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兴趣领域
  • Java
擅长领域
  • Java
    高级

    能力说明:

    精通JVM运行机制,包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数;能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题;能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序,使用并行Fork/Join框架;能过开发使用原始版本函数式接口的代码。

  • Python
    初级

    能力说明:

    了解Python语言的基本特性、编程环境的搭建、语法基础、算法基础等,了解Python的基本数据结构,对Python的网络编程与Web开发技术具备初步的知识,了解常用开发框架的基本特性,以及Python爬虫的基础知识。

  • Linux
    初级

    能力说明:

    掌握计算机基础知识,初步了解Linux系统特性、安装步骤以及基本命令和操作;具备计算机基础网络知识与数据通信基础知识。

  • 数据库
    中级

    能力说明:

    可对MySQL数据库进行备份与恢复,可较为熟练的使用SQL语句进行单表多表查询等操作,可快速上手阿里云RDS MySQL数据库,可进行MySQL云数据库的创建、设置、数据迁移等工作。了解常见NOSQL数据库,如MongoDB、Redis、Memcached的概念、安装、配置等相关基础知识。

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  • 回答了问题 2024-02-22

    开动脑洞,你最想用Sora生成什么样的视频?

    1.你认为它会对哪些行业带来显著变化?
    OpenAI发布的首个文生视频大模型Sora,影响的主要是在媒体相关行业吧。

    1. 影视制作行业:Sora的出现,使得导演和制片人能够通过输入一段故事描述或场景要求,快速生成预览片段,从而更高效地进行创作和决策。这将极大地提高制作效率,降低成本,并开启全新的创作可能性。

    2. 广告行业:品牌方和广告代理商可以利用Sora生成吸引人的广告视频,从而更快地传达其商业信息,并针对目标受众定制独特的视觉内容。

    3. 娱乐产业:Sora能够生成高质量的视频内容,可能会对游戏开发、动画制作等领域产生深远影响,推动这些行业的发展和创新。

    4. 社交媒体:在社交平台上,用户可能会更多地使用Sora来生成个性化和创意性的视频内容,从而丰富社交体验。

    5. 新闻行业:新闻机构可能会采用Sora来生成新闻报道视频,提高报道的速度和覆盖面。

    2.如果有机会使用Sora创作你的第一个AI短视频,你希望它帮你生成什么样的内容呢?
    生成游玩记录相关的吧,抖音上的很多效果我都弄不出来,所以想试试能不能收获惊喜。

    3.生成式AI目前还存在哪些待解决的关键问题?可以从技术层面、伦理道德层面来讨论。
    Sora的引入也伴随着挑战,有很多值得注意的地方。如隐私保护、版权问题以及滥用风险等,这些问题需要行业和社会共同面对和解决。为确保技术的健康发展,需要在技术创新的同时,加强监管和自律,确保技术的合法、合规和合理使用

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  • 回答了问题 2024-02-22

    你会在Vision Pro里编程吗?

    1.作为一位开发者,你会考虑将Vision Pro应用到编程中吗?你对此持有怎样的看法呢?
    苹果推出的Vision Pro高端增强现实(AR)头显主要面向开发者,它提供了一个沉浸式的AR开发平台,让开发者能够创造和测试AR应用。

    当将Vision Pro应用到编程中时,通过其高清显示屏和先进的图像处理能力,提供了一种非常接近真实的沉浸式体验。同时,它集成了先进的传感器,可以准确捕捉用户的头部和眼部运动,这对于构建交互式的AR应用至关重要。

    但是,弊端也很明显。作为高端设备,Vision Pro的价格可能相对较高,这可能限制了其广泛的采用。而且,开发可能会高度依赖苹果的生态系统和技术,这可能不适合那些希望构建跨平台应用的开发者和企业。

    2.你认为Vision Pro有可能改变开发者的工作模式与效率吗?欢迎分享~

    虽然Vision Pro为开发AR应用提供了强大的工具和平台,但它的采用和部署可能面临成本、技术依赖和兼容性等挑战。并且,要适应Vision Pro开发仍然是需要一定时间的,所以我觉得就目前而言还做不到改变开发者的工作模式与效率。

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  • 回答了问题 2024-02-20

    阿里云容器服务 ACK AI 助手正式上线,你都有哪些期待?

    1、请结合实际案例分享一下你的 K8s 运维/使用经验。
    Kubernetes(简称K8s)是一个开源的容器编排平台,它支持自动化部署、扩展和管理容器化的应用程序。在实际的生产环境中,K8s的使用经验往往涉及多个方面,包括迁移到Kubernetes的原因、Kubernetes的运行机制、运维最佳实践以及常见问题的处理等。以下是一些实际案例和经验总结:

    1. 迁移到Kubernetes的原因:许多组织选择迁移到Kubernetes是因为它提供的灵活性和可伸缩性。例如,无服务器技术和容器技术的发展使得容器成为部署应用程序的首选方式。然而,对于某些具有特定带宽限制或者缺乏相应技术能力的组织来说,他们可能会选择使用托管的Kubernetes平台,如Amazon Web Services的Elastic Kubernetes Service(EKS)、Google Cloud的Google Kubernetes Engine(GKE)或Azure的Azure Kubernetes Service(AKS)。尽管这样,仍然需要在这些平台上正确部署和操作应用程序,这需要一定的学习曲线。

