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擅长的技术

  • Java
  • 前端开发
  • 容器
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通用技术能力:

暂时未有相关通用技术能力~

云产品技术能力:

阿里云技能认证

详细说明

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2024年04月

2024年03月

2024年02月

2024年01月

  • 发表了文章 2024-01-08

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  • 回答了问题 2024-04-17

    在做程序员的道路上,你掌握了什么关键的概念或技术让你感到自身技能有了显著飞跃?

    在我的编程生涯中,有一个特别的概念是「设计模式」,对我的技术水平有了显著的提升。

    设计模式是一种解决常见软件设计问题的经验总结,它提供了一套通用的解决方案,并能够促使开发者写出更可维护、可扩展和可重用的代码。当我真正理解和掌握设计模式后,我发现自己的编码思路和质量有了显著的提升。

    1、设计模式使我意识到软件设计不仅仅是解决当前问题,更是考虑未来的可扩展性和可维护性。通过应用适当的设计模式,我能够更好地组织代码结构,减少耦合度,使得代码更易于修改和扩展。

    2、设计模式提供了一种共享的设计语言,使得团队成员之间的沟通更加高效。通过使用共同的设计模式,开发者能够更快地理解和交流代码设计思想,减少误解和摩擦,提高团队的协作效率。

    3、设计模式培养了我抽象和模式化思维的能力。它教会了我如何将复杂的问题抽象成通用的模式,并且能够灵活地应用到不同的场景中。这种能力不仅提高了我的问题解决能力,还让我在日常编码中更加自信和高效。

    举例,当我学习和应用「单例模式」时,我意识到了如何在需要全局唯一实例的情况下,确保该实例的唯一性和线程安全性。这让我在开发中的全局配置、缓存管理等方面有了更好的理解和实践。

    设计模式的理解和掌握对我的编程技术水平产生了显著的提升。它不仅让我写出更高质量的代码,还培养了我的抽象思维和团队合作能力。设计模式是我编程生涯中的一个重要里程碑,让我在技术上有了突飞猛进的进步。

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  • 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?

    在云时代的背景下,事件驱动架构(EDA)再次流行起来并成为焦点的原因有以下几点:

    1. 弹性和可扩展性:云计算平台为企业提供了弹性和可扩展性,使其能够处理大规模的数据和处理负载。事件驱动架构天然适应这种弹性和可扩展性需求,通过解耦和异步处理事件,可以更好地应对高并发和大规模数据处理的挑战。

    2. 实时性和即时响应:在数字化时代,实时数据和即时响应变得越来越重要。事件驱动架构通过事件的发布和订阅机制,能够实时地捕捉和处理事件,使系统能够快速响应变化和交互。这对于实时分析、实时决策和实时交互等场景非常关键。

    3. 异构系统集成:在现代企业中,通常存在多个异构的系统和应用程序,它们之间需要进行集成和数据交换。事件驱动架构通过事件作为中心枢纽,可以实现系统之间的松耦合和灵活的集成,使得系统之间的通信更加简单和可靠。

    4. 复杂业务流程管理:随着企业业务的复杂化,涉及多个步骤和参与者的业务流程变得更加复杂。事件驱动架构可以通过事件的驱动和传递,更好地管理和协调复杂的业务流程,使得系统更具灵活性和可扩展性。

    5. 微服务和容器化架构的兴起:微服务架构和容器化技术的兴起为事件驱动架构提供了更好的基础。微服务的独立部署和容器的轻量级特性使得事件驱动架构可以更容易地实现和部署,提供更灵活、可扩展的解决方案。

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  • 回答了问题 2024-04-17

    如何看待首个 AI 程序员入职科技公司?

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    一个转码的小工具,让通义灵码解释代码

    使用感受:
    提高编码效率:通义灵码能够帮助工程师们快速生成重复性的代码片段,减少了编写模板代码的重复劳动。通过使用通义灵码,工程师们可以更专注于核心业务代码的编写,提高编码效率和生产力。

    提供代码理解和调试支持:通义灵码不仅可以生成代码,还可以解释现有代码的功能和逻辑,帮助工程师们更好地理解和调试代码。当需要查找特定功能的代码或者理解他人的代码时,通义灵码可以提供相关的解释和示例,加快了代码理解和调试过程。

    优化代码质量和性能:通义灵码具备对代码进行优化的能力,可以根据工程师的需求和指导,提供代码优化的建议和示例。通过通义灵码的辅助,工程师们可以更好地进行代码优化,改进代码质量和性能,提升应用的效率和稳定性。

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  • 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?

