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技术能力

兴趣领域
  • Python
  • Web App开发
  • 开发工具
  • PHP
  • 项目管理
  • 人工智能
  • 前端开发
  • 设计模式
擅长领域
  • Java
    高级

    能力说明：

    精通JVM运行机制，包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数；能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题；能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序，使用并行Fork/Join框架；能过开发使用原始版本函数式接口的代码。

  • Python
    高级

    能力说明：

    通过课程学习与实战项目，熟练掌握Python的语法知识与编程技能，具备Python语言的函数、面向对象、异常处理等能力，常用开发框架的实际应用和开发能力，具备使用，掌握Python数据分析三剑客Matplotlib、Numpy、Pandas的概念与应用场景，掌握利用Python语言从数据采集到分析的全流程相关知识。

  • Go
    高级

    能力说明：

    能够开发出高质量的代码。能够熟练使用Golang的高级特性，各种应用框架和测试框架。

  • 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。

  • 微服务
    中级

    能力说明：

    熟悉微服务常用开放框架，理解Spring、Spring Boot，以及Spring Cloud的概念和不同，对Spring Cloud Alibaba有较为全面的认知。对Istio具备基础运维能力，掌握基本组件的知识。

  • 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。

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技术浪潮涌向前，学习脚步永绵绵。

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2024年06月

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  • 回答了问题 2024-06-29

    如何修改幻兽帕鲁联服务器中的配置参数，如经验值倍率等？

    修改《幻兽帕鲁》联机服务器中的配置参数，如经验值倍率等，通常涉及以下几个步骤。请注意，具体步骤可能会根据服务器版本和所使用工具的不同而有所变化，但以下流程提供了一个大致的指导框架：

    准备工作

    1. 确保有权访问服务器文件：首先，你需要有服务器的管理权限，能够访问服务器的配置文件。

    2. 备份配置文件：在修改任何配置之前，备份原有的配置文件是一个好习惯，以防修改出错时可以快速恢复。

    修改配置参数

    1. 定位配置文件：找到服务器配置文件的位置，这个文件通常包含了游戏的各种设置参数。游戏或服务器的文档应该会说明配置文件的具体位置。

    2. 编辑配置文件：使用文本编辑器（如Notepad++或Visual Studio Code）打开配置文件。根据你想要修改的参数类型，比如经验值倍率（ExpRate）或爆率等，找到对应的配置项。

      • 经验值倍率（ExpRate）：通常会有一个类似于ExpRate=1.000000的条目，表示默认的经验值倍率。你可以修改这个值来增加或减少获得的经验量，例如将其改为ExpRate=2.000000意味着经验值翻倍。

      • 爆率：爆率调整可能也有一个类似的参数设置，但具体命名可能会有所不同，如DropRate。同样，通过修改这个值来调整游戏内物品的掉落概率。

    3. 保存更改：完成修改后，保存配置文件。

    重启服务器

    1. 保存并重启：根据你获取的教程，可能需要在游戏服务器管理面板或通过命令行工具保存并应用这些更改。通常，保存修改后的数据会自动触发服务器重启，或者你可能需要手动重启服务器以使更改生效。

    2. 等待重启完成：服务器重启通常需要几分钟时间，期间所有玩家将断开连接，直到服务器再次上线。

    验证修改

    1. 登录游戏测试：重启完成后，登录游戏并检查修改的参数是否生效。比如，观察击杀怪物后获得的经验值是否符合预期的倍率。

    2. 收集反馈：如果服务器是供其他玩家使用的，不妨收集他们的反馈，看是否需要进一步调整参数以达到最佳的游戏体验。

    请注意，具体的配置项名称和操作步骤可能会根据服务器管理软件或游戏更新而变化，所以如果上述指南不适用，查阅最新的官方文档或社区指南是必要的。

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  • 回答了问题 2024-06-28

    PolarDB这个日志是哪里配置出了问题？

    主要涉及MySQL的Paxos协议实现（可能是基于Group Replication或其他高可用方案）和选举过程中的冲突：

    1. 相同的MySQL server_id冲突：日志中多次提到“reject RequestVote because this server has same mysql server_id(1)” ，表明有多台服务器尝试参与选举时使用了相同的server_id（这里是1）。在MySQL的分布式一致性协议（如Paxos或Raft）中，每个节点需要有唯一的标识符（即server_id），以区分不同的参与者。解决这个问题需要确保集群中每台服务器的server_id是唯一的。

    2. 旧的RequestVote响应被跳过：多条日志显示收到了“old RequestVoteResponce”且其msg term小于当前term，因此被跳过。这是正常的Paxos行为，因为一旦服务器进入了一个新的任期（term），任何来自旧任期的投票请求都将被忽略，以防止过时信息干扰选举结果。

    3. Paxos状态频繁在CAND（Candidate）状态间变化：日志中频繁出现“Paxos state change from CAND to CAND”，这可能意味着选举过程没有顺利产生领导者（Leader），服务器之间可能存在网络分区、通信延迟或配置不当，导致选举不断重新开始。

    4. 时间戳混乱：日志中的时间戳似乎存在格式错误或混乱的情况，例如“2024-06-18T86:24:53.861739Z”和“2024-06-18T06:24:53.863762Z”，小时部分超出了正常的24小时范围，这可能是日志打印错误或解析时的问题，但不影响对问题本质的理解。

