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  • Python
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  • 发表了文章 2024-12-21

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    解决邮件延迟问题

  • 发表了文章 2024-11-07

    邮件告警通知

  • 发表了文章 2024-11-06

    系统监控负载

  • 发表了文章 2024-11-05

    工作负载类型

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    判断存储和计算是否平衡

  • 发表了文章 2024-11-02

    "语法糖"

  • 发表了文章 2024-11-01

    自然语言处理

  • 发表了文章 2024-10-31

    单线程模型

  • 发表了文章 2024-10-30

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    代码审查

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    PM2 介绍

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    云消息队列RabbitMQ实践

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  • 发表了文章 2024-10-22

    《AI大模型助力客户对话分析》解决方案

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  • 回答了问题 2024-12-21

    AI音色克隆挑战播客，它能模拟人的特质吗？

    AI音色克隆技术确实能够模拟人的声音特质，包括语调、语速、情感表达等，从而在播客创作中带来创新。这项技术能使创作者以更低的成本和更高的效率生成内容，甚至在多语言翻译、语音合成等方面发挥巨大作用。然而，它也带来了原创性和隐私保护的挑战，尤其是未经授权的音色克隆可能侵犯声音身份权。此外，随着更多人利用AI模拟自己的声音，播客领域的流量竞争可能更加激烈，优秀内容的辨识度和创作者的独特性或将受到威胁。因此，如何平衡技术创新与版权保护，是我们需要关注的问题。
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  • 回答了问题 2024-12-21

    动机VS自律，对开发者们来说哪个比较重要？

    在开发者的职业生涯中，内在动机和自律习惯都是推动个人成长、确保项目进度和追求卓越的关键因素。然而，哪一个更重要，实际上取决于个体的需求、工作环境以及所面临的挑战。 # 动机的重要性： 内在动机，通常来源于对技术的热情、对解决复杂问题的挑战感，以及对个人职业发展的渴望。在开发者的工作中，动机能够在持续探索和学习，创新和创造力，克服挑战：在面对复杂和长期的项目时，动机是推动开发者不轻言放弃的关键因素。内心的热情和目标感能够帮助他们坚持下去，克服工作中的种种障碍。 自律的重要性： 自律是保持高效、确保质量、按时完成任务的重要保障。对于开发者来说，良好的自律习惯通常表现在代码质量和规范，按时完成任务，避免焦虑和压力。 动机与自律的平衡： 虽然动机和自律各自有着不可替代的重要性，但二者并非相互独立，而是可以相互作用和补充的。 结论：对于开发者来说，动机和自律缺一不可。动机是开发者探索新技术、解决问题的原动力，而自律则是确保工作高效、质量过硬并按时完成任务的基础。二者的良性互动能够让开发者在技术领域中不断进步、取得成功。因此，动机和自律的平衡对于开发者的成长至关重要，开发者应在激发内在动机的同时，培养和坚持良好的自律习惯，从而在职业生涯中持续取得卓越成就。
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  • 回答了问题 2024-12-17

    AI 编码助手能否引领编程革命？一起探索 AI 对研发流程的变革

    AI技术在研发流程中的应用显著提升了工作效率，从需求分析到部署，它解放了工程师的重复性工作，使他们能够专注于更高层次的任务，但同时也带来了对持续学习和技能更新的需求，工程师们需适应与AI的合作，以确保在技术快速发展的背景下保持竞争力。
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  • 回答了问题 2024-12-17

    AI视频技术的发展是否会影响原创内容的价值？

    版权归属：AI生成的视频内容版权归属可能变得模糊，这可能会对原创性作品的版权保护造成影响。抄袭和侵权：AI可能被用来模仿原创作品，从而引发抄袭和侵权的问题
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  • 回答了问题 2024-12-17

    日常工作中，开发者应该如何避免“效率陷阱”？

    在我曾经工作的一家公司，每天都有数不清的会议，导致我几乎没有时间进行实际的工作。为了解决这个问题，我提议并实施了一个制度，要求所有会议都必须有明确的议程和目的，并且限制会议时长。这帮助我们减少了不必要的会议，并确保了必要的会议更加高效。评估每个会议的必要性，只参加对工作有直接影响的会议。设定会议议程和时间限制，确保会议高效进行。
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  • 回答了问题 2024-12-09

    开发者们需要如何打造属于自己的Plan B?

