牛小哥_个人页

1、云计算作为信息技术领域的核心驱动力，其发展方向多元且深入，以下列举几个主要的发展趋势：1. 云原生技术深化应用：随着微服务、容器化（如Docker）、Kubernetes等云原生技术的成熟和普及，未来云计算将更加依赖于云原生架构。企业将进一步推进业务系统向云原生模式转型，实现敏捷开发、持续集成/部署(CI/CD)与自动化运维。2. 混合云和多云策略：越来越多的企业选择混合云或多云战略，结合公有云、私有云以及边缘计算的优势，实现资源灵活调度、成本优化及风险分散。这要求云计算平台提供更完善的跨云管理和数据迁移能力。3. Serverless架构与无服务器计算：Serverless 架构能够进一步降低运维复杂度，开发者只需关注业务逻辑，无需关心底层服务器资源。未来，无服务器计算将会在更多场景下得到广泛应用。4. AI驱动的智能云：人工智能与云计算深度整合，形成AI云，通过机器学习、深度学习等技术为用户提供智能化的服务，包括智能运维、智能决策支持、智能客服、智能推荐等。5. 边缘计算与云计算协同：随着物联网、5G等技术的发展，边缘计算将与云计算紧密结合，共同支撑低延迟、高带宽、数据本地处理等需求。云计算中心将承担更复杂的分析和训练任务，而边缘计算则负责实时的数据处理和响应。6. 云安全与合规性提升：随着云计算的普及，安全性和合规性愈发重要。未来的云计算将构建更为完善的安全防护体系，包括数据加密、访问控制、威胁检测和应对等方面，并满足不同行业的法规和标准要求。7. 绿色可持续发展：云计算数据中心的能效优化和绿色低碳也将是重要的发展方向，通过采用新型节能技术、可再生能源以及高效冷却方案，实现云计算产业的可持续发展。综上所述，云计算未来的发展将以技术创新为核心，围绕用户需求进行多元化、智能化、安全化的演进，不断拓展边界，深度融合各类新兴技术和行业应用场景。2、大模型和AI应用有望成为云服务商的第二增长曲线‌。

我会选择「养」一只 AI 宠物，AI宠物只要能满足我的情绪价值就够了。

1、电话客服AI交流的最多。感觉有点不靠谱，很多时候没有理解我想要的。2、我目前在云计算行业担任客户服务职位。尽管工作中需要各种技术，如各种云服务背后的原理和产品定制的细节，但虚拟化技术、Windows服务器、Linux系统、各种关系数据库、非关系数据背后的原理和技术ASE、集装箱服务、K8S、负载均衡等产品，主要工作是我需要建立相关的服务，用户的响应可以及时复制并提供处理方案，但我一直觉得我比一般的客户服务更先进一点，本质上是一个客户的服务。服务。我的日常工作是通过各种通讯工具、在线工单、在线即时通讯等方式处理产品应用、缺陷维护等售后问题。公司规定我们需要在5分钟内回答用户的问题。电话机器人好不好用？经过一段时间的工作，我发现这个位置已经变得有些单调，大部分的用户响应问题都很相似，甚至完全重复，对应，处理用户问题的过程也很不同。重复工作容易失去耐心和兴趣。为了确保这5分钟的反应及时，我不得不去厕所吃饭，想知道我是否会错过用户的信息。面对这种情况，我决定整理我的工作并自动化我的工作。首先，我必须处理这个5分钟超时问题。我不能一直盯着各种各样的用户。所以我通过python获取了最新的不可接受的工作订单和在线即时消息信息，并停止了处理和判断。用户提交问题后，我没有及时处理。系统将在5分钟内通过电话、短信等方式停止通知。经过如此强烈的提示，处理了5分钟响应的关键绩效指标问题。目前我持有的看法是，等有非常完全的问题数据集之后，或许有可能。