    我认为Serverless架构在图像处理方面具有以下几点优势:

    1. 无服务器和按需付费。Serverless可以根据实时工作负载动态伸缩计算资源,只为实际消耗的计算资源付费,避免了预留闲置资源带来的浪费。这对于图像处理任务的并发性和不确定性来说很重要。

    2. 高可扩展性。Serverless可以根据工作负载的增长快速增加资源,满足动态变化的性能需求。这对图像处理中的大批量任务和突发流量峰值很有帮助。

    3. 简化开发和运维。Serverless架构中没有服务器管理和维护的任务,开发者可以专注于业务代码,不必关注基础设施问题。这对图像处理领域的开发人员来说减轻了负担。

    4. 高性能计算。Serverless支持将任务分解到微服务或者函数上,充分利用多核CPU和GPU资源进行高效并行计算。这对一些计算密集型的图像处理算法很重要。

    5. 事件驱动。Serverless天然支持事件驱动模型,可以很方便地根据图片上传或者其他事件进行自动处理,满足实时响应的需求。

    6. 良好的扩展性。Serverless服务易于水平扩展。这对于处理大量图像数据来说提供了很好的可扩展性。

    Serverless架构的无服务器和按需模式,以及其内在的扩展能力,确实很适合动态和并发性强的图像处理场景。这也是它在这个领域越来越受欢迎的重要原因。

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  • 回答了问题 2024-04-09

    如何处理线程死循环?

    1. 在编码时,尽量避免使用死循环来等待或轮询资源,可以使用条件变量、信号量等同步机制来实现等待和通知机制。

    2. 在关键代码段加入日志打印,能及时发现是否进入死循环。同时可以记录循环开始和结束时间,判断是否长时间无法结束。

    3. 使用线程 dump或者堆栈跟踪来定位死循环线程正在执行的方法和代码位置。

    4. 给容易发生死循环的代码增加超时时间限制,超时后抛出异常结束循环。

    5. 定期检测所有线程状态,找出处于运行但长时间未完成的线程。

    6. 使用AOP等技术在方法入口和退出设置跟踪点,可以看出哪些方法可能进入死循环。

    7. 单元测试重点测试可能发生死循环的场景,找出潜在问题。

    8. 代码审查时注意可能的死循环逻辑错误,比如条件判断错误导致无法退出。

    9. 使用线程池等技术限制最大线程数,防止因为死循环而耗尽系统资源。

    10. 给生产环境增加健康检查,定期检测所有线程状态,发现异常能及时报警处理。

    通过日志、监控、测试等手段在开发和运行阶段都能有效发现和处理线程死循环问题,是保障系统稳定性的一个重要方面。

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  • 回答了问题 2024-04-08

    如何写出更优雅的并行程序?

    在保证程序正确性的前提下实现优雅的并行程序是一个挑战性很高的任务。以下是一些我认为重要的方法和策略:

    1. 合适的并发模型选择:选择合适的并发模型对于实现优雅的并行程序至关重要。根据任务的特点和需求,可以选择基于线程、进程、事件驱动、消息传递等不同的并发模型。

    2. 合理的任务分解和数据同步:在并行程序中,任务的分解和数据的同步是关键的环节。合理地将任务分解成可并行执行的子任务,并设计有效的数据同步机制,以确保并行执行的正确性和数据的一致性。

    3. 避免竞争和死锁:并行程序中常常会面临资源竞争和死锁的问题。通过合理的资源分配、避免共享资源的过度竞争、以及设计良好的锁机制来避免这些问题的发生。

    4. 异常处理和容错机制:在并行程序中,异常情况的处理和容错机制同样重要。及时捕获并处理异常,设计合理的容错机制,以确保程序在面对异常情况时能够正确、安全地运行。

    5. 性能调优和测试验证:实现优雅的并行程序还需要进行性能调优和充分的测试验证。通过性能分析工具对程序进行性能调优,同时进行充分的单元测试、集成测试和并发测试,以确保程序在并行执行时能够正确、高效地运行。

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  • 回答了问题 2024-04-08

    你认为一个优秀的技术PM应该具备什么样的能力?

