vohelon_社区达人页

AI 助理
备案控制台
个人头像照片
vohelon
已加入开发者社区2369天

勋章 更多

个人头像照片
专家博主
专家博主
个人头像照片
星级博主
星级博主
个人头像照片
乘风问答官
乘风问答官
个人头像照片
技术博主
技术博主
个人头像照片
开发者认证勋章
开发者认证勋章
个人头像照片
一代宗师
一代宗师

成就

已发布3454篇文章
2370条评论
已回答11262个问题
154条评论
已发布0个视频
github地址

我关注的人 更多

初商
初商
隐林
隐林
提个问题
提个问题
bbskkb
bbskkb
vohelon
vohelon
since02
since02
阿里云CloudOps
阿里云CloudOps
Dev-Talk
Dev-Talk

粉丝 更多

黄兄弟
黄兄弟
darby013
darby013
aliyun8233341276
aliyun8233341276
虎啸风生
虎啸风生
007-食猿雕
007-食猿雕
GeminiMp
GeminiMp
床笠
床笠
kc352j4volwpc
kc352j4volwpc
游客萨达阿萨
游客萨达阿萨
小王老师呀
小王老师呀
游客xdpfhsglzxtcm
游客xdpfhsglzxtcm

技术能力

兴趣领域
擅长领域
  • 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

暂无个人介绍

暂无精选文章
暂无更多信息

2024年09月

  • 发表了文章 2025-07-03

    从数据小白到分析能手：我在 ODPS 的成长之旅

  • 发表了文章 2025-05-12

    试了试阿里云的通义灵码 2.5 版

  • 发表了文章 2025-04-16

    Bolt.diy 一键部署体验：开启创意建站新旅程

  • 发表了文章 2025-03-20

    Dataphin 使用体验报告

  • 发表了文章 2025-03-13

    Quick BI 使用体验报告

  • 发表了文章 2025-02-26

    阿里云安全体检功能使用评测

  • 发表了文章 2025-02-14

    通义灵码 2.0 体验报告：Deepseek 加持下的 Python 开发之旅

  • 发表了文章 2025-02-12

    阿里云 DeepSeek-R1 满血版解决方案评测

  • 发表了文章 2025-02-09

    《AI 剧本生成与动画创作》解决方案评测

  • 发表了文章 2025-02-04

    AI 剧本生成与动画创作解决方案评测

  • 发表了文章 2025-01-14

    操作系统控制台体验评测

  • 发表了文章 2025-01-07

    OS Copilot评测报告

  • 发表了文章 2024-12-25

    解决方案评测：多模态数据信息提取

  • 发表了文章 2024-12-18

    MaxFrame产品体验评测报告

  • 发表了文章 2024-12-18

    MaxFrame产品最佳实践测评报告

  • 发表了文章 2024-12-14

    HTML（HyperText Markup Language，超文本标记语言）

  • 发表了文章 2024-12-13

    聊聊智能导购助手的搭建体验

  • 发表了文章 2024-12-13

    HTML（HyperText Markup Language）和XML（Extensible Markup Language）

  • 发表了文章 2024-12-12

    DataWorks产品最佳实践测评

  • 发表了文章 2024-12-12

    评测：《主动式智能导购AI助手构建》解决方案

正在加载, 请稍后...
滑动查看更多
  • 回答了问题 2025-10-27

    当Supabase遇上RDS——如何高效构建轻量级应用？

    刚把链接扔给组里那个总抱怨“CURD写到吐”的小伙子，他看完直接来了一句：“这不就是后端界的‘拎包入住’？”我当场笑出声，可回头一想，还真贴切。 我昨晚手痒，拿它搭了个“饭否”复刻版。十分钟，数据库、认证、REST、real-time 一股脑全到位，就像有人提前把菜洗好、锅烧热，我只负责把鸡蛋磕下去。最惊喜的是那条“向量插件”——我把用户发的碎碎念全转成 embedding，随便一句“今晚月亮真圆”，系统就能给你翻出历史上所有矫情语录，堪比赛博塔罗牌。 不过也踩了个小坑：默认的 pool 只有 10 条连接，我拿 JMeter 多敲了几下，直接 502 给我颜色看。把 pool 调到 60，世界瞬间安静。文档里其实有写，但藏得跟前任的真心一样深，得翻两层才看见。建议官方把“性能开关”做成一键横幅，省得新手以为是自己代码有 Bug，连夜重构。 另一个小愿望：边缘节点能不能再铺密点？ping 上海 28 ms，虽然不快但也够用，可要是让拉美用户一起撸实时弹幕，延迟就有点“异地恋”感。要是后面能跟函数计算一样弹出个“一键全球加速”，我就彻底躺平。 总结一句话：它现在像辆电助力自行车，上坡时突然有人帮你蹬一脚，不累，但还能留点骑行的快感。省下来的时间，我去把产品图样多改几版，说不定下周就能拿给投资人吹牛了。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-10-14

