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技术能力

兴趣领域
  • 容器
  • 云计算
  • SQL
  • 关系型数据库
  • 运维
  • Linux
  • 大数据
擅长领域
  • 前端开发
    高级

    能力说明：

    掌握企业中如何利用常见工具，进行前端开发软件的版本控制与项目构建和协同。开发方面，熟练掌握Vue.js、React、AngularJS和响应式框架Bootstrap，具备开发高级交互网页的能力，具备基于移动设备的Web前端开发，以及Node.js服务器端开发技能。

  • 容器
    高级

    能力说明：

    熟练掌握Docker各类高级特性，包括容器数据卷、DockerFile构建等；熟练使用Docker封装MySQL、Redis、Tomcat、Apache等镜像，并可在公有云或私有云部署并保持稳定运行。

  • Linux
    高级

    能力说明：

    熟练掌握Linux常用命令、文件及用户管理、文本处理、Vim工具使用等，熟练掌握企业IP规划、子网划分、Linux的路由、网卡、以及其他企业级网络配置技术，可进行Web服务器（Nginx），以及数据库（My SQL）的搭建、配置、应用，可根据需求编写Shell脚本，通过常用工具进行linux服务器自动化运维。

  • 数据库
    高级

    能力说明：

    掌握Java开发环境下所需的MySQL高级技巧，包括索引策略、innodb和myisam存储引擎，熟悉MySQL锁机制，能熟练配置MySQL主从复制，熟练掌握日常SQL诊断和性能分析工具和策略。可对云数据库进行备份恢复与监控、安全策略的设置，并可对云数据库进行性能优化。掌握主要NOSQL数据库的应用技术。

技术认证

某政企事业单位运维工程师，主要从事系统运维工作，同时兼顾教育行业、企业等src安全漏洞挖掘，曾获全国行业网络安全大赛二等奖。

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2024年05月

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  • 回答了问题 2024-05-28

    最近大模型降价潮，哪家才是真的“价美”也“物美”？

    1、晒出评测效果截图（必答）

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    2、对各家模型效果进行点评（必答）

    • abab6.5-chat (MiniMax):

    MiniMax的这款万亿参数MoE模型，以其庞大的参数量著称，理论上能够处理更复杂的语言理解和生成任务，尤其是在多任务和高效计算方面表现出色，适用于需要高灵活性和定制化的大规模应用场景。

    • Baichuan2-Turbo (百川智能):

    百川智能的第二代大模型，以其优化的速度和效率而知名，适合那些对响应速度有高要求的应用场景，比如实时对话和客户服务，同时保持了良好的语言理解和生成质量。

    • c4ai-command-r-plus (Cohere):

    Cohere的104B模型强调在指令执行和响应上的精准度，适合需要高度准确性和指令理解能力的任务，如自动化工具辅助、代码生成等。

    • dbrx-instruct (Databricks):

    作为Databricks的132B MoE模型，它在大数据处理和企业级应用上有独特优势，适合处理复杂的数据分析和业务逻辑理解任务，其MoE结构有助于提高效率和处理特定领域的专业问题。

    • Doubao-pro (字节豆包):

    字节跳动的Doubao-pro在多个自然语言处理领域展现出了全面的能力，特别是在复杂任务和多模态处理上，适合企业级和创意内容生产场景，具有较好的综合性能。

    • deepseek-llm-67b-chat & deepseek-moe-16b-chat (深度求索):

    这两款分别代表了深度求索在传统Transformer架构和MoE架构上的探索，前者适合处理一般性的大规模语言任务，后者则在处理极端复杂或分布式任务上有优势。

    • ERNIE-4.0 (文心一言):

    百度ERNIE-4.0在中文语言处理上有着显著的进步，特别是在理解、生成和逻辑推理方面，适合国内的多元化应用场景，如搜索引擎优化、内容创作等。

    • Mixtral of experts (Mistral AI):

