engineer_tong_个人页

1、AI 运维工具需具备：实时监控预警、快速诊断修复、动态资源调度、自然语言交互生成方案。AI 自动执行边界：低风险、标准化、重复性任务（如日志清理、常规巡检）可自动；核心系统调整、关键数据操作等高危场景需受限。必须人工确认的场景：数据库重大变更、安全策略调整、跨系统复杂故障处理，这些涉及高风险或需结合业务深度判断，需人工把控。2、以往的运维工作中，数据库一旦出现问题，定位和解决过程常常耗时费力。而DAS Agent带来了显著改变。它在智能诊断方面十分出色，能快速锁定 CPU、会话、存储等8大类异常，之前遇到的数据库 CPU 突发爆满问题，DAS Agent迅速诊断出是某频繁调用的 SQL 语句缺少索引所致，大大节省了排查时间。多端协同操作也很实用，在外出或紧急情况下，通过手机端就能及时处理数据库问题，十分便捷。其对实例健康度检测后给出的详细建议，像推荐 PolarDB Serverless 版时，预估效果并附上操作及回退方案，这对运维决策帮助极大。​不过，DAS Agent也有可提升之处。在复杂场景诊断时，希望能增加更多通俗易懂的解释说明，让初级运维人员也能轻松理解。并且，在与部分企业内部特殊系统集成时，兼容性有待加强，以便更好地融入多样化的企业运维环境。

最近体验了 Kimi K2 这个开源万亿参数大模型，真的让我大开眼界。​总结了一下几方面：部署方面： 提供了多种便捷方案，我选择了基于MaaS调用Kimi-K2-Instruct模型的方式，整个过程无需编码，最快5分钟就能完成，而且成本最低竟然可以到0元，这对我这种想快速尝试新模型的人来说，简直太友好了。通过CherryStudio客户端，配置API密钥就能轻松调用模型，还支持MCP功能，给使用带来了不少扩展能力。​使用过程：KimiK2的强大能力让我印象深刻。它在代码生成方面表现十分出色。我让它创建一个3DHTML山脉场景，包含悬崖、河流和昼夜光照变化，还得支持拖动和缩放、动画过渡、真实感渐变色，并可切换等高线显示。结果令人惊喜，生成的山脉走势美观，河流覆盖真实，昼夜系统和真实光影效果也都具备。对比我之前常用的Claude和Gemini，Kimi K2在这个任务上的表现更胜一筹，Claude 生成的样式比较抽象，还丢失了河流，Gemini 虽然有山有水，但效果也不如Kimi K2。​在处理长文本提炼并生成相关网页的任务时，Kimi K2 同样表现优异。我给它一篇万字长文，要求它根据文章要点，用特定风格生成一个中文动态网页展示。它一次性就生成成功了，虽然初版有些细节不足，但在我要求增加内容细节后，很快就给出了更详细、内容正确、表达详尽且排版合理的版本。反观 Claude 4 sonnet-thinking，不仅频频报错，经过多次 Debug 才取得完整网页，而且在布局和样式选用上也不太合理。​Kimi K2 的工具调用与自主决策能力也相当厉害。我让它帮我规划一次 “上海往返东京” 的旅行，要求价格最合算。它不仅迅速规划出了具体行程，给出了价格最低的行程安排，还贴心地附上了航空公司和机票比价网站的链接。尽管它没有像官方演示中那样直接打开另一个网站进行操作，但相较于其他基础大模型，这已经是很大的进步了。官方介绍说它具备稳定的复杂指令解析能力，可将需求自动拆解为一系列格式规范、可直接执行的 ToolCall 结构，从实际体验来看，确实如此。​在数学与逻辑推理方面，我也进行了一些简单测试。它能够通过多步推理，给出比较准确的解答，在理工数学任务中的表现达到了开源模型的领先水平，这一点也让我对它刮目相看。​不过，在体验过程中我也遇到了一些小问题。比如有一次我连续进行了较多问题的测试后，对话框显示当前模型对话次数已达到上限，需要切换为其他模型继续对话，这可能会在一定程度上影响使用的连贯性。​总体而言，Kimi K2 给我的体验非常棒。它在代码生成、工具调用、推理等多个方面展现出了强大的实力，大幅拉近了与国际顶尖模型的差距。尽管还存在一些小瑕疵，但作为一个开源模型，它为开发者和研究人员提供了非常有价值的资源，也让我们看到了大模型技术的新突破和可能性，我十分期待它后续的发展和优化。

