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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，全国数信杯数据安全大赛银奖，手握多张EDU、CNVD、CNNVD证书

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2024年11月

  • 11.04 22:21:19
    发表了文章 2024-11-04 22:21:19

    从零到一：阿里云CAP助你轻松高效构建云应用

    云原生应用开发平台CAP是阿里云提供的一站式应用开发及生命周期管理平台。它内置丰富的Serverless和AI应用模板、先进的开发者工具和企业级应用管理功能，帮助个人和企业开发者快速构建、部署和管理云上应用，大幅提升研发、部署和运维效能。CAP支持Web应用、AI应用、ETL数据处理等多种场景，提供图形化、低代码的流程编排能力，助力开发者高效构建复杂业务流程。
  • 11.04 11:12:54
    回答了问题 2024-11-04 11:12:54

    AI时代，存力or算力哪一个更关键？

    踩0 评论0
  • 11.03 22:55:43
    发表了文章 2024-11-03 22:55:43

    创新不设限，灵码赋新能：通义灵码新功能深度评测

    自从2023年通义灵码发布以来，这款基于阿里云通义大模型的AI编码助手迅速成为开发者心中的“明星产品”。它不仅为个人开发者提供强大支持，还帮助企业团队提升研发效率，推动软件开发行业的创新发展。本文将深入探讨通义灵码最新版本的三大新功能：@workspace、@terminal 和 #team docs，分享这些功能如何在实际工作中提高效率的具体案例。
  • 11.03 00:53:29
    发表了文章 2024-11-03 00:53:29

    高效率，低成本！且看阿里云AI大模型如何帮助企业提升客服质量和销售转化率

    在数字化时代，企业面临海量客户对话数据处理的挑战。阿里云推出的“AI大模型助力客户对话分析”解决方案，通过先进的AI技术和智能化分析，帮助企业精准识别客户意图、发现服务质量问题，并生成详尽的分析报告和可视化数据。该方案采用按需付费模式，有效降低企业运营成本，提升客服质量和销售转化率。
  • 11.02 10:30:14
    发表了文章 2024-11-02 10:30:14

    基于阿里云文档智能和RAG快速构建企业"第二大脑"

    在数字化转型的背景下，企业面临海量文档管理的挑战。传统的文档管理方式效率低下，难以满足业务需求。阿里云推出的文档智能（Document Mind）与检索增强生成（RAG）技术，通过自动化解析和智能检索，极大地提升了文档管理的效率和信息利用的价值。本文介绍了如何利用阿里云的解决方案，快速构建企业专属的“第二大脑”，助力企业在竞争中占据优势。

2024年10月

  • 10.30 16:55:51
    回答了问题 2024-10-30 16:55:51

    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？

    踩0 评论0
  • 10.30 09:58:29
    回答了问题 2024-10-30 09:58:29

    1024程序员节，开发者们都在参与社区的哪些活动？

    踩0 评论0
  • 10.30 09:48:13
    回答了问题 2024-10-30 09:48:13

    AI助力，短剧迎来创新热潮？

    踩0 评论0
  • 10.30 09:37:50
    回答了问题 2024-10-30 09:37:50

    关于开发者的100件小事，你知道哪些？

    踩0 评论0
  • 10.30 09:18:47
    发表了文章 2024-10-30 09:18:47

    【灵码助力安全3】——利用通义灵码辅助智能合约漏洞检测的尝试

    本文探讨了智能合约的安全性问题，特别是重入攻击、预言机操纵、整数溢出和时间戳依赖性等常见漏洞。文章通过实例详细分析了重入攻击的原理和防范措施，展示了如何利用通义灵码辅助检测和修复这些漏洞。此外，文章还介绍了最新的研究成果，如GPTScan工具，该工具通过结合大模型和静态分析技术，提高了智能合约漏洞检测的准确性和效率。最后，文章总结了灵码在智能合约安全领域的应用前景，指出尽管存在一些局限性，但其在检测和预防逻辑漏洞方面仍展现出巨大潜力。
  • 10.25 18:47:17
    发表了文章 2024-10-25 18:47:17

    【灵码助力安全2】——利用通义灵码辅助复现未公开漏洞的实践

    本文介绍了利用通义灵码辅助复现未公开漏洞的过程，包括XSS和文件包含两种典型漏洞类型。通过具体案例，展示了如何结合CVE描述和源码，使用灵码定位漏洞位置、分析漏洞原因，并验证漏洞的存在。文章强调了灵码在提高漏洞复现效率、减少手动排查时间方面的优势，同时也指出了其在复杂场景下仍需人工判断的局限性。未来，期待灵码能在自动化安全测试、动态分析及威胁建模等领域发挥更大作用，全面提升软件安全性。
  • 10.24 09:56:21
    发表了文章 2024-10-24 09:56:21

    【灵码助力安全1】——利用通义灵码辅助快速代码审计的最佳实践

    本文介绍了作者在数据安全比赛中遇到的一个开源框架的代码审计过程。作者使用了多种工具，特别是“通义灵码”，帮助发现了多个高危漏洞，包括路径遍历、文件上传、目录删除、SQL注入和XSS漏洞。文章详细描述了如何利用这些工具进行漏洞定位和验证，并分享了使用“通义灵码”的心得和体验。最后，作者总结了AI在代码审计中的优势和不足，并展望了未来的发展方向。

2024年08月

  • 08.20 16:43:13
    发表了文章 2024-08-20 16:43:13

    结合通义千问对CentOS靶机进行入侵排查

    本文介绍了一种在Linux系统中记录所有登录用户操作历史的方法，通过在/etc/profile中添加脚本代码，每次用户登录时会自动生成一个包含该用户操作历史的文件。同时，文章还提供了多种查看系统登录记录和日志的方法，如使用last, last -f /var/log/wtmp和cat /var/log/secure | grep 可疑IP等命令，帮助管理员监控系统活动和排查异常行为。此外，通过rpm -Va命令可检查文件完整性，识别可能存在的安全隐患。
  • 08.19 14:27:34
    回答了问题 2024-08-19 14:27:34

    哪些职场行为可能成为职业发展的阻碍？

    踩0 评论0
  • 08.19 14:13:18
    回答了问题 2024-08-19 14:13:18

    100%打赢人类新手，乒乓球机器人靠谱吗？

    踩0 评论0
  • 08.18 17:45:29
    发表了文章 2024-08-18 17:45:29

    再探PolarDB —— PolarDB MySQL 四大场景下的全方位评测

    本文全面评测了阿里云PolarDB MySQL在四大关键场景下的表现：Serverless极致弹性、列存索引（IMCI）、弹性并行查询（ePQ）以及无感秒切高可用。通过官方提供的免费体验资源，我们深入了解了PolarDB MySQL的核心能力和性能。Serverless极致弹性列存索引（IMCI弹性并行查询（ePQ）无感秒切高可用此外，文章还介绍了PolarDB MySQL在数据备份和HTAP（混合事务/分析处理）场景下的优势，包括灵活的备份策略、高效的全量和库表恢复方式，以及通过IMCI支持的HTAP能力。这些特性共同构成了PolarDB MySQL作为一款先进的云数据库服务的强大竞争力。
  • 08.16 23:52:23
    发表了文章 2024-08-16 23:52:23

    解密巴黎奥运会中的阿里云AI技术

    2024年巴黎奥运会圆满结束，中国代表团金牌数与美国并列第一，展现了卓越实力。阿里云作为官方云服务合作伙伴，通过先进的AI技术深度融入奥运的各项环节，实现了大规模的云上转播，超越传统卫星转播，为全球观众提供流畅、高清的观赛体验。其中，“子弹时间”回放技术在多个场馆的应用，让观众享受到了电影般的多角度精彩瞬间。此外，8K超高清直播、AI智能解说和通义APP等创新，极大地提升了赛事观赏性和互动性。能耗宝（Energy Expert）的部署则助力实现了赛事的可持续发展目标。巴黎奥运会的成功举办标志着体育赛事正式进入AI时代，开启了体育与科技融合的新篇章。
  • 08.13 17:59:08
    回答了问题 2024-08-13 17:59:08