    我经常Planb方案，怕出现意外情况。我做V计划首先，要清楚你的主要目标是什么。Plan B是为了在主计划无法实现时提供备选方案，因此需要明确主目标和可能遇到的风险。随着情况的变化，定期更新Plan B，确保其始终适应最新的环境和需求。
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  • 回答了问题 2024-12-09

    AI新茶饮，是噱头还是未来？

    我没有尝试过“AI新茶饮”或任何食品和饮料企业可能会利用AI这一概念来吸引消费者，增加营销话题。前AI在茶饮领域的应用可能还处于初级阶段，实际效果可能不如宣传所言。
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  • 回答了问题 2024-11-26

    “AI +脱口秀”，笑点能靠算法去创造吗？

    AI生成的幽默段子，其本质是通过对大量数据的分析和学习，模仿人类的幽默感。AI可以在短时间内根据特定的主题或情境生成笑话、段子，它的幽默可能基于模式识别和算法优化，但与真人的幽默创作相比，AI的幽默可能存在很大差异
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  • 回答了问题 2024-11-18

    AI宠物更适合当代年轻人的陪伴需求吗？

    愿意养AI宠物狗。希望这只AI宠物狗能够识别我的声音，与我进行简单的对话，甚至会在我情绪低落时播放喜欢的音乐。通过与AI宠物狗的互动，感到自己的生活变得更加有趣，孤独感也有所减轻。虽然AI宠物狗不能完全替代真实宠物，但它确实在一定程度上满足陪伴需求。
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  • 回答了问题 2024-11-18

    AI客服未来会完全代替人工吗？

    在一些标准化、流程化的服务场景下，AI客服确实有可能完全代替人工。例如，金融业务人员。在银行或支付平台办理业务时，如查询账户信息、转账操作等，会通过AI客服获取帮助。
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  • 回答了问题 2024-11-15

    当AI频繁生成虚假信息，我们还能轻信大模型吗？

    在使用大模型时，避免虚假信息的生成和使用是一个重要的问题。以下是一些策略和方法： 数据质量控制：确保训练数据的质量，避免使用含有虚假信息的数据集。对数据进行严格的清洗和验证，去除不准确或不真实的数据。 模型训练监督：在训练过程中实施监督学习，确保模型学习到真实和准确的信息。使用人类专家对模型的输出进行审核和纠正。 反馈循环机制：建立用户反馈机制，允许用户报告虚假信息。根据反馈不断优化模型，减少虚假信息的生成。 透明度和可解释性：提高模型的透明度，让用户了解信息的来源和生成过程。提供可解释的输出，帮助用户判断信息的真实性。 多模型验证：使用多个模型对同一信息进行验证，通过共识机制提高信息的准确性。 法律法规遵守：遵守相关的法律法规，确保信息的生成和使用不违反法律要求。 伦理和责任：建立伦理准则，明确模型使用者的责任，避免故意生成或传播虚假信息。 技术限制和过滤：实施技术限制，如对敏感话题进行过滤或限制生成。使用自然语言处理技术识别和过滤潜在的虚假信息。 持续监控和更新：持续监控模型的输出，及时发现和处理虚假信息。定期更新模型，以适应新的信息和环境变化。通过这些方法，可以有效地减少大模型生成和使用虚假信息的风险，提高信息服务的质量和可信度。
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  • 回答了问题 2024-11-15

