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技术能力

兴趣领域
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  • Java
    高级

    能力说明：

    精通JVM运行机制，包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数；能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题；能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序，使用并行Fork/Join框架；能过开发使用原始版本函数式接口的代码。

  • Python
    初级

    能力说明：

    了解Python语言的基本特性、编程环境的搭建、语法基础、算法基础等，了解Python的基本数据结构，对Python的网络编程与Web开发技术具备初步的知识，了解常用开发框架的基本特性，以及Python爬虫的基础知识。

  • 数据库
    初级

    能力说明：

    具备数据库基础知识，了解数据库的分类，具备安装MySQL数据库的能力，掌握MySQL数据类型知识，基本了解常用SQL语句，对阿里云数据库产品有基本认知。

技术认证

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  • 发表了文章 2024-11-30

    进行有效的任务分配

  • 发表了文章 2024-11-30

    明确目标和任务

  • 发表了文章 2024-11-30

    任务分配

  • 发表了文章 2024-11-29

    团队冲突是团队协作中常见的现象

  • 发表了文章 2024-11-29

    提高团队协作效率

  • 发表了文章 2024-11-29

    项目管理

  • 发表了文章 2024-11-28

    移动应用开发的成本因多种因素而异

  • 发表了文章 2024-11-28

    移动应用开发是一个涉及多个方面的综合性过程

  • 发表了文章 2024-11-28

    移动应用开发

  • 发表了文章 2024-11-27

    提高移动应用的用户满意度

  • 发表了文章 2024-11-27

    Python在移动应用开发中的应用日益广泛

  • 发表了文章 2024-11-27

    在部署和发布移动应用时，需要注意多个关键事项以确保应用的成功上线和用户满意度

  • 发表了文章 2024-11-27

    Python开发

  • 发表了文章 2024-11-26

    利用Qwen-coder提升编程效率：代码生成、错误检测与重构建议

  • 发表了文章 2024-11-26

    Python的应用范围

  • 发表了文章 2024-11-26

    Python作为一种高效、易读且功能强大的编程语言，在教育领域的应用日益广泛

  • 发表了文章 2024-11-26

    Python在教育领域的作用主要体现在以下几个方面

  • 发表了文章 2024-11-25

    使用Python和Qwen模型实现一个简单的智能问答Agent

  • 发表了文章 2024-11-25

    Java和Python在企业中的应用情况

  • 发表了文章 2024-11-25

    在比较Java和Python哪个更易学

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  • 回答了问题 2024-11-26

    AI生成海报or人工手绘，哪个更戳你？

    AI生成海报的优势： 效率与成本：AI设计平台如PAI-ArtLab能够快速生成大量设计作品，节省人力和时间成本，尤其适合需要大规模、快速产出的设计任务。一致性与标准化：AI生成的设计作品可以保持高度的一致性和标准化，这对于企业品牌形象的统一非常重要。可定制化：AI平台支持定制化设计，可以根据企业的具体需求生成符合品牌风格的海报。创新与实验：AI可以探索人类可能未曾想到的设计组合，为创意设计带来新的灵感。 人工手绘的优势： 情感与个性：手绘作品往往蕴含着艺术家的情感和个性，每一件作品都是独一无二的，能够触动人心。创意与灵活性：艺术家可以根据灵感即时调整创作方向，这种灵活性是AI目前难以完全复制的。文化与历史：手绘作品往往与特定的文化和历史背景相联系，具有更深的文化内涵。艺术价值：手绘作品因其独特性和创作过程，往往具有更高的艺术价值和收藏价值。 AI与人工手绘的结合： 我觉得，AI技术和人工手绘并不是非此即彼的关系，它们可以相互补充。AI可以作为工具辅助艺术家创作，提供灵感和效率，而艺术家则可以为AI的设计注入情感和个性。这种结合可以创造出既有效率又富有情感的设计作品。 AI生成海报和人工手绘各有千秋，选择哪一种更“戳”人心，取决于具体的应用场景和需求。 对于需要快速、大规模产出的设计任务，AI可能是更好的选择。而对于需要独特个性和情感表达的艺术作品，人工手绘则更胜一筹。在很多情况下，结合两者的优势，可能会得到最佳的创作效果。 点击链接了解更多关于PAI-ArtLab的信息：让视觉营销焕新，AI打造专属企业风格海报。
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  • 回答了问题 2024-11-25