    2. Kubernetes的运行机制:Kubernetes集群由多种组件构成,包括master节点和worker节点。Master节点负责整个集群的管理,而Worker节点则负责运行实际的容器。了解这些组件及其职责是高效运维Kubernetes的基础。

    3. 运维最佳实践:在生产环境中,监控和管理Kubernetes集群是一项重要的任务。例如,设置适当的资源配额可以防止某个应用程序过度消耗集群资源。此外,使用Kubernetes的服务(Service)和Ingress对象可以方便地暴露应用程序的服务端口。

    4. 持续集成与部署(CI/CD):实施CI/CD流程可以确保应用程序能够快速响应变更。例如,当有新的代码提交时,可以使用Kubernetes的Deployment资源来自动更新应用程序的容器镜像。

    5. 故障排查和问题解决:在生产环境中,可能会遇到各种异常状况,如内存问题、网络延迟或存储故障等。例如,Java应用程序在容器环境下可能会出现内存管理问题,导致应用程序崩溃。在这种情况下,需要对容器的内存分配和垃圾回收策略进行调整。

    6. 安全性考虑:在Kubernetes环境中,安全性也是一个重要议题。需要确保集群的网络策略适当配置,以防止未经授权的访问。同时,应定期更新Kubernetes和相关组件的版本,以修复已知的安全漏洞。

    7. 性能优化:在生产环境中,性能优化也是运维人员关注的一个重点。例如,通过调整Kubernetes的资源请求和限制,可以确保应用程序获得所需的资源,同时防止资源浪费。

    8. 日志管理和监控:有效的日志管理和监控对于Kubernetes集群的健康运行至关重要。应使用集中式日志系统和监控工具来收集和分析集群中的事件和指标。

    9. 备份和灾难恢复计划:制定备份和灾难恢复计划可以在发生硬件故障或其他灾难性事件时迅速恢复服务。

    Kubernetes在生产环境中的应用涉及到多方面知识和技能,包括但不限于DevOps实践、容器技术、网络和安全策略、性能调优以及监控和日志管理等。通过不断地学习和实践,运维团队可以不断提高Kubernetes集群的稳定性和可靠性。

    2、你认为ACK AI 助手能够有效降低K8s 的运维复杂度吗?
    是的,阿里云容器服务ACK AI助手确实能够有效降低Kubernetes(K8s)的运维复杂度。

    首先,ACK AI助手利用阿里云容器服务ACK的可观测体系,自动获取ACK集群上的异常监控状态信息。这意味着运维人员可以实时监控集群的状态,及时发现并解决潜在的问题,从而减少由于问题发现不及时而导致的运维工作量。

    其次,该助手还能够根据Kubernetes的部署结构,智能感知并下钻寻找问题的根源。这在面对复杂的集群问题时显得尤为重要,因为它可以帮助运维人员快速定位故障,缩短问题解决的时间,提高运维效率。

    再者,阿里云容器服务ACK本身集成了阿里云的虚拟化、存储、网络和安全能力,提供了一个高可用、高效率和安全的运行环境。结合ACK AI助手的智能运维功能,可以进一步提升运维的便捷性和安全性,让运维工作变得更加简单和可靠。

    最后,阿里云的容器服务ACK还提供了其他一些特性,比如ACK Serverless版和ACK Edge版,这些都旨在进一步简化运维任务,让开发者能够更加专注于应用的开发和创新,而不是底层的运维细节。

    因此,无论是从实时监控、智能故障排查,还是整体的平台特性来看,ACK AI助手都能够有效地降低Kubernetes的运维复杂度,提升运维效率。

    3、ACK AI 助手正式版上线后,你还期待有哪些新功能?
    ACK AI 助手的正式上线标志着阿里云容器服务在智能化运维方向迈出了重要一步。它通过大模型技术增强了 Kubernetes 的运维能力,提供了智能快速诊断、智能问答等功能,大大提升了运维效率和问题解决速度。随着技术的不断进步和用户需求的多样化,未来ACK AI 助手可能会引入更多创新功能来进一步增强用户体验。

    1. 预期功能之一可能是进一步提升AI助手的个性化能力。这包括根据用户的行为习惯、偏好和反馈来定制提醒、通知和功能。例如,AI助手可以根据用户的操作习惯来推荐相关的云产品服务,或者根据用户处理问题的频率和方式提供更为个性化的帮助。

    2. 另一个可能的改进方向是增强AI助手在多语言方面的支持。随着全球化的发展,多语言用户界面和支持变得尤为重要。AI助手可能会开发支持多种语言的功能,以满足不同语言用户的需求,提供更加本地化的服务。

    3. 安全性功能的提升。随着云计算的普及,数据安全和隐私保护成为了重中之重。未来的ACK AI 助手可能会集成更先进的安全措施,如加密传输、身份验证、访问控制等,确保用户数据的安全。

    4. 集成更多阿里云产品的功能。通过与阿里云其他服务的深度集成,AI助手可以提供更加全面的服务,例如与阿里云监控、阿里云日志服务等配合,实现更全面、实时的监控和日志分析能力。

    5. 开放生态,与其他厂商和产品兼容。通过开放接口,ACK AI 助手可以与其他厂商的产品和服务相集成,形成更加广泛的云服务生态系统。

    6. 提升AI助手的自动化程度。在未来,AI助手可能会拥有更强的自动化能力,能够自动预测和解决常见问题,甚至在没有人工干预的情况下处理一些常规运维任务。

    7. 提供更多行业特定的解决方案。随着行业发展,AI助手可能会针对特定行业(如金融、医疗、教育等)提供专门的解决方案,以满足这些行业的特殊需求。

    8. 持续优化用户体验。这可能包括改进界面设计、提高响应速度、根据用户反馈不断优化问题解决准确率等。

    随着技术的演进和用户需求的增长,ACK AI 助手有巨大的潜力来不断扩展和深化其功能,成为企业在云计算领域强有力的支持工具。

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  • 回答了问题 2024-02-20

    Sora面世,你有哪些畅想?

