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一文解读:阿里云AI基础设施的演进与挑战
对于如何更好地释放云上性能助力AIGC应用创新?“阿里云弹性计算为云上客户提供了ECS GPU DeepGPU增强工具包,帮助用户在云上高效地构建AI训练和AI推理基础设施,从而提高算力利用效率。”李
Apache RocketMQ ACL 2.0 全新升级
RocketMQ ACL 2.0 不管是在模型设计、可扩展性方面,还是安全性和性能方面都进行了全新的升级。旨在能够为用户提供精细化的访问控制,同时,简化权限的配置流程。欢迎大家尝试体验新版本,并应用在
案例分析|线程池相关故障梳理&总结
本文作者梳理和分享了线程池类的故障,分别从故障视角和技术视角两个角度来分析总结,故障视角可以看到现象和教训,而技术视角可以透过现象看到本质更进一步可以看看如何避免。
给技术新人的ODPS优化建议
数据开发基本都是从陌生到熟悉,但是写多了就会发现各种好用的工具/函数,也会发现各种坑,本文分享了作者从拿到数据到数据开发到数据监控的一些实操经验。
通义灵码 AI 编码实战7讲
数据管理的艺术:PolarDB开源版详评与实战部署策略(一)
PolarDB-X是阿里巴巴自研的高性能云原生分布式数据库,基于共享存储的Shared-nothing架构,支持MySQL生态,具备金融级高可用、分布式水平扩展、HTAP混合负载等能力。它通过CN(计
AIGC+ 软件开发新范式
在AI 热度持续上升的当下,阿里云推出AI智能编码助手—通义灵码。通义灵码是一款基于阿里云通义代码大模型打造的智能编码助手,基于海量优秀开源代数据集和编程教科书训练,为开发者带来高效、流畅的编码体验。
AI Agent动手实践训练营
Redis客户端Lettuce深度分析介绍(上)
Spring Boot自2.0版本开始默认使用Lettuce作为Redis的客户端(注1)。Lettuce客户端基于Netty的NIO框架实现,对于大多数的Redis操作,只需要维持单一的连接即可高效
阿里云数据库 SelectDB 版商业化发布会
阿里云数据库 SelectDB 版是基于开源分析型数据库 Apache Doris 研发的新一代实时数仓服务,通过云原生存算分离的全新架构,面向企业海量数据的实时分析场景提供极速实时、融合统一、简单易
百炼成金-大金融模型新篇章
百炼必定成金,新质生产力会催生新质劳动力,谨以此文抛砖引玉,希望与业内的各位朋友一同探讨如何积极拥抱并运用大模型技术,以应对和驾驭不断变化的市场环境,实现科技金融持续稳定的提质增效和创新发展,携手开启
如何连接宜搭应用的数据库,读取指定几张表的数据,通过自己程序的算法处理后把结果数据写入到另一张表中
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通义灵码技术解析,打造 AI 原生开发新范式
本文第一部分先介绍 AIGC 对软件研发的根本性影响,从宏观上介绍当下的趋势;第二部分将介绍 Copilot 模式,第三部分是未来软件研发 Agent 产品的进展。
【深入浅出】阿里自研开源搜索引擎Havenask集群扩备份
本次分享内容为Havenask的集群扩备份,共2个部分组成(集群备份简介、 集群备份实践),希望可以帮助大家更好了解和使用Havenask。
Spring AI 抢先体验,5 分钟玩转 Java AI 应用开发
Spring Cloud Alibaba AI 以 Spring AI 为基础,并在此基础上提供阿里云通义系列大模型全面适配,让用户在 5 分钟内开发基于通义大模型的 Java AI 应用。
Jira Server 不维护了,如何将 Jira 平滑迁移到阿里云云效
云效是阿里云提供的一站式 DevOps 平台,提供涵盖软件研发全生命周期的研发工具链和研发管理服务,目前已服务数十万家企业。希望进行 Jira 迁移的企业,可以借助云效的项目协作平台 Projex 轻
从 Volcano 火山模型到 Pipeline 执行模型,阿里云数据库 SelectDB 内核 Apache Doris 执行模型的迭代
一个合适的执行模型对于提高查询效率和系统性能至关重要。本文全面剖析 Apache Doris Pipeline 执行模型的设计与改造历程,并在 2.1 版本对并发执行模式与调度模式进一步优化,解决了
【深入浅出】阿里自研开源搜索引擎Havenask变更表结构
本文介绍了Havenask的表结构变更,包括表结构简介、全量构建流程和变更表结构三个部分。表结构由schema配置,字段类型包括INT、FLOAT、STRING等,索引有倒排、正排和摘要索引。全量表变
低成本、高稳定性 | 满帮集团 Eureka 和 ZooKeeper 的上云实践
业务体量增大后,日益凸显的架构稳定性问题该如何解决?满帮集团选择了上阿里云,采用阿里云 MSE Nacos,MSE ZooKeeper 产品替换原先的 Eureka 和 Zookeeper 集群,做到
数据管理的艺术:PolarDB开源版详评与实战部署策略(二)
PolarDB-PG是阿里云的一款云原生关系型数据库,100%兼容PostgreSQL,支持Oracle语法,采用Shared-Storage存储计算分离架构,提供极致弹性、毫秒级延迟的HTAP能力。
【深入浅出】阿里自研开源搜索引擎Havenask日志查询
本次分享内容为Havenask的日志查询,文章包含了具体查询步骤和举例、实操演示,希望可以帮助大家更好的使用Havenask。
查询提速11倍、资源节省70%,阿里云数据库内核版 Apache Doris 在网易日志和时序场景的实践
网易的灵犀办公和云信利用 Apache Doris 改进了大规模日志和时序数据处理,取代了 Elasticsearch 和 InfluxDB。Doris 实现了更低的服务器资源消耗和更高的查询性能,相
智研未来,直击 AI DevOps,阿里云用户交流日杭州站来啦!