    作为技术产品经理,要成为优秀的技术PM,我认为需要具备以下几点特质和技能:

    1. 技术背景和理解:作为技术PM,深厚的技术背景和对技术的理解至关重要。这有助于与技术团队进行有效沟通,并更好地理解项目的技术挑战和解决方案。

    2. 项目管理技能:熟练掌握项目管理的流程、方法和工具,能够有效地规划、执行和监控项目,确保项目按时高质量交付。

    3. 沟通协调能力:良好的沟通和协调能力对于技术PM至关重要,需要与技术团队、业务部门和其他利益相关者进行有效沟通和协调,以达成共识并推动项目顺利进行。

    4. 风险管理能力:在复杂多变的环境中,优秀的技术PM需要能够识别和管理项目中的各种风险,制定相应的风险缓解计划,并做出及时的决策以确保项目顺利进行。

    5. 领导能力:作为项目的关键人物,优秀的技术PM需要具备良好的领导能力,能够激励团队成员,推动团队目标的实现,并在困难时刻给予支持和指导。

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  • 回答了问题 2024-03-28

    你的数据存储首选网盘还是NAS?

    1. 存储需求:首先要考虑的是存储需求。如果需要灵活的远程访问和多设备同步,以及强调云端存储和备份的特性,那么网盘可能是一个不错的选择。而如果更注重本地私有化存储、对数据安全和隐私的控制,以及高度可定制化的需求,那么NAS可能更适合您。

    2. 数据安全和隐私:对于一些敏感或机密的数据,我可能更倾向于使用NAS,因为它提供本地化的存储,可以更好地控制和保护数据的安全性和隐私。网盘则将数据存储在云端,由第三方提供商管理和保护数据。

    3. 数据传输速度和延迟:如果需要频繁地处理大量数据或进行高速数据传输,NAS通常具有更快的本地数据传输速度,因为数据不需要通过互联网进行上传和下载。这可能在某些场景下更为重要。

    4. 可定制性和扩展性:NAS通常提供更高度的可定制性,可以根据自己的需求和偏好进行配置和扩展。可以选择硬件规格、安装特定的软件和应用程序,以满足存储和应用需求。网盘则是由第三方提供商管理和控制,可定制性相对较低。

    5. 成本考虑:网盘通常以订阅模式提供服务,需要按照存储容量和功能等付费。而NAS则需要购买硬件设备,并承担一次性成本。需要考虑预算和长期使用成本。

    选择使用网盘还是NAS存储方式取决于具体需求和偏好,以及对数据安全、访问灵活性和可定制性的重视程度。需要根据上述因素进行权衡,并选择最适合存储解决方案。

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  • 回答了问题 2024-03-28

    通义千问升级后免费开放 1000 万字长文档处理功能,将会带来哪些利好?你最期待哪些功能?

    利好:

    1. 大规模文档处理:通义千问的升级提供了1000万字的长文档处理功能,这将使用户能够处理更大规模的文档,包括长篇文章、合同、报告等。这对于需要处理大量文本的用户来说是一个重要的利好,可以提高工作效率和处理能力。

    2. 强大的文档理解能力:通义千问可能通过升级提升了其文档理解能力。这意味着它可以更好地理解文档的内容、结构和语义,提供更准确和智能的文档处理服务。用户可以期待更高质量的文档分析、摘要提取、关键词提取等功能。

    3. 自然语言处理的进一步突破:通义千问升级可能包含了更先进的自然语言处理技术,如语义理解、情感分析、实体识别等。这将使用户能够更好地处理和分析文档中的语义信息,从而获得更深入和全面的洞察。

    4. 更多定制化和个性化选项:升级后的通义千问可能提供更多的定制化和个性化选项,以满足不同用户的需求。这包括可配置的处理流程、自定义规则和策略等,使用户能够根据自己的需求和偏好进行定制化的文档处理。

