🎬 鸽芷咕：个人主页 🔥 个人专栏: 《C++干货基地》《粉丝福利》 ⛺️生活的理想，就是为了理想的生活! 引言 在当今软件开发领域，生成式人工智能（AIGC）技术正在以前所未有的方式改变着开发者的工作方式。人们从一开始担心广泛传播AI将取代开发者，到后来辅助代码AI软件的发展，变成了人人都是开发者的现在。就算是新人开发者也可快速上手写代码，这何尝不是人类的一大进步
文章目录 引言一、AI在软件开发中的角色与影响1.1 代码生成与优化2.2 错误检测与修复1. 程序代码错误检测与修复2. 自然语言处理中的语法和语义错误修复3. 图像和视频处理中的错误检测与修复4. 网络安全中的错误检测与修复5. 医疗领域中的错误检测与修复 2.3. 自动化测试与质量保证 二、AI对开发者的影响三、AI开发的未来 一、AI在软件开发中的角色与影响 1.1 代码生成与优化 AIGC能够基于已有的代码库和规范，生成新的代码段或者优化现有的代码，极大地提高了开发效率和代码质量。例如，通过自然语言理解和程序语义分析，AI可以自动生成符合需求的代码，减少了开发过程中的重复劳动和人为错误。
例如下面的代码实例我们只需要打出注释AI就能完整生成代码
2.2 错误检测与修复 AI工具在错误检测和修复方面展现了强大的能力。通过深度学习和模式识别技术，AI可以帮助开发者快速定位和修复代码中的潜在缺陷，提高了软件的稳定性和可靠性。
而AI在这方面也展现了强大的功能其应用场景而是遍布各行各业不管是医疗，图像，视频修复等，下面就给大家看一下AI修复的具体例子 1. 程序代码错误检测与修复 在软件开发领域，AI被广泛应用于检测和修复程序代码中的各种错误和问题。这些错误可以是语法上的、逻辑上的，或是潜在的性能问题。
静态代码分析：AI工具可以分析代码的语法结构和语义含义，以检测潜在的bug和代码规范问题。例如，静态分析工具可以发现未初始化的变量、循环中的潜在问题等。自动化修复：一些先进的AI系统能够基于静态代码分析的结果，提出可能的修复建议并生成代码补丁。这些系统可以减少开发者手动修复错误的时间，提高代码的质量和稳定性。 2. 自然语言处理中的语法和语义错误修复 在文本处理和自然语言理解领域，AI被用来处理语法和语义错误，改善文本的准确性和流畅性。
语法错误修复：AI系统可以检测并纠正文本中的拼写错误、语法结构不当、标点符号使用错误等。例如，一些文本编辑器和校对工具利用AI技术提供实时的语法修复建议。语义错误修复：AI能够理解文本的语义含义，并提出改进建议以修复歧义、提升表达方式等问题。这种能力尤其在机器翻译和自动文本摘要等应用中非常重要。 3. 图像和视频处理中的错误检测与修复 在视觉处理领域，AI技术能够识别和修复图像和视频中的各种缺陷和损坏。
图像修复：AI可以自动检测和修复图像中的噪点、坏点、缺失区域等问题，以提升图像的质量和清晰度。视频修复：类似地，AI系统可以检测和修复视频中的丢帧、损坏区域、色彩失真等问题，改善观看体验和视频质量。 4. 网络安全中的错误检测与修复 在网络安全领域，AI被用来检测和防御各种类型的安全威胁和漏洞，以确保网络和系统的安全性。
入侵检测和防御：AI系统通过分析大量的网络流量数据和系统日志，识别异常行为并及时采取措施，防止潜在的入侵和攻击。漏洞修复：AI可以自动分析软件或系统中的漏洞，并提出修复建议或自动修复，减少安全风险和攻击面。 5. 医疗领域中的错误检测与修复 在医疗健康领域，AI被用来处理医学影像和病历数据，改善诊断准确性和数据的完整性。
医学图像处理：AI能够检测和修复医学影像中的噪音、伪影、缺陷等，帮助医生更精确地诊断疾病。病历数据分析：AI可以分析病历数据中的错误或不一致性，提供修复建议，确保数据的准确性和一致性，支持临床决策和研究。 2.3. 自动化测试与质量保证 传统的软件测试过程通常是繁琐且耗时的，而AI技术的应用则使得自动化测试变得更加高效和全面。AI可以根据历史数据和实时反馈，自动化生成测试用例，并分析测试结果，从而帮助开发团队更早地发现和解决问题。
二、AI对开发者的影响 AI工具的普及改变了开发者的日常工作方式和技能需求。开发者需要适应与AI工具协作的新模式，理解如何利用这些工具提高效率，同时也需要掌握更高级的算法和模型调优技能。这种转变要求开发者不仅仅是代码的实现者，更是系统架构师和优化者。
在AI辅助的环境中，开发者的核心竞争力将更多体现在创新能力、问题解决能力以及对系统整体性能的把控能力上。开发者需要学会管理和评估AI生成的代码质量，以及在复杂项目中如何有效地集成AI工具。
三、AI开发的未来 关于AI是否可能完全取代开发者，目前的共识是AI虽然能够极大地辅助开发工作，但在创造性和复杂问题解决方面仍然需要人类的参与。未来，AI在软件开发领域的发展方向可能会更加注重与人类开发者的协同工作，提升开发效率和创新能力。
对于开发者而言，未来的职业发展需要更加注重跨学科的知识结合，例如深入了解AI算法和数据科学，同时保持对软件工程和系统设计的扎实掌握。此外，持续学习和适应新技术的能力将成为保持竞争力的关键因素。
1. 学生常用
1.1 辅导作业、写作业
打数学建模和写期末作业~
Openai GPT-4o 模型从 2024 年 5 月发布以来，作为各项性能评测综合第一的 GPT。
对于法律类，语言类的作业，随意秒杀了！！ 所以我决定让他做一道高等数学题。
使用方法：拍照上传题目，等待几秒钟即可。
GPT 秒秒钟给出答案，还知道二重积分，妥妥滴：
当然，我不建议这样直接看答案，你可以让 GPT 一步步教你学会知识。
操作流程是告诉 GPT 说：假如你是一名老师，请一步步引导我，并最终找到正确答案！
[1581_1716393619.mp4]
[1582_1716393639.mp4]
1.2 毕设论文去重
打开方式：访问我的网站：https://ai.notomato.cloud/ ，输入授权码登录，然后左上角选 Explore GPTs （中文版选：探索 GPTs），搜索你需要的插件，如输入：去重。
我们的 4.0 完全可用于写毕业论文，亲测知网查重率不到 2%，AI 查重不到 5%，完全通过毕业标准！ 4.0 写的毕业论文完全通过知网的 Ai 检测和查重，知网查重 0.9%。
使用方法：要使用 GPT-4o 模型（https://ai.notomato.cloud），其他某心一言等模型完全达不到效果，且容易被查重
告诉 GPT： 请综合使用以下降重手段，将我后续的内容降重。
改写降重：请将这段话改写，通过调整语序增减字数，替换同义词等方式，避免与原文出现连续八个字相同的句子，使这段话更加有逻辑，符合论文的规范。
同义词替换降重：请帮我把下面句子重新组织，通过调整句子逻辑，利用主动被动替换，同义词替换，近义词替换来改写句子，同时分解长句，减少重复，请只提供文本的更正版本。
避免连续相同：请将下面的内容降低重复率，通过调整语序增减字数，替换同义词等方式，避免与原文出现连续 8 个字相同的句子，使这段话更加具有逻辑，符合论文的规范。
句式变换降重：请通过改变句法结构和加入替代表达方式，重写本段中的句子，避免出现连续五个字与原文完全相同的情况。
关键词汇替换：请替换本节中的关键词汇为合适的同义词，以降低相似度并增强原创性，同时不影响意义或学术完整性。
逻辑重组：请通过重构句子和段落的逻辑，确保思想的流畅性并且与原文有所区别。
数据呈现方式变更：请帮我将以下内容以 3 大点、4 小点的形式展示。
概念解释降重：请在理解其含义后用自己的话解释概念，以减少对原文的依赖并提高原创思考的水平。
1.3 毕业论文设计
打开方式：访问我的网站：https://ai.notomato.cloud/ ，输入授权码登录（如需免费体验私聊我），然后左上角选 Explore GPTs （中文版选：探索 GPTs），搜索你需要的插件，如输入写论文的：Consensus 。 Consensus 插件也太火了！
安装zookeeper 上传安装包到/opt/software目录并解压
[bigdata@node101 software]$ tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz -C /opt/services/ 重命名文件
[bigdata@node101 services]$ mv apache-zookeeper-3.5.7-bin zookeeper-3.5.7 配置环境变量
export JAVA_HOME=/opt/services/jdk1.8.0_161 export ZK_HOME=/opt/services/zookeeper-3.5.7 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$ZK_HOME/bin 分发bigdata_env.sh
[bigdata@node101 ~]$ sudo ./bin/xsync /etc/profile.d/bigdata_env.sh 刷新环境变量，5台机器上执行
[bigdata@node101 ~]$ source /etc/profile /opt/services/zookeeper-3.5.7下创建文件夹
[bigdata@node101 zookeeper-3.5.7]$ mkdir zlogs zdata 在zdata目录下编辑myid文件，填上序号1
[bigdata@node101 zdata]$ vim myid 在conf目录下编辑配置文件
[bigdata@node101 conf]$ cp zoo_sample.cfg zoo.cfg [bigdata@node101 conf]$ vim zoo.cfg dataDir=/opt/services/zookeeper-3.5.7/zdata dataLogDir=/opt/services/zookeeper-3.5.7/zlogs server.1=node101:2888:3888 server.2=node102:2888:3888 server.3=node103:2888:3888 分发文件
[bigdata@node101 ~]$ xsync /opt/services/zookeeper-3.5.7 修改myid序号，其他节点上执行
编写zk.sh启动停止脚本
[bigdata@node101 bin]$ vim zk.