    解决建议：

    • 检查并修正server_id：确保集群中每台MySQL服务器的server_id配置是唯一的，避免选举冲突。
    • 审查网络配置：检查服务器间的网络连接，确保没有网络分割或严重的延迟问题影响选举消息的传递。
    • 监控与日志深入分析：使用更详细的监控工具和日志记录，深入了解选举失败的具体原因，比如是否有节点异常下线、网络流量异常等。
    • 检查Paxos或Raft配置：如果使用的是自定义或第三方Paxos实现，检查配置是否正确，包括选举超时、心跳间隔等参数，以确保选举过程稳定有效。
    • 软件版本与补丁：确认使用的MySQL版本是否存在已知的选举相关bug，考虑升级或应用相关补丁。
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  • 回答了问题 2024-06-28

    在函数计算中，为什么redis 90%左右命中率，256内存跑出至少2u2g rds性能？

    在函数计算（Function Compute）这样的Serverless计算服务中，Redis能够以相对较低的硬件配置（例如256MB内存）实现接近或超过更高配置RDS（关系型数据库服务）性能的情景，主要得益于以下几个因素：

    1. 缓存效果：Redis作为一种高速缓存数据库，主要用于存储频繁访问的数据，减少对后端持久化存储（如RDS）的访问。90%左右的命中率意味着绝大多数查询请求直接在Redis中完成，无需访问更慢的磁盘存储，这极大提高了数据访问速度。

    2. 内存操作：Redis数据完全驻留在内存中，相比RDS等需要磁盘I/O操作的数据库，内存访问速度要快几个数量级。即使内存容量不大，由于直接操作内存，Redis能在极短时间内处理大量请求。

    3. 轻量级架构：函数计算环境下的Redis实例通常是按需分配资源的，这意味着它们可以专注于处理数据缓存任务，而不需要承担其他非必要的系统开销，使得有限的资源得到高效利用。

    4. 数据结构优化：Redis支持多种数据结构（如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等），这使得它能针对特定场景进行优化，提高数据检索效率。

    5. 减少网络延迟：在云环境中，函数计算实例和与其配对的Redis实例可能被部署在同一区域甚至同一VPC内，减少了网络延迟，进一步提升了整体响应速度。

    6. 并发处理能力：Redis单线程模型在处理高并发请求时，对于简单操作（如GET/SET）表现优异，因为它避免了多线程切换的开销。而在函数计算场景下，短时、突发的高并发请求处理是常见需求，Redis恰好能很好地满足这种需求。

    综上所述，尽管Redis实例内存配置不高，但在特定应用场景下，通过高效的缓存策略、内存内操作以及低延迟的云架构设计，它能够展现出超越传统数据库的性能表现。不过，这也取决于具体的应用场景、数据访问模式及系统设计，实际性能表现需要综合评估。

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  • 回答了问题 2024-06-28

    RocketMq的commitLog文件为什么修改时间早的文件名偏移量比当前文件名偏移量大？

    RocketMQ 的 CommitLog 文件命名规则是基于文件的起始偏移量来设定的，文件名长度固定为20位，左边用零填充，剩余部分表示该文件中消息的起始偏移量。例如，第一个文件名为 00000000000000000000，意味着起始偏移量为0；第二个文件可能为 00000000001073741824，表示起始偏移量为1GB（因为单个文件最大默认为1GB=1073741824字节）。

    如果观察到修改时间（mtime或者atime）早的 CommitLog 文件名偏移量比当前正在写入的文件名偏移量大，这通常是因为文件系统的时间属性不总是随着文件内容的追加写入而实时更新。RocketMQ 在写入新消息时，会优先使用当前正在写的文件，当这个文件达到预设的大小限制（例如1GB）时，它会创建一个新的 CommitLog 文件，并继续在这个新文件中追加写入消息。

    出现上述情况的一个可能原因是文件系统的时间戳更新机制与RocketMQ的文件滚动策略不同步。例如：

    1. 文件重命名或移动：有时候运维操作可能导致旧文件被重命名或移动，尤其是在备份或归档老数据时，这样的操作可能不会改变文件的实际修改时间。

    2. 文件系统时间戳粒度：某些文件系统的时间戳记录可能不是非常精确，特别是当系统负载高时，更新时间戳的操作可能会有延迟。

    3. 操作系统或文件系统缓存：操作系统或文件系统为了优化性能，可能会缓存文件的元数据（包括修改时间），导致实际修改后的时间更新不及时反映在查看到的信息上。

    4. 时间调整：系统时间被手动或自动调整过，导致文件修改时间看似不符合预期顺序。

    5. 消息消费与删除策略：RocketMQ可能有消息过期或删除机制，老的文件在被确认无用后可能被保留但未立即删除，此时新创建的文件虽然内容少，但其创建时间却晚于这些遗留的老文件的最后修改时间。

    总之，文件的修改时间并不能完全反映RocketMQ消息的写入顺序或文件的实际使用状态，特别是在高性能消息系统中，文件的创建、写入、关闭和删除操作可能与文件系统的元数据更新存在时间差。因此，不应仅依赖文件的修改时间来判断消息的顺序或文件的有效性，而应依据RocketMQ内部的逻辑和文件命名规则来理解和管理消息存储。

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  • 回答了问题 2024-06-27

    为什么mqtt 连接一直显示 Not authorized to connect ？用的官网示例。

    当使用MQTT连接时，如果一直显示 "Not authorized to connect"（未授权连接），这通常表明客户端尝试与MQTT服务器建立连接时，提供的认证信息没有通过服务器的验证。即使你使用的是官网示例代码，也可能遇到这个问题，原因可能包括但不限于以下几点：

