小七天_个人页

以前编程的日子可真不好过呀！每天累得跟狗似的，不是在写重复代码就是在调试优化，还得写那些烦人的代码注释，感觉核心业务代码都没时间写了。 不过，现在好了，通义灵码来了！这家伙简直就是我的编程小助手，随时帮我搞定写代码、读代码、查问题、优化程序这些琐事，让我可以腾出更多时间专注于核心业务代码的编写。 而且啊，通义灵码的工作节奏真的让我佩服得五体投地！它比996还要拼命呢，7x24小时在线，随叫随到，真是太给力了！有时候晚上加班遇到问题，只要喊一声，通义灵码就立马跳出来帮我解决，感觉就像有个随身的编程大师一样。 说实话，有了通义灵码的帮忙，我现在工作起来轻松多了，心情也好了不少。它不仅仅是个工具，更像是我的合作伙伴，一起攻克编程难题，让工作变得更有趣、更高效！ 通义灵码真是个好东西！希望它能继续发挥它的优势，帮助我们程序员们更好地应对工作挑战，创造更多价值！

最近我尝试使用了通义千问来辅助编程，感觉真的挺棒的。它可以根据我的需求自动生成代码，甚至还能自己跑代码，这大大提高了我的开发效率。不过，在使用过程中，我也遇到了一些小问题。有时候，通义千问生成的代码并不能完全符合我的预期，可能是我的需求描述得不够清楚，或者通义千问在某些方面的理解还有限。遇到这种情况，我通常会先重新梳理一下我的需求，尽量用更明确、更具体的方式来描述。毕竟，良好的沟通是解决问题的关键嘛。然后，我会仔细检查一下生成的代码，看看哪里出了问题。有时候，可能只是需要稍微调整一下代码的结构或者逻辑，就能让它符合我的需求了。 我觉得通义千问是一个非常有用的编程助手。

作为一名入行不久的程序员，我刚开始编写程序时，总是抱着一种期待，希望一次性就能把代码写得完美无瑕。但随着实践的深入，我逐渐意识到这几乎是不可能的。我的编程经验还很少，对于很多编程的逻辑和技巧还不够熟悉。即使在设计之初，我尽量思考全面，但往往还是会忽略一些细节，或者对某些功能的实现方式理解得不够深入。这就导致在实际编写代码时，会遇到很多预料之外的问题。编程中的错误和bug往往隐藏得很深，有时候甚至是一些看似微不足道的细节导致的。我可能会因为一个小小的拼写错误、一个遗漏的分号或者一个逻辑上的小疏忽，而让整个程序无法正常运行。这些错误有时候很难一眼看出来，需要耐心地一步步调试才能找到并修复。 编写程序是一个不断迭代和优化的过程。我们需要不断地调试、修改和完善代码，才能让它更加稳定、高效和完美。虽然这个过程可能会很艰辛，但这也是我们成长和进步的机会。

本次活动提供的五大场景中你最感兴趣的是哪个，为什么？本次活动我比较喜欢的是数据库应对业务负载突增的实验活动。 通过这次对PolarDB Serverless弹性与价格力的观测，我感触颇深。 我得说，PolarDB Serverless的弹性伸缩能力真是让人眼前一亮。在测试过程中，我模拟了多种业务场景，多个不同维度的指标都可以去选择，无论是突然的流量高峰还是持续的高负载，PolarDB Serverless都能迅速响应，自动调整计算资源。这就像给数据库装上了一双灵活的翅膀，让它能够轻松应对各种变化。 让我印象深刻的是PolarDB Serverless的经济性。它采用了按量付费的模式，根据实际资源使用情况来计费，这样就避免了资源的浪费，降低了企业的运营成本。一次体验下来，费用都不到1元钱，真的很赞！！！ 在使用云服务时，你遇到过哪些挑战，又是如何克服这些挑战的？随着近期参加的活动来说，阿里这块做的非常不错，活动的视频及文档都非常详尽，基本上小白都可以入手操作。