    如何用"乐高式开发"实现前后端分离？

    之前我们前后端搅在一起，改个小样式都得全量发布，回滚一次半小时，人都麻了。点了阿里云这个“Headless 方案”，试了试是很不错！ 10 分钟搭出框架模板一键生成，前端 Vite+React、后端 SpringBoot 直接丢进函数计算，连 Dockerfile 都不用写，CI/CD 流水线自动蹦出来，第一次体会到“按钮式”上线。image.png 接口秒级托管网关 + 函数计算自动把 API 按路径转发，前端本地 dev 时填个线上网关地址就能调通，跨域、鉴权、限流全配好，省掉一堆 Nginx 配置。 独立部署真“丝滑”前端 push 代码→OSS 静态托管→CDN 刷新，全程 2 分钟；后端改个接口直接函数计算灰度 5% 流量，观察没问题再全量，回滚 10 秒搞定，再也不用担心“一个 bug 带走全场”。 成本肉眼可见地掉流量低峰期函数实例直接缩到 0，上月账单比原来 ECS 常驻省了 62%，老板看到报表直接点赞。 小坑也有函数冷启动偶尔 1 秒多，用户侧感知明显，后来按文档把“最小实例数”设成 2 就解决了；另外网关默认超时 30 秒，大文件上传记得改到 120 秒，不然会断。 一句话：前后端彻底解耦，发布自由，钱包轻松，睡觉踏实。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-09-22

    Data Agent for Meta能否成为企业级“数据大脑”？

    Data Agent for Meta 就是给 AI 配了个“数据保姆”。 以前想让大模型干活，先得喂它一堆表结构、业务口径，喂完它还一脸懵；现在 Meta Agent 把活全包了——自动把“is_vip=1”翻译成“土豪客户”，把上万张表的血缘串成一张高德地图，谁用谁导航，走错路它还会喊“此路有坑”。 AI 不敢动数据？ Meta Agent 先跑个安检：质量分低于 80 的、带敏感标签的，统统亮红灯；想删想改，先念一遍操作日志，老板点“确认”才放行。一句话，看不懂、找不到、不敢动这三大噩梦，被它拍成了“通关攻略”。 至于能不能当企业的“数据大脑”，就看你敢不敢把钥匙给它。 它已经把全域数据做成了“抖音式”推荐：输入“618 销量下滑原因”，立刻跳出相关表、指标、责任人，还附带血缘路径，点两下就能追到源头。业务小白不用学 SQL，也能像刷短视频一样扒数据，这就是“数据民主化”——让每个人都拥有“数据发言权”，而不是让数据团队当 7×24 客服。 当然，别指望一键成仙。先拉一群“数据地主”进来，把核心指标、业务术语撸顺；再让 Meta Agent 定时体检，把质量分低的表踢出群聊；三个月下来，你会发现开会时不再有人喊“这个数据准不准”，而是直接甩链接：“自己看，Meta 都背过书了。” 所以，Meta Agent 不是大脑，它是给大脑修了一条高速公路；路修好了，谁都能飙车，数据才真正成了生产力，而不是 KPI 背锅侠。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-09-04