    你有使用过科技助眠工具吗？

    踩0 评论0
  • 08.13 17:51:44
    回答了问题 2024-08-13 17:51:44

    电子书vs传统纸质书，你更喜欢哪种阅读方式？

    踩0 评论0
  • 08.07 17:03:48
    发表了文章 2024-08-07 17:03:48

    基于阿里云通义星尘实现多智能体（Multi-agent）协同工作的构想与尝试

    近年来，大规模预训练模型（大模型）快速发展，其能力显著增强，尤其是在语言理解和生成方面取得了突破。然而，尽管大模型强大，但仍需被动响应指令，为此，研究转向了更具自主性的新范式——智能体（AI agent）。不同于仅执行命令的大模型，智能体不仅能理解复杂指令，还能规划行动步骤并在特定领域自我学习与改进。为进一步提高处理复杂任务的能力，多智能体（Multi-Agent）系统应运而生，多个智能体通过协作、交流信息和共享资源，共同完成更为复杂精细的任务。本文探讨了如何利用阿里云的通义星尘实现基础的多智能体协同工作，介绍了智能体的概念、优势及局限性，并通过具体案例展示了如何构建协作型多智能体系统。
  • 08.05 11:58:02
    回答了问题 2024-08-05 11:58:02

    传统健身VS科技健身，你更倾向于哪一种？

    踩0 评论0
  • 08.05 11:53:22
    回答了问题 2024-08-05 11:53:22

    聊聊哪些科幻电影中的家居技术你最希望成为现实？

    踩0 评论0
  • 08.03 15:51:46
    回答了问题 2024-08-03 15:51:46

    您会在哪些场景中使用到云消息队列RabbitMQ 版？

    踩0 评论0
  • 08.02 14:26:40
    发表了文章 2024-08-02 14:26:40

    函数计算驱动多媒体文件处理：高效、稳定与成本优化实践

    本次测评的解决方案《告别资源瓶颈，函数计算驱动多媒体文件处理》展示了如何利用阿里云函数计算高效处理多媒体文件。文档结构清晰、内容详实，适合新客户参考。方案提供了一键部署与手动部署两种方式，前者简便快捷，后者灵活性高但步骤较多。通过部署，用户可体验到基于函数计算的文件处理服务，显著提升处理效率和系统稳定性。此外，测评还对比了应用内处理文件与函数计算处理文件的不同，突出了函数计算在资源管理和成本控制方面的优势。
  • 08.01 16:08:23
    发表了文章 2024-08-01 16:08:23

    声临其境！体验阿里云开源音频基座大模型——FunAudioLLM

    阿里通义实验室开源了全新的音频基座大模型FunAudioLLM，包含SenseVoice与CosyVoice两大核心模型。SenseVoice专精于多语言语音识别、情感辨识与声音事件检测，支持50余种语言，中文及粤语识别准确率提升50%以上。CosyVoice则擅长语音合成，只需3-10秒原始音频即可克隆音色，并支持跨语言合成。FunAudioLLM的应用场景广泛，包括语音到语音翻译、情感语音对话、互动播客及有声读物等。CosyVoice的在线体验显示，其生成的语音自然流畅，支持定制化及高级情绪控制，超越竞品ChatTTS。SenseVoice在情感识别及长音频处理方面表现出色。

2024年07月

  • 发表了文章 2024-11-04

    从零到一：阿里云CAP助你轻松高效构建云应用

  • 发表了文章 2024-11-03

    创新不设限，灵码赋新能：通义灵码新功能深度评测

  • 发表了文章 2024-11-03

    高效率，低成本！且看阿里云AI大模型如何帮助企业提升客服质量和销售转化率

  • 发表了文章 2024-11-02

    基于阿里云文档智能和RAG快速构建企业"第二大脑"

  • 发表了文章 2024-10-30

    【灵码助力安全3】——利用通义灵码辅助智能合约漏洞检测的尝试

  • 发表了文章 2024-10-25

    【灵码助力安全2】——利用通义灵码辅助复现未公开漏洞的实践

  • 发表了文章 2024-10-24

    【灵码助力安全1】——利用通义灵码辅助快速代码审计的最佳实践

  • 发表了文章 2024-08-20

    结合通义千问对CentOS靶机进行入侵排查

  • 发表了文章 2024-08-18

    再探PolarDB —— PolarDB MySQL 四大场景下的全方位评测

  • 发表了文章 2024-08-17

    解密巴黎奥运会中的阿里云AI技术

  • 发表了文章 2024-08-07

    基于阿里云通义星尘实现多智能体（Multi-agent）协同工作的构想与尝试

  • 发表了文章 2024-08-02

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  • 回答了问题 2024-11-04

    AI时代，存力or算力哪一个更关键？

    存力与算力：AI发展的双轮驱动 在AI技术飞速发展的今天，无论是数据的存储还是处理能力都显得尤为重要。一方面，海量的数据需要足够的“存力”来支撑其保存与访问；另一方面，复杂的算法模型训练及推理任务又极度依赖于强大的“算力”。 我认为在AI发展的不同阶段，存力与算力的重要性各有侧重，但两者都是不可或缺的关键因素，它们共同构成了AI发展的双轮驱动。 从数据存储的角度来看，存力的重要性不言而喻。随着AI应用的不断拓展，数据量呈指数级增长，如何高效、安全地存储和管理这些数据成为了一个巨大的挑战。以华为推出的AI数据湖解决方案为例，它通过创新的三层架构，有效整合了数据存储、管理和服务，解决了数据归集与预处理的难题，为AI大模型训练提供了强大的数据支持。没有足够的存力，再多的数据也无法得到有效利用，更谈不上高质量的AI模型训练。 而从计算能力的角度来看，算力同样是AI发展的核心驱动力。复杂的算法模型训练和推理任务需要强大的算力支持，特别是在大模型时代，模型参数量的激增对算力提出了更高的要求。例如，Meta推出的AI超级计算机A3，搭载了约26000块英伟达H100 GPU，就是为了满足大规模模型训练的需求。没有足够的算力，再优秀的算法也只能停留在理论层面，无法转化为实际应用。 然而，存力与算力并不是孤立存在的，它们之间存在着密切的互动关系。高效的存力可以显著提升数据处理的速度和效率，从而为算力的发挥提供更好的支持。反之，强大的算力也需要高效的数据存取能力来保证其持续、稳定的运行。正如倪光南院士所指出的，“算力中心的计算能力由存力、算力、运力三个因素决定”。存力、算力和运力三者相辅相成，共同构成了现代AI基础设施的核心。 所以，在推动AI进一步发展的过程中，存力与算力都扮演着至关重要的角色。它们相辅相成，缺一不可。未来，随着技术的不断进步，如何实现存力与算力的协同发展，将是AI领域面临的一个重要课题。只有在存力与算力之间找到最佳的平衡点，才能真正释放AI的无限潜力，推动其在各个领域的广泛应用。
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  • 回答了问题 2024-10-30

    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？

    1024程序员节：开发者们的狂欢盛宴 随着一年一度的1024程序员节来临，在这个特别的日子里，阿里云开发者社区推出了丰富多彩的1024活动，为整个开发者社区注入了新的活力。这不仅是广大开发者们相互交流技术、分享经验的好机会，也是一个展示自身技能、提升个人能力的绝佳平台。 我也亲身参与了这次活动中的一项重要活动——通义灵码的体验活动。通义灵码是阿里云推出的一款基于通义大模型的AI研发辅助工具，它包含了AI编码助手和AI程序员两种角色。这次活动旨在让开发者们体验AI编码技术，并通过开启AI盲盒的形式，增加趣味性，提高大家对AI技术的理解和应用实践 在这次体验活动中，我尝试了通义灵码的智能编码助手功能。这项功能可以帮助开发者写代码、补代码、写注释、写单测、优化代码和排查问题等。在实际操作中，我发现它确实能够显著提高编码效率，尤其是在处理一些重复性的任务时，可以节省大量时间。此外，它还能根据上下文智能生成代码片段，这对于初学者来说尤其有用，可以加速他们对编程语言的理解和掌握。 通过这次体验，我深刻感受到AI技术在软件开发中的巨大潜力。它不仅能够简化开发流程，提高生产效率，还能帮助开发者更好地理解和应用新技术。我相信，在不久的将来，AI将成为推动软件行业发展的重要力量之一。 【灵码助力安全1】——利用通义灵码辅助快速代码审计的最佳实践 【灵码助力安全2】——利用通义灵码辅助复现未公开漏洞的实践 【灵码助力安全3】——利用通义灵码辅助智能合约漏洞检测的尝试
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  • 回答了问题 2024-10-30

