Situation（背景）："项目截止前两周，客户新增人脸识别需求" Task（任务）："需在安卓/IOS双端实现毫秒级识别" Action（行动）："采用OpenCV优化算法，通过NDK加速处理" Result（结果）："识别速度提升300%，最终提前3天交付"避免负面评价："虽然PM频繁改需求，但我们..." 可改为："通过建立需求变更流程，确保开发节奏可控"。拒绝邀功表述："我一个人完成了.

Zuul 1.x 基于阻塞式IO（Servlet 2.5），采用同步模型，每个请求占用一个线程；Gateway 基于Spring 5、Project Reactor，使用非阻塞式IO（Netty），支持异步处理，资源利用率更高。Zuul 2.x 虽改为异步架构，但生态整合度不及Gateway，实际生产使用较少。新建微服务项目，需支持高并发、低延迟，或需要WebSocket、gRPC等现代协议集成。

根据数据类型、访问频率和预算选择适合的云服务提供商（如AWS S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage）。若上传时间过长，可联系云服务商申请临时带宽提升或使用物理设备迁移（如AWS Snowball、Azure Data Box）。若单文件超过云服务限制（如AWS S3单文件上限5T），需分块为多个小文件（如每块100GB），便于并行上传和错误恢复。使用

从 Docker Hub 获取官方 Elasticsearch 镜像，推荐使用指定版本以避免兼容性问题。为保留数据，需挂载卷到容器。），初始密码会生成在容器日志中。

随着人工智能的普及，企业需要专家确保AI系统的公平性、透明性和合规性，避免算法偏见和法律风险。以上职业均需持续学习能力，建议关注技术交叉领域（如生物+AI）和政策导向赛道（如碳中和）。负责设计、构建和优化机器学习模型，应用于医疗、金融、自动驾驶等领域，需求持续增长。帮助企业测算碳排放，制定减排策略，应对全球碳中和目标及ESG投资需求。太阳能、风能、氢能等清洁能源项目扩张，技术研发和运维人才缺口显著

人工智能（AI）是通过计算机系统模拟人类智能的技术，涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域。其核心目标是让机器具备感知、推理、学习、规划和决策等能力。AI可分为弱AI（专注于特定任务，如语音识别）和强AI（具备通用人类智能，尚未实现）。

AI人工智能的学习主要通过机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）实现，具体方法包括监督学习、无监督学习、强化学习等。常见算法有Q-learning、深度Q网络（DQN）、策略梯度（Policy Gradient）。典型算法有线性回归、支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）。如卷积神经网络（CNN）用于图像处理，循环神经网络（RNN）用于序列数据，

高质量的训练数据是模型性能的基础，通常需要经过清洗、标注和增强等预处理步骤。模型训练过程中，监控损失函数和评估指标（如准确率、F1值）是关键，早停（Early Stopping）和学习率调度（如Cosine衰减）能避免过拟合。典型应用包括智能客服（意图识别准确率>90%）、代码生成（如GitHub Copilot）和医疗影像分析（Dice系数>0.85）。模型压缩技术如量化（Quantizatio