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2024年12月

2024年11月

2024年10月

2024年09月

  • 09.24 23:36:18
    发表了文章 2024-09-24 23:36:18

    阿里云实时计算Flink版测评报告

    该测评报告详细介绍了阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像中的应用实践，展示了其毫秒级的数据处理能力和高效的开发流程。报告还全面评测了该服务在稳定性、性能、开发运维及安全性方面的卓越表现，并对比自建Flink集群的优势。最后，报告评估了其成本效益，强调了其灵活扩展性和高投资回报率，适合各类实时数据处理需求。
  • 09.18 18:11:55
    回答了问题 2024-09-18 18:11:55

    99元云服务器，你最pick哪种新玩法？

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2024年08月

  • 发表了文章 2024-10-18

    通义灵码实践场景与效果分享

  • 发表了文章 2024-09-24

    阿里云实时计算Flink版测评报告

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  • 回答了问题 2024-12-11

    “AI +脱口秀”，笑点能靠算法去创造吗？

    AI在各种领域都有应用，比如自动驾驶、智能客服，这些我们都见过，也体验过。可是说到幽默和脱口秀，这些都是非常依赖人类情感和创意的领域，AI能做得好吗？首先，我得想想，幽默是什么？它是一种情感的表达，是通过语言、表情、动作来引发笑点的一种艺术形式。而脱口秀更是需要即时的反应和对当下热点的把握，这些都是人类特有的能力。 那AI能不能生成幽默段子呢？我好像听说过有些AI可以生成笑话，但效果如何呢？可能有些笑话挺冷的，不太符合人类的笑点。也许AI生成的笑话缺乏人类的情感和背景知识，难以引起共鸣。不过，技术在进步，也许未来会有更先进的AI能够生成更贴近人类的幽默。 我记得以前看过一些AI生成的段子，感觉有点生硬，缺乏那种自然的流畅感。可能是因为AI缺乏对人类情感的真正理解，只是根据数据生成句子，没有真正的创意。而且，幽默很多时候是基于对某种情境的巧妙把握，这需要丰富的想象力和对人性的洞察，这可能是AI目前还达不到的。 不过，也有可能AI在某些方面超越人类。比如，AI可以快速处理大量信息，生成各种各样的段子，从中筛选出笑点高的内容。但是，笑点毕竟是主观的，不同的人有不同的笑点，AI要满足所有人的需求可能比较困难。 再想想，AI在生成幽默段子时，可能需要具备哪些能力？首先，自然语言处理能力，能够理解语言的多义性、双关义等；其次，对文化背景、社会热点的了解，这样才能生成符合时代和受众的笑话；还有，情感理解能力，知道什么会让人们发笑，什么会引起共鸣。 现在有些AI模型，比如GPT-3，已经可以生成相当流畅的文本，包括诗歌、故事等等。那它们生成的笑话怎么样呢？可能质量参差不齐，有些还不错，有些就比较尴尬。也许需要更多的训练数据和更精细的调教，才能让AI生成更高质量的幽默内容。 再说了，幽默不仅仅是语言层面的，还包括表情、语气、肢体语言等等，这些都是AI目前难以完全模拟的。即使生成了文字段子，缺少这些辅助表达，效果也会大打折扣。 不过，AI可以辅助人类创作者，提供灵感或者帮助筛选笑点高的内容。比如，写脱口秀剧本时，AI可以生成多个版本，供人类作者选择和修改，这样可以提高创作效率。 另外，AI可以根据不同的受众群体，定制不同的幽默风格。比如，针对年轻人的网络用语笑话，或者针对中老年人的经典幽默等等。这种个性化定制是人类创作者很难做到的。 还有，AI可以24小时不间断地生成内容，这对于需要大量内容的平台来说，是一个巨大的优势。比如，社交媒体、短视频平台等，可以利用AI生成各种幽默内容，吸引用户注意力。 不过，我也担心，如果AI生成的幽默内容泛滥，可能会导致原创内容的减少，影响整个创意产业的生态。毕竟，幽默和创意是人类文化的重要组成部分，如果被AI取代，可能会失去一些独特的人文价值。 再想想，AI生成的幽默内容，是否真的能打动人心？笑点是主观的，也是多样的，AI可能很难精准地抓住每一个用户的笑点。而且，幽默有时也需要一定的深度和内涵，这需要对社会、人性有深刻的理解，这些可能是AI目前难以具备的。 不过，技术在不断进步，也许未来AI会越来越接近人类的幽默感。比如，通过强化学习，AI可以根据用户的反馈不断优化自己的生成内容，逐渐适应不同用户的笑点。 另外，AI可以分析大量的 humor 数据，找出其中的规律和模式，进而生成符合这些模式的新笑话。但是，这样的笑话可能会缺乏新意，显得千篇一律，缺少创意。 还有一个问题是，AI生成的幽默内容是否有版权？如果AI生成的内容被广泛使用，是否涉及到版权问题？这可能需要法律上的进一步明确。 总的来说，我觉得AI在生成幽默段子方面，还处于起步阶段，虽然有一定的能力，但离人类的水平还有很大差距。不过，随着技术的进步，未来可能会有所突破。但幽默作为一种高度个性化和情感化的表达方式，可能永远都会有属于人类的独特魅力。 再回到题目，“AI+脱口秀”，笑点真的能靠算法去创造吗？从目前来看，可能还不能完全靠算法创造笑点，但AI可以作为一个辅助工具，帮助创作者生成灵感，提高创作效率。完全由AI主导的脱口秀，可能还需要更多的时间和技术突破。 另外，我也想尝试一下用AI生成幽默段子，看看效果如何。也许有些笑话还挺有意思的，至少可以作为一个娱乐的工具，增加生活乐趣。 总之，AI在幽默领域的应用，是一个有趣且值得探索的方向，虽然目前还有许多挑战，但未来的发展潜力是巨大的。
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  • 回答了问题 2024-12-11