    1024程序员节，开发者们都在参与社区的哪些活动？

    1024程序员节：开发者们的狂欢盛宴 随着一年一度的1024程序员节来临，在这个特别的日子里，阿里云开发者社区推出了丰富多彩的1024活动，为整个开发者社区注入了新的活力。这不仅是广大开发者们相互交流技术、分享经验的好机会，也是一个展示自身技能、提升个人能力的绝佳平台。 我也亲身参与了这次活动中的一项重要活动——通义灵码的体验活动。通义灵码是阿里云推出的一款基于通义大模型的AI研发辅助工具，它包含了AI编码助手和AI程序员两种角色。这次活动旨在让开发者们体验AI编码技术，并通过开启AI盲盒的形式，增加趣味性，提高大家对AI技术的理解和应用实践 在这次体验活动中，我尝试了通义灵码的智能编码助手功能。这项功能可以帮助开发者写代码、补代码、写注释、写单测、优化代码和排查问题等。在实际操作中，我发现它确实能够显著提高编码效率，尤其是在处理一些重复性的任务时，可以节省大量时间。此外，它还能根据上下文智能生成代码片段，这对于初学者来说尤其有用，可以加速他们对编程语言的理解和掌握。 通过这次体验，我深刻感受到AI技术在软件开发中的巨大潜力。它不仅能够简化开发流程，提高生产效率，还能帮助开发者更好地理解和应用新技术。我相信，在不久的将来，AI将成为推动软件行业发展的重要力量之一。 【灵码助力安全1】——利用通义灵码辅助快速代码审计的最佳实践 【灵码助力安全2】——利用通义灵码辅助复现未公开漏洞的实践 【灵码助力安全3】——利用通义灵码辅助智能合约漏洞检测的尝试
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  • 回答了问题 2024-10-30

    AI助力，短剧迎来创新热潮？

    AI技术重塑短剧创作领域 随着AI技术的飞速发展，短剧创作领域正在经历一场深刻的变革。从智能编剧辅助、角色个性化塑造到场景自动生成，AI不仅极大地拓宽了创意边界，还显著提高了内容生产的效率与多样性。这股潮流不仅挑战了传统的制作模式，也为观众带来了前所未有的观看体验。 智能编剧辅助：从概念到成品 在智能编剧辅助方面，以“ScriptBot”为例，这是一种基于AI的编剧工具，它可以分析大量影视剧本的数据，理解不同类型短剧的特点，并根据用户输入的主题或关键词，自动生成剧情大纲甚至是初步的对话草稿。例如，如果输入“科幻”和“太空探险”，ScriptBot可以迅速生成一个包含主要冲突点、角色关系及关键转折的情节框架。这种工具不仅加快了创作流程，还为编剧提供了丰富的灵感来源。 角色个性化塑造：打造立体人物 在角色个性化塑造方面，AI可以通过分析经典影视作品中成功角色的行为模式和对话风格，帮助创作者构建出更具吸引力的人物形象。例如，使用“CharacterAI”工具，开发者可以根据剧本需求，输入特定的性格特征，如“勇敢”、“机智”等，AI将自动合成出符合这些特质的人物对话。通过这种方式，即使是配角也能拥有鲜明的个性，从而增强整个故事的感染力。 场景自动生成：从文字到画面 而在场景自动生成上，AI技术更是展现出其强大能力。以“SceneGen”为例，这是一个基于文本到图像的生成模型，只需要输入简短的描述文本，就可以生成相应的视觉效果。比如，描述一句“夜晚的城市街头，霓虹灯闪烁”，SceneGen就能够渲染出一幅充满现代都市气息的画面。这种技术极大地丰富了短剧的表现形式，使得导演和制作团队能够在短时间内预览多种场景方案，优化拍摄计划。 内容生产效率与多样性的提升 此外，AI技术的应用还带来了内容生产效率与多样性的提升。通过算法优化，可以实现对不同风格、类型的作品进行快速创作，满足更多细分市场的需求。更重要的是，AI助力下的短剧创作，能够更好地满足观众日益增长的个性化需求，提供更为丰富多样的观看体验。 展望未来：沉浸式体验与互动叙事 展望未来，随着AI技术的不断进步，短剧领域将进一步拓展创意边界。一方面，AI将继续深化在剧本创作、角色设计等方面的应用，推动内容生产向着更高层次发展；另一方面，通过增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等技术手段，短剧将为观众带来更加沉浸式的观看体验。例如，观众可以通过手机应用与短剧中的角色进行互动，甚至影响剧情的发展方向，实现真正的“互动叙事”。
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  • 回答了问题 2024-10-30

    关于开发者的100件小事，你知道哪些？

    体会最深的三件事 第一次上线自己的项目：当自己辛苦开发的应用终于上线，那种喜悦和成就感是难以言表的。解决了一个棘手的bug：有时候，一个小bug就能让人抓狂几天，当终于找到解决办法时，那种兴奋难以掩饰。参加技术分享会：在技术大会上与同行交流心得，不仅可以学到新知识，还能结识志同道合的朋友。 作为一名长期浸淫在软件安全开发领域的我来说，这个行业总是充满了无限的挑战与创新。每当夜幕降临，办公室里那盏盏亮起的灯光，映照出的是我们这群程序员忙碌的身影。我们的工作到底有多拼？我想说，有时候真的可以用“拼命三郎”来形容。为了按时交付项目，熬夜加班是家常便饭；而为了不落后于技术发展的浪潮，持续不断地学习和自我提升则是我们的日常。 说到强迫症，我自己就有不少。比如对代码的整洁度要求极高，每次写完一段代码都会仔细检查，确保没有多余的空格或者不规范的缩进。此外，我对版本控制也是近乎痴迷，哪怕是修改了一行注释，也要及时提交到仓库。还有就是自动化测试，我认为这是保证代码质量的关键步骤之一。 至于日常装备，一台配置优良的笔记本电脑是我的必备品，它不仅要能处理各种复杂的开发任务，还要足够轻便以适应随时可能变动的工作地点。此外，我还特别偏爱机械键盘，那种清脆的按键声对我来说是一种享受。当然，多屏幕的设置也是不可或缺的，它让我可以在编码的同时查阅文档，极大地提高了工作效率。 说到那些令人印象深刻的瞬间，我记得最清楚的就是第一次看到自己开发的应用上线那一刻。那种紧张而又兴奋的心情至今记忆犹新。还有一次，我和我的团队花了好几个日夜去解决一个看似无解的bug，当最后找到问题所在并修复它时，那种成就感无法用言语表达。除此之外，参加各种技术大会和在线论坛，与世界各地的开发者们交流经验，也是我职业生涯中非常重要的一部分。 这些小事，或许在外人看来微不足道，但对于我们开发者而言，它们不仅仅是成长路上的脚印，更是我们热爱这份职业的理由。
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  • 回答了问题 2024-08-19

