周周的奇妙编程_社区达人页

备案控制台
个人头像照片
周周的奇妙编程
已加入开发者社区675天

勋章 更多

个人头像照片
专家博主
专家博主
个人头像照片
星级博主
星级博主
个人头像照片
乘风问答官
乘风问答官
个人头像照片
技术博主
技术博主
个人头像照片
开发者认证勋章
开发者认证勋章
个人头像照片
一代宗师
一代宗师

成就

已发布231篇文章
166条评论
已回答695个问题
8条评论
已发布0个视频
github地址

我关注的人 更多

huc_逆天
huc_逆天
雅纯
雅纯
随风kali
随风kali
卷福同学
卷福同学
guoweish
guoweish
周周的奇妙编程
周周的奇妙编程

粉丝 更多

jianz123
jianz123
Zwzy
Zwzy
ouucvj3c57syc
ouucvj3c57syc
ht2fvfvga6p76
ht2fvfvga6p76
游客carntzirmbv2y
游客carntzirmbv2y
1794927307623714
1794927307623714
caoying12
caoying12
1344923649437553
1344923649437553
游客zgwuwh2tmlhas
游客zgwuwh2tmlhas
myh970308
myh970308
30711549
30711549
Yoyoman
Yoyoman

技术能力

兴趣领域
  • 容器
  • 云计算
  • SQL
  • 关系型数据库
  • 运维
  • Linux
  • 大数据
擅长领域
  • 前端开发
    高级

    能力说明：

    掌握企业中如何利用常见工具，进行前端开发软件的版本控制与项目构建和协同。开发方面，熟练掌握Vue.js、React、AngularJS和响应式框架Bootstrap，具备开发高级交互网页的能力，具备基于移动设备的Web前端开发，以及Node.js服务器端开发技能。

  • 容器
    高级

    能力说明：

    熟练掌握Docker各类高级特性，包括容器数据卷、DockerFile构建等；熟练使用Docker封装MySQL、Redis、Tomcat、Apache等镜像，并可在公有云或私有云部署并保持稳定运行。

  • Linux
    高级

    能力说明：

    熟练掌握Linux常用命令、文件及用户管理、文本处理、Vim工具使用等，熟练掌握企业IP规划、子网划分、Linux的路由、网卡、以及其他企业级网络配置技术，可进行Web服务器（Nginx），以及数据库（My SQL）的搭建、配置、应用，可根据需求编写Shell脚本，通过常用工具进行linux服务器自动化运维。

  • 数据库
    高级

    能力说明：

    掌握Java开发环境下所需的MySQL高级技巧，包括索引策略、innodb和myisam存储引擎，熟悉MySQL锁机制，能熟练配置MySQL主从复制，熟练掌握日常SQL诊断和性能分析工具和策略。可对云数据库进行备份恢复与监控、安全策略的设置，并可对云数据库进行性能优化。掌握主要NOSQL数据库的应用技术。

技术认证

某政企事业单位运维工程师，主要从事系统运维及大数据开发工作，多次获得阿里云、华为云、腾讯云征文比赛一二等奖；CTF选手，白帽，全国交通行业网络安全大赛二等奖，手握多张EDU、CNVD、CNNVD证书

暂无精选文章
暂无更多信息

2024年05月

  • 01.24 10:15:39
    发表了文章 2024-01-24 10:15:39

    AI 消灭软件工程师？| 新程序员

    AI 是否会取代软件工程师”是自大模型爆火以来程序员们最为关心的一大话题，事关编程的未来与我们每一位程序员。本文作者 Babel CEO、多年的资深程序员张海龙深入技术本质，为我们进行了答疑解惑。本文转载自CSDN：https://mp.weixin.qq.com/s/omx6B80D9Uz4mfnM8dvDeg。自从大模型出现以来，程序员界人人自危，这篇文章也是很好的解答了大家的一些困惑，分享一起学习。
  • 01.21 22:14:52
    发表了文章 2024-01-21 22:14:52

    顺着 IP 地址，真的能找到我家吗？

    这篇文章主要讨论了互联网平台陆续显示用户 IP 属地以及此举可能引发的隐私问题。文章指出，一些人支持平台强制在前台显示用户 IP 属地，认为这可以让人们收敛行为，防止虚假信息传播；而另一些人质疑这一举措会进一步侵犯个人隐私。文章还介绍了 IP 地址的基本定义和作用，以及它与个人隐私的关系。同时，也提到了用户和平台建立连接的基础是 IP，因此用户的 IP 信息会被平台服务器记录下来。对于公开用户 IP 属地所带来的隐私问题，文章提到了一些专家和律师的看法，以及一些保护个人隐私的建议，包括隐藏位置信息、删去不想暴露的信息、使用不同的用户名和密码等。
  • 01.20 22:00:43
    发表了文章 2024-01-20 22:00:43