    如何让 Dify on DMS 助力智能应用开发？

    先说痛：过去我们客服质检就是“三件套”——Excel 导出、肉眼扫、群里吼。两万条对话，仨人看一天，眼睛都花。 按教程把 Dify on DMS 搭起来，过程跟装手游差不多：1) 选个 PolarDB 只读实例，一键授权；2) 模板里填一句“帮我抓态度差的对话”；3) 点运行，两分半跑完全部数据。 结果吓一跳：模型直接揪出 87 条高危，点开一看，命中 95%。以前人工一天 200 条，现在 3 分钟搞定，剩下时间我冲了杯拿铁。 爽点：• 数据不用搬来搬去，原地 SQL 就能喂模型；• Prompt 拖拉拽就能改，运营妹子也会用；• 钉钉推送带原文链接，点一下就能复核。 槽点：• 语音对话还得自己转文本，麻烦；• 推送卡片太丑，老板吐槽像垃圾短信；• 复核界面缺快捷键，鼠标点到手抽筋。 一句话：Dify on DMS 把质检从体力活变成点按钮，谁用谁知道。希望语音支持和改 UI 赶紧安排，别再让我回去翻 Excel！
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-09-02

    “数据超人”MCP工具，到底是怎么让数据‘燃’起来的？

    即席需求 上午 10:30，老板群里甩一句：“库存周转小于 3 天的 SKU，按国家气泡图，十分钟给我！”以前我得 DataGrip 写 CTE、导出 CSV、PPT 拼图，一套流程 40 分钟起步。现在复制老板原话粘贴，30 秒出图，一键生成带链接的 HTML，老板手机点开就能放大。全程 3 分钟，老板第一次发了个大拇指表情。 日报自动化 我把上面查询存成“智能体卡片”，设每天 8:00 钉钉推送。第二天自己睡醒就收到热乎图表，连脚本都不用跑，真·躺赢。 踩坑吐槽 ① 复杂 join 时偶尔缺索引，跑得慢，希望加个“一键索引诊断”。② 图表颜色只有四种，老板嫌不够商务，求放开自定义。③ 权限只能到库级，妹子差点看到财务表，求支持表级脱敏。 总结：MCP 把“业务问题→数据→图”从小时级压缩到分钟级，非技术同事也能自己玩数据。我已经安利全组，电蒸锅不指望，只求官方早点公测，别让我再回去写 SQL 写到头秃！
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-08-12

    Kimi-K2-Instruct 开了挂一般的推理和调用，底层魔法是什么？

    试了试，还不错。基本上是几分钟就把 API 调通了，感觉很丝滑： 登录百炼→拿到 API Key→pip install openai→把 base_url 换成百炼的地址，完事。 免费 100 万 token 足够我折腾一天，跑了几段平时用 GPT-4 写的 prompt，K2 的逻辑链一点没掉线，甚至还顺手把 SQL 查询给优化了。 我最关心的“工具调用”也试了一把：给它一个函数描述（JSON Schema），让它自己决定什么时候调 weather API、什么时候调计算器。结果它像老司机一样，按步骤把参数全填好，返回结构体严丝合缝，直接 json.loads 就能用，不用再做二次清洗。 背后的技术我简单翻了下论文和社区讨论，亮点大概三点： MoE 架构：万亿参数不是全量激活，每次推理只路由到几个专家网络，省显存、提速，跟咱们做服务拆分的思路一样。 Toolformer 思路升级：训练阶段就喂了大量“工具调用痕迹”，模型学会在生成 token 时插入 标签，推理阶段再映射成真正的函数签名，跟我们写装饰器 @tool 几乎一个味道。 强化学习对齐：用人类反馈 + 工具执行结果做 reward，避免“胡说八道”，跟线上 AB 实验调 prompt 的套路如出一辙。 一句话总结：以前玩大模型得先租卡、配环境、写部署脚本，现在 5 分钟就能让 Python 脚本用上万亿参数的“外挂大脑”，还能零成本先爽 180 天。对于懒癌程序员来说，这波体验真香！
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-08-01

    如何利用 AI 提升数据库运维效率？

    1、我想要的 AI 运维能力 • 预测：提前 30 分钟告诉我“订单库 CPU 要炸”，而不是用户先打 400 电话。• 一键修：点一下就能把“慢 SQL+索引建议+参数调优”同时搞定，最好还能自动灰度回滚。• 边界：写操作必须人工二次确认，读操作（查日志、生成报告）可全自动化。• 人工兜底：涉及钱、删库、改主键，AI 只能出方案，不能动手。 2、体验 DAS Agent 的真实感受 刚把我司 RDS MySQL 丢进去，5 分钟就抓到两条全表扫描的慢 SQL，还给了联合索引脚本。以前我得翻慢日志、Explain、找 DBA，折腾半天。优点：• 问答像跟人聊天，不用记参数名；• 根因定位准，CPU 飙高那次直接定位到某条定时任务没加索引。 吐槽：• 还不支持死锁和磁盘空间分析，每次都得切回老面板；• 限流建议缺少“模拟执行”按钮，心里没底；• 报告是静态的，希望能像周报一样定时推钉钉。 Agent 已经帮我少加两次班，再补上死锁和自动报告，我就可以安心去撸串了。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-07-21