    AI 编码助手能否引领编程革命？一起探索 AI 对研发流程的变革

    随着人工智能技术的不断进步，AI编码助手确实在软件开发领域发挥着越来越重要的作用。它们不仅能够辅助程序员编写代码，还能在需求分析、设计、测试和部署等各个环节提供支持，从而显著提高开发效率和代码质量。然而，尽管AI在许多方面表现出色，但要完全取代人类程序员还有很长的路要走。以下是AI可能对研发流程产生的影响，以及AI编码助手如何帮助工程师解放工作： 1. 需求分析 AI的影响: AI可以通过自然语言处理（NLP）技术理解和分析需求文档，甚至从非技术人员的描述中提取关键信息。AI还可以帮助生成需求规格说明书，并识别潜在的需求冲突或不一致性。解放工作: 工程师可以减少在需求文档整理和需求分析上的时间，更多地专注于需求的验证和确认。 2. 设计阶段 AI的影响: AI可以辅助生成架构设计和设计模式建议，甚至自动生成设计文档。AI还可以帮助识别设计中的潜在问题，如性能瓶颈或安全漏洞。解放工作: 工程师可以减少在设计文档编写和初步设计上的时间，更多地专注于设计的优化和评审。 3. 编码阶段 AI的影响: AI编码助手可以自动生成代码片段、完成代码补全、提供代码优化建议，并且能够根据自然语言描述生成完整的函数或模块。此外，AI还可以自动生成代码注释和文档。解放工作: 工程师可以减少在重复性代码编写和代码注释上的时间，更多地专注于算法设计和逻辑实现。 4. 测试阶段 AI的影响: AI可以自动生成测试用例，进行自动化测试，并识别潜在的代码缺陷。AI还可以帮助分析测试结果，提供修复建议。解放工作: 工程师可以减少在测试用例编写和手动测试上的时间，更多地专注于测试策略和质量保证。 5. 部署阶段 AI的影响: AI可以自动化配置管理、环境部署和持续集成/持续部署（CI/CD）流程。AI还可以监控应用程序的运行状态，并在出现问题时自动进行修复或回滚。解放工作: 工程师可以减少在部署和运维上的时间，更多地专注于业务逻辑和功能开发。 AI原生开发新范式 AI原生开发新范式可能意味着开发流程将更加智能化和自动化。从需求到部署的整个流程都可以由AI辅助完成，开发者更多地扮演指导者和监督者的角色，而不是单纯的编码者。这种范式可能包括： 自然语言交互: 开发者通过自然语言与AI交互，描述需求和设计，AI自动生成相应的代码和文档。智能协作: AI与人类开发者协同工作，提供实时建议和优化方案，减少人为错误。自动化测试与部署: AI自动完成测试和部署流程，确保代码质量和系统稳定性。 通义灵码与云效的结合 通义灵码在代码生成、注释添加及单元测试方面的快速生成能力，结合云效作为代码管理和持续集成平台，最终将应用程序部署到函数计算（FC）平台，这种集成方案可以显著提高开发效率和代码质量。工程师可以利用这些工具解放出更多时间专注于创新和高价值任务，而不是被繁琐的重复性工作所困扰。 结论 AI编码助手不会完全取代人类程序员，但它们会在未来研发流程中扮演越来越重要的角色。通过与AI的协作，工程师可以更高效地完成工作，专注于更具挑战性和创造性的工作。这种新的开发范式将带来更高的生产力和更好的产品质量，但也要求工程师不断学习和适应新的工具和技术。
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  • 回答了问题 2024-12-09

    AI新茶饮，是噱头还是未来？

    在新茶饮行业中，AI的应用确实为消费者带来了个性化的体验，但其是否能成为行业发展的必然趋势，还需从多个角度进行分析。 首先，AI通过图像识别消费者的舌象和面象，结合中医理论推荐茶饮，这一技术的应用在营销上具有吸引力，能够满足消费者对健康和个性化的追求。然而，其准确性和可靠性仍需验证，因为口味调配具有主观性，AI的推荐可能无法完全满足所有人的需求。 其次，技术实现的难度和数据隐私问题也不容忽视。AI系统需要大量准确的数据进行训练，而数据收集过程中可能涉及隐私泄露风险，这需要企业在技术应用中加以重视。 此外，AI在新茶饮中的应用不仅限于推荐系统，还可以在制作流程中提高效率，通过数据分析洞察消费者需求，推动产品创新。然而，对于小型茶饮店而言，引入AI系统可能成本高昂，这可能导致行业竞争不平等。 最后，AI的应用可能影响就业结构，推动从业人员技能升级。因此，企业在追求技术进步的同时，也应关注员工的转型与发展。 综上所述，AI新茶饮可能是未来的趋势之一，但目前仍处于探索阶段。其能否成为行业发展的必然方向，取决于技术的成熟度、消费者的接受度以及实际应用效果。无论其是噱头还是未来，AI在新茶饮中的应用都值得我们持续关注和探讨。
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  • 回答了问题 2024-12-09

    开发者们需要如何打造属于自己的Plan B?

