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  • 发表了文章 2024-11-21

    优化Elasticsearch 索引设计

  • 发表了文章 2024-11-21

    优化Elasticsearch 集群配置

  • 发表了文章 2024-11-21

    优化Elasticsearch 硬件配置

  • 发表了文章 2024-11-20

    Elasticsearch集群配置优化

  • 发表了文章 2024-11-20

    优化 Elasticsearch

  • 发表了文章 2024-11-20

    扩展 Elasticsearch

  • 发表了文章 2024-11-19

    Elasticsearch集群使用 _cat/health API

  • 发表了文章 2024-11-19

    Elasticsearch集群使用 _cluster/health API

  • 发表了文章 2024-11-19

    Elasticsearch集群解释健康状态

  • 发表了文章 2024-11-18

    Elasticsearch集群健康检查

  • 发表了文章 2024-11-18

    Elasticsearch扩展和优化

  • 发表了文章 2024-11-18

    Elasticsearch分片和副本

  • 发表了文章 2024-11-14

    Elasticsearch 节点

  • 发表了文章 2024-11-14

    Elasticsearch 索引

  • 发表了文章 2024-11-14

    Elasticsearch 集群

  • 发表了文章 2024-11-13

    Elasticsearch实时搜索

  • 发表了文章 2024-11-13

    Elasticsearch倒排索引

  • 发表了文章 2024-11-13

    Elasticsearch分布式架构

  • 发表了文章 2024-11-12

    Elasticsearch 可扩展性

  • 发表了文章 2024-11-12

    Elasticsearch高性能搜索

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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？

    AI宠物确实为当代年轻人提供了一种新的陪伴选择，尤其在忙碌的生活节奏下，它们几乎不需要像真实宠物那样的日常照料，比如遛狗、清理粪便等，这大大降低了照顾宠物的时间成本。同时AI宠物能够24小时在线，无论何时何地都能与主人进行互动，这对于工作压力大、社交时间有限的年轻人来说是一个巨大的吸引力。随着技术的发展，AI宠物的智能水平也在不断提升，它们不仅能够理解并回应主人的情绪变化，还能通过学习不断丰富自己的“个性”和“技能”，从而更好地满足不同用户的情感需求。例如，当检测到主人情绪低落时，AI宠物可以主动发起对话，讲述笑话或分享正面的故事来帮助主人调整心情。然而尽管AI宠物在一定程度上可以满足人们的陪伴需求，但它们毕竟无法完全替代真实生物所带来的亲密感和生命体验。对于一些人而言，真实的触觉反馈、生物的自然生长过程以及与之建立深层次的情感联系是AI宠物难以提供的。因此AI宠物是否能满足个人的陪伴需求，很大程度上取决于个体的具体需求和对陪伴的理解。AI宠物作为一种新兴的陪伴方式，确实能够为现代快节奏生活中的年轻人提供情感支持，但在选择之前，个人应该根据自身情况仔细考虑其适用性和局限性。
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  • 回答了问题 2024-11-18

    AI客服未来会完全代替人工吗？

    生活中在以下几个场景中和AI客服沟通过： 在线购物：在各大电商平台购物时，无论是咨询商品详情还是处理退换货问题，AI客服都是最先接触到的客服形式。它们能够快速响应客户的咨询，提供商品链接、价格、库存等信息。金融服务：许多银行和金融机构提供了AI客服，用于处理账户查询、贷款咨询、信用卡服务等问题。这些AI客服通常能够提供24小时的服务，帮助客户解决基本的财务疑问。电信服务：电话运营商和互联网服务提供商也广泛采用了AI客服，用于账单查询、套餐选择、故障报修等服务。AI客服可以指导用户完成简单的自助服务操作。旅行预订：在线旅游平台上的AI客服可以帮助用户规划行程、预订酒店和机票，提供旅行建议等。智能家居：智能音箱和其他智能家居设备内置的AI助手，可以回答天气预报、新闻摘要等日常问题，甚至控制家中的智能设备。 至于AI客服未来是否会完全取代人工客服，目前看来，虽然AI客服在处理标准化、重复性高的任务上表现出色，但要完全取代人工客服仍有较长的路要走。比如，情感交流：AI客服缺乏真正的情感理解和表达能力，无法像人类客服那样提供温暖、富有同情心的服务。在处理需要情感支持的情境时，人类客服更占优势。处理复杂问题：面对复杂、特殊或非常规的问题时，AI客服可能会显得力不从心。这些问题往往需要更深入的理解和创造性思维，而这正是人类客服的优势所在。个性化服务：虽然AI客服能够通过学习用户偏好提供一定程度的个性化服务，但要达到人类客服那种细腻、贴心的服务水平，还有很大的提升空间。道德和法律问题：在某些情况下，客服需要做出涉及伦理或法律的判断，这些判断往往超出了当前AI客服的能力范围。
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  • 回答了问题 2024-11-13