    Mistral的MoE模型可能专攻于特定领域的优化或效率提升，具体性能依赖于其专家网络的设计和应用场景，适合需要高度定制化解决方案的领域。

    • MoonShot-v1 (月之暗面):

    月之暗面的千亿参数模型以其长文本理解和生成能力见长，适合于需要深度上下文理解的场景，如小说创作、长篇报告生成等。

    • Qwen 1.5 & Qwen-Max (通义千问):

    Qwen系列由阿里巴巴开发，其中Qwen-Max作为2.5代，参数量达到千亿级别，不仅支持多语言，还在通用性、跨语言应用上表现优秀，适合国际化场景和复杂任务处理。

    • Yi-Chat & yi-large (零一万物):

    这两个模型强调双语能力和在大规模多语言数据集上的训练，适合跨语言交流、翻译和全球化内容生成，尤其是yi-large在复杂理解和生成任务上表现出色。

    • GLM4 (智谱清言):

    GLM4作为升级版，其性能提升和对复杂指令的处理能力表明其在语言理解和任务执行上更加成熟，适合于高要求的商业应用和研究项目。

    • InternLM2 (上海人工智能实验室):

    虽然没有详细性能描述，但作为大型实验室推出的产品，预期在技术创新和特定领域（如中文处理）有深入研究和优化。

    • Llama3 (Meta):

    Llama3在巨大的15T语料上训练，预计在语言理解和生成的广度与深度上会有显著提升，特别是对于跨领域知识的整合和新颖内容的创造。

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  • 回答了问题 2024-05-27

    当AI“复活”成为产业，如何确保数字生命技术始终用于正途？

    AI“复活”技术，作为人工智能领域的前沿探索，其背后蕴含的技术突破与伦理挑战并存，是科技进步与人文关怀深度交织的体现。《流浪地球2》中数字图丫丫的情节，虽然是科幻设定，却映射出人们对未来技术的憧憬与忧虑。数字永生，作为技术的终极梦想之一，不仅触及人类对生命本质的思考，更引发了关于隐私、身份、权利以及社会秩序的广泛讨论。

    要让数字生命向善发展，首先需建立严格的法律与伦理框架。这包括但不限于：界定数字人的法律地位与权利，明确其创造、使用、传播的界限；确立个人数据的采集、处理、存储标准，确保信息的安全与隐私保护；以及制定针对数字复活技术的伦理准则，比如禁止未经同意的数字化复制、尊重原主体的意愿与尊严等。法律与伦理的双重指导，是确保技术不偏离正轨的基础。

    其次，强化公众教育与意识提升至关重要。普及AI与数字伦理知识，增强社会公众对技术潜在影响的认识，有助于形成对数字生命的正确认知与尊重。同时，鼓励开放对话，让社会各界参与到技术发展方向的讨论中来，确保技术进步反映多元价值与需求。

    再者，科技创新与伦理监督需并行不悖。研发机构与企业应秉持负责任创新原则，主动设立伦理审查机制，对技术应用的长期后果进行预判与评估。通过跨学科合作，融合技术、人文、法律等多领域智慧，探索技术发展的合理边界，确保技术进步服务于社会福祉。

    最后，国际合作不容忽视。在全球化的今天，AI“复活”技术的影响超越国界，需要国际社会共同制定标准与规则，促进技术的健康发展与全球治理。通过国际合作，共享最佳实践，协调监管措施，可以有效防止技术滥用，促进技术成果惠及全人类。

    总而言之，AI“复活”技术向善发展的路径，是科技、法律、伦理、教育与国际合作等多维度努力的综合体现。只有在确保技术可控、合法、合乎伦理的前提下，才能真正发挥其正面潜力，为人类社会带来积极而深远的影响。

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  • 回答了问题 2024-05-27

    一条SQL语句的执行究竟经历了哪些过程？

    数据库管理系统（DBMS）作为数据存储与管理的核心，其对SQL语句的处理过程是一场精密编排的“幕后剧”。当一条SQL语句从开发者或用户的键盘跃然屏幕，它便踏上了一场从文本到数据的奇妙旅程，这一过程大致可以分为几个关键阶段：解析、分析、优化、执行与返回结果。

