萧闹闹_个人页

AI可以为新年增添新意。现在北京也不让放炮，基本都没啥年味儿，可以通过AI来生成新年相关图片、视频，再结合真人的形象，生成拜年小视频等。可以在微信群、朋友圈间传播，为新年增添新意。

没有具体答案，还是需要看场景。 比如做离职倾向分析等，人工处理更靠谱，不过前期可能需要多模态大模型把想要的数据整理好。比如做考勤数据统计、绩效数据分析等还是多模态大数据更靠谱。

我的检查也没啥问题，不过有几点建议： 希望有个简单明了的风险趋势图，一眼就能看出安全状况是变好还是变坏。给不太懂技术的人提供更详细的解决步骤，不只是指出问题，还要教怎么修。如果能有个模拟攻击的功能就更好了，自己测试一下防御能力到底如何。

# Dataphin的优劣势优点： 一站式数据管理：从数据收集到服务都搞定，效率高。自动化建模：自动建数据仓库，省时间。统一标准：数据质量和一致性有保障。多数据源整合：各种数据都能搞定。API友好：和别的系统对接容易。缺点：学习难度：上手需要时间。定制需求：有时得额外开发。成本：实施和维护费用高。提升效率：自动化处理，少花人力。数据统一，决策更快。质量把控，避免出错。 启发：案例展示了Dataphin在金融、电信等行业的应用，挺给力的。 前景：金融：风险管理、客户分析超有用。电信：用户数据分析，个性化服务。制造：生产优化，供应链管理。 未来市场机会：数据治理越来越重要。可以和AI、云计算结合。全球市场有待拓展。 挑战：竞争激烈。技术更新快。得教育市场。 提升竞争力：界面更友好。AI应用更深入。针对不同市场做本地化。扩展生态系统。

对于开发者来说，掌握这些知识领域超级重要： 编程基础：得懂数据结构和算法，不然你会解决问题的能力就会受限。比如，你得知道什么是数组、树、图，还有怎么排序、搜索。电脑基础：了解操作系统的基本知识，比如进程、内存管理什么的。网络知识也得学好，TCP/IP、HTTP这些得知道。软件工程：软件开发的流程得懂，从需求到维护都要熟悉。设计模式也很关键，能让你的代码更好维护。数据库：SQL是必备的，关系数据库得会用。现在NoSQL数据库也越来越重要，MongoDB、Redis这些也要了解。前后端技术：前端就得会HTML、CSS、JS，还有现代框架比如React、Vue。后端嘛，挑几门语言学好，比如Python、Java，或者Node.js，API设计也得会。版本控制：Git是团队合作的利器，得会用。安全：知道怎么防范黑客攻击，比如SQL注入、XSS这些。云计算和容器：云服务比如AWS、Docker、Kubernetes这些现代开发必不可少。测试和调试：测试代码也是开发的一部分，得会写单元测试、自动化测试。学无止境：技术更新太快，你得有不断学习新东西的能力。

要在那么多用户中找到目标人群做个性化营销，其实就是几个步骤： 收集数据：把用户的各种信息都收集起来，比如他们在网上干了些啥、买了啥、在社交媒体上说了些啥。整理数据：数据要干净点，把那些重复或者错误的信息清理掉。分析用户：通过分析，画出用户的画像，知道他们喜欢啥、讨厌啥。用机器学习：用阿里云PAI这种工具，预测用户可能喜欢的产品。分群：把用户分成几类，比如哪些是高价值客户，哪些可能会跑掉。定制营销：针对不同的人群，推送不同的营销信息，比如优惠券、特别服务。检查效果：看效果怎么样，不断调整策略。用好工具：用技术平台来帮你处理数据，做决策。

在处理多种不同格式的文档时，设计一个高效且准确的AI系统需要考虑以下几个关键步骤和策略： 文档格式解析与统一化多格式支持：AI系统需要能够识别和处理常见的文档格式，如PDF、Word、Excel以及图片扫描件。使用AI驱动的OCR技术来提取图片扫描件中的文本内容是关键。文档内容清洗和预处理去噪与标准化：文档内容常常包含噪声（如页眉、页脚、水印等），需要清洗以确保信息的准确性和可靠性。文档内容向量化向量表示：将文档内容转化为向量形式，以便于后续的检索和比较。检索增强生成与问答系统RAG架构：通过RAG，AI系统可以在回答问题时结合外部知识库。实现这一步需要高效的检索机制来找到与问题最相关的文档片段，并将这些片段作为上下文提供给LLM。多模态RAG的需求和期待多模态理解：用户对多模态RAG的需求包括能够处理不仅仅是文本，还包括图像、音频等多种媒介内容的AI系统。技术产品期待：期待的是一个能够无缝集成到现有工作流程中，提供高准确性和高效性，同时支持实时学习和更新的系统。用户希望这些系统不仅仅是静态的知识库，而是能够动态适应新信息并提供实时反馈。