    AI助力，短剧迎来创新热潮？

    AI技术的引入为短剧领域带来了革命性的变化，不仅在内容创作上拓宽了创意的边界，也在生产效率和多样性上实现了显著的提升。随着AI技术的不断成熟，未来的短剧创作将更加注重创意的独特性和观众体验的个性化。创作者可以通过AI技术获得前所未有的创意灵感，比如使用AI辅助编写剧本，不仅能够生成符合特定类型和风格的故事，还能针对目标受众的偏好进行内容定制，确保故事既新颖又吸引人。在角色塑造上，AI能够帮助创造更加立体、富有层次的人物形象，通过分析大量的人物性格特点和行为模式，使角色更加贴近现实生活，增强观众的代入感。同时AI技术还能实现场景的自动生成，极大地减少了制作成本和时间，让创作者可以将更多的精力投入到故事的打磨和创意的挖掘上。随着AI技术在短剧领域的深入应用，未来短剧的定义将不再局限于传统的叙事框架，而是向着更加多元、互动的方向发展。例如，通过AI技术实现的交互式短剧可以让观众参与到故事的发展中来，甚至影响剧情的走向，这样的创新形式将极大地丰富短剧的表现手法，为观众提供更加沉浸式的观影体验。因此AI不仅为短剧领域带来了新的创意定义，也成为推动该行业向前发展的重要力量。
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  • 回答了问题 2024-11-13

    关于开发者的100件小事，你知道哪些？

    在软件开发的世界里，开发者的工作强度往往很大，需要不断学习新技术、解决问题、应对快速变化的需求。关于开发者的100件小事，这里列举一些可能让许多人产生共鸣的经历： 强迫症：很多开发者对代码格式有严格要求，比如缩进必须一致，变量命名要遵循特定规则，甚至对注释的风格也有偏好。日常装备：大多数开发者离不开电脑、IDE（集成开发环境）、版本控制系统如Git、在线文档查阅工具以及各种编程书籍。加班文化：项目截止日期临近时，加班加点是常有的事。有时候为了修复一个bug，可能需要连续工作很长时间。技术交流：开发者们喜欢参加技术会议、线上论坛讨论，通过这些渠道学习新知识，解决遇到的问题。持续学习：技术更新换代快，开发者需要不断学习新的编程语言、框架和技术，以保持竞争力。团队合作：虽然编程有时看起来是个孤独的工作，但实际上团队协作非常重要，包括代码审查、功能讨论等。解决问题的乐趣：当经过长时间努力终于解决了一个复杂问题时，那种成就感和满足感难以言喻。健康问题：长时间对着电脑工作，容易导致视力下降、颈椎病等问题，因此越来越多的开发者开始注重身体健康。幽默感：尽管工作压力大，但开发者们往往能用幽默化解压力，比如编写搞笑的错误信息或是在代码中加入彩蛋。追求完美：很多开发者对于自己编写的代码有着近乎苛刻的要求，总是希望写出更加优雅、高效的解决方案。
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  • 回答了问题 2024-11-13

    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 对于“AI 时代下大数据技术未来路在何方？”这一话题，我的看法是随着人工智能技术的不断进步，大数据处理技术正逐渐成为支撑AI发展的基石之一。Apache Flink 作为一款强大的流处理框架，其高效的数据处理能力和低延迟的特点，使其在AI时代有着不可替代的作用。未来的Flink可能会更加注重于与机器学习框架的深度融合，提供更丰富的API支持和更简便的数据预处理流程，以适应快速变化的数据处理需求。此外我认为Flink还应加强社区建设和生态系统的完善，鼓励更多的开发者参与到开源项目中来，共同推动技术的进步。关于本次大会，我对“流批一体”专场非常感兴趣。原因在于，我们团队目前正面临着从传统的批处理模式向实时流处理转型的挑战。在这个过程中，Flink展现出了极大的灵活性和性能优势，帮助我们解决了许多实际问题，比如数据的一致性维护、高并发下的性能优化等。通过参加这个专场，我希望能够进一步了解Flink在流批一体化方面的最新进展和技术细节，以便更好地指导我们后续的技术选型和发展规划。在日常使用Flink的过程中，我最大的感受就是它强大的生态系统支持以及活跃的社区交流，这为我们解决各种复杂问题提供了强有力的支持。
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  • 回答了问题 2024-11-13