在这个技术日新月异的时代,云上智能化DevOps正以前所未有的速度推动企业创新边界,重塑软件开发的效率与品质。 为深入探索这一变革之路,我们诚邀您参与我们的专属闭门技术沙龙,携手开启一场关于云上智能
【一文解读】阿里自研开源核心搜索引擎 Havenask简介及发展历史
本次分享内容为Havenask的简介及发展历史,由下面五个部分组成(Havenask整体介绍、名词解释、架构、代码结构、编译与部署),希望可以帮助大家更好了解和使用Havenask。
【一文看懂】Havenask创建表
本次分享内容为Havenask的创建表,共3个部分组成(直写表与全量表、 创建直写表、创建全量表),希望可以帮助大家更好了解和使用Havenask。
五步定位性能瓶颈
在进行性能测试前,了解数据流向和系统架构至关重要。绘制数据流向图以识别潜在瓶颈,使用“水池模型”分析系统架构,优化测试流程,以提高测试效率。日志分析是诊断性能问题的关键,通过快速定位问题、保持环境一致
阿里云MaxCompute携手华大基因打造精准医疗应用云平台,十万基因组计算成本降低至1000美金以内
华大基因是中国最领先的基因科技公司,华大基因为消除人类病痛、经济危机、国家灾难、濒危动物保护、缩小贫富差距等方面提供分子遗传层面的技术支持。让我们结合maxcompute的技术特点,看看如何助力华大基
如何设计与构建 FinOps 流程、团队、体系与目标
企业 FinOps 实施不是一蹴而就的项目,如果您正在推进企业云原生 FinOps 落地,除了选择合适的技术手段,企业内部的流程和体系建设也尤为重要。
【一文看懂】Havenask单机模式创建
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【技术解析 | 实践】部署Kubernetes模式的Havenask集群
本次分享内容为havenask的kubernetes模式部署,由下面2个部分组成(部署Kubernetes模式Havenask集群、 Kubernetes模式相关问题排查),希望可以帮助大家更好了解和
国内唯一 阿里云荣膺MongoDB“2024年度DBaaS认证合作伙伴奖”
阿里云连续第五年斩获MongoDB合作伙伴奖项,也是唯一获此殊荣的中国云厂商。一起学习MongoDB副本集的选举机制以及可能会出现的特殊情况。
【技术解析 | 实践】Havenask-UDF定制
本节分享 Havenask UDF定制相关的内容,共包含3个部分,分关于 Havenask 的 UDF 相关的介绍、自定义 UDF 的开发及配置方法的介绍,最后将进行 UDF 定制的实际操作演示。
低成本、高稳定性 |满帮集团 Eureka 和 ZooKeeper 的上云实践
充分了解和利用云的能力,能够让满帮技术团队从底层的持续投入中解脱出来,聚焦更上层的系统稳定性和工程效率,从架构层面实现更高的 ROI。
【一文看懂】使用hape部署分布式版Havenask
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容器内存可观测性新视角:WorkingSet 与 PageCache 监控
本文介绍了 Kubernetes 中的容器工作内存(WorkingSet)概念,它用于表示容器内存的实时使用量,尤其是活跃内存。
30 秒出服装设计稿,森马用函数计算+AIGC 整“新活”!
阿里云函数计算帮助森马应对AI项目初期的决策周期长、自建GPU集群成本高和模型部署难的挑战,通过提供一键部署的Stable Diffusion模型,实现快速的AI推理应用开发和部署。
Llama 3开源!魔搭社区手把手带你推理,部署,微调和评估
Meta发布了 Meta Llama 3系列,是LLama系列开源大型语言模型的下一代。在接下来的几个月,Meta预计将推出新功能、更长的上下文窗口、额外的模型大小和增强的性能,并会分享 Llama
飞天技术沙龙 | AI原生应用架构专场
上海站丨飞天技术沙龙 Serverless + AI 专场开启报名!
