我认为采用跨平台开发框架是破局的关键。像Taro、UniApp这样的框架允许我们用一套代码基础实现多端部署,极大提升了开发效率,减少了重复劳动。首先,统一的开发环境和语言标准(如React或Vue)降低了学习成本,团队成员可以快速上手,协同作业更加顺畅。
虽然跨平台技术在一定程度上牺牲了原生性能,但随着框架优化和编译技术的进步,性能差距正在缩小。关键在于合理设计小程序架构,确保核心功能体验流畅,同时利用平台特定API优化非核心部分,达到体验与效率的平衡。
维护方面,跨平台框架通过抽象化的接口处理平台差异,使得后续更新和Bug修复可以在一处完成,同步到所有平台,显著降低了维护成本。当然,持续关注框架社区动态,及时跟进更新,也是保障项目长期稳定运行的重要环节。
跨平台开发虽有挑战,但通过选择合适的工具、优化架构设计,并保持技术栈的与时俱进,我们完全能够在控制成本的同时,实现多平台小程序的高效开发与优质用户体验。
作为一名程序猿,深入解析SQL语句的执行过程总让我感到既兴奋又充满挑战。当我在终端键入一条SQL查询时,一场精心编排的幕后剧目随即拉开序幕。首先,SQL解析器登场,它负责语法检查,将人类可读的SQL语句转换成数据库能理解的内部结构。接下来,查询优化器接过接力棒,这位智者通过算法分析多种执行计划,挑选出理论上最快捷的查询路径,以减少资源消耗和提升响应速度。
计划被执行引擎付诸实践,它指挥着读取器从磁盘或缓存中检索数据,并通过索引来加速定位过程。数据经过一系列筛选、排序、聚合等操作后,最终被呈现为我所期待的结果集。而在这个过程中,事务管理器默默守护着数据的完整性和一致性,确保每个操作要么全部完成,要么完全不执行,以维护数据库的可靠性。
这个看似瞬间完成的过程,实则是一系列复杂而精妙的软件组件协同作战的成果,每一步都不可或缺,共同编织出数据查询的魔法。对于我而言,理解这一过程不仅是为了满足好奇心,更是为了优化查询、排查问题,以及在数据库这片浩瀚的海洋中航行时,能够更加得心应手。
我的体会是各有优势,作为程序猿,我深知评估大语言模型效果的重要性。从上述示例看,model A准确响应了请求,按数字顺序列出了十个成语,展现了良好的指令理解和执行能力。而model B虽然也列出了十个成语,但未严格遵循数字排序的要求,反映出在细节理解和执行指令上的差异。这说明在实际应用中,用户需根据具体需求来评判模型的适用性。
Compass Arena司南大模型竞技场的推出,为模型评估提供了宝贵的平台。它不仅能够让模型在匿名环境下公平竞争,还能通过用户的直接参与和反馈,收集到大量真实世界的交互数据,这对于细化模型性能评测标准、发现各模型独特优势与不足至关重要。评价模型时,我们应关注其在理解复杂指令、生成质量、反应速度、创新性以及对多领域知识的掌握等方面的表现。真正的“诚意”好货,应当是在这些综合指标上表现均衡且突出的模型。通过持续的评测与迭代,相信能够促进整个行业的健康发展,为用户提供更加精准、高效的语言服务体验。
作为程序猿,我深知AI“复活”技术背后蕴含的庞大计算力与深度学习算法的力量。这项技术若要向善发展,首先需建立在坚实的伦理准则之上。我们应该倡导透明度,即明确告知用户数字人重建的目的、范围及潜在影响,确保每个人工智能“复活”项目都基于当事人或其亲属的充分知情同意。
强化法律框架,为数字生命的创造与使用设定边界。这包括但不限于数据隐私保护、版权法的适用,以及防止数字身份被滥用的具体措施。法律应明确禁止将此类技术应用于欺诈、侵犯个人名誉等不正当行为,同时为数字遗产的继承与管理提供法律依据。
推动跨学科合作,集合伦理学家、法律专家、技术人员和社会科学家的力量,共同监督和指导技术发展方向,确保其正面社会价值。我们还需不断优化算法,减少偏见,确保数字人的行为反映真实个体的积极特质,促进社会正能量传播。
教育公众,提升大众对AI伦理的认知,让人们理解数字永生不只是技术的炫耀,更关乎人性的尊重与未来的责任。通过公开讨论、案例研究等方式,增强社会整体的伦理敏感性和法律意识,使技术进步与人类福祉和谐共生。总之,作为技术的创造者与守护者,我们的目标应是利用AI“复活”技术增进人类之间的理解和同情,而非制造新的隔阂与冲突。
作为一名开发者,我深知在处理复杂业务逻辑时,代码的清晰度和可维护性至关重要。责任链模式(Chain of Responsibility)确实为我们提供了一个优雅的解决方案,在处理复杂的业务逻辑时,责任链模式是个好帮手,它能让代码更加清晰和易于维护。要点在于正确识别应用场景,比如权限控制、日志记录,这些适合动态决定处理逻辑的场合。设计时,保持处理者接口简单,实现一个通用的处理请求方法,这样能轻松添加或修改处理逻辑。
精心安排请求的传递,确保有明确的终止条件,防止无限循环。同时,考虑到性能因素,避免不必要的处理和资源浪费。可以从现有的成熟框架中汲取灵感,比如Spring的拦截器机制,看看它们是如何高效实现责任链的。
别过度设计。只有当传统方法会导致代码混乱时,才引入责任链。简单逻辑直接处理就好,保持代码简洁高效。责任链模式用得好,能大幅提升代码的灵活性和可维护性,关键在于恰当运用。