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阿里云技能认证
详细说明2024年04月
2024年03月
2024年02月
2024年01月
以下是一些关键思路和技术:
合理的任务分解:首先,你需要将任务合理地分解成可以并行执行的子任务。这需要深入理解你的应用程序,并确定哪些任务可以独立执行,哪些任务之间存在依赖关系。
异步编程模式:利用JavaScript的异步编程模式,如Promise、async/await等,可以实现非阻塞的并行执行。这样可以充分利用浏览器的事件循环,避免阻塞主线程。
Web Workers:Web Workers是在浏览器中运行的后台线程,可以让你在主线程之外运行脚本。通过Web Workers,你可以将一些耗时的任务移至后台线程,避免阻塞UI渲染。
数据同步与通信:在并行编程中,确保数据的同步和通信是至关重要的。你需要小心处理共享数据的访问,避免出现竞争条件和数据不一致的问题。可以利用锁、互斥体、消息队列等机制来确保数据的一致性。
资源管理:合理管理系统资源也是实现优雅并行程序的重要因素。确保你的程序不会过度消耗系统资源,避免竞争和争用,提高系统整体的性能。
性能监控和调优:并行程序的性能调优是一个持续的过程。你需要利用工具和技术来监控程序的性能,并根据实际情况进行调整和优化。这可能涉及到算法优化、资源分配策略的调整等。
错误处理与调试:并行程序的错误处理和调试可能比串行程序更加复杂。你需要考虑如何有效地捕获和处理并行执行中可能出现的错误,并通过日志、调试工具等手段进行排查和修复。
成为一个优秀的技术产品经理(PM)需要综合运用技术、管理和沟通等多方面的能力。以下是我认为成为优秀技术PM的关键要素:
1) 深厚的技术背景:作为技术PM,你需要对所涉及的技术领域有深入的了解,能够理解工程师们面临的挑战,并与他们进行有意义的讨论。这不仅使你在技术决策上更有说服力,还有助于你更好地评估项目的风险和机会。
2) 良好的项目管理技能:了解项目管理的基本原理和流程是必不可少的。掌握项目计划、风险管理、资源分配、进度跟踪等技能能够帮助你有效地组织和管理团队,确保项目按时高质量地完成。
3) 强大的沟通能力:作为技术PM,你需要与多方利益相关者进行沟通,包括开发团队、产品团队、客户、高管等。清晰有效地沟通项目目标、需求、进度和挑战对于项目的成功至关重要。
4) 领导力和团队合作能力:优秀的技术PM不仅需要领导团队向着共同的目标努力,还需要与团队成员建立良好的合作关系,激励他们发挥最佳水平。团队的凝聚力和合作精神对于项目的成功至关重要。
5) 持续学习和改进的心态:技术领域不断发展变化,作为技术PM,你需要保持对新技术和行业趋势的敏感度,不断学习和改进自己的知识和技能,以应对不断变化的挑战。
6) 灵活适应和解决问题的能力:在项目管理过程中,你可能会面临各种各样的挑战和问题,包括技术障碍、资源限制、时间压力等。优秀的技术PM需要具备快速响应、灵活调整计划和寻找解决方案的能力。
成为一个优秀的技术PM需要综合运用技术、管理、沟通和领导等多方面的能力,不断学习和改进自己,与团队紧密合作,以确保项目按时高质量地交付。
这真的是令人震惊的好消息,让我不得不惊呼:”通义千问的功能越来越强大了,我已经离不开它了“,我认为此次升级将带来以下利好
1.提高工作效率:
轻松处理长文档,如学术论文、法律合同、技术文档等,节省大量时间和精力。
支持多种文档格式,如PDF、Word、Excel、PPT等,满足不同用户的需求。
提供丰富的文档处理功能,如摘要、翻译、问答、写作等,帮助用户更好地理解和利用文档内容。
2.降低学习成本:
提供海量学习资料,如教科书、论文、课程视频等,帮助学生高效学习。
支持个性化学习,根据用户的学习需求提供定制化的学习内容和服务。
帮助学生提高学习效率,减轻学习负担。
3.促进知识普惠:
将知识和信息更广泛地传播给大众,打破知识壁垒。
帮助人们获取所需知识,提升认知水平。
促进社会公平,让每个人都能享受知识带来的益处。
以下是我认为值得期待的功能:
多语言处理:支持多种语言的文档处理,打破语言障碍。
代码生成:根据自然语言描述生成代码,帮助程序员提高开发效率。
创意写作:提供各种创意写作工具,帮助用户创作出高质量的内容。
网盘和NAS各有优势,适合不同人群和使用场景。
网盘的优点是:
即开即用,无需配置,使用方便。
