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备份数据非常重要，对于个人开发者来说，我主要是对个人文档、代码数据等做备份，常用方法无非是以下几种： 1.本地备份：我通常会在本地计算机上创建一个备份副本，以便在需要时可以轻松地访问和还原数据，另外也会使用外部固态硬盘进行本地文件拷贝备份。本地备份的好处是速度快、可控性强！完全需要担心网络或者第三方存储的不可靠性问题。 2.云备份（阿里云盘、百度云盘）：当然我也会使用云备份来保护我的数据。云备份可以将数据备份到远程服务器，可以设置周期性备份照片、文档等数据，使用更方便，但也有着备份速度不够快、第三方不够安全的问题。 github代码版本控制：经常使用Git等版本控制系统来备份我的个人代码。版本控制系统可以跟踪代码更改并创建历史版本。这使我能够轻松地恢复以前的版本，即使我在代码中犯了错误也不会失去我的工作。而且 github 真的非常好用！ 其实无论使用哪种备份方式，最重要的都是确保备份是定期更新的，因为只有更新的备份才能确保数据的安全。

个人使用 K8s 主要是为了更好地部署和管理容器化应用。 我会将应用打包成 Docker 镜像，并通过 K8s 部署到集群中。毕竟 K8s 提供了丰富的部署、扩缩容、负载均衡、健康检查、故障处理等功能，可以让应用的部署和管理变得更加方便和高效。 此外，K8s 提供的配置管理、存储管理等功能也很好用。 K8s 的配置管理可以将配置信息与应用解耦，使得应用可以更加灵活地适应不同的环境和需求；而存储管理则提供了多种存储方式和卷管理功能，可以满足不同应用对数据存储的需求。

是否选择云原生数据库要根据实际情况来考虑。 云原生数据库是为云原生应用而设计的数据库，具有高可用、高性能、易扩展等特点，适合在容器、微服务等云原生场景中使用。如果我的应用是在云原生环境中运行，那么选择云原生数据库可能会更加适合，因为其可以更好地与云原生架构进行集成，提高应用的稳定性和性能。 但是，如果我的应用是在传统环境中运行，那么选择云原生数据库可能会增加部署和维护的复杂度，不一定会带来明显的性能和可用性提升。此外，选择云原生数据库还要考虑到成本、厂商支持等因素。 因此，选择是否使用云原生数据库需要综合考虑实际应用场景、业务需求、技术实力等因素。

1，专业基础，包括底层原理和工具使用。 2，项目经验，这个更看重对项目技术栈和对业务的思考，比如说业务的价值和解决了什么问题，未来怎么发展 3，作为研发人员的技术敏感度和对外输出博客/code 的能力。

我是人工智能方向的从业者，在 LLM 时代，如果拥有海量的云资源，那肯定是用来训练LLM大模型，做一个个人定制版的 chatgpt。

阿里云的不同云产品服务可以搭配使用，形成不同的化学反应，以下是一些常见的组合及其独特的特点： ECS + RDS：使用ECS作为应用服务器，RDS作为数据库存储，可以提高应用的可用性和稳定性，并且可以自动备份和恢复数据，提高数据的安全性。ECS + SLB：使用SLB可以将流量分配到多个ECS实例上，提高应用的负载均衡能力，并且可以进行健康检查，自动排除不健康的ECS实例，保证应用的稳定性。OSS + CDN：将静态资源存储在OSS上，再通过CDN进行分发，可以提高资源的访问速度和稳定性，并且可以减轻应用服务器的负载，提高应用的性能。RDS + Redis：使用Redis作为缓存，可以大大提高应用的读取性能，并且可以减轻数据库的负载，提高数据库的写入性能。ECS + ESS：使用ESS可以根据业务需求自动调整ECS实例的数量，提高应用的弹性和可用性，并且可以根据业务流量自动扩容和缩容，节约成本。 一句话总结就是，阿里云的不同云产品服务可以灵活搭配使用，来提高应用的性能、可用性、弹性和安全性，同时也可以节约成本。

