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2024年04月

  • 发表了文章 2024-05-08

    绘制直线

  • 发表了文章 2024-05-08

    位运算

  • 发表了文章 2024-05-08

    创建窗口

  • 发表了文章 2024-05-07

    读、写视频

  • 发表了文章 2024-05-07

    显示图像

  • 发表了文章 2024-05-07

    读取图像

  • 发表了文章 2024-05-06

    创建数组

  • 发表了文章 2024-05-06

    数组的形状

  • 发表了文章 2024-05-06

    创建数组（2）

  • 发表了文章 2024-05-05

    变量

  • 发表了文章 2024-05-05

    使用模板类

  • 发表了文章 2024-05-05

    配置模板引擎

  • 发表了文章 2024-05-04

    CSS边框

  • 发表了文章 2024-05-04

    CSS盒子模型

  • 发表了文章 2024-05-04

    元素的宽度和高度

  • 发表了文章 2024-05-03

    外部样式表

  • 发表了文章 2024-05-03

    CSS id 和 class

  • 发表了文章 2024-05-03

    CSS 语法

  • 发表了文章 2024-05-02

    JavaScript语法

  • 发表了文章 2024-05-02

    JavaScript语法（2）

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  • 回答了问题 2024-05-07

    flink-sql-jdbc-driver 写入数据有什么技巧吗？

    使用Flink SQL的JDBC连接器写入数据时，有一些技巧可以帮助提高效率和确保数据准确性。以下是一些关键的技巧：

    添加正确的依赖：确保在项目中添加了flink-connector-jdbc的Maven依赖，以便能够使用JDBC连接器。
    预处理数据：在将数据写入数据库之前，对数据进行预处理，比如清洗、转换和聚合，以减少写入数据库的数据量和提高写入效率。
    使用批处理：Flink SQL在读取MySQL表时，通常用于批式处理。在流式计算任务中，可以将MySQL表作为维表来使用，以提高处理效率。
    创建合适的表结构：在MySQL中提前创建好相应的表结构，确保与Flink中的表结构相匹配，包括字段类型、主键约束等。
    调整并行度：根据数据库的负载能力和网络条件，适当调整Flink任务的并行度，以避免对数据库造成过大的压力。
    使用事务：如果需要保证数据的一致性，可以使用事务来管理数据的写入操作。
    优化SQL语句：编写高效的SQL语句，避免复杂的子查询和多表关联，尽量减少数据传输量。
    处理异常：在写入过程中可能会遇到异常，需要有相应的错误处理机制，比如重试策略或者错误记录。
    监控性能：监控Flink作业的性能指标，如吞吐量、延迟等，及时调整配置以优化性能。
    遵循命名规范：在使用JDBC连接器时，遵循数据库的命名规范，避免因命名不当导致的兼容性问题。
    数据精度处理：注意处理数据精度问题，确保Flink中的数据类型与数据库中的数据类型匹配，避免数据精度丢失。
    总之，通过以上技巧，可以提高Flink SQL使用JDBC驱动写入数据的效率和可靠性。在实际操作中，还需要根据具体的业务场景和数据特性进行适当的调整和优化。

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  • 回答了问题 2024-05-07

    BC260Y用MQTT向阿里云发布主题消息一直错误

    在使用BC260Y模块通过MQTT协议向阿里云发布主题消息时，如果一直出现错误，可能是以下原因导致的：

    网络连接问题：请检查BC260Y模块是否已正确连接到网络，并且网络连接稳定。可以尝试使用其他网络环境进行测试。

    MQTT服务器地址和端口配置错误：请确保在BC260Y模块中配置了正确的MQTT服务器地址和端口。阿里云IoT平台的MQTT服务器地址通常为iot-as-mqtt.cn-shanghai.aliyuncs.com，端口为1883或8883（后者需要SSL/TLS加密）。

    设备证书配置错误：请确保已正确配置设备证书（包括产品密钥、设备密钥和设备证书）。这些信息可以在阿里云IoT平台的控制台中找到。

    主题名称错误：请检查发布消息时使用的主题名称是否正确。主题名称应与阿里云IoT平台上配置的主题名称一致。

    MQTT消息格式错误：请确保发送的MQTT消息格式正确。MQTT消息应为JSON格式，例如：{"temperature": 25}。

    代码逻辑错误：请检查BC260Y模块的代码逻辑是否正确。例如，是否正确处理了MQTT连接、订阅主题和发布消息等操作。

    为了定位问题，可以尝试以下步骤：

    查看BC260Y模块的日志或串口输出，以获取详细的错误信息。

    使用MQTT客户端工具（如MQTT.fx）模拟BC260Y模块，尝试连接到阿里云IoT平台并发布消息。这样可以排除硬件问题，专注于排查网络、配置和代码方面的问题。

