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2 可以当成chatgpt使用,非常智能,而且速度也不慢,对代码编程也很友好,如果能够充分利用起来,效率和质量肯定能够大幅度提升
Serverless架构支持实时或准实时的应用场景,提供数倍于传统CPU的图形图像处理效率。Serverless架构通常是事件触发的,这意味着可以快速响应图像上传等事件,进行即时处理。
某些编程语言和框架提供了锁的高级特性,如可中断的锁获取(interruptible lock acquisition)或尝试锁定(try-lock),这些特性可以帮助避免死锁。
在自己的业务时间多去学习技术相关的知识,在理论中可以提出自己的疑问,虚心向开发人员请教,自己制定的技术决策多向开发人员询问,在需求和技术实现之间做出适合公司发展的平衡,充分清楚技术方案的优缺点
可以从以下方面考虑:
利用现代并行编程模型:使用现代并行编程模型和库,如OpenMP、MPI、C++中的线程库等,这些工具提供了编写并行代码的高级抽象,可以简化并行程序的开发。
考虑同步和锁定:并行程序中的同步和锁定是必不可少的,但也可能引入性能问题。合理使用同步机制,如互斥锁、信号量等,并尽量保持锁定的粒度小和时间短。
优化内存访问:并行程序中的内存访问模式对性能有很大影响。尝试优化数据布局,以便每个核心都能高效地访问所需的数据,避免缓存一致性问题和不必要的内存传输。
我会选择NAS,现在NAS技术很稳定了,不仅可以像网盘一样即开即用,最主要是安全性比网盘高太多,自己也只要买几块硬盘就好了,而且是自己单独使用,性价比很高
通义千问升级后免费开放 1000 万字长文档处理功能将带来以下利好:
高效处理长文档:长文档处理功能使用户能够处理更大规模的文本数据,无需担心字数限制或分段处理的麻烦。这将提高用户的工作效率,特别是在需要处理大量文本的情况下,如文档分析、信息提取和语义理解等领域。
综合性文本处理:长文档处理功能将使用户能够对完整的长文档进行全面的处理和分析。用户可以进行文本搜索、关键词提取、摘要生成、实体识别、情感分析等操作,从而获得更深入的文本理解和洞察。
提供更全面的解决方案:长文档处理功能的开放将为用户提供更全面的解决方案。用户可以利用通义千问的强大文本处理能力,结合长文档处理功能,开发出更复杂和高级的应用,满足不同领域的需求,如自动摘要生成、知识图谱构建、智能搜索等。
推动创新和应用发展:长文档处理功能的免费开放将鼓励开发人员和研究者在文本处理领域进行创新和应用开发。通过充分利用这一功能,他们可以探索更多可能性,开发出更智能和实用的文本处理应用,推动相关领域的发展和进步。
我最期待的功能包括:
文档摘要生成:自动生成长文档的摘要,提取关键信息,帮助用户快速了解文档内容。
实体识别和关系提取:识别文档中的实体(如人名、地名、组织机构等)以及它们之间的关系,从而构建知识图谱或进行信息提取。
文本分类和情感分析:对长文档进行分类,判断其所属的主题或情感倾向,帮助用户理解文档的整体趋势。
智能搜索和检索:通过对长文档进行语义分析,提供更准确和智能的搜索和检索功能,提高用户在大量文本中的信息查找效率。
程序员之所以难以一锤定音写出无瑕代码,我看是以下几点原因:
需求不是固定的。起初设计时需求未竟全面,使用过程新需求会冒出。这难免产生bug。
逻辑思考有限。人靠实践进步,设计时无法考虑到所有边缘场景。只有实际操作才暴露问题。
环境影响大。不同浏览器、系统、设备环境下都可能出现兼容性bug。这难在设计时全面检验。
details容易忽略。在算法或接口连接处,细枝末节的问题假以时日也会现。
协作增加难度。多人协作难避免冲突或依赖问题。这需要通过反复修改才能调整协同。
需求与实现脱节。随着需求变化,原来的实现方式可能无法满足,必须重构优化。
1.晒一晒你开出了什么奖品,上传开盲盒奖品截图(必答)
2.用AI写代码是什么样的体验,分享一下你使用通义灵码的感受(必答)
对一些重复的代码可以快速生成,大大节省了自己的时间,还可以减少自己编码的错误;也可以咨询助手代码的优化建议等,可以提高我们编写代码的质量
2我觉得可以从两个方面,1是优化大模型,对大模型进行更多的训练,2是自动生成部分,留有开放接口供开发者二次开发、扩展功能以丰富业务逻辑。
1 对用户提交的数据进行权限校验,防止用户看到不该看的数据造成数据泄露
1.你使用过Linux桌面操作系统吗?你认为Linux系统有什么优势?