    5. 扩展的应用领域:通义千问升级后的功能可能使其适用于更广泛的应用领域。例如,在金融、法律、医疗等行业中,具有强大文档处理能力的应用可以帮助用户更高效地处理和分析大量的专业文档。

    期待:

    1. 高效的文本摘要提取:文本摘要是将长文档压缩为简洁概要的过程。一个强大的文档处理应用可以提供高效的文本摘要功能,能够自动提取文档的关键信息和主要内容,帮助用户快速了解文档的核心要点。

    2. 强大的实体识别和关系抽取:实体识别是指从文本中自动识别和提取出具有特定意义的命名实体,如人物、地点、组织等。关系抽取是指从文本中提取实体之间的关系和联系。具备强大实体识别和关系抽取功能的文档处理应用可以帮助用户更好地理解文档中的信息结构和实体关系。

    3. 情感分析和观点挖掘:情感分析是对文本情感和情绪进行自动识别和分类的技术。观点挖掘则是从文本中提取和分析人们的观点、态度和意见。这些功能可以帮助用户了解文档中的情感倾向、用户反馈或公众意见,从而更好地理解文档的含义和影响力。

    4. 多语言支持和跨文化适应:一个强大的文档处理应用应该具备多语言处理能力,能够处理和分析不同语言的文本。此外,它还应该能够适应不同文化背景和语境,以更准确地解释和理解文档内容。

    5. 高度可定制的处理流程:一个灵活的文档处理应用应该提供可定制的处理流程,允许用户根据自己的需求和任务对文档进行特定的处理操作,如过滤、排序、分类等。

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  • 回答了问题 2024-03-21

    如何看待云原生数据库一体化的技术趋势?

    1.在业务处理分析一体化的背景下,开发者如何平衡OLTP和OLAP数据库的技术需求与选型?
    OLTP与OLAP它们是数据处理的两种不同的技术。OLTP最适用于因为复杂性和速度而需要实时处理转移的数据,例如在电子商务应用中处理用户的购买订单。OLAP则适用于OTRT中不需要实时重载的数据,例如需要分析成务统计统计的数据,比如销售统计。开发者在选择OLTP和OLAP技术时,需要根据自己的业务需求进行技术选型。例如,如果你需要处理大量在线问购订单,那么需要一个主动动的 OLTP 数据库。如果你需要分析所有用户的销售统计,则需要一个静摩的 OLAP 数据库。但是,现在政策要求为线上订单循环处理,则需要一个可以将数据循环处理的数据库。这时候使用离线reme。

    2.集中式与分布式数据库的边界正在模糊,开发者如何看待这一变化?这种变化对数据库的设计和维护会带来哪些影响?
    集中式数据库和分布式数据库之间的界限正在变得越来越模糊。这就意味着一些数据库技术,例如 OLTP 和 OLAP,可以加入集中式数据库中,让企业可以更好地处理数据。这种变化对数据库的设计和维护时带来了一些影响。首先,这会让企业的技术文化发展得更加成熟,因为集中式数据库需要更多的辩论和讨论。其次,这也让企业的技术的落地性不同,因为与传统集中式数据库相比,分布式数据库的设计与维护比较复杂。也因此,需要更多的培训和协议来支持该新 wave 技术。

    3.作为一名开发者,你会选择云原生一体化数据库吗?会在什么场景中使用呢?请结合实际需求谈一谈。
    我可能会选择云原生一体化数据库,如果我需要一个数据库提供高效的分析和处理。同时,这需要根据自己的实际需求做取决,否则可能没有必要왕的选择。例如,如果我需要处理大量流行数据,如限制成用的关键字搜索或ный志品的流行度,我需要一个专业化的根据流行度进行分析的线上数据库方案。而如果我需要一个简单率的数据库提供实时提示,我可以考虑使用一台本地机器上的 cloudless 数据库。这意味着我可以设立在 AWS 上的一个实时数据库,该数据库充分利用 AWS 上的各种人工智能首先技术,例如 Lambda、S3、DynamoDB 等来提供高效的处理和分析。但是,在使用这样的技术之前,我需要在出色的开发人员以及相应的技术培训之后进行践炼,否则,我可能面临到了技术风险。

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  • 回答了问题 2024-03-20

    你体验过让大模型自己写代码、跑代码吗?