    “AI +脱口秀”，笑点能靠算法去创造吗？

    说到AI生成幽默段子，我也试过，让ai直接“写”过段子。 首先，AI生成幽默段子的能力已经得到了一定的认可。 AI可以通过学习和模仿大量的数据，生成符合特定风格的幽默内容。比如，AI可以模仿不同喜剧大师的风格进行脱口秀文本创作，甚至能够理解并创作多语言中的谐音梗和双语梗。这意味着AI在理解和创作幽默方面确实有一定的能力。 然后，AI生成的幽默段子有时候确实能打动人。它们能够快速、批量地输出内容，并且可以根据需求不断修改，以达到更好的幽默效果。比如，有些AI创作的段子能够结合夸张、双关等幽默元素，创作出让人意想不到的笑点。 但是，AI的“幽默”和真人创作的幽默还是有所不同。 真人的幽默往往包含了更多的情感和文化背景，而AI生成的幽默可能在原创性和情感连接性方面还有待提高。AI生成的幽默可能更多地依赖于已有的幽默结构，而不是创造出全新的内容。 所以，我认为AI在未来有可能成为喜剧创作的一个重要工具，但完全代替人工可能还需要一段时间。AI可以帮助创作者生成初步的幽默内容，但最终的打磨和情感的注入可能还是需要人类的参与。
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  • 回答了问题 2024-11-18

    AI客服未来会完全代替人工吗？

    现在各个平台首先接待的都是ai客服了吧！ 比如在电商平台购物时查询订单状态、在银行网站咨询账户信息，或者在电信运营商的网站上查询套餐详情等。这些场景中，AI客服能够提供快速响应，处理一些标准化、重复性高的问题。 至于AI客服是否会完全代替人工，我认为这不太可能。 虽然AI客服在处理大量重复性问题、提供24/7服务以及降低成本方面具有明显优势，但它们在理解复杂问题、提供个性化服务以及情感交流方面仍有局限。AI客服目前更多地被用作第一线的支持，处理一些常见问题，而对于更复杂或需要深度理解的情况，人工客服仍然是不可或缺的。 未来的发展趋势可能是AI客服与人工客服的混合使用，即所谓的“混合模型”。 AI可以处理标准化查询，而复杂问题则转交给人工客服。这种模式能够充分发挥两者的优势，提高效率同时保持服务质量。 因此，我认为AI客服不会完全取代人工客服，而是与之协同工作，共同提升客户服务体验。
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  • 回答了问题 2024-11-18

    AI宠物更适合当代年轻人的陪伴需求吗？

    AI宠物听起来确实挺吸引人的。 首先，AI宠物确实有一些明显的优势： 无需实际照料：AI宠物不需要喂食、清洁或者带出去散步，这对于忙碌的年轻人来说是个很大的吸引力。24小时在线互动：AI宠物可以随时随地与你互动，不管你是在家还是在办公室，都能得到陪伴。情感支持：AI宠物可以通过对话和互动来提供情感支持，这对于缓解压力和孤独感是有帮助的。 但是，AI宠物也有一些局限性： 缺乏真实感：虽然AI技术越来越先进，但AI宠物毕竟不是真实的生物，它们缺乏真实的触感和情感反应。技术依赖：AI宠物的互动完全依赖于技术，如果设备出现问题或者网络连接不稳定，那么这种陪伴就会受到影响。隐私问题：AI宠物需要收集和处理大量的个人数据，这可能会引发隐私和安全方面的担忧。 所以，如果问我会不会选择「养」一只AI宠物，我可能会说，这取决于个人的需求和偏好。 对于那些寻求低维护成本、高互动性的陪伴方式的人来说，AI宠物可能是一个很好的选择。但对于那些渴望真实互动和情感联系的人来说，真实的宠物可能更能满足他们的需求。 至于AI宠物能否满足陪伴需求，我认为它们在一定程度上是可以的，尤其是在提供情感支持和减轻孤独感方面。但是，它们不能完全替代真实的人际关系和真实的宠物所带来的那种深层次的情感联系。所以，AI宠物可以作为一种补充，但不能完全取代真实的陪伴。🐾💻
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  • 回答了问题 2024-11-12

