长梦_社区达人页

一、动手实践全流程 1. 集群创建（5分钟完成） 亮点： 网络规划仅需选择VPC/VSwitch，自动配置安全组/NAT规则 控制面组件（etcd/APIServer）版本自动匹配最新稳定版 自动生成运维看板（含集群健康评分） 二、核心体验感想 运维效率革命 “零接触”控制面：传统etcd备份/升级需2人天，智能模式下这些操作从运维清单消失 智能诊断惊喜：当部署StatefulSet时PVC挂载失败，控制台直接提示： “检测到StorageClass alicloud-disk-essd未启用加密，建议添加encrypted: true参数” 三、改进建议与功能追加 1. 待增强的能力 需求场景当前短板建议方案混合云管理仅支持阿里云资源增加对接VMware/IDC物理机接口定制化控制面无法修改APIServer参数开放白名单参数调节跨集群监控看板仅限单集群实现多集群聚合指标分析 “智能托管不是简单运维减负，而是重构了K8s生产实践范式” ✅ 价值验证：节省70%基础运维时间，资源利用率达业界标杆水平 ⚠️ 使用边界：超大规模集群（>1000节点）需评估定制需求支持度 🚀 演进期待：向“Kubernetes AutoPilot”演进（完全声明式运维目标状态）

试了一下用Bolt.diy，真的只要一句话就能生成一个完整的网站页面，连我这种前端小白都能轻松上手，省时又省力！赞赞赞！！！

全链路零代码开发通过百炼平台与魔笔低代码平台的无缝对接，用户仅需： 在可视化界面拖拽组件配置RAG检索策略（支持多模态数据源接入）选择预置的DeepSeek模型微调参数 即可完成知识库的构建，无需编写任何业务逻辑代码 智能增强型知识图谱系统自动实现： # 知识抽取流程示例 nlp_pipeline = [ EntityRecognition(model='deepseek-ner'), RelationExtraction(model='deepseek-re'), KnowledgeFusion(retrieval_strategy='hybrid') ] 支持文档/图片/视频等多模态数据的关联分析，构建动态演化的知识网络 企业级性能保障方案内置： 千亿级token处理能力（实测吞吐量达2.3TB/小时）毫秒级响应（P99延迟支持私有化部署和VPC专有云架构

✅ 确定性是 '地基'，可能性是 '楼梯'✅ 先确保有地基（别饿着），再考虑要不要爬楼梯（试试新高度）✅ 最惨的不是选错，是站在原地纠结十年！

简单来说就是 “小个子大能量，显卡友好还开源”！ 首先，它靠强化学习 “逆袭”：用两轮大规模强化学习（数学 / 编程专项 + 通用能力），320 亿参数直接对标 6710 亿参数的巨型模型，性能几乎平手，尤其是数学和代码题做得超溜。 然后是显卡优化黑科技：显存压缩到 16GB 以内，支持混合精度（FP16/INT8），RTX 4090 能流畅跑，甚至老显卡 GTX 1080Ti 都能勉强带得动，每秒还能处理 5 个 token，彻底打破 “高性能必须靠天价显卡” 的魔咒。 最后开源：Apache 2.0 协议免费商用，直接下载就能本地部署，开发者不用求爷爷告奶奶找算力，自己电脑就能玩。 总结就是：性能对标大模型，显卡吃得少干得多，还开源送代码，开发的 “平替神器”！（通俗易懂版：小模型靠技术优化，在普通显卡上跑出高端效果，还免费给大家用，香就完事了！）

程序员最实在的做法：先从小范围试点（比如选择两个关键系统），用docker搭建POC环境快速验证，再逐步推广到全公司。

遇到纠结的事情，扇自己一巴掌，再纠结，再扇，再纠结，再扇。。。久而久之也就不纠结了。

我觉得应该是持续学习的能力吧我觉得大多数人没有实现财富自由，还处于焦虑状态，就是没有掌握真正的学习能力。如果拥有真正的学习能力，不管这个世界怎么变化，都能快速适应。