    使用通义千问个人的一些体验和观察:

    1. 增强开发效率:通义千问具有自动生成代码和运行代码的能力,可以提高开发效率。开发者可以通过与模型进行对话,向其提供问题和需求,并获得相应的代码实现和运行结果。这种交互方式节省了手动编写和调试代码的时间,使开发过程更高效。

    2. 学习和探索的机会:通过与通义千问交互编程,开发者可以从模型中获取代码实现的示例和指导。这样的交互过程可以作为学习编程的一种方式,帮助开发者理解某个特定问题的解决方法,或者探索新的编程概念和技术。

    3. 潜在的曲解和优化问题:尽管通义千问可以生成代码,但由于模型的性质,它可能会在某些情况下曲解开发者的需求。生成的代码可能不符合预期,或者存在逻辑错误。在这种情况下,开发者需要进行优化和改进。

    大模型生成的代码可能曲解开发者需求的一些建议:

    1. 明确和详细地表达需求:在与模型交互时,尽量提供清晰、明确、详细的问题和需求描述。避免模棱两可或含糊不清的表达方式,以降低曲解的可能性。

    2. 进行代码的审查和测试:生成的代码应进行仔细的审查和测试,以确保其符合预期并具有正确的逻辑。开发者应当仔细检查代码,并在可能的情况下,编写单元测试和集成测试来验证代码的正确性。

    3. 手动修改和调整代码:生成的代码并不是最终的结果,开发者需要根据实际需求进行手动修改和调整。这包括修复潜在的错误、优化代码结构和性能,并确保代码符合项目的整体设计和要求。

    4. 持续反馈和改进:将使用通义千问进行代码生成的经验反馈给模型的开发团队。提供有关曲解和优化问题的具体案例和反馈,以帮助改进模型的生成能力和准确性。

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  • 回答了问题 2024-03-20

    如何优雅的进行入参数据校验?

    在日常的开发工作中,入参数据校验是确保程序健壮性的重要一环。一些常见的场景下需要进行入参数据校验包括:

    1. 公共方法或API:对于公共暴露给外部调用的方法或API,需要严格校验入参数据,以防止恶意输入或无效数据导致程序出错。
    2. 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,确保数据的合法性和完整性。
    3. 接口调用:当系统间进行接口调用时,需要验证传入参数的有效性,以避免不必要的错误。

    为了优雅地进行入参数据校验,可以采用以下处理方式:

    1. 使用注解:许多现代编程语言和框架提供了注解功能,可以通过定义规则来对方法的入参进行校验,减少冗余代码。
    2. 使用工具库:利用现有的校验工具库,如Java中的Hibernate Validator或Python中的WTForms,可以简化校验逻辑。
    3. 异常处理:在方法内部进行校验时,可以通过抛出异常来处理校验失败的情况,避免使用大量的if-else语句。

    通过以上方式,可以使代码更加简洁、可读性更高,并且提高代码的可维护性和复用性。希望这些方法可以帮助您更优雅地进行入参数据校验!

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  • 回答了问题 2024-03-15

    程序员为什么不能一次性写好,需要一直改Bug?

    "编程就像一场艺术创作,需要不断打磨和调整,才能呈现出完美的作品。每一个Bug的解决都是对代码质量和设计逻辑的提升,让我们热爱这个过程,享受每一个调试的成就吧!"

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  • 回答了问题 2024-03-14

    使用ecs可以哪些搭建好玩的应用?