云端存储,随时随地访问数据。
多设备同步,文件更新实时同步。
价格相对便宜,适合个人和小团队使用。
NAS的优点是:
本地私有化存储,数据安全可靠。
高效数据传输,局域网内速度更快。
高度可定制化,可根据需求扩展功能。
容量可扩展,可满足大容量存储需求。
我的选择
对于个人用户来说,如果只是存储一些日常文件,网盘是一个比较好的选择。网盘使用方便,价格也比较便宜。
对于需要存储大量数据或对数据安全有较高要求的用户来说,NAS是一个更好的选择。NAS可以提供本地私有化存储,数据安全可靠。此外,NAS还可以扩展功能,满足个性化需求。
以下是一些具体的应用场景:
个人用户:
存储照片、视频、音乐等个人文件。
备份重要文件。
与家人朋友共享文件。
团队用户:
存储团队文件。
共享协作。
备份数据。
企业用户:
存储企业数据。
搭建私有云。
应用服务器。
还是需要根据不同的场景选择不同的产品,希望能给大家一定的参考
程序员在编写程序时难以一次性将所有代码完美无瑕地完成,需要经历反复修改 Bug 的过程,主要有以下几个原因:
1. 软件开发的复杂性
现代软件系统往往涉及大量的代码和复杂的功能,即使是经验丰富的程序员也很难在脑海中完整地模拟所有可能的运行情况。因此,在编写代码的过程中,难免会遗漏一些潜在的错误或缺陷。
2. 需求变更和新功能
在软件开发过程中,需求变更和添加新功能是常见的情况。客户或用户可能在项目进行的过程中提出新的需求或修改原有需求,这要求程序员对已有的代码进行修改和扩展,以适应新的需求。但是,这种修改和扩展可能会导致现有代码的破坏或引入新的错误。
3. 程序员自身的因素
程序员也是人,会犯错、疏忽和判断错误。有时候,一个小小的拼写错误、逻辑错误或语法错误都可能导致程序崩溃或产生意料之外的结果。这些错误可能在编写代码时被忽略或难以察觉,只有在运行和测试阶段才能被发现。
4. 测试的局限性
测试是发现和修复 Bug 的重要手段,但测试也存在局限性。不可能穷举所有可能的输入和输出情况,因此,即使进行了充分的测试,也无法保证程序完全没有 Bug。
5. 环境和依赖
程序运行的环境和依赖也会影响其稳定性。例如,程序可能依赖于其他软件库或系统,如果这些依赖项发生变化,也可能导致程序出现 Bug。
针对以上问题,程序员可以通过以下措施来尽量减少 Bug 的出现:
所以,程序员需要经历反复修改 Bug 的过程,这是软件开发过程中不可避免的。通过不断地测试、调试和修复,程序员可以提高软件的质量,降低 Bug 的出现概率。
在日常开发工作中,入参数据校验是非常重要的一环,它可以确保程序的健壮性和安全性。以下是我会进行入参数据校验的一些常见场景:
接口调用: 当编写接口或者 API 时,对传入的参数进行校验是必不可少的。这可以确保接口的行为符合预期,并且可以避免一些潜在的安全风险。
表单提交: 在 Web 开发中,用户提交表单时需要对输入数据进行校验,以确保输入的数据符合要求,避免因为恶意输入或者错误数据导致的问题。
函数调用: 在编写函数时,对传入参数进行校验可以避免函数被错误调用,或者确保函数的执行不会导致意外的结果。
配置文件解析: 当程序需要解析配置文件时,对配置项的值进行校验可以确保配置文件的正确性,避免因配置错误导致的程序异常。
对于如何优雅地进行入参数据校验,以下是一些处理方式:
使用参数验证库: 许多编程语言和框架都提供了专门用于参数验证的库或者模块,例如 Python 的 pydantic、JavaScript 的 Joi 等。这些库可以简化参数验证的流程,提高代码的可读性和可维护性。
使用装饰器(Decorator): 在函数或方法定义时,可以使用装饰器来添加参数验证的逻辑。这样可以将参数验证的逻辑与业务逻辑分离,使代码更加清晰。
目前主流的开发框架都提供了参数校验功能,例如 Spring Boot 中的 @Valid 注解和 Hibernate Validator。使用参数校验框架可以简化代码,提高代码的易读性和可维护性。
对于一些复杂的校验规则,可以使用自定义校验规则来满足需求。例如,可以使用 Spring Boot 中的 @ConstraintValidator 注解来实现自定义校验规则。
@PostMapping("/user")
public User createUser(@Valid @RequestBody User user) {
// ...