前言 大模型应用发展迅速，部署一套AI应用的需求也越来越多，从头部署花费时间太长，然而亚马逊科技全托管式生成式 AI 服务 Amazon Bedrock，Amazon Bedrock 简化了从基础模型到生成式AI应用构建的复杂流程，为客户铺设了一条直接且高效的道路。用户只需遵循几个直观易行的步骤，便能迅速创建并部署起完全托管的Agent，这些Agent能够灵活调用API，高效执行多样化的复杂业务逻辑。
这一创新的服务模式不仅极大地加速了生成式AI技术的普及与应用步伐，更为各行各业在人工智能领域的探索与实践提供了前所未有的便捷与可能。本文主要讲解如何使用Amazon Bedrock部署一套全托管式生成式 AI 服务。
亚马逊云科技为新用户提供了免费试用套餐（12 个月内免费、永久免费等），包括 Amazon Bedrock 在内的多种服务。用户可以在 亚马逊云科技海外区域免费试用页面 了解更多详情，并开始免费体验。这不仅降低了用户的入门门槛，也让用户能够无负担地探索和学习亚马逊云科技的云服务。
访问Amazon Bedrock 首先需要亚马逊云科技账号注册。打开Amazon Bedrock的入口，然后点击开始使用按钮。
随后我们可以看到Amazon Bedrock的后台界面。我们可以看到Amazon Bedrock支持多个模型，其中包括Amazon Titan，Claude，Jurassic，Command，Stable Diffusion 以及 Llama2。
Model Access（模型授权） 左侧菜单中选择“Model Access”进行模型授权，然后选择右侧的Manage model access 。对于某些模型，可能首先需要提交用例详细信息你才能请求访问。
接下来勾选你需要的模型，建议全部勾选。GPT-对话功能需要勾选任意一项Text标签的模型，Stable Diffusion-文本生成图像功能则需要勾选带Image标签的模型。最后点击下面按钮Request model access完成授权。
随后确认模型是否授权成功。
构建Stable Diffusion-文本生成图像 选择左侧导航栏的Playgrounds栏，可以看到模型的三种模式：
Chat模式：支持文字交互和代码生成，还可以比较不同模型之间的结果，深入了解生成式AI在不同情境下的表现。Text模式：支持文字处理的简便流程，具备先进算法，能够高效地处理和分析大量文本数据。Image模式：支持将文字描述迅速转化为图像，实现即时的创意呈现，能够在几秒钟内生成用户所描述的图片，提供了更直观、高效的方式来将想法转化为视觉形式。 然后我们选择Select model，选择需要使用的模型。这些模型就是刚刚在上面我们选择授权的模型。
随后我们就可以输入如下prompt来让Amazon Bedrock为我们生成图片，点击Run运行。
提示词案例1
1girl, masterpiece, best quality, high resolution, 8K , HDR, cinematic lighting, bloom, sun light, looking at viewer, outdoor, detailed shadows, intricate tree shadows, raytracing` 提示词案例2
引言
二分查找算法详解
实现代码
Python 实现
JavaScript 实现
扩展 二分查找的变体与高级应用
旋转数组的二分查找
Python 实现
2. 寻找最接近的元素
Python 实现
3. 多次出现的元素查找
Python 实现
二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。搜索过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜索过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且同样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。
引言 在计算机科学中，二分查找（Binary Search）是一种高效的查找算法，尤其适用于已排序的数组。相比于线性查找，二分查找的时间复杂度要低得多，为O(log n)，这使得它在大数据集中的应用非常广泛。本文将详细介绍二分查找的基本原理，并提供多种编程语言的实现示例。
参考文献
"A Comparison of Sorting Algorithms for the Alpha 21164" - 这篇论文虽然主要关注排序算法，但也讨论了二分查找算法在搜索已排序数据集中的效率。
"The Art of Computer Programming, Volume 3: Sorting and Searching" - 唐纳德·克努特的著作，详细介绍了二分查找和其他搜索算法。"Data Structures and Algorithm Analysis in C++" by Mark Allen Weiss - 这本书涵盖了包括二分查找在内的多种数据结构和算法。
二分查找算法详解 假设我们有一个升序排列的数组arr和一个目标值target，我们的目标是在arr中找到target的位置。算法步骤如下：
缺点 与其他算法的比较 与线性搜索相比，二分查找在有序数据集上的性能显著更优，但线性搜索无需数据排序，适用于无序或动态数据。与哈希查找相比，虽然哈希查找在理想情况下可以达到O(1)的查找效率，但它需要额外的存储空间来构建哈希表，并且不能保证无冲突。
应用案例 二分查找在多个领域都有广泛的应用：
初始化两个指针left和right，分别指向数组的第一个元素和最后一个元素。当left <= right时，执行循环： 计算中间位置mid = (left + right) // 2。如果，则返回mid。如果，则将left设置为mid + 1。如果，则将right设置为mid - 1。如果没有找到目标值，返回-1表示未找到。 实现代码 下面我们将用Python和JavaScript两种语言来实现二分查找算法。
一、前沿
随着人工智能技术的日益成熟和广泛应用，艺术创作领域正经历着一场革命性的变革。特别是AIGC（人工智能生成内容）技术的崛起，为内容创作提供了前所未有的高效和便捷。在这场变革中，Comfyui作为一款前沿的AI绘画软件，正引领着艺术创作的新潮流。
ComfyUI是一款基于Python和PyTorch的图形界面，用于构建和运行深度学习模型，特别是生成对抗网络（GANs）。它提供了一个用户友好的环境，让研究人员和开发者能够轻松地实验和探索不同的模型架构和参数。其设计目标是简化实验流程，使得用户无需编写大量代码即可进行复杂的深度学习研究。由于篇幅过长，就分为基础篇和进阶篇两部分了，此篇为基础入门篇，下篇是进阶应用篇。如有描述错误的地方，欢迎指正!
