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兴趣领域
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。

  • 微服务
    中级

    能力说明：

    熟悉微服务常用开放框架，理解Spring、Spring Boot，以及Spring Cloud的概念和不同，对Spring Cloud Alibaba有较为全面的认知。对Istio具备基础运维能力，掌握基本组件的知识。

  • 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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    重温经典《Thinking in java》第四版之第五章 初始化与清理（三十三）

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  • 回答了问题 2024-11-20

    FFA 2024 大会门票免费送！AI时代下大数据技术未来路在何方？

    我想到现场 Apache Flink是一个开源的流处理框架。作为开源的业界顶级的流处理框架，Flink被众多的开发者和企业所青睐。也给企业在商业上的应用创造了很大的价值。 阿里云实时计算Flink版是依托阿里云提供的云服务的扩展版本，不仅让Flink的使用变得方便和快捷，还对Apache Flink框架保留了兼容性，可谓是业界良心产品。 阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务，具备实时应用的作业开发、数据调试、运行与监控、自动调优、智能诊断等全生命周期能力。让需要流式计算的产品集成使用起来变得得心应手，只需要关心自己的业务，而无需关心Flink自身的性能，运维等问题。大大降低了流处理框架的使用难度，让不具备技术能力的企业也能实现实时的大数据分析和处理。
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  • 回答了问题 2024-11-20

    AI宠物更适合当代年轻人的陪伴需求吗？

    你会选择「养」一只 AI 宠物吗？你认为AI宠物能否满足陪伴需求呢？ 会选择养一只AI宠物玩玩吧。我估计养AI宠物跟玩电子产品一样，玩的是科技货。高科技的东西可能过了新鲜感就失去兴趣了。比如AI宠物本身具有的特性以及它能够自身成长的部分会很有局限性，不像真是的宠物，对人的感情培养是有温度的。不排除未来会有完全克隆真实动物大脑的AI动物，可能要很久。目前来看AI宠物暂时能满足短暂时间的陪伴需求。
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  • 回答了问题 2024-11-20

    AI客服未来会完全代替人工吗？

    生活中你在什么场景下和AI客服「沟通」过？你认为AI客服未来会完全代替人工吗？ 我感觉现在打电话推销的和客服评价的都是AI,比如银行办贷款的，推销车险的，运营商调查的等等，听声音就感觉不是真人。 AI客服未来确实会完全代替人工，但是不代表服务质量能提升。服务提供商当然省了一大笔的人工费，但是服务的温度，人与人之间交流的感觉没有了，反而可能会让人觉得服务不到位或者不满意。
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  • 回答了问题 2024-11-15

    “云+AI”能够孵化出多少可能？

    1、你认为云计算将朝着哪个方向进化？我认为云计算将朝着人工智能和大数据的方向进化。 不管是对人工智能发展的支撑，还是让云计算变得人工智能化，未来的方向肯定是会与人工智能相关。随着科技的进步，数据必然会变得很庞大，不管是物联网领域，互联网领域还是车联网领域，必然会产生比过去更多的数据，云计算必须要为大量的数据提供存储和分析能力。 2、大模型和AI应用，能否成为云服务商的第二增长曲线？成为云服务商的第二增长曲线是必然的。未来的需求会很大。能够提供的增值服务也会很多。不光能成为云服务商的第二增长曲线，还会成为整个社会经济增长的重要驱动力。
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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？