    如果问题仍然存在，可以考虑在阿里云IoT平台的支持论坛或社区寻求帮助，或者联系阿里云技术支持。

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  • 回答了问题 2024-05-07

    大数据计算MaxCompute服务器怎么选？还有mysql数据库，是否有必要采购阿里云的mysql？

    选择大数据计算MaxCompute服务器时，应考虑其云原生、全托管、可扩展性等特点。

    MaxCompute是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案，它提供了完善的数据导入方案和多种经典的分布式计算模型，能够有效地降低企业成本并保障数据安全。作为一个Serverless架构的在线数据仓库服务，MaxCompute消除了传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制，最小化了用户的运维投入，使得海量数据的分析和处理既经济又高效。此外，MaxCompute支持离线和实时的数据接入，具备大规模数据计算及查询加速能力，适用于大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习等场景。它是一个分布式、可扩展、高可靠性的数据处理平台，支持从TB到EB级别的数据存储和计算，采用了云计算的技术架构，极大地提高了数据处理效率和灵活性。

    至于是否有必要采购阿里云的MySQL数据库，这取决于业务需求、数据管理、成本效益等因素。

    云数据库RDS MySQL版是基于阿里巴巴的MySQL源码分支，提供了基础版、高可用版、集群版等多种实例和计费方式，支持自动扩缩容、自动SQL优化、自动SQL限流等功能，适用于各类开发生态和应用场景。如果业务需要高可用性、自动扩展和优化等功能，那么采购阿里云的MySQL数据库可能是一个不错的选择。同时，阿里云提供的MySQL服务可以提供更加灵活和高效的数据库管理，有助于提升业务的稳定性和扩展性。但如果已有成熟的数据库管理方案和足够的技术团队支持，也可以根据自身情况选择其他数据库服务或自建数据库。

    总的来说，在选择MaxCompute服务器和MySQL数据库时，应根据自身的业务规模、数据处理需求、成本预算以及技术能力等因素进行综合考虑。

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  • 回答了问题 2024-05-07

    AI面试成为线下面试的“隐形门槛”，对此你怎么看？

    AI面试作为现代招聘流程的一部分，正在逐渐成为求职者进入线下面试阶段的一个“隐形门槛”。对此现象的看法是双面的，既有其积极的一面，也存在着潜在的问题和挑战。

    首先，AI面试的积极方面：

    提高效率：AI面试可以快速筛选大量简历，节省人力资源部门的时间，让初筛过程更加高效。
    标准化流程：通过AI面试，企业能够确保每位求职者都接受相同的评价标准，减少人为偏差。
    广泛覆盖：AI面试不受地理位置的限制，可以让更多地区的求职者有机会参与面试，扩大企业的招聘范围。
    然而，AI面试也存在一些潜在的问题：

    缺乏人际互动：许多求职者认为面试应该是一个双向的过程，而AI面试缺乏人际交流的温度，无法完全取代传统的面对面交流。
    技术局限性：AI面试可能无法全面考察求职者的各项能力，例如应对突发事件的能力、团队合作精神等非技术性软技能。
    信息安全隐患：AI面试可能会涉及到个人隐私信息的收集，需要确保信息安全，防止数据泄露或被滥用。
    不公平性：对于不熟悉AI面试工具的求职者来说，可能会感到不公，因为这种形式的面试对他们构成了额外的障碍。
    过度依赖：如果企业过度依赖AI面试结果来做出决策，可能会错过一些优秀的候选人。
    体验不佳：部分求职者反映，连续参加多场AI面试会感到疲惫且体验不佳，他们更渴望与真人面试官进行互动。
    综上所述，AI面试作为一种新兴的招聘手段，虽然提高了招聘的效率和覆盖面，但同时也带来了新的挑战。企业在采用AI面试时应当注意平衡技术和人性的关系，优化使用体验，保障信息安全，并结合传统面试方式，以确保选拔过程的公正性和全面性。同时，求职者也需要适应这种新的面试形式，提升自己在这一过程中的表现。

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  • 回答了问题 2024-05-07

    如何从零构建一个现代深度学习框架?

