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用技术做公益很好，码上公益里面的项目很有意义。

Agent一路狂飙，它作为自主智能体，可以自己给自己安排任务、分析和总结工作成果，以及寻找下一步的目标。但也有人说，Agent虽然发展迅速，但是对于实际落地来说，“成本效益比”始终是一个核心焦点，也是撬动新一轮人工智能革命的关键力量。

您可以通过计算巢服务实例页面右上角修改游戏配置进入修改。目前计算巢服务的较新版本已支持修改。如您的版本还不支持，请迁移到最新的计算巢服务版本。迁移前请备份好存档。参考：https://developer.aliyun.com/article/1429706

根据您提供的信息，您的设备是基于Linux嵌入式平台 (armv9主控芯片），并且希望使用自研的ASR接口来控制设备。考虑到设备在线使用且当前阶段先从本地端开发做起，后续会扩展到云端，以下是一种可能的方案： 本地端ASR集成：使用开源或商业的语音识别引擎，如Kaldi、Deepspeech等，这些引擎通常提供灵活的A尸供开发者进行定制和集成。结合您设备自带的语音编解码能力，将音频数据按照所选ASR引擎要求的格式进行预处理，并通过引擎提供的接口进行语音转文字识别。云端ASR服务：阿里云提供了多种语音识别服务，例如智能语音交互服务 (Interactive Voice Response, IVR) 和语音识别 (Automatic Speech Recognition, ASR) 服务。当需要扩展到云端时，可以采用阿里云的ASR SDK，针对Linux环境，可以选择对应的SDK版本（如C++或Java SDK)，并按照官方文档配置访问凭证和服务调用参数。在本地设备上实现与云端ASR服务的通信模块，将本地采集的音频数据发送至云端进行识别，并接收云端返回的识别结果。综上所述，您可以首先在本地端集成一个适合嵌入式环境的轻量级ASR引擎进行初步开发，待成熟后，再对接阿里云云端ASR服务以实现更强大的语音识别功能和更好的用户体验。同时，请确保遵守相关服务的使用协议和安全规范。

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在大多数情况下，技术能力和业务逻辑是相辅相成的，它们共同决定项目的成功与否。然而，在不同的背景中，重要性可能有所变化。例如，在技术驱动的公司或项目中，技术能力可能更为重要，因为它们需要解决复杂的技术问题和创新技术方案。而在以业务为导向的公司或项目中，业务逻辑可能更为重要，因为它们需要理解和满足用户的需求，提供具有商业价值的解决方案。

你工作流中没设置 可以流转过去

我觉得全球最流行的数据库肯定还是MySQL,在中国的话 TiDB 和 PolarDB 都不错，阿里云开发者社区有很多数据库的学习资料，我一般都是边学习边上手，事半功倍。

Flink确实支持使用RoaringBitmap进行数据处理，可以使用Flink的DataStream API或Table API来实现。使用RoaringBitmap可以在处理大规模数据集时提供更高的性能和更小的内存占用。 在Flink的Table API中，您可以使用Flink的UDFs（User-Defined Functions）来生成和操作RoaringBitmap。例如，您可以使用RoaringBitmap的构造函数和add()方法来生成和添加元素，然后使用RoaringBitmap的toArray()方法将其转换为数组。然后，您可以将这个数组传递给您的UDF，从而在Table API中使用RoaringBitmap。 以下是一个使用Table API和RoaringBitmap的简单示例： // 创建一个RoaringBitmap UDF public class RoaringBitmapUDF extends ScalarFunction { public int[] eval(RoaringBitmap r) { return r.toArray(); } } // 注册RoaringBitmap UDF tableEnv.registerFunction('roaringBitmapUDF', new RoaringBitmapUDF()); // 使用RoaringBitmap UDF进行数据处理 Table result = table .groupBy('category') .select('category, roaringBitmapUDF(collect(distinct id)) as ids'); // 将结果转换为DataStream DataStream> stream = tableEnv.toAppendStream(result, TypeInformation.of(new TypeHint>() {})); 在上面的示例中，我们首先创建了一个RoaringBitmap UDF，然后将其注册到Table API中。接下来，我们使用RoaringBitmap UDF对数据进行了分组和处理，最后将结果转换为DataStream。 请注意，这只是一个简单的示例，您需要根据自己的需求和数据进行更详细的实现。

这个好难啊

我想对云栖说：云栖引领未来！