    当AI频繁生成虚假信息，我们还能轻信大模型吗？

    怎么避免大模型生成和传播虚假信息。 首先，从技术层面来说，我们可以采取一些措施： 增加事实核查：在使用大模型生成内容时，一定要加入事实核查的步骤。可以利用搜索引擎或者专门的事实核查工具来验证模型输出的信息是否准确。结合人类审核：虽然听起来有点老套，但人工审核还是非常必要的。尤其是对于那些敏感或者重要的信息，最好还是让专业人士来把关。使用可信的数据源：大模型的输出很大程度上依赖于输入的数据。所以，确保你的数据源是可信的，这样生成的信息才更靠谱。透明度和可追溯性：大模型的训练过程和输出结果应该是透明的，这样用户才能知道信息的来源和生成过程。 其次，从法律和政策层面来说，也需要一些措施： 明确责任和义务：对生成式人工智能的开发者、使用者、平台运营商等各方的责任和义务进行界定，明确他们在创作和使用知识产品过程中的法律责任。建立合规的权益分配机制：制定基于生成式人工智能产生的知识产品的权益分配机制，明晰各方在知识产权和经济利益等方面的权益。加强管理和监管：相关平台应当制定相关规则和审核机制，加强对知识产品的生成和传播的监督和控制，防范违法违规行为。 最后，从社会和公众教育的角度，也需要一些措施： 提高公众意识：加强对公众的教育，提高他们对AI生成内容的辨识能力，让他们意识到AI生成内容的真实性并进行必要的验证。加强合作：媒体、科技公司、政府等多方应该加强合作，共同构建“真实性”防线，比如通过内容真实性标签和历史溯源信息服务系统。 总的来说，避免大模型生成和传播虚假信息是一个系统工程，需要技术、法律、社会等多方面的共同努力。只有这样，我们才能真正地利用好这些强大的工具，让它们为我们的生活和工作带来更多的便利和价值，而不是成为虚假信息的制造者。
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  • 回答了问题 2024-11-12

    “云+AI”能够孵化出多少可能？

    1.云计算的进化方向 云计算未来的发展方向，我觉得会越来越注重与AI的深度融合。 想象一下，云计算提供了强大的计算和存储能力，而AI则需要这些能力来训练和运行复杂的模型。所以，未来的云服务可能会更加智能化，提供更加定制化的服务，比如自动优化资源分配、智能故障诊断等等。 另外，随着边缘计算的崛起，云计算可能会更多地向边缘设备扩展，实现更快速的数据处理和响应。 2.大模型和AI应用作为云服务商的第二增长曲线 我觉得大模型和AI应用绝对有潜力成为云服务商的第二增长曲线。 大模型技术的发展，比如生成式AI，正在推动AI领域的各项应用，尤其是在智能问答、创作生成、数据分析等方面的深度变革。这些技术不仅能够处理文本，还能生成视频、图像等多种媒体形式，极大地拓宽了AI的应用边界。对于云服务商来说，提供这样的大模型服务不仅能吸引更多的用户，还能带来新的收入来源。 总的来说，我觉得“云+AI”结合的未来是非常光明的。云计算和AI技术的结合，不仅能够推动技术的发展，还能为各行各业带来革命性的变化。我超级期待看到这些技术如何改变我们的世界！
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  • 回答了问题 2024-11-08