二、ComfyUI基础介绍
ComfyUI是一个基于节点式流程的stable diffusion绘画工具WebUI，通过将stable diffusion的流程拆分为节点，能够一键加载/定制大量的工作流和完善的可复现性，相较于我们常用的WebUI，ComfyUI有着轻量化、模块化以及灵活性的这些优势，劣势的话就是操作界面复杂，学习成本较高，对新手不太友好。下面通过本篇文章，带领你了解ComfyUI具体的使用方法。
没有ComfyUI
2.1、ComfyUI与WebUI对比优劣势
优势：
（1）轻量化：比SD更省内存，出图速度比SD快，硬件要求低，3G以上内存也能很好工作；
（2）模块化：按需启用不同模块，自由度高；
（3）灵活行，工作流机制，可以把以往复杂多个页面切换使用的步骤在一个流程里面都搞定；
（4）可以保存和共享工作流，可以使用别人的工作流，也可以分享给别人
（5）基于这种架构，适合快速研究新东西
劣势：
（1）操作界面复杂，学习曲线更大，对新手不友好
（2）需要了解一些关于AIGC的底层的知识，要了解编码器、采样器等相关知识，ComfyUI就像拼积木，你需要了解一个完整的流程需要干嘛，才会挑选对应的积木来拼起来这个工作流。
据说是3G以上显存的GPU上也能工作，单从降低电脑配置方面来说，ComfyUI就很值得来学了，总的来说，ComfyUI优点大于缺点，只要你完全掌握了，它能给你带来无限的可能，所以，有兴趣的小伙伴可以跟着我一起来学习ComfyUI技术，一起提高，那么，我们开始吧！
三、ComfyUI安装与配置
3.1、ComfyUI安装方法
由于本地部署的方式有多种，这边就选择最方便的一种来说明，就是直接使用秋叶大佬的整合包，一键安装方便快捷，整合包无需安装git、python、cuda等任何内容。
整合包下载链接可以自行B站搜索秋叶或者公众号回复：ComfyUI安装包
下载完成后，解压压缩包。打开ComfyUI的目录，找到启动器，双击启动即可。
来看看界面，玩过SD整合包的，一定对这个界面很熟悉，与WebUI界面一致，只是功能不同而已，点击一键启动即可。
整合包的插件支持在启动器这边安装，具体大家自行体验。
3.2、模型安装方法
3.2.1、独立模型配置
如果你只使用ComfyUI，点击进入ComfyUI的根目录，找到models的文件夹，对应找到checkpoints、controlnet、embeddings等文件夹，对应放置模型即可，他们分别放置什么类型模型具体看下图。
3.2.2、共享模型配置
如果之前有使用过Stable diffusion的话，那官方早就帮我们想到这点了，ComfyUI支持模型共享使用Stable diffusion的，就不需要额外在下载重复的模型占用内存了。
同样我们还是找到ComfyUI的根目录，找到extra_model_paths.yaml.example这个文件
改名成extra_model_paths.yaml，也就是把尾缀的example去掉，然后直接双击打开
将base_path后面的这个路径，改成你SD的文件路径即可，这个是对应你SD的大模型；
将Controlnet后面路径也改成你WebUI对应的Controlnet的models路径，改完后的结果如下，最后保存即可。
然后重启你的ComfyUI，你就会发现可以选择的模型变多了。（如果没反应检查下前面的步骤是哪一步弄错了）。
3.2.3、各种模型存放路径
这里将comfyUI里面的目录结果做一下介绍，你可以和SD公用，也可以单独使用，下面路径保存对应的模型。
下面是官方版本的路径存放，秋叶整合包的也类似，自己对比下即可。
/ComfyUI\custom_nodes:各种安装的插件存放路径
/ComfyUI\models\checkpoints:大模型存放路径
/ComfyUImodels/loras:lora存放路径
/ComfyUImodelslembeddings:embeddings 存放路径
/ComfyUI\models/vae:vae存放路径
/ComfyUIoutput :图片保存路径
/ComfyUI\pysssss-workflows:工作流保存位置
3.3、内存小于3G设置
如果你的GPU内存小于3G，需要调整下脚本，依旧是打开ComfyUI的根目录，找到run_nvidia_gpu.bat这个文件，路径看下图
右击记事本打开，在后面添加上–lowvram，保存即可
四、必备的插件安装
这里只推荐2个必备的插件，是你开展后续工作的必备选项。
1、插件管理器
2、中文汉化插件
插件管理器这个插件很重要，有了它后，就有了一个统一管理插件的地方，后面需要的一些插件，直接通过这个管理器来安装即可。所以这个插件算是排在第一个要安装的。
插件地址：
https://github.com/ltdrdata/ComfyUIManager
ComfyUI 的插件都放在路径:\ComfyUI\custom_nodes
下面然后重启下 ComfyUI 即可。
【如果你是安装的秋叶整合包，就可以跳过这一步。因为已经默认就自带了很多插件，也包含了这两个，重复安装反而会报错】
这时候你就会发现多了个Manager的按钮
点击它就会弹出插件管理的页面了
到这里，就算成功了，下面我们就通过这个插件安装第二个插件，也就是中文翻译器
一、引言 1 、风景区服务热线系统的概念 风景区服务热线系统是指为游客提供实时旅游信息咨询、投诉处理、紧急救援等一系列服务的电话和网络平台。它不仅是景区与游客之间的重要沟通桥梁，也是提升游客满意度、优化景区管理的重要手段。
2 、智能化时代对旅游服务的新要求 随着旅游市场的不断发展和游客需求的日益多样化，传统的服务热线系统已经难以满足游客的期望。智能化时代对旅游服务提出了新的要求，包括快速响应、个性化服务、数据驱动决策等。智能化技术的应用使得这些要求得以实现，为风景区服务热线系统的升级和发展提供了有力支持。
二、风景区服务热线系统的现状与发展 1 、现状分析 目前，国内外风景区普遍建立了服务热线系统，为游客提供各类服务。然而，现有系统仍存在一定的问题和挑战，如响应速度慢、服务不专业、功能单一等。同时，一些成功的风景区服务热线系统案例表明，通过引入智能化技术，可以显著提升服务质量和游客满意度。
2 、发展趋势 随着智能化技术的不断发展，服务热线系统正朝着更加智能化、个性化的方向发展。一方面，通过引入人工智能、大数据等技术，可以实现自动语音识别、自然语言处理等功能，提高服务效率和准确性；另一方面，通过数据分析技术，可以深入挖掘游客需求和行为特征，为景区管理提供更加科学、合理的决策支持。
三、智能化时代对风景区服务热线系统的影响 1 、提升服务效率 智能化技术的应用可以显著提升服务热线系统的响应速度和处理能力。通过自动化处理技术，系统可以自动识别游客的语音输入并快速处理，大大缩短了响应时间。同时，智能化系统还可以实现常见问题的快速回答和自动分类处理，提高了服务效率和质量。
2 、增强游客体验 智能化服务热线系统可以根据游客的需求和偏好提供定制化服务，满足游客的个性化需求。此外，系统还可以支持多语言服务，为不同国家和地区的游客提供无障碍交流。这些改进措施将极大地提升游客的满意度和忠诚度。
3 、数据驱动决策 智能化服务热线系统可以实时收集游客的反馈数据，并通过大数据分析技术进行深入挖掘和分析。这些数据将为景区管理提供重要的决策支持，帮助景区优化服务策略、提升管理水平。
四、风景区服务热线系统的智能化实践案例 1 、案例一：某著名风景区服务热线系统的智能化升级 该风景区通过引入智能化技术，对服务热线系统进行了全面升级。升级后的系统具备自动语音识别、自然语言处理等功能，可以快速响应游客的咨询和投诉。同时，系统还支持多语言服务和定制化服务，为游客提供了更加便捷、舒适的旅游体验。
2 、案例二：智能化技术在服务热线系统中的应用创新 某风景区在服务热线系统中创新性地应用了人工智能技术，实现了智能问答和智能推荐等功能。游客可以通过语音或文字与系统进行交流，系统能够自动识别并回答游客的问题，并根据游客的需求推荐合适的旅游线路和景点。这种创新应用不仅提高了服务效率和质量，还增强了游客的互动体验。
五、风景区服务热线系统面临的挑战与对策 1 、技术挑战 引进和整合先进技术是风景区服务热线系统面临的主要技术挑战之一。为了应对这一挑战，景区需要加强技术研发和创新力度，积极引进先进的智能化技术。同时，景区还需要建立完善的系统安全性保障措施，确保系统的稳定运行和数据安全。
2 、运营挑战 服务热线系统的运营需要配备专业的人力资源并进行持续培训。此外，景区还需要建立完善的服务质量监控机制，确保服务质量的持续提升。为了应对这些挑战，景区需要加强人力资源管理，建立完善的培训体系和服务质量监控机制。同时，景区还需要加强跨部门协作和沟通机制，确保服务热线系统与其他部门之间的顺畅合作。
3 、对策建议 为了应对上述挑战并推动风景区服务热线系统的创新发展，本文提出以下对策建议：一是加强技术研发和创新力度，积极引进和应用先进的智能化技术；二是完善运营管理体系和流程，确保服务质量和效率的提升；三是建立良好的客户服务文化和氛围，提升游客的满意度和忠诚度。
六、结论 1 、总结风景区服务热线系统在智能化时代的重要性 在智能化时代，风景区服务热线系统对于提升游客体验、优化管理决策等方面具有重要的作用。通过引入智能化技术，服务热线系统可以实现快速响应、个性化服务、数据驱动决策等功能，为游客提供更加便捷、舒适的旅游体验。