简化部署流程：在传统的运维工作中，部署 Nginx 工作负载需要手动配置服务器环境、安装软件、配置参数等一系列繁琐的操作。而 ACK 智能托管模式提供了自动化的部署流程，只需通过简单的配置文件或命令行操作，就能快速创建 Nginx 工作负载，大大减少了人工操作的复杂性和出错概率，提高了部署效率。资源自动管理：ACK 智能托管模式能够根据工作负载的实际需求自动进行资源分配和管理。它可以实时监测 Nginx 服务器的资源使用情况，如 CPU、内存、网络等，当发现资源不足时自动扩展资源，以确保 Nginx 服务的稳定运行；反之，当资源利用率较低时，又能自动收缩资源，避免资源浪费，从而提高了资源的利用率，减轻了运维人员对资源管理的负担。自动运维与监控：该模式具备自动运维功能，能够自动完成一些常见的运维任务，如软件升级、故障检测与恢复等。同时，它还提供了全面的监控功能，实时收集 Nginx 工作负载的各项性能指标和运行状态信息，运维人员可以通过控制台或告警系统及时了解系统的运行情况，快速发现并解决潜在问题，降低了运维的难度和工作量。高可用性保障：ACK 智能托管模式通过多节点部署、数据备份和恢复等机制，为 Nginx 工作负载提供了高可用性保障。在出现节点故障或其他异常情况时，能够自动进行故障转移，确保服务不中断，减少了因故障导致的业务停机时间，提高了系统的可靠性和稳定性，减轻了运维人员应对突发故障的压力。成本效益优化：通过资源的自动管理和高效利用，以及减少人工运维成本，ACK 智能托管模式能够帮助企业在运维 Nginx 工作负载时实现成本效益的优化。企业无需为应对业务高峰而提前预留大量的闲置资源，也无需投入过多的人力进行日常运维，从而降低了总体的运维成本。

基于 Flink CDC 的企业级实时数据同步方案，能够通过捕捉数据库中的增量数据变化（如增、删、改操作），以低延迟、高吞吐的方式将数据实时同步到数据仓库或数据湖中。这使得企业可以打破数据孤岛，构建统一的数据视图，并让数据真正成为“实时血液”，为业务决策提供强有力的支持。例如，Flink CDC可以结合Kafka 和Flink流处理引擎，实现从 MySQL 到大数据平台的秒级延迟同步，从而支持实时报表、用户行为分析和风控预警等场景

我认为2025年就是AI爆发年，他的爆发将显著改变普通人日常生活。工作中，能处理繁琐任务，比如数据处理、报告编写，还有可能催生新职业，像提示工程师。学习上，AI智能导师提供定制辅导。消费时，电商推荐更精准，AI 客服即时响应。健康领域，辅助医生诊断，提供远程医疗咨询。生活娱乐层面，AI创作个性化艺术作品，智能语音助手控制家居设备等

在优势方面来看，AI创意极大地提高了视频制作效率，为职场打工人、教育工作者等节省大把时间。能快速将静态的 PPT转化为生动的动态视频，丰富了内容呈现形式。而且降低了视频制作门槛，让不具备专业视频制作技能的人也能轻松生成讲解视频。​当然也存在一定局限。AI生成的讲解可能缺乏情感和个性化表达，很难根据现实实际需求定制内容。对于复杂的PPT内容可能无法完全精准理解并传达其深层次含义。并且在视频的创新性、艺术性方面，相较于专业团队精心制作的视频，还有提升空间。总体来说AI一键生成讲解视频是极具潜力的创意，随着技术发展有望不断完善，为内容创作带来更多便利。

我觉得关键在三方面：调整心态，树立正确工作观，接纳不确定性，多做正向心理暗示，要劳逸结合！

取决于具体的创作需求和目标。如果追求极致的艺术表达和情感传递，传统动画创作更具优势；如果是追求效率和快速产出，以及进行一些创新性的尝试，AI 辅助的动画创作则能发挥重要作用。在实际的动画创作中，也常常将两者湘结合，以达到更好的效果。

可以从三方面着手：1、收集用户在平台的浏览、购买、评论等数据，利用大数据分析和人工智能算法，精准勾勒用户画像。比如电商平台，根据购买记录，将用户分为追求性价比、注重品质、热衷潮流等类型，为后续营销提供依据。2、依据产品特性、营销目标来细分用户。新品上市以尝鲜型用户为目标；拓展市场针对特定区域、年龄层用户。如面向学生的学习软件，重点筛选相应年龄段和教育背景的人群。3、借助社交媒体、搜索引擎、电子邮件等渠道。社交媒体按兴趣、行为精准投广告，搜索引擎利用关键词锁定潜在用户，邮件根据用户偏好发送定制内容，实现全方位精准触达。