}
@ConstraintValidator(for = MyConstraint.class)
public class MyConstraintValidator implements ConstraintValidator<MyConstraint, String> {
@Override
public void initialize(MyConstraint constraint) {
// ...
}
@Override
public boolean isValid(String value, ConstraintValidatorContext context) {
// ...
}
}
使用设计模式: 有些设计模式可以用来简化参数验证的过程,例如策略模式、建造者模式等。通过这些设计模式,可以将参数验证的逻辑封装起来,使其更易于复用和扩展。
异常处理: 当参数验证失败时,可以抛出自定义的异常来提示调用方传入了错误的参数。这样可以提高代码的可读性,并且可以在调用方捕获异常并进行相应的处理。
当入参数据校验失败时,可以抛出统一的异常,以便于统一处理。例如,可以使用 Spring Boot 中的 @ExceptionHandler 注解来处理参数校验异常。
使用断言(Assertion): 在函数或方法的开头使用断言来验证参数的合法性。这样可以在参数验证失败时提前终止函数的执行,并给出相应的错误提示。
我会用到代码生成工具,但使用频率不高。 我喜欢用 Github Copilot: URL Github Copilot,因为它可以根据我的代码风格和上下文生成代码,并且支持多种编程语言。
我一般使用代码生成工具来做以下事情:
我对代码生成工具的期待和诉求如下:
此外,我还希望代码生成工具能够提供更多辅助功能,例如:
我相信,随着代码生成工具的不断发展和完善,它将成为程序员不可或缺的工具。
在本次活动提供的五大场景中,我最感兴趣的是 “春日主题AI创作” 场景。人工智能是未来科技发展的重要方向,拥有巨大的潜力。云服务可以提供强大的计算能力和存储空间,帮助开发者快速构建和部署 AI 模型,降低开发成本和时间,使 AI 技术更容易应用于实际场景。
我曾经在云上搭建过一个图像识别应用。该应用可以识别图片中的物体,并提供相关信息。我利用云服务的弹性计算能力,可以根据需要快速扩缩容,满足不同场景的需求。此外,云服务提供的 GPU 实例可以大幅提升图像识别的速度和效率。
这个应用为我带来了以下价值:
提高了工作效率:我可以快速完成图像识别任务,节省了大量时间。
降低了成本:我无需购买和维护昂贵的硬件设备,只需根据使用量付费即可。
扩展性强:我可以根据需要轻松扩充应用的计算能力,满足业务发展需求。
在使用云服务时,我遇到过以下挑战:
安全问题: 云上数据安全是需要重点关注的问题。
成本控制: 需要合理规划云资源的使用,避免成本浪费。
技术门槛: 云服务涉及到很多技术细节,需要一定的学习成本。
如何克服挑战
我通过以下方式克服了这些挑战:
加强安全防护: 采用多种安全措施,如数据加密、身份验证等,确保云上数据的安全。
优化资源配置: 仔细规划云资源的使用,选择合适的计费方式,避免浪费。
不断学习: 通过阅读文档、参加培训等方式,提升云服务的使用技能。
1. 云智融合浪潮下,服务器操作系统产业未来发展趋势
1.1 融合发展,软硬协同
云智融合是大势所趋,服务器操作系统将更加注重与云计算、人工智能等技术的融合,以软硬协同的方式释放计算力,提升资源利用率。
1.2 生态繁荣,兼容并蓄
服务器操作系统产业将更加注重生态建设,构建开放、兼容的生态体系,吸引更多软件、硬件厂商和开发者参与,为用户提供多样化的选择。
1.3 安全可信,自主掌控
安全性和可控性是服务器操作系统发展的关键。未来,国产操作系统将持续提升安全性和可控性,为用户提供更加可靠、可信的计算环境。