    使用大模型时，避免生成和使用虚假信息是一个重要且复杂的问题，可以通过以下策略在技术、流程和实践层面加以解决： 1. 技术手段 （1）结合事实校验技术 外部检验： 使用知识库、数据库或搜索引擎对生成内容进行验证。比如，通过跨检对模型生成的事实进行比对。 （2）模型优化 预训练数据筛选： 在模型训练阶段，剔除来源不可靠或带有偏见的数据。微调模型： 在高质量、经过验证的数据集上微调模型，增强模型的准确性。指令强化： 通过优化提示，引导模型生成更可靠的答案，比如要求模型给出数据来源或明确不回答不确定的问题。 （3）多模型交叉验证 利用多个模型对同一问题进行独立生成并交叉验证，判断信息的一致性以提高准确性。 2. 操作流程 （1）明确模型适用范围 适合生成的内容： 例如总结、写作辅助、情感分析等主观性较强的任务。谨慎处理敏感领域： 对于法律、医疗、科学等领域的信息，务必引入专家审查。 （2）要求模型提供信息来源 设计提示要求模型引用出处或解释生成逻辑，帮助用户判断生成内容的可信度。 （3）引入人工审查机制 在发布或使用模型生成的信息前，加入人工审核环节，尤其在涉及公共传播、政策决策或敏感领域时。 3. 用户教育 （1）提升用户辨别能力 教育用户了解生成式AI的局限性和可能产生幻觉的风险。鼓励用户在接受模型生成内容前，主动检查信息来源。 （2）透明提示 明确告知用户哪些内容是AI生成的，以及生成内容可能存在不准确的风险。提供使用模型的背景信息，例如模型的训练数据范围和限制。 4. 基础设施建设 （1）开发可信AI生态 推动可信数据源的建设，形成由公认可信组织提供的数据集或知识库。使用区块链等技术保障数据来源的真实性和溯源性。 （2）标准化和监管 制定行业规范和监管政策，要求生成式AI产品在输出内容时必须标明生成逻辑和可信性评分。引入独立审查机构对模型生成内容进行定期评估。 5. 案例分析与迭代改进 收集错误案例： 收集模型生成虚假信息的案例，分析原因并优化模型的训练或使用流程。反馈机制： 在实际应用中设置用户反馈通道，及时修正错误信息。 总结 避免生成和使用虚假信息需要技术手段、操作流程、用户教育和监管体系的多方面协同。通过提升模型准确性、引入校验机制和强化用户意识，可以最大程度减少虚假信息的风险。同时，应始终保持对模型输出的批判性思考，避免盲目依赖。
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  • 回答了问题 2024-11-15

    AI时代，存力or算力哪一个更关键？

    存储能力和计算能力的相对重要性取决于具体场景和需求，但在很多情况下，这两者是相辅相成的。以下是对它们各自重要性的分析，以及如何平衡它们的使用。 1. 存储能力的重要性 存储能力的核心在于数据的持久性与容量，在数据驱动的时代，其重要性主要体现在以下方面： 大数据时代的基础：现代应用（如机器学习、物联网、企业级系统）需要存储海量数据。没有足够的存储，数据无法保存和管理。历史数据和档案：许多决策依赖于对历史数据的分析，没有存储能力，数据将无从获取。实时性和分布式应用：强大的存储能力支持快速的数据访问，如数据库查询或实时流处理。 2. 计算能力的重要性 计算能力的核心在于处理速度与复杂任务的执行能力，其重要性体现在以下方面： 数据变现的关键：存储的数据只有通过计算才能转化为有用的信息或知识。复杂模型和任务的支撑：AI模型训练、科学计算、金融建模等场景对计算能力依赖极高。实时处理需求：例如自动驾驶、金融交易系统需要高性能计算支持实时决策。 3. 两者的关系 存储能力和计算能力密不可分，二者的关系可以用以下几点概括： 数据存储是计算的前提：没有足够的存储空间，计算没有输入数据。计算是存储的价值体现：存储的数据如果长期得不到处理和利用，其价值会大打折扣。计算与存储协同发展：现代系统通常结合存储和计算优化，如数据湖+云计算架构、边缘计算+分布式存储。 4. 场景权衡 在特定应用中，存储与计算的重要性可能有所侧重： 存储优先的场景：例如视频监控系统，重点是保存大量录像。计算优先的场景：如AI模型实时推理，需要更高的计算能力而非海量存储。均衡场景：如大数据分析，既需要存储能力保存海量数据，又需要计算能力进行数据挖掘。 5. 未来趋势 计算向存储靠近：存算一体化将缩短存储与计算的延迟，提升系统整体效率。分布式存储与计算：随着云计算和边缘计算的发展，存储和计算资源更趋分布式，需要协同优化。AI驱动的协同优化：AI技术将用于动态分配存储与计算资源，实现更高效的资源利用。 总结 存储能力和计算能力没有绝对的孰轻孰重，二者的重要性取决于应用场景。如果必须选择： 数据驱动型业务（如数据存档、数据湖）：存储更重要。实时处理或高复杂性任务（如AI训练、实时分析）：计算更重要。 最终的目标是通过存储与计算能力的结合，打造高效且可扩展的系统。
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  • 回答了问题 2024-11-15