在ECS实例上同时建立的网络连接数量

1、include方法：简化（ || 或）条件判断当我们使用逻辑运算符||进行条件判断时，如果有很多可选值，代码会变得冗长。 不过，我们可以使用includes方法来简化对数组的遍历操作，方便地判断数组是否包含某个特定的元素。 这样一来，我们就可以更简洁地列出可选值，而不必写一长串的条件判断语句。includes方法可以帮助我们轻松判断数组中是否存在指定的元素2、截断数组：改变length就可以操作数组时，我们通常会优先使用array对象中的高级函数。 不过，我这里要介绍一种更简单的方法来改变数组长度，我喜欢它的原因是它非常直观且易读。 只需使用length属性并传递一个数字，就可以改变数组的长度。这样做非常方便！3、数字分割符： 提高数字可读性若要提高数字的可读性，你可以使用下划线作为分隔符来更好地区分数字的各个部分。这样做可以让数字更易读，让人一目了然4、控制台打印：用对象包裹更清晰在使用console.log()时，你可以将参数括在大括号中，这样可以在控制台输出时同时显示变量的名称和值。这种方式非常方便，让你更清晰地了解每个变量的内容5、短路运算：简化条件判断if...else条件判断是代码过程中最常用的，几乎在任何情况下，我们都会快速地敲下它来控制逻辑流程。 不过，有时候我们也希望代码更加简洁、快速，不占那么多篇幅。我们想尽可能地简洁且快速，于是就会用到三元运算符

通过模块化与解耦设计、水平与垂直扩展、弹性伸缩、缓存策略、异步处理与消息队列，以及遵循设计模式与原则，有效构建具有良好扩展性的系统

天下分久必合，合久必分。没有一直好的架构，也没有一直不好的架构，没有架构的时代，只有时代的架构。

英语！当能达到相对高效地阅读英文资料的程度，基本英语视频也都能听懂的时候，简直觉得学什么都是材料应有尽有。关注前沿技术发展不要太方便有木有。小声说：国内很多“科技媒体”的报道，基本90%都是国外科技媒体报道的翻译稿！

1、今天你跟通义灵码互动的第一句话是什么2、分享一下你使用通义灵码的感受通义灵码，一款智能代码撰写助手。从便捷的安装体验到高效的代码续写能力，通义灵码表现出色。它不仅能生成和解释代码，还能自动撰写单元测试，有效解答编程问题，并提供准确的错误分析。这些功能都从各个方面提升了我的编程效率，给了我极大的帮助，现在已经成为我工作生活中值得信任的工具。

具体情况具体解决。处理线程死循环需要结合监控、代码审查、逻辑修复、中断机制、超时控制等手段，从识别、预防到应对进行全面的策略部署。同时，通过严格的测试验证确保问题得到彻底解决。

在图像处理应用场景下，Serverless 架构的优势主要体现在以下几个方面： 弹性伸缩能力： 图像处理任务往往具有明显的波峰波谷特征，例如社交网络中的图片上传高峰、电商平台促销活动期间的大量商品图片处理等。Serverless 架构能够根据实际请求量自动、即时地调整计算资源，无需预设服务器规模或手动扩容，有效应对突发流量和处理峰值，确保服务的稳定性和响应速度。按需计费： Serverless 架构按照实际使用的计算资源（如执行次数、执行时间、内存消耗等）进行计费，无需为闲置资源付费。这对于图像处理这类可能涉及大量并行处理任务且任务持续时间相对较短的应用来说，能够显著降低运营成本，特别是对于间歇性或周期性需求的场景，避免了固定成本投入。简化运维： Serverless 架构消除了对服务器和运行环境的管理负担，包括硬件维护、操作系统更新、服务器监控、负载均衡等。开发者只需关注业务逻辑，将图像处理函数部署到Serverless平台上，由云服务商负责底层基础设施的运维工作，极大地提升了开发效率和运维便捷性。快速迭代与敏捷开发： 由于Serverless架构的轻量化特性，开发者可以将图像处理算法封装为独立的函数，每个函数专注于一个特定的处理任务（如缩放、裁剪、滤镜应用、对象检测等）。这种细粒度的拆分使得代码更易于管理和更新，能够快速响应业务需求的变化，实现功能的快速迭代和部署。高并发处理能力： Serverless平台通常内置了良好的横向扩展机制，能够迅速启动多个函数实例并行处理图像任务，非常适合处理大量并发的图片上传和处理请求。这种天然的分布式处理能力使得大规模图像处理任务得以高效完成，不会因为单个服务器的处理能力瓶颈而导致性能下降或延迟增加。集成云服务生态系统： 在云服务商提供的Serverless平台上，图像处理函数可以无缝对接其他云服务，如对象存储（用于图片的上传与存储）、CDN（内容分发网络，加速图片分发）、机器学习服务（用于高级的图像分析与识别）等。这种深度集成使得开发者可以轻松构建端到端的图像处理流水线，无需自行搭建和维护复杂的中间件。容错与可靠性： 云服务商的Serverless平台通常提供故障隔离、自动重试、状态管理等机制，确保单个函数实例的故障不影响整体服务的稳定运行。此外，数据持久化可以通过云存储服务实现，即使处理过程中出现异常，原始图片和处理结果也能得到妥善保存。综上所述，Serverless架构在图像处理应用场景下，凭借其弹性伸缩、成本效益、简化运维、快速迭代、高并发处理、云服务集成以及容错与可靠性等优势，为开发者提供了高效、经济且灵活的解决方案，特别适合处理大规模、高动态、计算密集型的图像处理工作负载。