    首先，解析（Parsing）阶段，DBMS接收SQL语句后，会对其进行词法分析和语法分析，确保这条语句符合SQL语言的语法规则。这一过程会将SQL语句分解成数据库能够理解的词汇单元和结构单元，如关键字、表名、列名、操作符等。

    随后进入分析（Analysis）阶段，DBMS进一步理解语句的含义，包括检查SQL语句中涉及的表和列是否存在，验证用户是否有相应的访问权限，以及解析别名、确定数据类型等。此阶段还会构建查询树或关系代数表达式，为后续步骤提供更为直观的操作表示。

    接下来是至关重要的优化（Optimization）阶段。DBMS基于多种算法评估多种执行计划，旨在找到数据检索最高效的方式。这包括选择最佳的索引、决定表连接顺序、估计查询成本等。优化器的智能程度直接影响查询效率，它可能会利用统计信息、成本模型等来辅助决策。

    一旦确定了最优执行计划，便进入执行（Execution）阶段。DBMS开始按计划逐步执行查询，这通常涉及扫描表或索引、执行排序、聚合计算、执行连接操作等。在此过程中，DBMS还会管理内存和磁盘资源，确保查询不会耗尽系统资源。

    最后，结果返回（Result Retrieval）阶段，查询得到的数据经过格式化后被返回给客户端。对于大型数据集，DBMS可能采用分批次或流式传输方式，以减轻网络和内存的压力。

    整个过程中，DBMS还需不断与事务管理、并发控制、安全性机制等其他组件协同工作，确保数据的完整性和一致性。例如，通过锁机制管理并发访问，利用日志记录事务操作以支持故障恢复等。

    一条SQL语句从输入到输出的旅程，是DBMS内部众多组件紧密合作的结果，涉及了复杂的解析、分析、优化、执行和结果返回等多个步骤，每一步都是为了确保数据查询的高效、准确与安全。这一过程展现了数据库管理系统设计之精妙，也体现了现代数据库技术对数据管理的深刻理解与高效实践。

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  • 回答了问题 2024-05-27

    OSS和CDN能否一起使用

    OSS与CDN可以联合使用以优化资源访问速度。通过将OSS（对象存储服务）中的文件缓存至CDN（内容分发网络）边缘节点，用户访问时可直接从最近的节点获取数据，显著提升响应速度。配置流程包括：1) 在OSS绑定自定义域名并配置CORS；2) 登录CDN控制台添加域名与源站信息，选择OSS作为源站；3) 完成CNAME解析。注意，此组合可能涉及CDN下行流量及OSS流出流量费用，推荐采用相应流量包以降低成本。同时，适当延长CDN缓存时间与资源压缩能进一步提升效率。

    如何使用CDN加速OSS访问 背景信息

    如何使用CDN加速OSS上的图片资源分发 计费说明

    配置跨域资源共享 背景信息

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  • 回答了问题 2024-05-22

    如何简单快速搭建出适配于多平台的小程序？

    在数字化浪潮的推动下，跨平台开发成为了技术领域的热点话题，尤其在小程序生态的蓬勃发展中显得尤为突出。微信、支付宝、百度、抖音等互联网巨头纷纷布局小程序平台，为企业提供了直达用户的快速通道。这一趋势下，如何高效地跨越平台障碍，实现“一次开发，多处运行”，成为摆在开发者面前的重要课题。这不仅是技术实现的挑战，更是对企业市场战略、用户体验设计乃至成本控制能力的全面考量。

    首要解决的是技术选型问题。目前市面上不乏优秀的跨平台开发框架，如uni-app、Taro、Flutter等，它们通过抽象化的层面对接不同平台的API，大大简化了多端适配的工作量。选择合适的框架，是迈向高效开发的第一步。开发者需综合考虑框架的成熟度、社区活跃度、性能表现及学习成本等因素，做出适宜的选择。