2. 英特尔和龙蜥的合作,为国产操作系统发展带来新机遇
2.1 强强联合,优势互补
英特尔拥有领先的硬件技术和丰富的行业经验,龙蜥社区拥有强大的技术研发能力和活跃的社区生态。双方的合作将充分发挥各自优势,推动国产操作系统技术创新和产业发展。
2.2 协同创新,共创未来
双方可以重点在以下几个方面展开合作:
3. Alibaba Cloud Linux 特性和优势
3.1 高性能
Alibaba Cloud Linux 针对云计算场景进行了深度优化,能够充分释放计算资源,提供高性能的计算体验。
3.2 高安全性
Alibaba Cloud Linux 内置了多种安全防护机制,能够有效抵御各种安全威胁,保障用户数据安全。
3.3 易于管理
Alibaba Cloud Linux 提供了丰富的管理工具,简化了系统管理和维护工作,降低运维成本。
4. 对英特尔与Alinux 合作和龙蜥社区发展的期待
4.1 期待双方合作在以下几个方面取得突破:
4.2 期待龙蜥社区在以下几个方面带来惊喜:
5. 总结
云智融合浪潮下,服务器操作系统产业未来发展将呈现融合发展、生态繁荣、安全可信三大趋势。英特尔和龙蜥的合作,将为国产操作系统发展带来新机遇。期待双方携手合作,共同推动服务器操作系统技术创新和产业发展,为用户提供更加优质的产品和服务。
大模型的出现,为提升人机交互的自然性和智能化程度带来了巨大的潜力。主要体现在以下几个方面:
1. 自然语言理解和生成能力的提升
大模型能够学习大量文本数据,理解语言的语义和上下文,并生成更加自然流畅的语言。这使得人机交互更加接近人与人之间的交流方式,更加易于理解和使用。
2. 多模态交互能力的增强
大模型可以同时处理文本、语音、图像等多种模态的信息,使得人机交互更加丰富和灵活。例如,我们可以通过语音和手势与机器进行交互,也可以使用图像和视频进行交流。
3. 个性化和智能化交互体验
大模型可以学习用户的习惯和偏好,提供更加个性化的交互体验。例如,机器可以根据用户的兴趣推荐内容,也可以根据用户的需求提供智能化的帮助。
4. 人机交互的新场景和应用
大模型将推动人机交互应用于更多的新场景,例如教育、医疗、客服、娱乐等领域。例如,大模型可以用于开发智能化的教育系统、医疗诊断系统、客服机器人等。
大模型的出现,将对现有的计算模式产生重大影响,并推动新一代计算技术的演进。主要体现在以下几个方面:
1. 从数据驱动到模型驱动
传统的计算模式主要依赖于数据和算法,而大模型则更加依赖于模型。这使得计算更加智能化,能够从数据中学习和发现知识,并进行更加复杂的任务处理。
2. 从集中式到分布式
传统的计算模式主要采用集中式的计算架构,而大模型则需要更加强大的计算能力,因此需要采用分布式的计算架构。这将推动云计算、边缘计算等新技术的發展。
3. 从通用计算到专用计算
传统的计算模式主要采用通用计算平台,而大模型则需要更加专门的计算平台。这将推动人工智能芯片、异构计算等新技术的發展。
4. 新一代计算技术的演进
大模型将推动新一代计算技术的演进,例如类脑计算、量子计算等。这些新技术将使计算更加智能化、高效化,并能够解决更加复杂的任务。
大模型将使人类和机器在认知任务上更紧密地协作,主要体现在以下几个方面:
1. 增强人类的认知能力
大模型可以帮助人类完成更加复杂的任务,例如分析数据、解决问题、进行创造性工作等。这将使人类的认知能力得到增强。
2. 扩展机器的认知能力
大模型可以帮助机器学习人类的知识和经验,提高机器的认知能力。这将使机器能够完成更加复杂的任务,并更好地理解人类。
3. 人机协作的新模式
大模型将推动人机协作的新模式,例如人机混合智能、人机协同进化等。这些新模式将使人类和机器能够发挥各自的优势,共同完成更加复杂的任务。
4. 认知协作的新应用