    构建一个现代深度学习框架是一个复杂的工程，需要对深度学习的原理和算法有深入的理解。以下是一些建议：

    理解深度学习流程：您需要对深度学习的整个流程有一个清晰的认识，包括数据预处理、模型构建、训练、评估和部署等步骤。
    抽象关键组件：确定框架中的关键组件，如张量（Tensor）、神经网络层（Layer）、优化器（Optimizer）、损失函数（Loss Function）等，并对这些组件进行抽象设计。
    选择编程语言：选择一个适合的编程语言。Python 是一个流行的选择，因为它有大量的科学计算库和易于编写的特点。Java 也可以使用，但可能需要更多的底层实现工作。
    编写核心代码：根据设计的组件，编写核心代码实现。例如，实现张量的操作、神经网络的前向传播和反向传播算法等。
    构建模型示例：基于您的框架构建一个简单的模型示例，如 MNIST 手写数字分类问题，以验证框架的功能和性能。
    扩展性和可维护性：确保框架的扩展性好，可以方便地添加新的层类型或优化算法。同时，代码应该易于维护，有良好的文档和注释。
    性能优化：考虑框架的性能优化，包括计算效率、内存管理和并行处理等。
    用户接口和文档：为用户提供友好的接口，简化模型的构建和训练过程。同时，编写详细的文档和教程，帮助用户理解和使用框架。
    测试和迭代：对框架进行充分的测试，包括单元测试、功能测试和性能测试。根据反馈进行迭代改进。
    社区和开源：如果可能，可以考虑将框架开源，建立一个社区，让更多的开发者参与进来，共同改进框架。
    安全性和合规性：确保框架在设计和实现过程中遵循相关的安全标准和法律法规。
    总的来说，构建深度学习框架是一个长期且持续的过程，需要不断学习和适应新的研究成果和技术发展。此外，由于深度学习框架的复杂性，建议在开始之前，先对现有的框架如 TensorFlow、PyTorch 等进行深入研究，了解其架构和设计理念，这将对构建自己的框架有很大帮助。

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  • 回答了问题 2024-05-06

    web端, app端,设备端,自己的业务平台和iot物平台, 五端如何联合起来?

    要将Web端、App端、设备端、自己的业务平台和IoT物联网平台这五端联合起来，需要采取一系列的技术和策略来实现它们之间的互联互通。以下是一些建议的步骤和考虑因素：

    确定互联互通的需求和目标：首先，明确五端之间需要实现哪些互联互通的功能和服务。例如，设备端可能需要向业务平台发送数据，Web端和App端需要展示这些数据，并且用户能够通过App端远程控制设备。
    选择合适的通信协议和技术：根据需求和目标，选择合适的通信协议和技术来实现五端之间的数据交换和通信。常见的通信协议包括HTTP、MQTT、CoAP等，而技术则可能包括云计算、大数据、人工智能等。
    设计统一的数据格式和接口：为了方便五端之间的数据交换和通信，需要设计统一的数据格式和接口。这可以确保不同端点之间能够正确解析和发送数据，从而实现无缝的互联互通。
    实现设备连接和数据收集：在IoT物联网平台上，需要实现设备连接和数据收集功能。这可以通过使用传感器、RFID等技术将物理设备与互联网连接起来，并实时收集、传输和分析数据。
    实现数据共享和协同工作：一旦数据被收集到IoT物联网平台上，就需要实现数据共享和协同工作。这可以通过云计算和大数据分析等技术来实现，从而提取有价值的信息，为企业和用户提供决策支持和业务优化建议。
    开发Web端和App端应用：基于统一的数据格式和接口，可以开发Web端和App端应用来展示数据和提供远程控制等功能。这些应用可以通过API接口与IoT物联网平台进行通信，从而获取和发送数据。
    集成业务平台：将Web端、App端和IoT物联网平台与自己的业务平台进行集成，实现业务逻辑和数据处理的统一。这可以通过使用微服务架构、API网关等技术来实现，从而确保不同系统之间的协同工作和数据一致性。
    测试和优化：在联合五端之前，需要进行充分的测试和优化工作。这包括性能测试、安全测试、兼容性测试等，以确保系统能够稳定运行并满足用户需求。同时，还需要根据测试结果进行优化和调整，以提高系统的性能和稳定性。
    部署和维护：完成测试和优化后，可以将系统部署到生产环境中，并进行持续的维护和更新工作。这包括监控系统的运行状态、处理异常情况、更新系统功能和修复漏洞等，以确保系统的稳定性和安全性。
    总之，要实现Web端、App端、设备端、自己的业务平台和IoT物联网平台这五端之间的联合，需要采取一系列的技术和策略来实现它们之间的互联互通。这包括选择合适的通信协议和技术、设计统一的数据格式和接口。