    在开发工作中，面对不断变化和挑战，制定一个有效的Plan B确实非常重要。以下是如何制定一个适合自己的Plan B的口语化建议： 识别潜在风险： 先想想可能会出什么问题，比如技术难题、需求变更或者人手不足。 准备备用方案： 如果技术栈出问题，有没有替代技术？需求变了，怎么快速调整？人手不够，能不能外包或临时增援？ 优先级排序： 弄清楚哪些是关键路径，哪些可以先放一放。确保Plan B所需的资源已经预留好了。 持续评估和更新： 经常回顾Plan B，看看需不需要调整。在敏捷开发中，Plan B也要随着迭代优化，保持灵活性。 心理准备： 接受可能的失败，别一遇到问题就慌。团队多沟通，确保大家都知道Plan B是什么，什么时候用，怎么用。 测试和记录： 测试Plan B，确保行得通。记录下来，写文档，以后用起来方便。 总之，Plan B不仅是技术上的准备，更是心理和团队协作上的准备。有了Plan B，面对变化和挑战时，心里会踏实很多。
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  • 回答了问题 2024-12-02

    动机VS自律，对开发者们来说哪个比较重要？

    对于开发者来说，动机和自律都是至关重要的，但它们在不同的阶段和情境中发挥着不同的作用。以下是对这一问题的总结和分析： 动机的作用： 内在驱动：动机源于对编程的热爱和对技术的追求，能够激发创造力和创新精神。面对挑战：在遇到困难时，动机能够提供持续的动力，帮助开发者坚持下去。学习新知：强烈的动机促使开发者主动学习新技术，保持竞争力。 自律的作用： 保证质量：自律帮助开发者养成良好的编码习惯，确保代码质量和项目进度。遵守规范：在团队合作中，自律确保遵守团队规范和项目时间表。长期维持：自律习惯的养成有助于在长时间内保持高效和稳定的工作状态。 两者的关系： 相辅相成：动机和自律相互促进，形成良性循环。良好的自律习惯可以增强自信心，进而增强动机；而强烈的动机也能提高自律的能力。不同阶段的侧重：在学习新技能时，动机可能更为重要；而在项目开发中，自律可能更关键。个人差异：不同开发者可能在动机和自律方面有不同的强项，需要根据个人情况来平衡。 结论： 综合重要性：动机和自律都是开发者成功的关键因素，缺一不可。平衡与发展：开发者应根据自身情况和具体环境，找到动机与自律的平衡点，以实现个人和职业的持续发展。 总之，动机和自律在开发者的成长道路上扮演着不可或缺的角色，它们的结合能够帮助开发者在技术道路上走得更远。
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  • 回答了问题 2024-11-27

    AI生成海报or人工手绘，哪个更戳你？

    AI生成海报的优势： 效率高: 可以快速生成大量不同风格的海报，大大节省时间和成本。可控性强: 可以通过参数调整，控制海报的风格、颜色、元素等，满足特定需求。批量生产: 适合需要大量海报的场景，例如企业宣传、电商推广等。 人工手绘的优势： 独特性强: 具有独特的艺术风格和个人情感表达，更具感染力。细节丰富: 可以展现更精细的细节和更丰富的层次感。情感表达更直接: 艺术家可以将自己的情感和体验融入作品中，更能触动观者的心弦。 我的观点： 我认为AI和人工手绘并非对立的，而是可以互补的。AI可以作为辅助工具，帮助艺术家提高效率，实现更大胆的创意；而人工手绘则可以为AI生成的图像注入灵魂，使其更具艺术性和感染力。 对于捕捉生活中的美好瞬间，最佳选择取决于具体情况：如果需要快速制作大量海报，AI是更好的选择；如果需要表达独特的艺术情感和精细的细节，人工手绘更胜一筹。 甚至可以将两者结合，利用AI生成基础图像，再由艺术家进行润色和修改，达到最佳效果。 所以，与其选择其中一种，不如探索如何将两者优势结合，创造出更优秀的作品。
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  • 回答了问题 2024-11-19

    AI宠物更适合当代年轻人的陪伴需求吗？

    如果让我选择是否养一只AI宠物，我会觉得它是一个非常有趣的选项，尤其是考虑到现代生活中的种种压力。作为一个工作繁忙的人，我很难找到足够的时间去照料一只传统宠物。每天要面对大量的工作任务和社交活动，我常常感到疲惫不堪，社交时间也变得有限。如果能有一只AI宠物，不仅能在我需要时提供情感支持，而且还不需要我投入大量的时间去喂养、清理等，的确是一个吸引人的选择。 AI宠物能够随时随地和我互动，给我提供陪伴，不管是忙碌的工作日，还是空闲的晚上，它都可以在我需要的时候出现。这种24小时在线的陪伴，让我在忙碌中能得到一些安慰，尤其是在感到孤单或压力大的时候，它们似乎能起到缓解情绪的作用。对于我来说，AI宠物能帮助我减轻一些孤独感，尤其是在我没有时间去外面社交或是与朋友聚会的时候。 然而，我也清楚地知道，AI宠物不可能替代真实的宠物或人类之间的情感联系。尽管它们能够和我互动，但这种互动毕竟是基于程序的，不像真实宠物那样能感知到我的情绪变化，或是通过身体接触来安慰我。AI宠物更像是一个工具，虽然它能在短期内满足我情感上的需求，但它无法提供那种深层次的、源自真实关系的情感联结。 此外，我也会有一些担心，毕竟它依赖于技术，如果系统出现问题或者设备损坏，我就无法和它进行互动了。这种不稳定性有时让我感到它并不如传统宠物那样可靠。 总的来说，如果我只是希望在忙碌的生活中得到一点情感支持，而不想承担传统宠物所需要的责任，AI宠物无疑是一个不错的选择。它简单、便捷、不会让我感到负担，能够在我需要的时候提供陪伴。但如果我希望获得更真实、更深刻的情感联结，AI宠物显然无法替代真实的宠物或人际关系。所以，是否选择养一只AI宠物，取决于我当下的需求和对情感支持的期望。
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  • 回答了问题 2024-11-19