    哪些职场行为可能成为职业发展的阻碍？

    职场中的“雷区”行为 在职场征途上，每个人都在努力攀登着成功的阶梯，但有时，一些不经意的行为习惯却可能成为暗藏的绊脚石，悄悄阻碍了职业发展的步伐。那么，究竟哪些职场行为可能成为我们迈向更高职业目标道路上的拦路虎呢？哪些职业发展“雷区”是需要警惕的？ 本期话题：职场中你认为最应该避免的“雷区”行为是什么？ 职场中的“雷区”行为多种多样，但以下几种是最常见的，也是最应该避免的： 情绪化 描述：在职场中，情绪化的行为很容易给人留下不稳定、不可靠的印象。影响：这可能导致同事和上级对你的信任度下降，影响团队合作和个人形象。建议：学会管理自己的情绪，保持冷静和专业。 轻易说“我不会” 描述：遇到新的任务或挑战时，立刻表示自己做不到或者拒绝尝试。影响：这种态度会让上级和同事怀疑你的积极性和适应能力。建议：尝试着去解决问题，展现积极的态度，即使最终需要求助，也要表现出愿意学习的姿态。 不思考直接执行 描述：没有明确任务目标就开始盲目工作，缺乏规划和思考。影响：可能导致工作效率低下，工作成果不符合预期。建议：先确认任务的具体要求和目的，制定一个行动计划后再执行。 忽略工作与生活的平衡 描述：将工作压力带回家，或将个人情绪带到工作中。影响：这不仅会影响工作效率，还会损害个人健康和人际关系。建议：设定清晰的工作和生活界限，保持良好的心态。 不恰当的沟通方式 描述：与领导或同事沟通时使用不当的语言或表达方式。影响：可能会伤害他人感情，导致误解或冲突。建议：保持礼貌和专业的沟通态度，避免使用可能引起争议的言辞。 过度自我表现 描述：过分夸大自己的贡献，忽视团队合作的重要性。影响：这会破坏团队氛围，影响同事间的合作关系。建议：保持谦逊，认可团队成员的努力和贡献。 不复盘工作 描述：完成任务后不进行反思和总结。影响：这会错过学习和成长的机会，不利于个人能力的提升。建议：定期回顾工作中的成功与失败，从中吸取教训。 职场中避免这些“雷区”行为对于个人职业发展至关重要。通过保持专业态度、积极主动地学习和成长、维护良好的人际关系，可以有效地避开这些潜在的陷阱，为自己的职业生涯铺平道路。
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  • 回答了问题 2024-08-19

    100%打赢人类新手，乒乓球机器人靠谱吗？

    在科技与体育的交汇点上，乒乓球机器人的出现无疑是一个引人注目的现象。随着技术的进步，这些机器人已经能够以100%的概率战胜人类新手，这标志着人工智能在运动领域的应用取得了重大突破。这种能力不仅体现在它们能够精准地模仿各种乒乓球技巧和策略，更重要的是它们能够在高速运动中实现精细的控制，这显示了它们处理复杂物理环境的卓越能力。这一发展不仅揭示了人工智能的巨大潜力，同时也引发了关于未来体育竞技和技术共生关系的广泛讨论。 与乒乓球机器人对练的优缺点 优点 一致性与准确性：机器人可以提供一致且准确的回球，这对于初学者来说尤其有用，因为它们可以在没有压力的情况下重复练习特定的击球动作。可定制化训练：现代乒乓球机器人可以根据个人需要调整发球的速度、旋转和位置，允许运动员专注于改进特定技能或策略。不受时间和地点限制：与真人相比，机器人可以随时提供训练机会，不受对方时间安排的影响，为运动员提供了极大的灵活性。数据驱动的反馈：一些高级机器人系统能够收集并分析运动员的表现数据，从而提供精确的技术反馈，帮助运动员识别并改进弱点。 缺点 缺乏情感互动：虽然机器人可以提供技术上的指导，但它们无法模拟真人之间的心理战和情感交流，而这往往是比赛中不可忽视的一部分。适应性有限：尽管机器人可以调整其行为以模拟不同的打球风格，但它们缺乏人类球员的多样性和不可预测性，这可能会影响运动员在面对不同对手时的适应能力。缺乏比赛氛围：机器人无法完全复制比赛中的紧张感和其他社交元素，这些因素对于提高运动员的心理韧性至关重要。 个人偏好 选择与机器人还是真人对练，很大程度上取决于个人的目标和偏好。对于那些希望专注于技术细节和特定技能训练的人来说，乒乓球机器人可能是一个理想的选择。而如果目标是提高比赛中的心理素质和战术意识，则与真人进行实战训练更为合适。在我看来，最理想的情况是结合两者的优势：利用机器人进行有针对性的技术训练，同时定期与真人对练以增强比赛经验和心理准备。这样既能确保技术上的精进，也能提升面对实际比赛时的综合能力。
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  • 回答了问题 2024-08-13

    你有使用过科技助眠工具吗？

    本期话题：科技助眠工具与快速入睡 随着现代生活的快节奏和压力增大，良好的睡眠质量变得越来越重要。科技在改善睡眠方面发挥着重要作用，通过各种智能设备和应用程序帮助人们更好地管理和优化他们的睡眠。我们可以从以下几个方面来探讨： 个人睡眠情况 睡眠质量：每个人的睡眠质量不同，有些人可能会遇到偶尔的失眠问题，而有些人则可能长期遭受睡眠障碍的影响。睡眠习惯：良好的睡眠习惯对于提高睡眠质量至关重要，比如保持固定的睡眠时间、创造舒适的睡眠环境等。 科技助眠工具 智能枕头：一些智能枕头内置传感器可以监测呼吸和心跳，有些还可以根据监测数据调整枕头的高度和硬度以提供最佳支撑。白噪音生成器：白噪音可以帮助屏蔽周围环境的声音干扰，使大脑更容易进入放松状态。睡眠追踪手环：这类设备可以监测睡眠周期、心率变化等数据，帮助用户了解自己的睡眠模式并作出相应调整。助眠应用程序：市场上有许多助眠应用，如潮汐、睡眠助手、白噪音等，它们提供冥想引导、放松音乐等功能。 个人经验分享 使用经历：是否曾经使用过上述提到的任何助眠工具或应用程序。效果反馈：如果使用过，可以分享使用后的效果如何，是否有明显的改善。偏好选择：个人更倾向于哪种类型的助眠工具，是硬件设备还是软件应用。 个人观点 虽然我没有个人体验可以分享，但根据现有的信息来看，科技助眠工具确实在一定程度上帮助了许多人改善睡眠质量。例如，《科技狐》测评了几款助眠APP，包括潮汐、睡眠助手、白噪音等，这些应用都提供了多种功能帮助用户更快入睡。此外，智能睡眠消费设备也在不断进步，如智能手环和床垫等，能够提供更精确的睡眠监测和个性化的睡眠建议。 如果你正在寻找改善睡眠的方法，尝试一些科技助眠工具可能是个不错的选择。不过，也需要注意，这些工具的效果因人而异，最好结合个人实际情况和医生建议来选择最适合自己的方案。
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  • 回答了问题 2024-08-13

    电子书vs传统纸质书，你更喜欢哪种阅读方式？

    在当今这个数字化时代，阅读方式也随着科技的进步而多样化，其中电子书与传统纸质书成为了人们讨论的热点。一方是携带便利、资源丰富的电子书，另一方则是触感真实、书香四溢的传统纸质书，不同的阅读体验激发了人们对这两种形式的偏好思考。那么，在这个虚拟与实体交织的阅读世界里，你是更倾向于电子书的高效便捷，还是更钟情于纸质书的经典韵味呢？电子书vs传统纸质书，你更喜欢哪种阅读方式？ 分享我的阅读体验 作为一个热爱阅读的人，我对电子书和纸质书都有所涉猎，但最近我更倾向于使用电子设备进行阅读。下面是我最近阅读的一本书的情况： 书名：《百年孤独》作者：加布里埃尔·加西亚·马尔克斯阅读方式：Kindle电子书 选择电子书的理由 便携性：可以随时随地阅读，不受地点限制。资源丰富：电子书库资源丰富，可以轻松找到各种书籍。环保节能：减少纸张使用，对环境友好。个性化设置：可以根据个人喜好调整字体大小、背景颜色等。 电子书与纸质书的对比 电子书：优点：便于携带，资源丰富，节能环保。缺点：长时间阅读可能对眼睛造成疲劳。 纸质书：优点：触感真实，阅读体验佳，收藏价值高。缺点：占用空间较大，不便携带。 结论 虽然电子书在便携性和资源丰富性方面具有明显优势，但纸质书的经典韵味和阅读体验也难以替代。我个人更倾向于使用电子设备阅读，尤其是在旅途中或需要大量阅读材料时。不过，对于特别喜欢的作品，我还是会购买纸质版来收藏。两种阅读方式各有千秋，可以根据具体情况和个人偏好选择最适合自己的阅读方式。
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  • 回答了问题 2024-08-05

