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。

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。

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。

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。

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

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。

参考：

人工智能平台 PAI

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。

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。

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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

在视觉智能平台中，按量付费的调用次数确实会直接按照次数计费，而不会消耗点数。免费额度用完后，超出的部分将按照指定的价格（例如，超过100次后可能是0.02元/次或0.1元/次，具体依据当前的计费政策）进行计费，直到达到相应的QPS限制。预付费资源包中的点数是用于抵扣调用次数的另一种付费方式，与按量付费的直接计次收费并行存在。当选择使用预付费资源包时，调用会优先消耗资源包内的点数。

视觉智能开放平台人脸识别预付费资源包计费规则是什么？

关于视觉智能开放平台部分商业化产品定价调价的公告 调价计费规则

由于该离线SDK目前不支持线上直接支付下单，您需要提交申请使用。

申请链接如下：https://page.aliyun.com/form/act31424192/index.htm

或者可以通过钉钉群（23109592）加入阿里云视觉智能开放平台咨询群，联系工作人员协助处理申请事宜。此服务支持Android和iOS终端，适用于多模态场景，能与语音算法结合降低误唤醒，例如应用于车内唇动辅助唤醒等场景。

唇动检测SDK

按量收费是按照实际使用量进行计费的一种方式，具体到阿里云服务，例如Serverless应用引擎SAE，其计费单位精细到秒，不足1秒也按1秒计费。在每个结算周期结束时，系统会根据您的实际资源使用情况生成账单，并从您的账户中自动扣除相应的费用。此外，针对存储服务，阿里云提供了按容量计费（按量付费）+存储包的组合方案，这种计费方式允许用户享受包年包月的低成本同时保持按量付费的灵活性。购买存储包后，可根据包的容量和时长享受不同折扣，最高可达55%优惠，且适用于多个地域的总存储用量抵扣，超出部分则继续按量计费。此计费策略自动扩容，根据数据增长实时调整，确保数据写入不受影响。

计费方式1：按容量计费（按量付费）+存储包（推荐） 优势

按量付费（后付费） 购买和使用须知

云服务器 ECS按量付费

对于通义灵码我也是十分熟悉了，自去年云栖大会之后就一直在研究AI代码编写的相关操作方式，也是先后撰写了一些相关文章。

目前有研究过的包括采用AI代码助手解算法题、写shell脚本、前端代码编写、K8s的yaml脚本编写等等。

Prompt：我想在k8s里面编写一个yaml脚本来创建一个服务(Service)暴露Deployment，请帮我写出

同时，下面还加入了详细的解释。

根据自己实际情况修改后可以直接投入使用！

图片如下

过程如下

进入如下所示位置：【通义】——>【智能体】——>【绘画大师】

输入Prompt如下：

1.奶奶与孙子坐在花园的摇椅上，孙子依偎在奶奶怀中，笑声与花瓣一同飘荡在温馨的春日阳光下。

2.强调场景内需要同时出现两个人，包括奶奶与孙子。

要在大数据计算MaxCompute中将字符串日期快速转换为timestamp类型，您可以使用CAST函数。具体操作如下：

对于字符串"2024-01-21"，若要转换为timestamp类型并设定时间为"17:16:15.0"，您需要先构造一个符合timestamp格式的字符串，然后进行转换。示例如下：

SELECT CAST(CONCAT('2024-01-21', ' 17:16:15.0') AS TIMESTAMP) AS converted_timestamp;

这段SQL代码首先使用CONCAT函数将日期字符串与指定的时间字符串连接起来，形成"2024-01-21 17:16:15.0"，然后再使用CAST函数将其转换为TIMESTAMP类型。这样就完成了从指定字符串日期到timestamp类型的转换，并且指定了具体的时间。

日期与时间函数 UNIX_TIMESTAMP

日期数据格式转换：STRING、TIMESTAMP、DATETIME互相转换

启动云原生AI套件镜像registry.cn-beijing.aliyuncs.com/acs/vscode:cuda-11.2.0-devel-ubuntu18.04的命令如下：

sudo docker run -it --name your_container_name \
    --gpus all \
    -v /your/local/path:/container/path \
    registry.cn-beijing.aliyuncs.com/acs/vscode:cuda-11.2.0-devel-ubuntu18.04

请将your_container_name替换为您希望的容器名称，以及将/your/local/path:/container/path替换为需要挂载到容器的本地目录路径，以便于数据持久化或代码访问。--gpus all参数确保GPU资源被容器正确使用。

使用Intel CPU部署AI容器镜像Qwen-7B-Chat

mirrors.aliyun.com 镜像上能够同步google cloud-sdk的软件包

安装AIACC-Training

在Windows 10的命令提示符（CMD）中，若要删除某个目录下的所有文件（不包括子目录），可以使用以下命令：

del /Q <目录路径>\*

这里的 /Q 参数表示安静模式，即删除文件时不提示确认信息。请将 <目录路径> 替换为您实际需要删除文件的目录路径。但请注意，执行此操作将永久删除指定目录下的所有文件，请在操作前确保已备份重要数据，避免数据丢失。