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  • 回答了问题 2024-05-06

    DataWorks这个参数显示超过最大值了，这个在哪配置能提高参数的最大值吗？

    在DataWorks中，如果参数显示超过最大值，通常指的是某些资源或配置的限制被达到了。要提高这些参数的最大值，你需要根据具体的参数类型和限制来进行配置。以下是一些可能的步骤和建议：

    资源组配置：

    登录DataWorks控制台。
    进入“资源组”页面。
    选择你需要调整的资源组，并点击“编辑”。
    在编辑页面中，找到“资源分配”选项卡并展开。
    在这里，你可以调整“单个任务最大内存”和“单个任务最大CPU使用率”等参数，根据你的需求输入相应的值。
    参数配置：
    如果你是在特定的节点或任务中遇到参数最大值的问题，可以在该节点或任务的配置页面中进行调整。
    进入任务编辑页面，找到需要设置参数的节点。
    点击该节点，进入节点配置页面。
    在节点配置页面，找到“参数配置”选项，并点击“编辑”按钮。
    在“参数配置”页面，你可以查看和调整节点的输入参数和输出参数的最大值。
    系统参数：
    某些参数可能是系统级的限制，这些限制通常不能通过常规的配置来调整。
    如果你遇到这样的限制，并且确实需要提高这些限制，你可能需要联系阿里云的技术支持团队来获取帮助。
    注意事项：
    在调整参数的最大值时，请确保你了解这些参数的含义和潜在的影响。不恰当的调整可能会导致系统性能下降、资源耗尽或其他不可预见的问题。
    在进行任何配置更改之前，最好先备份当前的配置，以便在出现问题时可以恢复到原始状态。
    文档和社区：
    阿里云官方文档和开发者社区是获取关于DataWorks配置和参数的详细信息的宝贵资源。如果你不确定如何进行配置或遇到了问题，请查阅相关文档或参与社区讨论以获取帮助。

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  • 回答了问题 2024-05-06

    DataWorks地域cn-chengdu-cdtaibao-d01，请问jobid在那看？

    在阿里巴巴的DataWorks（原名MaxCompute DataWorks）中，通常并没有直接通过地域（Region）和特定的子区域（如你提到的cn-chengdu-cdtaibao-d01）来直接查看jobid的方式。jobid是与特定作业（job）关联的唯一标识符，通常在你提交或查看作业时会看到。

    以下是一些方法来查看或获取jobid：

    作业运行详情：

    登录到DataWorks的控制台。
    导航到相应的项目或作业。
    查看作业的运行历史或日志。在运行详情中，你通常会看到与作业相关的jobid。
    日志和监控：

    如果你已经设置了作业监控或日志收集，那么这些日志中可能包含jobid。
    你可以使用DataWorks的日志查询功能来搜索特定的jobid。
    API调用：

    你可以使用DataWorks的API来查询作业信息。通过API调用，你可以获取作业的详细信息，包括jobid。
    你可以参考DataWorks的官方文档来了解如何使用这些API。
    联系支持：

    如果你无法通过上述方法找到jobid，并且你认为它对你很重要，那么你可以联系阿里巴巴的技术支持团队以获取帮助。
    注意：

    cn-chengdu-cdtaibao-d01这样的子区域可能是一个特定的内部标识或标签，而不是常规的DataWorks地域。通常，DataWorks的地域是像cn-shanghai、cn-beijing这样的标准区域。所以，确保你正在查看正确的控制台和文档。
    确保你有足够的权限来查看作业和日志。如果没有，你可能需要请求你的管理员或团队负责人来帮助你。