2 、强调服务热线系统创新发展的必要性 当前旅游市场竞争激烈，游客需求日益多样化。为了保持竞争优势并满足游客的期望，风景区服务热线系统必须不断创新发展。通过引入新技术、优化服务流程、提升服务质量等方式，可以推动服务措施，服务热线系统可以更加适应市场需求，提高游客满意度，从而增强景区的竞争力和吸引力。
3 、展望风景区服务热线系统的未来发展趋势 随着智能化技术的不断进步和应用场景的不断拓展，风景区服务热线系统的未来发展趋势将更加智能化、个性化和数据化。未来，服务热线系统将进一步集成更多先进的人工智能技术，如机器学习、深度学习等，实现更加智能的语音识别、自然语言处理等功能，提供更加精准、个性化的服务。同时，通过大数据分析技术，服务热线系统将能够深入挖掘游客需求和行为特征，为景区管理提供更加科学、合理的决策支持。此外，随着移动互联网的普及和发展，服务热线系统还将与移动端应用、社交媒体等渠道进行深度融合，提供更加便捷、全面的服务体验。
总之，智能化时代的风景区服务热线系统将成为景区管理和服务的重要支撑。通过不断创新发展，服务热线系统将能够更好地满足游客需求，提升游客体验，为景区的发展注入新的活力。
链表 1.链表常用技巧和操作总结2.两数相加4.两两交换链表中的节点4.重排链表5.合并 K 个升序链表6.K 个一组翻转链表 点赞👍👍收藏🌟🌟关注💖💖
你的支持是对我最大的鼓励，我们一起努力吧!😃😃
1.链表常用技巧和操作总结 常用技巧
1.画图 !!! -> 直观 + 形象 + 便于我们理解
2.引入虚拟 “头” 节点
便于处理边界情况方便我们对链表操作 3.不要吝啬空间，大胆去定义变量
比如都会遇到到这种题，前两句必须放前面，不然链表就断开了。但是我们可以定义一个next，这样就不用管按什么顺序了。
4.快慢指针
判环，找链表中环的入口，找链表中倒数第 n 个节点，都是用快慢指针解决的。
链表中的常用操作
1.创建一个新节点 new
2.尾插
3.头插
2.两数相加 题目链接：2. 两数相加
题目分析：
给两个链表，注意是逆序的。将两个数相加，还以逆序方式返回一个表示和的链表。
这道题给逆序正好方便我们从低位相加，如果是正序给的还要把链表逆置一下。
算法原理：
解法：模拟两数相加的过程即可
我们先来一个虚拟头结点，这样就少了判断为空的情况，直接尾插即可！在来一个 t 表示进位。t = cur1->val + cur2->val，每次都拿个数位构建节点。
class Solution { public: ListNode* addTwoNumbers(ListNode* l1, ListNode* l2) { ListNode* newhead, *tail; newhead = tail = new ListNode;//创建一个虚拟节点记录最终结果 ListNode* cur1 = l1, *cur2 = l2; int t = 0; // 记录进位 while(cur1 || cur2 || t) { // 先加上第一个链表 if(cur1) { t += cur1->val; cur1 = cur1->next; } // 加上第二个链表 if(cur2) { t += cur2->val; cur2 = cur2->next; } tail->next = new ListNode(t % 10); tail = tail->next; t /= 10; } //防内存泄漏 // tail = newhead->next; // delete newhead; // return tail; return newhead->next; } }; 4.
讲师：骆撷冬 Hologres PD
随着业务发展，业务对于时效性的要求在逐渐提升。各种场景都需要实时，例如春晚实时直播大屏、双11 GMV实时大屏、实时个性化推荐等等多种场景，都对数据的时效性有着非常高的要求。随着实时需求的发展，大数据技术也开始发展出实时数仓的概念。相比于传统的离线数仓，有着明确的方法论，即通过离线的定时调度来实现调度方式，通过ODS、DWD、DWS、ADS这类明确的数仓分层方式来完成离线数仓的搭建，实时入仓在业内并没有一个明确的方法论，实践方案多，没有标准的方案。
当前，业内提出了 Streaming Warehouse的概念，本质上希望能够解决数据实时流动的问题，从而解决数据实时分层的问题，这也是企业级实时数仓的本质。
一、传统实时数仓分层方案 1、Flink+Kafka分层方案 传统的实时数仓分层分为多种方案，包括以下几个。
首先是基于 Flink 加Kafka的实时数仓分层方案。实时数据经过 Flink 实时处理，实时加工以后，将最终将结果写到 key value 引擎中供应用来查询。在期间通过 Flink 和Kafka的反复交互来实现数据从 ODS 到 DWD 到 DWS 层的多层数仓构建。业务如果需要查询中间层，还需要把中间层的数据实时写到实时数仓中来供业务使用，这样的架构优势在于首先数仓层次完备，各层的职级清晰，整个 ETL 处理链路也分工明确。但是这样的架构显然有着明确的劣势，就是有着大量的数据同步任务，资源消耗非常大，处理链路非常复杂。第二个明显的劣势在于中间层的 Kafka 的数据无法直接排查，复用性差，如果需要中间数据可读，还需要把数据双写到数仓中。第三个劣势在于无法做到快速响应 schema 的动态变化，比如 MySQL 原表又发生了加列改数据类型等等情况，整个数据链路都需要做改动。这是第一个传统数仓分层的方案。
2、定时调度分层方案 这种方案通过 Flink 把数据源的数据实时写到实时数仓中，形成 DWD 层，再通过数仓或者周边工具的高频调度能力，以分钟级为例来构建 DWS 和 ADS 层，实现分钟级的数据增量更新，最终供下游使用。这样的架构优势在于成本相比于 Flink 加 Kafka 更低，并且方案也偏向于成熟，但是有一个明确的劣势，在于它增加了整个数仓数据处理链路的延时，整个实时数仓退化成了近实时数仓，并且调度层级越多，延时会越大。
3、物化视图分层方案 该方案Flink同样负责将原表数据实时写入实时数仓中来形成 DWD 层，再通过实时数仓的物化视图来加工形成 DWS 或者是 ADS 层，最终为下游做服务。这样的架构优势在于整个数仓处理加工的链路功能都是系统内置的，并且物化视图的结果能够提供一些高 QPS 的点查和简单查询能力。但是这样的架构也有一些明显不足，首先业内在实时物化视图方面的能力往往不成熟，对于算子各方面的支持也有限。其次，很多系统提供的基本上都是一些批模式的物化，这种物化方式的时效性比较差，通常无法满足实时数仓对于时效性的需求。
二、实时数仓Hologres+Flink分层方案 那么有没有一种方案能够非常完美解决上述传统实施数仓分层所面临的问题呢？今天为大家带来的内容通过 Flink 加 Hologres 来解决实时数仓分层的问题。
1、Hologres介绍 Hologres 提供统一、实时、弹性、易用的一站式实时数仓引擎，分析性能打破TPC-H世界记录，一份数据可同时支持多维分析（OLAP）、即席分析（Ad Hoc）、点查（Servering）、向量计算等多种场景，替换各类OLAP 引擎(ClickHouse/Doris/Greenplum/Presto/Impala等)、KV 数据库(HBase/Redis等)。传统实时数仓可以解决亚秒级交互式分析的能力，在此基础上，Hologres还支持行列共存的表存储格式，可以实现高吞吐的数据实时写入与更新。同时 Hologres 还支持一系列高可用架构来实现业务的弹性、高可用以及负载隔离。
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Python 神器：wxauto 库——解锁微信自动化的无限可能 在当今数字化的时代，自动化工具为我们的生活和工作带来了极大的便利。Python 的 wxauto 库正是这样一个强大的工具，它为我们打开了微信自动化操作的大门。
目录： Python 神器：wxauto 库——解锁微信自动化的无限可能
功能介绍：
一、获取微信好友和群组信息
样例代码：
二、读取和处理聊天记录
样例代码：
三、消息发送功能
样例代码：
四、自动回复
样例代码：
五、文件处理
样例代码：
使用方法：
一、安装
二、导入库
三、获取微信实例
四、具体操作
1.获取好友和群组信息
2.读取聊天记录
3.发送消息
发送文本消息：
发送图片消息：
4.自动回复
五、注意事项 应用场景：
一、自动化客服
二、信息通知与提醒
三、社交媒体管理
四、数据采集与分析
五、个性化营销
六、智能聊天机器人
优势与局限性：
一、优势
1. 强大的功能
2. 提高效率
3. 易于使用
4. 灵活性
二、局限性
1. 依赖微信客户端
2. 可能的违规风险
3. 稳定性问题
4. 安全和隐私考量
未来展望：
一、更强大的功能集成
二、增强的稳定性和兼容性
三、智能化与机器学习的融合
目录 合合信息及其智能文档处理平台TextIn简介合合信息TextIn智能文档处理平台 2024世界人工智能大会展品亮点合合信息推出的大模型加速器：推动AI技术进步文档解析引擎：百页文档秒级处理，为大模型发展输送更加纯净的“燃料”acge模型：为大模型发展打造“指南针” 多领域的广泛应用 总结 2024年7月4日，备受瞩目的世界人工智能大会（WAIC）在上海隆重开幕。作为人工智能领域的领先企业，合合信息在本次大会上重点展示了其在大模型文档解析领域的最新成果。展会期间，合合信息不仅展示了大模型加速器的优势特点，更展现了其在复杂图表识别领域的实力。
