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人脸识别技术飞速“进化”，带来了以下是一些场景： 医疗领域教育领域金融领域智能交通领域零售领域养老服务领域

需要，AI配音应该标注出AI标识，要让观众有选择权

在工作里，我认为以下软技能可跨越周期、助力终身成长： 沟通能力：清晰、简洁地表达想法，确保他人准确理解，减少误解，提升效率；认真倾听他人意见需求，尊重对方，借此从他人经验汲取养分，优化问题解决思路 。团队协作能力：秉持合作精神，主动投身团队事务，为共同目标发力；精准认知自身及他人在团队中的角色与职责，相互补位、协同增效 。适应能力：迅速融入新工作环境，契合组织文化与要求；以积极心态面对变化，灵活转变思维行动，顺应市场、公司架构等变动 。学习能力：主动求知，对新知识技能满怀好奇，自主挖掘学习契机；有效整合所学，将知识转化为实际工作效能 。问题解决能力：快速洞察问题本质，剖析成因与影响因素；拟定并推行切实有效的解决方案，整合资源化解难题 。

过于谨慎的代码

不要被PUA就能有幸福感啦

2025涨薪，发财，跳槽

带来的好处 提高工作效率： 让使用者能快速从繁杂文档中获取核心内容，节省梳理信息的时间，从而将更多精力投入到关键事务的处理与决策上。 减少人力成本： 以往人工去提炼关键信息耗时费力，现在通过 AI 助手自动处理，可减少相应人力投入，降低人力成本开销。

认为其存在噱头嫌疑的理由：技术局限性：目前AI技术在新茶饮行业的应用还处于初级阶段，存在一定的局限性。例如，AI图像识别消费者的舌象和面象推荐茶饮配方的科学性和准确性受到质疑，其给出的方案针对性不强，更多的只是一种娱乐或吸引消费者注意力的方式.消费者接受度：部分消费者对于AI新茶饮的接受度较低，他们更倾向于传统的手作茶饮，认为智能设备制作的茶饮缺乏情感和温度，影响了消费体验.成本投入与回报：企业在引入AI技术和智能设备时，需要投入大量的资金进行研发、采购和维护，成本较高。而短期内，这些投入可能无法带来明显的经济效益，对于一些中小茶饮品牌来说，可能会面临较大的压力.实际效果与宣传不符：有些品牌在宣传中夸大了AI技术的作用和效果，但在实际应用中，并没有达到预期的目标，导致消费者产生失望情绪，影响了品牌的信誉度.

用过通义灵码，用过豆包，他们都有一个共同的问通，对于复杂的代码，我花了很多时间去描述，但是最后生成出来的代码，可以采用的概率不到两成，基本上细节不把控，再多次对话提醒修改，但是作用基本为零。

