Carl_奕然_社区达人页

个人头像照片
Carl_奕然
已加入开发者社区783

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
门派掌门
门派掌门

成就

已发布272篇文章
115条评论
已回答439个问题
14条评论
已发布0个视频
github地址

我关注的人 更多

技术能力

兴趣领域
  • Python
  • 测试技术
  • 数据库
  • Linux
  • 安全
  • Java
  • JavaScript
擅长领域
技术认证

暂时未有相关云产品技术能力~

CSDN博客专家,51CTO博主专家,多知名企业认证讲师&签约作者&培训讲师,特邀作者等,华为云专家,资深测试开发专家,金牌面试官,职场面试培训及规划师。

暂无精选文章
暂无更多信息

2024年07月

2024年06月

2024年05月

2024年04月

2024年03月

2024年02月

2024年01月

  • 发表了文章 2024-06-16

    期待已久,重磅回归,阿里云推出全新《高效构建企业门户网站方案》,你想了解的,这一篇就足够了。

  • 发表了文章 2024-05-15

    深度测评阿里云一键部署幻兽帕鲁,1分钟部署,3分钟进入游戏,无限畅玩,双倍快乐

  • 发表了文章 2024-05-15

    PolarDBMySQL 版 Serverless,一款让你不再为数据存储/数据库性能而发愁产品

  • 发表了文章 2024-05-15

    TR转发路由器,一款不可多得跨地域连接场景数据传输产品。

  • 发表了文章 2023-09-27

    Python3,Moviepy,一款功能强大且操作简单的视频剪辑神库。

  • 发表了文章 2023-09-27

    Python3,如何实现CPU的并行计算,那还不简单,5种方式,这篇就搞定。

  • 发表了文章 2023-09-27

    小鱼深度产品测评之:阿里云新款通用算力型ECS云服务器Universal实例,实力与能力并存的一款产品。

  • 发表了文章 2023-09-27

    Python3,5行代码,Chatxxx能对PDF文件进行旋转、提取、合并等一系列操作,看了这篇,80岁老奶奶走路都不扶墙了。

  • 发表了文章 2023-09-27

    Python3,一次掌握这些数据可视化图表技能,老板不给涨薪都不好意思。

  • 发表了文章 2023-09-27

    Python3,2分钟掌握Doscoart库,你也能成为艺术家。

  • 发表了文章 2023-09-27

    Python3,我只用一段代码,就写了个词云生成器,功能强大到怀疑人生。

  • 发表了文章 2023-09-27

    Python3,我把新年祝福写在“雨“中,你看,雨一直下,气氛还算融洽,在同个屋檐下....

  • 发表了文章 2023-09-27

    Python3,区区10行代码,批量把图片插入Excel指定单元格中,省下时间去烫头发。

  • 发表了文章 2023-09-27

    Python3,os模块还可以这样玩,自动删除磁盘文件,非必要切勿操作。

  • 发表了文章 2023-09-27

    Python3,5行代码,让你拥有无限量壁纸美图,终于告别手动下载了。

  • 发表了文章 2023-09-27

    Python3,10行代码,制作艺术签名,从此走上人生巅峰。

  • 发表了文章 2023-09-27

    Python3,仅仅2段代码,就实现项目代码自动上传及部署,再也不需要Jenkins了。

  • 发表了文章 2023-09-27

    Python3,这个方法,应该是读取文件天花板了。

  • 发表了文章 2023-09-27

    Python3,区区5行代码,让黑白老照片变成华丽的彩色照,被吸粉了。

  • 发表了文章 2023-09-27

    Python3,区区一段代码,自己就可以制作动漫头像,YYDS。

正在加载, 请稍后...
滑动查看更多
  • 回答了问题 2024-07-26

    数据存储阶段,哪些小妙招有助于优化成本

    1、数据治理方法: 数据分类数据质量管理数据安全数据生命周期 2、降低运输局存储成本: 定期优化处理不需要的数据存储层次结构优化异常数据处理
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-06-25

    你知道APP是怎么开发的吗?