能力越大，责任越大，项目经理是项目中的主要负责人，需要协调项目中人、事、物等资源来达到项目目标，所以需要的技能也越多。项目经理不仅需要了解管理学的知识，也要有个人魅力。项目经理的个人能力加上管理工具的协助，就能较好的实现对项目的高效管理。

积极参与

选择数据存储方案时，究竟是选用网盘还是NAS，这取决于您的具体需求、预算、安全性和控制权等方面的考虑。刚毕业的我们，首选网盘

通义千问升级后免费开放1000万字长文档处理功能，这一举措将为多个行业和用户带来显著利好，比如说可以实现个性化服务、跨领域融合等功能。最期待跨领域融合，这样使得知识检索和应用更为便捷。

作为一名开发者，你会选择云原生一体化数据库吗？会在什么场景中使用呢？请结合实际需求谈一谈。作为一名开发者，我会选择云原生一体化数据库。主要是在用户基数大、访问量波动性强的互联网应用场景中使用，比如移动App、游戏后端服务、内容管理系统等，云原生一体化数据库能快速响应流量变化，保证业务连续性和用户体验。主要考虑到云原生一体化数据库有如下优势，才做出上述选择：1、易于部署和管理：通过云服务提供商的一站式管理界面，可以快速创建、配置和扩展数据库，大大降低了运维复杂度。2、高可用性和容灾能力：基于云平台的特性，云原生数据库通常内置了高可用、备份恢复、故障切换等机制，增强了系统的稳定性。3、弹性伸缩：根据业务负载动态调整资源分配，能有效应对流量波动，满足业务快速增长的需求。4、按需付费：避免了传统的硬件采购和维护成本，仅需为实际使用的计算和存储资源付费，有助于优化IT支出。5、无缝集成：与云服务生态内的其他产品和服务紧密集成，方便构建微服务架构和Serverless应用。最主要的是云原生一体化数据库特别适合于在实际开发中追求敏捷开发、快速迭代、大规模分布式部署以及对数据处理速度有较高要求的现代IT环境。

1、你用体验过用通义千问自己写代码、跑代码吗？体验如何？通义千问在自然语言处理和对话交互方面表现出色，能够帮助用户解答各类问题、提供信息查询、进行知识科普等，体验很不错，大大提高了工作学习效率。2、目前大模型生成的代码可能会曲解开发者需求，遇到这种情况如何优化？可以从以下几个方面来考虑：1、明确和详细的需求描述：提供尽可能清晰、完整和精确的需求说明，包括功能要求、边界条件、业务逻辑等，这样有助于模型更好地理解并准确生成符合需求的代码。2、交互式对话编程：通过与模型进行多次交互式的问答，逐步细化需求，并根据模型给出的初步代码反馈调整或澄清需求，从而提高生成代码的准确性。3、增加上下文信息：在请求生成代码时，提供更多的上下文信息，比如相关函数的签名、类结构、已有的部分代码片段等，帮助模型理解整体架构和代码风格。4、后处理和人工审核：对于模型生成的代码，应进行人工审查和测试，确保其正确性和性能。同时，可以通过训练模型对生成的代码进行自我评估或使用其他工具进行静态代码分析。5、持续训练与迭代：根据用户反馈和实际应用场景中的错误案例不断对模型进行微调和迭代，使其在学习过程中逐渐改进代码生成的精准度。6、结合单元测试：请求模型生成代码的同时，也可以要求它生成相应的单元测试用例，然后通过执行这些测试来验证生成代码的正确性。