"飞天技术沙龙——Serverless 技术实践营"将于2024年5月31日举行,聚焦Serverless在AI中的应用。活动包括演讲、实操,探讨Serverless演进趋势、AI应用开发及降低成本等
【传知代码】无监督动画中关节动画的运动表示-论文复现
本文探讨了数据驱动的无监督动画技术,尤其是针对关节动画的运动表示。研究提出三个主要贡献:1) 使用区域表示增强一阶运动稳定性;2) 明确建模背景运动以稳定点识别;3) 在无监督空间中解耦形状和姿态防止
《手把手教你》系列技巧篇(五十五)-java+ selenium自动化测试-上传文件-下篇(详细教程)
【5月更文挑战第19天】本文介绍了在Web自动化中处理文件上传的挑战,由于Selenium WebDriver不直接支持文件上传,因此需要借助外部工具。文章提到了两种主要的上传方式:基于input框的
Intel HDSLB 高性能四层负载均衡器 — 基本原理和部署配置
本篇主要介绍了 Intel HDSLB 的基本运行原理和部署配置的方式,希望能够帮助读者们顺利的把 HDSLB-DPVS 项目 “玩” 起来。
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在云效中请问这个是什么原因 jar 包编译失败?
在云效中请问这个是什么原因 jar 包编译失败[20:58:46] [INFO] 即将发布到线上的资源列表[20:58:46] W0523 20:58:46.696766 138 hel
【传知代码】用二维图像渲染3D场景视频-论文复现
mip-NeRF是针对NeRF(Neural Radiance Fields)的改进模型,旨在解决NeRF在不同分辨率下渲染图像时的模糊和伪影问题。mip-NeRF通过引入多尺度表示和圆锥体采样,减少
nodeValue 属性
`nodeValue`属性用于获取节点的值。在元素节点中,它返回`undefined`;对于文本节点,它返回文本内容;在属性节点中,它返回属性的值。示例代码获取元素的第一个属性值。
DOM 属性列表(命名节点图 Named Node Map)
该文段介绍了DOM中的命名节点图(Named Node Map),它是元素节点属性的列表,会自动更新以反映属性变化。示例展示了如何通过`loadXMLDoc()`加载"books.xml&q
加载 XML 字符串
这段代码展示了在不同浏览器中加载和解析XML字符串的方法。对于非IE浏览器,它使用DOMParser创建一个新的解析器对象,然后调用parseFromString方法。而在IE中,代码创建了一个Act
Maven 构建生命周期
Maven构建生命周期包括验证、编译、测试、打包、检查、安装和部署等阶段,用于项目构建与发布。它有三个标准生命周期:Clean(清除目标目录)、Default(验证、编译、测试、打包、验证质量、安装和
父(Super)POM
Maven的父(Parent)POM是所有POM的默认基础,包含可继承的设置。它指定了默认仓库http://repo1.maven.org/maven2。通过`mvn help:effective-p
Maven 自动化构建
Maven自动化构建确保依赖稳定性。当`bus-core-api`(1.0-SNAPSHOT)构建后,它自动触发`app-web-ui`和`app-desktop-ui`的构建,这两个项目分别依赖此A
AJAX 简介
**AJAX** 是异步JavaScript和XML技术,用于不完全刷新页面而更新内容。它实现网页动态交互,允许后台数据交换,常见于如新浪微博、Google地图等应用中,提升用户体验。
索引
在 Lua 中,赋值语句用于改变变量或表的值。可以同时对多个变量赋值,如 `a, b = 10, 2x`,右边的值会分配给左边的变量。赋值时,Lua 先计算右值再赋给左值,可用于交换变量值,如 `x,
全局变量
Lua的保留关键词包括and, break, do等,下划线开头的大写变量名如 `_VERSION` 为内部使用。全局变量默认自动创建,无需声明,赋值后即生效,如`b=10`。访问未初始化的全局变量返
机器精度
Julia 的 eps 函数显示了浮点数的机器精度,即最小可表示的非零差距。对于 Float32,它是 2.0^-23,对于 Float64,则为 2.0^-52。eps(x) 返回 x 到下一个浮点
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在 Julia 中,超出类型最大值的计算会导致环绕行为,如 `typemax(Int64)` 后加 1 结果变为 `typemin(Int64)`,显示了模算术特性。为避免溢出,需检查边界或使用 Bi
浮点类型
Julia 支持三种浮点类型:Float16(半精度,16比特),Float32(单精度,32比特)和 Float64(双精度,64比特)。复数和有理数基于这些构建。浮点数可写作常规或科学记数法,如
C++的基类和派生类构造函数
