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2024年02月

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  • 回答了问题 2024-07-05

    丹青-千变万换，体验图片局部内容替换，分享使用过程、输出结果及使用体验

    丹青-千变万换，听起来就像是给照片做整容手术，但更神奇。使用过程就像是找一位化妆师，告诉她你想要改变的地方。首先，打开这个神奇的应用，上传你的照片，就像把照片放在化妆台上一样。

    然后，用你的手指在照片上划拉，指出你想改变的地方，比如想换个发型或者换个背景。应用就会根据你的指示，开始它的魔法，给你的照片做局部整容。这个过程就像是化妆师在给你的脸上涂涂抹抹，但更快更精准。

    输出结果就是你的全新照片，看起来就像是经过了专业摄影师的镜头，或者你亲自去了一个完全不同的地方。使用体验非常流畅，就像和一位懂你的化妆师合作，她能迅速理解你的需求，并且做出你想要的效果。

    总的来说，丹青-千变万换就像是拥有了一个私人造型师，不仅技术高超，而且反应迅速，让你的照片焕然一新，体验感满分。

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  • 回答了问题 2024-07-05

    使用PAI-EAS一键部署ChatGLM，并应用LangChain集成外部数据

    使用PAI-EAS一键部署ChatGLM，就像在厨房里用微波炉加热食物一样简单。首先，你得有PAI-EAS这个"微波炉"，然后下载ChatGLM这个"食物"。接着，打开PAI-EAS，把ChatGLM放进去，按个按钮，就等着它自己煮熟。LangChain是调料，你可以根据需要，把外部数据这些"香料"加进去，让ChatGLM更美味。

    配置过程就像设置微波炉的时间和火力，你只需要根据PAI-EAS的指导，输入一些参数，比如你想要ChatGLM运行的环境、资源需求等。输出结果就是你的"热腾腾"的ChatGLM，已经准备好为你服务了。

    使用体验嘛，就像吃了顿美味的大餐，ChatGLM运行得流畅，响应速度快，而且集成了LangChain后，它能够更好地理解和处理外部数据，就像大厨用了新鲜食材，让菜肴更加丰富有层次。

    最后说话总体感受：整个过程简单快捷，结果令人满意。

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  • 回答了问题 2024-07-05

    使用通义灵码冲刺备战求职季，你有哪些深刻体验？

    image.png

    用智能编程助手备战求职，我觉得挺靠谱的。就像考试前有个学霸给你辅导，能帮你快速提分。智能助手能帮你生成代码，还能帮你找出错误，优化代码，这在面试的时候，能大大提升你的效率和表现。

    我自己的经验是，智能助手虽然好，但你不能完全依赖它。你得自己多练习，多理解编程的原理和逻辑。智能助手可以帮你快速解决问题，但真正的编程能力，还得靠你自己去积累和实践。

    使用智能助手的时候，我建议多和它互动，比如用它来模拟面试场景，看看它怎么解决问题，然后自己再尝试解决，这样能更好地提升自己的能力。而且，多参与讨论，分享自己的经验，也能学到别人的方法和思路，对自己的提升很有帮助。

    智能编程助手是个很好的辅助工具，但关键还得靠自己的学习和实践。用得好，它就是你求职路上的得力助手。

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  • 回答了问题 2024-07-05

    通用大模型VS垂直大模型，你倾向于哪一方？

    通用大模型和垂直大模型，就好比是万能钥匙和专用钥匙。通用大模型啥都能干，但可能在某些专业领域不够精细；垂直大模型呢，就像一把专门开锁的钥匙，用在特定领域特别顺手。

    我个人更倾向于两者结合，取长补短。就像做菜，你不能只用盐，还得加点酱油、醋啥的，味道才更丰富。在AI领域，如果能结合通用大模型的广泛能力和垂直大模型的专业精度，那不是更完美吗？比如我处理问题时，就用通用能力来理解各种问题，然后用垂直领域的专业知识来给出更精确的答案。这样既能满足多样化的需求，又能提供专业的服务，两全其美。