    1. 用户名和密码错误：确保你使用的用户名和密码是正确的，且与MQTT服务器上为你设置的凭证相匹配。即使是小错误，比如拼写错误或大小写不匹配，也会导致认证失败。

    2. 缺少客户端证书：部分MQTT服务器要求客户端提供证书进行身份验证。你需要检查服务器配置，如果确实需要证书，确保你正确配置了客户端，并将证书及私钥（如果需要的话）提供给了MQTT客户端。

    3. 访问控制列表（ACL）限制：MQTT服务器可能配置了ACL来限制哪些客户端可以连接或发布/订阅特定主题。检查服务器的ACL设置，确认你的客户端ID以及试图访问的主题在允许的范围内。

    4. 网络或防火墙问题：虽然错误提示与认证有关，但有时网络配置错误或防火墙规则也会间接导致这类错误。确认没有网络配置阻止了到MQTT服务器的连接，特别是如果使用了非标准端口。

    5. 认证机制不匹配：服务器可能要求使用特定的认证机制，如OAuth、Token认证等，而你可能未正确配置这些。检查服务器文档，了解并实施正确的认证流程。

    6. 权限不足：客户端账户可能没有足够的权限进行连接。确保该账户被授予了适当的连接和订阅/发布的权限。

    解决此问题的第一步是对照上述可能的原因进行排查。通常，查看服务器日志能提供更具体的错误信息，帮助定位问题所在。如果使用的是公共MQTT服务，确保你了解并遵循了服务提供商的具体连接要求和限制。

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  • 回答了问题 2024-06-27

    请教一下DataWorks，doris和starRocks 选型，选哪个？

    在选择DataWorks集成的Doris和StarRocks时，考虑因素应基于您的具体需求、业务场景、以及系统的现有架构。以下是一些关键点可以帮助您做出决策：

    1. 性能需求:

      • StarRocks在性能方面被普遍认为具有一定的优势，特别是在大批量数据分析和聚合操作上。它利用Hadoop的分布式计算框架来处理数据，这可能意味着在大规模数据处理场景下，StarRocks能够提供更高的吞吐量和更低的延迟。
      • Doris同样提供了高性能的数据处理能力，特别适合实时分析，但根据一些讨论，StarRocks在某些性能测试中表现更优。

    2. 架构与兼容性:

      • Doris作为一个独立的分布式存储系统，可能在特定的网络拓扑结构下提供较小的网络延迟和传输误差。
      • StarRocks基于Hadoop，如果你的系统已经集成了Hadoop生态，StarRocks可以更好地融入现有环境，利用HDFS进行存储，并且在管理和维护上可能更为简便，因为可以复用Hadoop的相关工具和经验。

    3. 社区与生态:

      • 社区活跃度和生态系统支持也是重要考量因素。虽然两者都是开源项目，但各自的发展速度、文档丰富程度、社区支持度和第三方工具的集成可能会有所不同。需要评估哪一方的生态更符合您的长期发展需求。

    4. 许可与成本:

      • 注意许可证差异，Doris使用Apache License，这是非常通用且友好的开源许可；而StarRocks使用Elastic License，这可能影响到您的使用条件和潜在成本。

    5. 功能特性:

      • 检查两个系统是否满足您的特定功能需求，比如对SQL的支持程度、数据导入导出的便利性、安全性、监控和告警机制等。

    6. DataWorks集成:

      • 虽然两者都可以与DataWorks集成，但具体集成的便捷性和功能完整性可能有差异。需要确认DataWorks对Doris和StarRocks的最新支持情况，包括是否支持全量数据导出、数据同步的灵活性等。

    综合以上各点，建议进行详细的评估测试，包括POC（Proof of Concept）验证，以确定哪种解决方案最适合您的业务场景。同时，关注最新的产品动态和技术发展，因为这些系统都在不断演进中。

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  • 回答了问题 2024-06-27

    阿里的DNS解析，A记录能不能指定端口号？

    阿里云的DNS解析服务中，A记录用于将域名解析为IPv4地址，它并不能直接指定端口号。DNS系统本身的设计就是用来将域名转换为IP地址，而端口号属于传输层（TCP或UDP）的概念，用于标识在同一台主机上不同服务，这一层次的细节超出了DNS的处理范围。

    如果您需要用户通过域名访问特定端口上的服务，您不能直接在DNS的A记录中指定端口。不过，有几种间接的方法可以实现这一需求：

    1. 在应用程序层面处理：您可以配置web服务器（如Nginx、Apache）进行端口转发或者使用反向代理，将特定的域名请求转发到非标准端口上的服务。

    2. 隐性URL或显性URL记录：虽然标准的DNS记录不支持端口，但部分DNS服务商（包括阿里云）提供了隐性URL或显性URL类型的记录，允许您在记录值中指定完整的URL，包括端口号。例如，您可以创建一个隐性URL记录，其记录值形如 http://example.com:8080，这样用户访问该子域名时会被重定向到指定的端口。

    3. 客户端指引：在文档或指引中告知用户直接通过IP地址加端口号的方式访问服务，但这不是最理想的用户体验。

    综上所述，尽管A记录本身不支持指定端口号，但通过上述方法可以间接实现通过域名访问特定端口上的服务。

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  • 回答了问题 2024-06-26

    在Flink CDC中mysql到doris 支持schema change吗？

    Flink CDC 支持 MySQL 到 Doris 的数据同步，并且在处理上游 MySQL 数据库的 Schema 变更方面有一定的支持，但具体的支持程度和实现方式取决于 Flink CDC Connector 的版本和配置。