    其次，设计与实现一套适应多平台的UI/UX体系至关重要。尽管跨平台框架能解决大部分技术兼容问题，但各平台的用户习惯、设计规范仍存在差异。因此，设计时需兼顾一致性与差异化，既要保证品牌体验的统一，又要适当融入各平台的原生元素，确保用户在不同平台获得无缝且熟悉的体验。

    成本控制与效率提升是跨平台开发的另一核心诉求。通过组件化、模块化开发，可以有效复用代码，降低开发与维护成本。同时，持续集成与自动化测试的引入，能够加速迭代周期，确保质量的同时减少人力投入。此外，采用敏捷开发方法，快速响应市场变化，也是控制成本、提升效率的有效手段。

    最后，跨平台开发不应以牺牲用户体验为代价。开发者需密切关注各平台的性能指标，利用平台特有的优化手段，如缓存策略、异步加载等，确保小程序在各种环境下都能流畅运行。同时，收集用户反馈，进行持续的性能监控与优化，是保障用户体验不可或缺的一环。

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  • 回答了问题 2024-05-20

    如何在业务代码中优雅地使用责任链模式？

    在复杂业务逻辑处理的领域，开发者面临的挑战往往不仅仅是技术实现上的难题，更多的是如何在保证功能实现的同时，维护代码的可读性、可扩展性和可维护性。责任链模式，作为设计模式中的瑰宝，为解决这类问题提供了一种优雅的思路。该模式的核心在于将请求的处理分散到一系列处理者对象中，每个对象负责处理请求的一部分或者做出是否处理的决策，并且可以将请求传递给链中的下一个处理者，直至请求被完全处理或拒绝。

    要在实际业务代码中恰当地运用责任链模式，首先需要明确其适用场景。它特别适合于那些具有多个处理步骤、每一步骤的执行依赖于前一步骤结果或者条件判断的情况。比如权限控制、请求过滤、审批流程等场景。正确识别这些场景是成功应用责任链模式的前提。

    其次，设计清晰的接口和抽象类是关键。定义一个统一的处理请求的接口，让所有处理者都实现这个接口，这样可以保证链中的每一个节点都能以一致的方式处理请求。同时，通过抽象类来封装一些共性的处理逻辑或属性，可以减少代码重复，提高复用性。

    避免过度设计是另一个需要注意的点。在设计责任链时，应追求链的精简和高效，避免无谓地增加处理者的数量，导致链路过长，难以理解和维护。可以通过合理的策略设计，如基于职责的拆分、使用配置来动态调整链的构成等方式，来保持设计的灵活性和简洁性。

    测试也是不可忽视的一环。由于责任链模式引入了动态的处理流程，因此对每一环节的单元测试以及整个链路的集成测试变得尤为重要，以确保请求能够按照预期被正确处理。

    最后，持续的代码审查和重构同样重要。随着业务的发展，原有的责任链可能需要调整或扩展，定期审视代码结构，及时进行必要的重构，可以有效防止代码腐化，维持系统的健康度和可维护性。

    总之，责任链模式在处理复杂业务逻辑时提供了一种灵活且高效的解决方案，但其精髓在于合理规划、适度设计、持续优化。通过精心设计和维护，责任链模式不仅能够提升代码的优雅度和运行效率，还能极大地增强系统的可扩展性和可维护性，是开发者应对复杂业务挑战的有力工具。

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  • 回答了问题 2024-05-20

    AI技术对开发者的职业天花板是提升还是降低？

    AI技术的迅猛发展无疑为职场带来了革命性的变化，对打工人而言，这一影响是双刃剑，既开拓了新的职业上限，也潜移默化地设定了一些挑战与门槛。

    从积极面看，AI极大地拓宽了职业发展的可能性。它创造了前所未有的工作岗位，如数据科学家、机器学习工程师、AI伦理顾问等，这些新兴职位不仅薪酬丰厚，也是未来职业发展的蓝海。AI技术的应用还提升了工作效率和决策精准度，使得打工人能够从事更高层次的创造性工作和策略规划，而非局限于重复性劳动，从而在职业生涯中追求更高的成就和满足感。此外，AI通过个性化学习推荐、技能提升平台等工具，为个人提供了自我成长的广阔空间，帮助打工人不断适应变化，突破原有的职业天花板。