    FFA 2024 大会门票免费送！AI时代下大数据技术未来路在何方？

    我想到现场 Flink Forward Asia 2024 听起来就超级激动人心的！作为一个程序员，我对大数据技术的发展一直都很关注，特别是像Apache Flink这样的流处理框架，简直就是实时大数据处理的利器。 1、说到“AI时代下大数据技术未来路在何方？”这个问题，我觉得未来大数据技术的发展肯定是和AI紧密结合的。AI需要大量的数据来训练模型，而大数据技术则提供了这样的数据基础。Apache Flink在这方面就有很大的潜力，它不仅能够处理海量数据，还能实现实时的数据处理和分析。我期待Flink未来能够更好地与AI模型集成，比如支持更多的机器学习算法，或者提供更便捷的接口来让AI模型能够实时更新和调整。这样的话，Flink就不仅仅是一个数据处理工具，而是变成了一个智能决策平台。 2、至于我最感兴趣的专场，那肯定是“流批一体”。这个概念解决了我们在日常数据处理中遇到的很多问题，比如数据的一致性、实时性和准确性。在项目中使用Flink时，最大的感受就是它的速度和灵活性。我们能够快速地对数据流做出反应，而且Flink的API也很友好，让我们能够快速上手。在日常使用Flink中，我觉得最大的挑战是如何优化我们的代码以适应不断变化的数据流，但这也是最有趣的部分，因为它让我们不断地学习和进步。 真的很期待能够到现场去感受这场技术盛宴，和同行们交流心得，获取最新的技术动态。希望我的答案能够让我有机会获得大会的电子票，我已经迫不及待想要参与其中了！🚀💡
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  • 回答了问题 2024-11-05

    AI时代，存力or算力哪一个更关键？

    “存力”和“算力” 首先得说，“存力”和“算力”这俩兄弟在AI的世界里，那可都是缺一不可的。要是问我哪个更重要，我得说，这得看在AI的哪个阶段。 在数据收集和预处理阶段，那肯定是“存力”更关键。AI得先有数据才能学习，对吧？没有足够的存储空间，海量的数据往哪儿放？数据都放不下，还谈什么分析和学习呢？所以，这个阶段，“存力”就是基础，就是前提。 但是，到了模型训练和推理阶段，“算力”就变得特别重要了。为啥呢？因为AI模型，尤其是深度学习模型，那计算量可不是盖的。得有强大的计算能力才能快速训练模型，才能让模型在实际应用中快速做出反应。没有足够的“算力”，模型训练可能得等上个把月，那效率得多低啊。 所以，我觉得这俩都重要，但是得看阶段。不过，随着技术的发展，现在云服务越来越普及，很多公司都开始用云存储和云计算来解决这个问题。这样，企业就可以根据自己的需求，灵活地调整“存力”和“算力”的配置，既节省成本，又提高了效率。
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  • 回答了问题 2024-10-31

    全网寻找 #六边形战士# 程序员，你的 AI 编码助手身份标签是什么？

    我的年度身份标签是“AI技术先锋”。这个标签还算适合吧，因为我这一年用的代码不算多，解决各种bug和挑战也不多。 使用通义灵码的这一年，我感受到了AI给编程带来的便利。 它不仅仅是一个简单的代码生成工具，更是一个强大的助手，帮助我提高了工作效率，尤其是在处理复杂的项目时，它提供的智能建议和代码补全让我能够更快地实现功能。 特别是在使用@workspace功能时，我能够快速理解和梳理项目结构，这对于新项目的上手速度有很大的提升。而@terminal功能让我在编写代码时更加得心应手，提高了编码的准确性和速度。 通义灵码帮我节省了大量的时间，让我可以把更多的精力放在创新和优化上。 通义灵码不仅是一个工具，更是我编程路上的好伙伴。它让我的工作更加高效，也让我有更多的时间去享受生活。希望未来通义灵码能够继续进化，为我们开发者提供更多的便利和惊喜。 期待未来的日子里，我们能够一起成长，一起创造更多的可能。
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  • 回答了问题 2024-10-28