    智启未来：阿里云第八代企业级实例g8i震撼发布，破解AI算力配置新纪元

    1月11日，阿里云宣布第八代企业级通用计算实例ECS g8i算力再升级。依托第五代英特尔至强可扩展处理器，以及阿里云自研的“飞天+CIPU”架构体系，ECS g8i实例的整机性能最高提升85%，AI推理性能最高提升7倍，可支撑高达72B参数的大语言模型，帮助中小规模模型起建成本降低50%。
  • 01.20 21:39:46
    发表了文章 2024-01-20 21:39:46

    回望做大模型一年后的感悟

    本文为转载，就不计入我的一月更文计划中了。本文作者:刘聪NLP , NLP算法工程师,专业炼丹师。原文链接见：https://mp.weixin.qq.com/s/CfAY8FCrQKKIrQx3U10EcQ
  • 01.18 20:54:39
    发表了文章 2024-01-18 20:54:39

    扩展至千万级用户：阿里云平台的初学者指南

    【1月更文挑战第7天】这几天支原体感染了，每天半夜都咳醒，实在撑不住了才断更几天。

2024年02月

2024年01月

  • 发表了文章 2024-07-07

    巧用通义灵码助力护网面试

  • 发表了文章 2024-07-06

    梦入丹青境，变换由心生

  • 发表了文章 2024-07-02

    数据处理的艺术：EMR Serverless Spark实践及应用体验

  • 发表了文章 2024-07-01

    精铸智刃·“百炼”成钢——深度探索阿里云百炼大模型开发平台

  • 发表了文章 2024-06-25

    开启运维新纪元！阿里云OS Copilot深度评测 & 体验分享

  • 发表了文章 2024-06-22

    创意“孵化机”——基于通义万相加速绘画创作流程

  • 发表了文章 2024-06-20

    见证数据的视觉奇迹——DataV Atlas

  • 发表了文章 2024-06-18

    简述AI漏洞修复研究现状及发展方向

  • 发表了文章 2024-06-14

    上云“加速器”——基于云效流水线快速上线企业门户网站

  • 发表了文章 2024-06-12

    一文彻底搞定 RAG、知识库、 Llama-3

  • 发表了文章 2024-06-09

    Kubernetes网络问题排查分享两则(1)——calico特定场景下的网络性能问题

  • 发表了文章 2024-06-09

    一文详解几种常见本地大模型个人知识库工具部署、微调及对比选型（1）

  • 发表了文章 2024-06-05

    什么是token？3分钟带你看懂

  • 发表了文章 2024-06-02

    深入 Kubernetes 网络：实战K8s网络故障排查与诊断策略

  • 发表了文章 2024-06-02

    CTF本地靶场搭建——基于阿里云ACR实现动态flag题型的创建

  • 发表了文章 2024-06-01

    CTF本地靶场搭建——静态flag题型的创建

  • 发表了文章 2024-05-29

    CTF本地靶场搭建——GZ:CTF基础使用

  • 发表了文章 2024-05-28

    CTF本地靶场搭建——GZ:CTF安装

  • 发表了文章 2024-05-15

    数据管理的艺术：PolarDB开源版详评与实战部署策略（二）

  • 发表了文章 2024-05-15

    数据管理的艺术：PolarDB开源版详评与实战部署策略（一）

正在加载, 请稍后...
滑动查看更多
  • 回答了问题 2024-07-06

    使用PAI-EAS一键部署ChatGLM，并应用LangChain集成外部数据

    1.点击进入实验，先领取试用包：

    image.png

    2.前往PAI控制台，开通机器学习PAI并创建默认工作空间。

    image.png

    3.在工作空间页面的左侧导航栏，选择模型部署>模型在线服务（EAS），进入PAI EAS模型在线服务页面。

    image.png

    4.在PAI EAS模型在线服务页面，单击部署服务。

    image.png

    5.在选择部署方式面板，选择自定义部署，单击确定。

    image.png

    6.在部署服务页面，配置以下关键参数。

    image.png
    image.png

    7.单击部署，等待一段时间即可完成模型部署。

    image.png

    8.当服务状态为运行中时，表明服务部署成功。

    image.png

    9.单击目标服务服务方式列下的查看Web应用。

    image.png

    阿里云PAI-EAS平台的"一键部署"功能，无疑是这一技术实践的加速器，它简化了从模型部署到应用集成的复杂流程，使得即便是非专业开发者也能轻松上手。在实际操作中，通过访问指定链接，我首先被引导至PAI-EAS的实验界面，界面清晰指示了部署ChatGLM-6B的步骤。整个过程非常直观，只需要按照提示依次完成云资源的选择与配置，即可启动部署。PAI-EAS的强大之处在于其自动化程度高，无需繁琐的手动配置，大大缩短了部署时间，这对于急于体验和验证模型效果的开发者来说，无疑是一大福音。

    在集成LangChain的过程中，我深刻体会到了这个框架的灵活性和强大之处。通过简单的代码设置，我便能够将ChatGLM-6B接入到实际的数据源中，比如数据库、API接口等，实现模型与外部世界的有效沟通。这一过程不仅扩展了模型的应用场景，也为模型注入了鲜活的、实时的数据流，使得输出结果更为贴近实际需求，增强了模型的实用性和商业价值。