    1、Sora的出现预示着视频内容创作领域即将发生革命性的变化。作为一个基于文本生成视频的大模型,Sora有能力将简短的文本描述转化为长达60秒的高质量视频,极大地简化了视频创作流程,并提升了创作的效率。

    Sora的应用将在广告行业视频内容创作上产生重大影响。广告商可以使用Sora来快速制作广告原型,通过修改文本提示来迭代创意,无需花费大量时间和金钱制作实体广告视频。Sora能够根据不同的产品特点和品牌调性,生成富有创意的广告内容,从而吸引目标受众,提高品牌知名度。

    2、随着AI技术的不断发展和深化,其在内容创作领域的应用也日益广泛和深入。从自动生成文本、图像到视频,AI已经证明了它在辅助和革新内容创作方面的巨大潜力。
    :AI可以实现跨语言和文化的创作,克服语言和文化的障碍,将促进全球范围内内容的创作与交流。通过理解和尊重不同的文化背景,AI可以帮助创作者触及更广泛的受众。

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  • 回答了问题 2024-02-07

    国产算力土壤之上,能孕育出怎样的AI创新之花?

    1.要助力国内AI走得更高更远,你认为国产算力平台还需经历哪些磨砺和革新呢?
    要助力国内AI走得更远更高,国产算力平台需要经历一系列的磨砺和革新。

    1. 目前,大部分算力需求集中在东部沿海地区,而西部地区有资源优势。因此,需要进一步提升东部和西部算力枢纽、数据中心的协同,优化算力资源的配置。通过构建算网协同体系,实现算与网的资源协同调度,优化对算力节点的选择,提升互联网承载能力和服务水平。
    2. 人工智能技术快速发展,应用场景不断拓展,算力中心也迎来了迅猛发展势头。因此,需要继续推动人工智能算力发展,夯实人工智能算力基础设施。

    基础设施是稳步发展的保障,所以我觉得服务水平和基础设施建设很重要,还需要进一步的磨砺和革新。

    2.国产算力土壤之上,能孕育出怎样的AI创新之花?
    就目前看,AI创新呈现出多元化和深度应用的态势。随着国内AI技术的飞速发展,特别是在大模型和智能语音领域的突破。

    科大讯飞依托其强大的语音识别和合成技术,发布了具备高度拟人化特性的语音大模型“星火语音大模型”,该模型不仅在语音识别效果上超越了国际竞品,还在多语种拟人度上取得了显著成就。这种语音大模型的应用将极大地促进万物互联时代的到来,通过语音交互的方式,为各种智能设备如家居、汽车、穿戴式设备等提供更自然、更直观的人机交互体验。

    随着技术的不断进步和应用的日益深入,我们将看到的是一个全方位、多层次、宽领域的创新和应用格局,国产算力之上的AI创新之花将会绽放得更加灿烂。

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  • 回答了问题 2024-02-06

    2023年你读了哪些社区电子书?

    读过不少,但是《思维的边界:认知智能》比较深刻。
    书中对“企业人工智能从技术战略到行业落地论坛”、“基于超大规模训练模型的小样本和零样本学习”、“面向知识的可解释认知推理”三个演讲的内容干货进行了总结。
    作为开发,但是并没有接触过人工智能相关的技术,就只是简单的Java而已,但是这本书可以说是以比较易理解的方式介绍了人工智能从感知智能迈向认知智能的巨大挑战!

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  • 回答了问题 2024-02-06

    如果用你的专业送上新春祝福,会是什么样的?

    作为程序员,我们可以编写一个简单的程序来输出一个有趣的龙年祝福。以下是一个使用Python编写的示例,它结合了编程元素和传统的龙年祝福语:

    def print_dragon_year_blessing():  
        print("   ██████╗ ██╗   ██╗███████╰███████╗    ")  
        print("  ██╔═══██╗██║   ██║██╔════╝██╔════╝    ")  
        print("  ██║   ██║██║   ██║█████╗  █████╗      ")  
        print("  ██║   ██║╚██╗ ██╔╝██╔══╝  ██╔══╝      ")  
        print("  ╚██████╔╝ ╚████╔╝ ███████╗███████╗    ")  
        print("   ╚═════╝   ╚═══╝  ╚══════╝╚══════╝    ")  
        print("                                               ")  
        print("   祝程序员们龙年大吉!                         ")  
        print("   代码如龙,行云流水;智慧如海,深不可测!     ")  
        print("   愿你的代码无bug不可,事业腾飞如龙跃!        ")  
        print("   新年新气象,代码越写越溜,bug越来越少!     ")  
    
    # 调用函数打印祝福  
    print_dragon_year_blessing()
    
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  • 回答了问题 2024-02-06

    如何看待阿里云数据库走向Serverless与AI驱动的一站式数据平台?