大模型将推动认知协作应用于更多的新领域,例如科学研究、医疗诊断、教育培训等。例如,大模型可以用于开发智能化的科学研究平台、医疗诊断系统、教育培训系统等。
大模型将对人机交互、计算范式和认知协作产生重大影响,并推动人工智能技术的进一步发展和应用。
1.使用经历和优势
我工作中使用过Linux桌面操作系统,主要体验过Ubuntu、Fedora和Manjaro等发行版。总体而言,Linux桌面操作系统具有以下优势:
开源免费: 无需付费授权,可自由下载、使用和修改。
安全稳定: 内核代码经过严格测试,安全性高,不易受到病毒和恶意软件攻击。
可定制性强: 提供丰富的桌面环境和软件选择,可根据个人喜好进行定制。
注重隐私保护: 用户对数据拥有更多控制权,隐私不易泄露。
2.火速增长原因
Linux桌面操作系统份额近期火速增长,我认为主要有以下几个原因:
开源软件热度上升: 随着人们对开源软件的认知和接受度提高,Linux桌面操作系统也逐渐被更多用户认可。
云计算和服务器领域应用广泛: Linux在云计算和服务器领域占据主导地位,许多用户开始将其应用于桌面环境。
硬件兼容性增强: 随着Linux硬件驱动程序的不断完善,其对硬件的支持更加全面,兼容性问题得到改善。
桌面发行版易用性提升: 许多Linux桌面发行版在易用性方面进行了改进,降低了使用门槛,吸引了更多新手用户。
尽管Linux桌面操作系统发展势头迅猛,但距离主导桌面操作系统市场仍有一定距离。主要原因包括:
Windows和macOS的市场份额优势: 两者拥有庞大的用户群体和丰富的软件生态,短期内难以撼动。
Linux桌面应用软件生态尚不完善: 与Windows和macOS相比,Linux可用的桌面应用软件数量相对较少,特别是商业软件和游戏方面。
部分用户对Linux缺乏认知和了解: 许多用户习惯了Windows和macOS的操作方式,对Linux系统存在陌生感和恐惧感。
3.未来,Linux桌面操作系统能否主导市场,关键取决于以下因素:
桌面应用软件生态的完善程度: 吸引更多软件开发商为Linux平台开发应用,是Linux桌面操作系统发展的重要关键。
用户认知度和接受度的提升: 加强Linux桌面系统的推广和宣传,让更多用户了解和接受Linux系统。
Linux发行版的易用性改进: 降低Linux系统的使用门槛,吸引更多普通用户加入Linux阵营。
答案:会,但不是决定性因素。
数据库流行度排行榜可以作为一个参考指标,但不能完全依赖它来进行数据库选型。因为每个企业的业务场景和需求都不一样,适合的数据库也不同。在进行数据库选型时,需要综合考虑以下因素:
数据库流行度排行榜可以帮助我们了解业界主流数据库的发展趋势,以及不同数据库的优缺点。 例如,如果某个数据库在排行榜上排名靠前,说明它在市场上得到了广泛认可,并且具有一定的技术优势。但是,这并不意味着它就一定适合你的业务场景。
我认为 PolarDB 本次登顶的关键因素有以下几点:
具体来说,PolarDB 在以下几个方面具有优势:
PolarDB“三层分离”新版本发布,对于开发者使用数据库有以下影响:
具体来说,PolarDB“三层分离”新版本具有以下优势:
1.你认为 Sora 会对哪些行业带来显著变化?
Sora能够快速生成高质量的视频,并将视频创作的门槛降低到前所未有的水平。这将使许多原本不具备视频创作能力的人也能轻松创作出自己的作品。
具体来说,Sora 可以对以下行业带来显著变化:
媒体行业:Sora 可以帮助媒体机构快速制作新闻报道、纪录片、宣传片等内容,提高生产效率。
娱乐行业:Sora 可以帮助电影制片人、动画制作人等创作更加逼真、富有想象力的作品。
教育行业:Sora 可以帮助教师制作更加生动、有趣的教学视频,提高教学效果。
商业领域:Sora 可以帮助企业制作产品宣传视频、广告片等,提升品牌形象。
2.如果有机会使用 Sora 创作你的第一个 AI 短视频,你希望它帮你生成什么样的内容呢?