    关于开发者的100件小事，你知道哪些？

    我们这些代码侠的日常生活，给你们扒一扒那些关于开发者的小事。 代码审查的小纠结：每次提交代码的时候，我们都得反复检查好几遍，生怕代码审查时被挑出毛病。这都快成强迫症了，但没办法，谁让我们对代码质量有着近乎苛刻的要求。 多屏幕的生产力：说到装备，多屏幕绝对是我们的标配。一边写代码，一边查文档，这效率，简直了。 快捷键的神操作：我们对快捷键的依赖，那可不是盖的。从复制粘贴到多任务切换，快捷键让我们的操作如丝般顺滑。 持续学习的常态：技术更新快得飞起，我们这些技术宅也得不断学习新东西，参加各种技术分享会，保持自己的技术敏感度。 咖啡或茶的忠实伴侣：编码长跑中，咖啡或茶成了我们的好伙伴，提神醒脑，你懂的。 版本控制的救星：Git这类版本控制工具，简直是我们的救星，管理代码变更和团队协作，没它不行。 深夜编程的别样宁静：不少哥们喜欢深夜编程，那时候的宁静，简直是思考和编码的黄金时段。 Bug追踪的日常挑战：调试和修复Bug，这是我们的日常，有时候一个小小的Bug，得费老大劲去解决。 单元测试的重要任务：为了代码的稳定性和可维护性，写单元测试成了我们的重要任务。 IDE的个人偏好：每个开发者可能都有自己的IDE偏好，VS Code、IntelliJ IDEA、Eclipse，这些都是我们的得力助手。 这些只是我们日常工作和生活中的一些小片段，每一件小事都体现了我们对技术的热爱和对创新的追求。在这个1024程序员节，咱们得给自己点个赞，毕竟，是咱们用代码改变了世界！🍻👨‍💻
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  • 回答了问题 2024-10-28

    AI助力，短剧迎来创新热潮？

    AI技术在短剧创作领域的应用，它不仅改变了编剧的工作方式，还为观众带来了全新的观看体验。 创意定义的变革 个性化故事线：AI可以通过分析大量数据，了解不同观众群体的喜好，从而创作出更符合特定受众口味的故事。这意味着，每个故事都可以为不同的观众量身定制，提供个性化的观看体验。 角色深度塑造：AI可以帮助编剧深入挖掘角色背景，创造更加立体和真实的角色形象。通过分析角色在不同情境下的行为模式，AI能够提供角色发展的多种可能性，丰富故事的层次。 场景自动生成：利用AI的图像生成技术，可以根据剧本自动创作出场景图，甚至生成3D模型。这大大加快了制作流程，同时也为创作者提供了更多的创意空间。 短剧领域的进一步发展 提高生产效率：AI的辅助可以缩短剧本创作、角色设计和场景制作的时间。例如，通过AI的智能编剧辅助，编剧可以更快地完成剧本初稿，从而加快整个制作周期。 多样化内容创作：AI技术的应用使得短剧内容更加多样化。AI可以生成不同风格和题材的故事，满足不同观众的需求，推动内容创新。 数据驱动的内容优化：通过收集观众的反馈数据，AI可以帮助制作团队优化内容。例如，分析观众在观看过程中的情感反应，调整剧情节奏和转折点，以提高观众的满意度。 实操体验 在1024活动主会场，我体验了阿里云的AI服务，参与了多个活动，体验很不错。 AI技术为短剧领域带来了前所未有的创意和效率。它不仅改变了创作过程，还为观众提供了更加丰富和个性化的观看体验。随着技术的不断发展，我们可以预见，未来的短剧创作将更加依赖于AI技术，而创意的定义也将随之不断扩展。
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  • 回答了问题 2024-10-22