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  • 回答了问题 2024-05-05

    文字识别OCR的文本解析返回的sid是什么，为什么有一样的呢？

    在文字识别（OCR）的上下文中，返回的 sid（Session ID 或其他类似的标识符）通常不是OCR处理本身直接产生的一个常见输出。然而，不同的OCR服务或软件可能会返回各种标识符或元数据，以帮助跟踪、记录或管理识别任务。
    如果某个OCR服务返回了 sid，并且你发现有些 sid 是相同的，可能有以下几个原因：
    会话标识符：sid 可能是一个会话标识符，用于跟踪和关联一个特定的OCR处理会话。如果多个请求被发送到OCR服务，并且这些请求在某些条件下被视为“相同”或“相似”（例如，使用相同的输入文件或参数），OCR服务可能会返回相同的 sid。但是，这通常不是常见做法，因为 sid 通常用于唯一标识一个会话。
    批量处理：如果你在批量处理模式下发送多个图像进行OCR识别，并且这些图像在某种方式上被分组或关联，那么相同的 sid 可能用于标识这个批次中的所有图像。
    缓存或重用：在某些情况下，OCR服务可能会缓存先前的识别结果，并在后续请求中重用这些结果（如果输入相同）。在这种情况下，sid 可能只是一个指向缓存结果的引用，而不是真正唯一标识一个会话。
    错误或缺陷：如果 sid 的生成或管理存在错误或缺陷，也可能会导致多个不同的请求返回相同的 sid。

    自定义字段：如果 sid 是你使用的特定OCR服务或软件中的自定义字段，那么其具体含义和用途将取决于该服务或软件的实现。
    要准确了解 sid 在你使用的OCR服务或软件中的具体含义和用途，最好查阅该服务或软件的官方文档或联系技术支持获取更多信息。
    最后，如果你发现 sid 的值在多个不同的情况下是相同的，并且这不符合你的预期或需求，你可能需要调整你的请求或考虑使用其他OCR服务或软件来获得更可靠和一致的结果。

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  • 回答了问题 2024-05-05

    在文字识别OCR这种发票记得校验码应该是密码区里的全电号码，现在识别不到，怎么回事？

    OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术用于将图像中的文字转换为可编辑和可搜索的文本。在发票识别中，如果OCR无法识别密码区里的全电号码（即校验码），可能有以下原因：

    图像质量问题：发票图像的清晰度、分辨率或光线条件可能会影响OCR的识别准确性。如果密码区的图像模糊、有噪声或损坏，OCR可能无法正确识别其中的字符。
    字体和格式问题：发票上的字体和格式可能不在OCR系统的训练范围内，或者与OCR系统所使用的识别算法不兼容。这可能导致OCR无法正确解析密码区的字符。
    OCR引擎性能问题：OCR引擎的性能和准确性也会影响识别的结果。如果OCR引擎的性能不足或存在缺陷，可能会导致密码区字符的识别失败。
    密码区字符特性：密码区的字符通常具有特殊的字体、大小、颜色或布局，这些特性可能使OCR的识别变得困难。此外，密码区字符的排列方式也可能与OCR系统的识别算法不兼容。
    针对以上问题，以下是一些建议的解决方案：

    提高图像质量：确保发票图像清晰、无噪声和损坏。如果可能的话，使用高分辨率的扫描设备或拍照设备来获取图像。
    优化OCR引擎：使用更先进、性能更好的OCR引擎进行识别。同时，针对发票的特性进行训练和优化，以提高识别的准确性。
    人工干预：在OCR无法正确识别密码区字符的情况下，可以考虑人工干预。例如，手动输入或校对OCR识别的结果，以确保密码区的准确性。
    咨询专业人士：如果以上方法都无法解决问题，建议咨询OCR技术领域的专业人士或专家，以获取更具体的建议和指导。
    请注意，OCR技术的准确性和性能受到多种因素的影响，因此在实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。

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  • 回答了问题 2024-05-04

    polardb-x有数据库实例(SID)这个吗？

    PolarDB-X分布式数据库并没有传统意义上的数据库实例（SID）这个概念。PolarDB-X是由阿里巴巴自主研发的云原生分布式数据库，它融合了分布式SQL引擎DRDS与分布式自研存储X-DB，基于云原生一体化架构设计。PolarDB-X的核心能力通过标准关系型数据库技术实现，并具备稳定可靠、高度可扩展、持续可运维、类传统单机MySQL数据库体验的特点。在PolarDB-X中，通常是通过集群、节点、数据库（DB）和用户（USER）等概念来管理和组织数据资源，而不是使用SID。

    以上信息仅供参考，如有需要，建议查阅PolarDB-X的官方文档或咨询相关技术专家。

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  • 回答了问题 2024-05-04

    在图像搜索图片已经创建好了，我应该如何配置出一个测试页面？

    要配置一个用于测试图像搜索功能的页面，你可以按照以下步骤进行：
    确定需求：
    明确测试页面的目的，是为了验证图像搜索的准确性、速度还是其他指标。
    确定搜索页面应该包含哪些元素，如搜索框、搜索按钮、结果展示区域等。
    设计页面布局：
    使用HTML和CSS来设计页面的基本布局和样式。
    创建一个搜索框（可以使用），一个搜索按钮（可以使用