    ODPS 的下一个15年，大数据将迎来春天还是寒冬？

    当年用 ODPS 跑个 500G 的日志得提前三天约队列，现在点两下就能拉起几万核，爽是真爽。 但 AI 一来，玩法全变了：模型比算力更吃数据，ODPS 要是继续只当“大仓库”，冬天肯定挨冻；如果能顺势变成“AI 发电厂”，春天还能再开 15 年。 我最想它先干三件事：1、 一键“SQL 转向量”：别让我倒腾外表再同步，直接在表里把文本、图片变成向量，写句 TO_VECTOR(col) 就能塞进 PAI 训练，省时 80%。2、 低成本 GPU Spot：训练一次大模型烧钱像烧纸，把闲置 GPU 做成 Spot 池，价格打到骨折，学生党也能玩得起。3、 数据血缘+提示词超市：跑完训练回头一看，咦，这列特征哪来的？给我自动标血缘；再顺手把常用 prompt 做成模板市场，复制粘贴就能微调。 一句话：让数据→模型→应用像发朋友圈一样简单，ODPS 就能继续当大哥，不然就被新玩家拍在沙滩上。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-07-02

    聊一聊你眼中的Data Agent，它能帮我们完成什么？

    Data Agent：智能数据处理的全新可能 在数字化浪潮下，数据处理能力对企业至关重要。传统方式依赖人工和繁琐流程，而阿里云瑶池数据库发布的Data Agent for Analytics带来了革新。 Data Agent for Analytics覆盖数据全生命周期，具备自主规划、智能执行、迭代优化等特性。实际体验中，它展现出强大的功能。其核心技术主要体现在AI智能体的自主性、数据任务执行链的完整性以及对数据全生命周期的覆盖。它能主动感知、思考和行动，从理解任务到输出结果，形成完整闭环。 开发过程中，我曾遇到数据质量和一致性问题，不同来源的数据存在格式不统一、数据不完整、数据错误等。Data Agent有望通过智能数据治理功能，自动识别和纠正这些问题，提高开发效率。 对于Data Agent for Analytics，我有以下期待：一是希望它能提升数据分析的深度和广度，支持更复杂的数据分析算法和模型；二是希望它在处理大规模数据时保持高性能和稳定性；三是期待它提供更友好、易用的用户界面，降低使用门槛；四是希望它能更好地与其他数据平台和工具集成，实现数据的无缝流动和共享。 Data Agent for Analytics为Data+AI领域带来了新机遇，有望解决开发中的诸多挑战，助力企业数据处理的智能化升级。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-06-30

    如何让Milvus化身电商平台/社区的“读心超人”，精准击中用户心头好？

    看到了阿里云 Milvus 能实现超精准的个性化推荐，我立刻跟着教程动手部署，说实话，刚看到那些技术参数时脑袋有点懵，但一步步操作下来，发现真没那么难！ 先说部署，按照官方教程一步步来，从注册账号、开通百炼服务到创建 Milvus 实例，虽然中间有个别步骤需要等几分钟，但整体还算顺畅。最让我惊喜的是，部署完成后，官方还提供了示例数据和应用模板，直接上传图片或输入文字就能测试效果。 拿“图搜图”功能来说，我上传了一张水果图片，系统瞬间就匹配出了三种相似水果，这速度和精准度让我有点小震撼。再试试“文搜图”，输入“芒果”，出来的结果也相当贴合。这背后靠的就是 Milvus 对多模态数据的强大处理能力，能把图像、文本这些复杂信息转化为向量，快速找到匹配项。 想象一下，把这个技术用到电商平台，用户随便描述一下需求，系统就能精准推荐出心仪商品；放在内容社区，也能帮用户秒速找到感兴趣的内容。要是早些年有这技术，我们做推荐系统时，也不会因为推荐不精准被用户吐槽那么多了。 这次体验下来，我真切感受到 Milvus 的潜力，它就像个“读心超人”，能洞察用户需求，为平台带来全新体验。要是你也在做相关项目，真该试试这个方案，说不定能给你带来意想不到的惊喜！
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-06-09