用过，AI 在生成幽默段子方面有其自身的特点和优势，但与真人创作相比，各有千秋，在不同的应用场景下，打动人心的程度也因人而异。

这两种表达形式其实各有独特的魅力，很难简单地说更倾向于哪一种呀。 AI生成海报的优势与吸引人之处 高效便捷：就像提到的PAI-ArtLab这样的AI设计平台，能够在短时间内根据设定好的要求快速生成各种图片，比如企业如果急需一款符合特定风格的Logo商标图用于新品发布或者活动宣传，使用AI可以迅速产出，极大地节省了人力、时间成本。比如一家小型电商企业，想赶在购物节之前推出一系列促销海报，要是靠人工手绘，可能需要设计师花费几天甚至更久去构思、绘制、修改，而AI可能几个小时就能给出多套不同风格且质量不错的方案供选择，帮助企业及时抓住营销时机。风格多样：AI可以融合众多的艺术风格和元素，轻松呈现出复古风、赛博朋克风、简约现代风等等各种迥异的风格。对于一些想要不断尝试新视觉效果来吸引不同受众群体的场景，AI的这种特性就很有优势。例如一个主打潮流文化的品牌，希望每个月的宣传海报都有全新独特的风格，AI就能快速生成融合了当下最新潮流元素的海报，满足品牌多变的需求。易于修改完善：如果对生成的海报有不满意的地方，比如颜色搭配不太协调或者某个元素的位置不合适，只要调整相应的参数或者指令，AI就能再次生成新的版本，快速迭代优化。 人工手绘作品的独特魅力 饱含情感与温度：每一笔每一划都是创作者情感的倾注，透过画面能感受到创作者当时的心境、想法以及对描绘对象的独特理解。比如画家画一幅家乡的风景画，那画面里的一草一木、山川河流可能都承载着他儿时的回忆和浓浓的乡愁，观赏者在欣赏的时候也更容易被这种真挚的情感所打动，仿佛能跟着画作走进创作者的内心世界和那段过往时光。独一无二性：手绘作品由于是人工一笔一划创作出来的，世界上不会有完全一模一样的另一幅，哪怕是同一个画家重画一次，也会因为当时的状态等因素而有所不同。这种独一无二性让手绘作品有着不可替代的艺术价值，像一些著名画家的手稿，即使画面内容很简单，但因其唯一性，往往成为艺术收藏界的珍品。展现个人风格与创造力：每位手绘创作者都有自己独特的绘画风格和表现手法，比如梵高那充满激情、笔触奔放浓烈的画风，让人一眼就能认出是他的作品。这种强烈的个人风格让手绘艺术在艺术之林中绽放出绚丽多彩的光芒，而且创作者可以凭借自己的创造力打破常规，尝试全新的绘画方式和构图，给观众带来意想不到的视觉体验。 所以说，AI生成海报和人工手绘在捕捉生活美好瞬间方面都有着不可替代的作用，但我个人偏好AI生成海报，修改制作非常节约时间。

不会，因为我连当初的QQ宠物都能饿死在那，电子宠物虽然可以不管，但是还是会忘记。

我想到现场 在 AI 时代，大数据技术正站在新的十字路口。AI 大模型的兴起对数据处理的规模、速度和复杂度都提出了前所未有的要求。大数据技术未来的方向之一必然是与 AI 更深度融合。像 Apache Flink 这样的实时计算技术，将在其中扮演关键角色。它能够为 AI 训练和推理过程中的数据供应、处理环节提供高效支持，比如实时处理新产生的数据，及时反馈给模型，使模型能更快适应新数据模式。对于 Apache Flink 未来的发展趋势，我期望它能进一步优化在云原生环境下的性能和兼容性。随着企业上云步伐加快，在云原生架构中更流畅地运行，能让 Flink 发挥更大价值。同时，在与 AI 的融合上，希望能开发出更多针对 AI 场景优化的功能模块，比如针对 AI 数据特征的特殊处理算子。在数据集成方面，加强和不同数据源、数据存储系统的连接便捷性和稳定性，更好地满足复杂业务场景下的数据流转需求。我最感兴趣的专场是流批一体专场。在日常工作中，我们团队处理的数据既有需要实时处理的流数据，也有需要定期处理的批数据。Flink 的流批一体特性极大地简化了我们的架构，让我们无需为流数据和批数据分别搭建不同的处理系统。这不仅降低了开发成本和维护成本，而且在数据一致性的保证上更加简单高效。通过 Flink，我们实现了对数据更快速、准确的处理，为业务决策提供了更及时有力的支持。我们也期待在这个专场中学习到更多关于流批一体在复杂业务场景下的实践经验和优化技巧。

我参与了通义灵码的互动体验区。代码提示在IDE中做的不错，但是自动填充代码却很烂，最后不是帮我加多符号就是少符号，好像是所有AI助手的毛病，希望官方能改正。我喜欢这个活动的原因是，简单，其他需要部署需要资源，好几次资源关闭失败导致我账户扣费！！！

作为一名 Go 开发者，我可以这样利用阿里云 99 元套餐 ECS 实例： 开发与测试方面 构建 Go 项目测试环境：部署 Go 语言的开发环境，对开发中的 Go 项目进行集成测试，确保在类生产环境下项目的稳定性。尝试微服务架构：利用实例搭建多个微服务，使用 Go 编写服务间通信的代码，实践微服务架构相关的设计模式。 容器化相关 部署 Docker 环境：在 ECS 上搭建 Docker 环境，将 Go 编写的应用容器化，方便应用的部署、迁移和扩展。Kubernetes 学习与实践：利用有限的资源搭建一个简单的 Kubernetes 集群，学习容器编排相关知识，部署 Go 应用的容器到集群中。 网络编程实践 构建网络代理服务：使用 Go 强大的网络编程能力，在实例上开发网络代理相关的服务，例如简单的 HTTP 代理服务，学习网络协议和代理原理。开发高性能网络应用：利用实例测试 Go 编写的高性能网络应用，例如高并发的网络服务器，优化网络相关代码。