    在实际的输出测试中，ChatGLM-6B与LangChain的配合展现出了令人满意的性能。模型不仅能够准确理解复杂的指令和上下文，还能够基于外部数据提供富有洞察力的反馈。比如，在一个集成企业内部知识库的场景中，ChatGLM-6B能够迅速检索相关信息，为用户提供精准的业务解答，展现了其在客户服务、智能咨询等领域的巨大潜力。

    总结我的使用体验，PAI-EAS的一键部署功能为开发者降低了技术门槛，使得复杂的模型部署变得轻而易举；而LangChain框架的加入，则进一步拓展了大模型的应用边界，实现了数据与模型的高效整合。这种结合不仅提高了开发效率，更为模型的实用化和商业化铺平了道路。尽管在某些特定场景下，模型的精准度和适应性仍有待进一步优化，但总体而言，这是一次令人兴奋且收获颇丰的技术探索之旅。未来，随着技术的不断进步，期待ChatGLM-6B与LangChain能解锁更多创新应用场景，推动AI技术的更广泛应用。

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-07-05

    丹青-千变万换，体验图片局部内容替换，分享使用过程、输出结果及使用体验

    这款工具其实在很久之前我就体验过了，那次去长沙玩，在橘子洲时人实在是太多了，索性最后在别处拍了个照片，然后再通过这个工具把人物P到了头像下面，哈哈，除此之外，这个确实在别的情况下也很有用处，比如在电商产品展示上，我之前为了做效果更好的商品图也是用到了通义万象中的类似功能，利用这款工具，我只保留了产品本身，将背景替换成了简约风格的纯色背景，立刻让产品显得更加高级和突出。

    下面还是写一下具体的使用过程吧！文章见下梦入丹青境，变换由心生

    1.点击链接进入

    image.png

    2.上传主人物图，选择保留区域，此处需确保整个人物整体都在保留区内（同一颜色）：

    image.png

    3.尝试高清生成，点击高级选项选择背景图，并且填写prompt为：微笑，比例合适

    image.png

    4.最终，生成的效果如下图所示：

    image.png
    image.png

    5.下面我们再尝试一下商品图，prompt为一个淡粉色的平面，上面散落着一些白色的花朵。这些元素为香水瓶提供了柔和而优雅的背景，并且显得非常的优雅和奢华，这下直接把六神变成完全买不起的样子了：

    image.png
    image.png

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-07-04

    使用通义灵码冲刺备战求职季，你有哪些深刻体验？

    1、晒出体验截图

    这里也专门撰写了一篇文章：巧用通义灵码助力护网面试，有兴趣的小伙伴可以看一下

    image.png
    image.png

    2、对体验效果进行点评

    自从去年开始使用通义灵码，我不得不承认，它的进步速度确实令人惊叹，远远超过了我个人学习和成长的速度。不仅体现在它对各种复杂问题处理能力的飞速提升，还表现在它理解与生成自然语言的精准度上。最开始，我还会偶尔发现它在某些语境理解上的小瑕疵，但随着时间推移，这些情况变得越来越少。每一次与它交互，都能感受到它的应答更加流畅自然，甚至在一些专业领域知识上，它展现出了不亚于专家的深厚积累。它不仅能迅速检索并整合信息，还能在理解用户意图的基础上，提供富有洞察力和创新性的建议，这种能力让我既震撼又受益匪浅。它不仅提升了效率，更是在某种程度上拓宽了人类的认知边界，让我们能够以前所未有的视角审视世界，探索未知。

    image.png

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-07-03

    如何破除工作中的“路径依赖”？

    现状偏见

    在现代工作环境中，人们常陷入一种被称为“习惯性依赖”的心理陷阱，即即使面对更为高效或愉悦的工作方式，也难以摆脱旧有的操作模式。这种现象，心理学上称之为“现状偏见”，它揭示了人类在面对改变时的天然阻力，即便这种改变可能带来积极的结果。对此，我认为，要打破这一循环，首先需认识到自身行为的局限性，并采取主动策略来促进个人成长和工作效率的提升。

    以我自身的经历为例，在一个长期的软件开发项目中，团队最初采用了一套传统的瀑布式开发流程，随着项目的推进，我们逐渐发现这种模式在需求变更频繁的环境下显得笨重且效率低下。尽管如此，团队成员由于习惯了这一流程，对提议转向敏捷开发模式的讨论反应冷淡。然而，经过深入的内部讨论和外部案例研究，我们意识到，如果不做出改变，项目很可能无法按时交付高质量的产品。于是，我们采取了逐步过渡的策略，设立了一个小规模的敏捷试点项目，并邀请了外部敏捷教练进行培训。

    这个过程并不轻松，初期团队成员面对新方法的不适感明显，但通过持续的学习、实践和反馈，我们逐渐感受到敏捷开发带来的灵活性和效率提升。团队成员开始更加主动地参与讨论，项目迭代速度显著加快，客户满意度也有了质的飞跃。这次转变让我们深刻体会到，只有勇于走出舒适区，拥抱变化，才能突破自我限制，激发团队的创新潜能。

