google colab防断连

1、F12打开浏览器调试,在console窗口中输入以下代码

function ConnectButton(){
    console.log("connect clicked"); 
    document.querySelector("#top-toolbar > colab-connect-button").shadowRoot.querySelector("#connect").click() 
}
setInterval(ConnectButton,30000);
// 以上代码执行后会返回一个ID,停止任务时需要用到

2、停止代码执行,可在console中输入以下代码

clearInterval(intervalId)
// intervalId是上段代码执行返回的ID

retry-go 重试机制使用

# 下载模块
go get -u "github.com/avast/retry-go"

# 示例代码
package goretryx

import (
	"context"
	"testing"
	"time"

	"github.com/avast/retry-go/v4"
	"github.com/pkg/errors"
)


func TestRetry(t *testing.T) {
	start := time.Now()
	t.Logf("[%s] test start", start)

	// 设定超时context
	ctx := context.Background()
	// ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 250*time.Millisecond)
	go func() {
		// 若cancel执行,后续retry重试捕获到则直接退出
		// select {
		// case <-time.After(50 * time.Millisecond):
		// 	cancel()
		// }
		// _ = cancel
	}()

	// retry配置
	retryOpts := []retry.Option{
		retry.Context(ctx),                     // 支持传入带超时限定的ctx,如果ctx超时,但还在重试过程中,则直接返回ctx超时错误 基于select case实现)
		retry.Attempts(4),                      // 尝试重试的次数
		retry.Delay(100 * time.Millisecond),    // Delay结合MaxDelay、以及退避算法综合得到 (基于select case实现)
		retry.MaxDelay(300 * time.Millisecond), // 重试最大间隔时间,如果退避后的间隔时间超过maxDelay,则改用maxDelay
		retry.LastErrorOnly(true),              // 仅返回最后一次错误
		retry.OnRetry(func(n uint, err error) { // 每次重试的时候调用方法
			t.Logf("[%s], cost time: %s, retry #%d, because got err: %s", time.Now(), time.Now().Sub(start), n, err)
		}),
		retry.DelayType(retry.CombineDelay(retry.BackOffDelay, retry.RandomDelay)), // 这个就是默认组合: 退避+随机抖动延迟(maxJitter)
	}

	uid := 100
	err := retry.Do(func() error {
		switch uid {
		case 100:
			uid++
			return errors.New("uid 100 err")
		case 101:
			uid++
			return errors.New("uid 101 err")
		case 102:
			uid++
			return errors.New("uid 102 err")
		}
		t.Logf("[%s] exec ok", time.Now().String())
		return nil
	}, retryOpts...)

	if err != nil {
		t.Error("exec got err:", err)
	}
}

Golang实现秒杀抢购的代码片段

以下是一个简单的商品秒杀的代码示例,其中包含了防止超卖的逻辑:

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

var (
    stock = 10 // 商品库存
    mutex sync.Mutex // 互斥锁,用于保护商品库存
)

func main() {
    // 启动10个协程,同时进行秒杀
    for i := 0; i < 10; i++ {
        go func() {
            for {
                // 加锁,保护商品库存
                mutex.Lock()
                if stock > 0 {
                    // 如果商品库存大于0,进行秒杀
                    stock--
                    fmt.Println("秒杀成功,商品剩余数量:", stock)
                } else {
                    // 如果商品库存已经为0,跳出循环
                    fmt.Println("秒杀结束!")
                    mutex.Unlock()
                    break
                }
                // 解锁
                mutex.Unlock()
            }
        }()
    }
    // 等待所有协程结束
    for i := 0; i < 10; i++ {
        fmt.Scanln()
    }
}

在上面的代码中,我们使用了一个互斥锁来保护商品库存,确保在同一时间只有一个协程可以修改库存。在每个协程中,我们使用一个无限循环来进行秒杀,如果商品库存大于0,就减少库存并输出秒杀成功的信息,否则就跳出循环。最后,我们在主函数中等待所有协程结束,以确保所有的秒杀操作都已经完成。

需要注意的是,上面的代码只是一个简单的示例,实际的商品秒杀系统需要考虑更多的因素,例如防止重复秒杀、防止恶意攻击等。

展望下个十年科技发展趋势

未来10年科技发展方向,将会更加注重人工智能、大数据、物联网、区块链、生物技术等方面的发展。

首先,人工智能将成为未来科技的核心。人工智能将会在医疗、金融、教育、交通等领域得到广泛的应用。随着人工智能技术的不断发展和应用,人工智能将会成为未来科技的主要驱动力之一。

其次,大数据将成为未来科技的重要组成部分。大数据将会在商业、政府、医疗等领域得到广泛的应用。通过大数据分析,可以更好地了解市场需求、优化决策、提高效率等。

第三,物联网技术将会成为未来科技的重要方向。物联网技术可以将物理世界和数字世界连接起来,实现智能化、自动化、网络化的管理和控制。随着物联网技术的不断发展和应用,我们可以更好地管理和控制我们的生活和工作。

第四,区块链技术将成为未来科技的重要组成部分。区块链技术可以实现去中心化、安全性高、透明度高等特点。随着区块链技术的不断发展和应用,我们可以更好地实现数字货币、智能合约、供应链管理等方面的应用。