    1024程序员节，开发者们都在参与社区的哪些活动？

    大家好！1024程序员节快乐！🎉 在这个特别的日子里，阿里云开发者社区的1024活动主会场真的是太热闹了，各种有趣的活动让人目不暇接。我刚刚体验了其中的几个活动，现在来和大家分享一下我的体验和建议。 活动体验 部署AI总结助手我首先参与了部署AI总结助手的活动。我觉得这个活动非常有趣，通过搭建AI总结助手，用户可以利用自然语言处理和机器学习技术，自动提取文档中的关键信息，从而提高工作效率，减少人力成本。 AI大模型助力客户对话分析 部署AI大模型实现对客户对话的自动化分析，精准识别客户意图、评估服务互动质量，实现数据驱动决策。 活动建议 增加实时互动环节我觉得可以在活动中增加一些实时互动的环节，比如在线编程比赛或者实时问答。这样可以让开发者们在参与活动的同时，还能与其他开发者进行交流和学习。 提供更多行业案例在AI大模型体验活动中，如果能够提供更多行业的实际案例，让参与者能够看到AI技术在不同领域的应用，我相信这将更加吸引人。 最喜欢的活动 我最喜欢的活动是AI总结助手。原因很简单，这个操作很方便，而且可以很方便的对文档内容进行总结，是日常生活工作中最经常用到的功能。 1024程序员节的活动非常精彩，我很高兴能够参与其中。希望未来阿里云开发者社区能够举办更多这样的活动，让开发者们能够不断学习和成长。再次祝大家程序员节快乐！🍾🎈
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  • 回答了问题 2024-10-14

    如何使用DashScope上传文件至其模型定制服务？

    介绍如何使用DashScope python命令行工具进行模型定制 前言为了方便您使用模型定制功能，我们提供了python命令行工具，本文档介绍模型定制python命令行的详细使用方式 使用命令行进行模型定制及部署前提条件已开通服务并获得api-key：开通DashScope并创建API-KEY。 已安装SDK：DashScope Python SDK 。 说明以下示例展示了通过DashScope Python SDK以命令行方式进行模型定制的示例，其中需要使用您的api-key替换示例中的 your-dashscope-api-key ，代码才能正常运行。 设置DashScope api-key export DASHSCOPE_API_KEY=your-dashscope-api-key 参考文档https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference/command-line-tool-details
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  • 回答了问题 2024-10-14

    如何使用Java SDK连接开启NACOS_AUTH_TOKEN的Nacos实例？

    获取全部实例描述获取服务下的所有实例。 List getAllInstances(String serviceName) throws NacosException; List getAllInstances(String serviceName, String groupName) throws NacosException; List getAllInstances(String serviceName, boolean subscribe) throws NacosException; List getAllInstances(String serviceName, String groupName, boolean subscribe) throws NacosException; List getAllInstances(String serviceName, List clusters) throws NacosException; List getAllInstances(String serviceName, String groupName, List clusters) throws NacosException; List getAllInstances(String serviceName, List clusters, boolean subscribe) throws NacosException; List getAllInstances(String serviceName, String groupName, List clusters, boolean subscribe) t 参考文档https://nacos.io/docs/latest/manual/user/java-sdk/usage/#43-%E8%8E%B7%E5%8F%96%E5%85%A8%E9%83%A8%E5%AE%9E%E4%BE%8B
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  • 回答了问题 2024-10-14

