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    AI与未来医疗：重塑健康产业的双刃剑

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  • 回答了问题 2024-01-25

    向量数据库是AI时代浪花还是未来航标？

    向量数据库在当前AI热潮中是昙花一现，还是未来AI时代的航道灯塔？ 阿里向量数据库在当前AI热潮中引起众多关注，其应用前景取决于多种因素。一方面，随着机器学习和大数据技术的不断发展，向量数据在各种应用领域中的需求量不断增加，例如推荐系统、自然语言处理、图像识别等。另一方面，向量数据库在处理大规模向量数据时具有高性能和低成本的优势，这使得它在处理大规模数据时具有很大的潜力。 向量数据库是否是未来AI时代的航道灯塔还需要时间来验证。目前，向量数据库仍然面临着一些挑战，例如如何处理非结构化数据的语义信息、如何提高查询性能和可扩展性等。此外，随着生成式人工智能的发展，特别是GPTs的出现，未来对向量数据的需求可能会发生变化。
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  • 回答了问题 2024-01-24

    预见2024，你对技术革新有哪些猜想？

    # 在过去一年中，你对哪项技术创新印象最深刻？ 微应用，微应用是一种基于微服务架构的应用程序，它将一个复杂的应用程序拆分成一系列小的、独立的服务，每个服务都负责特定的功能或业务领域。 微应用的优势在于其灵活性和可扩展性。由于每个微服务都是独立的，因此可以根据业务需求快速开发和部署新的服务，而不需要对整个应用程序进行重构。此外，微服务架构还可以提高应用程序的可维护性和可靠性，因为每个服务都可以独立地进行测试、部署和扩展。 然而，微应用也带来了一些挑战和问题。首先，由于微服务数量众多，管理和协调各个服务之间的通信和数据一致性变得更加困难。其次，由于每个服务都是独立的，因此需要更多的开发和管理资源来维护和更新各个服务。此外，在分布式系统中，数据一致性和事务管理也变得更加复杂。 微应用是一种非常有前途的技术架构，它可以帮助企业快速响应业务需求并进行创新。然而，在使用微应用时需要注意其挑战和问题，并采取适当的措施来解决它们。
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  • 回答了问题 2023-12-04

    你有哪些低成本又能保持扩展性的套路？

    在日常开发中，你有哪些低成本、保扩展性的套路？ 选择合适的技术栈：在项目开始时，选择成熟、易用且成本较低的技术栈。这样可以在开发过程中节省许多时间和精力，从而降低项目的整体成本。 模块化设计：将项目拆分成多个独立的模块，每个模块负责一个特定的功能。这样可以降低模块之间的耦合度，便于后期维护和扩展。 利用开源库和框架：许多开源库和框架已经经过大量用户的检验，具有较高的稳定性和可用性。在项目中使用这些库和框架可以大大提高开发效率，同时降低成本。 代码规范和注释：编写规范的代码，并添加详细的注释，以便于团队成员理解和维护。这样可以减少因人员流动或知识传递不足导致的问题，提高项目的可扩展性。 持续集成和持续部署：通过自动化构建、测试和部署流程，确保项目的快速迭代和持续改进。这样可以降低开发过程中的风险，提高项目的稳定性。
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  • 回答了问题 2023-11-23

    双11，你都购入了哪些开发者好物？一起分享吧！

    哪些东西你是会等到双11才买的？衣服、鞋子一般会双十一买，家电的话，一般618买的多一些
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  • 回答了问题 2023-11-23

    你掉进过新技术的“大坑”吗？

    1.你掉进过新技术的“大坑”吗？作为程序员，我曾经掉进过新技术的“大坑”。2.在爬坑之旅中，最让你印象深刻的一次是什么？你怎么看待呢？其中一次是我在尝试学习一门新的编程语言时遇到了很多困难。这门编程语言与我熟悉的编程语言有很大的不同，我遇到了很多语法和概念上的难题。我花费了很多时间来学习这门编程语言的基础知识，但仍然无法掌握它的核心概念和用法。 在这个过程中，我曾经感到很沮丧和挫败。我甚至开始怀疑自己是否具备学习新技术的能力。但是，我并没有放弃，而是坚持不懈地努力。我向一些有经验的程序员请教了问题，并得到了他们的建议和指导。通过他们的帮助，我逐渐掌握了这门编程语言的核心概念和用法。
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  • 回答了问题 2023-11-16

    管理层、团队和效能指标之间应该保持怎样的距离？

    ● 效能治理容易踩进哪些陷阱？1.不重视员工的发展：效能治理需要员工保持不断地发展，如果忽视员工培训和发展，可能会导致员工能力不足、工作满意度下降等问题，从而影响组织的整体效能。2.缺乏有效的沟通机制：效能治理需要建立有效的沟通机制，以确保信息的畅通和有效交流。如果缺乏有效的沟通机制，可能会导致信息不对称、决策失误等问题，从而影响组织的整体效能。3.忽视外部环境变化：效能治理需要关注外部环境的变化，包括市场、技术、政策等因素。如果忽视外部环境变化，可能会导致组织无法适应市场变化、错过技术发展机遇等问题，从而影响组织的整体效能。
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  • 回答了问题 2023-10-24