合合信息及其智能文档处理平台TextIn简介 合合信息 合合信息是一家致力于智能文档处理技术的创新企业，拥有十余年的行业经验。公司深耕图像处理、模式识别、神经网络、深度学习、结构化文本识别（STR）、自然语言处理（NLP）、知识图谱等人工智能领域，积累了丰富的技术和实践经验。合合信息旗下的多个智能文字识别产品，如扫描全能王、名片全能王等，已成为行业内的标杆，广受用户好评。
TextIn智能文档处理平台 TextIn是合合信息旗下的智能文档处理平台，专注于为企业、开发者和个人用户提供智能文字识别引擎、产品和云端服务。在智能文字识别领域深耕17年，TextIn致力于图像处理、模式识别、神经网络、深度学习、STR、NLP、知识图谱等人工智能领域的研究。凭借行业领先的技术实力，TextIn为扫描全能王、名片全能王等产品提供强大的底层技术支持，并对企业、开发者和个人用户提供智能文字识别引擎、产品和云端服务。
今年三月，合合信息发布的文本向量化模型 acge_text_embedding（简称“acge模型”）在中文文本向量化领域取得了重大突破，荣获 Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) 中文榜单（C-MTEB）第一名的成绩。
2024世界人工智能大会展品亮点 合合信息推出的大模型加速器：推动AI技术进步 大模型技术的不断发展和应用预示着未来将迎来更加智能化和个性化的时代。这些大模型，如同科技列车一般，正在以迅猛的速度前进，而其所需的语料则是推动其发展的珍贵“燃料”。在最近的世界人工智能大会上，合合信息推出了专为大模型打造的“加速器”解决方案，引起了广泛的关注和讨论。
在大模型训练的初期阶段，这款“加速器”中的文档解析引擎扮演着关键角色。它能够帮助大模型克服处理书籍、论文、研究报告等文档时常见的版面解析障碍，为模型的训练和应用提供高质量、清晰的“燃料”。通过解析复杂的文档结构，文档解析引擎有效地加速了大模型的数据处理能力，使其能够更快速地进行信息提取和分析。
除了文档解析引擎外，“加速器”还集成了行业领先的acge文本向量化模型。这种模型的引入大大提升了大模型在信息搜索和问答过程中的准确性和效率，有效解决了信息处理中常见的“已读乱回”的问题。通过更精准的语义理解和数据处理，acge模型确保大模型在其应用场景中保持准确的航向，从而使其在处理复杂问题时表现更为出色。
文档解析引擎：百页文档秒级处理，为大模型发展输送更加纯净的“燃料” 文档解析引擎在大模型技术的发展中扮演着至关重要的角色，尤其是在处理大规模语料时，其作用愈发显著。随着大模型的快速发展，对高质量语料的需求急剧增加，这些语料不仅为模型的训练提供“燃料”，更是推动其智能化和个性化应用的关键。
中国的大模型企业面临着语料短缺的挑战，尤其是中文语料在全球大模型数据集中的稀缺性尤为突出。许多宝贵的高价值语料沉睡在各类报告、论文、报纸等复杂版面的文档中，但由于这些文档的结构复杂，使得大模型难以有效提取和利用这些数据。
合合信息的文档解析引擎在这一背景下展现出强大的能量。它不仅能以极快的速度处理长达百页的文档，包括文本、表格、图像等非结构化数据，最快可达每秒1.5秒，是目前市面上同类产品中处理速度最快的之一。此外，引擎还具备出色的文档理解能力，能够智能地还原文档的阅读顺序，从而加速大模型在预训练、开发和实际应用中的多个流程。
在实际应用中，参观者可以选择多个知识领域的文档，向大模型提出专业问题，如物理、医学、金融和社会学等领域。通过加载文档解析引擎，大模型在回答问题的速度、详细程度和准确性上表现更加突出，为用户提供了更高效的知识查询和分析能力。
文档解析引擎的“理解力”进一步体现在对图表等复杂对象的处理能力上。当前市场上的大多数大模型缺乏对图表内容的识别和解析能力，而合合信息的引擎则能够对柱状图、折线图、饼图、雷达图等多种图表进行还原，并转化为大模型可读懂的markdown格式，直接获取图表的原始结构化数据。这种能力不仅提升了大模型在商业研报和学术论文等专业文档中的信息理解能力，还显著提高了语言理解、数据处理和知识推理分析的效率和准确性。
文档解析引擎的创新应用为大模型技术的进步开辟了新的可能性，特别是在处理复杂语料和图表数据时，为大模型的发展和应用提供了强有力的支持和推动。
acge模型：为大模型发展打造“指南针” acge模型作为合合信息大模型“加速器”的核心组成部分，为大模型的发展提供了强大的“指南针”。除了解决语料质量问题外，它还致力于应对大模型发展中的“幻觉”现象，即模型在信息搜索和问答过程中可能产生的误导或不准确的情况。
acge_text_embedding模型通过深入学习大量中文文本数据，显著提升了大模型在信息处理中的质量、效率和准确性。这不仅使得搜索和问答引擎不再局限于简单的文字匹配，更能真正理解用户的意图和背景，从而为用户提供更智能化的服务和反馈。
如果将大模型比作一艘行驶的船，acge模型则扮演了“指南针”的角色，帮助大模型快速而准确地定位正确的信息“思路”。在信息海洋中，这种能力相当于帮助大模型迅速“捞针”，使其能够更精确地理解和回答复杂的专业问题，无论是在相似性搜索、信息检索还是推荐系统中，acge模型都能提供强大的技术支持，显著提升系统的性能和用户体验。
除此之外，acge模型还采用持续学习的训练方式，有效克服了神经网络可能面临的灾难性遗忘问题。这使得大模型能够在多个行业中快速适应新的数据和任务，为企业和机构创造新的生产力，并为技术创新提供了强有力的支持。
目前，合合信息的大模型“加速器”已经在多家领先的大模型厂商的预训练流程中得到应用。未来，“加速器”有望在金融、财经、建筑、医疗等数据密集型领域建立起行业级的知识库，帮助企业管理和优化知识资产，提升搜索效率，优化业务流程，进一步推动大模型在各行业的广泛应用，实现经济效益和社会价值的双赢。
多领域的广泛应用 多领域的广泛应用是大模型“加速器”在当前和未来发展中的重要方向。该技术已被多家头部大模型厂商广泛应用于预训练流程，不仅在科技领域，还在金融、医学、财经、媒体等多个领域的文档解析中展现了其重要作用。
在金融领域，大模型“加速器”可以高效地解析金融报表、市场分析报告等高度专业化和数据密集型的文档，帮助金融机构快速获取关键信息，优化投资决策和风险管理。在医学领域，该技术能够处理医学文献、临床报告等复杂的医学数据，支持医疗机构进行疾病诊断、治疗方案制定等临床决策，提升医疗服务的效率和质量。在财经领域，大模型“加速器”可以分析市场趋势、经济数据等大量财经信息，帮助企业和投资者做出精准的市场预测和战略规划。在媒体领域，该技术能够处理新闻报道、社论分析等大规模的文本数据，支持媒体机构提供个性化的新闻推荐和信息过滤服务，提升用户体验和内容生产效率。 未来，合合信息计划进一步扩展大模型“加速器”的应用领域，建立更为完善和广泛的“行业级知识库”。这将有助于企业实现知识资产的有效管理，提升搜索效率和信息检索的精准度，同时优化业务沟通流程，使大模型在不同行业的广泛应用下，更有效地促进企业的数字化转型和创新发展。这种源头活水的哺育方式，将进一步加速大模型技术在各行各业中的渗透和应用，为企业和社会带来更多的智能化和个性化解决方案。
总结 2024世界人工智能大会展示了AIGC技术在文档处理、古籍保护、大模型训练等多个领域的重大突破。扫描全能王的创新应用与合合信息大模型“加速器”方案，共同为推动人工智能技术的发展与应用提供了强大动力。未来，随着科技的不断进步，这些技术必将带来更多颠覆性的变革和机遇，让我们拭目以待。
目录
# 为什么选择Spring Boot与Redis整合？
1. 更新 pom.xml
2. 配置application.yml
3. 创建 Redis 配置类
4. Redis 操作类
5. 创建控制器
6. 启动应用程序
7. 测试
# 为什么选择Spring Boot与Redis整合？ 将Spring Boot与Redis整合可以充分利用两者的优势，简化开发并提升应用性能。具体好处包括：
缓存支持：使用Redis作为缓存层可以极大提高应用的响应速度和可扩展性。会话管理：将用户会话存储在Redis中，可以实现分布式会话管理。数据持久性：Redis的持久化功能可以确保数据的可靠性。简化配置：Spring Boot的自动配置和Redis Starter可以简化配置工作。 了解了这些基础知识后，接下来将详细介绍如何在Spring Boot项目中整合Redis，包括依赖配置、连接设置、基本操作和应用案例。
1. 更新 pom.xml 确保你的项目包含了以下依赖。如果使用 Spring Initializr 已经添加了 spring-boot-starter-data-redis，这里就无需再次添加。
<dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> </dependency> </dependencies> commons-pool2 是用于 Lettuce 连接池配置的依赖。
2. 配置application.yml 补充：
Spring Boot 1.x 和 Spring Boot 2.x 中，spring.redis.host 用于配置 Redis 连接属性。
Spring Boot 3.