个人觉得，开源社区可以通过以下方法建立“可控开源”体系： 1.明确项目治理结构和规则：开源项目需要有明确的治理结构和规则，以确保所有参与者都知道自己的角色和责任，遵守相应的规则和标准。这包括项目的贡献者、维护者、核心开发者等，他们应该明确自己在项目中的权利和义务。 2.选择合适的开源协议：选择合适的开源协议可以确保项目的代码在保护知识产权的同时，也能够被广泛地使用和贡献。一些常见的开源协议包括MIT、Apache、GPL等。 3.制定代码贡献流程：开源项目需要一个明确的代码贡献流程，以确保代码质量和安全性，并为参与者提供一个透明的贡献过程。这包括代码审查、测试、部署等环节。 4.建立透明的决策机制：在项目中，需要建立透明的决策机制，以确保所有决策都是公开和透明的，并且有广泛的参与度。例如，可以建立投票机制或者由核心开发者团队进行集体决策等方式。 5.建立文化和价值观：开源社区需要建立文化和价值观，以确保参与者共享相同的目标和理念，并且遵循公正、互信、尊重、共同成长等价值观。这样可以形成更好的社区合作氛围，提高开源项目的可持续性。 6.建立安全和隐私保护机制：在开源项目中，需要建立安全和隐私保护机制，以确保用户数据和隐私信息不受到侵犯。可以建立安全审查和风险评估机制，以及保护用户数据和隐私信息的相关政策和措施。 总之，建立“可控开源”体系需要多方面的努力和合作，包括建立治理结构、选择合适的开源协议、制定代码贡献流程、建立透明的决策机制、建立文化和价值观、建立安全和隐私保护机制等等。这样可以确保开源项目的稳健性和可持续性，也能够吸引更多的参与者和用户。

一句话回答，两者并不冲突，coding的同时做好管理，只是重心不一样，这才是中国未来技术领导者的走向。作为一名开发者，首先需要做的是了解自己的职业目标和职业发展方向，这样才能进行有效的职业规划。以下是一些建议： 了解自己的技能和兴趣：你应该知道自己在哪些方面擅长，并了解自己对哪些技能和领域感兴趣。这将帮助你决定要继续发展哪些技能和专业知识。学习新技能和知识：你应该不断学习和发展自己的技能和知识。学习新技能和知识可以帮助你适应变化和提高竞争力。探索不同的领域和角色：你应该尝试探索不同的领域和角色，例如写代码、管理团队、数据科学等。这可以帮助你了解自己的兴趣和优势，并为未来的职业规划做好准备。与同行交流：你应该与同行交流，了解他们的职业规划和经验。这可以帮助你获得新的想法和灵感，并找到适合自己的职业发展方向。制定计划和目标：你应该制定明确的职业规划，包括短期和长期目标，并为实现这些目标制定具体的计划和行动步骤。 最后，职业规划其实是需要持续的努力和反思的，在职场生涯打怪升级的同时也不要忘了停下脚步去总结过去和远望未来。

1，第二个问题，前端开发要向哪个方向发展才能保持竞争优势？ 一句话总结就是，基础是不断学习和适应新技术和工具，并不断提升自己的技术深度和拓宽自己的边界，同时也要对外输出开源项目/文档来提升自己的影响力。展开来讲的话，以下是几个前端开发者可以进阶的方向： 前端框架和库基础：开发者应该学习并掌握现有的框架和库，如React、Angular、Vue等，以及未来可能出现的新的框架和库，并阅读这些优秀框架的源码！前端工程化：前端工程化是一个不断发展的领域，为前端开发者提供了更高效的开发工具和流程，如自动化测试、持续集成、代码质量检查等。学习和掌握前端工程化可以提高开发效率、减少错误率和加强团队协作。前端性能优化：优秀的前端开发者需要了解Web应用程序的性能和渲染过程，并使用现有的工具和技术来减少页面加载时间、优化资源请求和提高用户体验。跨平台开发：跨平台开发将成为未来的一个重要趋势。前端开发人员可以学习和掌握React Native、Flutter等跨平台开发框架，将Web开发技能应用到移动应用程序开发中，同时提供更好的用户体验和开发效率。 2，第二个问题，怎么看待低代码的现状以及未来？ 个人感觉，在未来低代码开发可能会变得更加流行，因为它可以帮助开发者更快地验证自己的产品，而不需要太多的编码知识。

尊重技术、理解业务，坚持原创、和做有价值有意义的事情，底线是不作恶！

1，希望在社区看到更多技术基础详解的文章，以及对学习方法、职业规划、产品设计、开源技术等内容的更多讨论。 2，关于社区内容推荐机制，我强烈建议一定要把文章阅读完成率和阅读时长作为衡量一个文章质量高低的主要指标，且一定要从根本上杜绝标题党和形式主义文章的传播！