这事儿让我想起当年学编程时老有人说「学啥Python，等AI自己写代码不就完了」——结果现在写prompt比写代码还费脑细胞。 说「AI让人不用学习」就像以为有了自动驾驶就不用考驾照。上周用GPT-5帮我重构祖传屎山代码，它确实三秒吐出优化方案，但当我问「为什么选桥接模式而不是适配器」时，这货开始胡扯什么桥梁工程师资格考试... 你看，没点设计模式底子的人分分钟被带沟里。更现实的场景是：AI把学习曲线从「爬楼梯」变成「坐电梯+爬消防梯」。以前学PS得记八百个快捷键，现在Midjourney一句话出图——但想精准控制光影构图？得研究透negative prompt怎么写，这特么比背快捷键还玄学。我们组实习生上周用AI生成产品原型，因为不懂Figma自动布局原理，结果交付的界面在手机端全崩了，惨遭产品经理连环夺命call。 不过反过来说，AI确实干掉了一些「伪学习」。就像当年背五笔字型的人被搜狗输入法淘汰，现在谁还死磕CNN原理？直接调HuggingFace接口照样能搞目标检测。但问题在于：当AI把80%的脏活累活包了，剩下20%的决策判断反而更需要深度学习——不是学AI，是学怎么当AI的监工。

这个问题让我想起当年争论「手撸jQuery」和「Vue/React」哪个更香。先说结论：我站AI辅助，但传统动画就像祖传代码库——该保留的还得保留。传统动画好比手写汇编，费时但精细。去年我们组接了个古风动画项目，原画师三个月肝出8000张线稿，人物微表情细腻到能看见睫毛颤动。这种温度确实是AI暂时学不来的，就像你永远记得初恋的像素级细节。但甲方中途要求改人设时，团队通宵重画的惨状...懂的都懂。AI工具现在就像开源的轮子。上周用Stable Diffusion 3.0试水，输入「赛博朋克+水墨风」关键词，20分钟生成30秒概念动画，渲染成本直降60%。不过翻车也刺激——有次忘记加「不要六根手指」的负面提示，产出的人物直接变克苏鲁画风。个人实践下来，最佳姿势是「人机结对编程」：让AI处理中间帧生成、色彩填充这些脏活累活，原画师专注关键帧设计和情绪传达。就像我们写代码用Copilot补全模板，核心逻辑还是得自己把控。听说隔壁工作室用AI预生成500版分镜，艺术总监喝着咖啡筛选创意，这波属实是把DDL玩明白了。所以别搞二选一，把AI当VSCode插件用不香吗？毕竟真正的艺术不在于工具本身，而是怎么用工具讲好故事——这话放编程圈和动画圈都通用。不说了，该去调试生成式动画的API了...

从当前（2025年）的技术发展态势来看，AI产业确实已进入高速渗透期,AI正在经历从「工具」到「生态」的质变。普通人既要善用AI提升生活品质（如用AI健康助手管理慢性病），更需培养人机协作的核心竞争力（如创意设计、情感沟通）。这场变革不是取代，而是人类认知边界的又一次重大突破。