    传统健身VS科技健身，你更倾向于哪一种？

    在快节奏的现代生活中，人们越来越重视健康与健身。传统健身方法因其历史悠久且效果显著而被广泛采用，而新兴的科技健身趋势则利用现代技术使锻炼变得更加个性化和有趣。以下是两种不同类型的健身方式： 传统健身方法 跑步：作为一种基本且高效的有氧运动，跑步有助于提高心肺功能、减轻压力和改善睡眠质量。游泳：游泳是一项全身性的低冲击运动，能够增强肌肉力量、改善心血管健康，并有助于恢复和放松。举重：通过举重来增强肌肉力量和耐力，有助于提高新陈代谢率，促进减脂增肌。 科技健身趋势 智能健身房：利用智能化器械和软件系统，为用户提供个性化的训练计划和数据分析，帮助用户更高效地达成健身目标。VR健身游戏：通过虚拟现实技术让用户沉浸在不同的环境中进行锻炼，增加了趣味性和互动性。可穿戴设备监测：智能手表或健身追踪器能够记录用户的运动数据，如步数、心率和消耗的卡路里，帮助用户更好地监控自己的健康状况。 分享我的锻炼方式 作为一名热衷于尝试新技术的健身爱好者，我目前采取的是结合传统与科技的综合锻炼方式： 晨跑：每天早晨我会进行大约30分钟的慢跑，这有助于唤醒身体并提升一天的精神状态。智能手环监测：佩戴智能手环来记录全天的活动量，包括步数、心率以及睡眠质量，以便了解自己的健康状况并进行相应的调整。VR健身游戏：周末我会玩一些VR健身游戏，比如拳击或瑜伽类的游戏，这样既能在家中得到锻炼，又能享受游戏带来的乐趣。健身房训练：每周去两次健身房，主要进行力量训练和核心稳定性练习，使用智能健身房的个性化训练计划来指导我的锻炼。 通过这样的综合锻炼方式，我在享受传统运动的同时，也体验到了科技带来的便利和乐趣。你又是如何安排自己的健身计划的呢？欢迎分享你的锻炼方式！
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  • 回答了问题 2024-08-05

    聊聊哪些科幻电影中的家居技术你最希望成为现实？

    科幻家居技术走进日常生活 科幻电影中描绘的未来家居技术以其创新性和便捷性，极大地丰富了我们对理想生活的想象。从能够自动调整环境、满足居民心理需求的智能住宅到充满高科技设备、全息投影遍布的智能豪宅，这些令人瞠目结舌的科技幻想让我们对未来生活充满了无限憧憬。那么，在这些科幻家居技术中，我最希望哪些能够走进日常生活呢？ 全息投影技术 理由：全息投影技术可以创造出立体的影像，为家庭娱乐和交互带来全新的体验。想象一下，在家中就能欣赏到逼真的音乐会现场或是与家人共度虚拟旅行的美好时光，这无疑将极大地丰富我们的娱乐生活。应用场景：家庭影院、虚拟旅游、家庭聚会等。 智能环境调节系统 理由：电影中展示的能够根据居住者的心情和需求自动调整室内环境的智能系统，不仅能提高生活质量，还能为居住者带来更舒适的居住体验。应用场景：根据天气变化自动调节室内温度和湿度；根据心情播放适合的音乐或调整光线亮度等。 自动家务机器人 理由：电影中出现的各种家务机器人，能够自动完成清洁、烹饪等家务活，极大地减轻了人们的家务负担，让人们有更多的时间享受生活。应用场景：家庭清洁、烹饪、园艺等。 个性化健康管理系统 理由：随着人们对健康的重视程度不断提高，能够实时监测居住者健康状况并提供个性化健康管理建议的系统将大受欢迎。这种系统不仅能帮助居住者保持健康，还能在疾病早期发出预警，为及时治疗争取宝贵时间。应用场景：健康监测、营养建议、运动指导等。 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）技术 理由：虚拟现实和增强现实技术可以创造出沉浸式的体验，无论是学习新技能、进行家庭健身还是享受虚拟旅行，都能带来前所未有的体验。应用场景：家庭娱乐、远程教育、虚拟购物等。 总结 这些科幻电影中的家居技术，不仅代表了对未来科技的憧憬，也反映了人们对美好生活的向往。随着技术的不断进步，相信不久的将来，我们就能在日常生活中享受到这些科幻般的家居体验。科技的发展正在让这些曾经看似遥不可及的梦想一步步变为现实，为我们带来更加便捷、舒适和丰富多彩的生活。
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  • 回答了问题 2024-08-03

    您会在哪些场景中使用到云消息队列RabbitMQ 版？

    日常生活工作中，您会在哪些场景中使用到云消息队列 RabbitMQ 版？ 云消息队列 RabbitMQ 版作为一款基于高可用分布式存储架构实现的 AMQP 0-9-1 协议的消息产品，其兼容性、稳定性和扩展性等特点使其成为众多企业级应用的理想选择。在日常的生活和工作中，云消息队列 RabbitMQ 版可以应用于多个场景，下面列举几个常见的使用案例： 微服务之间的通信 在现代微服务架构中，服务之间通常通过消息队列进行异步通信，以提高系统的响应速度和整体性能。云消息队列 RabbitMQ 版可以作为一个可靠的中间件，帮助服务间高效地交换数据。 日志收集系统 对于大规模的日志收集和处理，云消息队列 RabbitMQ 版可以作为日志收集系统的一部分，接收来自各个服务的日志信息，并将其转发至日志处理服务进行后续分析和存储。 订单系统 在电子商务领域，订单系统的处理往往涉及到多个业务流程，如库存管理、支付确认、物流安排等。云消息队列 RabbitMQ 版可以帮助解耦这些操作，确保即使在网络不稳定或服务暂时不可用的情况下，订单也能被正确处理。 消息通知系统 对于需要实时通知用户的场景，如社交网络的消息推送、电子邮件提醒等，云消息队列 RabbitMQ 版可以作为一个高效的消息分发中心，保证消息能够及时、准确地到达目标用户。 大数据处理 在大数据处理场景中，云消息队列 RabbitMQ 版可以用来收集数据源产生的原始数据，并将这些数据发送给下游的数据处理组件，如批处理任务或流处理引擎。 事务处理 在需要确保数据一致性的业务逻辑中，如转账操作、订单状态更新等，云消息队列 RabbitMQ 版可以通过事务机制确保数据的完整性。 分享您的任意一条消息的轨迹截图 一条古早的记录
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  • 回答了问题 2024-07-30

    打造你的定制化文生图工具【AI动手】

    AIGC, 或人工智能生成内容, 作为一种新兴的内容生产方式, 正在迅速改变创意产业的面貌。特别是在文生图(Text-to-image Generation)这一领域, 它不仅展示了强大的技术实力, 还预示着未来创意内容生成的一种新趋势。文生图任务的核心在于通过算法将文本描述转化为可视化的图像, 这种能力在广告设计、游戏开发、媒体制作等多个行业中都有着广泛的应用前景。 配置过程与使用体验 为了体验这一过程, 我们可以使用阿里云的交互式建模平台 PAI-DSW (Platform of Artificial Intelligence - Distributed Stochastic Workbench), 结合 Diffusers 开源库, 对 AIGC Stable Diffusion 模型进行微调训练, 并通过 WebUI 进行模型推理。 准备环境 创建实例: 在阿里云 PAI-DSW 中创建一个新的实例, 选择合适的GPU类型以确保有足够的计算资源进行模型训练。 安装依赖: 在实例环境中安装 Diffusers 库和其他必要的依赖包, 如 Transformers、PyTorch 等。 数据准备: 准备用于微调的数据集, 包括文本描述及其对应的图像样本。 模型微调 加载模型: 从 Hugging Face Model Hub 加载预训练的 Stable Diffusion 模型。 设置训练参数: 设置训练的超参数, 包括学习率、批次大小、训练轮次等。 数据增强: 对数据集进行适当的增强, 以提高模型的泛化能力。 训练模型: 开始训练过程, 监控损失函数的变化, 调整训练策略以获得最佳性能。 启动 WebUI 部署 WebUI: 在训练完成后, 使用 Gradio 或 Streamlit 等工具部署一个 WebUI, 以便用户可以通过界面输入文本并查看生成的图像。 测试推理: 通过 WebUI 输入不同的文本描述, 观察模型生成的图像, 评估模型的表现。 输出结果及使用体验 输出结果: 在完成微调训练后, 模型能够根据输入的文本生成相应的图像, 图像质量较高, 与描述内容相符, 表明模型训练较为成功。 使用体验: PAI-DSW 提供了一个友好且高效的环境来进行模型训练, 特别是对于 GPU 计算资源的管理和调度非常便捷。WebUI 的部署也十分简单, 用户可以通过直观的界面体验到模型的强大功能。 总之, 通过阿里云 PAI-DSW 和 Diffusers 库进行 AIGC Stable Diffusion 模型的微调训练和推理部署, 不仅能够实现高效的技术实现, 同时也能带来良好的用户体验。这种技术的发展将极大促进创意内容的生成, 使得更多非专业人员也能够参与到创意工作中来, 从而推动整个行业的进步和发展。
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  • 回答了问题 2024-07-30

