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进亦忧,退亦忧,Github Copilot 集成进入 Visual Studio 带来的思考

开篇想到《岳阳楼记》的结尾:不以物喜,不以己悲;居庙堂之高则忧其民;处江湖之远则忧其君。是进亦忧,退亦忧。然则何时而乐耶?其必曰:“先天下之忧而忧,后天下之乐而乐”乎。未来30年的开发变革,与过去30年相比,是指数函数才能勉强描述的趋势。有时候回想已经过去的30年,确实有些恍惚和迷茫。AI的发展已经到了一个拐点,无论是个人还是公司,如果不去主动拥抱新的变化,必然会被时代淘汰。1.VisualStudio引入GithubCopilot随着visualstudio2022的再次升级,GithubCopilot集成进入VS。大语言模型这些年发展太快了,很想马上体验一下,结果网速太卡,半天github

完蛋!我被LLM包围了!上个时代的开发者被干掉了;ChatGPT高质量科普视频;垂直领域大模型的思考;百度智能云黑客松 | ShowMeAI日报

👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦!👀百度智能云|千帆大模型平台黑客马拉松https://segmentfault.com/e/1160000044353489百度智能云携手SegmentFault思否,面向广大开发者打造了一场生成未来的黑客马拉松挑战赛,鼓励开发者使用平台提供的国内外主流大模型、先进的生成式AI开发工具链等,构建新型应用或插件,做到让生成式AI真正「为我所用」,解决实际问题。比赛的一二三等奖和创新实验奖等获奖团队,将获得非常丰厚的先进奖励!感兴趣可以着手报名准备啦!注意关键DDL哦!报名参赛&创意提交:即日起-11月19日名单公布&赛前准备:1

2023年11月12日阿里云产品全面故障的思考

2023年11月12日,阿里云产品因为某些故障,全线都受到影响。是的,双十一的第二天,我的购物车还没清空,阿里云就不让我买了。云产品全面故障,影响之大一个大铁锅都装不下。之所以阿里云故障受到大家这么关注,一方面是阿里云投入多年技术领先,国内IaaS领导者,另外一方面是阿里云用户量大影响也大。通过这几天网上满天飞的信息,大家肯定也大概了解了事情原委,我想结合自己的经验和教训,大致说五点。对生产环境要心生敬畏任何一次变更,无论是代码、配置、甚至是网络、ACL的变更都可能引发严重事故。线上的生产事故意味着企业营收实实在在的损失,更意味着用户对平台信任的丧失。钱可以慢慢赚,但是用户流失了就不是很快能回

关于ChatGPT应用于软件测试中的思考

前言关于最近大火的ChatGPT相信各位也听过不同渠道听说过他的厉害,目前发展趋势比较火热,科技公司都有在考虑怎么使用ChatGPT进行提高研发效率以及办公效率,最近我所在的公司也有在要求大家使用ChatGPT进行改善工作效率,所以引发一系列思考思考因为项目原因,期间接触不少类似ChatGPT的研发工作,算是对ChatGPT有一定的了解,需要明确的是目前的ChatGPT-3.5以及4.0版本对于文档类以及标准答案类的整合能力非常强,但是如果遇到一些不完善的需求文档以及项目背景,ChatGPT可能不会发现其中的问题,这些都需要对此项目以往的迭代经验来分析可能产生冲突的设计以及需要注重主要的测试点

关于网络安全运营工作与安全建设工作的一些思考

以下内容是个人成长过程中对于网络安全运营工作的理解和思考,希望通过这篇文章帮助大家更好的去做安全运营体系化建设,开始吧!文章目录一、网络安全运营是什么?二、网络安全运营建设阶段第一阶段:设备限制阶段第二阶段:能力挖掘阶段第三阶段:运营转型阶段第四阶段:查漏补强阶段第五阶段:运营优化阶段三、网络安全框架及模型介绍(1)PDR模型(2)P2DR模型(3)PDRR模型(4)PDR2A模型(5)IPDRR模型(6)APPDRR模型(7)WPDRRC模型(8)自适应安全架构ASA(3.0)(9)网络安全能力滑动标尺模型(10)零信任模型四、网络安全运营工作场景五、如何开展安全建设?(1)组织架构确定(2