    “云+AI”能够孵化出多少可能？

    云计算会朝着智能化、融合协同、安全隐私保护、可持续绿色计算以及行业特定解决方案的方向进化。大模型和AI应用有望成为云服务商的第二增长曲线，因其市场需求增长、技术优势、服务创新潜力及生态建设能力。然而，云服务商需应对技术复杂性、成本控制和市场竞争等挑战，以实现这一增长目标。
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  • 回答了问题 2024-11-04

    AI时代，存力or算力哪一个更关键？

    存储和计算能力都是关键，具体哪个更重要取决于应用场景。数据量大时存储重要，计算复杂时计算能力重要。实际应用中，两者都不可或缺，需平衡发展。 原因： 它们在数据生命周期的每个阶段都发挥着互补作用。存储能力确保数据的持久保存和快速访问，而计算能力则负责高效处理和分析数据，两者缺一不可，共同决定了信息处理的效率和效果。随着数据量的激增和处理需求的复杂化，存储和计算能力的平衡发展变得尤为关键。适当的资源分配不仅优化了成本和性能，还避免了潜在的瓶颈问题，确保了技术应用的连续性和创新性。
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  • 回答了问题 2024-11-02

    AI助力，短剧迎来创新热潮？

    AI在短剧领域的应用是一个渐进的过程，它不会一夜之间颠覆传统创意的定义，而是逐渐与之融合，形成新的创意生态。以下是几个可能的场景： 合作而非替代：AI更多地是作为创作者的助手，帮助实现创意，而不是替代人类的创意。例如，AI可以提供剧本的初步草案，但最终的创作仍然需要人类的情感和审美。伦理和责任的考量：随着AI在创意过程中的作用增大，如何确保内容的伦理性和责任感将成为一个重要议题。创作者需要确保AI生成的内容符合社会价值观。教育和培训：教育体系可能需要更新，以培养能够与AI合作的创作者，这意味着未来的创作者不仅需要艺术才华，还需要理解AI的工作原理。总的来说，AI助力下的短剧领域将会看到一个更加多元、高效、互动的创意发展环境，但这一切的发展都应当以尊重和保护人类创作者的核心价值为前提。
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  • 回答了问题 2024-11-02

    关于开发者的100件小事，你知道哪些？

    代码的可读性比编写速度更重要：编写易于阅读和维护的代码往往能够节省未来的时间。例子：假设有一个复杂的函数，开发者为了节省时间，使用了简写变量名和不必要的嵌套循环。当几个月后需要修改这段代码时，原作者或其他开发者可能需要花费大量时间来理解代码逻辑，这反而降低了开发效率。
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  • 回答了问题 2024-10-19

    flink cdc同步数据的资源，比如内存，cpu这些有什么参考依据吗？

    在使用Flink CDC进行数据同步时，资源需求如内存和CPU的配置主要受到几个因素的影响，包括但不限于数据流的吞吐量（QPS）、计算复杂度以及数据的存储与处理需求。以下是一些参考依据和建议： 基础资源配置： CPU核心数：根据任务的计算密集程度决定。简单流处理任务（如过滤、清洗）可能需要较少的CPU资源，而复杂任务（如聚合、UDF计算）则需要更多。一般而言，任务的CPU需求可以通过预估每秒处理的数据量和处理这些数据所需的计算能力来确定。 内存配置： 内存需求受状态大小、数据缓冲以及并发任务数的影响。Flink作业的内存配置不仅要覆盖执行计算所需的空间，还需考虑托管内存（Managed Memory），它用于存储状态和其他内部数据结构。状态较大的作业可能需要更多的内存来避免频繁的磁盘溢出。例如，Flink工作空间的基本计量单位CU（Compute Unit）由1核CPU+4 GiB内存组成，这是评估资源需求的一个起点。复杂作业或使用窗口函数的作业建议至少配置4 CU以确保性能。 综上所述，Flink CDC同步数据时的资源配置应基于实际数据流特性、计算复杂度及状态管理需求综合考量。通过监控作业运行状态，适时调整资源分配，可以达到最优的性能与成本效益。 相关链接 计费项 资源估算 https://help.aliyun.com/zh/flink/product-overview/billable-items
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  • 回答了问题 2024-10-19