    视频时代，图文未来如何发展？

    文图内容的未来展望 1. 视频与图文的互补性 尽管视频以其生动直观的特点赢得了大众的喜爱, 但我们不应忽视图文内容的独特魅力和不可替代性。图文内容以其简洁性和深度性, 能够提供更为详尽的信息和思考空间。在某些需要深度阅读和理解的情境下, 如学术研究、专业报道或是复杂概念的解释, 文图内容仍然是不可或缺的。 2. 多元化的内容消费 随着互联网技术的发展, 内容形式越来越多样化。视频虽然占据了一席之地, 但图文内容依然有着广泛的受众群体。例如, 很多人仍然偏好通过阅读文章来获取信息, 因为它允许读者按照自己的节奏消化内容, 并进行更深入的思考。此外, 在一些特定场景下, 如需要快速查阅资料或是在无法观看视频的情况下, 文图内容便显得尤为重要。 3. 创新与融合 图文内容也在不断地进行自我革新, 以适应新的传播环境。例如, 很多图文内容创作者已经开始尝试将视频元素融入到他们的作品中, 通过短视频摘要、动图等形式增强内容的表现力。同时, 社交媒体平台也推出了多种工具和技术支持, 如微信公众号的视频号功能, 以及微博、今日头条等平台对于图文转视频的支持, 这些都在拓宽图文内容的表现形式和传播途径。 4. 个性化与定制化 随着人工智能技术的进步, 未来的图文内容将更加注重个性化和定制化。通过对用户偏好的分析, 可以为用户提供更加符合其需求的内容推荐。此外, AI辅助的写作工具和内容生成技术也将进一步提升图文内容的质量和多样性, 使其能够更好地满足不同用户的需求。 结论 综上所述, 虽然视频内容的兴起给图文内容带来了挑战, 但图文内容凭借其独特的价值和不断的技术创新, 仍将在未来的信息传播中占有一席之地。实际上, 视频与图文并非简单的取代关系, 而是相互补充、相互促进的关系。在多元化的内容消费时代, 文图内容将通过不断创新, 找到新的生存空间与价值定位, 继续在人们的生活中扮演重要角色。
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  • 回答了问题 2024-07-30