    AI助力，短剧迎来创新热潮？

    AI在短剧领域的应用，将从创意生成到制作优化全面推动其定义与发展： 1. 创意生成更高效 AI能通过大数据分析用户偏好，结合热点、历史流行趋势，快速生成剧本创意，帮助创作者突破灵感瓶颈。例如： 剧情策划：根据特定主题生成多样化的剧情分支。角色设定：通过文本生成工具，设计独特的角色背景与对话风格。场景构建：AI可辅助生成符合剧情需求的视觉风格或场景描述。 这种创意辅助使创作者从重复性的创意筛选中解放出来，将更多精力投入到内容的精细打磨中。 2. 制作效率提升 AI在短剧制作中的应用涵盖剧本到后期制作： 智能剪辑与特效：通过AI自动剪辑、生成转场效果与视觉特效，降低小团队的制作门槛。虚拟角色与场景生成：使用AI生成演员或虚拟场景，减少对拍摄场地和演员资源的依赖。语言与文化翻译：AI实时翻译剧本，使短剧轻松适应多语言市场。 3. 个性化与交互式发展 AI推动短剧从单向传播走向更个性化、互动化的发展： 推荐与定制化剧本：根据用户观看习惯推荐或生成个人定制化剧本，吸引更多观众。交互式剧情：通过自然语言处理，观众可实时参与剧情发展，与虚拟角色对话或影响故事结局。 这种个性化和交互体验，将短剧转化为“可玩性”更高的内容形式。 4. 新商业模式探索 AI辅助短剧创作也将带来新的商业模式： 低成本高产出：通过AI生成内容+智能推荐，吸引大量流量，降低获客成本。数据驱动的内容调整：通过AI分析观众反馈，实时优化剧本和制作策略，提升观众粘性和口碑。 5. 创意新定义：合作与人机共创 未来，创意可能不再是单人或小团队的专属工作，而是人机协作共创的结果： 多样化风格实验：AI帮助短剧创作者尝试前所未有的艺术风格和叙事手法。跨文化融合：通过AI分析不同文化背景的数据，生成具备全球吸引力的创意。 总结 AI助力短剧行业的核心在于效率、创意和体验的突破。从创意生成到制作流程优化，再到互动式内容，短剧的创作和消费都将变得更加高效且多样化。人机协作的创意模式，将让短剧领域迎来一个前所未有的黄金发展期。
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  • 回答了问题 2024-11-15

    全网寻找 #六边形战士# 程序员，你的 AI 编码助手身份标签是什么？

    我热爱学习，学习使我快乐！跟着通义灵码不光为我们生成了高质量，可复用的代码，还交给了我们在未来如何编写高质量，可复用的代码。除了给予我们现成的结果，还让我们在生成结果的过程中学会了问题解决的思路，让我们的思考变得简化和准确。希望通义灵码越做越好！
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  • 回答了问题 2024-11-15

    关于开发者的100件小事，你知道哪些？

    关于开发者的100件小事，你体会最深的有：1、浏览器F5调试前端页面2、后端F8断点debug3、mvn clean package打包4、console.log日志输出5、json格式化6、base64在线转换7、ssh服务器8、postman测试接口
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  • 回答了问题 2024-09-10

    99元云服务器，你最pick哪种新玩法？

    99元套餐的ECS实例还没使用过，但是看配置2核2G、40G磁盘、3M固定带宽貌似能发挥的作用不大。首先在这个大模型的时代，可能连最小的大模型推理都跑不起来。其他的AI算法估计也够呛。其次，如果非要使用的化，用高性能的web服务器搭建个静态的网站吧。跑个测试使用的api服务也不错。做个小容量的文件备份也可以。不过从一分钱一分货的角度来说，99块钱这样的配置算是很高性价比了，其他的云厂商都比这个贵很多。还是看个人需求进行选择吧，不能只看价格。
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  • 回答了问题 2024-09-06