    如何在ARMS中区分不同环境的Spring Boot应用？

    在实际使用环境中，我们同一个应用环境可能需要在不同环境运行（开发、测试、生产等），每个环境的参数都有可能不同（连接参数、日志级别等），使用 Spring-Boot 的 Profiles 可以将不同环境下的参数进行拆分，并指定加载。 使用 Spring-Boot Profiles 拆分 application.yml 文件首先我们有一个非常简单的 application.yml 文件 database: mysqlspring: datasource: url : jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?characterEncoding=UTF-8 username : root password : 12345678YAML 我们现在有开发环境（dev）、测试环境（test）、生产环境（prod） 修改application.yml 文件 database: mysql spring: profiles: active: dev 这两行实际没意义，如果有其他公共参数可以补充进来 spring: datasource: 开发环境 spring: profiles: dev spring: datasource: url : jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/dev?characterEncoding=UTF-8 username : root password : 12345678 测试环境 spring: profiles: test spring: datasource: url : jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?characterEncoding=UTF-8 username : root password : 12345678 生产环境 spring: profiles: prod spring: datasource: url : jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/prod?characterEncoding=UTF-8 username : root password : 12345678 参考文档https://blog.csdn.net/an_kpp/article/details/103256939
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  • 回答了问题 2024-10-14

    如何在创建的应用里调用prompt模版？

    在Prompt工程页面的Prompt模板页签，您可以按需单击目标模板卡片区域的使用prompt > 调用API。image Prompt模板包括系统模板和自定义模板两种类型，其中系统模板为阿里云百炼官方提供，包括文案风格改写、商品推广文案生成 等模板；自定义模板为您自定义创建的模板。 参考文档https://help.aliyun.com/zh/model-studio/user-guide/prompt-template Prompt接口调用文档：GetPrompt - 获取prompt模板https://help.aliyun.com/zh/model-studio/developer-reference/api-bailian-2023-06-01-getprompt?spm=a2c4g.11186623.0.0.707a1d7e8MsvMu
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  • 回答了问题 2024-10-14

    可以将MaxCompute的数据迁移到Hadoop集群吗？

    Hadoop数据迁移到MaxCompute原理讲解 参考文档https://help.aliyun.com/video_detail/88429.html?spm=a2c4g.11186623.0.0.154869c1AAvgAo
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  • 回答了问题 2024-10-14

    如何查询项目中的所有分区表？

    查询oracle数据库中所有的的分区表 [size=medium]怎样查询出oracle数据库中所有的的分区表[/size]select * from user_tables a where a.partitioned='YES' [size=medium]删除一个表的数据[/size]truncate table table_name; [size=medium]删除分区表一个分区的数据[/size]alter table table_name truncate partition p5; [size=medium]如何查询某用户下所有分区表：[/size]select table_name,partition_name,tablespace_name from USER_TAB_PARTITIONS; [size=medium]对数据库进行瘦身，用下面语句查询出来直接执行即可：[/size]select 'alter table ' || table_name || ' truncate partition ' || partition_name || ';' from USER_TAB_PARTITIONS where partition_name 参考文档https://blog.csdn.net/qq_24536625/article/details/84278087
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  • 回答了问题 2024-10-14

    如何使用Python调用MaxCompute上的数据?

    PyODPS是MaxCompute的Python SDK，能够方便地使用Python语言与MaxCompute进行交互和数据处理。通过该SDK，可以更高效地开发MaxCompute任务、进行数据分析和管理MaxCompute资源。本文为您介绍PyODPS的使用和常见方法。 参考文档https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/overview-32
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  • 回答了问题 2024-10-14

    如何在阿里云环境中创建挂载点？

    挂载点是NAS文件系统在网络环境中的连接点，以域名形式出现。创建文件系统后，您需要为文件系统添加挂载点，然后通过挂载点方式挂载访问NAS文件系统。本文介绍如何在NAS控制台上管理挂载点，包括添加挂载点、查看挂载点地址、移除挂载点、查询ECS挂载目录等。 添加挂载点在文件存储NAS中，需要通过挂载点将文件系统挂载至云服务器ECS，添加挂载点的操作如下。 登录NAS控制台。 在左侧导航栏，选择文件系统>文件系统列表。 在顶部菜单栏，选择地域。 在目标文件系统的操作列，单击添加挂载点。 在添加挂载点对话框中，配置如下参数。 参考文档https://help.aliyun.com/zh/nas/user-guide/manage-mount-targets
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