    在 Flink CDC 的一些场景中，特别是在使用较新版本的 Flink CDC 进行 MySQL 到 Doris 的同步时，可以通过特定的配置项来适应一定程度的 Schema 变更。比如，配置 light_schema_change: true 允许一些轻量级的 Schema 变更，如增加允许为空的列，而不中断数据流的处理。

    然而，需要注意的是，Flink CDC 的官方 MySQL CDC Connector 直到最近的讨论日期（2024年之前的信息）可能还不能完全动态地自动适应所有类型的 Schema 变更，例如，对于非空列的添加或列类型的更改，可能仍需要手动干预，或者重启任务来应用新的 Schema 信息。

    因此，对于 MySQL 到 Doris 的同步，若要支持 Schema 变更，一方面可以关注 Flink CDC Connector 的最新版本和文档，了解其对 Schema 变更的最新支持情况；另一方面，可能需要在应用层面设计相应的策略来应对 Schema 变更，比如定期检查并同步 Schema 信息，或者在检测到 Schema 变更时采取适当的重配置或重启策略。

    为了确保 Schema 变更的平滑处理，实践中可能还需要结合使用 Doris 的特性，如表结构的在线修改能力，以及在 Flink 应用中实施更精细的错误处理和 Schema 同步逻辑。

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  • 回答了问题 2024-06-26

    咨询一下，使用视频拆条 SplitVideoParts ，，本地提示 AccessKeyId is

    错误信息 "AccessKeyId is mandatory for this action." 指出在尝试执行某个操作时缺少必需的 AccessKeyId。这通常发生在尝试访问或操作阿里云、腾讯云、AWS等云服务的资源时，这些服务依赖于Access Key ID和Access Key Secret进行身份验证。

    如果你正在使用视频处理服务（如阿里云的视频点播服务VOD或媒体处理MPS等），并遇到了这个错误，可能的原因包括：

    1. 未正确配置密钥：尽管你说使用了主账号的AccessKeyID和AccessKeySecret，但请再次检查代码或配置文件中是否确实包含了这两个值，且没有拼写错误或多余的空格。

    2. 环境变量问题：如果通过环境变量传递密钥，请确保环境变量已正确设置，并且在运行你的脚本或应用程序时这些环境变量已被正确加载。

    3. 权限问题：确认所使用的AccessKeyID具有执行该操作所需的权限。某些服务操作需要特定的权限策略，如果AccessKey对应的IAM角色没有足够的权限，也会导致此错误。

    4. 服务端问题或API调用错误：虽然较少见，但有时服务端的API变更或客户端SDK的错误使用也可能导致这类错误。检查是否有更新的SDK版本可用，或查看API文档是否有调用格式的变化。

    解决办法：

    • 复查密钥配置：仔细检查代码中或配置文件里的AccessKeyId和AccessKeySecret是否正确填写，并确保没有对外泄露。

    • 验证环境变量：如果是通过环境变量传递，可以在代码中打印出来确认其值是否正确读取。

    • 检查权限策略：登录你的云服务提供商控制台，检查当前AccessKeyID关联的角色或用户是否有执行该操作的权限。必要时，调整权限策略。

    • 更新SDK或查阅文档：确认使用的SDK版本是最新的，并查看官方文档是否有相关说明或示例代码。

    如果以上步骤都无法解决问题，建议直接咨询对应云服务商的技术支持，以便获得更专业的帮助。

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-06-25

    在云效中流水线中，构建结果上传OSS，可以做到同时修改指定文件元数据吗？

    在云效的流水线中，直接通过内置的任务可能无法直接实现修改上传至OSS文件的元数据操作。但是，你可以通过自定义脚本或使用阿里云的SDK在流水线中增加额外的步骤来实现这一需求。

    具体做法如下：

    1. 安装阿里云OSS SDK：在你的构建环境中确保已经安装了阿里云OSS的SDK。如果你使用的是Java、Python、Node.js等语言，可以通过相应的包管理工具（如Maven、pip、npm）来安装对应的SDK。

    2. 编写上传并修改元数据脚本：在流水线中添加一个自定义脚本任务，在这个任务中，你首先使用SDK上传文件到OSS，然后立即调用SDK的API来修改上传文件的元数据。

    以Python为例，一个简化的示例代码如下：

    import oss2

# 配置OSS信息
auth = oss2.Auth('<yourAccessKeyId>', '<yourAccessKeySecret>')
bucket = oss2.Bucket(auth, 'http://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com', '<yourBucketName>')

# 上传文件
bucket.put_object_from_file('<yourObjectName>', '<yourLocalFilePath>')

# 设置对象元数据
bucket.update_object_meta('<yourObjectName>', {'x-oss-meta-custom-key': 'custom-value'})

    在这个示例中，<yourObjectName> 是你希望在OSS中存储的文件名，<yourLocalFilePath> 是本地待上传文件的路径，<yourAccessKeyId> 和 <yourAccessKeySecret> 是你的阿里云账号访问密钥，<yourBucketName> 是目标OSS bucket的名称。'x-oss-meta-custom-key' 是自定义元数据的键，你可以根据需要设置多个键值对。