    一步搞定创意建站，Bolt.diy提供了哪些优势？

    Bolt.diy 真的是个超级给力的工具！我最近试了试，用一句话就搭建了一个简单的个人博客网站，简直太方便了。我只需要在平台上输入“创建一个个人博客网站，包含首页、关于我、文章列表和联系方式页面”，然后 Bolt.diy 就自动生成了前端和后端代码，还帮我部署好了。整个过程不到 10 分钟，我就有了一个可以访问的网站，这效率简直太让人惊喜了！ 一句话搭建网站 我用它搭建了一个个人博客网站，过程特别简单。我只需要在平台上输入一句话：“创建一个个人博客网站，包含首页、关于我、文章列表和联系方式页面。”然后，Bolt.diy 就开始工作了。它不仅自动生成了前端和后端代码，还帮我完成了部署。整个过程不到 10 分钟，我就有了一个可以访问的网站，这效率简直太让人惊喜了！ 多模型灵活适配 Bolt.diy 支持多种大语言模型，比如 OpenAI、DeepSeek、Gemini 等。这意味着我可以根据不同的任务需求选择最适合的模型。比如，我需要生成一些创意文案，就可以选择 OpenAI；如果需要更高效的代码生成，就可以选择 DeepSeek。这种灵活性让我在开发过程中能够更好地满足各种需求。 全栈开发支持 Bolt.diy 提供全栈开发支持，从前端的 React 到后端的 Node.js，它都能搞定。我只需要输入简单的自然语言指令，它就能生成完整的代码。而且，它还支持实时调试、版本管理和一键部署。这对于我这种喜欢快速迭代的开发者来说，简直是太方便了。 智能化辅助工具 Bolt.diy 的智能化辅助工具也特别实用。它能实时分析代码错误并生成修复建议，这大大减少了我手动调试的时间。而且，它还能提供代码结构图谱和依赖关系可视化，让我能快速理解复杂项目的结构。 开源和可定制 Bolt.diy 是开源的，这意味着我可以根据自己的需求进行二次开发。我可以自定义 Docker 服务，甚至集成第三方工具。这种高度的灵活性让我能够根据自己的项目需求进行定制，而不用担心被限制。 快速原型设计 Bolt.diy 的快速原型设计功能特别适合我这种喜欢快速验证想法的人。我可以直接在浏览器中运行生成的代码，快速完成原型设计和验证。这让我在开发过程中能够更快地看到效果，及时调整方向。 Bolt.diy 真的是一个超级强大的工具。它不仅让我能够快速把创意变成现实，还提供了高度的灵活性和智能化辅助。无论是个人项目还是企业开发，Bolt.diy 都是一个值得尝试的工具。如果你也在寻找一个能够快速开发和部署的工具，Bolt.diy 绝对值得一试！
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-05-23

    如何可以让 Kubernetes 运维提效90% ？

    我体验了 ACK 智能托管模式来部署 Nginx 工作负载，感觉确实很方便，对运维工作帮助很大。 首先，它简化了集群创建过程。以前手动创建 Kubernetes 集群，得花不少时间在环境配置和参数调整上，得一个一个设置，很容易出错。但 ACK 智能托管模式只需要简单配置下网络，就能快速创建出一个符合最佳实践的集群，省去了很多繁琐步骤。 其次，智能托管模式的智能资源供给也很实用。它能根据业务负载自动调整资源，业务忙时自动扩容，避免系统过载；闲时自动缩容，节省成本。以前手动管理资源，得时刻盯着业务负载，手动调整资源，很费精力。现在 ACK 智能托管模式能自动处理，省心不少。 还有它的全面托管运维，对运维人员来说简直是福音。以前得自己处理集群的日常运维，像升级、打补丁、监控等工作，既耗时又容易出错。现在 ACK 智能托管模式能自动完成这些工作，大大减轻了运维人员的负担。 最后，基础软件栈优化也值得一提。ACK 智能托管模式优化了底层软件栈，提升了资源利用率和性能，还能自动优化网络配置，确保集群稳定运行。以前这些问题都要自己处理，现在都不用操心了。 总的来说，ACK 智能托管模式确实能带来很多便利，减轻了运维人员的压力，让运维工作更高效。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-05-19