    阿里云数据库走向Serverless与AI驱动的一站式数据平台是一个革命性的进步,它标志着数据库服务正在经历一场深刻的变革。

    1. Serverless化意味着数据库服务可以根据实际的业务需求自动伸缩资源,而不是预先设定固定的服务器配置。这种方式不仅可以提高资源的使用效率,还可以显著降低成本。对于开发者来说,Serverless数据库能够提供更加灵活、易于管理的服务,使他们能够更加专注于应用程序的开发和创新,而非数据库的管理和维护。阿里云通过实现秒级探测、切换和弹升,确保了服务的快速响应和高可用性,同时也通过三层解耦独立弹升的方式降低了成本。

    2. AI驱动则意味着数据库服务将更加智能化,能够更好地理解和预测业务需求,从而提供更优质的服务。阿里云引入的智能助手和数据管理工具,例如DMS Data Copilot,不仅提高了数据库操作的便利性,还带来了更高的效率和准确性。此外,通过集成向量检索能力和与通义等大模型的深度集成,阿里云瑶池数据库为用户提供了更为强大和全面的分析工具,加速了业务数智创新。

    3. 一站式数据平台的概念则体现了阿里云对用户体验的重视。通过将不同的数据库产品如PolarDB、AnalyticDB、Lindorm和RDS整合在一起,用户可以在同一个平台上完成多样化的数据任务,无论是交易型数据库、分析型数据库还是NoSQL数据库的需求,都能够在阿里云的数据平台上得到满足。这不仅简化了开发流程,还大大减少了管理和运维的开销。

    阿里云数据库走向Serverless与AI驱动的一站式数据平台,不仅代表了数据库技术的发展趋势,而且也反映了云计算时代对数据库服务提出的新要求。通过不断的技术创新和服务优化,阿里云数据库致力于为用户提供更高效、更经济、更智能的数据管理服务,帮助企业释放数据潜力,加速数字化转型。

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  • 回答了问题 2024-01-29

    我对ECS的付费方式有话说

    谈谈你在业务中使用过的其他付费方式,这种付费方式有什么优缺点。
    我接触最多的就是按量付费、包年包月这两种。之前写过一个项目,就是以一个公司为单位收取一次性费用最为个性化服务费用,其次在结合按量付费的方式,当然,按量就会相对优惠很多,还可以针对性的获取服务。
    优点就是赚钱了,对于我单位而言,即收取了研发费用,也收取了后期的功能费用。
    缺点就是费用高,受众小,只能针对指定类型的公司。

    谈谈你对付费方式的设想以及它能解决什么业务问题。
    随着数字化时代的到来,支付方式经历了巨大的变革。传统的现金支付已逐步被电子支付所取代,而新兴的支付方式正不断涌现,以满足日益多样化的消费者需求和商业环境的变化。其中,付费方式的创新不仅为消费者提供了更多的便利,也为企业解决了诸多业务问题。

    首先,付费方式的多样化有助于提升用户体验。比如,移动支付允许用户在购物时快速结账,无需携带现金或信用卡;订阅服务则让用户可以根据自己的需求灵活选择服务周期,避免一次性大额支出带来的经济压力。这样的便捷性使得消费者更愿意尝试新服务和产品,进而促进企业的销售增长。

    其次,付费方式的灵活性帮助企业更好地管理现金流。分期付款等方式可以降低消费者的购买门槛,刺激消费欲望,同时也让企业提前回笼资金,优化财务结构。此外,预付费模式还能为企业提供稳定的收入来源,降低运营风险。

    再者,付费方式的创新还促进了数据收集和分析能力的提升。通过分析用户的支付习惯和偏好,企业可以更加精准地定位市场,优化产品和服务,实现个性化营销。这在大数据时代背景下尤为重要,因为数据驱动的决策能显著提高企业的竞争力。

    最后,付费方式的智能化趋势为解决复杂的计费问题提供了可能。例如,基于云计算的服务通常涉及按用量计费的复杂模型,智能化的计费系统能够实时追踪资源使用情况,自动生成准确的账单,避免了人工操作的误差和时间成本。

    综上所述,创新的付费方式不仅能够满足消费者对于便捷性和个性化的追求,而且对企业来说,它解决了现金流管理、客户数据分析和复杂计费处理等多方面的业务问题。未来,随着技术的进一步发展,可以预见会有更多创新且高效的付费方式出现,进一步推动商业模式的演进和企业服务的升级。

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  • 回答了问题 2024-01-29

    开发者如何应对职业压力?

    1.你有哪些方法或技巧来应对日常的工作压力?
    应对日常的工作压力,可以通过多种方法或技巧来提高工作效率、缓解紧张情绪、保持平衡和心理健康。

    1. 合理安排日程,优先处理重要和紧急的任务,学会说“不”,避免过度承诺。
    2. 设定清晰、可达成的短期和长期目标,这有助于集中精力并感到进度可控。
    3. 定期进行体育活动,比如散步、跑步、瑜伽或游泳,这有助于释放内啡肽,提升心情。
    4. 均衡饮食,保证足够的睡眠,保持健康的生活方式。
    5. 学习冥想、深呼吸、渐进性肌肉放松等减压技巧。
    6. 与家人、朋友或同事交流,分享感受和压力,寻求支持和理解。

    以上几点我觉得都是比较实用的方式,可以根据个人情况选择吧。

    2.你如何平衡工作和个人生活,以防止职业倦怠?
    防止职业倦怠的关键在于找到工作与个人生活的平衡点,还是有难度的。
    劳逸结合:合理规划工作时间,确保有足够的休息和放松时间。避免工作占用个人休息时间,并充分利用工作日中的短暂休息时间,比如咖啡休息或午餐时间。
    工作负荷:如果工作过于繁忙,可以尝试与上司或同事沟通,重新分配工作或者寻求额外帮助。有时候减少工作量或者重新组织工作可以减轻压力。
    健康的生活习惯:保持健康的生活习惯,如均衡饮食、规律运动和充足睡眠,这些都有助于提高处理工作压力的能力。
    社交支持:与家人、朋友或同事建立良好的社会支持网络,遇到难题时可以寻求他们的帮助和建议。
    职业发展:不断寻求职业成长和成就感,这可以通过学习新技能、接受挑战性项目或晋升机会来实现。

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  • 回答了问题 2024-01-29

    全球 IPv4 地址即将耗尽意味着什么?