    因此，面对习惯性依赖，个人和组织都应采取以下策略：

    • 认知觉醒：首先要认识到现状并不总是最优解，对现有工作方式进行定期审视和反思。

    • 小步快跑：不必急于进行全面变革，可以从一个小的、易于管理的项目开始尝试新方法。

    • 培训与教育：投资于团队成员的学习和成长，通过培训和工作坊提升技能，减少对新事物的恐惧。

    • 建立反馈机制：及时收集并分析新方法实施后的反馈，不断调整优化，形成正向循环。

    • 文化支持：营造一个鼓励创新、接受失败的文化氛围，让团队成员敢于尝试，不怕犯错。

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-07-03

    通用大模型VS垂直大模型，你倾向于哪一方？

    通用大模型VS垂直大模型

    在当今AI技术的汹涌波涛中，通用大模型与垂直大模型的交锋，犹如两股巨浪在技术海洋中的碰撞，各自展现着其独特魅力

    通用大模型

    通用大模型，以其广阔的适用性和跨领域的适应能力著称，如阿里云的“通义千问”模型，展现了其强大的语言理解和生成能力，无论是在客户服务、内容创作还是知识推理上，都能展现出惊人的灵活性。我曾亲自参与了一项利用通用大模型优化智能客服系统的项目，该模型不仅能够准确理解用户复杂多变的问题，还能在不同领域间自如转换，为用户提供个性化解答，极大地提升了用户体验和问题解决效率。这种跨越边界的智能，让人印象深刻。

    image.png

    垂直大模型

    相比之下，垂直大模型则在专业精度上独树一帜，它们在特定行业的深耕细作，使得模型在专业领域内的表现远超通用模型。例如，在医疗影像分析领域，专为识别肿瘤设计的模型能够提供比通用模型更为精确的诊断建议，我在协助某医院实施的AI辅助诊断项目中，见证了这一垂直模型如何通过深度学习医学影像特征，显著提高了早期癌症的检出率。这种针对性极强的专业性，让垂直大模型在某些场景下无可替代。

    image.png

    从我的经验来看，选择通用大模型还是垂直大模型，并非非此即彼的抉择，而是要基于具体的应用场景和需求来定。如果追求的是广泛的适用性和快速的市场响应，通用大模型无疑能更快地适应多变的业务需求，降低开发成本。而对于那些对精度有着极高要求，且业务领域明确的场景，垂直大模型的专业优势更能凸显其价值。

    实际上，两者并非完全割裂，而是可以相互融合，形成互补。例如，通过在垂直大模型的基础上引入通用模型的某些组件，使其在保持专业精度的同时，增强对边缘案例的处理能力。反之，通用模型也可借鉴垂直模型的专业逻辑，提升特定领域的表现。这种“泛化”与“专业化”的结合，或许是未来AI技术应用的新趋势，也是开辟AI技术应用新天地的关键所在。

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-06-29

    展示你用AI工具生成动漫头像，并分享配置过程及使用体验

    这里我采用通义万相来实现。

    image.png

    上传参考图后，选择古风模板，由于不需要做变动，提示词直接填写古风即可，最终生成效果如下：

    image.png

    个人觉得这张还比较满意：

    image.png

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-06-29

    一键生成你眼中的未来城市，分享部署过程、输出结果及使用体验

    FC一键部署Stable Diffusion的实验已经做过很多次了。具体可以参看我之前写的实践文章：基于函数计算模板部署AI应用实践，在这里就不过多赘述。

    我这里使用的魔搭社区的环境快速搭建。

    咒语：未来城市，夜空霓虹，空中车道，摩天绿厦，能源光环，全息生活

    image.png

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-06-25

    RocketMQ中rokcet-server断开的情况吗？

    在RocketMQ中，如果rocket-server出现断开情况，客户端（client端）的行为会依据不同的客户端配置和网络状况有所不同。通常，客户端会设计有自动重连机制，以保障服务的连续性和消息传输的可靠性。这意味着当客户端检测到与服务端的连接断开时，它会尝试重新建立连接，以恢复消息的发送和接收能力。这一机制是消息队列系统中确保消息不丢失和任务最终一致性的重要组成部分。

    然而，具体的重连策略（如重试间隔、重试次数等）可能需要根据客户端使用的SDK版本及其配置来设定。例如，使用Java SDK时，需要注意JDK版本的兼容性以及不同地域对SDK版本的支持情况，以确保客户端能正确处理重连逻辑。此外，选择合适的消费重试策略也是确保消息在异常情况下得以正确处理的关键

    image.png

    使用限制

    消费重试

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-06-24

    如何避免“写代码5分钟，调试2小时”的尴尬？

    在软件开发的世界里，“写代码5分钟，调试2小时”的现象确实如同一个魔咒，困扰着不少程序员。这不仅消耗了大量的宝贵时间，还可能挫伤开发者的积极性和创造力。然而，通过一些有效的策略和实践，我们可以显著提升编码效率，减少调试的痛苦，让编程之旅更加顺畅。