    1. 集成到云效流水线：在云效的流水线编辑界面，添加一个执行上述脚本的步骤。这通常可以通过在流水线中插入一个“自定义脚本”或“Shell命令”任务来实现，具体取决于你的构建环境和语言支持。

    请确保在执行这些操作时遵循最佳安全实践，比如使用RAM角色而非直接硬编码Access Key和Secret Key，以及确保对敏感信息进行妥善处理。

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-06-25

    钉钉宜搭开发线上答题平台

    在钉钉宜搭平台上搭建一个线上答题平台，可以分为以下几个步骤来实现：

    1. 准备工作

    • 确保权限：首先，确保你有权限在钉钉宜搭中创建应用。
    • 熟悉宜搭功能：了解宜搭的基础操作，如表单设计、流程设计、数据管理等。

    2. 创建题库表单

    1. 新建表单：登录钉钉宜搭，点击“创建应用”，选择“空白应用”开始创建。
    2. 设计题库表单：设计一个表单用于录入题目和答案，包括但不限于以下字段：
      • 题目类型（单选、多选、判断）
      • 题目内容
      • 选项（对于选择题，可以使用多行文本输入，每行一个选项；判断题可简化为“正确”、“错误”两个选项）
      • 正确答案（对于单选和判断题，可以直接填写答案；多选题可以用特定符号分隔多个正确选项）
      • 分值

    3. 开发随机抽题逻辑

    宜搭本身不直接支持编写复杂的逻辑代码，但可以通过以下间接方式实现抽题功能：

    手动实现（适用于小型题库）

    • 人工抽题：可以设计一个“抽题”按钮，点击后通过宜搭的“关联数据”功能，随机展示题库中的题目。这需要手动维护题目的展示逻辑，每次点击时随机筛选一条或多条记录展示。

    自动化实现（需外部开发配合）

    • API调用：若题库较大或需要更智能的抽题逻辑，可以考虑开发一个外部服务（如基于阿里云函数计算），通过宜搭的Web API能力调用该服务。外部服务负责从题库中随机抽取题目，返回给宜搭展示，并处理答题后的评分逻辑。
    • JavaScript：在宜搭表单项中，可以通过JavaScript实现一定的逻辑处理，比如在展示题目时动态加载题目数据，但这要求有一定的前端开发能力。

    4. 设计答题界面

    • 根据题型设计不同的表单项，如单选题使用单选框，多选题使用复选框，判断题使用开关等。
    • 添加提交按钮，配置提交后的行为，如跳转到评分页面或直接显示得分。

    5. 自动判分

    • 简单实现：若题目数量较少，可以在提交后通过简单的逻辑判断（如使用宜搭的条件分支功能）来计算分数。
    • 复杂实现：对于大量题目或复杂题型，推荐使用外部API来处理判分逻辑。用户提交答案后，宜搭通过API将答案传给后端服务，服务端对比题库中的正确答案进行评分，最后将结果返回给宜搭展示。

    6. 测试与发布

    • 完成设计后，务必进行充分的测试，确保题目抽取、答题、判分等环节都能正常运作。
    • 一切就绪后，发布应用，分享给钉钉内部的同事或团队使用。

    通过上述步骤，你可以在钉钉宜搭上搭建一个基本的线上答题平台。需要注意的是，对于自动抽题和判分的高级功能，可能需要结合外部开发资源来实现更完善的解决方案。

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  • 回答了问题 2024-06-25

    国内AI大模型高考数学成绩超GPT-4o，如何看待这一结果？

    复旦NLP实验室的LLMEVAL团队对2024高考数学真题的系列评测提供了一个有趣的视角，来观察大型语言模型（LLMs）在数学理解和解题能力方面的表现。从给出的结果来看，我们可以从以下几个方面进行分析：

    1.简单题准确率较高:大部分测试模型在选择题前三道等简单题目上表现良好，这可能是因为这些题目涉及的数学概念和计算相对基础，更容易被模型捕捉和理解。这同时也说明了LLMs在基础数学知识和规则上的掌握是比较扎实的。
    中档题表现一般：模型在中档题上的表现一般，可能是因为这些题目需要更高的逻辑推理、问题解决能力和数学技巧。LLMs虽然可以处理大量的信息，但在复杂的数学逻辑和策略应用上还存在局限。
    2.GPT-4o与Qwen-72b的稳定性：GPT-4o和Qwen-72b在两次测试中排名都比较靠前，显示了它们在数学解题方面的相对稳定性。这可能是因为这两个模型在训练时更加注重了数学领域的语料和逻辑推理能力。
    3.Qwen2-72b超过GPT-4o：在两次排名中，Qwen2-72b均超过了GPT-4o，这可能意味着Qwen2-72b在数学解题方面有一些特定的优化或训练策略，使其在数学理解和解题能力上略胜一筹。
    针对这一结果，我们可以得出以下结论和建议：
    1.LLMs在数学基础知识和规则上的掌握是比较扎实的，但在复杂的数学逻辑和策略应用上还有待提高。
    2.在LLMs的训练过程中，应该更加注重数学领域的语料和逻辑推理能力的训练，以提高模型在数学解题方面的能力。
    3.对于特定的应用场景（如高考数学解题），可以对LLMs进行针对性的优化和训练，以提高其在该领域的表现。
    4.此外，这一评测结果也为我们提供了一个观察LLMs在不同领域表现的新视角，有助于我们更全面地了解LLMs的能力和局限。