    100%打赢人类新手，乒乓球机器人靠谱吗？

    与乒乓球机器人对练和真人对练各有优缺点，具体来看： 乒乓球机器人对练的优点：1、恒定精度与稳定性：机器人能够设定固定的球速、旋转和角度，可以提供持续稳定的训练环境，适合练习特定技术或打磨动作。2、不受时间限制：机器人可以随时开启训练，不需要依赖他人，适合个人随时训练。3、强大的重复性：机器人可以进行高频次的球路重复，帮助运动员强化特定技术细节。4、多种模式选择：许多乒乓球机器人具有不同的训练模式，可以模拟不同的球路，帮助提高适应性。 乒乓球机器人对练的缺点：1、缺乏真实对抗感：机器人虽然可以模拟多种球路，但在应对复杂性和临场变化上不如真人灵活，难以提供全面的比赛感觉。2、策略性欠缺：真人对练中会有战略调整和战术变化，而机器人通常只是设定的固定模式，无法模拟真实比赛中的动态变化。3、沟通和反馈不足：与真人对练时，能够通过交流得到即时反馈或建议，而机器人无法提供这样的互动。 真人对练的优点：1、灵活的对抗性：真人对练可以模拟比赛中随机应变的局面，帮助提升实战技巧。2、多样化的技术应对：不同对手会有不同的技术风格和应对策略，能够提升适应性和应变能力。3、心理训练：真人对练可以带来更多的心理对抗和比赛紧张感，帮助运动员适应真实比赛的心理压力。4、互动性：真人对练可以通过交流进行技术指导和策略讨论，利于进步。 真人对练的缺点：1、时间和对手限制：需要约时间，找到合适的对手，有时无法满足随时训练的需求。2、技术稳定性不一：不同对手的技术水平不稳定，可能导致训练效果不一致。 个人倾向如果是为了技术打磨和体能训练，我会更倾向于乒乓球机器人，因为它提供了稳定且高强度的训练环境。但为了提升实战能力和战术应对，真人对练则不可或缺。结合两者的优点，混合使用可能是最理想的训练方式。
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  • 回答了问题 2024-09-06

    哪些职场行为可能成为职业发展的阻碍？

    职场中我认为最应该避免的“雷区”行为是不问和不去尽快去实践。不管是应对需求还是解决实际问题，很多新人都在那边自己独立的苦思冥想，想了好久，查了好久，然后让自己很痛苦。就是不问，问了以后还在那边自己想，而不去做。这里面涉及到两个问题，就是不知道怎么问？问了也不知道怎么做。那么这个时候只能根据经验丰富的员工的指导，说一点做一点。很多经验丰富的员工本身比较繁忙，参与的工作比较多，可能不能总是满足新员工上面的要求。这个时候需要新员工找准时机去跟经验丰富的员工沟通，把自己做的东西简明扼要的给老员工澄清，不要把问题复杂化，说了一大堆没有重点。如果自己找不到重点可以问老员工重点是什么。反正职场里要抓住时机多问，其次就是多做，不能光说光想不去干，不干其他的都是白费。
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  • 回答了问题 2024-09-06

    听了那么多职业建议，你觉得最有用的是什么？

    我认为对我的职业规划和成长影响最深远职业建议是持续学习，多做实践。对于我们软件开发行业来说，新技术迭代更新的速度很快，需求功能要求也越来越高，需要我们不断的学习新的知识来提升自己的技术水平，应对各种各样的需求变化。通过新知识的补充可以做到对新需求的更深层次的理解，把握住客户或者产品的核心关注点。新的知识不单单是新的技术，还是各种新的概念，所以学习的范畴不单单是计算机，还包括其他方面。对于计算机方面的，可以活学活用，新技术的实现可以随时的通过实践去验证。概念方面的主要提高自己的思想境界。我认为如果我们做到了永久学习，在实践中检验，就不用担心所谓的各种危机，你要相信如果你这样的人都存在危机，那其他人危机更多。所以还是那句话，学和干就完事了。
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  • 回答了问题 2024-08-14