    ECS是一种强大的云服务器,可以用于搭建各种有趣和创意的应用。除了2048小游戏、小程序、个人网盘和幻兽帕鲁游戏等应用外,还有许多其他特定场景下可以使用ECS。

    1、在特定场景下,我们可以使用ECS来搭建:

    • 在线教育平台:通过ECS提供的计算资源,可以部署视频直播、在线课程等教育应用,支持大量用户同时访问和互动。
    • 电子商务网站:利用ECS的灵活扩展性和高性能,可以构建稳定可靠的电子商务平台,满足不同规模的交易需求。
    • 大数据分析平台:通过部署大数据处理框架,如Hadoop、Spark等,利用ECS的计算能力和存储资源,实现海量数据的高效处理和分析。

    2、发挥想象,ECS还可以在以下场景下大放异彩:

    • 智能家居控制系统:利用ECS搭建智能家居控制中心,实现对家中各种设备的远程监控和控制,提升生活便利性。
    • 虚拟现实(VR)应用服务:通过部署VR应用服务在ECS上,为用户提供沉浸式的虚拟现实体验,如虚拟旅游、虚拟会议等。
    • 区块链节点:搭建区块链节点服务,利用ECS的计算资源和网络带宽支持区块链网络的运行和交易验证。
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  • 回答了问题 2024-03-11

    如何看待Linux桌面操作系统的火速增长?

    Linux桌面操作系统在市场份额上取得的突破,这是一个令人振奋的趋势。Linux在过去的30年里一直在努力发展,但直到最近才实现了这样的增长,这显示了开源操作系统的吸引力正在逐渐增强。虽然Windows和macOS目前仍然主导着桌面操作系统市场,但Linux的快速增长确实引人注目。

    我在工作中使用过Linux桌面操作系统,我认为Linux系统有许多优势。首先,Linux是开源的,用户可以自由获取、使用和修改它,这为用户提供了更大的自由度和灵活性。其次,Linux系统通常更稳定、安全,并且能够有效利用资源,适合用于服务器和开发环境。此外,Linux社区支持良好,用户可以获得广泛的技术支持和丰富的软件资源。

    对于Linux桌面操作系统份额的迅速增长,我认为这是一个积极的迹象,显示了用户对开源系统的认可和接受程度在提高。随着Linux在桌面领域的不断发展和改进,我相信其市场份额会继续增长。

    至于未来是否会主导桌面操作系统市场,这取决于多个因素,包括用户需求、软件生态系统、硬件兼容性等。虽然目前距离主导地位还有一定距离,但随着Linux在桌面领域的不断完善和发展,未来有可能成为更具竞争力的选择之一。

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  • 回答了问题 2024-03-11

    人工智能大模型如何引领智能时代的革命?

    随着技术的不断发展,人工智能确实已经成为推动社会进步和经济发展的关键力量。GPT-3、BERT和其他深度学习架构等人工智能大模型的出现,标志着我们正在迈入一个全新的智能时代。吴泳铭提到的“人机交互、计算范式和认知协作三场革命”确实引发了人们对未来的思考。

    在人机交互革命方面,大模型的出现提升了我们与机器沟通的自然性和智能化程度。通过这些大模型,机器可以更好地理解人类语言的含义,使得人机交互更加流畅和高效。这种自然而智能化的沟通方式,将极大地改变我们与机器之间的互动方式,为人们提供更便捷、更个性化的服务。

    在计算范式革命方面,大模型的影响也是深远的。它们正在改变现有的计算模式,推动着新一代计算技术的不断演进。大模型的出现使得计算能力得到了极大的提升,为解决复杂问题和开展更深入的研究提供了更强大的工具和平台。这种计算范式的革命将带来更多领域的创新和突破。

    在认知协作革命方面,大模型将使人类和机器在认知任务上更紧密地协作成为可能。通过大模型的帮助,机器可以更好地理解人类的意图和需求,从而更好地辅助人类完成各种认知任务。这种紧密的认知协作将促进人类与机器之间的更深层次合作,共同推动社会的发展和进步。

    人工智能大模型在人机交互、计算范式和认知协作三个领域的深刻变革将为未来带来更多可能性和机遇,推动着社会向着更智能化、更高效率的方向发展。

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  • 回答了问题 2024-03-11

    让 AI 写代码,能做出什么样的项目?