    但与此同时，AI的发展也在无形中为某些行业和岗位设定了更低的天花板。随着自动化和智能化的推进，许多传统职位面临被替代的风险，尤其是那些标准化、低技能的工作。对于这部分打工人群体，他们可能需要面对职业转型的压力，学习新技能以避免被技术浪潮淘汰。AI的高效率也可能加剧职场竞争，提高入门门槛，对于没有及时适应新技术的工作者来说，可能会感受到晋升路径变窄，职业发展空间受限。此外，AI的决策过程有时缺乏透明度，可能在招聘、评估等环节引入隐性偏见，进一步影响部分群体的职业发展机会。

    所以说，最终还是得看如何平衡与利用这股力量，以个人为例，通过持续学习和适应，将AI视为攀登职业高峰的阶梯，而非限制自身发展的天花板；同时，对于社会而言，也应当构建一个包容性增长的环境，确保AI技术的进步能够惠及每一个人，而不仅仅局限于少数群体或特定行业。

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  • 回答了问题 2024-05-19

    大数据计算MaxCompute一般用什么方法解决？

    在大数据计算MaxCompute中，遇到错误提示“distinct and within group are not supported to be used together”时，表示当前不支持DISTINCT与GROUP BY直接联合使用。解决此问题的方法是调整SQL查询逻辑，避免在包含GROUP BY子句的同时直接使用DISTINCT关键字。

    一种可行的解决方案是将查询分解为两个步骤：

    1. 先执行一个子查询，利用DISTINCT去除重复记录或使用聚合函数处理数据。

    2. 外层查询再根据需要进行分组或其他操作。

    如果原意是去重后再分组，可以先执行去重操作，然后将结果作为临时表或子查询，再在此基础上进行分组操作。这样可以绕过直接在GROUP BY中使用DISTINCT的限制。

    DQL操作常见问题

    实现GROUP_CONCAT函数能力案例

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  • 回答了问题 2024-05-19

    可以通过postgresql jdbc协议 连接大数据计算MaxCompute吗 ？

    不可以直接通过PostgreSQL JDBC协议连接大数据计算MaxCompute。MaxCompute提供了自己的JDBC驱动，用于支持Java数据库连接和执行分布式计算查询。要连接MaxCompute，您需要使用MaxCompute JDBC驱动，根据具体工具或应用（如DataGrip, Tableau, FineReport, SQL Workbench/J等）的指引配置连接参数。

    image.png
    image.png

    如何下载JDBC和连接MaxCompute

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  • 回答了问题 2024-05-17

    在类的成员函数声明中，const关键字的作用是什么？

    在C++中，类的成员函数声明中使用const关键字，主要用来表明该成员函数不会修改类的任何成员变量（除了那些用mutable关键字声明的成员）。这样的成员函数通常被称为“常量成员函数”。使用const关键字有以下几个重要作用：

    保证不变性：它向编译器和程序员承诺，这个函数不会改变对象的状态。这对于理解代码逻辑、维护数据一致性以及多线程编程中的同步控制非常有帮助。

    提高代码的可读性和自我文档化：看到一个成员函数后面跟着const，读者立刻知道调用这个函数不会影响对象的状态。

    允许对常量对象的调用：如果一个成员函数被声明为const，那么它可以被常量对象（即用const修饰的对象实例）调用。否则，尝试通过常量对象调用非const成员函数会导致编译错误。