    1. 前期规划与设计
      一切高效编码的起点在于充分的前期规划。在动手写代码之前，花时间明确需求、设计架构和模块划分，甚至绘制流程图，可以帮助我们从宏观角度把握项目的脉络，减少后期因需求变更或设计缺陷导致的大规模返工。

    2. 代码规范与代码复审
      遵循良好的编码规范，如PEP 8（Python）、Google Java Style Guide等，可以让代码更加清晰、一致，便于团队成员之间的协作和理解。定期的代码复审不仅能捕获潜在的bug，还能促进知识共享，提升团队的整体编程水平。

    3. 单元测试与自动化测试
      单元测试是减少调试时间的利器。在开发初期就为每个模块编写测试用例，确保它们在任何改动后都能正常工作。自动化测试框架如JUnit、pytest等的运用，可以进一步提高测试效率，实现持续集成和持续部署（CI/CD），在代码提交后立即反馈问题，避免问题累积。

    4. 使用静态代码分析工具
      静态代码分析工具能在编码阶段就发现潜在的错误和不良编程习惯，如SonarQube、ESLint等。这些工具可以作为IDE插件实时提醒开发者，防患于未然。

    5. 学会利用调试工具
      熟练掌握IDE的调试功能，如断点设置、变量观察、步进执行等，可以更快定位问题所在，理解程序运行逻辑。合理利用调试信息，有时比盲目阅读代码更能高效解决问题。

    6. 持续学习与分享
      技术日新月异，持续学习新技术、新框架，理解其背后的原理和最佳实践，能够让我们在面对问题时有更多的解决方案。同时，积极参与技术社区的讨论，分享自己的经验和学习他人的教训，也是提升个人技能的有效途径。

    7. 保持代码简洁与模块化
      避免过度工程，保持代码简洁，遵循“单一职责原则”，将复杂功能分解为小而专注的模块。这样不仅易于理解，也方便测试和维护，减少因代码耦合引起的连锁错误。

    总之，提升编码效率和减少调试时间是一个系统性的工程，需要我们在软件开发生命周期的每个阶段都保持警惕和优化。通过上述方法的综合运用，我们不仅能提升个人的开发效率，还能促进团队整体的生产力，让编程从一项苦差事变成一种创造的乐趣。

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-06-24

    国内AI大模型高考数学成绩超GPT-4o，如何看待这一结果？

    此次复旦NLP实验室LLMEVAL团队开展的2024年高考数学真题评测活动，无疑是对当前大模型在解决复杂逻辑与精确计算能力方面的一次重要检验。从评测结果来看，不同模型在面对教育领域这一特定应用场景时的表现差异显著。

    image.png

    首先可以明确的是，大模型在简单题上的准确率还是很高的，基于大规模数据训练的AI系统已能较好地掌握基本数学概念和解题技巧，这得益于近年来深度学习技术的飞速发展和互联网上丰富数学教育资源的积累。这类题目往往遵循明确的规则和模式，易于模型通过模式识别来解答，反映出AI在结构化知识学习方面的强大潜力。

    但是，大模型在中档题和压轴题上的表现确实很辣眼睛，这也揭示了现有技术的局限性。中档题和压轴题通常需要更多的逻辑推理、抽象思维和综合应用能力，这对于依赖于统计规律而非真正理解的AI模型来说是一个巨大挑战。这说明即便是拥有数十亿参数的巨型语言模型，在处理需要深层次理解和创新思维的问题时，仍然难以达到人类水平。

    此次评测不仅是对现有AI模型数学能力的一次摸底，也为未来AI教育应用的发展指明了方向。要想让AI在教育领域发挥更大的作用，我们需要在提升模型理解复杂逻辑、实现精准推理的能力上下功夫，同时探索如何更好地结合AI与人类教师的优势，共同促进教育的个性化和智能化发展。这一结果也提醒我们，尽管AI技术取得了显著进步，但在实现真正的智能辅助教学和学习之前，仍有漫长的路要走。

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-06-22

    ARTIST模型是什么？

    ARTIST模型，全称为AIGC中文文生图模型是一种基于扩散模型的技术，专门设计用于根据中文文本提示生成高质量的图像。

    image.png

    该模型集成在阿里云的平台上，并通过WebUI提供服务，用户可以通过简单的界面操作实现以下功能：

    • 文生图：在WebUI的Chinese-Diffusion插件中选择pai-diffusion-artist-large-zh模型，输入中文提示（如“一个美丽的女孩”），点击生成图像，即可获得与提示相匹配的艺术图像。此功能支持加载Lora模型来调整生成图像的风格。