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    领到了100积分,还不错哦

    使用通义灵码的感受

    高效。AI能够根据开发者提供的需求描述,自动生成初步的代码框架和结构。这可以大大提高开发效率。

    减轻重复工作。像数据库连接、用户登录等常见模块,AI都可以自动生成代码实现。这可以避免开发者重复写同样的代码。

    提高代码质量。AI生成的代码可能会遵循最佳实践和规范,结构清晰易维护。相比人工写代码,可能性错误会少一些。

    促进创新。
    AI生成的代码不断学习和改进,可能会给开发者一些新思路和想法。有利于代码设计和应用的不断创新。

    需要人机协作。
    AI生成的代码还不如人工智能,还需要开发者进一步完善和优化。这需要人机深度协作,才能发挥AI在代码开发中的最大价值。

    难完全替代人工。代码的业务逻辑和细节,还需要开发者根据实际场景进行定制和实现。AI只能辅助,无法完全替代人工编程。

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  • 回答了问题 2024-03-05

    开发者,你在云上建设过怎样的世界?

    1. 五大场景中,我认为网站应用部署可能对更多开发者来说门槛较低,是个不错的入门选择。通过云服务快速搭建一个个人网站,可以学习云技术的基础操作。

    2. 使用云服务的主要价值在于资源的弹性扩展性。开发者可以根据实际需要快速增加或减少计算、存储等资源,大幅提升研发效率。此外,云服务也可以实现项目的高可用和海量访问能力。

    3. 使用云服务可能会遇到的挑战包括:云技术本身的学习曲线较高,运维难度大;资源配置不当可能导致费用超支;跨区域部署会涉及网络延迟等问题。面对这些挑战,可以通过参加培训学习云知识,规范资源使用策略,选择低延迟区域部署等方法来解决。

    云服务能为开发者提供强大的基础设施支持。通过实践不同应用场景,开发者可以熟练掌握云技术,并利用云优势更高效地开展工作。

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  • 回答了问题 2024-03-05

    你使用过代码生成工具吗?

    我很少在日常工作中使用代码生成工具。
    我认为手写代码有很多好处:

    1. 有助于理解代码逻辑和架构。
    2. 可以更精细地控制代码细节。
    3. 更易于调试和维护。
    4. 提高编程技能和思维能力。

    对于代码生成工具,我的期待是:

    1. 能生成更简洁、高效的代码。
    2. 能根据上下文智能生成,减少人工修改。
    3. 生成的代码结构和风格更易于理解和维护。
    4. 生成代码时能给出解释,帮助理解生成逻辑。

    代码生成工具应该是辅助手写代码,而不是完全替代。手写和修改部分代码仍然很必要。

    代码生成工具仍处于成长期,还存在不少局限性。但随着机器学习和人工智能技术的进步,我相信未来代码生成工具能提供更智能的体验。

    我期待能看到更人性化的代码生成工具,它能理解上下文和需求,生成高质量的代码,同时给出详细的解释和建议,帮助开发者更快上手。

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  • 回答了问题 2024-02-29

    人工智能带来新机遇,国产服务器操作系统如何加快发展?

    1. 我认为服务器操作系统未来将更加重视云原生和AI计算能力。云原生能力可以支持云服务快速弹性扩展,AI计算能力可以支持大规模机器学习任务。

    2. 英特尔和龙蜥的合作可以在硬件和软件两个层面提供支持。在硬件方面,英特尔的高性能处理器可以提供强大的计算能力;在软件方面,英特尔可以提供优化技术帮助提升Alinux的性能。通过这种合作,可以共同推动国产操作系统在“云+AI”时代的发展。

    3. 根据资料,Alibaba Cloud Linux具有以下特点和优势:

    • 云原生:专为云计算场景设计,支持弹性扩展、自动伸缩等能力
    • 高性能:通过优化内核和文件系统等方式,提升计算和存储性能
    • 安全:提供多层安全防护,保障云服务稳定运行
    • 兼容性好:兼容主流Linux应用,降低用户切换成本
    1. 我认为英特尔与Alinux在性能优化方面最值得期待。英特尔的处理器提供硬件基础,通过与Alinux的深度集成,可以提升Alinux的计算和存储IO性能,带来更好的用户体验。

    我最希望龙蜥和英特尔能在AI计算方面带来惊喜。如提供针对AI训练和推理的优化方案,支持Alinux高效运行AI工作负载。

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