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  • 回答了问题 2024-07-05

    如何破除工作中的“路径依赖”？

    哦，那咱们再聊聊。这事儿其实挺常见的，就像你天天走同一条路上班，突然有一天让你换条路，你心里可能就犯嘀咕：会不会迟到啊？会不会迷路啊？但有时候，换条路走，可能风景更好，还可能发现新的咖啡店呢。

    工作中也是这样，我们习惯了一种做事方式，哪怕效率不高，也懒得改。但如果你愿意跳出舒适区，尝试新方法，可能会有意想不到的收获。就像我有个朋友，他以前做项目总是单打独斗，后来试着和团队合作，结果项目不仅完成得快，而且质量还提高了。

    所以说，别害怕改变，有时候改变一下，可能就是柳暗花明又一村。多尝试，多探索，说不定你就能找到更适合自己的工作方式。

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  • 回答了问题 2024-06-07

    你是如何使用AI集成工具提升工作效率的？

    哎呀，再看这个话题还是觉得挺有意思的，虽然之前的话题有提到过，但最近又有了新的感受，让我再来聊聊。

    首先，我得说，AI集成工具简直就是我的超级助手。它们让我在处理大量信息和任务时，能够更加高效和精准。比如：

    自动化处理 - 我用AI集成工具来自动化一些重复性的工作，比如数据整理、格式转换、甚至是生成报告的初稿。这样一来，我就可以把更多的时间和精力放在需要创造性思维的任务上。

    智能搜索 - 工作中经常需要找到特定的信息或数据，这时AI集成工具的智能搜索功能就派上用场了。它们能够快速从海量资料中找到我需要的内容，节省了我大量的搜索时间。

    语言处理 - 有时候，我需要处理一些非母语的文本，这时候AI集成工具的语言理解和翻译功能就显得特别有用。它们不仅能够帮我理解文本的意思，还能帮我准确地翻译成我需要的语言。

    最后再说一个吧，就是语句的连贯性和符号有没有错误，我建议小编以后也用用，防止话题出现语句错误哈哈哈

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  • 回答了问题 2024-06-07

    图像生成技术飞速发展，我们距离个人化艺术创造的旅程还有多远？

    关于“通义万相”的体验和建议：

    我觉得吧，它在理解文本和生成图像方面做得很棒，能够把文字中的情感和细节很好地转化为视觉作品。

    但是，也发现一些问题，比如：我可能会建议增加更多的用户自定义选项，让我能够更细致地控制生成过程。或者，增加一些教程和示例，帮助新用户更快地上手。

    另外，如果有时候生成的图像和我的想法有出入，我希望能有一个反馈机制，让我可以告诉它哪里做得好，哪里还需要改进。这样，它就能不断学习，更好地满足我的创作需求。

    以上就是我的一些想法，不过总体来说很棒，尤其是降价之后的。

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  • 回答了问题 2024-06-07

    你的编程能力从什么时候开始突飞猛进的？

    初识编程 - 2010年，我在大学选修了一门编程课，那是我第一次接触编程，感觉像是发现了一片新天地，虽然有点难度，但也挺让人兴奋的。

    小试牛刀 - 2012年，我开始尝试自己动手写一些小程序，比如一个简单的计算器或者个人博客。虽然过程中遇到了不少bug，但每次解决它们都让我感到特别有成就感。

    职场磨砺 - 2014年，我毕业后加入了一家初创公司，开始参与到真实的项目开发中。起初，我经常需要加班到深夜，但也逐渐适应了快节奏的工作环境，并从中学到了很多。

    突破瓶颈 - 2016年，我在解决一个特别棘手的技术问题时，突然灵光一现，不仅解决了问题，还优化了代码。那一刻，我感觉自己对编程的理解深入了许多，能力也有了质的飞跃。