说到付费方式，除了常见的几种，有些企业可能会用混合付费。这就像你吃饭，有时候想吃大餐就点个套餐，有时候想省点钱就单点几个菜。在业务高峰期，企业可以选择包年包月，就像是提前买了套餐，价格更优惠；而在业务低谷期，就可以选择按量付费或抢占式实例，就像单点，灵活又省钱。这种方式的好处就是可以根据实际情况来调整，但坏处是得费点心思去管理这些资源。 选择哪种付费方式得看企业的具体需求。得综合考虑业务需求、成本控制、资源管理和财务管理等多个方面。而且，随着云计算市场的不断发展，未来肯定还会有更多新的付费方式出现。所以，企业得时刻保持关注，灵活调整策略，才能在这个快速变化的市场中立足。

英特尔和Alibaba Cloud Linux的合作，真的挺让人期待的！他们俩联手，应该会擦出不少火花。 云电脑这块儿，我觉得是个大头。你想象一下，英特尔的技术加上阿里的云服务，那无缝接入的体验，得多爽啊！而且，这种云网端融合的新型计算架构，感觉就像是为未来打造的一样，超酷的！ 开源领域的合作也让我挺兴奋的。英特尔是龙蜥开源社区的大咖，他们一起搞开源，肯定会推动技术发展得更快。这样一来，开发者们就能得到更多、更好的工具和服务，开发起来肯定更顺手了。 我还特别期待他们在AI方面的合作。英特尔的处理器已经很强大了，再加上阿里的深度学习框架和模型压缩工具，那AI计算能力肯定得飙升啊！这样一来，我们就能享受到更智能、更高效的AI服务了。 英特尔和Alibaba Cloud Linux的合作，肯定会带来不少惊喜。我就等着看他们俩一起创造更多奇迹了！

【阿里云开发者】我觉得Sora这项技术是个全能选手，有好多行业都要被它改变了！ 从影视制作方面来说，以前拍电影得上千人忙活，耗时耗力。但Sora呢，几行代码就能搞定，场景、特效全都有，省时省力还省钱。 再说说教育吧，Sora能让学习变得更有趣、易懂。想想看，历史事件重现眼前，复杂的科学概念通过模拟变得直观易懂。这对于那些学影视制作、动画设计的学生来说，真是个不小的挑战啊！ 广告行业也是大赢家。以前广告制作得花大价钱请专业人士，现在Sora能帮你搞定大部分工作，成本降低了，效率也提高了。 新闻行业也是Sora的受益者。新闻报道需要快速准确，Sora能自动生成新闻报道，包括视觉内容，让新闻制作更高效、及时。 说实话，Sora的出现真的让人感到震撼。它不仅仅是一项技术革新，更是一场商业模式的变革。我们得抓住这个机会，学习、探索AI技术，让它为我们所用。不管你是学生、广告人，都得好好琢磨一下，怎么跟Sora这个全能选手合作，一起迎接未来的挑战！

对于苹果Vision Pro这样一款集合了VR与AR技术的高端头显设备，将其应用于编程场景确实为开发者开辟了一个全新的空间。想象一下，在三维环境中编写代码、可视化数据结构或实时调试程序，可能会带来更加直观且沉浸式的工作体验。比如，它可以让复杂的系统架构以立体方式呈现，使得理解和优化代码逻辑变得更为直观；或者在设计用户界面时，能实时预览并调整UI元素的位置和交互效果，提高设计效率。 然而，正如部分网友反馈的那样，长时间使用此类设备进行文字密集型工作，如阅读和编写大量代码，可能会增加视觉疲劳，并不适应所有开发者的工作习惯。此外，传统键盘输入和屏幕查看的舒适度以及生产力工具的成熟度也是需要考虑的重要因素。 将Vision Pro这样的头显应用到编程中可以视为一种创新尝试，尤其适合那些对空间思维有需求或者热衷于探索新工具的开发者。但同时，它是否能够大规模改变开发者的工作模式与提升整体工作效率，还需要看其能否有效解决实际操作中的舒适度问题、优化交互设计，以及进一步集成更多针对编程任务定制的功能和服务。随着技术的发展和完善，未来或许会有一套专门为增强现实环境优化的编程环境和工具链出现，那时Vision Pro这样的设备在开发领域的应用前景将会更加明朗。