    AI客服未来会完全代替人工吗？

    随着人工智能技术的不断进步，AI客服在许多行业中已经逐渐取代了传统人工客服的部分职能，尤其是在处理重复性、标准化的查询或问题时。AI客服能够在全天候提供服务，解决客户的一些基础需求，比如查询订单、提供常见问题的答案、或者进行简单的故障排查等。以下是我对这个问题的思考： 我与AI客服的沟通场景 在日常生活中，我与AI客服的“沟通”主要发生在以下几个场景： 电商平台：购买商品后，我经常通过AI客服询问订单状态、物流跟踪、退换货政策等信息。大多数电商平台的AI客服能够快速响应，并给出精准的答案。 银行和金融服务：在查询账户余额、信用卡交易记录、常见问题时，AI客服提供了即时且准确的服务，尤其是当我遇到一些基本问题时，AI客服表现得非常高效。 技术支持：在一些软件或硬件的技术支持中，AI客服能够通过预设的解决方案指导用户进行基本的故障排除，如重启设备、清除缓存等。 通信公司：我也曾通过AI客服查询数据使用情况、流量剩余等信息。AI客服能快速回答这些标准问题，提升了效率。 AI客服是否能完全取代人工客服？ 1. 在简单任务中，AI客服表现出色 对于一些重复性的、规则明确的问题，AI客服的表现非常好，甚至超越人工客服的效率。例如，查询物流信息、查看账户余额、重置密码等简单查询，AI客服可以提供比人工客服更快速的响应。 2. 复杂问题仍需要人工介入 尽管AI客服在许多场景中提供了高效的服务，但当客户的问题较为复杂，涉及情感交流或需要创造性思考时，AI目前还难以全面取代人工客服。比如，处理客户的特殊要求、解决涉及多个环节的技术问题或在情绪激烈时提供安抚，这些任务仍需要人工客服的介入。 3. 情感理解与共情能力的限制 AI客服虽然在语言理解和处理上日益进步，但它缺乏人类的情感认知能力。面对一些情绪化、复杂或特殊的客户需求时，AI可能无法做出最佳反应，导致客户的满意度下降。 4. 安全和隐私问题 在涉及敏感信息的服务中，AI客服需要处理复杂的身份验证和数据安全问题。虽然AI可以在此方面做出严格的规范，但由于技术和监管的局限性，许多客户在涉及隐私和安全时，仍然更倾向于与人工客服沟通。 未来展望 未来，随着自然语言处理技术、深度学习和情感AI等技术的发展，AI客服的能力将逐渐提高，能在更广泛的场景下提供支持。然而，完全取代人工客服可能需要一个较长的时间，因为有些任务涉及高度的灵活性、创造性和情感智能，而这些是当前AI技术难以完全模拟的。 总的来说，我认为在未来的某些领域，AI客服将大大减轻人工客服的负担，但完全替代人工客服还需要一段时间。AI和人工客服可能会更多地成为互补关系，人工客服将处理更复杂和高价值的工作，而AI客服则承担日常、标准化的任务。
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  • 回答了问题 2024-11-12

    “云+AI”能够孵化出多少可能？

    1. 你认为云计算将朝着哪个方向进化？ 云计算的未来发展将主要聚焦于以下几个方向： 边缘计算与分布式计算： 随着IoT（物联网）的普及，数据产生的地点和计算需求愈加分散。云计算将向边缘扩展，支持更加实时、低延迟的应用场景。边缘计算不仅可以优化大规模数据处理，也能为用户带来更好的体验。 多云与混合云： 企业将不再依赖单一云服务商，而是采用多个云平台和混合云架构，以优化成本、提高灵活性并规避供应商锁定风险。未来的云计算将更加注重不同云平台之间的互操作性和数据流动的无缝对接。 云原生与容器化技术： 云原生架构（如微服务和容器化技术）将进一步成为主流。这种架构不仅提升了应用的可扩展性和弹性，还支持企业在多云环境中高效部署和管理应用。 绿色云计算： 随着环保意识的提高，云计算的能效和可持续性将成为一个重要发展方向。利用更绿色、节能的技术和优化数据中心能效，将成为云计算发展的一个重要趋势。 2. 大模型和AI应用，能否成为云服务商的第二增长曲线？ 大模型和AI应用无疑能成为云服务商的重要增长动力，以下是几个原因： 数据和算力需求推动： 大型语言模型、计算机视觉等AI技术的发展需要强大的计算资源和大规模的数据存储，而云服务商正好具备这种基础设施优势。云服务商可以通过提供GPU、TPU等加速硬件和AI训练平台，满足这些需求，从而实现增收。 AI即服务： 随着AI技术的普及，企业越来越倾向于通过云平台租赁AI能力，而不是自行构建AI系统。云服务商可以提供各类AI服务（如机器学习平台、智能数据分析工具等），降低企业AI应用的门槛，吸引更多客户。 大模型的定制化与部署： 云服务商可以为企业提供定制化的大模型训练和部署服务，不仅帮助企业在具体应用场景中实现AI落地，还可以提供持续的模型优化和更新服务，进一步巩固其市场地位。 生态系统建设： 云服务商不仅提供基础设施，还通过构建AI生态系统（如开源框架、数据集、开发工具等）进一步促进大模型和AI应用的普及。这将使得云服务商成为AI创新的重要推动者。 因此，大模型和AI应用不仅能成为云服务商的第二增长曲线，还可能引领未来云计算领域的新一轮技术浪潮，推动云计算的深度变革与产业升级。
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  • 回答了问题 2024-11-10