    你觉得 JAVA 中最晦涩的知识点是什么？

    1、你觉得 JAVA 中最晦涩的知识点是什么？在Java中，一些最晦涩的知识点包括并发编程、异常处理、泛型、多线程处理等。Java语言中，并发编程涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力，它更偏向底层，所以算是比较晦涩难懂的。Java的异常处理比较复杂，需要掌握各种类型的异常以及如何捕获和处理异常。2、你为什么入坑 JAVA？Java语言具备跨平台性，它是一种面向对象的语言，具有封装、继承和多态等特性，这使得Java语言更加易于理解和使用，同时支持代码扩展和复用，相对的java安全性比较高，入坑java不亏。
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  • 回答了问题 2023-10-13

    算力是开发的源头之水吗？

    1、算力是否是开发/技术的源头之水？算力在开发中起到重要的作用，但它并不是开发的唯一源头之水。开发的成功和技术的进步需要综合考虑多个因素，比如：算法和逻辑，编程技能等等，并使它们相互协调和发挥作用。2、你最喜欢书里的哪个实验场景？搭建phpwind论坛。
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  • 回答了问题 2023-10-08

    推荐算法真的是用户最优选择吗？

    2、作为开发者，你对“猜你喜欢”功能持怎样的态度？作为开发者，我对'猜你喜欢'功能持有谨慎和平衡的态度。以下是一些关键点： 用户隐私和数据保护：开发者应该尊重用户的隐私权，采取适当的数据保护措施，确保用户的个人信息得到妥善处理和保护。合规的隐私政策和明确的数据使用规定是必要的。 透明度和可控性：用户应该清楚地了解他们的数据如何被收集、分析和利用。提供用户选择退出或调整推荐设置的选项，使用户能够控制个人化推荐的程度，以保护用户的选择权和个人偏好。 多样性和开放性：为了避免信息过滤的局限性，开发者应该设计算法以确保推荐的多样性，使用户能够接触到不同类型的内容和观点。提供推荐结果的解释和理由也可以增加透明度和开放性。 用户参与和反馈：开发者应该积极听取用户的反馈和意见，不断改进和优化'猜你喜欢'功能。用户参与的机制，如用户评级、喜好设置和反馈渠道，可以帮助开发者更好地了解用户需求，并提供更准确的推荐。 用户体验和价值：开发者应该确保'猜你喜欢'功能能够真正提供有价值的推荐，增强用户体验。推荐结果应该是准确、个性化和有意义的，能够帮助用户发现新的内容、产品或体验。
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  • 回答了问题 2023-09-21

    哪些事情是你成为程序员之后才知道的？

    1、哪些事情是你成为程序员之后才知道的？hello world;写个demo;1024日；格子衫；不想背锅，就要学会甩锅；bug;写代码也是需要不断地和团队沟通的；2、你觉得大众对程序员印象误解最深的是什么？电脑坏了找程序员，电脑有问题了找程序员，p图没成功找程序员，1寸照片转2寸照片不会转程序员，手机坏了也能找程序员，一切电子产品我不会的程序员都能解决。
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  • 回答了问题 2023-09-18

    对程序员来说，技术能力和业务逻辑哪个更重要？

    1、对程序员来说，技术能力和业务逻辑哪个更重要？对程序员来说，技术能力和业务逻辑都是非常重要的方面，它们相辅相成，共同决定了一个程序员的综合能力和价值。 技术能力是程序员的核心竞争力之一。它包括对编程语言、算法和数据结构、软件设计和架构等方面的深入理解和熟练应用能力。拥有扎实的技术能力可以使程序员编写高效、可靠、可维护的代码，实现复杂的功能和系统。 然而，单单拥有技术能力是不够的，对业务逻辑的理解同样至关重要。业务逻辑是指理解和应用在特定行业或领域中的业务规则、流程和需求。程序员需要深入了解业务需求，理解业务逻辑，才能编写出符合业务要求的代码。只有通过对业务逻辑的理解和把握，才能更好地满足用户需求，解决实际问题。2、如何从写业务代码中跳出来，有效提升个人技术能力？提升个人技术能力需要不断学习、实践和思考。保持好奇心和求知欲，积极参与技术社区，持续学习新技术，注重实践和解决问题，这样可以不断提升自己的技术水平。
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  • 回答了问题 2023-08-07

    开源？数据库？我们邀请你做道选择题

    1、作为开发者，你参加开源项目建设的核心动力是？A. 技术人为爱发电的初心2、你在考虑使用数据库服务时，会如何选择？B. “开源数据库”
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  • 回答了问题 2023-07-25

    有什么暗号可以证明你是程序员？

    1.这个bug需要时间解决；2.我正在编写一些代码来解决这个问题；3.js大佬；4.这个app接口也太慢了，加载这么久；5.我是复制粘贴大师；
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  • 回答了问题 2023-07-17