    1、关于APP的生产流程, 作为大厂技术er来说,尤其APP技术er,这是必须知道的,否则, 嘿嘿.... 闲言少叙, 直接说一下流程: 明确需求→界面设计 →app开发→测试/修改bug→发布(打包→提交各个应用商店→审核通过就可以上线了)。 2、在阿里云的一站式发布,给我的感觉就是:快,安全,便捷,省时省事。快:代码部署快,发布流程快,无须花费过多的等待时间;安全:不担心打包时出现异常情况, 这就是对阿里云的信任;便捷:不需要手动合格环境,各环节的亲力亲为, 只需要一键部署即可这也是省时省事,又不会出错。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-06-25

    2024过半,AI技术发展到哪个阶段了?

    在AI领域混迹多年, 说实话,从2023年开始至2024年,AI领域的增长,说爆发式的有点低调,井喷式的更合适。 因为从2022~2023年,国家发展报告说AI是未来的发展目标,而2024年国家发展报告中明确指出,'AI+各个领域“,即 AI 由发展目标改成应用与各个行业与领域,这就是我们2024年国家对AI+的设定,当然,为了响应国家号召, 我们的企业也推出来很多AI产品, 这不乏 自动驾驶领域:高阶辅助驾驶系统→朝着L5级别推进,医疗诊断与治疗:现在的医疗真的进步太快, AI辅助诊断,包括某些医疗APP,都会基于描述的情况,进行推断与建议;金融领域:如果信用优秀,资金可观的同学来说, 有一种'幸福的烦恼',推荐各种理财等产品,而且还会各种福利等等。 当然, 如果看了李某飞团队的《2024年人工智能指数报告》:10大趋势,揭示AI大模型喜与忧 这份报告,就会对2024 年AI的整个情况有一些了解了 这里相对客观的说了当前AI的一些情况,不仅仅是好的方面,也有一些'忧';这里我就不过多的赘述了, 如果想了解的话,可以自行去下载。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-06-18

    函数计算一键部署ComfyUI绘画平台的优势有哪些?

    在实际使用过程中, 给我的最直观的最真实的感受就是:'一键部署'。就是便捷,省时省事。 尤其现在阿里云推出的系列产品中,一键部署确实给我们带来的便捷的同时,也剩下了因部署过程中发生问题而花费额外时间去解决问题的时间, 这也是当前的优势与趋势。 除了一键部署之外, 就是 可扩展性,这也是当前的一款产品必备的,当然,这也少不了ComfyUI绘画平台的能力。当然, 除了部署过程中可可扩展性, 再就是生成绘画能力增强了。 这也是我在使用过程中,与其他几款的对比的感受。 所以,整体给我的感受就是 部署便捷,生成绘画能力增强。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-06-05

    最近大模型降价潮,哪家才是真的“价美”也“物美”?

    关于结果,作为人工智能领域蹦跶好几年的我也想聊一聊。 总的来说,还可以, 当然, 还需要结合实际的情况进行分析。 就如我为什么要问'线上识别结果准确率不高',而不是直接说训练或者测试环境,这是因为线上环境更复杂,所以就会体现大模型对整体环境的各个维度的总结。 基于ModelA 和ModelB,如果按照整体的排版,ModeA更胜一筹,但是根据回答内容来说, MOdelB 不仅给出了可能存在的原因, 还给出了更详细的解决方案,相对于ModelA的一句话解决方案, Moldel B 更有说服力。 当然, 根据整体的回答内容, 依然还有进步的空间, 这也是作为机器学习、NLP、深度学习等领域的技术er不断完善和挑战的工作内容。 最后,也希望我们以'温柔'、支持的心态来对待我们这些大模型的开发人员,毕竟,确实很不容易。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-05-22

    AI技术对开发者的职业天花板是提升还是降低?

    回答 因为我就是从事人工智能专业, 所以, 我来聊一聊我的想法。 不可否认,AI对我们有利也有弊。 利: 提高效率: 在整个编码过程中, AI工具会帮我们提供一些代码思路,代码最有写法,包括是否存在安全漏洞等,这极大的提升了我们写代码的效率;提升质量:不仅提升我们的代码效率, 也提升了我们的代码的质量, 至少在业务逻辑漏洞这块,就会有一些规避,尤其我们在写复杂的业务判断等逻辑时。这也给测试同学减轻了一些工作压力; 创造性工作:让我们有更多的时间去做设计类,高端的工作,这对我们来说,确实很值得,尤其每天既要开会,又要写代码的同学,这深有感触。 当然,有利就有弊: 安全性:因为你要把详细的业务逻辑跟AI工具来讲,就是否就存在的安全问题,其次,数据泄露,这种非常直观的; 竞争性:俗话说,良好的竞争性,能让企业和个人都得到好的提升,但是,这个弊端也凸显, AI替代了一部分低效率/低质量的工作,让一部分人无工作可做,这也加大了岗位竞争, 所以,AI技术 既有好的,也有弊端,我们合理利用AI技术/工具,才能让我们进步。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-05-16

    为什么程序员害怕改需求?