希望2025年家人身体健康，娃少生病，都少去医院。希望自己减肥20斤。希望在AI产品能力方面有一定进步。希望公众号粉丝可以到700人。希望在阿里认证可以多获得点认证。希望多邻国成绩可以到70分。希望看到的同学都工作顺利~

1.多模态音视频交互，可以让用户全方位多感官感受到信息的传递，沟通更便捷，高效。2.如果能引入VR和AR，用户感受就更身临其境，比如在家实现景区浏览，远程办公等。

1.从当前人工智能技术的发展来看，智能学习机已经在教育领域取得了显著进展，但要从这些设备过渡到真正的“AI家教”，我们还面临一些技术和应用上的挑战。2.智能学习机的普及：当前的智能学习机，如网易有道的AI学习机X20，已经展示了AI在教育中的潜力。这些设备能够提供个性化学习计划，并通过互动式教学辅助学生学习。它们利用大模型进行多轮对话，支持个性化讲题服务，这种方式在一定程度上已经接近了“AI家教”的概念。3.AI在教育中的应用：人工智能已经在教育中应用于多种场景，包括智能辅助教学、智能评估、智能推荐和智能管理。这些应用提升了教学的效率和个性化程度。4.距离“AI家教”的差距：情感支持和人性化互动：真正的“AI家教”除了提供知识传授，还需要在情感上对学生进行鼓励和支持。这需要更高级的人工智能技术，如情感计算和更自然的语言交互能力。目前的AI仍然缺乏在情感上真正理解和回应学生的能力。5.个性化教学内容的深度定制：尽管现在的AI可以根据学生的学习情况调整教学内容，但是要达到“AI家教”完全根据学生的学习风格、兴趣和情绪状态定制教学内容的水平，还需要进一步的算法优化和数据积累。6.技术进步：随着自然语言处理、机器学习和情感AI的发展，AI家教的实现会变得越来越可能。像ChatGPT这样的语言模型已显示出在教育辅助方面的巨大潜力。7.政策和教育体系的适应：教育机构和政策制定者需要适应和推动AI在教育中的应用，确保这些技术能真正融入教育体系而不仅仅是辅助工具。

云服务器ECS（Elastic Compute Service）是阿里云提供的一种简单高效、处理能力可弹性伸缩的计算服务。在使用ECS的过程中，用户可能会遇到各种网络问题。以下是一些常见的网络问题及其可能的解决方法： 无法远程连接ECS实例 检查安全组规则：确保安全组已开放了相应的端口（如SSH的22端口或RDP的3389端口）。检查网络类型：如果使用的是VPC网络，请确认VPC内的路由表和交换机设置正确。确认实例状态：确保ECS实例处于运行中状态。检查防火墙设置：检查操作系统内部的防火墙是否阻止了连接。网络配置：检查是否有错误的网络配置，如错误的DNS设置。 ECS外网地址ping不通 阿里云默认不支持对ECS实例进行ICMP请求（即ping），这是出于安全考虑。如果您需要测试连通性，可以尝试使用其他工具，如telnet到一个开放的端口，或者使用curl命令来测试HTTP/HTTPS访问。如果您确实需要开启ICMP，可以在安全组中添加允许ICMP流量的规则，但要注意这可能会带来安全风险。 服务器无法访问外部网络 检查NAT网关或SNAT配置：对于没有公网IP的ECS实例，必须通过NAT网关或SNAT功能才能访问外部网络。检查路由表：确保路由表配置正确，尤其是当ECS实例位于VPC中时。检查安全组和网络ACL：确保出站规则允许访问外部网络。DNS解析问题：确保DNS服务器配置正确，可以尝试修改为公共DNS服务器，如阿里云提供的DNS服务器。 内网通信异常 检查安全组：确保安全组规则允许内网通信。检查网络ACL：如果启用了网络ACL，确保其规则允许所需的内网流量。路由问题：检查VPC内部的路由配置，确保不同子网之间的路由正确。 带宽不足 检查带宽套餐：确认ECS实例的带宽是否足够，必要时升级带宽。监控流量：使用阿里云提供的监控工具查看实时流量，识别是否存在流量高峰导致带宽耗尽的情况。 域名解析问题 检查DNS记录：确保您的域名DNS记录正确指向ECS实例的公网IP。检查DNS缓存：有时候本地DNS缓存可能导致解析问题，尝试清除DNS缓存或使用不同的DNS服务器。 网络延迟高 检查网络路径：使用traceroute等工具检查从客户端到ECS实例的网络路径，找出可能存在高延迟的节点。优化网络架构：考虑将资源部署在离用户更近的数据中心，或者使用内容分发网络(CDN)来减少延迟。 针对上述每个问题，您可以根据具体情况采取相应的措施。如果问题仍然存在，建议联系阿里云的技术支持团队获取帮助。同时，定期维护和更新您的ECS实例，保持系统的安全性和稳定性，也是预防网络问题的重要措施。