    • 图生图：除了根据文本生成图像，ARTIST模型还支持图生图功能，即在输入提示的同时上传图片，模型会依据图片内容和文本提示融合生成新图像。

    ARTIST模型展现了强大的文本到图像生成能力，特别是在处理中文提示方面，能够创造出既符合描述又富含艺术美感的图像作品，适用于多种创意设计场景，如人物形象创造、艺术字生成等。然而，由于其较大的参数量和对GPU资源的较高要求，目前该模型暂不支持直接下载使用，用户需通过云服务接口访问其功能。

    面向AIGC中文文生图模型的WebUI使用

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-06-22

    什么是PAI-DSW？

    DSW（Data Science Workshop）是PAI推出的云原生机器学习和数据科学开发平台，其中内置了Jupyterlab、WebIDE和terminal 三种使用方式，同时也支持本地开发环境通过ssh登录进行远程开发，并支持多种计算资源类型和环境。您可以通过该平台在线编写及执行代码，提交代码为离线任务并将生成的训练模型下载至本地。

    image.png

    参考：

    人工智能平台 PAI

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-06-22

    Caffeine和Reactor是如何结合使用的？

    Caffeine和Reactor都是在Java领域中广泛使用的库，但它们服务于不同的目的。

    Caffeine是一个高性能的本地缓存库，它提供了近似于Guava Cache的API，但设计上更注重延迟敏感的应用场景。Caffeine通过自动淘汰最近最少使用的条目、异步写入、以及只在需要时计算缺失值等策略来优化内存使用和访问速度，非常适合构建高性能的服务。

    image.png

    而Reactor是一个响应式编程框架，它是Project Reactor的一部分，用于构建非阻塞、事件驱动的应用程序。Reactor基于 Reactive Streams 规范，提供了强大的异步编程模型，支持背压（backpressure）机制，使得开发者能够更容易地处理高并发和高吞吐量的场景，特别是在处理I/O密集型任务时表现出色。

    image.png

    将Caffeine和Reactor结合使用，可以创建出既高效又响应式的应用程序。一个典型的结合方式是，在响应式数据流中利用Caffeine作为数据缓存层，以减少对外部服务或数据库的直接调用，从而提高整体系统的响应速度和降低外部资源的压力。

    例如，当使用Reactor处理HTTP请求时，可以在请求处理链的开始处检查Caffeine缓存中是否存在所需的数据。如果存在，则直接从缓存返回结果，避免了下游的昂贵操作；如果不存在，则发起请求获取数据，并在获取到后存储到Caffeine缓存中，以便后续请求可以直接使用。

    这种结合方式充分利用了Caffeine的高性能缓存特性和Reactor的异步处理能力，共同提升应用的性能和可扩展性。需要注意的是，虽然Caffeine本身不直接提供与Reactor的集成，但因为它们都是基于Java的，所以很容易在Reactor的代码逻辑中直接调用Caffeine的API来实现上述功能。

    参考链接：

    https://www.javadevjournal.com/spring-boot/spring-boot-with-caffeine-cache/

    https://sunitc.dev/2020/08/27/springboot-implement-caffeine-cache/

    https://github.com/ben-manes/caffeine/wiki/Population-zh-CN

    Guava Cache主页：https://github.com/google/guava/wiki/CachesExplained

    Caffeine的官网：https://github.com/ben-manes/caffeine/wiki/Benchmarks

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-06-20

    展示你通过AI修饰的自然风光照片，并讲述你的拍摄和编辑过程

    在这个数字化艺术日益蓬勃的时代，我有幸利用AI图像处理工具，将一次偶然的漫步定格成永恒的记忆。那是在初秋的一个清晨，我驱车前往郊外的一处鲜为人知的江岸边，期望捕捉到第一缕阳光穿透薄雾，照亮层林尽染的瞬间。尽管携带了专业的摄影装备，但由于光线和天气条件的限制，拍摄的照片并未完全展现当时震撼心灵的美景。画面略显平淡，色彩对比度不足，雾气也模糊了远山的轮廓。

    正是在这样的背景下，我决定借助AI的力量，让这些照片焕发新生。我选取了通义万相这一强大的图像处理工具，因为它在保持自然真实感的同时，能够大幅提升图像的视觉效果。在操作过程中，我首先上传了一张最具潜力的照片到通义万相的平台上，这张照片是山谷中一条蜿蜒小径，两旁是逐渐转红的枫树，远处是被晨雾轻抚的山峦。

    我给AI提供了几个关键词和提示，如“增强色彩饱和度”、“提升清晰度”、“增强细节表现”以及“营造油画质感”。片刻之后，一幅经过AI精心修饰的图像展现在眼前。原本朦胧的雾气变得层次分明，每一片叶子的脉络、每一束光线的轨迹都变得清晰可见，色彩也更加鲜明且富有层次，整个画面仿佛被赋予了生命力，从平凡的记录变成了富有情感的艺术作品。