    Dify与传统开发工具，你会选择哪一个？

    我最近试了试阿里云的 Dify 平台，感觉它和传统开发工具有各自的优势，选哪个还得看具体项目需求。 先说说 Dify 好在哪吧。它的低代码特性简直太香了！以前用传统工具搭个智能问答系统，得从头写代码、配环境，处理一堆依赖问题，耗时又耗力。但 Dify 平台几下点点就能搭好初步框架，新手也能轻松上手，快速看到成果。而且它支持多种主流开源和闭源大语言模型，选择很灵活。不同项目可能对语言模型的需求不一样，Dify 让我们能根据实际需求切换，很方便。另外，像智能问答、检索增强生成、自主决策智能体、对话流这些复杂应用，Dify 都能快速搭建。之前我们团队用它做智能客服项目，几天就搞定了，效率提升明显。 不过，传统开发工具也有自己的优势。比如在深度定制方面，它还是更胜一筹。有些项目对底层代码要求高，需要深度优化，传统工具就能让我们精细控制每一个细节。而且传统工具经过这么多年发展，技术成熟，社区资源丰富。像 Python 的 Django 框架，遇到问题网上一搜，教程、案例一大把，解决问题的速度很快。 所以我觉得，如果项目追求快速开发出 AI 应用，对模型灵活性要求高，Dify 是首选。它能让我们把精力集中在业务逻辑和功能实现上，不用被复杂的环境配置和模型部署等问题困扰。但如果项目对底层性能优化要求极高，或者需要深度定制一些特殊功能，传统开发工具可能更适合。毕竟它能提供更精细的控制，社区支持也很强大。 总之，Dify 和传统开发工具各有千秋，具体选哪个还得看项目需求和团队的技术栈。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-27

    零代码搭建 DeepSeek 版个人知识库，你想试试吗？

    试了试阿里云的 DeepSeek 版个人知识库，真的是太方便了！作为一个不太懂代码的人，这个零代码搭建的知识库简直是我的福音。以前整理知识、找资料特别麻烦，现在有了这个工具，效率提升了一大截。 使用感受 超简单的搭建过程：整个搭建过程就像搭积木一样简单。魔笔的图形化界面特别友好，拖拖拽拽就能完成一个知识库的搭建。我花了不到一个小时就搞定了一个属于自己的知识库，感觉特别有成就感。智能推荐超实用：DeepSeek 的智能推荐功能特别厉害。它能根据我上传的资料和我的使用习惯，自动推荐相关的知识点和问题。比如我上传了一些学术论文，它不仅能帮我提炼出关键信息，还能推荐相关的研究方向，这对我写论文帮助特别大。多端同步很方便：这个知识库支持多端同步，无论是电脑、手机还是平板，随时随地都能访问。我经常在地铁上用手机查看知识库里的内容，特别方便。 优化建议 增加更多模板：虽然魔笔已经提供了不少模板，但我希望未来能有更多针对不同场景的模板，比如学术研究、面试准备、个人兴趣等，这样用户可以根据自己的需求更快地搭建知识库。提升搜索精准度：虽然智能推荐已经很厉害了，但我希望搜索功能能更精准一些。有时候我搜索一个关键词，希望能直接找到最相关的知识点，而不是一堆类似的内容。支持更多文件格式：目前支持的文件格式已经不少了，但我希望未来能支持更多格式，比如 Markdown 文件，这样我可以直接把我的笔记导入进来，不用再转换格式。 总之，这个 DeepSeek 版个人知识库真是一个特别实用的工具，无论是学生、研究人员还是职场人士，都能从中受益。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-22

    MCP Agent是如何加速AI应用或工作流的开发？

    我刚试了阿里云的 MCP Agent，觉得太好用了！以前开发 AI 应用，光是调用外部数据和工具就特别麻烦，得一个一个写代码适配，效率低得不行。现在有了 MCP Agent，这些问题全解决了。 首先，MCP 协议把 AI 模型和外部工具的集成变得超简单，就像插拔 U 盘一样，几分钟就能搞定。而且，阿里云百炼的服务广场里有超多现成的服务，比如旅游规划、智能导购，直接用就行，省心又省力。 更厉害的是，它还支持自定义服务。要是官方的服务不够用，我可以自己在函数计算上部署，成本超低，5 分钟就能上线。这种灵活性，简直太棒了！ 开发流程也超简单，5 分钟就能搭好一个智能体应用。以前得花几天时间，现在效率直接拉满。总之，MCP Agent 让 AI 开发变得轻松又高效，真心推荐大家试试！
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-14