根据目前的技术积累和行业趋势，可以初步预测下云技术在2023年可能出现的一些新的突破。 更加智能化的资源管理：随着人工智能和机器学习技术的不断发展，云技术可能会出现更加智能化的资源管理，帮助用户更有效地利用云资源。多云环境：随着企业对云技术的需求不断增加，多云环境可能会变得更加普遍，从而帮助企业更好地管理资源和应用。更加安全的云服务：随着云安全问题日益突出，云技术可能会出现更加安全的云服务，帮助用户更好地保护数据和应用。增强型边缘计算：随着物联网和工业互联网的快速发展，增强型边缘计算可能会成为云技术的重要方向，帮助用户更有效地管理边缘设备。

1，首先对于中低层面的自媒体作者，Chatgpt 真的很有可能代替他们，今日头条、浏览器新闻的那些文章，如果给足够的中文文章数据去给 Chatgpt 训练，那么未来Chatgpt 肯定能在特定自媒体领域取代部分作者。所以我觉得各个自媒体平台得加速快跑了，未来像通用知识和娱乐圈等方向的文章都可以直接使用 Chatgpt 来写了。 2，国内玩家，目前来看的话百度还是积累最深也有可能是做得最好的，毕竟很早就发布了“文心” nlp 和 cv 相关模型。但最重要的是，百度有国内最全、最大、质量相对最高的语料数据啊，低端的中文问答知识数据用百度搜索、百度知道、百度文库、百度百科、百度经验，中端的用知乎优质问答数据（百度投资过知乎）。但是，我依然觉得国内玩家短时间内不可能超过 Chatgpt。（原因就是另一个话题了，当然我很期待被打脸。） PS: 想不到吧，百度具有这么多知识问答和分享平台，哎以前因为互联网文化还行，所以百度的一些产品运营也不错，现在由于自身和外部原因，那些平台也都在走下坡路了。 国外玩家，看好和谷歌和 meta，有可能弯道超车.谷歌有着很深的AI技术积累也有着很大很全的数据积累，Meta 同样在 nlp 领域积累很深，对话系统的数据估计积累也不少，而且最近 Meta 发表了一个很有意义的论文-Toolformer。这篇论文虽然被近期 ChatGPT 的风头盖过去了，但是其论文中提到的想法和技术极大可能是末来大模型发展的一个重要的分支！通俗理解Toolformer的作用就是，如果将 ChatGPT 等LLM比作智能大脑的话， Toolformer 模型就是给这些大脑加上了「手」，可以开始使用现有人类世界的软件工具！其意义还是很重大的。因此 Meta 同样不容小觑。

对于云计算等技术体系的安全管控，以下方法可以参考： 实施多重安全防护措施：应该实施多重的安全防护措施，以保护系统和数据的安全。这些措施可以包括防火墙、身份验证、加密、数据备份等。实施安全监测和评估：通过安全监测和评估，可以及时识别潜在的安全威胁和漏洞，并及时采取有效的措施。强化员工安全意识：员工是最容易受到网络安全威胁的群体，因此应该强化员工的网络安全意识，提高他们的防范意识。实施安全演练：通过安全演练，可以检测系统的安全性，并对系统的安全性进行评估和评价。合作防范：应该与供应商和合作伙伴合作，以共同防范网络安全威胁。使用最新的安全技术：例如区块链、物联网、人工智能等，以提高系统的安全性。以AI技术为例，我觉得针对一些系统、容器的一些参数和安全事件记录可制作成一个数据集，然后利用机器学习/深度学习模型去训练，最后再基于训练好的算法模型去配置系统的最佳参数，从而建立更好安全防护体系。