    FFA 2024 大会门票免费送！AI时代下大数据技术未来路在何方？

    我想到现场 在 AI 时代的背景下，大数据技术将变得更加智能化、自动化，同时面对海量数据处理的需求，实时性和高效性将成为关键。Apache Flink 作为领先的流处理框架，已经在实时计算领域取得了显著的成就，但随着 AI 和大数据的融合，Flink 未来的发展仍有巨大的潜力。 我认为，Apache Flink 未来的发展趋势可能会有以下几个方向： 深度集成 AI 和机器学习：Flink 可以进一步增强与 AI 技术的结合，通过集成机器学习库和框架（如 TensorFlow 或 PyTorch），为实时流处理提供更强大的智能分析能力。这样，Flink 不仅可以处理数据流，还能够进行实时的数据预测、异常检测等高级分析。 更强的扩展性与自适应能力：随着云原生架构的不断普及，Flink 将需要更好地适应分布式计算环境，进一步提高其扩展性和弹性。自适应流处理、动态调整资源和任务调度将成为其核心竞争力。 跨平台的数据集成与互操作性：未来的数据生态越来越复杂，Flink 作为流式数据处理平台，将会与更多数据存储、消息队列、流媒体平台等进行无缝对接，提供更好的数据集成能力，助力企业实现全面的数据治理与统一管理。 增强实时数据可视化和监控功能：随着实时数据处理的普及，如何实时监控流式数据的健康状态和业务指标，将成为企业运维的核心挑战之一。Flink 未来可能会增强对实时数据的可视化展示能力，提供更友好的操作界面，帮助用户更快地定位问题。 总之，我期待 Flink 在 AI 时代能够继续推动流式计算技术的发展，帮助更多企业从实时数据中获得洞察，提升决策效率。
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  • 回答了问题 2024-11-04

    AI时代，存力or算力哪一个更关键？

    其实“存力”和“算力”是AI发展的两大关键支柱，像盖大厦的基石和引擎一样。没有存力，AI就没有可靠的数据基础；没有算力，AI的算法和模型也就无法真正发挥作用。 存储能力是AI的根基。海量数据的存储、管理和高效访问能力，直接决定了AI训练和推理的质量和效率。就像阿里云推出的数据湖解决方案，通过数据湖的整合，数据可以更方便地对接各种计算引擎，像MaxCompute和EMR等大数据系统，也让数据在存储和分析上有了更高效的一体化支持。这种架构相当于为AI的数据流动搭建了一条高速路，让算力在需要时能快速获取和处理数据，减少了数据读取的瓶颈。 不过，说到算力，它其实是AI发展到一定阶段后的核心推动力。现在的大模型越来越庞大，参数量从最初的几个Billion到现在的上万Billion，算力的需求早已成倍增长，直接关系到模型训练和推理的速度与质量。像阿里云的EAS-LLM服务，正是针对这些大模型推理需求设计的，利用BladeLLM的推理加速和优化部署来提供高性价比的算力支持，同时也减轻了客户的运维压力。这种算力解决方案能让大模型在实际应用中以更低的成本、更高效的方式运行，从而加速AI技术的落地。 总的来说，存力和算力之间是一种相互依存、相互促进的关系。高效的存力能加速数据处理，为算力提供稳定的数据支撑；而强大的算力也需要高速的数据读写来保障其性能。这种互动关系在AI发展过程中尤其明显：早期阶段，我们更关注如何收集、存储和管理数据；而到了后期，随着数据量增大，如何高效地利用这些数据进行训练和推理就变得更为重要了。可以说，未来AI的发展，不仅需要更强的算力，更需要存力与算力的协同创新，共同推动AI技术的持续进步。
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  • 回答了问题 2024-10-30

    全网寻找 #六边形战士# 程序员，你的 AI 编码助手身份标签是什么？

    通义灵码上线一周年的成就真令人振奋！超过600万的下载量，百万开发者和上万家企业的使用，显示了它的广泛认可和实用性。87%的开发者满意率也体现了它在提高工作效率方面的有效性。 关于年报和盲盒，我觉得这是一种有趣的互动方式！期待能看到我的AI编码助手年度身份标签。 使用体验：我在通义灵码的帮助下，提升了代码编写的效率，特别是在解决复杂问题时。它的智能提示功能真是太棒了，节省了我大量的调试时间！希望未来能继续看到更多功能更新。
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  • 回答了问题 2024-10-28