    DataWorks中如何python读取本地配置文件？

    在DataWorks中使用Python读取本地配置文件可以通过以下步骤实现：1.在DataWorks中创建资源文件：在DataWorks的资源管理页面中，创建一个资源文件，将本地配置文件上传到资源文件中。需要注意的是，资源文件中的文件名和路径需要与Python代码中的文件名和路径保持一致。2.在Python代码中读取本地配置文件：在Python代码中，可以使用Python内置的open函数来读取本地配置文件。需要指定文件的路径和名称，以及打开文件的模式（如只读模式'r'）。使用open函数可以将配置文件读取为一个字符串或者字节流。
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  • 回答了问题 2023-07-17

    DataWorks离线同步数据类型如何转换？

    在DataWorks中，离线同步的数据类型转换可以通过一些内置函数来实现。以下是一些常用的数据类型转换函数：1.字符串转换函数： to_char：将数值型数据转换为字符串类型。 to_number：将字符串型数据转换为数值类型。2.日期转换函数： to_date：将字符串型数据转换为日期类型。 to_char：将日期型数据转换为字符串类型。3.其他类型转换函数： cast：将数据转换为指定的数据类型。 decode：根据条件将数据转换为指定的值。
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  • 回答了问题 2023-07-17

    DataWorks自定义udf函数开发配置？

    在DataWorks中，可以使用自定义udf函数来扩展数据处理能力。以下是自定义udf函数开发配置的步骤： 1.编写Python函数：首先需要编写一个Python函数，实现自定义udf函数的逻辑。Python函数的输入和输出类型需要根据实际情况进行定义。2.打包Python函数：将Python函数打包为一个zip文件，以便在DataWorks中使用。可以使用任何工具（如pyinstaller、setuptools等）来打包Python函数。3.在DataWorks中创建自定义udf函数：在DataWorks中创建自定义udf函数，将打包好的Python函数上传到DataWorks的资源库中。需要指定Python函数的名称、输入输出类型等信息。4.配置自定义udf函数：在DataWorks中配置自定义udf函数，将自定义udf函数应用到需要处理的数据上。可以在DataWorks的数据开发页面中，选择需要处理的数据，然后配置自定义udf函数。
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  • 回答了问题 2023-07-17

    DataWorks数据集成连接串变更，存量数据同步任务是否会批量更新

    如果在DataWorks中的数据集成连接串变更，存量数据同步任务通常不会自动批量更新。以下是更新同步任务连接串的步骤：1.登录DataWorks控制台，并进入数据集成页面。2.在数据集成页面中，单击需要更新连接串的同步任务，进入同步任务的编辑页面。3.在同步任务编辑页面中，单击“数据源配置”标签页。4.在“数据源配置”标签页中，可以看到同步任务所使用的数据源连接串。将连接串修改为新的连接串，并单击“测试连接”按钮验证连接是否正常。5.如果连接测试通过，单击“保存”按钮保存修改。6.重复以上步骤，依次修改每个需要更新连接串的同步任务。
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  • 回答了问题 2023-07-17

    如何查看dataworks地址呢？登录不了控制台

    请检查以下事项：1.确认用户名和密码是否正确：请确认您输入的用户名和密码是否正确。如果您忘记了密码，可以尝试使用“找回密码”功能重置密码。2.确认网络是否正常：请确认您的网络连接是否正常，可以尝试使用其他网站或者工具测试网络是否正常。3.确认浏览器是否支持：请确认您使用的浏览器是否支持DataWorks控制台。建议使用Chrome或者Firefox等现代浏览器访问DataWorks控制台。如果您仍然无法登录DataWorks控制台，请联系DataWorks的技术支持。
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  • 回答了问题 2023-07-17

    DataWorks中 python如何读取资源？

    在DataWorks中，可以使用Python读取DataWorks中的资源。以下是一些常见的读取资源的方法：1.读取数据源中的数据：可以使用Python中的pandas库或者pyodbc库来读取数据源中的数据。需要先在DataWorks中创建一个数据源，然后在Python中使用相应的库来连接该数据源，并读取数据。2.读取数据集中的数据：可以使用Python中的pandas库或者pyarrow库来读取数据集中的数据。需要先在DataWorks中创建一个数据集，然后在Python中使用相应的库来读取数据集。需要注意的是，读取资源时需要先获取相应的权限,如果您没有相应的权限，请联系DataWorks的管理员申请权限。
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  • 回答了问题 2023-07-17

    DataWorks数据源时通时不通，怎么办？执行TELNET命令失败

    如果在DataWorks中使用的数据源时通时不通，可以尝试以下方法进行排查：1.检查数据源配置是否正确：请确保数据源配置正确，包括用户名、密码、数据库名、端口号等信息是否填写正确。可以在DataWorks中测试该数据源的连接是否正常。 2.检查网络是否正常：请确保网络连接正常，可以尝试使用其他工具（如ping命令）测试网络是否正常。3.检查防火墙设置：请确保防火墙没有阻止数据源的访问。可以尝试关闭防火墙或添加相应的规则来允许数据源访问。4.检查数据源是否正常运行：请确保数据源正常运行，并且可以正常访问。可以尝试使用其他工具（如SQL客户端）测试数据源是否可以正常访问。
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