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个人介绍

北京阿里云ACE会长

擅长的技术

  • Java
  • C++
  • C语言
  • Python
  • Shell
  • Go
  • Kotlin
  • iOS开发
  • Android开发
  • 设计模式
获得更多能力
通用技术能力：

暂时未有相关通用技术能力~

云产品技术能力：

暂时未有相关云产品技术能力~

阿里云技能认证

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2024年05月

  • 发表了文章 2024-05-14

    uint16

  • 发表了文章 2024-05-14

    参数定义中的星号(`*`)

  • 发表了文章 2024-05-14

    偏见-方差权衡

  • 发表了文章 2024-05-13

    三直方图

  • 发表了文章 2024-05-13

    HoughCircles

  • 发表了文章 2024-05-13

    zip

  • 发表了文章 2024-05-12

    HSV 被念错

  • 发表了文章 2024-05-12

    奥卡姆剃刀原理

  • 发表了文章 2024-05-12

    指定的颜色范围过滤出特定颜色的区域

  • 发表了文章 2024-05-11

    奥卡姆剃刀原理

  • 发表了文章 2024-05-11

    np.ones

  • 发表了文章 2024-05-11

    没有免费午餐定理

  • 发表了文章 2024-05-10

    HoughCircles

  • 发表了文章 2024-05-10

    maxLineGap

  • 发表了文章 2024-05-10

    circles

  • 发表了文章 2024-05-09

    ReentrantLock

  • 发表了文章 2024-05-09

    mysqldump

  • 发表了文章 2024-05-09

    synchronized

  • 发表了文章 2024-05-08

    FIFO

  • 发表了文章 2024-05-08

    ChangeMessageVisibility

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  • 回答了问题 2024-05-14

    Parcel 会不会比Webpack 好？

    如果你的项目需要高度定制化，或者你需要复杂的优化和特定的构建流程，Webpack 可能是更好的选择，因为它提供了更多的控制权和灵活性。
    如果你希望快速启动项目，减少配置的复杂性，或者你正在构建一个相对标准的前端应用，Parcel 可能更适合你，因为它简单易用，开箱即用。

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  • 回答了问题 2024-05-14

    webpack为什么配置搞得这么复杂，有没有人把配置这个东西搞成可视化的点点就可以配置了的开源的代码

    多样性：不同的项目有不同的构建需求，Webpack 需要能够适应从简单的单页面应用到复杂的多页面应用的各种场景。

    扩展性：通过 loader 和 plugin，Webpack 允许用户扩展其功能，这些扩展通常需要在配置中进行详细设置。

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  • 回答了问题 2024-05-14

    学习webpack 要注意什么点？整体结构，还是原理？

    掌握配置文件：
    Webpack 的配置文件（webpack.config.js）是自动化构建过程的蓝图。学习如何编写和优化配置文件是关键。

    学习 loader 和 plugin 的使用：
    Loader 用于转换文件，如将 Sass 转换为 CSS，而 plugin 用于扩展 Webpack 的功能。了解如何选择合适的 loader 和 plugin 并配置它们。

    理解热模块替换（HMR）：
    HMR 可以在不刷新整个页面的情况下更新模块，对开发效率有显著提升。

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  • 回答了问题 2024-05-14

    如何提高webpack打包的效率以及如何进行分包才能让每个chunk更小更合理

    使用 DllPlugin：
    对于不常变动的库，可以使用 DllPlugin 将它们预先打包好，然后在主配置中通过 DllReferencePlugin 引用。

    模块联邦（Module Federation）：
    如果项目非常庞大，考虑使用 Webpack 5 的模块联邦特性，将应用分割成更小的、可独立部署的模块。

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  • 回答了问题 2024-05-14

    如何解决多页面环境下webpack打包慢的问题。

    启用持久化缓存（Caching）：
    使用 cache 配置项来启用持久化缓存，这样在多次构建之间可以复用编译结果。

    DllPlugin 和 DllReferencePlugin：
    对于不经常变动的库文件，可以使用 DllPlugin 生成动态链接库，然后在主配置中使用 DllReferencePlugin 引用。

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  • 回答了问题 2024-05-14

    “AI黏土人”一夜爆火，图像生成类应用应该如何长期留住用户？

    定期更新应用，引入新的图像生成风格和技术，以适应市场的变化和用户的新需求

    利用数据分析工具来了解用户行为，根据分析结果优化产品功能和用户体验。

    与其他品牌或艺术家合作，推出限量版风格或特别活动，吸引新用户并保持老用户的兴趣。

    探索多元化的盈利模式，如广告、会员服务、虚拟商品销售等，以支持应用的持续发展。

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  • 回答了问题 2024-05-13

    对于异地多活产生的数据时延，数据冲突，数据回环，有哪些成熟的解决方案呢

    冲突检测与解决策略：在应用层面实现冲突检测逻辑，并通过业务规则解决冲突，如采用时间戳或版本号来决定数据的最终状态。
    单元化部署：将业务单元化，确保同一用户的请求在同一个单元内完成，避免跨单元数据操作导致冲突。

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  • 回答了问题 2024-05-13

    用K8S作为容器云平台 ，涉及到了什么设计模式了吗？

    K8s的Downward API提供了一种机制，使得Pod自身能感知自己的元信息，如Pod名称等，这有助于实现自动化和自我修复功能

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  • 回答了问题 2024-05-13

    国内云平台产商这么多 k8s还有必要成为必备技能吗?