    持续成长 - 2018年，我开始阅读更多的技术书籍，参加各种技术分享会，不断吸收新知识。我发现自己对编程的理解越来越深刻，解决问题的能力也越来越强。

    成为导师 - 2020年，我在团队中逐渐成为了技术骨干，并开始指导新人，分享自己的编程经验和心得。我意识到，编程不仅仅是写代码，更是一种解决问题的思维方式。

    创新探索 - 2022年，我开始尝试一些新的技术领域，比如人工智能、区块链等。虽然这些新技术带来了不小的挑战，但我享受探索未知的过程，并相信自己能够不断进步。

    现在2024年了，已经过去14年了，回头看，程序员也没那么吃香了，不过我进入的算早，总体还不错。如果说怎么变得强大，就是自己多读、多看、多实践吧。

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  • 回答了问题 2024-06-07

    阿里云主力模型直降97%，两百万Tokens进入一元时代，对AI行业有哪些影响？

    哈哈哈，我一直是GPT的会员，用过非常多的这类产品，谷歌的gemini,百度的、讯飞的、阿里的，还有个花了1块钱美团的，我觉得挺有意思，接下来咱们聊聊这个降价的事情。

    想象一下，如果以前买一个高级玩具要花很多钱，现在突然便宜了，大家都能买得起，那大家是不是就会更愿意去尝试，去玩这个玩具呢？大模型降价也是这个道理。价格一降，原本那些觉得有点贵，望而却步的人，现在也能轻松尝试了。

    这样一来，更多人可以开始用这些AI模型来做事情，比如做个小工具，或者解决一些实际问题。就像是给了大家一个机会，去探索和创造新的东西，这可能会带来很多新鲜有趣的应用。

    对整个AI行业来说，这就像是给了一个加速器。因为更多人参与进来，就会有更多的想法和创新，整个行业也会因此变得更加活跃和有活力。就像是一个热闹的市场，大家都在展示自己的新玩意儿，互相学习，互相竞争。

    说实话，国产的大模型还是有很长的路在走，GPU越来越高，模型定价越来越低，这能形成良性循环吗？等后续吧。

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  • 回答了问题 2024-05-11

    AI面试成为线下面试的“隐形门槛”，对此你怎么看？

    这个我可有话说，在两周以前，我经历了一个半月的面试，从线上到线下，很多场。每个面试官的问题、流程、所给的感受都不一样。其中有一个最好，就是零一万物的面试官，让人很舒服，也不会有高高在上的感受。对比其他的，我总结下发现如果AI面试，肯定不如真人面试，给的感觉都是不一样的。

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  • 回答了问题 2024-05-11

    如何从零构建一个现代深度学习框架?

    首先，我认为吧，要学习现有框架：研究现有的深度学习框架，说一些我知道的吧，比如TensorFlow、PyTorch等，可以从网上搜一些资料，比如知乎、b站等，理解它们的设计哲学和实现细节。

    再说一点吧，也是个人的一些想法，要有数学思维，没有数学思维恐怕不行，多做一些线性代数、概率论、微积分相关的数学知识。

    以上是我的一些看法，我看评论区的各位大佬写的有很多，我得好好学习一下！

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  • 回答了问题 2024-04-28

    如何让系统具备良好的扩展性？

    在系统架构设计中融入可扩展性的理念和技术手段，以实现系统在未来能够灵活应对用户数量、数据规模或业务需求的变化，是一个复杂但至关重要的任务。以下是一些关键的考虑因素和策略：