    1.作为开发者,你有“IPv4地址紧缺”的担忧吗?如果遇到这种情况,你打算在日常工作中主动支持IPv6吗?
    首先,我个人并没有这个担忧。主要是内网工作,全是局域网IP,还是很充足的,有自己的服务器,系统也是针对内部人员,所以不用考虑。
    其次,我目前不会主动支持。平时在ipconfig的时候,总会看到IPv6。大师真的记不住,也抓不住规律。在项目组内,经常联调,还是IPv4 更加方便。

    2.在IPv6“一粒沙一个IP”的广阔前景与当前迁移挑战并存的局面下,你觉得 IPv4 地址的收费策略能否有效推动 IPv6 的普及?为什么?
    IPv4 地址的收费策略可能会在一定程度上推动 IPv6 的普及,原因如下:

    1. IPv4 地址的稀缺性不断增加:随着互联网的迅速发展,IPv4 地址的需求量不断上升,导致其价格持续上涨。这种趋势可能会促使企业和组织寻求替代方案,而 IPv6 提供了几乎无限的地址空间,有助于缓解 IPv4 地址的短缺问题1。

    2. 新收费可能引发成本意识:自 2024 年 2 月 1 日起,AWS 对公有 IPv4 地址的使用实行按小时收费,这将使客户更加意识到使用 IPv4 地址的成本1。当客户考虑到成本效益时,可能会更愿意采用 IPv6,因为它可以帮助减少对 IPv4 地址的依赖,进而降低相关费用。

    3. AWS 提供免费工具促进 IPv6 迁移:AWS 提供了一些工具和资源来帮助客户过渡到 IPv6,例如双栈且仅限 IPv6 的 Amazon VPC 参考架构、适用于 AWS 和混合网络的双栈 IPv6 架构等1。这些资源有助于客户理解和实施 IPv6,从而更容易地进行网络升级。

    4. 安全性和合规性驱动 IPv6 采纳:IPv6 能提供更高级别的安全性和合规性,因为它的设计包含了更多的安全特性和更好的隐私保护1。随着网络安全和合规性成为企业关注的重点,IPv6 可能会因此获得更多采用。

    3.对于目前IPv6迁移准备不足的说法,你有哪些担忧或建议呢?
    提出了一些建议吧,看了一些资料与百科啥的,具体如下:

    一是建议相关主管部门加大企业间的协调力度,建立基础电信企业、CDN企业、云服务平台企业以及互联网应用企业之间的对接协调机制。通过提高对接效率,重点解决互联网企业IPv6改造过程中遇到的实际问题。

    二是加快应用基础设施企业的改造步伐。督促数据中心(IDC)、内容分发网络(CDN)企业、云服务企业加快改造进度,确保互联网应用改造提供足够的内容加速资源。

    三是终端制造企业需要进一步加快移动终端和固定终端的软硬件升级。推动所有新出厂LTE终端和固定终端默认设置为IPv4/v6双栈访问,并推进基础电信企业加快解决存量智能家庭网关的IPv6在线升级及替换工作。

    四是建议加快媒体网站、互联网网站及应用IPv6改造、测试、大规模上线的进度。从改造“深度”方面提出更高要求,不仅要实现首页IPv6访问,还要进一步实现下层链接及主营业务对IPv6的支持,全面提升网站及应用支持IPv6链接的比例。

    五是建立通报机制,对改造进度进行定期通报,并对改造进度缓慢的企业进行督导。

    六是加大IPv6规模部署的宣传力度,吸引更多行业组织、机构和企业参与IPv6规模部署的行动中来,共同推进、执行攻坚、营造良性可持续发展的产业生态。

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  • 回答了问题 2024-01-23

    你完整阅读过源码吗?

    1.你在实战过程中,有通过阅读源码突破瓶颈的经历吗?
    经历肯定是有,我觉得作为一个程序员,不论技术能力怎么样,多多少少的都会去阅读源码,不仅是用来突破技术瓶颈。日常工作中,为了处理功能不熟悉导致的方法使用bug,阅读源码是最有效的梳理问题根本原因的途径(当然根据报错直接处理就可以解决异常)。

    2.对于很多人说“读源码太枯燥了,没啥意思”,对此你有什么看法呢?
    也许是吧,要看当时阅读源码的目的了。我也有感觉枯燥的时候,比如自己没事干,想着提升一下自己,这种无目的的阅读就会枯燥。但是,当存在目的时,比如当时特别想了解指定部分的功能、工作遇到问题需要阅读的时候,都会比较有干劲儿。

    3.在你看来,阅读源码有哪些好方式与好步骤呢?欢迎分享
    我的建议也比较大众,主要在于培养一种很好的学习方式,可以参考以下一些建议:

    确定学习目标:明确你要学习的主题或问题,选择相关的项目或库。
    从大体到细节:首先浏览整个项目的结构,理解各个模块之间的关系。然后深入到具体模块,分析其功能和实现方式。
    跟随主线:尝试从入口点开始运行程序,观察程序的执行流程,并逐步跟踪到各个函数和类。
    学习优秀代码:关注项目中优秀的代码片段,学习其编程技巧和设计模式。
    动手实践:在理解的基础上,尝试修改和扩展源代码,这有助于加深对代码的理解。
    参与社区:加入相关技术社区,与其他开发者交流心得,分享学习经验。
    上面的步骤,听起来可能有点假大空,但是确实是可以更有效地阅读和理解源代码,进而提高自己的编程能力和技术水平。

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  • 回答了问题 2024-01-23

    预见2024,你对技术革新有哪些猜想?

    1.在过去一年中,你对哪项技术创新印象最深刻?
    今年我觉得最主要的就是大语言模型了,如雨后春笋般的冒出来,各个技术公司基本都有自己的产品。最开始就是ChatGPT,当时还是免费简单的体验,到后来,在阿里云接触LLM大语言,体验就丰富了,也感受到了快了。

    2.展望2024,你期待云计算领域发生哪些变革?
    2024年,云计算领域预计将经历一系列激动人心的变革,这些变革将塑造未来的技术格局,并影响企业运营和服务提供的方式。
    AI的发展推动云计算的重大变革。生成式AI的出现促使专业云服务提供商专注于提供AI特定服务,如GPU云服务器。这可能导致云计算领域的一场大洗牌,现有的大型IaaS服务商可能会通过收购人工智能云业务来适应这一变化。

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  • 回答了问题 2024-01-19

    如何看黄铭钧院士点赞PolarDB,称「云数据库正进入2.0时代,AI与云数据库深度结合大有可为」?

    如何看待院士点赞国产数据库?这一行业还有哪些前景?
    我也比较看好国产数据库的发展趋势,近些年来的大趋势来看,国产数据库必将占有更大的市场。
    数据库专家黄铭钧点赞国产数据库,我觉着应该是可以从两方面看:

    1. 首先是国产化的大趋势,政府部门、大型企业等等都在逐步的替换国外数据库,不论是通过购买国产数据库,还是自行研发。这就设计国际形势了,近几年互联网行业大家有目共睹,都很不景气,在很多方面收到制约,就不得不自寻出路。
    2. 其次就是IT发展,我理解的是虽然硅谷仍然是世界范围的IT技术中心,但是目前的状态是IT技术人员亚裔比例越来越高,而且不论是工厂还是技术研究部门都已经向着亚洲地区进行转移了。中国的技术发展也是很快,云数据库的态势很猛,必将会大放异彩。

    以上是我自己的理解,包括看了一些书籍和我的工作环境的影响。所以对于国产数据库还是很看好的,但是目前还有很多问题,就我的使用来说,问题不断,好在一直都有技术人员随时解决。
    总的来说,在关系型数据库、NoSQL数据库、新兴的数据分析库(如NewSQL、Graph数据库)以及时序数据库等领域都将是国产数据库厂商需要奋斗的焦点。

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  • 回答了问题 2024-01-18

    只允许用 AI 写代码,不允许程序员手写,你怎么看这种做法?

    1、AI 编码助手能提效,但是效果有限。
    因为没有实际使用,我的开发环境没有网,完全离线。
    我也安装了idea离线包,本以为是离线使用,结果还是需要登录。

    2、至于能不能使用AI写的代码,我觉得不能一棒子打死。
    首先,代码更多的是结合逻辑开发的,因此没对一些需求时,AI能否正常理解其含义还有待考证。
    其次,就是考虑安全性的问题,因为很多的逻辑需要提交甚至涉密需求会有泄漏危险,在严密的安全措施都不能保证安全性。
    不同企业会有不同的态度,作为程序员,我觉得这最多是作为辅助,写一些工具类还好,业务逻辑尽量自己写吧。

    3、通义灵码编码助手我是没有使用。
    因为环境不支持。编程环境都是断网了,基本都不能用。在idea中,我大概看了一下,位置不错,使用方便。还是建议不用登录就试用,可以阉割版,至少体验一下。

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  • 回答了问题 2024-01-17

    我投他一票!社区优秀作者推荐

    我推荐“ZPY0821”这位的,虽然是新人博主,发布的内容也不是很多,貌似刚刚加入社区的。但是,我发现仅有的几篇比较有规律,而且上来就是SQL优化,从基础开始的。

    也许正好是我不熟悉的地方,也正好最近在学习,也恰好看到相应的文章吧。就是缘分,我觉后续的文章还会有更有水平的内容出现。

    宽容一点来说,多多鼓励新鲜血液,比坚持已有成果的博主,更值得推荐,这样社区的活跃度,或者新鲜的内容才会越来越丰富。

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  • 回答了问题 2024-01-17

    乘风问答官1月排位赛开启!Apple Watch 3等你赢!

    必须参加

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  • 回答了问题 2024-01-16

    你会选择成为一名独立开发者吗?