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  • 回答了问题 2024-05-04

    ecs认证没有资格，这一块还有其它解决方案吗？

    当ECS（Elastic Compute Service，弹性计算服务）认证没有资格时，确实可能存在一些限制或问题。不过，仍然有几种可能的解决方案或策略可以考虑：

    检查并修改账户权限：
    确保您的账户具有访问和使用ECS服务的必要权限。
    如果没有足够的权限，联系您的云服务提供商（如阿里云、华为云等）或IT管理员，请求调整或授予适当的权限。
    检查并修改安全组配置：
    安全组是控制进出云服务器实例的网络流量的防火墙规则集合。
    如果安全组配置不正确，可能会导致无法访问ECS实例或认证失败。
    登录到云服务提供商的控制台，检查并修改安全组规则，确保它们允许您需要的网络流量。
    更新或重置认证凭据：
    如果认证失败与密钥对、密码或其他认证凭据有关，尝试更新或重置这些凭据。
    对于密钥对，您可以重新生成一个新的密钥对并将其与ECS实例关联。
    对于密码，您可以尝试重置密码或使用其他身份验证方法（如访问密钥）。
    检查并解决网络连接问题：
    确保您的设备可以稳定地连接到云服务提供商的网络。
    如果存在网络连接问题，尝试重启路由器、调整网络设置或使用其他网络连接方式。
    考虑使用其他云服务：
    如果您的云服务提供商的ECS服务无法满足您的需求或存在持续的认证问题，您可以考虑使用其他云服务提供商的类似服务。
    在选择新的云服务提供商时，请确保它们提供您需要的服务、具有良好的可靠性和性能，并且符合您的预算和安全要求。
    联系技术支持：
    如果您尝试了上述所有方法仍然无法解决问题，联系云服务提供商的技术支持团队可能是最好的选择。
    技术支持团队可以为您提供更具体的帮助和指导，以解决ECS认证没有资格的问题。
    请注意，具体的解决方案可能因您的云服务提供商、账户设置和特定需求而有所不同。因此，请根据您的实际情况选择最适合您的解决方案。

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  • 回答了问题 2024-05-01

    大数据计算MaxCompute这个错误什么意思？

    在MaxCompute（也称为ODPS）中，具体的错误代码和消息对于诊断问题至关重要。然而，由于你没有直接提供具体的错误代码或消息，我只能基于你提到的“通过udf 请求了外部数据库资源”的上下文来提供一些可能的解释。

    外部资源访问限制：MaxCompute可能出于安全或性能考虑，限制了UDF（用户定义函数）直接访问外部数据库资源的能力。这可能导致在尝试从UDF中访问外部数据库时出现错误。
    UDF实现问题：UDF内部可能存在实现问题，例如连接字符串错误、查询语句错误、数据库驱动不兼容等，这些问题都可能导致在尝试与外部数据库通信时出错。
    网络问题：UDF所在的MaxCompute节点可能无法通过网络访问外部数据库。这可能是由于网络配置问题、防火墙设置、VPN连接等原因导致的。
    外部数据库问题：外部数据库可能由于各种原因无法响应UDF的请求，例如数据库服务未运行、数据库连接数已满、数据库查询超时等。
    为了更准确地诊断问题，你需要查看MaxCompute提供的错误日志或错误消息。这些日志或消息通常会包含更详细的错误代码和描述，可以帮助你确定问题的具体原因。
    如果你能提供具体的错误代码或消息，我可以给出更具体的建议或解决方案。例如，如果你看到了类似于“ODPS-XXXXX”的错误代码，那么你可以查找MaxCompute的官方文档或在线社区来获取关于该错误代码的更多信息。

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  • 回答了问题 2024-05-01

    大数据计算MaxCompute这报错什么情况？ 通过udf 请求了外部数据库资源。

    在MaxCompute（也称为ODPS）中，当你通过UDF（用户定义函数）请求外部数据库资源并遇到报错时，可能有几个原因：

    外部资源访问问题：
    UDF可能没有正确的权限或配置来访问外部数据库资源。
    网络问题可能阻止了UDF与外部数据库的通信。
    外部数据库可能暂时不可用或达到了访问限制。
    UDF实现问题：
    UDF内部代码可能存在问题，如连接字符串错误、查询语句错误等。
    UDF可能没有正确处理外部资源的连接和断开，导致资源泄漏或连接问题。
    MaxCompute环境问题：
    MaxCompute环境可能有限制，不允许UDF直接访问外部数据库资源。
    UDF使用的库或依赖项可能与MaxCompute环境不兼容。
    资源限制：
    如果外部数据库资源请求过于频繁或数据量过大，可能会导致性能问题或达到资源限制。
    安全性考虑：
    出于安全考虑，MaxCompute可能限制了UDF对外部资源的访问。
    要解决这个问题，你可以尝试以下步骤：