    如何10分钟获得一位24小时AI专家助手？

    引言 在当今这个信息爆炸的时代，用户对于在线服务的需求越来越趋向于即时性和个性化。无论是寻找产品信息、解决问题还是寻求建议，人们都期望能够获得即时反馈。这对企业来说既是挑战也是机遇——如何在海量信息中脱颖而出，提供高效且贴心的服务？答案之一就是利用现在炙手可热的AI技术。 阿里云百炼平台为企业提供了一种快速、便捷的方式来实现这一目标。通过集成百炼平台上的 AI 助手，企业可以在短短十分钟内为自己的网站增添一个智能客服系统，从而显著提升用户体验，同时降低人工客服的成本与压力。 本文将详细介绍如何使用阿里云百炼平台在您的网站上部署一个功能完善的 AI 助手。我们将从创建项目开始，一步步指导您完成配置，并最终让 AI 助手上线运行。无论您是技术背景深厚的专业人士，还是对此领域有所了解的产品经理，本指南都将帮助您轻松掌握这一过程。 此处附上学习地址，欢迎朋友们多交流探讨！ 阿里云百炼实训营 百炼控制台 另附笔者之前的文章，里面也是较为详细的阐述了百炼平台的基础使用，可供大家学习或参考：精铸智刃·“百炼”成钢——深度探索阿里云百炼大模型开发平台 基于阿里云百炼平台及函数计算快速上线一个网页AI助手 本文的产品方案地址如下：https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/add-an-ai-assistant-to-your-website-in-10-minutes 亲测整个流程体验下来大约耗时10分钟。 主要分为以下四个步骤： 创建大模型应用 首先需要通过百炼创建一个大模型应用，并获取调用大模型应用 API 的相关凭证，如果有私有模型也可直接调用私有模型的接口，此处还是以百炼平台的大模型应用为例，因为比较方便。 进入百炼平台，点击【我的应用】，选择【创建应用】。 在此处任意选择一个即可，但是注意，不同的模型计价不同： 具体的计价表周周这里也整理出来了，如下图所示： 其中，通义千问-Max是通义千问2.5系列千亿级别超大规模语言模型，支持中文、英文等不同语言输入，也是这几个里面参数量最大的。 不过为了节省，周周还是使用了价格稍便宜的通义千问-Plus。 这里大家也可以看到，除了模型选择外，在参数设置中还有温度系数、最长回复长度和携带上下文轮数三个可控参数。 温度系数：调控生成的多样性。 最长回复长度：模型生成的长度限制，不包含prompt。允许的最大长度因模型不同有所改变。 携带上下文轮数：设置输入模型的最大历史对话轮数，轮数越多，对话相关性越强。 后面两个是比较好理解的，这里着重说明一下温度系数的概念。 温度系数定义 温度系数是一个介于0到正无穷之间的数值，通常在实际应用中设定在一个较小的范围内，比如0到2之间。它是基于统计物理学中的概念，在机器学习中被用来模拟系统的随机性。 温度系数的作用 确定性 vs 随机性： 当温度系数接近0时，模型倾向于选择概率最高的下一个词，这使得生成的文本更为确定和保守，但也可能导致重复或缺乏创意的结果。 当温度系数接近1时，模型的选择接近于均匀分布，这意味着模型将根据所有候选词汇的概率分布来做出选择，这增加了生成文本的多样性和随机性。 当温度系数大于1时，模型的选择变得更加随机，甚至可能选择一些概率较低的词汇，这可能会导致生成的文本更具创新性，但也可能不太连贯。 平衡探索与利用： 温度系数可以帮助平衡模型在探索新文本（尝试不同的生成路径）与利用已知高概率路径之间的权衡。 那么不同的场景到底适合什么样的温度呢？一般而言，低温度适合于需要高度准确和一致性的应用场景，如代码生成、专业文档编写等；中等温度适用于大多数通用场景，可以产生既连贯又有一定创造性的文本；高温度适用于需要大量创意和多样性的场景，如故事创作、诗歌生成等。 这里针对上面场景举一个简单的例子。 假设模型预测下一个词的概率分布如下： 当我温度系数=0.1，几乎总是选择'猫'，因为它是概率最高的选项。 当我温度系数=1.0，按照原始概率分布进行选择，'猫'仍然是最可能的选项，但'狗'和'鱼'也会被选择。 当我温度系数=2.0，选择变得更为随机，即使是概率较低的词汇也有可能被选中。 对照上面的例子，相信也很容易明白，我们现在的场景需要一定的专用性和通用性，但是专用性要求更高，所以温度系数必定选择在0~1之间，这里建议调整为0.4~0.6的这个区间，具体情况还需根据反复调试来判断。 完成后点击右上角【发布应用】。 返回我的应用页面，点击查看我的API-KEY，在弹出窗口中创建一个新API-KEY。 回到应用列表，可以查看所有百炼应用 ID。 搭建示例网站 进入函数计算界面，选择准备好的应用模板，快速搭建一个空白的示例网站。 点击【直接部署】，填写前面获取到的百炼应用 ID 以及 API-KEY。 然后其他表单项保持默认，点击页面左下角的创建并部署默认环境，等待项目部署完成即可（预计耗时 1 分钟）。 应用部署完成后，您可以在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名，点击即可查看，确认示例网站已经部署成功。 为网站增加 AI 助手 回到应用详情页，在环境详情的最底部找到函数资源，点击函数名称，进入函数详情页。 进入函数详情页后，在代码视图中找到public/index.html文件，然后取消红框所在位置的代码注释即可。 最后点击部署代码，等待部署完成即可。 重新访问示例网站页面以查看最新效果。 为 AI 助手增加私有知识 在接入成功后，你会发现虽然能够调用模型能力，但是对于本地的知识却完全不了解，下面，我们可以添加一些公司的相关产品资料，工作文档等。 回到百炼控制台的【数据管理】中点击导入数据，根据引导上传我私有知识库： 进入知识索引，根据引导创建一个新的知识库，并选择刚才上传的文件，其他参数保持默认即可。知识库将为上一步骤中准备的文档建立索引，以便后续大模型回答时检索参考。 【注释】选择向量存储类型时，如果您希望集中存储、灵活管理多个应用的向量数据，可选择ADB-PG。 完成知识库的创建后，可以返回我的应用进入到刚才创建的应用设置界面，打开知识检索增强开关、选择知识库，测试验证符合预期后点击发布。Prompt 中会被自动添加一段信息，以便大模型在后续回答时参考检索出来的信息。 我们检验一下效果（此处我使用的自己的知识库）： 应用于生产环境 该网页AI助手的前端是基于NLUX（一个用于开发大模型对话机器人的前端库）开发的，如果您对于 AI 助理有更多定制化的需求，如希望调整样式、支持历史会话管理等，可以参考 NLUX 的文档进行定制开发。 前端示例代码 link rel='stylesheet' crossorigin href='https://g.alicdn.com/aliyun-documentation/web-chatbot-ui/0.0.14/index.css' /> script type='module' crossorigin src='https://g.alicdn.com/aliyun-documentation/web-chatbot-ui/0.0.14/index.js'>/script> script> window.CHATBOT_CONFIG = { endpoint: '/chat', // 可以替换为 https://{your-fc-http-trigger-domain}/chat displayByDefault: false, // 默认不展示 AI 助手聊天框 aiChatOptions: { // aiChatOptions 中 options 会传递 aiChat 组件，自定义取值参考：https://docs.nlkit.com/nlux/reference/ui/ai-chat conversationOptions: { // 自定义取值参考：https://docs.nlkit.com/nlux/reference/ui/ai-chat#conversation-options conversationStarters: [ {prompt: '哪款手机续航最长？'}, {prompt: '你们有哪些手机型号？'}, {prompt: '有折叠屏手机吗?'}, ] }, displayOptions: { // 自定义取值参考：https://docs.nlkit.com/nlux/reference/ui/ai-chat#display-options height: 600, }, personaOptions: { // 自定义取值参考：https://docs.nlkit.com/nlux/reference/ui/ai-chat#chat-personas assistant: { name: '你好，我是你的 AI 助手', // AI 助手的图标 avatar: 'https://img.alicdn.com/imgextra/i2/O1CN01Pda9nq1YDV0mnZ31H_!!6000000003025-54-tps-120-120.apng', tagline: '您可以尝试点击下方的快捷入口开启体验！', } } }, dataProcessor: { /** * 在向后端大模型应用发起请求前改写 Prompt。 * 比如可以用于总结网页场景，在发送前将网页内容包含在内，同时避免在前端显示这些内容。 * @param {string} prompt - 用户输入的 Prompt * @param {string} - 改写后的 Prompt */ rewritePrompt(prompt) { return prompt; } } }; /script> style> :root { /* webchat 工具栏的颜色 */ --webchat-toolbar-background-color: #1464E4; /* webchat 工具栏文字和按钮的颜色 */ --webchat-toolbar-text-color: #FFF; } /* webchat 对话框如果被遮挡，可以尝试通过 z-index、bottom、right 等设置来调整位置 */ .webchat-container { z-index: 100; bottom: 10px; right: 10px; } /* webchat 的唤起按钮如果被遮挡，可以尝试通过 z-index、bottom、right 等设置来调整位置 */ .webchat-bubble-tip { z-index: 99; bottom: 20px; right: 20px; } /style> 服务端代码 前面创建的示例网站代码中，包含了一个调用大模型获取答案的接口POST /chat，具体实现代码在文件index.js中。 函数计算应用部署时附带的 .devsapp.net 域名会在下发后 30 天内回收，且不支持 https 访问，只适合于测试验证。如果您希望在您的网站上直接调用函数计算中部署的POST /chat接口，建议使用函数计算 http 触发器中提供的域名，如：https://web-chat**.fcapp.run/chat。与此同时，建议您修改index.js中的 cors 配置，禁止其他站点对此接口的访问。 总结 在这个数字化转型加速推进的时代，利用AI技术提升在线服务的质量已成为企业成功的关键因素之一。阿里云百炼平台不仅简化了AI助手的部署流程，还帮助企业实现了服务的即时性和个性化，从而更好地满足客户需求。 通过遵循本文档中的步骤，您已经能够快速地在自己的网站上部署一个功能全面的AI助手。这不仅能显著改善用户体验，还能有效减少客户服务部门的工作负担，使企业能够在激烈的市场竞争中脱颖而出。
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  • 回答了问题 2024-07-29

    你有哪些能写出完美Prompt的秘籍？

    在当今这个数字化时代，大型语言模型（LLMs）作为自然语言处理领域的关键技术之一，正在以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。随着这些模型的能力越来越强大，我们如何有效地利用它们成为了至关重要的问题。在这方面，Prompt 的设计变得尤为关键，它不仅仅是简单的指令输入，更是引导模型生成高质量内容的艺术。 Prompt 写作秘籍 明确目标 在撰写Prompt之前，首先要清晰地定义你的目标。无论是想要生成一篇文章、回答一个问题还是进行对话，都需要有一个明确的目标。这样可以帮助你集中注意力于关键点上，减少无关的信息干扰。 具体而简洁 一个好的Prompt应当具体且简洁。过于宽泛或模糊不清的指令可能会导致模型产生不相关或质量较低的输出。比如，如果你想要一篇关于气候变化的文章，不要仅仅说“写一篇关于气候变化的文章”，而是可以进一步细化为：“请写一篇介绍气候变化对北极熊栖息地影响的文章。” 提供上下文 为了让模型更好地理解你的需求，提供必要的背景信息是非常有帮助的。例如，在请求撰写一篇科技新闻时，你可以提供相关的行业背景、最近发生的事件等信息，这样模型就能够生成更为贴切的内容。 使用结构化指令 结构化的指令能够帮助模型更好地组织其输出。比如，使用列表、段落标题或者特定的格式要求（如APA、MLA引用风格等），可以让模型生成格式正确、条理清晰的文本。 鼓励创造性思维 如果希望模型发挥其创造力，不妨在Prompt中包含一些开放性的问题或者提出假设性的情境。例如，“设想一下，如果互联网是在20年后才被发明，那么现在的社会会是什么样子？”这样的问题能够激发模型生成富有想象力的回答。 反馈循环 最后但同样重要的是，要不断地通过反馈来调整和优化你的Prompt。每次生成后，检查结果是否符合预期，如果不满意，就尝试修改Prompt并重新尝试。这是一个迭代的过程，通过不断的试验和调整，你会逐渐掌握如何更好地引导模型。 通过上述技巧的应用，我们可以更加精准地指导大型语言模型，不仅能够提高生成文本的质量，还能够充分发挥模型的潜力，创造出更多有价值的内容。随着我们对Prompt设计的理解不断加深，这些强大的工具将在更多的领域展现出其非凡的力量。
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  • 回答了问题 2024-07-27