失业在家快一年了，希望2025能找个工作，有个班上。

一、日常工作中遇到的 “效率陷阱”（一）过度关注短期交付而忽视代码质量在项目开发过程中，为了满足紧迫的交付期限，团队成员可能会采取一些捷径来快速完成功能开发。例如，为了实现一个功能模块，直接复制粘贴大量相似代码，而不是进行合理的抽象和复用。这样做在短期内确实能够快速完成任务，但从长远来看，会导致代码库臃肿、难以维护。当后续需要修改或扩展功能时，这些复制粘贴的代码就会成为噩梦，因为需要在多个地方进行相同的修改，增加了出错的概率。案例：在一个电商系统的开发中，为了快速上线商品展示模块，开发人员在不同的页面展示部分（如首页推荐、分类页面展示等）大量复制了商品信息渲染的代码。当需要对商品信息的展示格式进行调整（如添加新的促销标签）时，就需要在多个页面的代码中逐个修改，花费了大量的额外时间，而且还因为遗漏了某些页面而导致了线上展示问题。（二）频繁切换任务在快节奏的环境中，开发人员可能会同时被分配多个任务，或者受到各种临时任务的干扰。频繁地在不同任务之间切换，会导致 “任务切换成本” 的增加。每次切换任务时，开发人员都需要重新梳理思路、找回之前的工作状态，这会浪费大量的时间和精力。例如，一个开发人员正在进行核心业务逻辑的编码，此时产品经理要求他紧急查看一个线上小故障的原因，等他处理完故障回来继续编码时，可能已经忘记了之前的思路，需要重新思考，这就大大降低了整体的工作效率。（三）过度加班导致疲劳为了在规定时间内完成项目，团队可能会采用加班的方式来增加工作时间。然而，长时间的过度工作会使开发人员身心疲惫，注意力不集中，从而导致工作效率下降，并且增加出错的概率。比如，在项目临近交付的冲刺阶段，团队连续加班一周，每天工作 12 小时以上。到了后期，开发人员由于疲劳，在编写代码时经常出现一些低级错误，如变量命名错误、逻辑判断失误等。这些错误在后续的测试环节被发现，又需要花费额外的时间来修复，反而延长了项目的交付时间。二、避免 “效率陷阱” 的方法（一）建立代码质量文化代码审查制度：定期进行代码审查，让团队成员之间互相检查代码。这样可以及时发现代码质量问题，如不合理的代码结构、重复代码等。同时，通过分享优秀的代码实践，提升整个团队的代码质量意识。制定代码规范：团队应该制定统一的代码规范，包括代码风格、命名规则、设计模式等方面的要求。开发人员在编写代码时遵循这些规范，有助于提高代码的可读性和可维护性。例如，规定函数和变量的命名要具有明确的语义，按照一定的命名方式（如驼峰命名法）进行命名，这样在后续的代码维护中，其他开发人员可以更容易地理解代码的功能。（二）合理安排任务优先级和时间使用任务管理工具：借助如 Jira、Trello 等任务管理工具，将所有任务清晰地列出来，根据任务的紧急程度和重要性进行排序。开发人员可以专注于当前优先级最高的任务，避免被过多的任务干扰。时间管理技巧：采用时间管理方法，如番茄工作法。将工作时间划分为一个个 25 分钟的 “番茄时间”，每个番茄时间专注于一项任务，中间休息 5 分钟。这样可以帮助开发人员保持高度的注意力，减少任务切换的频率。例如，一个开发人员在一个番茄时间内只专注于优化一个数据库查询性能的任务，不受其他事情的干扰，提高了工作效率。（三）关注团队成员的工作状态合理安排工作负荷：团队负责人应该根据项目进度和团队成员的能力，合理分配工作任务，避免过度加班。对于长期加班的情况，要及时调整工作计划，确保团队成员有足够的休息时间。团队建设活动：定期开展团队建设活动，如户外拓展、聚餐等，缓解团队成员的工作压力，增强团队凝聚力。一个轻松愉快的团队氛围可以让成员在工作中保持良好的心态，提高工作效率。

我觉得AI生成的海报和人工手绘作品各有千秋，从我个人的角度来看，虽然AI生成的海报在效率和一致性方面有明显优势，但我更倾向于人工手绘作品。因为手绘作品不仅仅是视觉上的享受，更是心灵的交流。每一幅手绘作品背后都有一个故事，每一个细节都承载着创作者的心思。这种情感的传递和共鸣，是AI生成的海报难以替代的。 当然，这并不意味着AI生成的海报没有价值。在很多商业场合，AI生成的海报能够快速满足需求，节省时间和成本。而手绘作品则更适合那些追求独特性和情感表达的场合。选择哪种形式取决于具体的需求和目的。如果你希望作品能够快速完成并且风格一致，AI生成的海报是个不错的选择；如果你希望作品能够传递更多的情感和个性，那么人工手绘作品会更加合适。回答完毕！