    通过这次体验，我深刻体会到AI技术在图像处理领域的巨大潜力。它不仅帮助我们修复了拍摄中的遗憾，更是以一种前所未有的方式，让我们能够重新诠释和展现自然界的壮丽景色。这样的技术，不仅让摄影师的作品更加完美，也让每一个热爱自然、热爱摄影的人都有机会成为自己生活美学的创作者。在分享这些经过AI优化的照片时，我收获了朋友们的赞叹，他们纷纷表示仿佛身临其境，感受到了那一刻的宁静与美好。这不仅是一次技术的胜利，更是艺术与自然完美融合的见证。

    image.png

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-06-20

    一键部署3D卡通风格模型，分享部署过程及使用体验

    在探索AI生成艺术的前沿，阿里云推出的3D卡通风格头像生成平台，无疑为创意表达开辟了新天地。一键部署的便捷性，让我深切体会到了技术与艺术融合的魅力。

    部署过程简明高效，首先我登录阿里云账号并通过实名认证，确保活动参与资格无碍。紧接着，跟随指引创建了必要的云资源，包括专有网络VPC、交换机、安全组，以及云服务器ECS实例和云数据库RDS MySQL实例，为后续的实验环境搭建了坚实的基础。这个阶段虽然涉及多项配置，但得益于详尽的文档说明，每一步都清晰明了。

    随后，我进入了实验场景页面，点击“立即开始”按钮，选择了“领取免费试用额度”，迅速开启了我的函数计算FC体验。这里不得不提，函数计算的灵活性和易用性令人印象深刻，它让我能够在无需关注底层基础设施的情况下，直接专注于头像生成的任务本身。

    image.png

    接下来的重头戏是生成3D卡通头像。在完成基础环境设置后，我按照教程指导，上传了自定义的参数，启动了生成流程。等待片刻，一个充满个性的3D卡通形象跃然屏上。这个过程既激动人心又充满了惊喜，因为每一次生成都是独一无二的艺术创造。

    为了进一步完善体验，我还尝试了微调功能，利用PS等修图软件对生成的头像进行了细微调整，使其更贴合个人喜好。提交审核后，我的作品顺利通过，成就感油然而生。

    整个部署和使用体验流畅且富有乐趣，阿里云提供的平台不仅极大地降低了技术门槛，让非专业开发者也能轻松上手，还激发了我对于AI生成内容的兴趣和想象。通过这次实践，我深刻感受到了技术进步对创意表达的促进作用，期待未来能有更多这样的创新工具，让我们在虚拟与现实的交界，留下更多个性化的印记。

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-06-17

    你知道APP是怎么开发的吗？

    1、你知道APP是怎么开发的吗？如何将开发完成的APP发布在应用市场？

    在当今快节奏的数字化时代，移动应用已成为连接用户与服务的重要桥梁，其开发与运维的效率与质量直接影响到企业的市场竞争力。APP的开发是一个涉及多个环节的复杂过程，通常包括需求分析、设计、编码、测试、部署和发布等阶段。开发者首先依据市场需求进行功能规划，随后设计应用的界面与交互，接着采用诸如Java、Swift、Kotlin等编程语言编写代码。完成编码后，应用需经过严格的质量控制，包括单元测试、集成测试和性能测试等，以确保其在各种设备和操作系统上的兼容性与稳定性。一旦测试通过，开发者需将应用打包成符合相应应用商店规范的安装包，如iOS的.ipa文件或Android的.apk文件，然后提交至Apple App Store、Google Play或其他第三方应用市场审核，审核通过后即可正式发布，供用户下载使用。

    image.png

    2、在阿里云上实现一站式App的开发、测试、运维、运营等，你觉得体验感如何？

    阿里云移动研发平台EMAS与研发协同平台云效的出现，为这一过程带来了革命性的改变。通过这些平台，开发者可以享受从项目启动到应用发布的全程支持。首先，EMAS提供了多样化的移动技术SDK，使得快速集成各种功能成为可能，显著降低了开发成本。其次，云效平台的持续集成与持续部署（CI/CD）工作流，让代码更新与部署变得一键化，大大提升了开发效率。在测试阶段，云上自动化测试和真机模拟测试不仅加快了测试速度，还确保了应用的高质量。运维方面，借助阿里云的强大基础设施，能够实现资源的弹性伸缩，确保应用在用户激增时的稳定运行。运营阶段，数据分析工具的集成让开发者能够洞察用户行为，指导产品迭代与优化。

    在阿里云上实现一站式App的开发、测试、运维、运营，其体验感无疑是高效且顺畅的。一方面，平台的高度集成减少了开发者在不同工具之间切换的时间损耗，提升了工作效率；另一方面，阿里云强大的云资源和成熟的服务体系，为应用的稳定运行提供了坚实后盾，降低了运维成本。对于初创企业或独立开发者而言，这样的平台无疑是一大福音，它让开发者能够更加专注于产品创新和用户体验的提升，而不是被技术栈的选择与运维难题所困扰。综上所述，阿里云的移动研发解决方案，无疑是在技术浪潮中助力企业快速实现创意到产品转化的强有力引擎。