目录
1. zookeeper下载
2.环境准备
3.kafka部署
3.1 修改系统配置文件
3.2 开放端口
3.3 安装 kafka
3.4 验证
4. 设置服务开机自启动
本文将以三台服务器为例，介绍在 linux 系统下kafka的部署方式。
1. zookeeper下载 下载地址：Apache Kafka
选择需要的介质下载，这里以 kafka_2.11-1.1.1.tgz 为例
2.环境准备 部署kafka需要先部署JDK 以及zookeeper ，JDK部署可以参考Linux下JDK 安装-CSDN博客 zookeeper 部署可以参考 Linux 下 zookeeper 集群部署-CSDN博客。
3.kafka部署 注：以下操作三台机器均需要修改
3.1 修改系统配置文件 （1）编辑 hosts 文件
vi /etc/hosts
添加如下内容
ip(第一台机器) kafka1
ip(第二台机器) kafka2
ip(第三台机器) kafka3
（2）编辑ulimit
vi /etc/security/limits.d/20-nproc.conf
添加如下内容
* soft nofile 655350
* hard nofile 655350
（3）编辑系统参数
vi /etc/sysctl.conf
添加如下内容
文章目录 每日一句正能量前言：人工智能与软件开发的未来交汇点AI工具现状AI对开发者的影响工作方式的改变需要掌握的新技能保持竞争力的策略结论 AI开发的未来AI在软件开发领域的未来发展方向AI是否可能完全取代开发者如何在AI时代规划开发者的职业发展结论 后记：AI与开发者的未来共生 每日一句正能量 想要忘记一段感情，方法永远只有一个：时间和新欢。要是时间和新欢也不能让你忘记一段感情，原因只有一个：时间不够长，新欢不够好。
前言：人工智能与软件开发的未来交汇点 在技术的浪潮中，人工智能（AI）正以其前所未有的速度和影响力重塑着软件开发的版图。生成式人工智能（AIGC）作为这一变革的先锋，已经开始渗透到代码生成、错误检测乃至自动化测试等多个关键环节，为开发者带来了前所未有的工作效率提升。
随着AI工具的日益智能化，它们不再仅仅是冷冰冰的代码片段生成器，而是逐渐成长为开发者的得力助手，提供着从问题诊断到解决方案推荐的全方位支持。然而，随着这些智能工具的能力不断增强，一个不容忽视的问题也浮现出来：AI的发展究竟是在帮助开发者，还是在某种程度上取代了他们的工作？
本文将深入探讨AI在软件开发领域的双刃剑效应，分析AI如何作为助手提升开发效率和质量，同时也审视其对开发者职业前景和技能需求可能带来的影响。我们将从实际案例出发，讨论AI在辅助编程、增强测试、优化开发流程等方面的角色，以及这些变化如何重新定义软件开发者的工作和职业发展路径。
在这场由技术进步所引领的变革中，我们不仅需要理解AI的潜力和局限，更需要思考如何在人与机器之间找到最佳的协作方式。AI是作为开发者的延伸，还是作为替代者重新定义工作的本质？这一问题的答案，或许就藏在我们对未来技术与人类协作模式的不断探索之中。让我们一起走进AI与软件开发交织的世界，探索它们如何共同塑造我们的未来。
AI工具现状 当前市场上主要的AI开发工具包括GitHub Copilot和TabNine等。这些工具通过提供代码自动补全、错误检测、自动化测试等功能，显著提高了开发者的工作效率。
GitHub Copilot是由GitHub、OpenAI和Microsoft联合开发的AI辅助开发工具。它通过理解程序员编写的代码，推荐相应的解决方案，帮助程序员更快、更省力地编写代码。GitHub Copilot具备多种功能，包括代码自动生成、代码提示、错误修正、优化代码，并支持多种编程语言。然而，尽管GitHub Copilot具有一定的准确性，它不能写出完美的代码，仍需开发者进行仔细的测试和审查。
TabNine是一个使用机器学习来提高代码编写速度的工具，它能够理解代码的上下文并提供智能的代码补全建议。这些建议不仅包括代码片段，还可能包括参数、函数调用和整个代码结构的补全。
尽管这些AI工具在辅助开发方面表现出色，但它们也存在一些局限性。例如，AI工具可能无法完全理解复杂的编程问题，有时提供的代码建议可能不够准确或存在偏见，需要开发者进行手动调整。此外，AI工具的结果可能受限于其训练数据，如果训练数据对某些编码场景或模式缺乏全面的覆盖，工具可能难以提供相关且符合上下文要求的解决方案。
综上所述，AI开发工具正在成为开发者的得力助手，但它们仍需与人类开发者协同工作，以确保生成的代码符合项目需求和质量标准。开发者在使用这些工具时，应该将它们视为提高效率的辅助工具，而不是完全取代自己的编程技能。随着AI技术的不断发展，预计这些工具将变得更加智能和精准，进一步推动软件开发领域的创新和进步。
AI对开发者的影响 AI工具对开发者的日常工作产生了深远的影响，这些影响既包括工作方式的改变，也涉及到所需技能的更新和职业发展的方向。
工作方式的改变 自动化编码任务：AI工具可以自动化一些重复性的编码任务，如代码补全和生成样板代码，让开发者能够专注于更复杂的问题解决。增强的代码质量：通过AI辅助的错误检测和代码审查，开发者能够更早地发现潜在的bug和代码异味，提高代码质量。快速迭代：AI工具能够加速开发流程，从需求分析到代码实现，再到测试和部署，整个开发周期得以缩短。多维度的决策支持：AI可以提供数据分析和模式识别，帮助开发者在设计和架构选择上做出更明智的决策。 需要掌握的新技能 AI和机器学习基础：了解AI的基本原理和机器学习算法，能够解释和理解AI工具的工作原理。数据科学技能：掌握数据分析和处理技能，能够利用数据来训练和优化AI模型。DevOps实践：随着AI工具的集成，开发者需要熟悉DevOps实践，如持续集成和持续部署（CI/CD）。代码审查和测试：虽然AI可以辅助测试，但开发者仍需具备深入的代码审查和测试技能，以确保最终产品的质量。跨学科知识：AI工具常常跨越多个领域，如自然语言处理、计算机视觉等，开发者需要具备跨学科的知识和理解能力。 保持竞争力的策略 终身学习：技术不断进步，开发者需要持续学习新的编程语言、框架和工具。适应性：快速适应AI工具和新开发环境，灵活调整工作流程和方法。创新思维：利用AI工具释放的时间和精力，投入到创新和创造性的工作中。技术领导力：在团队中发挥技术领导作用，引导AI工具的选择和应用。伦理和社会责任：理解AI技术的伦理和社会影响，确保技术开发符合社会责任和标准。 结论 AI工具为开发者带来了前所未有的机遇，同时也提出了新的挑战。开发者需要不断更新自己的技能集，以适应AI辅助的开发环境。通过终身学习和创新思维，开发者不仅能够在AI时代保持竞争力，还能推动技术的发展和社会的进步。
AI开发的未来 AI在软件开发领域的未来发展方向 智能化开发助手：AI将继续作为开发助手，提供更加精准的代码补全、缺陷预测和自动化测试，提升开发效率。自适应学习系统：AI将通过自适应学习，更好地理解开发者的编码风格和项目需求，提供个性化的辅助。多模态开发环境：结合视觉、语音和文本等多种交互方式，AI将提供更加自然和直观的开发体验。跨领域融合：AI将在软件开发的不同领域，如前端、后端、数据科学等，提供更深入的支持和集成。 AI是否可能完全取代开发者 尽管AI在软件开发中的应用日益广泛，但完全取代开发者的可能性较低。原因包括：
创造性和复杂问题解决：AI在处理需要高度创造性和解决复杂问题方面仍有局限。情感智能和同理心：与用户和团队成员的情感交流，理解他们的需求和期望，是AI难以实现的。伦理和决策：在涉及伦理和复杂决策时，人类的判断仍然是必不可少的。 如何在AI时代规划开发者的职业发展 终身学习：持续更新技术知识，学习AI和机器学习等相关技术，以适应不断变化的技术环境。技能多样化：除了编程技能，开发者应培养设计思维、产品管理、数据科学等跨学科技能。人机协作：学会与AI工具有效协作，利用AI提升工作效率，同时保持对技术的控制和监督。创新和领导力：专注于创新思维和领导力的培养，引导技术趋势和团队发展。伦理和社会责任：加强对技术伦理的理解，参与制定技术使用的道德和法律标准。 结论 AI在软件开发领域的未来是作为增强开发者能力的工具，而非取代者。开发者应积极拥抱AI技术，同时不断提升自身的技术能力和创新思维。通过终身学习和技能多样化，开发者可以在AI时代保持竞争力，实现个人职业发展的持续进步。
后记：AI与开发者的未来共生 随着生成式人工智能（AIGC）在软件开发领域的不断进步，我们正站在一个新时代的门槛上，面临着前所未有的机遇与挑战。AI工具如GitHub Copilot和TabNine等，已经在代码生成、错误检测和自动化测试等方面展现出了巨大的潜力，它们作为开发者的得力助手，显著提高了开发效率和代码质量。