    检查UDF代码：确保UDF内部代码正确无误，能够正确连接和查询外部数据库。
    检查配置和权限：确保UDF具有访问外部数据库的正确配置和权限。
    查看日志和错误信息：检查MaxCompute和UDF的日志以及任何返回的错误信息，以获取更具体的报错原因。
    联系支持：如果问题仍然存在，你可以联系MaxCompute的技术支持或社区寻求帮助。
    考虑替代方案：如果直接访问外部数据库不可行，你可以考虑将数据导出到MaxCompute中，然后在MaxCompute中进行处理。
    注意，由于MaxCompute是一个分布式计算平台，处理外部数据库资源时可能需要考虑一些额外的因素，如数据同步、网络延迟等。

    文心大模型3.5生成

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  • 回答了问题 2024-05-01

    大数据计算MaxCompute中，odps left join的on条件对主表加判断影响到最终输出？

    在MaxCompute（也称为ODPS，Open Data Processing Service）中，当你使用 LEFT JOIN 时，ON 条件定义了如何连接两个表，并且它确实会影响到最终输出的结果。但是，ON 条件本身并不直接对“主表”（即 LEFT JOIN 语句中左侧的表）进行筛选或判断。

    LEFT JOIN 的基本工作原理是：它会返回左表中的所有记录，以及与右表匹配的记录。如果右表中没有匹配的记录，则结果集中对应右表的列将为NULL。

    当你在 ON 条件中添加了对主表的判断时，这实际上是在定义如何连接两个表，而不是对主表进行筛选。但是，如果这种判断使得某些左表的记录不能与右表的任何记录匹配，那么这些左表的记录仍然会出现在结果集中，但对应的右表列的值将为NULL。

    例如，考虑以下SQL查询：

    sql
    SELECT *
    FROM table1 t1
    LEFT JOIN table2 t2 ON t1.key = t2.key AND t1.value > 100;
    在这个例子中，ON 条件不仅要求 t1.key 和 t2.key 相等，还要求 t1.value 大于100。但是，这个 t1.value > 100 的条件并不会从 table1 中移除任何记录。它只是决定了哪些 table1 的记录会与 table2 的记录匹配。如果 table1 中的某个记录的 value 不大于100，那么它仍然会出现在结果集中，但与之对应的 table2 的列的值将为NULL。

    如果你想要对主表进行筛选，你应该在 WHERE 子句中进行，而不是在 ON 子句中。但是请注意，WHERE 子句是在连接操作之后应用的，所以它可能会移除那些在 LEFT JOIN 之后原本为NULL的右表列的记录。这可能会导致你失去 LEFT JOIN 的原始意图，即保留左表中的所有记录。

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  • 回答了问题 2024-04-29

    你遇到过哪些触发NPE的代码场景？

    在编程中，空指针异常（NullPointerException，简称NPE）是一种常见的运行时错误，它发生在试图在需要对象的地方使用null时。我遇到过的触发NPE的代码场景主要有以下几种：

    自动拆箱时的空值：在Java中，当尝试对一个null的包装类进行自动拆箱时，会抛出空指针异常。例如，如果你有一个Integer对象，其值为null，然后你试图将其自动拆箱为int类型，就会触发NPE。

    java
    Integer number = null;
    int primitiveNumber = number; // 尝试自动拆箱，将null转为int类型，会抛出空指针异常
    调用方法返回null：如果调用的方法返回null，并且没有对返回值进行检查就直接使用，就会抛出空指针异常。

    java
    String str = getSomeString(); // 假设这个方法返回null
    int length = str.length(); // 尝试访问null对象的属性，会抛出空指针异常
    集合操作中的null值：当使用集合（如List、Map等）时，如果试图访问不存在的键（key）或索引（index），或者集合本身为null，会抛出空指针异常。

    java
    List list = null;
    String firstItem = list.get(0); // 集合为null，尝试获取第一个元素，会抛出空指针异常
    数据库查询结果为null：在进行数据库查询时，如果查询结果可能为null，但代码中没有进行适当的空值检查，那么在尝试使用查询结果时可能会触发NPE。