    视频时代，图文未来如何发展？

    虽然现在视频的形式占据了大多数的媒体传播途径，但是很大都是故意吸引眼球或者zha赚取流量的滑头视频，营养价值很低。就算是新闻类的或者科普教育类的，也是大多带有带节奏和做广告的嫌疑。个人认为现在的视频内容质量很差，先不谈视频内容是否是ai生成或者有ai元素。视频希望传播的内容很空泛的居多，包括新闻事件，断章取义，哗众取舍。我不认为图文内容没有未来，恰恰相反，很有未来。流动式的内容很容易满足人视觉上的冲击，但是引发心灵上的冲击需要的是对画面和内容的思考，而不是我看到了什么动态的东西。
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  • 回答了问题 2024-08-14

    如何用AI来提高英语学习效率？【AI动手】

    没有达到体验的效果，输入三个单词offend,permanent,numerous，没有生成关于这三个单词的联想记忆故事或者句子，还是以demo中的水果单词生成的。
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  • 回答了问题 2024-08-14

    你有哪些能写出完美Prompt的秘籍？

    Prompt的撰写其实是属于八股文，有固定的流程格式和套路。但是就是在这么些流程和套路里，使用的不同的措辞就会导致大模型吐出不一样的东西，这就是技巧问题了。我自己在撰写Prompt的时候首先要交代清楚角色定位，即你希望大模型扮演什么样的角色，定位一定要详细；其次是你想实现什么目的，需求目的要详细，最后就是输出规范，我个人认为结合业务场景，输出规范很重要，可以根据输出内容做具体的业务场景应用。
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  • 回答了问题 2024-08-14

    聊聊哪些科幻电影中的家居技术你最希望成为现实？

    现在一站式智能家居比较流行，周围的朋友装修的时候也考虑这一块，主要是某为或者某米的智能物联设备。声控级别的达不到，主要就是什么远程操控，智能监测啥的。有个平台可以统计到自己家里各个家具的状态。感觉很有成就感。我就纳闷了，家具们需要你们知道他们的状态吗？我感觉吃饱了撑的。摄像头用的比较多，经常看到同事通过手机查看家里小孩子的生活学习状态，我只能说眼不见为净，看得越多烦恼越多。还是希望多一些有助于减少焦虑的科幻装备照进现实。
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  • 回答了问题 2024-08-14

    传统健身VS科技健身，你更倾向于哪一种？

    健身还是靠自己，最多借助科技工具帮助记录一些数据。传统的健身比如跑步，游泳这些经常去做。尤其是跑步，慢跑绝对对身体有益，游泳太累了，而且在水里运动的时间不长，没有跑步这种持久性好一点。健身房没去过，就像某一个名人说的，如果健身都需要靠去健身房让别人监督，那还是不要健身了。要说科学，健身房里的健身器材一般人也就体验，除非专业人士。VR之类的就算了，三分钟热度的活。
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  • 回答了问题 2024-08-14

    你有使用过科技助眠工具吗？

    眼罩算吗？如果眼罩也算科技睡眠工具，那我经常使用，主要是中午办公室午休的时候。其实科技狠活主要是为了方便人类生活，但是如果产生了严重的依赖感，那么自然的生活感觉就失去了。比如我使用眼罩让睡觉的时候眼睛周围的光线变得很暗。到了晚上睡觉的时候，如果房间窗户外面的光线不够暗，估计就会睡不着，所以科技助眠工具也是一把双刃剑吧。合理利用即可。
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  • 回答了问题 2024-08-14

    电子书vs传统纸质书，你更喜欢哪种阅读方式？

    最近几年看了不少书，大部分是电子书，但是个人更喜欢看纸质书，因为看电子书有点伤眼睛很容易疲劳。这几年看的书有《史记》、《道德经》、《论语》、《庄子》、《唐诗三百首》、《易经》、《山海经》等。这些经典的书本大多数都买了纸质的书籍，因为都可以反复翻看的。平时出勤坐地铁，在地铁里会看看跟专业有关的电子书籍，比如《机器学习》、《人工智能》之类的。总之、电子书随时可以看，纸质书携带不便，但是还是喜欢纸质书翻阅的感觉。
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