    它在云平台和容器化技术领域内的重要性不言而喻。即便国内云平台厂商众多，掌握Kubernetes依然非常有必要

    Kubernetes已经成为容器编排事实上的标准，许多云服务商都在其平台上集成了Kubernetes服务，这使得K8s技能具有广泛的适用性。

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  • 回答了问题 2024-05-13

    在跨地域（比如说北京和西安两个数据中心）时，ETCD的总是不断的重启,这是为什么？

    ETCD的配置可能未针对跨地域部署进行优化，例如心跳超时设置可能过短，不适应高延迟的网络环境

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  • 回答了问题 2024-05-12

    通过演示解决用户需求后，如何教育客户非你不可？

    提供案例研究：展示其他客户如何从你的产品或服务中获益，尤其是那些与当前客户情况相似的案例。

    定制解决方案：展示你能够根据客户的具体需求提供定制化的解决方案。

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  • 回答了问题 2024-05-12

    强化学习是什么？为啥有强化学习，能帮我们解决什么问题？

    机器人：在机器人技术中，强化学习用于训练机器人执行复杂任务，如行走、抓取和操纵物体。

    推荐系统：强化学习可以帮助推荐系统动态地为用户推荐内容，如新闻、电影或产品。

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  • 回答了问题 2024-05-12

    强化学习是什么来的，可以运用在广告推荐和垃圾广告过滤的哪一方面？

    在广告推荐中的应用：
    动态调整广告内容：强化学习可以帮助自动调整广告内容和投放时间，以最大化用户的点击率（CTR）或转化率。

    个性化推荐：通过学习用户的行为和反馈，强化学习可以为每个用户定制个性化的广告推荐。

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  • 回答了问题 2024-05-12

    AI无处不在的话是否会带来隐私或者其他方面的隐患？

    AI系统经常需要收集和分析大量个人数据，这可能包括敏感信息。如果数据保护措施不当，可能导致隐私泄露。

    不仅是ai，原有互联网同样。 安全不仅限ai

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  • 回答了问题 2024-05-12

    AI作为一种新的技能，涉及到很多底层的技术和应用，那么与哪些领域相结合其落地的效果最好?

    教育：

    角色：个性化学习、智能辅导系统、学习行为分析。
    效果：提供定制化教育体验，提高学习效率，促进教育公平。

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  • 回答了问题 2024-05-11

    针对于数据数据在本地了，没有原生数据的交换再强调安全还有必要吗。

    在联邦学习过程中，如果安全措施不当，可能存在数据泄露的风险。例如，不安全的通信协议可能导致中间人攻击，从而泄露模型参数。

    合规性要求：许多行业和地区有严格的数据保护法规，如欧盟的通用数据保护条例（GDPR）。遵守这些法规要求采取适当的安全措施，即使数据不离开本地环境。

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  • 回答了问题 2024-05-11

    VSCode安装TONGYI Lingma插件时,系统弹出警示

    插件与VSCode版本不兼容：您当前的VSCode版本是1.87.2，而TONGYI Lingma插件可能不支持该版本。解决这个问题的方法是检查插件的文档或市场页面，查看它支持的VSCode版本范围。

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  • 回答了问题 2024-05-11

    在联邦模式下，对于通行效率，数据分布不均衡等问题可以在原语中提供哪些方案。

    用户的样本量不同，数据分布不均衡，可以采用特定的用户选择算法来改善数据异构性问题。例如，通过同态加密技术保护用户隐私的同时，选择能够使每一轮参与训练的数据分布更均衡的用户

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  • 回答了问题 2024-05-11

    1、通过CPU计算，联邦计算也不会节省时间，对于大模型性能会不会很差，后续会不会支持高性能GPU计算

    通过CPU进行计算时，对于大型模型，性能可能会受到限制。这是因为CPU通常设计用于处理广泛的任务，而不是专门为大规模并行计算优化的。大型模型需要大量的并行计算能力，而CPU可能无法提供足够的计算速度。
    联邦学习中的模型训练可能会比较慢，特别是当涉及大量数据或复杂模型时，因为每个设备上的计算能力可能有限，并且通信开销也可能增加。未来的联邦学习系统还可能包括更高效的通信协议、更先进的模型压缩技术，以及更优化的算法来减少通信开销和提高计算效率。

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  • 回答了问题 2024-05-11

    传输到服务器的模型大小会有限制吗？一般有多大呢？

    小型模型：一些简单的机器学习模型，如线性回归或决策树，可能只有几KB到几十KB。

    中型模型：一些常用的深度学习模型，如VGG16用于图像识别，可能在几百MB。

    大型模型：一些先进的深度学习模型，如BERT用于自然语言处理，可能达到几百MB到几个GB。

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