虽说当前的AI学习工具能在一定程度上根据学生的学习进度和表现提供个性化学习路径，但真正的“AI“家教”需要更深入地理解每个孩子的学习习惯、兴趣爱好、情感状态以及知识掌握程度等多维度信息，从而提供更加精准和个性化的教学方案。现在的AI还难以完全达到这一水平，无法像人类教师那样敏锐地捕捉学生的特点并进行针对性教学。我觉得AI在教育领域已经取得了一定的进展，但要实现真正意义上的“AI家教”，还需要在技术成熟度、数据隐私保护、社会接受度等方面进行进一步的完善和提升。不过，随着科技的不断进步和社会认知的提升，未来有望逐步缩小这一差距

问题描述：VNC 远程连接出问题，包括登录、端口、权限、黑屏，怎么解决？答：1、毋庸置疑，首先得排查VNC客户端输入的用户名跟密码是否正确，要确认一下所分配的权限、及确认服务器端是否运行VNC服务。2、需要确认客户端与服务器之间的网络连接是否正常，可以尝试ping一下服务器地址。3、检查服务器防火墙、SELinux、及端口号是否配置正确，这些服务可以用策略阻止或允许VNC链接请求。4、最后实在找不到原因，可以咨询阿里大神帮忙分析。

1、毋庸置疑，首先得排查VNC客户端输入的用户名跟密码是否正确，要确认一下所分配的权限、及确认服务器端是否运行VNC服务。2、需要确认客户端与服务器之间的网络连接是否正常，可以尝试ping一下服务器地址。3、检查服务器防火墙、SELinux、及端口号是否配置正确，这些服务可以用策略阻止或允许VNC链接请求。4、最后实在找不到原因，可以联系阿里大神帮忙分析

随着生活节奏的加快，很多人都在追求更加高效和充实的生活。但我希望能在2025年找到更好的平衡点，在忙碌的工作和个人生活之间保持健康的界限。无论是家庭时间、朋友聚会，还是独处时光，更多关注自己的身心健康和情感需求。 新的一年里，我期望能在学习上不断进步，探索新的兴趣和技能，无论是阅读、写作，还是深入理解某个专业领域，保持对世界的好奇心和求知欲。希望能在个人成长和精神层面找到更多的平和与智慧。 2025年，我希望能够更加注重健康饮食和运动，坚持规律的锻炼，保持良好的体能状态，力求在忙碌中保持身体的活力和精力的充沛。 最后祝大家新年快乐！

易用性与集成百炼AI提供了较为友好的用户界面和文档，使得即便是没有深厚技术背景的用户也能较为顺利地进行RAG系统的搭建。平台的集成性较强，支持将检索模块和生成模块结合在一起，简化了从数据准备到系统部署的过程。用户可以在平台上上传自有的知识库或利用平台自带的检索引擎，进行文本的检索和生成任务。数据准备与索引百炼的RAG系统一般需要大量的语料库来进行检索和生成。平台提供了多种方式来进行数据的索引，包括全文索引、关键字索引等。在这方面，百炼的自动化程度较高，用户可以通过简单的配置来完成这些步骤，而不需要过多关心底层的实现细节。检索效果百炼提供的检索模块通常能够较好地从大规模文本中抽取出相关信息，并且将其传递给生成模型进行处理。尤其是在文本相似度计算和信息检索方面，百炼平台的表现通常较为准确，可以为生成模型提供高质量的上下文信息，提升生成效果。生成效果搭建好RAG系统后，生成效果通常会有所提升，因为模型能够基于检索到的真实信息来生成答案，而不只是依赖模型本身的训练数据。这种检索增强生成的方式，能够弥补传统生成模型在一些冷门知识或长尾信息上的不足，增加模型的可靠性和准确性。性能和响应速度百炼的RAG系统在性能上通常能够保持较好的响应速度，特别是在检索阶段优化较为充分时，系统能较快速地检索到相关文档，并传递给生成模块进行处理。不过，在处理超大规模数据时，可能会遇到一定的延迟或需要额外的硬件支持。定制化与调优对于一些有特殊需求的用户，百炼AI也提供了定制化的选项，可以根据特定的应用场景调整检索和生成策略。例如，用户可以选择不同的检索模型，调整生成模型的推理参数，从而实现更精确的生成效果。文档和支持百炼AI平台提供了详细的文档和教程，帮助用户在搭建和调试过程中遇到的问题。平台的客服和技术支持也能及时响应，帮助用户解决技术难题。总结：总体来说，百炼搭建RAG系统的体验较为顺畅，平台提供了完善的工具和支持，适合各种技术背景的用户使用。不过，如果是处理复杂、大规模的场景，可能需要更多的硬件资源和深入的优化。多模态RAG技术的前景广阔，能够为各种应用场景带来革命性的变化。未来的多模态RAG系统需要在多模态数据处理、智能推理、实时性、跨领域应用等方面取得突破。随着技术不断发展，用户期望能够获得更加高效、灵活、智能和可控的多模态生成系统，以满足复杂、多变的实际需求。