    1、你会选择成为一名独立开发者吗?
    如果是我的话,程不会选择成为一名独立开发者,意味着将面对一个既充满机遇又充满挑战的职业道路。独立开发者通常指的是那些选择不隶属于任何公司,而是以个人或小型团队的形式自主承接项目的开发者。这种选择的利弊就要从多个角度进行分析。

    利点:

    1. 自由度:独立开发者享有极高的自由度,他们可以自由选择想要从事的项目,自主决定工作时间、地点以及工作方式,这对于追求工作与生活平衡的人来说具有很大吸引力。
    2. 收入潜力:独立开发者可以直接掌握自己的收入,通过承接多个项目或开发自有产品,有潜力获得较高的收入。同时,也不必受限于传统的薪资结构,有能力的人可以通过谈判获得更好的报酬。
    3. 个人满足:独立开发者有机会全面掌控项目,从设计、开发到发布,这种成就感和满足感是许多程序员所追求的。
    4. 个人成长:独立开发者需要面对各种挑战,如寻找客户、管理财务、市场营销等,这些经历能够促进个人快速成长,提升综合素质。

    弊点:

    1. 风险:独立开发者需要自行承担业务风险,包括项目失败、收入不稳定等,这些都可能影响到个人的经济状况。
    2. 责任范围:不同于在公司上班,独立开发者需要负责项目的方方面面,这可能导致工作压力增大,需要具备较强的时间管理和项目管理能力。
    3. 市场竞争力:独立开发者需要在竞争激烈的市场中寻求项目,有时候可能需要降低报价以获得客户,这可能会影响收入水平。
    4. 技能要求:除了技术能力,独立开发者还需要具备商务谈判、市场营销等多方面的技能,这对技术背景的程序员而言可能是一个不小的挑战。
    5. 社交与沟通:独立开发者往往需要独自或与少数几人合作,这可能减弱他们在大型团队合作、沟通方面的能力。

    综上所述,程序员选择成为一名独立开发者,需要充分考虑上述利弊,结合自身情况做出明智的决定。对于那些渴望自由、愿意承担风险、并希望全面掌控项目的程序员来说,独立开发或许是一条值得尝试的道路。

    2、要成为一名独立开发者,需要做哪些准备?
    程序员转型成为一名独立开发者,需要进行多方面的准备,包括技术技能、项目管理、自我推广、财务管理、客户关系、法律和合同知识,以及自我学习能力。

    1. 技术技能是基础,不仅要提升编程技能,掌握多种编程语言和框架,还要学习如何设计、开发和维护全栈应用程序。此外,源代码管理工具如Git的使用也是必不可少的。
    2. 项目管理能力的培养同样重要,了解敏捷开发、Scrum等方法论,并利用工具如Trello、Asana、JIRA等来帮助跟踪任务、监控项目进度和时间管理。
    3. 自我推广方面,要建立个人品牌,通过个人网站、社交媒体和GitHub等平台展示自己的项目和技能。参与技术社区和活动,建立人脉并分享知识也非常关键。
    4. 财务管理知识是自立门户的另一项必备技能,包括预算编制、税务处理和成本估算。创建一个详尽的财务计划,能有效管理个人和项目的资金流。
    5. 客户关系的管理也不可忽视,良好的沟通、协商和解决问题能力对于维护客户关系至关重要。确保客户明白项目目标和进展,并与客户保持密切沟通。
    6. 法律和合同方面的了解也不可或缺,尤其是与知识产权和合同相关的法规。使用专业合同保护自己的权益,并在项目中明确各方协议。
    7. 自我学习是独立开发者的另一项核心能力,不断投资时间学习新技术,适应快速变化的市场。

    独立开发者还需要考虑工作方式的选择,例如是否选择在固定地点工作或是远程工作,以及如何安排工作时间以保持高效率。同时,健康的生活习惯对于可持续发展职业生涯也至关重要,体育锻炼和保持良好的社交活动对于应对工作压力和挑战有着积极作用。

    最后,独立开发者应勇于尝试不同的收入来源,如开发自有产品、承接外包项目、提供付费咨询和社群服务等,多元化收入渠道有助于增加收入稳定性。

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  • 回答了问题 2024-01-15

    如何让系统长期“三高”?

    1.如何让系统长期维持理想的“三高”标准?
    要让系统长期维持理想的高性能、高可用性、高稳定性(简称三高)标准,需要从这3个层面分别描述:

    1. 高性能通常与系统架构、代码优化、资源分配等因素紧密相关。首先,系统架构应具有良好的扩展性,能够根据业务需求灵活增减服务实例,同时服务无状态化有助于简化扩展过程。代码层面的优化包括减少不必要的计算、使用高效的算法和数据结构、以及通过异步处理和并发编程提升处理能力。资源分配则要确保系统在高峰期能够得到足够的CPU、内存、带宽等资源支持。
    2. 高可用性意味着系统需要具备良好的故障恢复能力和服务连续性。这通常通过冗余设计、故障转移机制、以及智能的路由策略实现。冗余设计可以确保系统有多个备份,当一个组件发生故障时,其他组件能够接管工作负载。故障转移机制需要能够快速检测故障并自动将请求指向健康的服务实例。智能路由策略可以根据实时的服务健康状况动态调整请求流向。
    3. 高稳定性则侧重于系统长期运行的可靠性和抗干扰能力。这涉及到对系统各项组件的稳定性评估、预防性维护、以及应急预案的制定。稳定性评估需要对系统可能出现的各种故障场景进行预测和分析,针对性地强化薄弱的环节。预防性维护包括定期更新、健康检查、以及通过压力测试模拟高负载情景下的系统表现。应急预案则针对可能的故障制定了详细的应对措施,包括故障恢复流程和责任分配,通过演练来确保预案的有效性。