然而，随着AI技术的日益强大，有关AI可能取代开发者的讨论也愈发热烈。在本文中，我们探讨了AI在软件开发中的现状、对开发者日常工作的影响，以及开发者在AI时代所需的新技能和职业发展策略。
AI作为助手的角色：
AI工具目前主要扮演着辅助的角色。它们通过自动化重复性任务、提供智能建议和优化代码质量，帮助开发者节省时间，减少错误，并加速开发流程。AI的使用让开发者能够将更多的精力投入到设计、架构和创新等更高层次的工作中。
开发者技能的演变：
随着AI技术的发展，开发者需要掌握新的技能，如AI和机器学习的基础知识、数据科学技能、DevOps实践等。同时，他们还需要适应与AI工具的协作，学会如何利用这些工具来提升自己的工作效率和创新能力。
职业前景的积极展望：
尽管存在担忧，但AI不太可能完全取代开发者。创造性思维、情感智能、伦理判断和复杂问题解决等人类独有的能力，是AI难以复制的。因此，开发者在AI时代仍然具有不可替代的价值。
职业发展的策略：
为了在AI时代保持竞争力，开发者应该采取终身学习的态度，不断更新自己的技术知识和技能集。同时，他们应该培养跨学科的能力，加强创新和领导力的培养，并积极参与技术伦理和社会责任的讨论。
结论：
AI技术的发展并不意味着开发者的终结，而是他们角色的转变和技能的升级。通过合理利用AI工具，开发者可以释放自己的潜力，实现更高的职业成就。AI与开发者的未来是共生的，而不是零和的。让我们拥抱这一变革，共同创造一个更加智能和高效的软件开发新时代。
开启AI时代的新篇章，开发者与AI携手前行。
转载自：https://blog.csdn.net/u014727709/article/details/140284237
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目录 一、引言二、Vanna简介1、RAG技术基础2、Vanna的工作原理3、自然语言到SQL的转换 三、Vanna的安装和配置1. 安装Vanna2. 导入依赖3. 登录 Vanna4. 设置模型5. 连接到数据库6. 提问 四、结语参考文献和资源 一、引言 在当今快速发展的信息技术时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。无论是金融、医疗、教育还是零售行业，数据的有效管理和分析都是推动决策和创新的关键。然而，传统的数据库查询方法通常需要专业的SQL知识，这不仅限制了数据处理的速度，也增加了操作的复杂性。为了应对这一挑战，人工智能技术特别是自然语言处理（NLP）的进步，为数据库查询带来了新的可能性。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，作为一种结合了检索和生成任务的先进AI技术，正在引领数据库查询领域的一场革命。RAG技术通过增强语言模型，使其能够更准确地理解查询意图并生成相应的SQL语句，从而实现对数据库的高效、直观的访问。
Vanna框架，作为一个基于RAG技术的开源项目，正是这场革命的先锋。它通过提供一个用户友好的界面，允许用户以自然语言的形式提出查询，然后自动将这些查询转换为精确的SQL语句，直接与数据库进行交互。这种方法不仅极大地提高了查询效率，也使得非技术背景的用户能够轻松地访问和分析数据。
本文将深入探讨Vanna框架的核心概念、安装配置、实践案例以及其带来的优势和挑战。我们还将讨论Vanna在实际应用中的潜力，以及它如何帮助用户以更智能、更高效的方式与数据库进行交互。通过本文，读者将对Vanna框架及其在数据库查询中的创新应用有一个全面的了解。
二、Vanna简介 Vanna 是一个开源的基于大模型和 RAG 的 Text2SQL 工具，Vanna 通过结合RAG 框架、大语言模型、高质量的训练数据、持续优化能力、广泛的数据库支持以及开源定制化的特点，实现了在复杂数据集上的高精度表现。使用 Vanna 可以使用任何的大模型、任何的向量数据库、任何的前端，和任何的关系数据库交互。
1、RAG技术基础 RAG技术是一种先进的人工智能方法，它结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）两个方面的能力。在数据库查询的上下文中，这意味着系统不仅能够检索数据库中的信息，还能够根据检索到的信息生成相应的SQL查询语句。
检索组件：这一部分负责从数据库中提取与用户查询相关的数据。它使用索引和搜索算法来快速定位信息，确保查询的准确性和效率。生成组件：在检索到相关信息后，生成组件根据这些数据构建SQL语句。这个过程涉及到对数据库结构的理解，以及对SQL语言的精确应用。 2、Vanna的工作原理 Vanna框架的工作原理可以概括为以下几个步骤：
用户输入：用户以自然语言的形式提出查询请求。意图识别：Vanna的NLP引擎分析用户的查询，识别其意图和关键信息。信息检索：根据识别的意图，Vanna检索数据库中相关的数据。SQL生成：结合检索到的数据，Vanna生成相应的SQL语句。执行与反馈：生成的SQL语句在数据库上执行，并将结果反馈给用户。
3、自然语言到SQL的转换 Vanna框架的一个关键特性是能够将用户的自然语言查询转换为SQL语句。这一过程涉及到复杂的语言理解和逻辑构建：
语言理解：Vanna使用先进的NLP技术来解析用户的查询，理解其语义和上下文。逻辑构建：根据理解的查询意图，Vanna构建逻辑表达式，这可能包括选择、过滤、排序等SQL操作。语句生成：将逻辑表达式转换为SQL语句，确保其语法正确且能够有效执行。 Vanna的核心概念展示了如何通过技术创新来简化数据库查询过程，使得用户无需深入了解SQL语言即可进行高效的数据交互。在接下来的章节中，我们将深入了解Vanna的安装和配置过程，以及如何在实际场景中应用这一框架。
三、Vanna的安装和配置 在本章节中，我们将详细介绍Vanna框架的安装和配置过程，确保用户能够顺利地开始使用这一强大的数据库查询工具。
1. 安装Vanna Vanna的安装过程十分简单，可以通过Python的包管理器pip快速完成。打开终端或命令提示符，执行以下命令：
!pip install vanna 此命令将从Python包索引下载并安装Vanna及其所有依赖项。
2. 导入依赖 import vanna from vanna.remote import VannaDefault 3. 登录 Vanna Vanna 提供了一个获取 API 密钥的函数。您将收到一个代码发送到您的电子邮件。 您可以保存 API 密钥以备将来使用，这样您就不必每次都登录。（在https://vanna.ai/上注册的邮箱地址）
api_key = vanna.get_api_key(xbxxx@123.com') 4. 设置模型 chinook是引用 Chinook 示例数据库的公共模型
目录
一、用法精讲
44、pandas.crosstab函数
44-1、语法
44-2、参数
44-3、功能
44-4、返回值
44-5、说明
44-6、用法
44-6-1、数据准备
44-6-2、代码示例
44-6-3、结果输出
45、pandas.cut函数
45-1、语法
45-2、参数
45-3、功能
45-4、返回值
45-5、说明
45-6、用法
45-6-1、数据准备
45-6-2、代码示例
45-6-3、结果输出 46、pandas.qcut函数
46-1、语法
46-2、参数
46-3、功能
46-4、返回值
46-5、说明
46-6、用法
46-6-1、数据准备
46-6-2、代码示例
46-6-3、结果输出
二、推荐阅读
1、Python筑基之旅
2、Python函数之旅
3、Python算法之旅
4、Python魔法之旅
5、博客个人主页
一、用法精讲 44、pandas.crosstab函数 44-1、语法 # 44、pandas.crosstab函数 pandas.crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc=None, margins=False, margins_name='All', dropna=True, normalize=False) Compute a simple cross tabulation of two (or more) factors. By default, computes a frequency table of the factors unless an array of values and an aggregation function are passed.