ElasticSearch Query_string + match_phrase 在千亿级检索中的思考

在舆情分析的应用场景中,数据规模通常在千亿以上。使用Elasticsearch去构建搜索引擎,做相关的分析,面临着非常多的挑战。先介绍一下,在舆情分析场景中,要用到的是matchphrase语法,针对文章做精准的句子匹配!在这篇文章中:1.我会先讲一下我们面临的挑战;2.接着我会带着问题,分析一下matchphrase语法的检索过程;3.偏向底层的原理。4.根据检索原理,考虑可以做哪些优化;5.以及针对我们面临的挑战,我的一些优化方法。目标探索ES在千亿规模数据的检索场景下,句子精准匹配的性能优化方案。在实时交互的场景中,应对这么多的检索,达到注重3秒内的目标。本文会先讲一下,在舆情分析场景下

火山引擎 DataLeap 计算治理自动化解决方案实践和思考

更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 【导读】本文旨在探讨火山引擎DataLeap在处理计算治理过程中所面临的问题及其解决方案,并展示这些解决方案带来的实际收益。主要内容包括:探讨面临的痛点和挑战提供自动化的解决方案分析实践效果和收益提出结论和未来展望 ▌痛点&挑战在分析业务痛点和挑战之前,先要清楚业务现状。 现状概览字节跳动数据平台目前使用了1万多个任务执行队列,支持DTS、HSQL、Spark、Python、Flink、Shell等50多种类型的任务。自动计算治理框架目前已经完成了离线任务的接入,包括HSQL、HivetoX的DTS任务、AB

Oauth2.0四种授权模式适用场景和授权流程介绍以及个人的一些思考

Oauth协议为用户资源的授权提供了一个安全的、开放而又简易的标准,先前曾经了解过在spring-security-oauth2中Oauth四种模式的实现,也通过Shiro实现了Oauth的授权流程。目前spring-security-oauth2已经被逐步废弃,Spring也提供了新的框架spring-authorization-server,整个框架基于Oauth2.1开发。目前重新整理项目代码,借此机会详细梳理一遍Oauth2.0授权模式的适用场景和授权流程,后续用于和2.1对比参照。一、四种授权模式1.1客户端凭证模式该模式针对客户端而言,对用户是透明的,不需要用户参与,非用户层面授权

储能安全冷思考:究竟选择组装机还是专业品牌机?

针对电池产热疏散问题:在系统层面,每个能量块eBlock单簇成柜,柜与柜之间设定15cm安全间距,柜体采用专用隔热耐高温材质,实现了电池系统之间的分区安全隔离。此外在PACK底部采用了分布均匀的液冷管路循环持续带走热量,使电池系统保持在均衡的温度环境。针对电池内短路和热失控风险:在电池PACK内部,针对每一颗电池进行电压和温度监测,内置主动安全预警单元和独立控制的消防喷头。一旦发生电池热失控风险,系统先控制PCS停机,并断开能量块与外部系统的所有电气连接,然后立即启动对故障电池PACK进行浸没式热抑制,通过中和电池热失控产生的热量,有效避免热蔓延风险,也彻底杜绝了电池复燃的可能。针对电池性能和

jQuery的“思考”我想到另一个领域

我只是不明白为什么我的Ajax不起作用。除此之外,每个AJAX请求都在我的网站上工作。正如我的错误代码所说,它“认为”我想在另一个域中进行其他域。错误代码:xmlhttprequest无法加载https://www.example.com/。对飞行前请求的响应未传递访问控制检查:在请求的资源上没有“访问控制”标头。起源'https://subdomain.example.com因此,不允许访问。我正在处理一个子域,并且我想要Ajax的页面在同一子域上。例如,我想达到ajaxsubdomain.example.com/get-this从subdomain.example.com/from-her