    作为开发人员, 或者说业务开发人员来说,面对需求是必须做的事情。实际对开发同学来说,改需求不可怕,可怕的是不停地改需求,为什么这么说呢,接下来我就聊一聊自己的感受: 上线前,临时改需求,这个时候,产品已经在测试阶段了,这时候改需求,就意味着:时间紧,风险大,任务重多次改需求,一个需求,本来已经开发完成,但是临时改一次,可以,但是遇到一个需求改了多次,这对于技术同学来说,很痛苦。需求不明确导致改需求, 这个阶段还好,至少在开发前期就能闭掉,但是在开发后期或者测试阶段,提出不明确的需求,真的要骂街。 所以,该需求,改一次或者偶尔改,不可怕,可怕的是不断地改需求,我相信开发同学都有这个感受。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-05-16

    “AI黏土人”一夜爆火,图像生成类应用应该如何长期留住用户?

    在AI企业做AI应用,这对于我来说,确实很不错,借着这个话题,我也聊一聊我自己的一些想法,其实任何一款软件的推出,针对企业来说都希望站在风口,和长久被用户使用与认可,这“AI黏土人”之所以火爆, 也是因为新产品带来的新感觉。俗话说,在美的花,看的时间长了也有审美疲劳。所以,不断地推新,也就是不断地创新,这才会给用户带来新鲜感,持久的新鲜,就抓住了用户的心。 抓住用户心之后,就要以用户维度,不断地优化,这优化分为: 用户体验优化,技术革新优化, 只有不断地优化,才能让产品持久被用户使用。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-05-12

    AI面试成为线下面试的“隐形门槛”,对此你怎么看?

    关于AI面试,一些大企业似乎在'与时俱进',其实对于一名大厂多年面试官的我来说,AI面试,既有利也有弊。接下来就聊一聊我的想法: 利:1、节省面试官时间,让面试官有更多时间专注于工作2、节约成本,这也是部分大企推出AI面试官的原因3、与时俱进,这是部分大厂推出的另一个原因,因为每个大厂都有自己的大模型,这要是收集数据,训练的方式 弊:1、暂时无法灵活的给出求职者的回答2、固有化,不会像人类面试官那样给出生动的提问,3、知识储备量:基于训练的答案进行恢复,未训练的数据,无法给出求职者答案;4、感情化:AI面试官很生硬,不会像人类面试官那样根据求职者的当前状态进行适当引导; 所以,AI面试官虽好,但是,还需要很长一段路要走。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-05-12

    如何从零构建一个现代深度学习框架?

    作为一名在AI领域摸爬滚打好多年的我来说,我也聊一聊自己的一些想法:1、首先:必须掌握深度学习基本原理,如:学习神经网络、激活函数、优化算法、损失函数等基本概念2、其次,掌握框架模型,例如CNN,GAN等,这也是必须掌握的3、构建模型训练:这里考虑到批处理、学习率等等;4、模型部署:训练好了之后,就需要进行部署了,在此之前,需要把模型转化或者上传到生产环境, 5、优化与调试:基于监控的结果,进行优化和调试,因为模型的准确率是有衰退期的。6、持续更新于维护:这就是一项长期的工作了。 以上就是我简单写的一些必要的过程, 当然,由于项目的复杂程度不同,这里可能也会有一点点差异,但是大体上是不差的。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-04-17

    作为一个经典架构模式,事件驱动在云时代为什么会再次流行呢?

    聊一聊我自己的一些想法 事件驱动架构在云时代背景下之所以再次流行起来,是因为它能够满足'数字化商业解决方案对弹性'、'可伸缩性'、'实时性'、'响应性'、'灵活性”、“”可靠性和容错性“等方面的需求。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-04-09

    如何看待首个 AI 程序员入职科技公司?