结合本期的话题，我们可以想象一下这个场景：你只需在键盘上敲击几行文字，就像“在月光下，一只独角兽飞跃彩虹桥”，瞬间就能得到一段如梦似幻、细节丰富的视频画面。OpenAI推出的Sora就是这样一款神奇的文生视频模型，它无疑正在颠覆我们对视频创作的传统认知。不仅降低了内容创作的技术门槛，让每个人都有可能成为导演，而且由于其高效和无限的创意潜力，可能会催生出全新的叙事方式和视觉艺术风格。 展望未来，AI在内容创作领域的突破将更加令人激动不已。首先，AI可能会进一步整合多模态创作，比如结合音频、3D建模以及交互式体验，让用户能够通过自然语言描述创建全方位沉浸式的虚拟世界或游戏场景。其次，AI将更智能地辅助剧本创作、音乐编曲甚至舞蹈设计，自动生成符合情感逻辑和艺术审美的原创作品。 不仅如此，AI或许还能引领个性化内容定制的大潮，根据不同观众的喜好和情绪实时生成定制化的电影片段或短视频内容。此外，在教育领域，AI可以帮助教师和学生轻松制作高质量的教学动画和互动课程，提升学习体验和教学效果。 随着AI技术持续进化，内容创作不在受限于人类的想象力边界或技术熟练程度，而是拥有了一个无限广阔的创新空间，未来的影视娱乐乃至整个创意产业都将在AI的驱动下迎来前所未有的变革与发展。

话题：你认为ACK AI 助手能够有效降低K8s 的运维复杂度吗？ACK AI 助手是阿里云容器服务团队最新发布的智能运维产品，专为降低 Kubernetes（简称K8s）集群运维的复杂度而生。这款国内首屈一指的云原生容器场景原生AI产品，凭借其大模型增强智能诊断功能，扮演了K8s集群的贴身“智能医生”角色。它能够通过深入学习和理解大规模集群运维数据，实现自动化、智能化的问题定位与分析，覆盖从资源调度、性能瓶颈发现到故障排查等各类运维场景。 ACK AI 助手beta版现已全面上线，意味着无论是企业还是开发者，在面对复杂的K8s运维挑战时，都能获得实时、精准且高效的解决方案。通过将原本需要大量人力与经验积累的工作交给AI助手，企业和开发者的运维成本有望显著降低，同时也能释放更多精力聚焦在业务创新及核心开发上，从而真正意义上提升整个IT基础设施的运维效率与稳定性。

方向二：有个别公司要求能用AI写的代码，不容许程序员手写，如果要手写，必须注释说明AI写不了这段代码的原因，你赞同这种企业做法吗？为什么？ 我不赞同这种企业做法。 虽然AI编码助手可以提高开发效率，但它们并不能完全替代人类开发者的思考和创造力。在编程过程中，人类的思维和判断力仍然起着非常重要的作用。如果一个公司只允许使用AI编码工具，而不允许程序员手写代码，可能会限制程序员的创新和思考能力，同时也可能会忽略一些AI无法处理的特殊情况或问题。 此外，注释说明AI写不了这段代码的原因是非常有必要的。因为这可以帮助其他开发者更好地理解代码的逻辑和实现方式，同时也可以避免一些潜在的问题和误解。 AI编码助手只是一种工具，它们可以帮助开发者提高效率和质量，但并不能完全替代人类的思维和判断力。在编程过程中，人类的角色仍然非常重要，我们应该充分利用人类的优势和AI编码助手的优点，以达到更好的开发效果。

1、我会选择成为一名独立开发者。 独立开发者可以自由选择自己感兴趣的项目，这有助于发挥个人的创造力和技术专长，同时也能更好地满足市场需求。其次，独立开发者拥有灵活的工作时间，可以更好地平衡工作和生活，提高生活质量。最后，成为一名独立开发者，可以将个人兴趣转化为现实，实现自我价值的最大化。 当然，独立开发者的道路并不容易，需要面对很多挑战和困难。但只要有足够的热情和毅力，相信自己能够克服一切障碍，那么成为一名独立开发者将是一个非常有意义的选择。 2、要成为一名独立开发者，需要做以下准备： 需要具备扎实的技术基础和广泛的技术视野。独立开发者需要具备多种技能，包括编程语言、开发框架、数据库等，同时还需要了解市场趋势和技术发展方向，以便更好地把握机会和应对挑战。 需要具备良好的沟通和协作能力。独立开发者需要与客户、团队成员等进行有效的沟通和协作，以确保项目的顺利实施和交付。 还需要具备自我驱动和自我管理能力。独立开发者需要具备高度的自我驱动力和自我管理能力，以保证能够按时按质完成项目，同时也要不断学习和提升自己的技能水平，以适应不断变化的市场需求和技术环境。 需要有一定的资金储备和风险管理意识。独立开发者需要自行承担项目成本和风险，因此需要有足够的资金储备和风险管理意识，以应对可能出现的困难和挑战。