在 C++ 中,类的构造函数不能被继承,但基类的普通成员函数可以在派生类中访问。派生类必须通过其构造函数初始化继承的成员变量,由于私有成员变量无法直接初始化,因此需要在派生类构造函数中调用基类的构造函
JSP 教程 之 JSP 动作元素 10
`jsp:plugin`元素在JSP中用于基于浏览器类型插入OBJECT或EMBED标签以运行Java Applet或JavaBean。当插件缺失时,它会自动下载。属性如`codebase`, `co
JSP 教程 之 JSP 动作元素 9
JSP教程介绍了jsp:forward动作元素,它用于将请求重定向至其他页面。该动作仅有一个属性:page,可指定相对URL,支持静态或动态计算,能指向JSP或Servlet。示例中,date.jsp
JSP 教程 之 JSP 动作元素 8
JSP `jsp:getProperty`动作用于从Bean获取属性值并以字符串形式输出。需指定Bean的`name`和要提取的`property`。给定一个名为`TestBean`的JavaBean
讲解:如何根据txt文本列出的文件名批量查找指定文件夹里的文件并复制到新的文件夹里 , 按照文件名批量复制文件 , 根据文件名批量复制 , 通过文件名批量复制文件
该文介绍了一款批量文件处理软件,用于解决三类问题:依据文件名清单批量复制图片、筛选PDF文件及删除指定文件。用户可从百度或腾讯下载链接获取软件。操作步骤包括加载文件夹、输入文件名清单、设置目标位置、选
Spark 分析计算连续三周登录的用户数
本文介绍了如何使用窗口函数`range between`来查询`login_time`为2022-03-10的用户最近连续三周的登录数。首先在MySQL中创建`log_data`表并插入数据,接着定义
HBase Shell-org.apache.hadoop.hbase.ipc.ServerNotRunningYetException: Server is not running yet 已解决
在HBase Shell遇到错误时,检查Hadoop非安全模式:`hdfs dfsadmin -safemode get`。问题解决在于`hbase-site.xml`中添加配置:Zookeeper客
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在项目中遇到按行求中位数的Hive需求,本文通过创建测试数据,展示解决方案。首先使用`lateral view`和`explode`将多字段行转为列,然后通过`percentile`函数计算每行数据的
大数据用户画像之基本概念
大数据用户画像利用大数据技术分析用户基本信息、消费行为、兴趣、社交及地理数据,创建详细用户模型,助力企业精准营销。涉及技术包括数据挖掘、大数据处理(Hadoop、Spark)、数据可视化、机器学习和数
大数据之 Solr 集群搭建
Solr是一个基于Java的高性能全文搜索服务器,扩展自Lucene,提供丰富查询语言和优化的查询性能。它支持通过HTTP接口以XML格式进行索引和搜索操作。在集群环境中,涉及解压软件包,配置环境变量
Cannot request memory (Xms 65536 kb, Xmx 270336 kb) from system for job test, sleep for 60 secs and
Azkaban任务因内存不足持续运行,日志显示无法申请65536kb至270336kb内存。系统要求至少3GB内存,但当前executor节点内存低于此阈值。解决方案包括释放内存、增加内存或关闭内存检
深入理解PHP的命名空间
【5月更文挑战第26天】 在现代PHP开发中,命名空间是管理代码和避免名称冲突的重要工具。本文将深入探讨PHP命名空间的概念、实现原理及其在实际开发中的应用。我们将通过示例代码来展示如何有效地使用命名
使用 Spark 抽取 MySQL 数据到 Hive 时某列字段值出现异常(字段错位)
在 MySQL 的 `order_info` 表中,包含 `order_id` 等5个字段,主要存储订单信息。执行按 `create_time` 降序的查询,显示了部分结果。在 Hive 中复制此表结
深入理解操作系统内存管理:原理与实践
【5月更文挑战第26天】 操作系统的内存管理是计算机科学中至关重要的一环,它不仅关系到系统性能的优化,还涉及到程序运行的稳定性与安全性。本文将深入探讨操作系统中的内存管理机制,包括物理内存与虚拟内存的
【机器学习】Spark ML 对数据进行规范化预处理 StandardScaler 与向量拆分
标准化Scaler是数据预处理技术,用于将特征值映射到均值0、方差1的标准正态分布,以消除不同尺度特征的影响,提升模型稳定性和精度。Spark ML中的StandardScaler实现此功能,通过`.
移动应用与系统开发的未来趋势
【5月更文挑战第26天】随着移动互联网的飞速发展,移动应用与系统开发已成为技术创新的重要领域。本文将探讨当前移动应用开发的趋势、移动操作系统的演变以及未来可能的技术发展方向。通过分析跨平台工具的兴起、