    AI助力，短剧迎来创新热潮？

    AI技术的快速发展，确实在短剧创作领域掀起了一场变革。AI从智能编剧、角色塑造到场景生成等方面，为创作者带来了全新的创作工具与思维方式，让短剧的制作模式和内容表现都有了显著提升。围绕“AI助力后，短剧领域如何定义创意并进一步发展”这一话题，可以从以下几个方面展开讨论： 1. 智能编剧与内容创作效率提升 AI在编剧环节中的应用，显著提升了剧本创作的效率。通过自然语言处理（NLP）技术，AI能够快速分析大量文本，提供灵感素材、故事框架和情节发展建议。借助机器学习算法，AI可以模仿不同风格的剧本写作，帮助创作者打破创意瓶颈。例如，AI可以基于给定的主题、关键词或人物设定，生成多种剧情走向供编剧选择，这大大缩短了创作时间。 2. 角色个性化塑造与情感共鸣 AI在角色塑造中的应用，让人物的个性更加鲜明，情感表达更加真实。通过对观众反馈数据的分析，AI可以理解和预测观众对角色的情感反应，从而帮助创作者调整角色的性格、语言习惯和行为逻辑。这种智能化的角色设计，不仅提高了角色的真实感，还增强了观众的代入感，使短剧的情感共鸣更加强烈。 3. 场景自动生成与视觉表现创新 短剧制作中的场景设计与特效制作，通常是耗时且昂贵的环节。AI技术的引入，可以在剧本设定的基础上，自动生成逼真且富有创意的场景设计。无论是动画还是实拍场景，AI都能通过图像生成、3D建模等技术，快速生成符合剧情需要的视觉素材。这不仅降低了制作成本，还让剧组能够尝试更加大胆和独特的视觉效果，探索不同类型的风格化表现。 4. 个性化推荐与观众互动体验 AI在个性化推荐和互动体验上的应用，为短剧带来了更强的用户参与感。通过深度学习算法，AI可以分析观众的观看习惯和喜好，向用户推荐更加契合个人兴趣的短剧内容。此外，AI还能支持互动式剧情发展，根据观众的选择即时调整剧情走向，为观众提供定制化的观看体验。这种互动式的体验突破了传统的线性叙事模式，为短剧创作带来了更多创新空间。 5. 创新与传统制作模式的碰撞 尽管AI技术在创作中展现了强大的辅助能力，但它也引发了关于创意与技术平衡的讨论。AI擅长的是在数据和算法的基础上进行逻辑推演，但艺术创作中很多独特的创意，往往来自于不可预见的灵感与情感表达。未来，AI技术如何与人类创意充分结合，将成为短剧领域发展的关键。在提高制作效率的同时，AI将更多承担重复性、技术性较强的工作，而将灵感创意的空间留给人类创作者。 结语 AI助力下的短剧创作，正在突破传统制作的界限，为创作者提供了更加多样的工具和可能性。未来，我们可以期待更多基于AI技术的短剧新形式，如虚拟角色主演、实时生成剧情等新体验。对于创作者而言，AI是一个全新的“创作伙伴”；而对于观众而言，AI带来了更加个性化、互动性更强的观看体验。这一切都在重新定义短剧的创意边界，让我们共同期待AI助力下短剧领域的更多惊喜与可能。
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  • 回答了问题 2024-10-18

    如何使用Java SDK连接开启NACOS_AUTH_TOKEN的Nacos实例？

    为了使用 Java SDK 连接到开启了 NACOS_AUTH_TOKEN 认证的 Nacos 实例，你需要在请求中添加认证 token。NACOS_AUTH_TOKEN 是 Nacos 服务提供的一种基于 token 的认证方式，当开启认证后，所有的请求都需要带有认证 token。 具体步骤如下： 1. 添加 Nacos SDK 依赖 首先，确保你已经在项目中引入了 Nacos 的 Java SDK。使用 Maven 的话，你可以在 pom.xml 中添加以下依赖： dependency> groupId>com.alibaba.nacosgroupId> artifactId>nacos-clientartifactId> version>2.x.xversion> dependency> 2. 设置认证 token 和初始化 Nacos 客户端 当 NACOS_AUTH_TOKEN 认证开启时，每次与 Nacos 通信时需要提供 token，你可以通过在请求的 header 中添加 Authorization 字段来完成这个操作。 在 Java SDK 中，使用 Properties 对象来配置认证信息。你可以通过设置 nacos.auth.token 参数，来让 SDK 自动为每个请求添加 token。 下面是一个示例，展示了如何使用 Java SDK 连接到开启了 NACOS_AUTH_TOKEN 认证的 Nacos 实例： import com.alibaba.nacos.api.NacosFactory; import com.alibaba.nacos.api.config.ConfigService; import com.alibaba.nacos.api.exception.NacosException; import java.util.Properties; public class NacosAuthExample { public static void main(String[] args) { // 创建配置对象 Properties properties = new Properties(); // 设置 Nacos 服务地址 properties.put('serverAddr', 'http://127.0.0.1:8848'); // 设置认证 token properties.put('nacos.auth.token', 'your_token_here'); // 如果使用的是 Nacos 2.x 版本，可以使用以下配置来指定命名空间 properties.put('namespace', 'your_namespace_here'); try { // 创建配置服务实例 ConfigService configService = NacosFactory.createConfigService(properties); // 从 Nacos 获取配置示例 String dataId = 'example-data-id'; String group = 'DEFAULT_GROUP'; String content = configService.getConfig(dataId, group, 5000); System.out.println('Config content: ' + content); } catch (NacosException e) { e.printStackTrace(); } } } 3. 关键参数说明 serverAddr: 指定 Nacos 服务的地址，例如 http://127.0.0.1:8848。nacos.auth.token: 这个是关键部分，用来设置认证 token，当 Nacos 开启了 NACOS_AUTH_TOKEN 验证时，所有的请求都必须包含这个 token。namespace: 可选，如果你使用了 Nacos 的命名空间管理功能，指定你要操作的命名空间。 4. 获取和管理 NACOS_AUTH_TOKEN 在生产环境中，token 通常是通过某种方式动态生成或者从环境变量中获取。确保 token 的安全性，避免硬编码敏感信息。 注意事项 如果使用的是 Nacos 2.x 版本的认证方式，可能需要额外的身份认证配置，比如用户名和密码，这时可以通过 nacos.username 和 nacos.password 来设置认证参数： properties.put('nacos.username', 'nacos'); properties.put('nacos.password', 'nacos'); 根据你的 Nacos 实例配置和认证方式调整这些配置即可。 通过这种方式，你可以使用 Java SDK 成功连接开启了 NACOS_AUTH_TOKEN 认证的 Nacos 实例并进行配置操作。
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  • 回答了问题 2024-10-15