存储能力和计算能力哪个更重要？从我的角度来看，我会稍微倾向于计算能力。下面我来详细说说我的看法。 计算能力的重要性 首先，咱们来看看计算能力为什么这么重要。 模型训练： 深度学习模型：现在的深度学习模型动辄上亿甚至几十亿的参数，训练这些模型需要大量的计算资源。比如，训练一个BERT模型可能需要几周的时间，而且需要多块高端GPU。如果没有强大的计算能力，这些模型根本无法高效训练。实时推理：不仅仅是训练，模型的推理也需要强大的计算能力。特别是在实时应用场景中，比如自动驾驶、语音识别等，毫秒级的延迟要求非常高，计算能力不足会导致系统性能大打折扣。 算法优化： 超参数调优：训练模型时，超参数的选择对最终效果影响很大。通常需要进行大量的实验来找到最佳的超参数组合。这个过程非常耗时，计算能力越强，实验速度就越快，优化的效果也就越好。模型剪枝和量化：为了提高模型的部署效率，通常需要进行模型剪枝和量化。这些操作也需要大量的计算资源来验证效果。 存储能力的重要性 当然，存储能力也不能忽视，它也有自己的重要性。 数据存储： 海量数据：AI的发展离不开大数据的支持。无论是图像、视频、文本还是其他类型的数据，都需要大量的存储空间。没有足够的存储能力，数据的保存和访问都会成为瓶颈。数据备份：数据的安全性也非常重要，定期备份数据是必不可少的。存储能力不足会导致备份频率降低，增加数据丢失的风险。 模型存储： 模型版本管理：在实际应用中，模型的版本管理非常重要。不同的模型版本需要保存下来，以便回滚和对比。存储能力不足会导致只能保留最近的几个版本，影响模型的管理和维护。中间结果：训练过程中会产生大量的中间结果，这些结果有时也需要保存下来，以便后续分析和调试。 两者的关系 实际上，存储能力和计算能力是相辅相成的。没有足够的存储能力，再多的计算资源也无法发挥作用；反之，没有强大的计算能力，再大的存储空间也只是摆设。所以，从长远来看，两者都需要重视。 但是，从短期和实际应用的角度来看，计算能力往往更为关键。原因如下： 技术进步： 计算资源的可扩展性：随着云计算技术的发展，计算资源的获取越来越方便。你可以根据需要动态调整计算资源，而存储资源的扩展相对较为复杂。硬件进步：GPU、TPU等专用硬件的出现，大大提升了计算能力。相比之下，存储技术的进步相对较慢。 应用场景： 实时性要求：很多AI应用场景对实时性要求很高，比如自动驾驶、在线推荐系统等。这些场景下，计算能力的提升可以直接带来性能的显著提升。成本效益：在很多情况下，增加计算资源的成本效益更高。比如，通过增加GPU数量来加速模型训练，比增加存储容量来保存更多的数据更划算。 结论 总的来说，我认为在推动AI进一步发展的过程中，计算能力更为关键。当然，这并不意味着存储能力不重要，只是在当前的技术背景下，计算能力的提升对AI的发展影响更大。希望我的看法能对你有所帮助，如果有不同意见，欢迎在评论区交流讨论！

《爱，死亡和机器人》：这部由Netflix制作的动画短剧集，每一集都是独立的故事，涵盖了多种风格和主题。AI在剧本创作和角色设计中发挥了重要作用，使得每一集都能带给观众全新的体验。那么基于此，我想说的是自动化剧本创作：AI能够基于大量剧本数据学习，自动生成剧本初稿或提供创意灵感。例如，通过分析热门短剧的情节结构、人物设定和对话风格，AI可以为创作者提供多种故事线选择。通过AI技术，短剧可以实现与观众的实时互动，如根据观众的选择改变剧情走向，增加观众的参与感和沉浸感。例如，Netflix推出的《黑镜：潘达斯奈基》就是一部互动式电影，观众可以通过选择不同的选项来影响故事的发展。这个我觉得是我所期待的。