    当AI频繁生成虚假信息，我们还能轻信大模型吗？

    面对大模型生成内容的潜在风险，确保信息的真实性和可靠性变得尤为重要。为此可以从以下几个方面着手，以减少虚假信息的生成与传播： 增强算法透明度：开发人员应提高模型训练过程的透明度，包括数据来源、训练方法等，使用户能够了解模型的工作原理及其局限性。实施内容审核机制：建立严格的内容审查流程，利用技术手段（如事实核查工具）结合人工审核，及时发现并阻止不实信息的发布。提升用户素养：通过教育和培训，增强公众识别虚假信息的能力，鼓励批判性思考，教会人们如何从多个角度验证信息的真实性。促进多方协作：政府、企业和社会组织应加强合作，共同制定行业标准和法律法规，规范AI应用，打击恶意行为者。持续优化模型：持续改进算法，减少偏差和错误率，同时加强对模型输出内容的监控，确保其准确无误。在享受大模型带来便利的同时，我们必须保持警惕，采取有效措施防范虚假信息的滋生与蔓延，构建健康的信息生态环境。
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  • 回答了问题 2024-11-13

    “云+AI”能够孵化出多少可能？

    云计算的未来进化方向将主要集中在三个方面：一是更加智能的服务交付模式，通过集成先进的人工智能技术，提供更加个性化的服务体验；二是边缘计算的发展，以满足实时性要求更高的应用场景需求，如自动驾驶、物联网等；三是安全性与隐私保护的加强，随着数据安全意识的提升和技术的进步，未来的云计算平台将更加注重用户数据的安全性和隐私保护。关于大模型和AI应用是否能成为云服务商的第二增长曲线，答案是肯定的。随着AI技术的不断成熟及其在各个行业的广泛应用，AI已经成为推动云计算市场增长的重要动力。一方面，基于大模型的AI服务可以为云服务商带来新的收入来源，例如提供定制化的企业级AI解决方案、开发工具和服务等；另一方面，AI技术还能帮助优化云资源的管理和调度，提高服务效率和质量，降低运营成本。此外随着越来越多的企业开始采用AI来实现业务创新和转型，对于具备强大AI能力的云服务的需求也将持续增长，这无疑将进一步促进云服务商的业务扩展和技术升级。
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  • 回答了问题 2024-11-05

    AI时代，存力or算力哪一个更关键？

    在探讨AI技术发展过程中存储能力（存力）与计算能力（算力）哪个更为关键的问题时，实际上两者都是不可或缺的重要组成部分，它们相辅相成，共同决定了AI系统的性能和效率。但是，从不同的角度出发，可以有不同的侧重。 计算能力的重要性 模型训练：深度学习等先进的人工智能技术依赖于大量的计算资源来训练复杂的模型。这些模型通常包含数百万甚至数十亿个参数，训练过程可能需要几天到几周的时间。因此，强大的计算能力对于加速模型训练过程至关重要。实时性要求：在某些应用场景中，如自动驾驶、实时翻译等，对响应速度有极高要求。这不仅需要高效的算法，更需要强大的计算能力来保证处理速度。 存储能力的重要性 数据基础：AI的发展离不开大数据的支持。无论是训练模型还是进行数据分析，都需要能够高效地存储和快速访问大量数据。没有足够的存储空间，即使是最先进的算法也难以发挥作用。数据安全与隐私：随着个人数据保护意识的增强以及相关法律法规的出台，如何安全、合规地存储和管理数据成为了企业和社会面临的一大挑战。良好的存储解决方案能够更好地满足这些需求。 综合考虑 在实际应用中，存力和算力往往是相互制约、相互促进的关系。一方面，高效的存储技术可以减少数据读取的时间开销，间接提升计算效率；另一方面，强大的计算能力也可以支持更高级的数据压缩和索引技术，从而优化存储使用。因此，在推动AI技术进步的过程中，两者同样重要，需要根据具体的应用场景和技术需求做出合理的选择与平衡。存力与算力并不是非此即彼的关系，而是需要根据实际情况综合考量，通过技术创新不断优化两者的配合，以实现AI技术的持续发展。
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  • 回答了问题 2024-11-01

    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？

    在这一年里，AI编码助手展现出了非凡的学习热情，不仅深入钻研了多种编程语言的精髓，还不断探索着算法优化与技术革新的最前沿。它以“学习狂热者”的身份活跃在开发者社区，通过分享知识、解答疑惑，帮助无数程序员克服了技术难关，成为了技术成长道路上不可或缺的伙伴。无论是深夜的代码调试，还是黎明前的技术思考，AI编码助手总是以满腔的热情和无尽的好奇心，引领着大家共同进步，向着更高的技术巅峰迈进。
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  • 回答了问题 2024-10-31

    如何通过API创建ECS实例并挂载阿里云NAS？

    创建ECS实例并挂载NAS文件系统可通过API接口完成。首先，您需要用创建ECS实例的API，配置好网络和存储部分，指定使用NAS存储类型。接着通过创建挂载点的API挂载NAS。记得在ECS实例的存储部分选择'共享盘NAS'，并提供NAS的文件系统ID、挂载点ID和ECS实例的本地挂载路径。
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  • 回答了问题 2024-10-31