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  • 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？

    "写代码5分钟，调试2小时" 的现象在软件开发中确实非常普遍，它通常是由于代码质量不高、设计不周、缺乏测试或者对问题的理解不够深入等原因导致的。要提升编码效率并减少调试时间，开发者可以采取以下策略：

    深入理解问题：

    1.在开始编写代码之前，确保充分理解问题的要求和背景。
    2.对问题进行细致的分析，并考虑所有可能的边界条件和异常情况。

    良好的设计：

    1.遵循SOLID等设计原则，编写可维护、可扩展和可重用的代码。
    2.使用设计模式来简化复杂的设计问题。
    3.模块化设计，将功能划分为独立的模块或组件。

    编写清晰的代码：

    1.使用有意义的变量名、函数名和注释。
    2.保持代码简洁，避免冗余和复杂的逻辑结构。
    3.遵循一致的代码风格和规范。

    编写测试：

    1.编写单元测试来验证代码的正确性。
    2.编写集成测试来确保模块之间的交互正常工作。
    3.使用自动化测试来减少手动测试的时间和错误。

    使用调试工具：

    1.熟练掌握IDE（集成开发环境）中的调试工具，如断点、变量监视、调用栈等。
    2.使用日志记录来跟踪代码的执行过程和状态。

    代码审查：

    1.与同事进行代码审查，以发现潜在的问题和改进点。
    2.倾听他人的反馈，并不断改进自己的代码。

    不断学习和改进：

    1.阅读相关文档和教程，了解最新的编程技术和最佳实践。
    2.参加技术社区和论坛，与同行交流经验和解决问题。
    3.反思自己的编码习惯和流程，不断寻找改进的空间。

    避免过早优化：

    1.在编写代码时，首先关注功能的实现和正确性，而不是过早地进行性能优化。
    2.在代码稳定并经过充分测试后，再进行必要的性能优化。

    使用版本控制：

    1.使用Git等版本控制系统来管理代码，以便跟踪更改、回滚错误和协作开发。
    2.定期进行代码提交和合并，以保持代码的整洁和一致。

    保持耐心和专注：

    1.在遇到复杂问题时，保持冷静和耐心，仔细分析问题并寻找解决方案。
    2.避免在疲惫或分心时编写代码，确保代码的质量和效率。

    通过遵循以上策略，开发者可以更加高效地编写代码并减少调试时间，从而避免"写代码5分钟，调试2小时"的尴尬经历。

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  • 回答了问题 2024-06-24

    DataWorks比较源CSV和目标表时，列的顺序不同。是为什么需要映射每一列？

    是的，当你在DataWorks中进行数据同步任务时，如果源CSV文件的列顺序与目标表的列顺序不一致，这会导致数据加载失败，因为系统默认按照列的位置进行一一对应的数据写入。即使字段名称相同，但顺序不同，也会造成数据错位的问题。

    为了解决这个问题，你需要在DataWorks的数据同步任务配置中明确指定源列和目标列之间的映射关系，确保每个源列都正确地对应到目标表的相应列上。以下是进行映射的一般步骤：

    1. 进入数据同步任务的配置界面：在DataWorks的工作流中，找到你的数据同步任务并进入其配置页面。

    2. 选择源表和目标表：在任务配置的起始处，你已经定义了源数据和目标数据的位置。确认源CSV文件路径和目标数据库表名是否正确。

    3. 列映射设置：在“字段映射”或“列映射”部分，系统通常会自动尝试按照列名匹配，但因为你的列顺序不同，所以需要手动调整。这里，你可以看到源表的所有列和目标表的所有列。通过拖拽或下拉选择等方式，为每个目标列选择正确的源列。

    4. 检查映射：确认所有的目标列都已经从源列中正确选择，并且顺序与目标表的期望顺序一致。

    5. 保存并测试：保存配置后，可以先进行一次“预检查”或“测试同步”，以验证列映射是否正确无误，这可以帮助你在正式运行前发现并修正问题。

    6. 运行任务：一旦列映射设置正确并通过测试，就可以正式运行数据同步任务了。

    通过上述步骤，即便源CSV文件和目标表的列顺序不同，你也能确保数据能够正确无误地加载到目标表中。

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  • 回答了问题 2024-06-24

    关于在云服务器中加载sql错误

    遇到这个错误信息，主要是因为mysql_secure_installation脚本在执行时尝试设置了一个无效的MySQL配置变量prompt=MySQL [\d]>，而这个变量并不是MySQL服务器所认识的配置项。这通常是因为你的命令执行方式有问题，可能是复制粘贴命令时包含了不应有的文本或者是脚本执行环境的误解。

    要解决这个问题，你可以按照以下步骤操作：

    1. 直接输入命令：首先，确保你直接在命令行界面输入mysql_secure_installation，而不是包含了任何额外的文本或格式化符号。

    2. 手动执行安全配置步骤：如果问题依旧，考虑到mysql_secure_installation脚本可能不兼容或配置有误，你可以手动执行该脚本原本会进行的安全配置操作，包括但不限于：

      • 修改root用户的密码：

        mysql -u root -p

        登录后执行：

        ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY 'your_new_password';

      • 删除匿名用户账户：

        DELETE FROM mysql.user WHERE User='';

      • 禁用root远程登录（如果不需要的话）：

        UPDATE mysql.user SET Host='localhost' WHERE User='root' AND Host='%';

      • 删除测试数据库（如果存在）：

        DROP DATABASE IF EXISTS test;

