阿里云开发者社区

本文从统一工程交付的概念模型开始，介绍了如何将应用交付的模式显式地定义出来，并通过工具平台落地。

本文整理自阿里云高级产品专家黄鹏程和阿里云技术专家陈婧敏在 FFA 2023 平台建设专场中的分享。

开发者社区5月更文挑战，寻找热爱技术内容创作的你，欢迎来创作！

Arm 架构的服务器通常具备低功耗的特性，能带来更优异的能效比。相比于传统的 x86 架构服务器，Arm 服务器在相同功耗下能够提供更高的性能。这对于大模型推理任务来说尤为重要，因为大模型通常需要大量

本文介绍了 SLS 基本能力，并和开源自建 ELK 做了对比，可以看到 SLS 相比开源 ELK 有较大优势。

通过函数计算的能力让阿里云的文档从静态展示升级为动态可操作验证，用户在文档中单击一键部署可快速完成代码的部署及测试。这一改变已在函数计算的活动沙龙中得到用户的认可。

本教程将带领大家免费领取阿里云PAI-EAS的免费试用资源，并且带领大家在 ComfyUI 环境下使用 SVD的模型，根据任何图片生成一个小短视频。

CodeReview在日常的开发过程中越来越被重视，它在提高代码质量同时促进团队成员之间的知识共享和技能提升方面发挥了诸多作用，本文将主要围绕CodeReview展开，简单聊聊在CodeReview过

nacos部署需要开放哪几个端口

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

2024年5月起乘风问答官专属活动全新起航鼓励问答官们积极给予高质量的解答和参与讨论给社区带来更好的体验~2024年5月问答官专属每周积分活动、每月排位赛开启欢迎问答官们参与。 面对对象 所有乘风问

本文将从“样本处理”，“模型开发”，“实验管理”，“工具链及可视化“ 几个角度介绍基于 tranformers 库做的重新设计，并简单聊聊个人对“软件2.0”的看法。

一文解锁阿里云RDS数据归档功能。

本文将介绍近期SLS Prometheus存储引擎的技术更新，在兼容 PromQL 的基础上实现 10 倍以上的性能提升。同时技术升级带来的成本红利也将回馈给使用SLS 时序引擎的上万内外部客户。

在VLDB2023会议上，阿里云瑶池数据库团队的论文介绍了PolarDB-SCC，这是一个创新的云原生数据库系统，确保了低延迟的全局强一致读取。PolarDB-SCC解决了传统主从架构中只读节点可能返

为应对挑战，语势科技采用云工作流CloudFlow和函数计算FC，实现数据处理流程的高效管理与弹性伸缩，提升整体研发效能。

阿里云数据库内核 Apache Doris 基于 Workload Group 的负载隔离能力解读

本文作者用一个曾经小白学习的视角，来讲解什么是优化问题，以及要如何用这个优化技术。

像 Unix 命令一样支持多级管道级联，像加工预览一样实时处理查询结果，更便捷的交互，更丰富的算子，更灵活的探索半结构化日志，快来试试使用 SPL 语言查询日志数据吧~

AIGC图像技术在淘宝人生2的探索和应用（下）

在本文中，作者探讨了ZooKeeper（ZK）的一个内存占用问题，特别是当有大量的Watcher和ZNode时，导致的内存消耗。

目前云效流水线 Flow 内 Java 构建、Node.js 构建、Java 单元测试、Node.js 单元测试这 4 个步骤均接入了智能排查的能力。

在数字经济时代，数据库成为企业命脉，面对爆炸式增长的数据，企业面临管理挑战。云原生和Serverless技术革新数据库领域，PolarDB PG Serverless作为阿里云的云原生数据库解决方案，

云效是一款企业级持续集成和持续交付工具，提供免费、高可用的服务，集成阿里云多种服务，支持蓝绿、分批、金丝雀等发布策略。其亮点包括快速定位问题、节省维护成本、丰富的企业级特性及与团队协作的契合。基础版和

阿里云Serverless 应用引擎（SAE）提供了完整的微服务应用生命周期管理能力，包括应用部署、服务治理、开发运维、资源管理等功能，并通过扩展功能支持多环境管理、API Gateway、事件驱动等

本文主要介绍基于 MaxCompute 的离线近实时一体化新架构如何来支持这些综合的业务场景，提供近实时增全量一体的数据存储和计算（Transaction Table2.0）解决方案。

这篇文章提供了详尽的Python项目在离线Linux(CentOS)服务器上的部署教程。作者首先介绍了环境背景，强调了无网络环境和使用有网络的CentOS虚拟机准备安装包的重要性。教程分为两部分：外网

全面升级为云原生架构，支持云原生按需弹性Serverless能力，解决了长期困扰用户的集群扩展效率和平滑性问题。

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

Apache Paimon 在构建实时数据湖与流批处理技术领域取得了重大突破，数据湖步入实时新篇章！

Ollama是开源工具，简化了在本地运行大型语言模型（ile优化模型运行，支持GPU使用和热加载。它轻量、易用，可在Mac和Linux上通过Docker快速部署。AnythingLLM是Mintple

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阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能，并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景，为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案

这个小游戏使用Tkinter创建了一个简单的图形用户界面，用户点击“开始”按钮开始测试，然后点击“停止”按钮停止测试并显示反应时间。你可以根据需要进一步定制化游戏的界面和功能。

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【4月更文挑战第27天】本文探讨了Python在人工智能领域的应用现状、优势及未来趋势。Python作为数据科学、机器学习、深度学习和自然语言处理的首选语言，拥有丰富的库如NumPy、Pandas、T

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