1.在哪些场景下，你会进行入参数据校验的呢？我会在需要对函数的入参进行数据校验的场景下进行入参数据校验。例如，当函数的入参是用户输入的数据，或者是从外部系统获取的数据时，进行入参数据校验可以确保数据的完整性和准确性，避免因数据错误导致的程序异常或错误结果。2.如何优雅的进行入参数据校验？你有哪些处理方式？首先需要在方法入参类里增加 @NotNull 等注解约束，然后在父类/接口的方法入参里增加 @Valid（便于嵌套校验），最后用 @Validated 修饰我们的实现类。处理方式：使用断言：断言是一种强制检查条件是否满足的方式，如果条件不满足，则会抛出异常。可以在函数开始时使用断言来检查入参是否符合预期。使用异常处理：当入参不符合预期时，可以抛出一个自定义的异常，让调用者能够捕获并处理异常，从而避免程序继续执行并产生不可预料的结果。返回错误代码或错误信息：当入参不符合预期时，可以返回一个特定的错误代码或错误信息，让调用者根据错误信息进行相应的处理。使用参数验证框架：有些语言提供了参数验证框架，例如Java的Validation Framework和Python的Pydantic，可以使用这些框架来简化入参数据校验的代码编写。

高尔夫球为什么要打好几杆，不能一杆入洞吗？在程序员眼里，打高尔夫球简直是个超简单任务，需求是明确的，洞的位置是确定不变的，资源是充足的，球也有杆也有，评价指标也是明确的，进了或者没进。而程序员经常面临的是，需求不明确而且多变，资源不足，评价指标模糊。

大模型在提升交互的自然性和智能化程度方面扮演了关键角色，主要体现在以下几个方面：1、语义理解能力增强：大模型通过大规模训练和深度学习技术，能够更好地理解和捕捉人类语言中的上下文、情感色彩、隐喻、暗示等复杂语义信息。这使得机器不仅能够准确解析用户意图，还能以更贴近人类的方式回应。2、多轮对话与记忆机制：高性能的大模型如通义千问系列等具备多轮对话和会话记忆功能，能够在长时间内跟踪对话状态，记住之前的话题内容，从而实现连续且连贯的人机交流。3、生成式对话：大模型可以基于已学习的知识库生成全新的、恰当的回复，而不仅仅是从预定义的回答中选择，这让机器沟通更具创造性与自然性。4、个性化适应：根据用户的输入习惯、偏好以及历史交互数据，大模型能够调整其输出风格和内容，使得交互更加个性和贴心。5、跨领域知识应用：大量吸收并融合来自不同领域的文本数据后，大模型能够解答各种专业问题，并在多个话题间进行流畅切换，极大地拓宽了人机交互的广度和深度。6、智能引导与学习：在实际场景中，如客户服务、教育辅导等领域，大模型能够根据用户需求主动提供帮助或指导，并通过不断迭代和自我学习，逐步提高服务质量和用户体验。7、语音识别与合成：结合语音识别技术和自然语言处理的大模型（例如科大讯飞的星火语音大模型），可将语音转换为文字，再由大模型进行深入分析和处理，最后转化为高质量的语音回复，使人机交互更为直观和便捷。综上所述，大模型凭借强大的语言理解和生成能力，使得人机沟通变得越来越像人与人之间的对话，真正提升了沟通的自然度和智能化水平。