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暂时未有相关通用技术能力~
阿里云技能认证
详细说明
2024年06月
2024年05月
2024年04月
2024年03月
2024年02月
2024年01月
1支持批量生成和处理图像,方便用户进行大规模创作或项目需求。
函数计算平台通常支持自动伸缩,这意味着当用户量增加时,系统会自动增加计算资源以应对负载;而当用户量减少时,又会相应减少资源,从而节省成本。用户只需为实际使用的计算时间付费,而不是按照传统方式支付固定的服务器租金或维护费用。这种计费模式对于流量波动较大的应用尤其有利。
我觉得主要是3点:
1立法:建立清晰的法律法规,规定AI和生物技术的边界,明确道德伦理标准,比如数据隐私保护、公平使用、责任归属等。
2行业自律:鼓励行业协会制定行业规范,设定伦理准则,要求企业自我约束,保证技术应用的合规性。
3技术监管:通过政府或独立机构进行技术审查,确保AI系统的透明度和安全性,防止潜在风险。
主要就是SQL语句的接收、解析、优化、执行以及结果的返回
大模型(Large Language Models)的降价潮反映了人工智能技术的快速发展和日益成熟。随着计算能力和算法的进步,训练大型语言模型所需的计算成本和时间大大降低,这使得大模型变得更加经济实惠和易于获取。
大模型的降价潮对加速AI应用的爆发具有重要意义:
降低门槛:大模型的降价使更多企业和个人能够负担得起这些技术,降低了AI技术的应用门槛。这将鼓励更多组织和开发者采用AI技术,推动AI应用的创新和发展。
促进创新:大模型的普及将激发开发者和研究人员的创造力,他们可以利用这些模型开发新的AI应用和解决方案。这将促进AI技术在各个行业的创新和应用,例如自然语言处理、语音识别、计算机视觉等。
增强竞争力:大模型的广泛应用将提高企业的竞争力。企业可以利用这些模型来提高效率、改善客户体验和开发新的产品和服务。这将推动行业变革,并可能创造新的商业模式和市场机会。
推动人才培养:大模型的普及将促进AI人才的培养。开发者可以更方便地接触到先进的AI技术,积累实践经验,提高自身技能。这将有助于培养更多AI人才,满足行业对AI专业人士日益增长的需求。
对AI行业的影响:
技术发展:大模型的降价潮将推动AI技术的进一步发展。开发者可以更容易地获得这些模型,进行研究和实验,从而推动AI技术的进步和创新。
市场竞争:大模型的普及将加剧AI行业的竞争。更多的企业将进入AI市场,开发和提供AI产品和服务。这将推动行业竞争,提高产品和服务的质量,并降低价格。
伦理和安全问题:大模型的广泛应用也带来了伦理和安全问题。例如,如何保护用户隐私和数据安全,如何防止AI技术被滥用等。行业需要制定相关的标准和规范来应对这些挑战。
监管和标准:随着AI技术的普及,政府和行业组织将更加重视AI技术的监管和标准制定。这将有助于建立AI技术的应用规范,确保AI技术的安全性和可信度。
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国内大模型行业的发展机会广泛,各个领域都有可能成为大模型技术的应用场景。随着技术的不断发展和应用的不断深入,大模型将在各个领域发挥越来越重要的作用。例如,可以利用大模型进行个性化推荐、语音识别、图像识别等,提高用户体验。此外,大模型还可以用于内容审核,通过分析大量数据,提高内容审核的准确性和效率。
1、你认为小程序的优势有什么?你如果构建小程序,会用在什么领域和场景?(必答)
无需下载安装,即搜即用,降低用户使用门槛。这个是最主要的。
我会考虑用在电商、生活服务、教育、健康咨询等方向,然后是一些业务比较简单的功能
2、如何实现一站式开发多平台的小程序?(必答)
使用跨平台框架:如Taro、uni-app等,这些框架允许开发者使用一套代码编译到不同的平台上。
3、你希望了解小程序上哪些功能模块的集成能力?比如支付、游戏前端界面的开发等(必答)
社交分享功能
AI可以自动化一些重复性、低价值的任务,让开发者能够集中精力在更具挑战性和创新性的项目上。AI工具能够帮助开发者更快地进行代码编写、调试和测试,提高工作效率。
创新能力:AI可以提供新的工具和平台,帮助开发者探索新的技术领域,从而提升职业发展的创新能力。AI技术在数据分析和机器学习领域的应用,为开发者提供了新的职业路径,如数据科学家或机器学习工程师。所以天花板这个概念应该是提升了
首先呢,得不断更新和升级,让用户总能发现新东西,就像给菜不断加调料,常吃常新才不会腻。
然后啊,操作得简单方便,别整那些复杂的,让大家都能轻松上手,谁都不想费老大劲去用个东西。
再有就是,得跟用户多互动,听听他们的反馈,按他们的要求改进。人家提了意见你不改,用户可不就跑啦。
还得提供多种多样的功能和风格,就像衣服得有好多款式一样,这样不同喜好的人都能在这找到自己想要的。
最后,多搞些有趣的活动和比赛啥的,让人觉得好玩,有参与感。这样用户才会觉得这应用有活力,就愿意一直留下来啦!
生成一段校验前端参数的代码,使用java,两边的模型都可以生成,都比较符合我的预期
最主要的原因我觉得是已经编写和测试过的代码需要进行修改,这可能引入新的错误,影响系统的稳定性和性能。
我觉得AI来面试,可能会特别刻板,不会那么变通,这就会导致有些精通理论知识的会非常有优势,导致真正有能力的人被拒绝,所以AI面试需要更加的谨慎
可以做以下这些来减少NPE的出现:
1在使用变量之前,确保将其初始化为非空值,以避免出现未初始化的变量导致的NPE。
String str = ""; // 初始化为空字符串
2在使用可能为空的引用之前,进行空引用检查,以确保引用非空后再进行操作。
if (str != null) {
int length = str.length(); // 安全地使用非空引用
}
// \ (^_^) /
// Congrats! The operation was successful.
用一些图案来表达成功的心情
1 最近遇到了一个大数据量删除的问题
2 给出的建议还是很不错的,考虑很全面
在获取锁时使用超时机制,如果一定时间内无法获取所有需要的锁,线程可以放弃并重试,减少死锁的可能性。
Serverless架构支持实时或准实时的应用场景,提供数倍于传统CPU的图形图像处理效率。
在项目开发过程中全程一起参与,仔细学习开发同学给出的建议,学习项目中用到的技术栈,针对项目中出现问题的技术和开发同事多进行讨论,制定解决方案,并且要有原因
根据项目的业务量,选择合适的并行算法,没必要考虑非常长远,考虑如何将问题划分为可并行处理的子任务,以及如何协调和合并这些子任务的结果。