经常遇到看似一直在忙碌，但所做的工作对最终目标的贡献不大，陷入一种自我感动式的忙碌中，实际效率极低我想如果每天开始工作前，制定清晰的任务清单，明确各项任务的优先级和预期成果，优先处理重要且紧急的任务。定期回顾工作进展，审视自己的工作是否偏离了主要目标，及时调整工作方向和重点，这样得话可以避免“无效的忙碌陷阱”

多少会受到影响，AI说白了就是大量素材的累计加上机器算法总结的规律。当用户批量生成的AI高质量视频的时候，会导致大量相似内容出现。这些视频的版权不明确，会导致原创作者的权益难以得到有效保障。AI生成视频很容易，不用专业的拍摄设备、复杂的后期制作技术和深厚的摄影功底，大多数人都能快速生成视频。这可能导致一些人过度依赖AI，忽视了创作过程中的思考、探索和创新，从而使真正的原创精神受到冲击，影响到原创性作品的创作动力和质量。

首先不再需要手动编写大量重复性的基础代码，比如简单的函数、数据结构定义、常见的算法实现等。AI可以根据研发的自然语言描述或已有代码上下文，快速生成这些代码片段，让研发将更多时间用于解决复杂的业务逻辑问题。 其次还可以自动检测代码中的语法错误、逻辑错误以及潜在的漏洞，并给出详细的错误信息和修复建议。这减少了研发在代码审查和调试过程中花费的大量时间，提高了代码质量。代码搞完AI可以实现自动化的部署流程，包括环境配置、代码部署、资源分配等，减少了人工操作的错误和风险，提高了部署的效率和可靠性。

鄙人虽身在内蒙但有幸在南京的某经中医的“鹊堂羽坊”茶饮室体验过一次，从中医角度看并不严谨，所推荐的茶饮配方针对性不强，无法真正起到食疗作用，更倾向于一种娱乐或吸引消费者注意力的手段讲白了就是引流。目前来看个人觉得就是噱头，但是未来不敢多言。内蒙霍林郭勒零下20°左右，过几天会更冷，要是能有个这个毯子那得多温暖啊。

AI音色克隆技术在一定程度上能够模拟人的特质，并且已经引发了与播客领域的流量竞争。AI音色克隆够通过对少量原声样本的学习和分析，精准地提取声音的特征，进而生成与原声高度相似的音色。比如微软的NaturalSpeech3系统，零样本、仅听3秒提示音频，即可1:1复刻人声。还能给生成人声带入情绪，比如“悲伤”的情绪，“恶心”的情绪等等。AI 音色克隆技术降低了播客的制作的门槛，使更多人能够轻松地创建自己的播客内容。创作者无需具备专业的录音设备和音频编辑技能，只需输入文字，即可生成具有个人特色的语音播客，这将导致播客内容的数量大幅增加，极度增加内容层面的竞争。比如，一些没有专业播音背景的自媒体人，借助AI音色克隆技术，能够快速制作出具有一定质量的播客节目，与传统的专业播客创作者争夺听众注意力。

AI 生成的幽默段子有其特点。一方面，它能够快速产出大量的内容，基于对大量文本数据的学习和分析，它可以按照一定的模式和风格组合出看似幽默的语句。比如它能巧妙地运用一些谐音梗、反转手法等常见的幽默技巧来生成像 “许仙给老婆买了一顶帽子，白娘子戴上之后就死了，因为那是顶鸭（压）舌（蛇）帽” 这样的段子。然而，对比真人创作，AI 的 “幽默” 还是存在一些不同之处。真人创作的幽默往往带有更真实的情感、生活体验和独特的个人视角。比如一个喜剧演员根据自己在生活中遇到的尴尬糗事创作出来的段子，那种从自身经历中提炼出的哭笑不得的感觉是很能打动人心的，因为观众能从中感受到真实和共鸣。而 AI 更多是基于数据和算法的逻辑来生成幽默，虽然有时也能让人会心一笑，但可能缺乏那种能深深触动内心的情感温度和个性魅力。所以总体来说，AI 生成的幽默有它的趣味性和价值，但要说真正像真人创作那样能全方位地打动我，还是稍微差了那么一些火候~