    人脸识别“进化”，你最感兴趣的使用场景有哪些？

    人脸识别，现在可真是越来越厉害了！以前就只是简单地刷个脸解锁手机，现在居然能干这么多事儿，简直太神奇了。 就说远程医疗吧，想象一下，住在偏远地方的人，看病不方便，现在只要刷个脸，医生就能看到你的病历，还能通过摄像头看看你的状态。这不就相当于把医院搬到了家门口嘛，太方便了！ 还有学校里，老师可以用人脸识别看看学生上课是不是走神了。要是发现哪个小朋友状态不对，就能及时调整教学方法。这不光能提高学习效率，还能让老师更了解每个学生。 再看看安防领域，现在公共场所到处都是摄像头，要是能用人脸识别实时监测，那些坏蛋肯定没地方躲。一旦发现异常，警察叔叔能马上赶到，这安全感直接拉满！ 还有无人零售，以后买东西可能连手机都不用掏，直接刷脸就能结账。想想看，买完东西直接走人，系统自动扣款，这效率简直了！ 最后说说智能家居，回到家，门禁刷个脸就开了，家里灯光、温度自动调到你喜欢的样子。这生活，简直太智能了！ 人脸识别越来越厉害，这些场景真的太让人期待了，感觉未来的生活会因为这些技术变得更加方便和安全。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-14

    职场钝感力，是“反抗”还是“妥协”？

    在职场中，钝感力是一种双刃剑，用得好是智慧，用不好就是麻木。它既能帮我们过滤掉不必要的干扰，专注于目标，也可能让我们对问题视而不见，最终付出代价。关键在于，我们如何根据具体情况灵活调整自己的敏感度。 钝感力是智慧，但不是逃避 有时候，职场中的一些小摩擦，比如同事无意的冒犯或者领导的苛责，确实不值得我们过度较真。如果每次都针锋相对，不仅会消耗大量精力，还可能破坏人际关系。适度的钝感力能让我们把这些小问题过滤掉，专注于更重要的目标。 但钝感力绝不是逃避。如果问题已经影响到我们的工作表现、职业发展，甚至心理健康，那就不能一味忍耐。比如，当同事的言语冒犯已经变成公开的排挤，或者领导的不合理要求让我们长期加班、透支健康时，适度的敏感和行动是必要的。否则，钝感力就成了自我麻痹的借口。 钝感力是保护，但不能变成麻木 钝感力的初衷是保护自己，而不是让自己变得麻木。麻木会让我们对问题视而不见，甚至失去对职场环境的判断力。比如，当公司文化长期压抑员工的声音，或者团队氛围充满不公时，如果我们一味选择钝感，可能会逐渐丧失对问题的敏感性，最终对现状妥协。 更重要的是，适度的敏感能帮助我们抓住机会。比如，当领导提出一个看似不合理的任务时，敏感的人会发现其中可能隐藏的潜在价值。如果一味选择钝感，我们可能会错过这些机会。适度的敏感能让我们在复杂环境中保持清醒，找到真正重要的目标。 钝感力的平衡点在于行动 钝感力的真正价值在于，它能帮助我们过滤掉无关紧要的干扰，而不是让我们对所有问题都无动于衷。关键在于，我们要学会判断哪些事情值得敏感，哪些事情可以钝感。 当面对同事的言语冒犯时，如果只是偶尔的小摩擦，可以选择钝感，避免让小事升级为冲突；但如果冒犯已经影响到团队氛围，那就需要适当表达自己的感受。同样，当领导提出不合理的要求时，如果只是短期的高压任务，可以暂时接受；但如果长期影响到工作与生活的平衡，就需要通过沟通或调整策略来解决问题。 钝感力不是让我们变得迟钝，而是让我们更专注于重要的事情。它是一种策略，而不是一种妥协。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-09