如果我有机会使用 Sora 创作第一个 AI 短视频,我希望它帮我生成以下内容:
一个科幻短片,讲述一个未来世界中,人类与人工智能和谐共处的的故事。
一个音乐视频,用优美的画面和音乐展现人类对美好生活的向往。
一个公益广告,呼吁人们保护环境、关爱动物。
从技术层面来看,生成式 AI 目前还存在以下问题:
生成内容的真实性:生成式 AI 生成的内容有时可能与真实世界不符,甚至可能存在虚假信息。
生成内容的版权问题:生成式 AI 生成的内容可能涉及版权问题,需要明确相关的法律责任。
生成内容的安全问题:生成式 AI 生成的内容可能被用于恶意目的,例如生成虚假信息、进行网络攻击等。
从伦理道德层面来看,生成式 AI 也存在一些问题,例如:
生成内容的偏见:生成式 AI 生成的内容可能存在偏见,例如对某些人群或事物进行歧视。
生成内容的滥用:生成式 AI 生成的内容可能被用于非法或不道德的目的,例如生成仇恨言论、进行人脸识别等。
因此,在生成式 AI 技术得到广泛应用之前,需要对这些问题进行充分的讨论和研究,制定相应的解决方案,以确保这项技术能够被安全、负责任地使用。
1. 我会考虑将Vision Pro应用到编程中,但需要根据实际情况进行评估。
吸引我的方面:
需要考虑的方面:
2. 我认为Vision Pro有可能改变开发者的工作模式与效率,具体体现在以下几个方面:
Vision Pro为编程领域带来了新的可能性,可以帮助开发者提高工作效率和协作能力。但同时也存在一些需要克服的挑战,例如价格因素和学习成本。未来,随着技术的进步和成本的降低,Vision Pro可能会成为越来越多开发者日常工作中不可或缺的工具。
以下是我对Vision Pro在编程领域应用的一些设想:
我认为 ACK AI 助手可以有效降低 K8s 的运维复杂度,主要体现在以下几个方面:
1. 大模型增强智能诊断:
ACK AI 助手基于阿里云在人工智能领域的深厚积累,采用了大模型技术,能够对 K8s 集群进行全面的监控和分析,并提供智能化的故障诊断建议。这可以帮助运维人员快速定位故障根因,并有效缩短故障排除时间。
2. 丰富的运维经验沉淀:
ACK AI 助手融入了阿里云容器服务团队多年积累的 K8s 运维经验,可以提供丰富的故障诊断和修复建议。这对于缺乏 K8s 运维经验的运维人员来说,可以提供很大的帮助。
3. 简化运维操作:
ACK AI 助手提供了一系列的自动化运维操作,例如自动故障修复、自动扩缩容等,可以帮助运维人员简化日常运维工作。
4. 降低运维成本:
ACK AI 助手可以帮助企业提高运维效率,减少运维人员投入,从而降低运维成本。
1. 故障预测:
除了故障诊断之外,我希望 ACK AI 助手能够提供故障预测功能,帮助运维人员提前预防故障发生。
2. 自主运维:
我希望 ACK AI 助手能够具备更强的自主运维能力,例如自动识别异常情况并进行处理,无需人工干预。
3. 多集群管理:
我希望 ACK AI 助手能够支持多集群管理,方便运维人员统一管理多个 K8s 集群。
4. 更多云原生场景支持:
我希望 ACK AI 助手能够支持更多云原生场景,例如 Serverless、Service Mesh 等。
我认为 ACK AI 助手是一款非常有潜力的产品,可以帮助企业和开发者有效降低 K8s 的运维复杂度。我期待 ACK AI 助手正式版上线后,能够提供更多新功能,进一步提升运维效率。
OpenAI 近期推出的 Sora 模型,能够根据文本描述生成一分钟高清视频,无疑是视频内容创作领域的一大突破。它将如何改变视频创作?未来 AI 还能在内容创作领域带来哪些新的突破?以下是我的一些想法:
Sora 对视频创作的影响:
AI 在内容创作领域的未来突破:
AI 发展带来的挑战:
总之,AI 的发展将会对视频内容创作领域产生深远的影响,它将降低创作门槛、提高创作效率、丰富视频内容,同时也将带来一些挑战。我们需要积极应对这些挑战,才能更好地利用 AI 技术,推动视频内容创作的健康发展。
以下是我关于 Sora 和 AI 在内容创作领域的思考:
本人前端,写了一个翻转贺卡,鼠标移上去卡片会翻转到背面,送给大家
代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>春节祝福贺卡</title>
<link rel="stylesheet" href="style.css">
</head>
<body>
<div class="container">
<div class="card">
<div class="front">
<img src="https://png.pngtree.com/png-clipart/20231003/original/pngtree-fireworks-golden-2024-spring-festival-year-of-the-dragon-sns-png-image_13248864.png" alt="春节贺卡">
<h1>恭贺新春</h1>
<h2>祝您在新的一年里</h2>
<h3>身体健康,万事如意!</h3>
</div>
<div class="back">
<p>
新春快乐!