    第一句话:GNN 代码示例 使用感受 生成的速度稍慢, 大约会有5秒左右的延迟,才会进行文字/代码输出生成的内容,当有两段代码实例时,第二段代码实例会卡主,loading 很长时间,最后我还是手动触发的停止,代码解析:整体代码解析很不错,也挺准确的。 最后,希望在深度学习领域的内容生成更准确,更完善一些,就更好了。
    踩0 评论1
  • 回答了问题 2024-04-09

    如何写出更优雅的并行程序?

    1、 算法和数据结构任务分解:将大任务分解为小任务,设计可并行执行的算法。数据分解:合理划分数据,使得并行任务能够独立或高效地访问数据。选择合适的数据结构:采用支持并行访问且减少数据竞争的数据结构。 2、有效管理并行资源线程与进程管理:合理创建、同步和销毁线程或进程,避免资源过度消耗和竞争。负载均衡:确保并行任务均匀分布,避免某些处理器过载而其他处理器空闲。 3、 确保数据一致性锁和同步机制:合理使用锁、信号量、屏障等同步机制,保证数据一致性。减少锁的粒度:尽可能使用细粒度锁或锁的替代策略,如无锁编程技术,以减少锁竞争。4、 避免常见的并行编程陷阱避免死锁:设计时考虑资源请求和释放的顺序,使用超时、死锁检测等机制。避免数据竞争:确保并行执行的任务不会同时修改同一数据,或使用适当的数据保护机制。避免假共享:通过对齐、填充等技术减少不同线程对相同缓存行的不相关数据的访问。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-04-09

    在图像处理应用场景下,Serverless架构的优势体现在哪些方面?

    Serverless架构在图像处理等应用场景中展现出来的优势主要体现在以下几个方面: 弹性伸缩:Serverless架构能够根据处理需求自动调整计算资源,这对于图像处理这类计算密集型任务尤为重要。 成本效益:按需付费的模式使得Serverless成为尤其适合处理波动性大的图像处理任务的经济高效方案。 简化运维:使用Serverless架构,开发者无需关注底层的服务器运维和管理,包括服务器的配置、维护、升级等,可以更专注于业务逻辑的开发。 易于集成和自动化:很多Serverless服务平台提供了丰富的API和服务集成选项,方便开发者将图像处理功能快速集成到现有的应用程序中。 全球部署与访问:许多云服务提供商提供全球分布的Serverless执行环境,这对于需要全球范围内提供快速响应的图像处理服务来说是一个显著优势。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-04-09

    如何处理线程死循环?

    针对我来说,我会基于以下几点来进行: 使用调试工具:使用调试工具(如IDE的调试功能)可以帮助你定位线程死循环的位置。通过设置断点、查看变量值和执行流程,可以找到导致线程死循环的具体代码。 分析日志:在多线程应用程序中,记录日志是一种非常有用的工具。通过分析日志,你可以查看线程的执行情况和状态变化,从而定位可能导致线程死循环的原因。 使用同步机制:线程死循环通常是由于竞争状态引起的。在编码阶段,合理地使用同步机制(如锁、信号量、条件变量等)可以避免线程之间的竞争,从而减少线程死循环的发生。 设置超时机制:为了防止线程陷入死循环,可以在代码中设置超时机制。通过设定一个合理的时间限制,当线程超过该限制时,可以通过异常或其他方法中断线程的执行。 编写健壮的代码:在编码阶段,要尽量避免编写容易导致线程死循环的代码。例如,要正确处理循环条件、避免无限循环和死锁等情况。 进行代码审查:在编码阶段,可以请同事或其他开发人员对你的代码进行审查。他们可能能够发现你忽略或未考虑到的线程死循环风险,并提出改进意见。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-03-25

    你体验过让大模型自己写代码、跑代码吗?

    简单易用:通义千问提供了简洁明了的用户界面,使得用户可以轻松地输入问题并获得相应的代码或解决方案。准确性高:通义千问通过自然语言处理和机器学习技术,能够理解用户的问题并给出准确的回答。这对于开发者来说非常重要,因为他们需要找到正确的代码来实现他们的需求。丰富的代码库:通义千问拥有庞大的代码库,涵盖了各种编程语言和场景,这使得开发者可以找到广泛适用的代码片段。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-03-25

    如何看待云原生数据库一体化的技术趋势?