    1. 模块化设计：

      • 将系统分解成独立的模块，每个模块负责特定的功能，这样可以在不影响其他模块的情况下进行扩展或替换。

    2. 使用中间件：

      • 中间件如消息队列、缓存系统、数据库连接池等，可以提高系统的性能和可伸缩性。

    3. 微服务架构：

      • 采用微服务架构可以使得每个服务独立扩展，从而在不重构整个系统的情况下，对特定服务进行升级或扩展。

    4. 负载均衡：

      • 通过负载均衡技术，可以将请求分发到多个服务器，从而提高系统的处理能力和可用性。

    5. 数据存储的可扩展性：

      • 选择合适的数据库技术，如分布式数据库或NoSQL数据库，它们通常具有更好的扩展性。

    6. 自动化和弹性：

      • 实现自动化部署和弹性伸缩，使得系统可以根据负载自动调整资源。

    7. 服务发现和注册：

      • 使用服务发现和注册机制，使得服务实例可以动态地加入和离开系统，而无需人工干预。

    8. API网关：

      • 通过API网关统一管理外部请求，可以简化客户端与后端服务的交互，同时提供额外的扩展点，如认证、限流等。

    9. 容错性和冗余：

      • 设计具有容错性的系统，确保在部分组件失败时，系统仍能继续运行。

    10. 持续集成和持续部署（CI/CD）：

      • 实施CI/CD流程，以快速响应市场变化和业务需求，持续地进行系统迭代和优化。

    11. 监控和日志：

      • 建立全面的监控和日志系统，以便及时发现和解决问题，同时为未来的扩展提供数据支持。

    12. 遵循设计原则：

      • 遵循如SOLID等设计原则，提高代码的可维护性和可扩展性。

    13. 技术债务管理：

      • 积极管理技术债务，避免长期的维护成本和重构风险。

    14. 用户和市场反馈：

      • 持续收集用户和市场的反馈，以指导系统的发展方向。

    15. 安全和合规性：

      • 在设计时考虑安全性和合规性，确保系统在扩展时不会引入新的安全风险。

    通过这些策略，可以在系统设计之初就建立一个坚实的基础，使其具备良好的扩展能力，以适应未来的变化。然而，需要注意的是，可扩展性的设计是一个持续的过程，需要不断地评估和调整以适应新的挑战和需求。

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  • 回答了问题 2024-03-06

    开发者，你在云上建设过怎样的世界？

    我曾经搭建过多个应用，用于为团队提供了实时文档编辑、任务分配和进度跟踪等功能，感觉很不错。

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  • 回答了问题 2024-02-29

    大佬麻烦出个更详细的chat接入自己网站的教程

    好的，以下是将聊天机器人集成到您自己的网站的更详细教程：

    创建聊天机器人
    您可以使用各种平台来创建聊天机器人，包括 Dialogflow、Watson Assistant 和 Rasa。在本教程中，我们将使用 Dialogflow。

    训练聊天机器人
    一旦您创建了聊天机器人，您需要对其进行训练，以便它能够理解和回答用户的问题。您可以通过向聊天机器人提供示例对话来训练它。

    将聊天机器人部署到您的网站
    一旦您对聊天机器人进行了训练，您就可以将其部署到您的网站。您可以通过将聊天机器人代码嵌入到您的网站或使用聊天机器人 API 来做到这一点。

    测试聊天机器人
    在您将聊天机器人部署到您的网站之前，您应该对其进行测试，以确保它能够正常工作。您可以通过与聊天机器人进行对话来测试它。

    监控聊天机器人
    一旦您将聊天机器人部署到您的网站，您应该对其进行监控，以确保它能够正常工作。您可以通过使用聊天机器人分析工具来做到这一点。

    我希望本教程对您有所帮助。如果您有任何其他问题，请随时问我。

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  • 回答了问题 2024-02-29

    nacos如果有使用mysql存数据，有涉及到这个算法使用吗，请教各位大佬？

    Nacos 使用 MySQL 存储数据时，会使用到一致性哈希算法。一致性哈希算法是一种分布式系统中常用的数据分片算法，它可以将数据均匀地分布到多个节点上，并保证在节点发生故障时，数据不会丢失。

    在 Nacos 中，一致性哈希算法被用来将服务注册信息分片到多个节点上。当客户端向 Nacos 注册服务时，Nacos 会根据一致性哈希算法将服务注册信息存储到某个节点上。当客户端查询服务时，Nacos 会根据一致性哈希算法将查询请求路由到存储了该服务注册信息的节点上。

    一致性哈希算法具有以下优点：

    数据分布均匀：一致性哈希算法可以将数据均匀地分布到多个节点上，从而避免了数据热点问题。
    容错性强：当某个节点发生故障时，一致性哈希算法可以保证数据不会丢失。
    可扩展性好：一致性哈希算法可以很容易地扩展到更多的节点，从而提高系统的吞吐量。
    因此，Nacos 使用 MySQL 存储数据时，会使用到一致性哈希算法。