</p>
<p>
龙年大吉!
</p>
<p>
龙行龘龘,前程朤朤,生活䲜䲜!
</p>
</div>
</div>
</div>
</body>
</html>
/* 重置样式 */
* {
margin: 0;
padding: 0;
box-sizing: border-box;
}
/* 容器 */
.container {
width: 100vw;
height: 100vh;
display: flex;
justify-content: center;
align-items: center;
}
/* 卡片 */
.card {
width: 400px;
height: 300px;
position: relative;
perspective: 1000px;
transform-style: preserve-3d;
transition: transform 0.5s ease-in-out;
}
/* 卡片正面 */
.front {
position: absolute;
width: 100%;
height: 100%;
backface-visibility: hidden;
transform: rotateY(0deg);
}
/* 卡片背面 */
.back {
position: absolute;
width: 100%;
height: 100%;
backface-visibility: hidden;
transform: rotateY(180deg);
display: flex;
flex-direction: column;
align-items: center;
justify-content: center;
border: 3px solid rgb(241, 86, 86);
border-radius: 8px;
p {
margin-bottom: 20px;
font-size: 18px;
}
}
/* 卡片翻转 */
.card:hover {
transform: rotateY(-180deg);
}
/* 图片 */
.front img {
width: 100%;
height: 100%;
border-radius: 8px;
}
/* 文字 */
h1, h2, h3 {
text-align: center;
color: #fff;
}
h1 {
font-size: 36px;
margin-top: 50px;
}
h2 {
font-size: 24px;
margin-top: 10px;
}
h3 {
font-size: 18px;
margin-top: 10px;
}
var card = document.querySelector(".card");
card.addEventListener("click", function() {
card.classList.toggle("flipped");
});
效果图如下
感兴趣的话,可以点击查看效果
国产算力平台在助力国内AI走得更高更远的道路上,需要经历以下磨砺和革新:
技术创新与突破:国产算力平台需要不断进行技术创新和突破,提升算法效率、优化硬件架构,以应对不断升级的AI大模型训练需求。这可能涉及到芯片设计、算法优化、软硬件协同等多个方面的创新。
生态建设与开放合作:建立完善的生态系统,促进产学研用结合,开展开放合作。与国际顶尖算力平台开展技术交流与合作,吸收国际先进技术,加速技术进步。同时,为开发者提供开放、便利的开发环境和工具,推动更多优秀AI应用的孵化与落地。
人才培养与引进:加大人才培养和引进力度,培养出更多具备AI算法、芯片设计、系统优化等领域的顶尖人才。同时,吸引国际顶尖人才来我国从事AI算力平台相关的研究和开发工作,提升国产算力平台的技术水平和创新能力。
应用场景的深度拓展:除了在传统的科研领域和气象预测等领域进行应用外,国产算力平台还应该深度拓展到更多的行业领域,如医疗、金融、智能制造等,为各行业提供更精准、高效的AI解决方案,推动各行业的数字化转型和智能化升级。
在国产算力平台的土壤之上,可以孕育出各种AI创新之花,例如:
个性化医疗诊断:利用国产算力平台,结合大数据和AI算法,实现个性化的医疗诊断和治疗方案,提高医疗效率和精准度,改善人民健康水平。