Kafka本质上就是一个消息队列的中间件的产品，主要负责消息数据的传递。也就说学习Kafka 也就是学习如何使用Kafka生产数据，以及如何使用Kafka来消费数据
topics操作 注意:
创建topic不指定分区数和副本数,默认都是1个
分区数可以后期通过alter增大,但是不能减小
副本数一旦确定,不能修改!
参数如下:
cd /export/server/kafka/bin
./kafka-topics.sh 参数说明:
--bootstrap-server: Kafka集群中broker服务器
--topic: 指定Topic名称
--partitions: 设置Topic的分区数,可以省略不写
--replication-factor: 设置Topic分区的副本数,可以省略不写
--create: 指定操作类型。这里是新建Topic
--delete: 指定操作类型。这里是删除Topic
--alter: 指定操作类型。这里是修改Topic
--list: 指定操作类型。这里是查看所有Topic列表
--describe: 指定操作类型。这里是查看详细且具体的Topic信息
1- 创建Topic
# 创建topic,默认1个分区,1个副本 /export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server node1:9092 --create --topic itcast # 注意: 如果副本数超过了集群broker节点个数，就会报错 /export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server node1:9092 --create --topic itheima --partitions 4 --replication-factor 4 # 把replication-factor改成3以内就能创建成功了 /export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server node1:9092 --create --topic itheima --partitions 4 --replication-factor 3 2- 查看Topic
# --list查看所有topic /export/server/kafka/bin/kafka-topics.
文章目录 PostgreSQL 中维度表和事实表关联性能的处理 PostgreSQL 中维度表和事实表关联性能的处理 在数据仓库的领域中，PostgreSQL 作为一款强大的关系型数据库管理系统，对于处理维度表和事实表的关联性能是一个关键的问题。维度表和事实表的关联是数据分析和查询的核心操作之一，其性能的优劣直接影响到整个数据仓库系统的效率和响应速度。
维度表通常包含了相对稳定和描述性的信息，例如时间、地理位置、产品类别等。这些表的规模相对较小，但是在数据仓库中被频繁引用。事实表则存储了大量的业务度量数据，比如销售数量、交易金额等，其数据量通常非常大。
在 PostgreSQL 中，要优化维度表和事实表的关联性能，首先需要考虑的是索引的合理使用。就好比在图书馆找书，如果没有索引，就如同在茫茫书海中盲目搜索；而有了索引，就像是有了清晰的目录指引。
对于维度表中的常用列，例如主键或者经常用于关联的列，创建合适的索引可以大大提高查询的效率。比如，如果经常根据时间维度进行查询，那么在时间列上创建索引就是一个明智的选择。
CREATE INDEX idx_time_dimension ON dimension_table (time_column); 除了索引，连接方式的选择也至关重要。PostgreSQL 支持多种连接方式，如内连接（INNER JOIN）、左连接（LEFT JOIN）、右连接（RIGHT JOIN）和全外连接（FULL OUTER JOIN）。不同的连接方式适用于不同的业务场景。
假设我们有一个销售数据仓库，其中包含销售事实表 sales_fact 和产品维度表 product_dim 。如果我们想要获取特定产品的销售数据，使用内连接是合适的。
SELECT * FROM sales_fact sf INNER JOIN product_dim pd ON sf.product_id = pd.product_id WHERE pd.product_name = 'Product X'; 然而，如果我们希望获取所有产品的销售数据，即使某些产品可能没有销售记录，这时左连接就更适合。
SELECT * FROM product_dim pd LEFT JOIN sales_fact sf ON pd.product_id = sf.product_id; 分区表也是提升性能的一个有效手段。想象一下一个巨大的仓库，如果所有的货物都堆放在一起，寻找特定的物品将会非常困难。分区表就像是将这个大仓库划分成了不同的区域，每个区域存放特定类型的货物，使得查找更加高效。
对于事实表，如果数据量巨大且具有明显的分区特征，比如按照时间进行分区，可以将其创建为分区表。
CREATE TABLE sales_fact ( ... ) PARTITION BY RANGE (time_column); CREATE TABLE sales_fact_2023 PARTITION OF sales_fact FOR VALUES FROM ('2023-01-01') TO ('2023-12-31'); CREATE TABLE sales_fact_2024 PARTITION OF sales_fact FOR VALUES FROM ('2024-01-01') TO ('2024-12-31'); 另外，适当的表结构设计也是不能忽视的。在设计维度表和事实表时，要遵循数据库设计的原则，尽量减少数据冗余，同时保证数据的一致性和完整性。
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一、赛题背景 随着人工智能技术的迅猛发展，深度伪造技术（Deepfake）正成为数字世界中的一把双刃剑。这项技术不仅为创意内容的生成提供了新的可能性，同时也对数字安全构成了前所未有的挑战。Deepfake技术可以通过人工智能算法生成高度逼真的图像、视频和音频内容，这些内容看起来与真实的毫无二致。然而，这也意味着虚假信息、欺诈行为和隐私侵害等问题变得更加严重和复杂。
为了应对这一挑战，我们举办了“外滩大会 - 全球Deepfake攻防挑战赛”。该挑战赛旨在邀请全球的参与者开发、测试和改进更加准确、有效和创新的检测模型，以应对各种类型的Deepfake攻击。这些模型将在真实世界的场景中进行测试，从而推动创新防御策略的发展，提高Deepfake识别的准确性。此次挑战赛不仅是对技术的比拼，更是对全球数字安全的一次重要贡献。我们期待着通过这次比赛，能够激发更多的创新思维和技术突破，共同应对Deepfake带来的安全威胁，保护数字世界的安全与真实性。
二、赛题任务 在这个赛道中，比赛任务是判断一张人脸图像是否为Deepfake图像，并输出其为Deepfake图像的概率评分。参赛者需要开发和优化检测模型，以应对多样化的Deepfake生成技术和复杂的应用场景，从而提升Deepfake图像检测的准确性和鲁棒性。
三、赛题数据集 1、第一阶段 在第一阶段，主办方将发布训练集和验证集。参赛者将使用训练集 (train_label.txt) 来训练模型，而验证集 (val_label.txt) 仅用于模型调优。文件的每一行包含两个部分，分别是图片文件名和标签值（label=1 表示Deepfake图像，label=0 表示真实人脸图像）。例如：
train_label.txt
img_name,target 3381ccbc4df9e7778b720d53a2987014.jpg,1 63fee8a89581307c0b4fd05a48e0ff79.jpg,0 7eb4553a58ab5a05ba59b40725c903fd.jpg,0 … val_label.txt
img_name,target cd0e3907b3312f6046b98187fc25f9c7.jpg,1 aa92be19d0adf91a641301cfcce71e8a.jpg,0 5413a0b706d33ed0208e2e4e2cacaa06.jpg,0 … 2、第二阶段 在第一阶段结束后，主办方将发布测试集。在第二阶段，参赛者需要在系统中提交测试集的预测评分文件 (prediction.txt)，主办方将在线反馈测试评分结果。文件的每一行包含两个部分，分别是图片文件名和模型预测的Deepfake评分（即样本属于Deepfake图像的概率值）。例如：
prediction.txt
img_name,y_pred cd0e3907b3312f6046b98187fc25f9c7.jpg,1 aa92be19d0adf91a641301cfcce71e8a.jpg,0.5 5413a0b706d33ed0208e2e4e2cacaa06.jpg,0.5 … 3、第三阶段 在第二阶段结束后，前30名队伍将晋级到第三阶段。在这一阶段，参赛者需要提交代码docker和技术报告。Docker要求包括原始训练代码和测试API（函数输入为图像路径，输出为模型预测的Deepfake评分）。主办方将检查并重新运行算法代码，以重现训练过程和测试结果。
三、评价指标 评估指标 比赛的性能评估主要使用ROC曲线下的AUC（Area under the ROC Curve）作为指标。AUC的取值范围通常在0.5到1之间。若AUC指标不能区分排名，则会使用TPR@FPR=1E-3作为辅助参考。
相关公式：
真阳性率 (TPR)：
TPR = TP / (TP + FN)
假阳性率 (FPR)：
FPR = FP / (FP + TN)
其中：
TP：攻击样本被正确识别为攻击；TN：真实样本被正确识别为真实；FP：真实样本被错误识别为攻击；FN：攻击样本被错误识别为真实。 参考文献：Aghajan, H., Augusto, J.