第五,生物技术将成为未来科技的重要方向。生物技术可以用于医疗、农业、环保等领域。随着生物技术的不断发展和应用,我们可以更好地治疗疾病、提高农业生产、保护环境等。

总之,未来10年科技发展方向将会更加注重人工智能、大数据、物联网、区块链、生物技术等方面的发展。这些技术将会在商业、政府、医疗、金融、教育、交通等领域得到广泛的应用,为人们的生活和工作带来更多的便利和效益。我们相信,在不断的研究和实践中,这些技术将会得到更好的发展和应用,为人类的发展和进步做出更大的贡献。

除了人工智能、大数据、物联网、区块链、生物技术等方面的发展,未来10年科技发展还将注重以下方向:

第一,可持续能源技术。随着全球气候变化和能源需求的增长,可持续能源技术将成为未来科技发展的重要方向。可持续能源技术可以减少对化石能源的依赖,降低碳排放,保护环境和人类健康。

第二,智能制造技术。智能制造技术可以实现自动化、智能化、柔性化的生产方式,提高生产效率和质量。智能制造技术将会在制造业、物流业、服务业等领域得到广泛的应用。

第三,虚拟现实技术。虚拟现实技术可以实现人机交互、沉浸式体验、多维度视觉效果等特点。虚拟现实技术将会在游戏、教育、医疗、旅游等领域得到广泛的应用。

第四,量子计算技术。量子计算技术可以实现超高速计算、加密、模拟等功能,具有重要的应用价值。量子计算技术将会在金融、医疗、军事等领域得到广泛的应用。

第五,人类基因组技术。人类基因组技术可以帮助人们更好地了解人类基因组的结构和功能,为医疗、疾病预防、个性化治疗等提供更加精准的解决方案。

以上几个方向是未来10年科技发展的重要方向,它们将会在各个领域得到广泛的应用,为人类的生活和工作带来更多的便利和效益。随着科技的不断发展和应用,我们相信未来将会有更多的科技方向和应用场景出现,为人类的进步和发展做出更大的贡献。

然而,未来科技发展也面临着一些挑战和问题。首先,科技发展可能会导致一些社会问题,如失业、隐私保护、道德伦理等。其次,科技发展需要大量的资源和投入,需要政府、企业、社会各方面的共同努力。最后,科技发展需要保持创新和开放的态度,才能不断推动科技的发展和应用。

综上所述,未来10年科技发展方向将会更加注重人工智能、大数据、物联网、区块链、生物技术、可持续能源技术、智能制造技术、虚拟现实技术、量子计算技术、人类基因组技术等方面的发展。这些技术将会在各个领域得到广泛的应用,为人类的生活和工作带来更多的便利和效益。同时,我们也需要面对科技发展所带来的挑战和问题,共同推动科技的发展和应用,为人类的进步和发展做出更大的贡献。

ChatGPT模型的简单说明

ChatGPT模型是一种基于GPT模型的对话生成模型,它可以生成与人类对话类似的自然语言文本。本文将对ChatGPT模型进行分析,探讨其原理、优缺点以及应用场景。

ChatGPT模型是一种基于GPT模型的对话生成模型,它使用了Transformer架构来学习文本序列之间的关系。与传统的对话生成模型不同,ChatGPT模型可以生成连贯、流畅、自然的对话,而不是简单的单句回答。ChatGPT模型的核心思想是使用预训练的语言模型来生成对话,然后使用微调技术来调整模型以生成特定领域的对话。

ChatGPT模型的优点是可以生成连贯、流畅、自然的对话,可以适应不同的对话场景,可以根据输入的上下文来生成合适的回答。此外,ChatGPT模型可以通过微调来适应不同的对话场景,可以根据特定的任务来生成对话,具有很强的灵活性和可扩展性。

ChatGPT模型的缺点是需要大量的训练数据和计算资源,需要花费大量的时间和精力来训练模型。此外,ChatGPT模型可能会生成不合适或不恰当的回答,需要进行后期的修正和调整。

ChatGPT模型的应用场景非常广泛,可以用于智能客服、智能问答、聊天机器人等领域。其中,智能客服是ChatGPT模型的一个重要应用领域。智能客服可以通过ChatGPT模型生成自然、流畅的对话,帮助用户解决问题和提供服务。智能问答是另一个重要的应用领域,ChatGPT模型可以根据用户的问题和上下文来生成合适的回答,提高用户的满意度和体验。聊天机器人也是ChatGPT模型的一个重要应用领域,可以根据用户的需求和意图来生成对话,提供更加智能化的服务和体验。

除了以上应用场景,ChatGPT模型还可以用于其他领域的应用,如情感分析、文本生成、机器翻译等。ChatGPT模型可以根据不同的任务和场景来生成对话,可以适应不同的语言和文化背景,具有很高的灵活性和可扩展性。