    如何让PB级日志数据也能实现秒级分析？

    我们公司之前用的传统日志系统，那真是让人头疼。数据量一多，写入速度就跟乌龟爬似的，查询个复杂点的东西，等得人都快睡着了。后来换了 SelectDB，这体验简直一个天上一个地下！ 首先，SelectDB 写入速度快得飞起！以前我们系统日志量大了，写入速度就跟不上，经常积压。现在，不管数据量多大，SelectDB 都能轻松搞定，完全不卡顿。这就好比以前用的水管太细，水流不畅，现在换成超大口径的水管，水流瞬间就顺畅了！ 而且，查询速度也特别快，秒级响应！以前我们运维团队要实时监控系统状态，查询个复杂指标得等半天。现在用 SelectDB，输入指令，瞬间就能出结果。这效率提升可不是一星半点，简直是质的飞跃！ 还有，SelectDB 的存储成本低得让人惊喜。以前存储日志数据，成本高得吓人，数据量一多，光存储费用就让人肉疼。现在用 SelectDB，通过列式存储和压缩技术，存储空间占用大幅减少，成本也降下来了。这就好比以前租了个超大的仓库存东西，成本高得吓人，现在换成 SelectDB，就像租了个超划算的小仓库，东西存得下，还花不了多少钱！ 在应用场景方面，SelectDB 也特别强大。比如运维监控，我们可以实时把服务器日志、应用日志写入 SelectDB，快速定位问题。业务团队也能通过分析用户行为日志，优化产品推荐和页面布局。安全团队还能通过 SelectDB 快速识别异常行为，防止数据泄露。 总之，用了 SelectDB 之后，日志处理变得轻松又高效，不管是运维、业务还是安全，都能得到很好的支持。这东西真的是日志处理领域的“神器”，强烈推荐大家试试！
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-08

    与春光共舞，独属于开发者们的春日场景是什么样的？

    作为一名 Python 开发者，我的春日美好大概就是用代码编织的浪漫啦！ 用代码记录春天 最近我写了一个小脚本，用 Python 的 turtle 模块画了一幅樱花树。代码运行起来，屏幕上慢慢长出了一棵开满樱花的树，花瓣随风飘落，特别有春日的感觉。代码大概是这样的： ```import turtleimport random def draw_sakura(): screen = turtle.Screen() screen.bgcolor('white') tree = turtle.Turtle() tree.speed(0) tree.color('sienna') def draw_branch(length): if length draw_sakura()``` 运行这段代码，屏幕上就会出现一棵樱花树，花瓣飘落，特别有春日的感觉。每次看到这幅画，我都会觉得春天的气息扑面而来。 作为一名 Python 开发者，我的春日美好就是用代码编织的浪漫，用项目记录的成长。希望我的代码也能像春天一样，充满生机和希望！
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-08

    AI陪练 VS 真人教学，你更喜欢哪一个？

    我觉得 AI 的“效率”和真人教育的“深度”完全可以互补，而且这种结合才是未来教育的最佳模式！ 先说说 AI 的优势吧。像阿里云的这个 AI 智能陪练，真的是太方便了。比如学英语口语，以前想找外教一对一练习，成本高不说，还得约时间，很麻烦。现在用 AI，随时随地都能练，想练多久就练多久。而且 AI 反应特别快，还能根据你的水平调整难度，这种个性化学习体验，效率超高。比如用它练习商务英语对话，它不仅能纠正发音，还会根据我的回答给出建议，特别实用。 但真人教师的作用也是不可替代的。比如在讨论一些复杂的社会问题或者价值观相关的话题时，真人教师能引导学生深入思考，分享自己的经验和见解。这种深度的交流和引导，是 AI 目前还做不到的。而且，真人教师在情感引导方面也很重要，能关注到学生的心理状态，给予鼓励和支持。 所以，我觉得两者完全可以协作互补。比如在日常的基础练习和知识巩固上，用 AI 效率更高；而在深度讨论、情感引导和价值观塑造上，真人教师更能发挥作用。就像在企业内部培训中，AI 可以先帮员工快速掌握基础知识和技能，然后真人导师再进行深入的案例分析和职业指导，这样效果肯定更好。 AI 和真人教育不是非此即彼的关系，而是可以相互配合，让学习和培训更加高效和深入！
    踩0 评论0
正在加载, 请稍后...
滑动查看更多
正在加载, 请稍后...
暂无更多信息
勋章
关注
粉丝