      • 刷新权限：

        FLUSH PRIVILEGES;

      记得每执行完一个操作后，都要执行FLUSH PRIVILEGES;来确保权限设置立即生效。

    3. 检查my.cnf配置：如果问题依然存在，检查你的MySQL配置文件（如/etc/my.cnf或其他路径下的my.cnf文件），确保没有错误地设置了prompt变量。

    4. 环境变量问题：有时环境变量中的某些设置可能会影响命令的执行，检查是否有任何可能导致该错误的环境变量设置。

    通过上述步骤，你应该能成功地完成MySQL服务器的安全配置。如果问题仍然无法解决，建议检查MySQL的错误日志，以获得更详细的错误信息，或者考虑完全卸载并重新安装MySQL以排除潜在的安装问题。

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  • 回答了问题 2024-06-24

    在机器学习PAI为什么有的空间看不到数据源：FeautureDB？

    在阿里云的机器学习平台PAI中，FeatureDB是Feature Store的一部分，它作为一个中心化的数据管理和共享平台，用于组织、存储和管理机器学习及AI训练中使用的特征数据。如果你在某些空间中看不到数据源“FeatureDB”，可能有以下几个原因：

    1. 权限问题：确保你有足够的权限访问FeatureDB。不同的项目空间可能有不同的访问控制策略，你可能需要项目管理员为你分配相应的角色和权限。

    2. 未启用Feature Store服务：FeatureDB作为Feature Store的服务组件，需要在项目空间中被启用。如果项目管理员没有为该项目空间开通Feature Store服务，你将无法看到这个数据源。

    3. 产品版本或配置差异：不同版本的PAI平台或者特定的配置下，FeatureDB的可见性可能会有所不同。某些旧版本或特定配置的PAI环境可能不支持或未集成Feature Store功能。

    4. 界面或导航变更：阿里云PAI平台会不断更新迭代，界面布局或导航路径可能会有所调整。确保你查看的是最新或正确的菜单项下，有时候数据源的入口可能会被重新分类或命名。

    5. 网络或连接问题：虽然较为少见，但网络问题或FeatureDB服务的临时故障也可能导致数据源不可见。

    解决这一问题的步骤可以包括：

    • 检查并确认你的账户权限。
    • 与项目管理员沟通，确认是否已为项目空间启用了Feature Store服务。
    • 查阅阿里云PAI最新的官方文档或帮助中心，确认是否有配置指南或更新说明。
    • 如果以上均无问题，考虑联系阿里云技术支持寻求帮助，可能是遇到了特定的技术问题或需要进一步的配置调整。
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  • 回答了问题 2024-06-23

    通义千问 HTTP请求多轮对话的方式是什么格式的，文档里的没法实现，需要帮助，谢谢

    通义千问支持通过HTTP接口进行多轮对话的交互，通常遵循RESTful API的设计原则。进行多轮对话时，关键在于维护对话的状态，即通过某种方式保留上下文信息，使得每次请求都能基于之前的对话历史给出连贯的回答。具体的请求格式和实现细节可能会根据所使用的API版本和个人账户的配置有所不同，但大致框架如下：

    基础请求结构

    多轮对话的HTTP请求通常包含以下几个部分：

    1. HTTP Method: 通常使用POST方法来发送请求，因为需要提交数据（如对话内容）到服务器。

    2. Endpoint URL: 你需要向特定的API endpoint发送请求，这个endpoint会由阿里云提供，并且在你的API文档或控制台中可以找到。例如，它可能类似于 https://api.aliyuncs.com/nlp/api/v1/xxx。

    3. Headers: 请求头中通常需要包含认证信息，如Authorization字段，用于携带你的AccessKey ID和Signature或Token，确保请求的合法性。此外，可能还需要指定Content-Type，通常是application/json，表明你发送的是JSON格式的数据。

    4. Request Body: 请求体中包含对话的具体信息，对于多轮对话，重要的是要在请求体中传递之前的对话历史，以维持对话上下文。一个典型的请求体可能如下所示：

    {
  "model": "通义千问", // 模型名称，根据实际情况填写
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "你是通义千问，一个AI助手。"},
    {"role": "user", "content": "你好"},
    {"role": "assistant", "content": "你好！有什么可以帮助你的吗？"},
    {"role": "user", "content": "明天北京天气怎么样？"},
    {"role": "assistant", "content": "明天北京天气晴朗，气温较低，请注意保暖。"},
    {"role": "user", "content": "下周有雨吗？"} // 最新的用户询问
  ]
}

    在这个例子中，messages数组包含了对话的完整历史，每个消息都有一个role（表示发送者是用户还是系统/助手）和content（消息内容）。

    维护对话状态

    为了实现多轮对话，你需要在每次请求时，将前一次请求的回复和用户的最新输入一起作为新请求的一部分。这意味着你需要在客户端（调用API的应用）维护一个消息历史列表，并在每次收到回复后，将该回复加入到历史中，以备下次请求时使用。

    如果你在实现过程中遇到困难，可能是因为缺少了必要的认证信息、错误的请求格式、或者是对话历史没有正确维护。请检查你的API密钥、请求头、以及请求体结构是否符合阿里云的API要求，同时也建议查阅最新的官方文档或联系阿里云技术支持获取帮助。