1、让系统长期维持理想的“三高”标准需要从多个方面进行综合考虑，具体如下：在系统设计和开发阶段，要充分考虑高性能、高可用性和高稳定性的要求，进行合理的架构设计和代码实现。这包括对系统的整体架构进行优化，提高系统的处理能力和响应速度；同时也要注重代码的质量和可维护性，确保系统在长期运行中能够保持稳定。 系统的维护和升级也是至关重要的。要定期对系统进行性能测试和故障演练，及时发现和修复潜在的问题；同时也要根据业务需求和技术发展的变化，不断对系统进行升级和改进，以保持系统的先进性和竞争力。 建立完善的质量控制和监控体系也是必要的。通过实时监控系统的运行状态和各项性能指标，可以及时发现和解决潜在的问题；同时也可以通过数据分析和挖掘，不断优化系统的性能和功能。 2、在实际业务场景中，“三高”是真实存在的。随着数字化转型的加速和业务规模的扩大，企业对于系统的性能、可用性和稳定性要求越来越高，只有达到“三高”标准的系统才能满足企业的实际需求。因此，在实际业务场景中，“三高”是不可或缺的评价指标。 3、如果我是技术负责人，我会选择用“三高”来评价系统开发工作。因为“三高”标准能够全面反映系统的性能、可用性和稳定性，是衡量系统质量的重要指标。同时，“三高”标准也能够为团队提供一个明确的目标和方向，促进团队不断优化和提高系统的质量。

1.你使用过向量数据库吗？请具体说说向量数据库的不同使用体验。我没有使用过向量数据库。但是根据我了解到的知识，向量数据库是一种特殊类型的数据库，它使用向量相似性来检索数据，而不是传统的基于文本的索引和查询。这种数据库通常用于处理高维数据，如图像、音频和视频等。向量数据库的不同使用体验在于它们能够快速准确地匹配相似内容。由于它们基于向量的相似性进行工作，因此它们可以处理高维数据并从中提取出更多的信息。此外，由于向量数据库通常使用机器学习算法进行训练和优化，因此它们可以自动学习和改进数据表示和检索方式，从而提高性能和准确性。 2.为什么向量数据库能借由大模型引起众多关注？向量数据库能够借由大模型引起众多关注的原因在于它们在处理高维数据方面具有优势。随着深度学习的发展，越来越多的应用需要处理图像、音频和视频等高维数据。向量数据库能够将这些数据表示为向量，并使用机器学习算法进行检索和匹配，因此它们在大模型中扮演着重要的角色。此外，向量数据库还具有高性能和可扩展性等优点。它们通常使用分布式存储和计算技术来提高性能和可扩展性，从而能够处理大规模的数据集。这使得向量数据库成为许多领域中处理高维数据的理想选择。 3.向量数据库在当前AI热潮中是昙花一现，还是未来AI时代的航道灯塔？向量数据库在当前AI热潮中并不是昙花一现，而是未来AI时代的重要工具之一。随着AI技术的不断发展，越来越多的应用需要处理高维数据，而向量数据库正是处理这些数据的理想工具。