体验了OSS搭建教育平台，非常给力，体验很棒，通过这些活动，大家可以相互交流最新的技术动态，分享宝贵的经验和心得，共同促进个人技能的提升和技术社区的发展。

我觉得在运动旅行中，科技手段确实能给我们的行程带来不少便利和乐趣。比如说： 智能手表: 现在很多智能手表都有GPS定位功能，可以记录你的跑步路线、速度、心率等数据，这对于喜欢户外跑步的朋友来说特别有用。像我有个朋友就用Apple Watch来记录他的骑行数据，感觉很方便。运动相机: 像GoPro这样的运动相机非常适合记录你在旅行中的冒险时刻，无论是潜水、滑雪还是骑行，它都能帮你捕捉到那些激动人心的画面。健康追踪应用: 有很多手机应用可以帮助你规划日常锻炼计划，并且还能根据你的身体状况提供建议。比如Keep这个APP，不仅可以跟着视频做运动，还可以记录你的健身成果，激励自己坚持下去。在线地图服务: 比如Google Maps或者高德地图，它们不仅能够帮助你找到目的地，还可以推荐一些适合徒步或骑行的好去处。特别是对于不熟悉的地方，这些地图简直是导航神器！无人机: 如果你是个摄影爱好者，带上一台小型无人机可以让你从空中视角拍摄到令人惊叹的风景照片，为你的旅行日记增添不一样的色彩。

如果您目前正使用着99元套餐的ECS实例，能否分享一下您是如何使用它的？（例如：开发测试环境、小型应用部署、个人项目实践等） 自用半年，主要学习练手用，谈谈使用感受。 购买就不多说了，现在99活动还在，大家可以自己选购，点击查看 新手小白不知道怎么弄，可以在实验室找找手册看，实验室第一个实验就是ecs入门上手，非常推荐。点击查看 tips: 云起实验室是一个非常好的场景化体验，不知道买了ecs该干嘛的可以在这里选择自己的方向，找到适合自己的实验。 我现在的ECS主要就是搭了个人博客，记录自己的日常，学习笔记，旅游照片什么的。搭建博客大家可以看这个实验：点击查看，按照实验一步一步做就可以完美复现。 ecs控制台这边常用的就是远程连接和更换操作系统 # 远程连接： 提供vnc、workbench方式，非常方便，可以不用本地的xshell就可以连接。 # 更换操作系统： 提供丰富的版本选择，按需选择，关键在于更换操作系统不需要等待很长时间，切换非常丝滑，对于刚开始练手的小白来说，不需要担心把系统玩坏，如果误把系统文件删了，直接重装系统，非常快，不需要等待。 总体评价：ecs操作简单，上手快，对小白友好，界面简洁，使用起来很舒服，对于练手，学习的同学来说，99性价比拉满，对于想了解阿里生态产品来说，ecs是基石，可以和其它生态产品无缝衔接，强烈推荐！

持续学习：这年头技术更新太快了，你得跟上步伐。比如现在流行的云计算、微服务啥的，都得学学。多看看书、多上网搜搜，参加些技术交流会，别让自己落伍了。 沟通能力：干这行，光会技术不行，还得会说话。跟同事、老板沟通时，得把复杂的东西说简单点儿，让人一听就懂。这样项目推进起来才顺畅。 抽象思维：得学会从高处看问题，别一上来就钻牛角尖。先想清楚整体框架，再慢慢细化。这样设计出来的系统才既灵活又好用。 关注业务价值：技术嘛，最终还是得为业务服务。做决策时，得多想想这个东西能不能给公司带来实实在在的好处。有时候，实用比炫酷更重要。 风险管理：设计系统时，得留个心眼儿，想想万一出问题怎么办。比如数据安全、系统崩溃这些问题，得提前想好对策。 团队合作：一个人干不成大事，得靠团队。多听听别人的想法，鼓励大家提意见。大家一起努力，才能做出好的东西来。 适应变化：业务和技术都在变，你得灵活点儿。有时候原先的设计不适用了，就得赶紧调整思路，找到新办法。