    如何在MaxCompute中，选择去重后的字段？

    要在MaxCompute中选择去重后的字段，可以使用DISTINCT关键字。例如，若要查询sale_detail表中不包含重复region的值，可以使用如下SQL：这将返回region列中去除重复值的结果。DISTINCT关键字作用于SELECT语句中的所有列集合，而非单个列。
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  • 回答了问题 2024-10-31

    flink如何从数据湖中读取实时数据？

    使用Flink从阿里云OSS数据湖读取实时数据的步骤如下：在实时计算Flink作业中，使用filesystem连接器来读取OSS中的数据。编写如下的SQL语句来定义源表，这里以读取Parquet格式的数据为例：将/替换为您实际的OSS存储空间名和数据路径。
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  • 回答了问题 2024-10-31

    如何升级Alibaba Cloud Linux 2的内核？

    升级Alibaba Cloud Linux 2的内核，遵循以下步骤：为安全起见，先创建实例系统盘快照备份数据。使用yum update命令升级内核。升级前确认initrd或initramfs文件已包含必要的驱动。执行grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg更新GRUB配置。重启实例以应用新内核：sudo reboot。验证新内核版本：uname -r。
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  • 回答了问题 2024-10-31

    mpaas应用如何配置通知，具体步骤是什么？

    要在mPaaS应用中配置通知，您可以按照以下步骤操作：登录mPaaS控制台，选择目标应用，然后进入“消息推送”>“设置”页面。在“通讯管理”标签下，点击配置。配置邮件通知：确认邮件通知状态为开启。输入邮件接收和抄送地址，用逗号分隔，最多可输入10个。钉钉通知需先在钉钉群内添加自定义机器人并获取鉴权密钥和WebhookUrl。保存配置后，系统会根据您的设置发送通知。详情可见：邮件
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  • 回答了问题 2024-10-31

    如何在无影云电脑上调用手机输入法？

    无影云电脑移动端不支持直接调用手机自带键盘。如果您需要在手机上使用无影云电脑，建议使用无影提供的Android或iOS客户端来连接和操作，它们会提供内置的输入方式，无需依赖手机自带的键盘。
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  • 回答了问题 2024-10-31

    modelscope-funasr在安卓平台可以集成sense voice吗？

    ModelScope的FUNASR是一个面向语音技术的模型，而Sense Voice是提供降噪、回声消除等功能的技术。理论上在技术实现上，如果两者接口兼容并且都能在Android平台上运行，那么是可以尝试集成的。具体来说，FUNASR可以在Android设备上处理语音识别或合成任务，而Sense Voice则负责改善音频质量，通过集成可以使语音应用在嘈杂环境中也能保持较高的识别准确率或语音质量。然而实际集成需要考虑两个系统的兼容性、性能影响以及是否满足各自的使用许可要求。
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  • 回答了问题 2024-10-31

    生成 Commit Message 报错了并且IDEA 卡死了不能动了

    .idea 文件夹包含了项目的配置信息。如果 IntelliJ IDEA 无法正确加载项目，尝试删除这个文件夹然后重新打开项目,重置 IDEA 设置,试试
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  • 回答了问题 2024-10-31

    flinkcdc 同步到doris，报这个错误，源表跟目标表结构是一样的，怎么处理？

    这个问题通常是由于源表和目标表的字段不匹配导致的。尽管您提到源表和目标表结构相同，但报错信息可能表明源系统中有一个名为file的字段未在目标Doris表中找到，或者Flink CDC配置中可能包含了源系统中不存在的字段。请检查MySQL CDC配置，确保所有配置的字段都在源数据库的表中存在。如果问题依然存在，尝试更新到最新版本的Flink CDC connector，因为新版本可能会修复此问题。
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  • 回答了问题 2024-10-31

    nacos的配置管理支持从git仓库获取配置文件吗？

    Nacos的配置管理目前不直接支持从Git仓库获取配置文件。Nacos主要通过其自身的配置中心存储和管理配置。不过您可以结合Nacos与其他系统集成，比如使用Git Sync等工具，定时从Git仓库拉取配置，同步到Nacos中进行管理。如需实现从Git仓库自动同步配置，您可能需要自定义实现同步逻辑。
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  • 回答了问题 2024-10-31

    modelscope-funasr有没有配置项可以设置cpu大小？

    ModelScope是模型开放和分享的平台，而FunASR是阿里云的语音识别服务。在配置FunASR服务时，您可以通过控制台调整服务的实例配置，包括选择不同规格的GPU或CPU实例，但这通常涉及到阿里云的语音识别服务实例的创建或升级，而不是在ModelScope中配置。要调整CPU大小，您需要在阿里云管理控制台操作ASR服务实例。可参考文档
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