1、遇到过一个以为的Bug和实际的Bug有非常大的出入的例子： 以为的Bug：在开发一个在线购物网站时，遇到了一个Bug，用户在结账时无法选择配送方式。 实际的Bug：经过调查，发现这个问题的真正原因是网站的后端服务器在处理用户请求时出现了异常，导致前端页面无法正确加载配送方式的选项。 2、最后通过以下步骤解决了这个问题： 定位问题：首先，通过查看服务器日志和前端控制台，我们发现服务器返回了一个错误代码，提示某个配置文件缺失。分析问题：接着，我们检查了相关的配置文件，发现确实存在一个配置文件缺失的问题。由于该配置文件定义了配送方式的数据结构和初始值，缺失这个配置文件就会导致服务器无法正常处理与配送方式相关的业务逻辑。解决问题：为了解决这个问题，我们迅速补全了缺失的配置文件，并重新部署了服务器。然后重新测试了用户结账流程，发现配送方式选项已经正常加载并可以使用了。预防措施：为了避免类似问题的再次发生，我们对配置文件的管理进行了规范，要求开发人员在使用任何配置文件时都必须进行备份和校验，确保配置文件的完整性和准确性。同时，我们还增加了自动化的监控和报警机制，以便及时发现和解决潜在的问题。

谈谈你最近关注的数据库技术与创新有哪些？近年来，数据库技术领域出现了许多创新和变革。其中一些重要的趋势包括云原生数据库、分布式数据库、NewSQL数据库、NoSQL数据库和时序数据库等。 对于未来数据库的演进有哪些思考？对于未来数据库的演进，我其实觉得会有几个特别有意思的方向。 首先就是“一切皆可云”。现在越来越多的公司开始把业务搬到云上，那数据库也不例外。云原生数据库会越来越流行，因为它们可以更好地利用云的优势，比如弹性、可扩展性等。 其次呢，就是分布式数据库的崛起。你知道的，现在数据量那么大，传统的单一数据库根本应付不来。所以，分布式数据库就应运而生了。它们可以把数据分散到多个节点上，这样一来，既解决了存储问题，也提高了查询效率。 再有就是智能化。未来数据库不仅仅是存储和查询数据的地方，它们还会更加智能。比如，自动优化查询、预防故障、甚至预测未来的数据趋势等。有了AI的加持，数据库会变得更加聪明。 当然了，安全永远是第一位的。随着网络攻击越来越多，数据库的安全性变得越来越重要。未来数据库会有更强大的安全措施，比如数据加密、访问控制等，确保数据的安全和完整。 最后我觉得是数据的实时性。现在大家都追求快，数据也是一样。未来数据库会更加注重实时数据处理和分析，这样就能更快地做出决策啦！ 未来数据库的演进会更加注重云化、分布式、智能化和安全性。这些技术会让数据库更好地服务于我们的业务需求，带来更多的可能性！

Serverless数据库应该关注哪些技术要点？Serverless数据库是一种无需关心基础设施的新型数据库。使用Serverless数据库时，用户只需要关注自己的业务代码，而无需关心数据库的运维和管理。 DBA的工作会被AI取代吗？DBA的工作在某种程度上确实与数据和数据库管理息息相关，而AI技术在数据处理和分析方面已经展现出强大的能力。然而，尽管AI技术在不断进步，我认为DBA的工作在可预见的未来仍不会被完全取代。原因如下： 主观判断与决策：DBA的工作不仅仅是技术性的，还涉及到很多主观判断和决策。例如，当面临性能瓶颈或数据完整性问题时，DBA需要根据经验和对业务的理解，做出合适的决策。AI目前还无法完全替代这种基于经验和直觉的决策过程。复杂性处理：真实的数据库环境非常复杂，涉及到众多的数据表、索引、触发器等。这种复杂性使得机器学习模型难以理解和处理。虽然AI可以在某些简单的查询优化方面发挥作用，但对于复杂的数据库管理和调优，仍需要DBA的专业知识和经验。业务理解与需求响应：DBA不仅管理技术问题，还经常与业务团队密切合作，了解并响应业务需求。这种对业务的深入理解和对需求的快速响应，需要人类的直觉和情感智能，目前AI还难以达到。异常处理与问题解决：当数据库遇到前所未有的问题或异常时，DBA凭借丰富的经验和技能，能够迅速定位并解决问题。AI在处理这类问题时可能会受到限制，因为它们缺乏对新情境的适应性和应变能力。安全与隐私：数据库的安全和隐私保护是DBA的重要职责之一。尽管AI可以协助进行安全监控和风险评估，但在涉及敏感数据的处理和保护方面，人类的判断和监管仍然是不可或缺的。 尽管AI在数据处理和分析方面取得了显著的进步，但DBA的工作在很多方面仍然是不可替代的。在未来，DBA和AI可能会形成一种协同工作的关系，DBA借助AI提高效率和准确性，而AI则依赖于DBA的专业知识和经验来应对更复杂、更独特的问题。