    重载决策：在函数重载时，const和非const版本的成员函数可以共存，为用户提供不同的功能。编译器会根据对象是否为常量来决定调用哪个版本。

    class MyClass {
public:
    void display() const { // 常量成员函数
        std::cout << "Value: " << value << std::endl;
    }

    void setValue(int val) {
        value = val; // 非常量成员函数，可以修改对象状态
    }

private:
    int value;
};

int main() {
    const MyClass obj1(10); // 常量对象
    obj1.display(); // 可以调用const成员函数
    // obj1.setValue(20); // 错误：不能调用非const成员函数

    MyClass obj2(20);
    obj2.display();
    obj2.setValue(30); // 正确：可以调用非const成员函数
    return 0;
}

    在这个例子中，display()函数被声明为const，意味着它不会改变MyClass对象的状态，因此可以通过常量对象obj1调用。而setValue()函数没有const限定符，表示它会修改对象状态，只能由非常量对象调用。

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  • 回答了问题 2024-05-17

    什么是友元函数？

    友元函数（Friend Function）是C++中的一种特殊机制，它允许一个函数访问另一个类的私有（private）和保护（protected）成员。尽管通常情况下，类的成员访问权限是为了实现数据封装和隐藏内部实现细节，但有时为了提高效率或方便操作，需要让某些非成员函数能够直接访问类的内部。这时就可以将这些非成员函数声明为该类的友元。

    友元函数不是类的成员，但在类的定义中通过关键字friend进行声明。一旦声明为友元，该函数就可以自由地访问该类的所有成员，无论它们的访问权限如何。

    例如，假设有一个类ClassA，我们想让一个全局函数func成为它的友元函数，可以这样定义：

    class ClassA {
private:
    int secretData;

public:
    // 声明func为友元函数
    friend void func(ClassA&);
};

// 实现func函数，可以直接访问ClassA的私有成员
void func(ClassA& obj) {
    obj.secretData = 42; // 访问并修改私有成员
}

int main() {
    ClassA obj;
    func(obj); // 调用友元函数
    return 0;
}

    在这个例子中，func函数虽然是在类的外部定义的，但它被声明为ClassA的友元，因此可以直接访问和修改ClassA的私有成员secretData。

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  • 回答了问题 2024-05-17

    什么是std::function？

    std::function是C++标准库中的一个模板类，位于头文件中。它是一个通用的可调用对象封装器，可以存储任何可以调用的对象，包括普通函数、函数指针、lambda表达式、成员函数以及其它符合函数对象概念的对象。std::function的主要目的是提供类型安全且便于使用的函数对象，使得程序员能够编写更加灵活和泛型的代码。

    std::function的定义需要指定其存储的可调用对象的签名，例如，如果要存储一个接受两个int参数并返回int的函数，可以这样定义：

    std::function<int(int, int)> myFunc;

    之后，你可以将任何具有相同签名的可调用对象赋值给myFunc，比如一个普通函数、一个lambda表达式或者一个函数对象类的实例。这为编写接受或返回可调用对象的函数和类提供了极大的灵活性。

    使用std::function的一个典型场景是在回调函数、事件处理或策略模式等设计模式中，因为它允许在运行时动态改变所调用的函数或策略。

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  • 回答了问题 2024-05-17

    什么是函数计算？

    函数计算是一种事件驱动的全托管Serverless计算服务。它允许开发者无需关注服务器等基础设施的采购与管理，只需编写代码或上传镜像即可。函数计算自动准备计算资源，确保代码弹性、可靠地执行，并提供日志查询、性能监控和报警等附加功能。这种服务基于Serverless架构，使用户专注于业务逻辑，按实际资源消耗付费，支持函数编程和事件驱动的云服务间端到端解决方案。产品核心组件包括服务、函数、实例、运行环境、触发器、层和应用中心，旨在简化开发流程，加速应用与服务的构建。

    image.png

    什么是函数计算

    使用函数计算轮转普通凭据 背景信息

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  • 回答了问题 2024-05-17

    云数据仓库ADB报错error code:1815

    错误码1815表示不支持的变量类型错误。具体错误信息为："not support variant: @zongSecond"，这意味着在您的查询或DDL语句中使用了不被ADB云数据仓库支持的变量类型或格式@zongSecond。为了解决这个问题，请检查您的SQL语句，确认并替换或移除不兼容的变量，确保使用的变量类型与ADB支持的数据类型相匹配。

    image.png

    错误码表（2.0版） DDL CREATE语句用户错误

    Spark常见报错Spark常见错误码及其解决方法_云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版