睡眠质量良好，没有使用过睡眠工具，但是会带智能手表去监测。

通义灵码真不错

体感游戏，switch的有氧拳击

数据生命周期管理（DLM）是一个多维度的过程，涉及到数据的创建、存储、维护、归档和删除等各个阶段。以下是一些数据治理和降低云上数据存储成本的方法，以及自动化工具的使用体验分享： 数据治理的办法： 数据分类：对数据进行分类，明确哪些是关键数据，哪些是次要数据，以便采取不同的管理策略。访问控制：确保只有授权用户才能访问敏感数据，使用角色基础的访问控制（RBAC）来限制数据访问。数据加密：对存储和传输中的数据进行加密，以保护数据安全。数据备份和恢复计划：制定数据备份策略，确保在数据丢失或损坏时能够迅速恢复。合规性检查：确保数据管理符合行业标准和法规要求，如GDPR或HIPAA。数据质量监控：定期检查数据的准确性和完整性，确保数据质量。 降低云上数据存储成本的妙招： 存储优化：定期评估数据使用情况，删除不再需要的数据，减少存储空间的浪费。生命周期管理：利用云服务提供商的生命周期管理工具，自动将不常用的数据迁移到成本更低的存储服务。数据压缩：对存储的数据进行压缩，减少占用的空间。选择合适的存储服务：根据数据的访问频率选择合适的存储服务，如频繁访问的数据使用标准存储，不常访问的数据使用归档存储。使用数据湖：对于需要进行分析的大量数据，使用数据湖可以降低存储成本并提高分析效率。 自动化工具进行数据生命周期管理的使用体验： 自动化迁移：自动化工具可以根据预设的规则自动将数据迁移到不同的存储层，无需人工干预。成本节约：通过自动化管理，可以减少因人为错误导致的额外存储成本。提高效率：自动化工具可以快速执行数据迁移和归档任务，提高数据处理的效率。易于监控和管理：大多数自动化工具提供界面或API，方便用户监控和管理数据生命周期。定制规则：用户可以根据业务需求定制数据生命周期管理规则，满足特定的业务场景。

在快节奏的工作环境中，AI技能确实可以成为提升效率和幸福感的得力助手。以下是一些实用的AI技能及其使用效果： 自动化任务处理： AI可以自动执行重复性高的任务，如数据录入、邮件分类等，减少人工操作，提高效率。 智能日程管理： AI助手能够根据用户的习惯和偏好，智能安排日程，提醒重要事项，确保工作生活有序进行。 语言翻译： 多语言翻译功能帮助用户跨越语言障碍，无论是阅读外文资料还是与国际团队沟通，都能得心应手。 个性化推荐系统： AI可以根据用户的历史行为和偏好，推荐相关内容，如新闻、音乐、视频等，节省寻找信息的时间。 智能写作助手： AI写作工具可以帮助用户快速生成文档草稿，提供语法检查和写作建议，提高写作质量和速度。 数据分析与可视化： AI可以分析大量数据，发现模式和趋势，并通过可视化工具直观展示结果，帮助用户做出更明智的决策。 虚拟个人助理： 虚拟助理可以执行语音命令，如设置闹钟、搜索信息、预订服务等，让用户可以更专注于手头的工作。 情绪识别与反馈： 一些AI系统能够识别用户的情绪状态，并根据情绪提供相应的反馈或建议，帮助用户保持良好的心态。 健康监测与建议： AI可以监测用户的生活习惯和健康状况，提供个性化的健康建议，如睡眠、饮食、运动等。 创意生成： 对于需要创意的工作，如设计、写作或音乐创作，AI可以提供灵感和创意点子，激发用户的创造力。