    如何在ECS命令行中执行import操作？

    在阿里云的ECS（Elastic Compute Service）实例上，你可以通过SSH登录到实例后在命令行中执行import操作。这通常是在Python交互环境或者执行Python脚本时进行的。以下是几种常见的方式： 1. 在Python交互式Shell中执行import 如果你想在ECS的命令行中直接进入Python交互式环境并执行import操作，可以按照以下步骤： SSH登录到ECS实例：首先通过SSH登录到ECS实例。例如： ssh user@your-ecs-instance-ip 启动Python交互式环境：在命令行中输入python或python3（根据你安装的Python版本）： python3 在Python Shell中进行import：进入Python环境后，直接输入import命令，例如： >>> import tensorflow as tf >>> import numpy as np 这样，你就可以在交互式环境中导入Python库并测试代码。 2. 在Python脚本中使用import 如果你想在ECS实例上运行一个包含import语句的Python脚本，可以按照以下步骤： 创建Python脚本：在命令行中，使用文本编辑器（如nano、vim）创建一个Python脚本文件： nano my_script.py 在my_script.py中编写你需要的代码，例如： import tensorflow as tf import numpy as np print('TensorFlow version:', tf.__version__) print('Numpy version:', np.__version__) 保存并退出：保存脚本并退出编辑器（在nano中，按Ctrl+O保存，Ctrl+X退出）。 运行Python脚本：在命令行中运行这个Python脚本： python3 my_script.py 这样就可以在脚本中执行import操作，并查看输出结果。 3. 通过命令行直接执行import 你也可以直接在命令行中执行一行Python命令来进行import操作，而不需要进入Python交互式Shell或编写脚本： python3 -c 'import tensorflow as tf; import numpy as np; print('TensorFlow version:', tf.__version__); print('Numpy version:', np.__version__)' 这种方式适用于测试简单的import操作或执行小段代码片段。 4. 安装缺失的Python库 在执行import操作时，如果遇到库未安装的错误，你需要先使用pip进行安装。例如： pip3 install tensorflow numpy 然后再重新运行import操作。
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  • 回答了问题 2024-10-15

    如何查看默认的调试参数？

    在TensorFlow中，要查看或获取当前环境中默认的调试参数，可以通过多种方式来检查默认的配置。例如，你可以查看TensorFlow的日志配置、调试环境变量等。以下是几种方法来查看默认的调试参数： 1. 使用tf.config查看配置 TensorFlow 2.x版本中，可以使用tf.config查看当前的设备设置和调试相关参数，比如是否启用了GPU等： import tensorflow as tf # 查看当前设备列表（如CPU、GPU等） print(tf.config.list_physical_devices()) # 查看XLA加速器状态 print(tf.config.optimizer.get_jit()) 这种方法主要是查看TensorFlow运行时的配置，适用于想了解硬件设备和加速器等配置的场景。 2. 查看tf.compat.v1中的Session配置 如果你的代码使用的是tf.compat.v1中的图模式（Session），可以通过tf.compat.v1.ConfigProto来查看或打印当前会话的默认配置： import tensorflow as tf # 查看默认的配置参数 config = tf.compat.v1.ConfigProto() print(config) ConfigProto中包含了TensorFlow运行时环境的一些默认设置，比如并行线程数、内存增长等。 3. TensorFlow日志级别配置 TensorFlow通过环境变量或代码设置日志级别，这会影响调试输出的详细程度。你可以检查或更改这些设置： 通过环境变量设置： export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=0 # 默认值（显示所有日志，包括调试信息） export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=1 # 仅显示INFO、WARNING和ERROR日志 export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2 # 仅显示WARNING和ERROR日志 export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=3 # 仅显示ERROR日志 在代码中设置日志级别： import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '0' # 设置日志输出为DEBUG级别 查看这个环境变量可以帮助你了解当前TensorFlow的日志输出配置，从而知道调试信息是否被抑制。 4. 查看调试工具（如tf.debugging或tf.compat.v1.debugging）的默认行为 如果你使用tf.debugging进行断言或检查操作，可以查看其文档或直接尝试使用某些API，并打印其默认行为。例如： import tensorflow as tf # 查看调试断言行为 try: tf.debugging.assert_equal(1, 2) except tf.errors.InvalidArgumentError as e: print('Default debugging assertion behavior:', e) 这种方法可以帮助你了解调试断言在默认情况下是如何处理异常的。 5. 查看环境变量 TensorFlow和其他库一样，很多配置是通过环境变量控制的，可以使用Python的os.environ来查看所有环境变量的默认值： import os # 打印所有环境变量 for key, value in os.environ.items(): print(f'{key}: {value}') # 查看与TensorFlow相关的特定环境变量 print(os.environ.get('TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL', 'Not Set')) print(os.environ.get('CUDA_VISIBLE_DEVICES', 'Not Set')) 这样可以快速看到与TensorFlow运行相关的环境变量设置，包括调试级别、GPU设备等。
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  • 回答了问题 2024-10-15