    级联调用：当进行一连串的对象方法调用时，如果其中任何一个方法返回null，并且后续的代码没有进行检查，那么也会触发NPE。

    java
    MyObject obj = getSomeObject();
    String value = obj.getA().getB().getC(); // 如果getA(), getB()或getC()中任何一个返回null，就会抛出空指针异常
    为了减少NPE的发生，我们可以采取一些预防措施，例如对可能为null的变量进行非空检查，使用Optional类来处理可能为null的值，以及在编写代码时遵守良好的编程规范。同时，使用现代的IDE和静态代码分析工具也可以帮助我们在编码阶段就发现和修复潜在的NPE问题。

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  • 回答了问题 2024-04-29

    你见过哪些独特的代码注释？

    代码注释是编程中非常重要的一部分，它们可以帮助其他开发者理解代码的功能和逻辑。有些注释简单明了，有些则独特有趣。以下是一些我见过的独特代码注释：

    诗歌注释：在某些项目中，我看到过开发者用诗歌或者押韵的句子来写注释，这样既能解释代码的功能，又能给阅读代码的人带来一些乐趣。

    python

    春风又绿江南岸，代码犹如新叶展。

    遍历列表寻宝藏，每个元素都不放。

    for item in list_of_treasures: 

    # ...

    画图注释：有时候，对于复杂的算法或者数据结构，用文字可能很难解释清楚。这时候，有些开发者会选择用ASCII艺术或者简单的图形来注释代码。

    python

    ---------

    | Data |

    | | \

    | Stack | \

    | | \

    --------- \

    ^ v

    Pop Push

    幽默注释：有些注释充满了幽默感，让阅读代码的人感到轻松。

    python

    警告：以下代码可能包含魔法，请谨慎使用！

    如果你在这里遇到了问题，不要问我，去问那只会说话的兔子吧。

    故事化注释：有些注释会讲述一个与代码功能相关的小故事，帮助理解代码背后的逻辑。

    python

    从前有个勇敢的骑士，他要去打败恶龙，拯救公主。

    骑士需要一把剑，这就是我们的"sword"变量。

    sword = get_magic_sword()

    骑士来到了恶龙的洞穴，准备发起攻击。

    dragon = get_dragon_from_cave()
    dragon.fight(sword)

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  • 回答了问题 2024-04-29

    钉钉OA审批如何同步图片和附件到宜搭数据表单

    要将钉钉OA审批中的图片和附件同步到宜搭数据表单，您可以通过以下步骤实现：

    集成自动化功能：在宜搭中，您可以使用自动化功能来调用钉钉OA审批的数据。这通常涉及到设置触发器和动作，以便在审批流程中发生特定事件时，自动执行数据同步操作。
    使用数据连接器：尽管宜搭的“发起实例（高阶版）”连接器可能无法直接发起数据表单审批，但您可以探索其他可用的连接器或API接口，以实现从钉钉OA审批到宜搭数据表单的数据同步。
    配置报表展示：在宜搭中配置报表，以便展示从钉钉OA审批同步过来的图片。您可以在报表中设置图片上传组件，然后将图片的预览地址放入报表中，使得用户在查看报表时能够点击查看原图。

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  • 回答了问题 2024-04-29

    RPA和宜搭有没有结合点？

    RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）和宜搭可以有结合点。

    具体来说，结合点主要体现在宜搭提供的低代码或无代码开发平台上，可以方便地开发出符合业务需求的应用程序，而RPA则可以进一步优化这些应用中的重复性工作流程。以下是一些可能的结合方式：

    快速开发部署：通过宜搭的拖拽设计模式和丰富的模板库，非技术背景的用户也能快速构建应用，并自动适配不同终端。同时，借助RPA自动化流程配置的能力，无需传统的复杂编程，就能实现更高效的工作流程自动化。
    云原生与钉原生能力集成：宜搭集成了云原生和钉原生能力，打通了阿里云和钉钉底层技术和资源。这意味着在宜搭平台上开发的应用程序能够更好地与企业内部的其他系统整合，而RPA则可以在此基础上进一步提升跨系统工作流的自动化效率。
    策略优势与挑战应对：在组织中推进RPA时，可以借助宜搭平台简化开发过程，提高实施效果的完善度，降低错误率。同时，宜搭的应用项目支持主账号和子账号协同开发，有利于企业战略性地应用RPA，提升公司运营效率。
    综上所述，通过将宜搭的快速开发能力和RPA的自动化能力相结合，中小型企业以及大型企业都能在数字化转型的道路上更加顺畅、高效地前进。

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