    了解OLTP和OLAP的特点:OLTP数据库主要用于支持实时的事务处理,强调高并发、低延迟和高可用性;而OLAP数据库则用于支持复杂的分析查询,强调数据的存储和处理效率。 根据业务需求确定重要性:根据业务需求和数据特点,确定OLTP和OLAP的重要性。如果实时事务处理更为关键,那么OLTP数据库可能需要更多的关注;如果数据分析和报表查询更为重要,那么OLAP数据库可能更需要优化。 考虑数据复制和同步:在一体化架构中,可能需要将OLTP数据库的数据复制到OLAP数据库中进行分析。开发者需要选择合适的数据复制和同步方案,以确保数据的准确性和一致性。 性能优化和调优:针对不同的数据库类型,开发者可以采取不同的性能优化和调优策略。对于OLTP数据库,可以考虑优化事务处理的并发性和响应时间;对于OLAP数据库,可以考虑优化复杂查询的性能和数据存储的效率。 考虑数据库技术和工具:根据具体需求,选择合适的数据库技术和工具。对于OLTP数据库,可以选择关系型数据库如MySQL、Oracle等;对于OLAP数据库,可以选择列式存储数据库如Greenplum、Vertica等。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-03-19

    如何优雅的进行入参数据校验?

    入参数据校验的场景 API接口调用:当外部系统或用户通过API接口与你的系统交互时,入参数据校验是必不可少的。这可以确保输入的数据符合预期的格式、类型和范围,从而保护系统的稳定性和安全性。 数据库操作:在进行数据库插入、更新或查询操作时,对入参数据进行校验可以确保数据的完整性和准确性。例如,检查字段是否为空、是否符合数据库字段的类型和长度限制等。 业务逻辑处理:在业务逻辑处理过程中,某些操作可能依赖于特定的输入数据。对这些数据进行校验可以确保业务逻辑的正确执行。 安全性检查:入参数据校验也是防止安全漏洞的重要手段。通过检查输入数据中是否包含恶意代码、SQL注入攻击等潜在风险,可以提高系统的安全性。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-03-18

    如何看待Linux桌面操作系统的火速增长?

    1、Linux桌面操作系统优势包括: 开源免费:Linux系统是开源的,用户可以免费获取和自由修改。安全稳定:Linux系统对安全性有很好的把控,极少受到病毒和恶意软件的侵扰。自定义灵活:Linux系统提供了广泛的自定义选项,用户可以根据自己的需求进行灵活配置。高性能:Linux系统通常具有高效的性能,对资源利用率较高。 2、关于Linux桌面操作系统份额的快速增长,我认为这反映了用户对开源系统和安全性的重视程度在提高。开源社区的持续改进、开发者的更多投入和用户对隐私保护的关注都可能是支撑Linux桌面操作系统份额增长的原因之一。这也可能预示着Linux系统在桌面市场上的潜力和竞争力。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-03-15

    使用ecs可以哪些搭建好玩的应用?

    在 ECS(Elastic Compute Service)应用搭建案例之外,我们还有一些特定场景下使用 ECS 的实践经验。以下是其中一些例子: Web应用托管:我们使用 ECS 来托管和部署各种类型的 Web 应用,包括公司官网、博客、电子商务平台等。通过 ECS 的灵活性和可扩展性,我们能够按需分配资源和管理不同规模的 Web 应用。 容器化应用部署:在容器化应用中,我们利用 ECS 来部署容器实例,如使用 Docker 容器技术打包应用程序,并在 ECS 上运行这些容器实例,以实现应用的快速部署和自动化管理。 大数据处理:对于需要处理大规模数据集的任务,我们利用 ECS 实例来运行大数据处理框架,如 Apache Hadoop、Spark 等,以实现数据分析、处理和挖掘等操作。 定时任务执行:在定时任务场景下,我们使用 ECS 来运行定时脚本或程序,如定时数据备份、批量处理等任务,通过 ECS 的可靠性和自动化特性,确保任务的稳定执行。
    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