    机器学习PAI中easyrec 代码断点单步调试都是用啥方法啊？

    在阿里云的PAI平台中进行EasyRec的断点和单步调试时，通常有以下几种方法可以帮助调试代码，特别是当EasyRec的后端是基于TensorFlow 2.10，而很多代码仍然使用tf.compat.v1的API时： 1. 使用Python自带的pdb调试 pdb 是Python自带的调试器，可以帮助在代码中设置断点、查看变量、逐步执行代码。常用的方式是在需要调试的位置插入如下代码： import pdb; pdb.set_trace() 当代码执行到这一行时，程序会暂停，进入调试模式，允许你查看变量状态和执行下一步。对于兼容tf.compat.v1的代码，这种调试方式是通用的。 2. 使用tf.compat.v1的tf_debug模块 虽然TensorFlow 2.x版本中推荐使用tf.debugging模块，但由于你的代码中使用了tf.compat.v1，可以继续使用tf.compat.v1的调试工具。例如，tf.compat.v1中的tf_debug模块可以通过tf.compat.v1引入： from tensorflow.python import debug as tf_debug 然后在创建Session时，使用带有tf_debug的Session来调试： sess = tf_debug.LocalCLIDebugWrapperSession(tf.compat.v1.Session()) 这种方法对于调试tf.compat.v1下的图模式代码（即基于Session的执行模型）会非常有用。 3. 使用远程调试工具，如PyCharm等IDE 如果你使用的开发环境是PyCharm，可以配置远程调试。具体方法是： 在你的本地机器上设置好调试端口。在代码中插入调试断点。通过ssh端口转发，将PAI中的进程端口映射到本地机器。运行PyCharm中的Remote Debug，使其可以连接到运行中的程序。 这需要一定的网络配置和端口转发权限，但可以带来更友好的调试体验。 4. 使用日志打印（logging） 在一些场景下，特别是在PAI这种云端环境中调试，直接用断点可能不是最优选，使用日志打印来记录程序执行过程是更常用的调试方式。你可以通过print()函数或logging库来输出关键变量的值、形状、以及TensorFlow图的执行过程。 例如： import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) logging.info('Current value of x: %s', x) 5. TensorFlow 2.x的调试工具：tf.debugging 和 tf.function的eager模式 虽然你提到代码使用了tf.compat.v1，但如果你有机会在某些部分切换到TensorFlow 2.x的API，可以利用其eager execution模式进行调试。TensorFlow 2.x默认是eager模式，这样在执行操作时会立即返回结果，更加接近Python原生的调试体验。 但是，当你在tf.compat.v1模式下，这些功能会受到限制，所以需要注意这个切换。
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  • 回答了问题 2024-10-14

    手机怎么链接云电脑？

    使用手机连接云电脑可以通过几种不同的方法实现，主要取决于你选择的云电脑服务（例如阿里云云电脑等）以及是否需要通过远程桌面协议（RDP）连接。以下是几个常见的方法： 1. 使用云电脑服务商的官方App 许多云电脑服务商（如阿里云云电脑、华为云等）提供了官方的手机App，下载和登录后即可直接控制云电脑： 阿里云云电脑：下载并安装“阿里云云电脑”App。登录你的阿里云账号，选择并启动你购买的云电脑实例。启动后，App会自动连接到云电脑，你可以直接进行操作。 华为云云电脑： 安装“华为云电脑”App，并使用华为账号登录。启动你的云电脑实例，App自动连接后，你可以直接在手机上控制。 这种方式适合一般用户，操作简单，而且可以自动适配手机屏幕和触摸操作。 2. 使用远程桌面工具 如果你的云电脑支持远程桌面协议（如 RDP、VNC），可以使用通用的远程桌面App连接云电脑。这种方式更灵活，适合连接不同平台的云电脑。 Microsoft Remote Desktop（微软远程桌面）：适用于Windows云电脑。 在云电脑上确保RDP服务已开启。下载“Microsoft Remote Desktop”App，添加云电脑的IP地址或域名。输入账号和密码，即可远程控制云电脑。 AnyDesk、TeamViewer 等远程控制软件： 在云电脑上安装AnyDesk或TeamViewer并获取其远程连接ID。在手机上安装同款App，输入ID并连接。 这种方式可以在手机、平板和电脑上跨平台使用。 3. 通过网页浏览器登录 部分云电脑服务商还支持在浏览器中直接连接。 登录云电脑服务商的官网。进入云电脑实例页面后，选择“网页版访问”或类似选项。系统会自动加载云电脑桌面，直接在浏览器中控制。 4. 使用虚拟专用网络 (VPN) 进行内网连接 如果云电脑在内网或企业私有云中，且不对外开放，可以通过VPN连接内网后，再使用远程桌面工具访问云电脑。此方法适合企业内部使用。
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  • 回答了问题 2024-10-14

    OSS如何快速删除文件？

    OSS（阿里云对象存储）支持几种删除文件的方式，具体可以根据文件数量和操作需求来选择： 1. 删除单个文件 可以使用阿里云 OSS SDK，直接调用 deleteObject 方法删除指定文件。以下是 Python SDK 的示例： import oss2 # 初始化认证和连接 auth = oss2.Auth('', '') bucket = oss2.Bucket(auth, 'oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com', '') # 删除单个文件 bucket.delete_object('your/file/path') print('File deleted successfully.') 2. 批量删除文件 如果需要删除多个文件，可以使用 SDK 中的 delete_objects 方法。以下是 Python SDK 的示例： # 批量删除文件 files_to_delete = ['file1.jpg', 'file2.jpg', 'file3.jpg'] result = bucket.batch_delete_objects(files_to_delete) print('Deleted files:', result.deleted_keys) 3. 通过生命周期规则自动删除 如果不需要立即删除，可以设置 OSS 的生命周期规则。通过设定规则，可以在指定时间后自动删除文件。操作步骤如下： 登录阿里云控制台，选择 OSS。选择对应的存储空间，进入“管理”页面。配置生命周期规则，如设定对象的过期天数，过期后自动删除文件。 4. 通过控制台删除 如果文件数量不多，也可以直接在 OSS 控制台中进行手动删除： 登录 OSS 管理控制台。选择目标 Bucket，找到文件。勾选需要删除的文件，点击“删除”。 5. 批量删除脚本 对于大量文件或文件路径存储在文本中的情况，可以编写脚本，结合 OSS SDK 循环删除。例如，读取一个文件列表逐行删除，适合清理大量指定文件。 选择方法时，如果是大规模删除且操作频繁，推荐通过 SDK 或生命周期规则实现，操作效率更高。
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  • 回答了问题 2024-10-11

    【云端读书会 第1期】读《10分钟打造专属AI助手》，你有哪些心得？

    活动都参与了，奖品也获得了，感谢官方
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