文档创作工具，我主要使用三个： VScode + markdown 相关插件：可左边窗口编辑文档，右边预览，然后在终端中 git 提交到github。适合用于创建 github 笔记仓库项目。Typora: 非常丝滑到 markdown 文档创作软件，启动速度快，文档编辑也很舒服，现在是我的主力文档创作工具。走的是 md 文件仓库管理的风格。为知笔记：特色是支持云同步、各种平台以及 markdown 语法，但缺点就是软件启动速度好慢啊，最新版本比以前也臃肿了很多，走的个人笔记管理、创作工具的风格。妙言：超级简洁，文档预览主题很有特色，缺点很明显，latex 公式支持的很不好，文档预览不够丝滑，略卡，可能是个人独立开发的原因。 代码开发 IDE Python: 使用 VScode + git + notebook项目，基本都用 VScode 写代码和做文件、代码版本管理，如果是简单代码、数据分析或者需要可视化对比的，就用 jupyter notebook 写，所写即所得还是很方便。C++：依然用 VScode + CMake，基本都是 VScode 编辑和管理代码文件，然后终端窗口用 make/CMake 编译运行。偶尔也用 CLion 写 C++ 代码。 浏览器：必须谷歌啊！知识/博客网站，国内的话个人觉得中文博客质量排序如下：个人独立博客站 > 知乎（只看文章比较好问题的回答） >= 技术类公众号 > 掘金 >= 博客园 > CSDN >= 51CTO >= 各大云社区厂商的社区博客。如果英语稍微好一点，我强烈推荐直接看英文资料啊，国内中文博客真的氛围、质量不太好。

1，国内为什么一直没有出现chatgpt式的颠覆性创新 2，当前国内公司可以完全复现乃至超越chatgpt吗

个人觉得年轻的时候应该专注纵向发展，把特定方向的技术基础打扎实，并做深；年纪稍大或者技术已经达到一定深度之后，就可以朝技术广度发展了，这样不仅利于我们转型为技术型的管理者，也有利于成为全能型技术专家。

参加活动

1，如果未来我们拥有极致算力后，可以应用在哪些领域？ 首先，如果未来有了极致算力，AI 技术领域 LLM（语言大模型）技术一定会得到质的突破，目前的深度学习技术之所以得到很大程度发展就是因为芯片算力（显卡）比20世纪90年代得到了提升。其次，那将是普通创业者和消费者的福音，目前 LLM 技术和产品之所以掌握在大公司手里，其直接原因就是因为算力太贵，训练一个 chatgpt 模型根本不是一个普通人或者多数创业公司能消费得了的。但如果极致算力得到突破后，那算力价格肯定会大范围下降，普通创业公司也就能去研发 LLM 技术了，从而AI技术突破不再完全受限于算力价格。 2，对未来50年的科技发展产生了怎样的期待？ 数字生命的基础技术之一：脑机接口其实已经在发展中了，马斯克投资的创业公司Neuralink 已经完成了让猴子学会意念打字的实验。太空电梯的片段实在让我太震撼了，这种梦想中的产品在电影中以视频形式体现出来，给人的感觉很震撼。在我看来，太空电梯如果成功落地，会是人类文明史上最辉煌的科技建筑之一。

1，关于问题：哪些算法模型更具备“人类智慧”？GPT-3或Stable Diffusion等大型AI模型是如何支撑生成式AI发展的？ 首先，生成式AI（Generative AI）在国内也被称为AIGC（AI Generated Content）。GPT-3或Stable Diffusion等模型都属于生成式AI模型。 其次，我个人觉得，这两年 GPT-3、Stable Diffusion、ChatGPT 等 LLM（大型语言模型）的突破，至少证明了一件事，一定程度上，大力是可以出奇迹的，即基于更大更好的数据、更大的模型、更大的算力三个主要条件下，模型能力是会有质的突破的。而这些模型的发展和突破，反过来也会反哺生成式AI的发展。 2，关于问题：生成式AI会成为人工智能未来的主要发力点吗？ LLM 技术突破至少会替代目前AI落地应用的产品如：客服机器人、虚拟人、机器翻译等产品，使用生成式AI技术来做这些产品的支撑其效果大概率会更好。 3，关于问题：AI开源对国内人工智能领域发展有什么影响？ AI开源有利于打造国内质量更好、更全、更大的中文语料数据集。只要使用过 chatgpt 的人都能明显感觉到其英文问答比中文问答明显更好，其根本原因还是因为英文语料数据集质量更好更全。 AI开源有利于技术和资源共享，在大模型这个赛道上，国内厂家和科研机构已经落后太多了，如果不借助开源（团队力量）来去赶超，后面这个方向上大概率会和美国公司差距越来越大。个人觉得，科研机构、大型公司、创业公司等应该一起发挥各自优势，先去搭建一个更好更大的中文语料数据集，然后大模型基础技术共享，最后各家公司各凭能力看谁能打造最好的中国版 chatgpt。