使用过Ubuntu;印象比较深刻的就是命令行比较强大和免费
2我期待未来可以通过语音、文本、眼动、面部表情等多模态交互,让用户操作更流畅便捷,Agent能够像人类一样交流,可以帮助更多人
1数据库选型时我一般会考虑以下几方面:
生态系统支持:流行的数据库通常有庞大的开发者社区和生态系统支持。这意味着你可以更容易地找到相关的文档、教程、解决方案和第三方工具,以及得到更好的技术支持。流行的数据库还有更多的插件和扩展,可以满足各种需求。
技术资源:流行的数据库通常有更多的开发者和专家,这意味着你可以更容易地找到具备相关技能和经验的人才。这对于招聘和团队建设非常重要。此外,如果你在使用流行的数据库时遇到问题,也更容易在社区中获得帮助和解决方案。
可靠性和稳定性:流行的数据库经过广泛应用和测试,通常具有较高的可靠性和稳定性。它们经过了大量的生产环境验证,可能更加健壮和可靠,能够处理各种工作负载和场景。
1作为一名开发者,我对Vision Pro应用在编程场景里很感兴趣。它可以提供一个立体的VR编程环境,实际上为我们打开了无限可能。我会考虑将它用于:
可视化制作和阅读代码。在3D环境中体验代码流程能加强理解。
多窗口多屏幕编程。同时处理多个任务更高效便利。
在线协作。与其他开发者共享VR编程空间可以大大提高效率。
持续集成测试。可以即时识别和修复错误,加速开发进度。
2.未来AI还能在内容创作领域带来什么新的突破?
我想AI应该可以进一步提升虚拟人物和角色的生成能力,创造出更加逼真、细节丰富的虚拟形象。这将为游戏、电影、动画等领域带来更真实、生动的角色和场景。
2 我认为可以降低K8s 的运维复杂度,AI助手高效的回答和分析问题的能力,能够让运维变得简单,很多问题AI都可以帮我们考虑到
puts "新春快乐!愿您的代码像春花一样绽放,像春雨一样滋润,祝您在新的一年里充满创造力和成功!"
1硬件层面,继续提升CPU、GPU和ASIC等AI专用硬件的性能,尤其是性价比。
实现规模化部署,支持大规模分布式训练和超大模型运行,优化网络和存储支持。
强化计算资源的弹性可拓缩能力,支持用户精准按需购买算力。
提供更多端到端AI服务如机器学习平台、人工智能开发套件等辅助工具。
整合更多AI创新节点如数据中心、大数据平台、Super Computer等资源。
提升安全性和隐私保护能力,支持在国产引擎和平台上运行安全的AI模型。
加强与国内外AI公司和机构的深度合作,促进技术交流和产业协同。
重视基础研究投入,培育更多AI安全、知识图谱等前沿技术和应用。
1Serverless架构降低用户操作门槛,聚焦业务本质而非技术细节,有利吸引更广泛客户。
AI驱动可以自动完成日常维护任务,如备份、恢复、安全扫描、参数调优等,大幅减轻客户运维负担。
一站式数据服务能力提升,不仅止于单数据库,还可联通数据湖、分析等全流程。更好满足用户多样需求。
DBaaS产品升级空间大,随着AI算法和服务器端能力持续增强,将带来更多智能化体验。
这样的改革与国际主流架构趋势吻合,有利公司整体技术实力的提升。
中长期来看,有可能成为用户快速开发类SaaS解决方案的重要支撑平台。