1、最令你印象深刻的SQL性能异常的事件是什么？又是如何解决的？曾经遇到过一个数据库查询由于涉及大量的LEFT JOIN操作而导致性能异常。这个查询涉及多个表之间的关联，但由于JOIN的数量过多，导致查询执行时间非常长，严重影响了系统的响应速度。解决办法： 发现查询中的多个LEFT JOIN操作导致了大量的数据扫描和连接操作，从而增加了查询的执行时间。通过重新设计查询逻辑，减少了JOIN的数量，并只选择了必要的列。同时，我们还使用了索引来加速关联操作。 2、你是否使用过阿里云数据库的产品/工具进行 SQL 性能调优？请分享你的经验。在编写复杂的SQL查询时，需要仔细考虑查询逻辑和JOIN操作的数量。过多的JOIN操作会导致查询性能下降，因此需要优化查询设计。使用索引可以加速关联操作，减少数据扫描的数量，从而提高查询性能。因此，需要根据查询的需要合理设计索引。数据库的配置和硬件环境也会影响查询性能。需要根据实际情况调整数据库参数和硬件配置，以提高数据库的处理能力和响应速度。对于复杂的查询，需要进行多次测试和调优，以确保其性能达到最优状态。可以使用数据库提供的执行计划和分析工具来帮助分析和优化查询性能。

1.你或者你所在的团队一般是如何管理需求流程的？我们团队目前主要使用Tapd工具进行需求流程的管理。首先，我们会将所有的需求都录入Tapd中，包括需求的背景、详细描述、优先级和预期完成时间等。然后，我们会根据需求的重要性和紧急性，制定详细的项目计划和时间表。在项目执行过程中，我们会使用Tapd的版本控制功能，确保每个成员都能及时获取最新的需求信息。同时，我们还会定期召开项目会议，对需求进行讨论和调整，以确保项目能够顺利进行。 2.你是否曾经遇到过需求流程混乱的问题？你认为主要原因是什么？曾经遇到过需求流程混乱的问题。主要原因在于需求来源多样化，既有客户提出的需求，也有内部人员提出的需求，还有一些是来自市场调研的结果。如果没有一个统一的需求管理流程，就很容易出现需求冲突和重复的情况，导致项目进度受阻和资源浪费。 3.你是否使用过如阿里云云效等工具来优化团队的需求流程管理？欢迎分享使用体验。目前还没有使用过阿里云云效等工具来优化团队的需求流程管理。虽然我们使用的Tapd工具已经具备一定的需求管理功能，但在实际操作中，我们还是遇到了信息同步不及时、版本控制混乱和需求变更频繁等问题。如果能够引入阿里云云效等更加先进的需求管理工具，那就更好咯。

1、你时常焦虑吗？一般是在什么场景，工作或生活？我时常会感到焦虑，尤其是在工作场景中。生活中也会有焦虑的时候，比如面临一些重要的决定或者无法掌控的事情时。2、对抗焦虑，你有哪些有效的办法？ 对抗焦虑，我采用以下有效的方法： 首先，我会进行自我反思，找出焦虑的根源。是工作上的压力、对自己的期望过高，还是对未来的不确定感？明确问题的本质后，我可以通过制定具体计划来应对这些问题。 其次，我会调整自己的心态，不给自己过高的期望。作为项目管理岗位的员工，我深知项目进展中会遇到各种不确定性和困难，不会期待自己能够完全掌控一切。接受自己的不完美和错误，用积极的心态去面对挑战。 此外，我会采取实际的行动来解决问题。例如，制定详细的项目计划、分配合理的时间和资源、建立有效的沟通机制等。通过实际行动来减轻焦虑感，同时也能提高工作效率和质量。 最后，我会注重自我调节和放松。工作虽然重要，但也需要关注自己的身心健康。通过适当的运动、冥想、阅读等方式来放松自己，缓解焦虑情绪。 总之，对抗焦虑需要自我认知、调整心态和实际行动的结合。