    如何用AI来提高英语学习效率？【AI动手】

    前言 笔者第一次看到这个工具时也是震惊的，真的没有想到过还能用这种方式来帮助记忆单词。从我小时候开始，通常都是依赖重复背诵或是使用卡片等手段来加深对单词的印象，这种传统的方式往往有两个弊端：一是枯燥乏味且效率不高；另一个是抛开了场景谈单词，导致即便记住了拼写和发音，却难以在实际交流中运用自如。 今天体验了一下魔搭多模态AI单词助记，他能够根据单词生成意义生成相关的图像、短语甚至是小故事，使得单词的记忆变得更加生动有趣。 在接下来的文章中，我将会详细介绍这款工具的功能和使用方法，并分享一些个人的使用体验。如果你也对探索新颖的学习方法感兴趣，那么请跟随我一起走进这个神奇的工具吧！ 魔搭多模态AI单词助记 地址如下：https://modelscope.cn/studios/makabakaing/Word-wizard Word-wizard是一个多模态ai单词助记应用，旨在于通过荒谬而反直觉的故事和助记图片，帮助用户记忆单词。 生成的图片还挺有意思，大家可以点击链接体验一下。 更新计划：后续试着加入本地单词库上传和选择预设单词库功能，还有克隆音色朗读功能等等。 目前可以体验以下两种功能：图文记忆，视觉学习 图文记忆 这一块目前似乎接口有问题，图片无法正常生成！！！ 使用流程如下： 如需查看demo，点击“生成故事demo”，无需其他操作，等待20s生成即可。 如需自定义操作，输入单词后，点击“生成故事”，每一步生成完毕后，依次进行后续操作。 我查看了一下图片内容，报错内容如下： 应该是服务器权限进行了限制或者文件路径发生了变化。 视觉学习 点击此处切换到【视觉学习】 我们选择一张示例图片放入，然后点击【识别图片】 此时他会识别到图片中角色的一些特征，如下： 我们再让其生成释义和例句，等待约30s后，生成完毕如下： 总的来说效果还是不错的，一定程度上起到了辅助学习的作用，缺点就是目前不支持口语练习。为了克服这一局限性，下面介绍一下利用通义APP来进行口语练习。 基于通义千问APP的即时口语练习助手 下载安装通义APP，进入对话界面，直接点击下面的通话： 此时会进入一个对话模式，直接告知她： 现在请作为我的英语口语陪练老师/请帮我纠正音标发音/模拟一段机场的场景 等等 接下来开始练习就行了~~注意，这里的对话是真的可以做到及时对话的，好好利用会是一个很棒的私教，可惜的就是不存在上下文记忆。
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  • 回答了问题 2024-07-24

    如何用5分钟搭建企业级AI问答知识库？试试Hologres，PAI和计算巢

    在数字化转型的浪潮中，企业对实时数据分析的需求日益增长，而Hologres作为一站式实时数据仓库引擎，以其卓越的性能和多功能性，成为了构建高效数据平台的优选。近日，我有幸使用Hologres、PAI（Platform of Artificial Intelligence）和计算巢服务，仅在五分钟内搭建了一个企业级的AI问答知识库，这次体验不仅展现了技术的高效，更揭示了其在现代企业中的潜在价值。 配置过程Hologres 数据导入：首先，通过Hologres的兼容PostgreSQL协议，我将企业内部的历史数据无缝迁移到Hologres中，这一过程极为流畅，得益于其对PB级数据的高效处理能力，即使面对海量数据，也能在极短时间内完成数据的实时写入和更新。PAI 模型训练：随后，利用PAI的自动化机器学习能力，我快速训练了一个问答模型，这一模型基于企业知识库的内容，能够理解和回答各种问题。PAI的低代码特性，使得模型训练过程变得简单快捷，即使是没有深厚编程背景的业务人员也能轻松上手。计算巢 服务部署：最后，通过计算巢服务，我将训练好的模型部署为在线服务。计算巢的高并发低延迟特性，确保了模型能够迅速响应用户的查询，提供近乎实时的问答服务。这一环节的自动化部署，极大地减少了运维工作量，让整个知识库的搭建变得省时省力。输出结果搭建完成后，我立即进行了测试，向AI问答知识库提出了几个复杂的问题，涉及产品特性、历史订单详情等。令人惊喜的是，AI问答知识库几乎瞬时返回了准确的答案，其响应速度和准确性令人印象深刻。这一结果不仅证明了Hologres、PAI和计算巢组合的强大，也展现了企业级AI问答知识库在提升客户体验、加速决策制定方面的巨大潜力。 使用体验整个搭建过程流畅而高效，得益于阿里云产品的高度集成和自动化，即使是初学者也能在短时间内完成复杂系统的搭建。Hologres的实时数据分析能力、PAI的智能模型训练，以及计算巢的在线服务部署，共同构成了一个完整的解决方案，显著提升了数据的价值和利用率。此次体验不仅让我深刻体会到云计算在企业数字化转型中的重要作用，也让我对未来的智能数据分析充满了期待。 综上所述，基于Hologres、PAI和计算巢搭建的企业级AI问答知识库，不仅体现了技术的先进性，更展示了其在提升企业效率、优化客户体验方面的实际应用价值。随着技术的不断演进，我相信这一解决方案将在更多企业中得到广泛应用，推动数字化转型的深入发展。
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  • 回答了问题 2024-07-23

    你试过一秒钟出现在世界各地的感觉吗？使用一键人像抠图换背景，让你拥有任意门

    引言 在当今这个创意与想象交织的数字时代，'瞬息全宇宙'成为了可能，而这背后的秘密武器，便是魔搭提供的一键式人像抠图技术。它如同一位精通空间魔法的向导，让您无需腾云驾雾，亦能瞬时游历世间万象。 想象一下，从巴黎塞纳河畔的浪漫黄昏，到悉尼歌剧院前的璀璨黎明，仅仅一触之间，您的身影就能自如穿梭，仿佛拥有了跨越时空的奇幻能力。魔搭，以先进的人工智能算法为笔，细致入微地勾勒出您的轮廓，哪怕是最细腻的发丝，也分毫不差地从原图中优雅释放，再轻轻一点，无缝融入您心之所向的任何奇景。 一键人像抠图换背景 使用地址如下：https://modelscope.cn/studios/iic/Change_Image_Background 而使用过程也十分容易，按照下图所示要求在对应板块中上传图片： 点击一键抠图换背景即可： 这里我先是测试了官方给出的案例，合成速度非常之快！ 然后我也测试了一下自己的： 效果确实还是不错的，大概需要20s左右才能生成完毕！ 结论 在亲自体验了魔搭一键式人像抠图技术后，我不得不感叹于其高效与精准。从上传图片到获得成品，整个过程流畅无阻，即便是初次使用者也能迅速上手，赶快一起来试试吧！
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  • 回答了问题 2024-07-22

    传统架构在哪些方面存在缺陷？

    在数字化转型的大潮下，传统架构暴露出的局限性日益凸显，主要体现在两个关键方面： 传统架构在应对业务动态变化时的灵活性不足 传统IT架构往往是基于预估的最大负载来设计和配置硬件资源，这导致在业务初期或低峰时段，大量资源处于闲置状态，造成资源浪费。随着用户需求的不断波动，特别是在电商促销、社交媒体热点事件等突发流量高峰期间，固定资源的限制可能成为性能瓶颈，影响用户体验，甚至导致服务中断。相比之下，云上Serverless架构通过自动弹性伸缩，能根据实际需求自动增加或减少资源，确保服务的稳定性和经济性，解决了资源浪费与性能受限的问题。传统架构在运维成本和复杂度上面临挑战 传统架构需要企业自行搭建、维护服务器、数据库等基础设施，这不仅需要大量的前期投资，而且涉及到的运维工作繁重，包括软件升级、硬件故障处理、安全防护等，任何环节的疏漏都可能引发系统稳定性问题。云上Serverless架构则大大简化了运维工作，由云服务商负责底层基础设施的维护与升级，企业只需关注业务逻辑，这不仅减轻了运维负担，还显著降低了因技术运维不当带来的风险和成本。同时，Serverless架构的按量付费模式，让企业能够根据实际使用量支付费用，有效控制成本，实现了资源使用的极致优化。 总的来看，传统架构在灵活性、成本控制和运维效率上的不足，与当前数字化时代对敏捷性、经济性和可靠性的高要求形成鲜明对比，这也正是云上Serverless架构受到追捧的原因。通过参与“云端问题第9期-省心省钱的云上高可用Serverless架构陪跑班”，学习并实践Serverless架构的部署与管理，无疑是企业迈向数字化转型、提升竞争力的一条捷径。
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