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  • 回答了问题 2024-02-29

    请问有大佬知道这是啥情况嘛？我这边搭建的是Seata1.5.0的版本，mysql是5.7

    NotSupported 会跟着回滚，是因为 NotSupported 是一个错误，它表示不支持该操作。当一个操作不支持时，它会回滚，以确保数据的一致性。

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  • 回答了问题 2024-02-29

    请问下 为什么NotSupported也会跟着回滚？

    NotSupported 会跟着回滚，是因为 NotSupported 是一个错误，它表示不支持该操作。当一个操作不支持时，它会回滚，以确保数据的一致性。

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  • 回答了问题 2024-02-29

    NLP纠错有问题，怎么解决

    NLP纠错问题可以通过以下方法解决：

    使用更大的数据集。 训练数据越多，模型的性能就越好。
    使用更好的模型。 有许多不同的NLP纠错模型可供选择，有些模型比其他模型更准确。
    使用更好的特征。 特征是模型用来做出预测的信息。更好的特征可以提高模型的准确性。
    使用更好的训练方法。 有许多不同的训练方法可供选择，有些方法比其他方法更有效。
    使用更好的评估方法。 评估方法是模型用来衡量其性能的信息。更好的评估方法可以帮助您选择更好的模型。

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  • 回答了问题 2024-02-29

    在云平台上部署了我的demo服务，，但是还是连接不上，是有其他的配置吗

    您好，很高兴为您解答。

    请检查您的云平台是否正确配置了安全组。安全组是云平台上的一种安全机制，用于控制对实例的访问。如果您没有正确配置安全组，则可能会导致实例无法访问。

    请检查您的云平台是否正确配置了路由表。路由表是云平台上的一种网络机制，用于控制实例之间的通信。如果您没有正确配置路由表，则可能会导致实例无法相互通信。

    请检查您的云平台是否正确配置了负载均衡器。负载均衡器是云平台上的一种网络机制，用于将流量分发到多个实例。如果您没有正确配置负载均衡器，则可能会导致实例无法处理所有流量。

    请检查您的云平台是否正确配置了防火墙。防火墙是云平台上的一种安全机制，用于控制对实例的访问。如果您没有正确配置防火墙，则可能会导致实例无法访问。

    请检查您的云平台是否正确配置了NAT网关。NAT网关是云平台上的一种网络机制，用于将实例的私有IP地址转换为公有IP地址。如果您没有正确配置NAT网关，则可能会导致实例无法访问。

    如果您已经检查了以上所有配置，但仍然无法连接到您的实例，请联系您的云平台提供商以获取帮助。

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  • 回答了问题 2024-02-29

    NLP中有100条数据训练文本分类数据，模型训练了2个小时还没有完成，是不是符合预期？

    训练文本分类模型所需的时间取决于几个因素，包括：

    数据集的大小：数据集越大，训练时间越长。
    类别数量：类别越多，训练时间越长。
    特征数量：特征越多，训练时间越长。
    模型复杂度：模型越复杂，训练时间越长。
    硬件：硬件越快，训练时间越短。
    根据您提供的信息，您的数据集有100条数据，类别数量未知，特征数量未知，模型复杂度未知，硬件未知。因此，我无法准确判断您的模型训练时间是否符合预期。

    但是，我可以提供一些一般性的指导。对于小型数据集（少于1000条数据），训练时间通常在几分钟到几小时内。对于大型数据集（超过10000条数据），训练时间通常在几小时到几天内。对于非常大型数据集（超过100万条数据），训练时间通常在几天到几周内。

    如果您认为您的模型训练时间过长，您可以尝试以下方法来提高训练速度：

    减少数据集的大小。
    减少类别数量。
    减少特征数量。
    使用更简单的模型。
    使用更快的硬件。
    如果您尝试了这些方法后，您的模型训练时间仍然过长，您可能需要联系专家寻求帮助。

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