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阿里云技能认证

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2025年02月

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  • 回答了问题 2025-02-11

    使用安全体检功能，看看你有多少未修复的安全问题？

    检出2个问题，个人感觉安全体检功能非常好能及时的发现问题，处理问题，保证网络安全；1、全面风险排查：能全方位检测云环境中的安全隐患，涵盖网络、服务器、应用程序等多层面，提前发现弱密码、未授权访问漏洞等问题。2、节省成本投入：为用户，尤其是中小企业节省搭建安全检测体系所需的人力、物力和财力，无需额外购置设备和招聘专业人员。3、提高运维效率：精准定位安全问题，让运维人员针对性修复，避免盲目排查，有效提升运维效率，保障业务正常运行。4、确保合规运营：助力用户满足金融、医疗等行业的法律法规和合规要求，规避因不合规面临的法律风险和监管处罚。5、提升安全意识：使用户直观了解云环境安全状况，增强安全意识，推动企业内部安全文化建设，形成全员护安全的氛围。
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  • 回答了问题 2025-02-11

    大模型数据处理vs人工数据处理，哪个更靠谱？

    应该说都没有绝对的，应该根据不通的需求选择不同的处理方式：1、常规场景大模型数据处理：更靠谱。例如在互联网公司处理海量用户行为数据，分析用户的浏览偏好、购买习惯等，大模型可以快速对大规模数据进行挖掘和分析，发现其中的潜在规律和趋势，效率高且能处理复杂的数据关系，人工处理如此大规模的数据几乎不可能完成。人工数据处理：难以应对大规模数据的常规分析，效率低且容易出错，在这种场景下不如大模型数据处理靠谱。2、对数据准确性和可解释性要求极高的场景人工数据处理：更靠谱。在医疗诊断、金融风险评估等领域，对数据的准确性和可解释性要求极高。比如医生在诊断疾病时，需要对患者的各项检查数据进行仔细分析和判断，依据自己的专业知识和经验给出准确的诊断结果，并且能够清楚地向患者解释诊断依据。大模型数据处理：虽然准确性较高，但由于其黑盒性质，可解释性差，在这些对可解释性要求极高的场景中，可能会让使用者对结果的信任度降低，不如人工数据处理靠谱。3、处理具有特殊情况或复杂情境的数据场景人工数据处理：更具优势。例如在处理一些历史档案数据时，可能存在数据格式不统一、内容模糊不清、存在特殊的历史背景等情况，人工可以根据对历史背景的了解和专业知识，灵活地对这些数据进行解读和处理，做出合理的判断。大模型数据处理：通常是基于已有的数据模式和规律进行处理，对于超出其训练范围的特殊情况和复杂情境，可能无法准确处理，需要大量的额外数据和调整才能适应，在这种场景下不如人工数据处理灵活和靠谱。 以上是通过不同的场景，不同的需求对于大模型数据处理和人工数据处理的选择；
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  • 回答了问题 2025-02-11

    春节假期返工后，你有哪些提升职场幸福感的小技巧？

    1、接受假期结束的事实，积极调整心态，以全新状态投入工作。2、制定合理的工作和生活计划，让自己的节奏更有序。3、感到压力大时，做几次深呼吸，放松身体和神经。4、每工作一段时间，起身活动，舒展身体，缓解疲劳。5、给自己积极的心理暗示，如 “我可以做好” 等。6、利用碎片时间听喜欢的音乐，放松心情。7、与同事交流时保持微笑，传递积极情绪。8、专注工作，避免分心，享受完成任务的成就感。9、下班后进行简单的运动，释放压力，增强活力。10、晚上保证充足睡眠，让身体和大脑充分恢复。
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  • 回答了问题 2025-02-11

    什么样的代码让人一眼就能看出是AI写的？

    这些特征可能让人一眼就看出是AI写的：1、缺乏上下文理解：AI生成的代码可能无法完全理解项目的整体需求或上下文，导致代码片段虽然语法正确，但可能与实际需求不符。2、过度注释：AI生成的代码可能包含大量不必要的注释，解释每一行代码的作用，而这些注释在人类开发者看来可能是多余的。3、重复代码：AI可能会生成重复的代码片段，因为它可能没有意识到可以通过函数或循环来优化代码。4、过于通用：AI生成的代码可能过于通用，缺乏针对特定问题的优化或定制化处理。5、不常见的命名：AI可能会生成一些不常见或不符合常规命名规范的变量名、函数名等。6、缺乏错误处理：AI生成的代码可能缺乏足够的错误处理机制，因为它可能没有考虑到所有可能的异常情况。7、过度依赖库：AI可能会过度依赖某些库或框架，生成大量调用库函数的代码，而忽略了手动实现某些功能的可能性。8、代码风格不一致：AI生成的代码可能在风格上不一致，例如缩进、空格、换行等格式问题。9、缺乏优化：AI生成的代码可能没有经过性能优化，可能存在冗余计算或不必要的资源消耗。10、不符合最佳实践：AI生成的代码可能不符合某些编程语言或领域的最佳实践，例如安全性、可维护性等方面的考虑。11、过于复杂的逻辑：AI可能会生成一些过于复杂的逻辑，虽然功能上正确，但可读性和可维护性较差。12、缺乏文档：AI生成的代码可能缺乏必要的文档或说明，导致其他开发者难以理解代码的意图。13、过度使用高级特性：AI可能会过度使用某些编程语言的高级特性，导致代码难以理解或维护。14、缺乏模块化：AI生成的代码可能缺乏模块化设计，导致代码结构混乱，难以复用。15、过度依赖模板：AI生成的代码可能过度依赖某些模板或模式，导致代码缺乏灵活性。
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