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-06-17

    如何提高企业的业务稳定性？

    在当今数字化转型的浪潮中，企业的在线业务连续性成为了衡量其竞争力的重要指标。业务的持续稳定可服务，不仅直接决定了客户体验的好坏，更是企业信誉与品牌价值的体现。因此，构建一个能够抵御各种意外情况的高可用架构，对于保障服务质量、促进企业发展至关重要。

    1、如何降低日常业务中断的风险，比如停机发布，单机故障等？

    针对日常业务中断的风险，如停机发布和单机故障等问题，可以利用阿里云的蓝绿部署功能，在不中断现有服务的情况下，平行部署新旧版本应用，验证无误后无缝切换流量，确保更新过程零停机。其次，通过部署在阿里云上的多可用区ECS实例和云数据库RDS，实现应用与数据的跨区域冗余，即使单台服务器或数据中心发生故障，也能自动故障转移至备用资源，保证业务连续性。同时，利用阿里云的负载均衡SLB分配访问流量，实现请求在多个ECS实例间的均衡分配，进一步提升系统的稳定性和可用性。结合阿里云的监控与告警服务，可实时监控系统状态，提前预警潜在问题，迅速响应处理，将业务中断风险降至最低。

    2、如何提升应用服务的负载均衡能力？

    而提升应用服务的负载均衡能力，主要涉及如何高效地分配访问请求，确保资源得到充分利用且用户请求得到及时响应。实现这一目标，通常需要借助专业的负载均衡器，如阿里云提供的SLB服务。SLB能够根据预设规则智能分发流量到后端多台服务器，实现访问压力的均衡分布。此外，结合自动扩展组(Auto Scaling)功能，可以根据实际流量动态调整服务器数量，既保证高峰期的服务性能，又避免了低谷期资源的浪费。进一步地，利用容器技术和Kubernetes集群管理，可以更细粒度地管理和调度应用实例，实现更灵活、高效的资源分配和负载均衡策略。

    阿里云作为行业领先的云计算服务商，深刻理解企业在业务上云过程中面临的挑战，并提供了全面的高可用架构解决方案。正如上述展示的“业务上云高可用架构”方案设计，它从基础设施冗余、数据库分片、缓存策略、监控报警等多个层面入手，为企业打造了一套全方位的防护网。通过这些方案的实施，企业不仅能够显著降低业务中断风险，还能在面对突发流量高峰时，保持服务的稳定与高效，最终推动企业的可持续发展。

    无论是通过先进的部署策略降低故障风险，还是通过优化负载均衡提升服务效率，都是企业提升业务连续性和用户体验不可或缺的一环。而阿里云以其强大的技术实力和丰富的产品线，正为众多企业搭建通往高可用未来的桥梁，助力企业在激烈的市场竞争中稳步前行。

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-06-16

    算力是开发的源头之水吗？

    算力作为开发的源头活水，不仅是技术进步的催化剂，还构成了数字化转型的坚固基座。它如同滋养万物的水流，为算法模型的训练、复杂数据的处理、即时服务的响应以及各种创新应用的孵化提供了必要的能量与速度。在云计算平台的支持下，灵活高效的算力分配让开发者能够无束缚地探索新技术、新应用，不断拓宽科技边界，深化行业变革，从而在信息化浪潮中持续涌动向前。

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-06-16

    实验环境子账号登录，已确定账号名密码完全正确，但是总是提示用户名或密码不正确。

    image.png
    image.png

    2024年6月16日实测该实验未发现问题，账号是创建时默认填入的，请检查密码或重新输入尝试。

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-06-14

    Havenask这种情况很容易抛异常吧？

    在LRU (Least Recently Used) 缓存机制中，LRUCacheShard::Lookup操作通常会增加缓存项（由LRUHandle表示）的引用计数（refs），以表明该缓存项正在被多个请求或操作共享。当一个缓存项被多个请求访问时，其refs确实会大于1，这表示该缓存项是活动的且不应被轻易淘汰。

    至于LRUCacheShard::EvictFromLRU过程中出现的assert(old->refs == 1)，这个断言是用来确保在尝试从缓存中移除（淘汰）一个项之前，该项没有被其他地方引用。如果refs > 1，则说明该缓存项还在被其他部分代码使用，不应该被删除，这时触发断言失败是合理的，因为它表明了逻辑上的不一致。

    在实际应用中，为了避免这样的异常，正确的做法是在淘汰缓存项之前减少其引用计数（如果适用的话），并确保只有当引用计数降到1（即没有其他地方在使用它）时，才真正执行淘汰操作。对于像Elasticsearch这样使用了类似LRU缓存机制的系统，其内部实现应当包含了对这种并发访问和引用计数管理的处理逻辑，以防止不必要的异常抛出。

    如果遇到频繁的断言失败，可能需要检查是否有逻辑错误导致引用计数未被正确管理，或者是否有设计上的考虑不周导致并发访问控制不当。在特定场景下，可能还需要调整或优化缓存淘汰策略，以更好地适应高并发或多线程环境下的工作负载。

    踩0 评论0
正在加载, 请稍后...
滑动查看更多
正在加载, 请稍后...
暂无更多信息
勋章
关注
粉丝