    有哪些API可以修改钉盘的表单？

    根据提供的知识库资料，没有直接提及修改“钉盘的表单”的API。但是，有关文件和空间管理的部分API可能与钉盘操作相关，例如文件的创建、更新、移动等。以下是部分相关的API列表： 创建文件或文件夹：CreateFile修改文件信息：UpdateFile移动文件或文件夹：MoveFile复制文件或文件夹：CopyFile 然而，如果“修改钉盘的表单”特指对在线表单内容或结构的编辑，上述API可能不完全适用。由于资料中未明确涵盖表单编辑的具体 相关链接 API概览 用户管理 https://help.aliyun.com/zh/pds/drive-and-photo-service-dev/developer-t_detail/434885.html
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  • 回答了问题 2024-10-19

    NLP自学习平台如何在分词的时候自定义停顿词？

    在NLP（自然语言处理）自学习平台中自定义停顿词（也称为停用词或过滤词），通常涉及以下几个步骤。这里以阿里云的NLP自学习平台为例，说明如何进行操作，尽管具体步骤可能会根据不同的平台有所差异： 登录平台：首先，登录到您的阿里云账号，并进入相应的NLP服务或自学习平台，比如阿里云的“自然语言处理”或“文本分析”服务。 选择或创建项目：在平台内，选择一个已有的项目或创建一个新的项目来存放您的自定义配置。 停用词管理： 寻找平台提供的停用词管理功能。在一些平台上，这可能位于“预处理设置”、“自定义配置”或“词典管理”等菜单下。如果提供，点击“添加停用词”或类似按钮，开始自定义停顿词列表。输入您希望过滤掉的词语，每行一个词。这些通常是根据您的业务需求确定的，例如常见的无意义词汇、“的”、“和”、“在”等。 上传停用词文件： 有些平台支持批量上传停用词，您可以准备一个文本文件，每行一个词，然后上传这个文件。确保文件格式符合平台要求，通常是TXT或CSV格式。 应用配置： 完成停用词的添加后，保存您的设置。平台通常会提供选项让您应用这些停用词到特定的任务或整个项目中。在进行分词、文本清洗或其他NLP任务时，系统就会自动忽略这些停用词。 测试与调整： 运行一个测试任务，查看分词结果是否满足预期，即停用词是否被正确过滤。根据测试结果，可能需要进一步调整停用词列表，以优化处理效果。 请注意，不同的NLP自学习平台可能有各自独特的界面和操作流程，上述步骤仅供参考。务必参考您所使用的具体平台的官方文档或帮助中心，以获取最准确的操作指南。
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  • 回答了问题 2024-10-19

    modelscope-funasr的SenseVoiceLarge模型在哪里啊？

    若要寻找或了解更多关于SenseVoiceLarge模型的详情，建议直接访问阿里云的ModelScope（魔搭社区）官方网站，通过搜索关键词“SenseVoice”或“大型语音模型”来查找相关的模型。ModelScope平台汇聚了多种预训练模型，包括但不限于语音、自然语言处理等领域，因此有可能能找到符合您需求的SenseVoiceLarge模型或相似功能的大型语音处理模型[3]。 相关链接 https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/fc-for-ai-server
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  • 回答了问题 2024-10-19

    modelscope-funasr在安卓平台可以集成sense voice吗？

    关于您询问的ModelScope-FunASR在安卓平台是否可以集成Sense Voice的问题，从提供的参考资料中并没有直接涉及到FunASR与Sense Voice在安卓平台集成的具体信息。不过，根据通用的语音处理技术和平台集成原则，理论上只要FunASR提供了适用于Android平台的SDK或者API，并且Sense Voice技术允许外部语音处理库的接入，两者之间的集成是可行的。 相关链接https://help.aliyun.com/zh/pai/use-cases/deploy-huggingface-and-modelscope-service-applications-with-one-click-of
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