    （AnalyticDB for MySQL） 报错原因及解决方法
    API参考数仓版公共错误码 错误码

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-05-17

    无法复制粘贴

    Linux在输入密码时不会显示，您可以直接右键选择粘贴后按下enter键确认

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  • 回答了问题 2024-05-16

    Paxos算法的目的是什么？

    Paxos算法的目的是为了在分布式系统中实现高效且一致的共识，确保系统的高可用性和数据的强一致性。即使面对消息丢失、网络延迟或节点故障等异常情况，Paxos能够保证系统中的节点就数据的状态达成一致，从而避免了副本之间的数据不一致问题，确保了服务的高可用性。

    image.png

    什么是高可用性与容灾,有哪些特性

    PolarDB-X的主要技术原理是什么 高可用与容灾
    X-Paxos内部有哪些线程？

    在进程和线程的架构中，PG本身是多进程的架构，而X-Paxos是多线程架构，这会造成什么影响？

    如何使用智能圈选人群功能产出目标人群数据 步骤二：创建策略训练任务

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  • 回答了问题 2024-05-16

    什么是限流？

    限流是一种控制技术，用于限制单位时间内服务端接收的请求数量，以防止系统过载。它通过设定阈值来限定客户端在特定时间段内能发送的请求最大量，例如每秒10个请求。当请求量超过预设限制时，额外的请求将被拒绝，并通常返回429（Too Many Requests）HTTP状态码。限流旨在保护系统稳定性，避免因请求激增导致的服务崩溃。实施方式包括本地限流和全局限流，前者在单个服务实例层面配置，后者跨越多服务，需借助外部组件如Redis实现，两者可结合使用以实现多层次的流量控制。

    image.png

    限流防护的概念及实现原理 限流 防护 的概念

    如何在ASM中配置本地限流 什么是限流？

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  • 回答了问题 2024-05-15

    阿里云数据库polardb mysql，香港区，是否只有企业版没有标准版？

    阿里云PolarDB MySQL在香港区域同时提供企业版和标准版，用户可以根据需求选择适合的版本。标准版旨在以较低成本提供PolarDB的核心能力，而企业版则在性能、可用性和可靠性方面提供更高级别的服务。

    任务列表云原生数据库PolarDB MySQL版云原生数据库 PolarDB（PolarDB） 支持的任务类型

    什么是PolarDB MySQL企业版

    什么是PolarDB MySQL标准版 为什么选择PolarDB MySQL标准版

    标准版升级至企业版 升级前检查

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  • 回答了问题 2024-05-15

    Hologres holo里面 not in性能如何？

    在Hologres中，使用not in操作可能导致查询性能不佳，因为它会触发PQE（Postgres Query Engine）进行执行，而非更高效的HQE（Hologres Query Engine）。为了优化性能，建议将not in子句改写为not exists，从而避免在PQE中执行这一部分查询，实现查询效率的提升。

    如何在Hologres中优化内部表的性能 常见的性能调优手段

    如何发起实时数仓Hologres性能压测

    写入或更新调优指南 写入瓶颈判断

    Hologres技术解决方案最佳实践列表页技术解决方案_最佳实践频道-阿里云

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  • 回答了问题 2024-05-15

    ModelScope中，哪个模型能接受的长度最大，还是需要尝试？

    在ModelScope中，接受文本长度最大的模型是damo/udever-bloom-7b1，其最长文本长度为2048。因此，不需要尝试，这是目前已知可接受文本输入长度最大的模型。

    ModelScope魔搭社区通过ModelScope开源

    Embedding模型将文本转换为向量 CoROM文本向量

    快速使用_大模型服务平台 ChatYuan

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