    2.在实际业务场景中,“三高”是真实存在的吗?
    是的,高性能、高可用性、高稳定性是真实存在于实际业务场景中的,并且是许多技术团队和架构师在系统架构设计中必须考虑的重要因素。

    在实际应用中,如电商平台、支付系统、社交网络等,都需要这三种特性来保证用户的良好体验和业务的顺畅运行。例如,电商平台需要高性能来处理高峰期的访问请求,高可用性来保证活动期间系统的稳定性,高稳定性来避免系统故障导致的交易中断,从而影响企业和消费者的利益。

    值得注意的是,虽然这三个目标是相辅相成的,但在实践中需要根据业务的具体情况和预算来平衡和取舍。例如,在某些情况下,增加冗余可能会提高成本,而优化性能可能需要更复杂的架构设计。因此,在系统设计和开发过程中,技术团队需要详细规划和不断优化,以确保系统能够在满足三高特性的同时,保持高效和成本可控。

    3.如果你是技术负责人,你会选择用“三高”来评价系统开发工作吗?
    会的,本身系统的好坏“三高”就是一个很好的标准,也是共性标准。既然是系统架构设计中必须考虑的重要因素,呢必然的也就是考量的标准。

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  • 回答了问题 2024-01-10

    向量数据库是AI时代浪花还是未来航标?

    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。
    没有使用过向量数据库,但是有所了解。
    向量数据库是一种‌专门处理向量数据的数据库‌,它与传统的‌关系型数据库‌有所不同。在传统的关系型数据库中,数据通常以表格形式存储,而向量数据库则将非结构化数据(如文本、图像、音频等)转换为向量形式进行存储。这种数据表示方法使得向量数据库能够高效地处理大规模、高维度的数据集,为人工智能提供了强大的计算基础。

    2.为什么向量数据库能借由大模型引起众多关注?
    向量数据库之所以能够借助大模型引起广泛关注,主要有以下几个原因:

    1. 数据管理需求的转变:随着大数据和人工智能的发展,数据管理的需求已经从结构化数据转向了非结构化数据。向量数据库正是针对非结构化数据设计的,它能够将文本、图像、音频等非结构化数据转换为向量表示,从而便于AI模型进行处理和分析。

    2. 大模型的局限性:尽管大模型在自然语言处理和其他AI任务中表现出色,但它也存在一些局限性,如对最新数据的训练需求、知识深度和准确度的限制、知识更新的及时性以及数据隐私和安全问题。向量数据库能够弥补这些不足,通过存储和处理向量数据,提供高效的相似度搜索和检索功能,帮助企业构建垂直领域的智能服务。

    3. 向量数据库的优势:向量数据库具有高效存储和检索向量数据的能力,特别是在处理高维向量数据时,它的性能远优于传统数据库系统。这使得向量数据库成为支撑大模型的有力工具,可以有效地辅助大模型进行信息召回,扩大其应用范围。

    4. 行业应用广泛:向量数据库的应用场景非常广泛,覆盖了推荐系统、图像搜索、自然语言处理、机器学习等多个领域。随着大模型在各个行业的深入应用,向量数据库成为了连接大模型与行业知识库的桥梁,使得垂直领域服务成为可能。

    5. 资本关注:向量数据库的潜力吸引了资本市场的关注,多家向量数据库初创企业获得了融资,表明了这一领域的发展潜力和市场预期。同时,科技巨头也纷纷入局,进一步推动了向量数据库技术的发展和应用。

    综上所述,向量数据库之所以能够借助大模型引起广泛关注,是因为它解决了大模型在数据管理方面的诸多限制,提供了高效的数据存储、检索和分析功能,且具有广泛的行业应用前景,这些因素共同推动了向量数据库成为AI技术发展中的重要支撑。

    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热潮中并非昙花一现,而是未来AI时代的航道灯塔。

    随着人工智能技术的快速发展,特别是生成式AI的突飞猛进,向量数据库凭借其独特的技术优势,已经成为AI发展中不可或缺的一部分。向量数据库能够将数据转化为高度精炼的向量,使得这些向量能够精确地代表特征或类别,从而使得AI系统能够更有效地处理和理解数据。

    向量数据库之所以能够引起广泛关注,主要是因为它在处理大量非结构化数据和高维数据方面展现出了卓越的性能。在AI领域,尤其是在机器学习和深度学习任务中,向量数据库能够提供高效的相似度搜索和检索功能,这对于训练大型AI模型和处理海量数据至关重要。

    此外,向量数据库还能够支持AI模型的快速迭代和更新,使得AI应用能够快速响应市场需求,为用户提供更优质的体验。因此,向量数据库不仅满足了AI技术对数据处理的高要求,还为AI应用的落地提供了强有力的支撑。

    尽管有人质疑向量数据库可能是伪需求,认为随着生成式AI技术的发展,尤其是GPTs的出现,未来可能不再需要向量数据库。然而,这种观点并未考虑到向量数据库在AI生态系统中扮演的多重角色。向量数据库不仅仅是存储数据的工具,更是连接数据和AI模型的桥梁,使得AI系统能够更好地理解和利用数据。

    向量数据库的未来发展将与其在AI领域的应用密切相关。随着AI技术的不断进化,向量数据库有望继续演化,以适应更复杂的AI应用需求。因此,向量数据库不仅是当前AI热潮中的一个热点,而且有望成为未来AI时代的重要基础设施,引领AI技术的发展方向。

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