ChatGPT模型的研究和应用也存在一些挑战和问题。首先,ChatGPT模型需要大量的训练数据和计算资源,需要花费大量的时间和精力来训练模型。这对于一些小型企业和个人来说,可能会造成一定的困难和挑战。其次,ChatGPT模型可能会生成不合适或不恰当的回答,需要进行后期的修正和调整。这需要对模型进行不断的优化和改进,才能提高模型的准确性和可靠性。

为了解决ChatGPT模型的挑战和问题,我们可以采取一些措施来优化模型和应用。首先,我们可以通过增加训练数据、优化模型架构、提高计算资源的利用率等方式来提高模型的准确性和性能。其次,我们可以通过人工审核、自动过滤等方式来避免模型生成不合适或不恰当的回答,提高模型的可靠性和安全性。

综上所述,ChatGPT模型是一种非常有前途和应用价值的对话生成模型,具有很强的灵活性和可扩展性,可以适应不同的对话场景,可以提高用户体验和工作效率。然而,ChatGPT模型也存在一些挑战和问题,需要不断地进行优化和改进,才能更好地应用于实际场景中。我们相信,在不断的研究和实践中,ChatGPT模型将会发挥更大的作用,为人工智能技术的发展和应用带来更多的机遇和挑战。

AI技术安全风险分析

随着人工智能技术的不断发展和应用,人工智能安全问题已经成为了业界和学术界关注的热点问题之一。虽然人工智能技术为我们带来了很多便利和创新,但是也存在着很多安全风险和挑战。在本文中,我们将对当前AI技术的安全风险进行分析和探讨。

一、数据安全风险

人工智能技术的应用离不开数据,而数据安全问题也是人工智能安全面临的首要问题。在人工智能技术中,数据的质量和数量对算法的性能有很大的影响,因此大量的数据被收集和使用,这也增加了数据泄露的风险。同时,数据的安全性也面临着黑客攻击、恶意软件和其他恶意行为的威胁。

二、算法安全风险

人工智能技术的核心是算法,而算法的安全性也是人工智能安全问题的一个重要方面。在人工智能算法中,可能存在着漏洞和错误,这些漏洞和错误会导致算法失效或被攻击。此外,对于一些敏感的应用场景,算法的安全性也需要得到保证,例如在金融、医疗等领域,算法的安全性显得尤为重要。

三、模型安全风险

人工智能技术的应用通常需要建立模型,而模型也存在着安全风险。模型的安全性涉及到模型的隐私保护、模型的鲁棒性、模型的可解释性等问题。在模型的训练和使用过程中,可能会受到攻击、篡改或者误用,这些都会导致模型的安全性受到威胁。

四、系统安全风险

人工智能技术的应用需要建立相应的系统,而系统的安全性也是人工智能安全问题的一个重要方面。系统的安全性涉及到系统的可靠性、系统的隐私保护、系统的鲁棒性等问题。在人工智能系统的应用中,可能会遭受到各种攻击,例如DDoS攻击、SQL注入攻击、恶意软件攻击等,这些攻击都会对系统的安全性造成威胁。

五、伦理安全风险

人工智能技术的应用不仅仅是技术问题,还涉及到伦理问题。人工智能的应用可能会对人类的生产和生活带来深远的影响,例如人工智能的应用可能会导致失业、隐私泄露等问题。因此,人工智能的应用需要考虑伦理问题,保证人工智能技术的应用不会对人类造成伦理上的危害。

综上所述,当前AI技术的安全风险主要包括数据安全风险、算法安全风险、模型安全风险、系统安全风险和伦理安全风险。在人工智能技术的应用中,需要对这些安全风险进行充分的认识和防范,采取相应的措施保

证人工智能技术的安全性。具体来说,可以采取以下措施:

一、数据安全的保护

在数据采集和使用过程中,需要采取相应的措施保障数据的安全性,例如数据的加密、数据的备份、数据的监控等等。同时,需要对数据的访问权限进行管理,确保只有授权人员才能访问数据。

二、算法安全的保障

在算法的设计和实现过程中,需要遵循安全的设计原则,确保算法的安全性。同时,需要对算法进行测试和评估,发现并修复算法中的漏洞和错误。对于一些敏感的应用场景,需要采用更加安全的算法,例如差分隐私算法等。

三、模型安全的保护

在模型的训练和使用过程中,需要采取相应的措施保障模型的安全性,例如模型的加密、模型的监控、模型的鲁棒性测试等等。同时,需要对模型的使用进行管理,确保只有授权人员才能使用模型。

四、系统安全的保障

在系统的设计和实现过程中,需要遵循安全的设计原则,确保系统的安全性。同时,需要对系统进行测试和评估,发现并修复系统中的漏洞和错误。对于一些敏感的应用场景,需要采用更加安全的系统架构,例如分布式系统等。

五、伦理安全的保障

在人工智能技术的应用中,需要考虑伦理问题,保证人工智能技术的应用不会对人类造成伦理上的危害。需要制定相应的伦理准则和规范,确保人工智能技术的应用符合伦理要求。

总之,当前AI技术的安全风险是一个复杂而严峻的问题,需要业界和学术界共同努力,采取相应的措施保障人工智能技术的安全性。只有保障人工智能技术的安全性,才能更好地推动人工智能技术的发展和应用。