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平台的误用
首先，要纠正平台上出现的不正确的用法。

为什么会存在这种情况呢？

原因在于，尽管产品经理在产品设计的时候，本身就会尽力杜绝大部分错误的发生，在平台的玩法中也有相应的规则告知到用户，但大家并不会像你想象的那样“守规矩”，他们会有意无意地“妙用”、“错用”甚至“滥用”。

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那么蝙蝠侠IT就根据以往的实战经验，给大家讲讲产生“该页面因服务不稳定可能无法正常访问”的原因有哪些？

第一类：受网站稳定性影响

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2018 年，微软 AI Lab 开源了草图转代码工具 Sketch2Code ，一些人认为生成代码效果不理想不适用于生产环境，但也有人认为代码自动生成还处于初级阶段，未来发展值得想象。

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每当这些新的自动生成代码产品发布，网络上总会出现“人工智能会不会取代前端”“一大批前端程序员要失业了”这些讨论。

那人工智能到底会不会取代前端？人工智能在未来很长的一段时间内不会取代前端，但是会改变前端。

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去年我们在组件识别、图片识别、文本识别这几个方向都有探索和实践，识别的结果最终用于语义化和字段绑定，但使用的技术方案对识别的效果限制较大，今年我们做了如下改进：

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以下是组件识别应用到线上的演示，识别视觉稿中的视频信息，并用 rax-video 前端组件承接生成组件粒度的代码，需要配置自定义的组件(组件库设置)、组件识别模型服务(模型服务设置)、支持渲染 video 组件的画布资源（编辑器配置-画布资源）以及应用组件识别结果的业务逻辑点（业务逻辑库配置）。

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Service实现了服务端自动发现机制，即提供应用服务的一组Pod可以通过同一个服务域名访问地址对外提供服务，Pod的新增或者销毁不会影响该服务整体服务性能。工作负载通过Service绑定了一个虚拟IP以及端口，对于Pod分配的节点资源并不敏感，解耦了Service与节点网络资源，使得整个集群具备负载迁移，故障自愈的能力。

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Ingress与Service对象不同，是K8S对集群外部提供服务的一种资源对象。在K8S出现之前，我们对于负载与流量控制，多是采用Nginx反向代理和负载均衡，横向扩展服务端处理负载的能力。

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这是人工智能技术所做的事情，但可能付出巨大的代价。人们必须制定一些策略和措施以确保不会滥用人工智能技术。从本质上来说，人们在全球互联网上留下大量数据，而不良行为者可能将其用于不当目的。而这就是为什么数据治理如此重要的原因。

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数据是所有人工智能技术的核心。实际上，数据是一切与智能有关的核心。人工智能学习的方式是通过体验情境，然后模拟人类在头脑中做出的决定。