智能交通管理:通过国产算力平台,实现智能交通管理和优化,包括智能交通信号灯控制、智能车辆识别和路径规划等,提高交通运输效率和安全性。
智能制造与工业优化:利用国产算力平台,实现智能制造和工业生产的优化,包括生产过程监控、质量预测和智能维护等,提高工业生产效率和产品质量。
智能农业与精准农业:结合国产算力平台,实现智能农业和精准农业,包括农作物生长监测、病虫害预测和智能农机械操作等,提高农业生产效率和产量。
总的来说,国产算力平台在技术、生态、人才和应用等方面都有着广阔的发展空间,通过不断的磨砺和革新,可以助力我国AI走得更高更远,为社会经济发展和人民生活带来更多的智能化便利和益处。
全球 IPv4 地址即将耗尽的问题确实非常紧迫,这不仅仅是个预言,而是现实中正在发生的事情。随着互联网的快速扩张,IPv4地址的有限性已经成为了制约网络发展的一个重要因素。的确,为了延缓IPv4地址耗尽的速度,一些地区已经开始实行IPv4地址的收费策略,以此来减缓地址分配速度,并鼓励人们更加节约地使用这些珍贵的资源。
对于IPv6,毫无疑问它拥有几乎无限的地址空间,被誉为“一粒沙一个IP”,这对于互联网的未来发展极为重要。然而,从IPv4向IPv6的迁移是一个复杂且缓慢的过程。它不仅涉及到技术层面的更新,还涉及到既存基础设施的兼容性问题、人员培训问题以及成本问题。
在IPv4收费策略是否能有效推动IPv6普及这个问题上,我认为,短期内它可能对IPv6的普及产生一定的正面影响,因为它从经济角度激励着企业和个人去考虑使用IPv6。但是,仅仅依靠收费策略来推动IPv6的普及并不是一个长久之计。IPv6的推广需要一个全面的策略,包括但不限于技术支持、政策引导和教育培训。
对于目前IPv6迁移准备不足的问题,我的一些担忧和建议如下:
1) 技术兼容性问题:很多旧有的设备和系统可能不支持IPv6,这就需要在迁移过程中进行技术升级或替换,带来额外的成本。
建议:企业应该进行逐步的技术更新,同时开发者们需要关注如何在不同版本的IP之间进行有效的通信。
2) 知识与技能缺乏:由于IPv6相对较新,很多网络技术人员对它不够熟悉。
建议:企业和教育机构应加强对IPv6相关知识和技能的培训。
3) 成本问题:对于许多企业来说,迁移成本可能是一个大问题,特别是对于那些设备众多、系统复杂的大型企业。
建议:可以寻求政府补贴或财政支持,分阶段、分步骤实施迁移计划。
4)安全性问题:新技术的引入往往伴随着新的安全威胁。
建议:在迁移过程中,应充分考虑安全因素,实施有效的安全策略。
IPv4地址的耗尽和IPv6的推广是一个复杂的全球性问题,需要各方面的努力和合作。作为研发工程师,我们应该积极关注这一变化,不断提升自己的技术能力,为平稳过渡到IPv6做出贡献。
我确实在开发过程中遇到过通过深入源码解决难题的经历。记得有一次,我在使用某个流行的开源库时碰到了一个让人头疼的问题,网上的解决方案和官方文档都没能帮我解决。于是我决定亲自深入这个库的源码,虽然过程有点像在迷宫里探路,但最终我还是发现了问题的所在,并找到了解决的方法。这次经历不仅让我解决了眼前的困境,也让我对这个库有了更深层次的认识,后面使用起来就更加得心应手了。
对于有人说“读源码太枯燥了”,我能感同身受。毕竟一开始直面那些复杂的代码逻辑和陌生的编码风格,确实有点让人望而生畏。但我个人觉得,这其实是在为未来的编程技能和项目开发打基础。当你真正理解了某个功能背后的原理和设计思想,你会发现自己在面对新问题时思路更开阔,解决问题的能力也更强了。
至于阅读源码的好方法和步骤,我觉得可以这样尝试:
先从官方文档和示例入手:熟悉基本的使用方法和功能,对整个库或框架有个大概的了解。
挑选几个核心功能深入研究:可以利用调试工具,跟踪这些功能的代码执行过程,看看背后的逻辑是怎样的。
尝试理解整体架构和设计模式:弄清楚这个项目的结构布局,思考为什么作者要这样设计,以及用到了哪些设计模式。
结合实际项目练习:在阅读源码的同时,最好能实际动手写一些小项目或例子,这样能更深入地理解源码,并且可能发现一些文档里没有提到的细节或问题。
阅读源码就像是在挖掘宝藏,虽然过程可能充满挑战,但最终带来的洞见和成长是非常宝贵的。所以,哪怕一开始可能会有些枯燥,我还是认为在日常开发中应尽量养成阅读和分析源码的习惯。