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  • 回答了问题 2024-06-23

    请教下机器学习PAI 金融云的dataworkd可以调度公共云的pai DLC吗？

    是的，阿里云的DataWorks（原名DataWorks）支持跨云调度资源，这意味着您可以使用金融云上的DataWorks来调度公共云上的PAI DLC（Deep Learning Containers）资源。DataWorks作为一个全面的数据集成、开发、管理和应用平台，其核心能力之一就是能够跨云或跨区域地调度任务和管理数据流程，确保数据处理和机器学习任务能够在不同环境之间无缝协同工作。

    为了实现这一功能，您需要配置相应的授权和网络连接，确保金融云的DataWorks能够访问到公共云的PAI DLC服务。这通常涉及到VPC互通、安全组规则设置以及RAM（Resource Access Management）角色的跨账号授权，以允许DataWorks在不同账号或环境间执行操作和调用服务。

    具体操作步骤可能包括：

    1. 网络打通：确保金融云与公共云的VPC网络可以通过高速通道或者其他网络互联方式进行通信。
    2. RAM角色配置：在源账号（金融云账号）的RAM控制台中，创建并配置一个角色，该角色应具有访问目标账号（公共云账号）资源所需的权限。然后，在目标账号中授予源账号的这个RAM角色访问PAI DLC的权限。
    3. DataWorks任务配置：在DataWorks中创建任务时，配置任务执行所依赖的资源和环境，指定公共云上PAI DLC作为计算资源，并使用前面创建的RAM角色进行跨账号访问授权。
    4. 测试与调试：配置完成后，进行充分的测试，确保任务能够成功调度并执行。

    通过这样的配置，您就可以利用金融云的DataWorks来高效地调度和管理公共云上的机器学习训练任务，实现资源的灵活调度和优化成本效益。

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  • 回答了问题 2024-06-23

    发送excel文件，在钉钉上打开报错误。OfficeImportErrorDomain错误912

    遇到在钉钉上打开Excel文件时出现“OfficeImportErrorDomain错误912”的情况，这可能是由于多种原因引起的。根据之前的信息和常见的解决方案，你可以尝试以下几个步骤来解决这个问题：

    1. 检查文件格式和大小：确保你的Excel文件是钉钉支持的格式（Word、Excel、PowerPoint、PDF、TXT等），并且文件大小没有超过钉钉的在线预览限制（Excel图表、设计图纸等Office文档限制在100M以内，其他支持在线预览的文件限制在20M以内）。如果文件过大，尝试压缩文件或分批发送。

    2. 网络检测：在电脑端钉钉中，点击左上角的头像，进入【设置与隐私】 -> 【高级】 -> 【网络检测】，检查是否有网络连接问题，因为网络不稳定也可能导致文件预览失败。

    3. 权限检查：确认你是否有足够的权限查看该文件。如果是他人分享的文件，请确认分享者设置了正确的查看和下载权限。

    4. 清除钉钉缓存：有时缓存问题可能导致文件无法正常打开，尝试清理钉钉的缓存数据，或完全卸载后重新安装钉钉应用。

    5. 尝试其他设备或网络环境：将文件发送到另一台设备上，或在不同的网络环境下尝试打开，以排除是当前设备或网络环境的特有问题。

    6. 文件本身的问题：如果可能，尝试用其他设备或直接在Office软件中打开该文件，以确认文件本身是否损坏。如果文件在其他地方也无法正常打开，可能需要重新获取文件或联系文件的发送者检查文件状态。

    7. 联系钉钉客服：如果上述方法都不能解决问题，可能需要联系钉钉的官方客服，提供详细的错误信息和发生问题的上下文，以便他们能提供更专业的帮助。

    记得在处理过程中，详细记录你所尝试的每一步和遇到的具体反馈，这样有助于更快地定位和解决问题。

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  • 回答了问题 2024-06-22

    sd界面里为啥没有lora模块选项呀？

    如果您在SD界面中没有找到LoRa模块选项，这可能是由于以下几个原因：

    1. 硬件不支持：您的系统或设备可能不支持LoRa模块。特别是当涉及到嵌入式开发，如使用STM32开发板时，若该开发板未集成或配置支持LoRa技术，SD界面自然不会显示相关选项。

    2. 未安装相关库文件：在某些软件开发环境中（如SD-WebUI或特定的开发框架），可能需要额外安装LoRa相关的库文件或驱动才能使该功能可用。请检查是否已经下载并正确安装了所有必要的库，并确保它们被正确配置到了项目中。

    3. 隐藏的选项：部分SD版本或用户界面为了简化操作，可能会隐藏一些高级或不常用的功能，LoRa模块选项可能被设计为默认隐藏。查阅相关软件的文档或设置，看是否存在显示隐藏选项的设置。

    4. 软件版本或兼容性问题：您使用的SD软件版本可能不支持LoRa功能，或者存在已知的兼容性问题。检查软件更新，确认当前使用的版本是否支持LoRa模块，并留意是否有特定的补丁或更新说明。

    5. 冲突的插件或功能：在一些场景下，如 Stable Diffusion 的使用环境中，如果已经安装了与LoRa功能冲突的插件（如Lycoris或LoCon），这些插件可能会阻止标准LoRa模块的显示或使用。在1.5及以上版本的SD中，如果内置了类似功能，外部LoRa模块可能不再需要或已被整合，因此不再单独显示。

    解决这些问题通常涉及检查硬件兼容性、安装必要的软件包、调整软件设置或更新至最新版本。如果问题依然存在，查阅官方文档或寻求社区支持会是很好的下一步。

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