阿里云开发者社区

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

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

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！

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。

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。

[版本更新] PolarDB-X V2.4 列存引擎开源正式发布！

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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。

请问上次灵码活动奖品还没有收到也没有地方看到是否发货这活动是不是骗人玩的

本次分享内容为使用hape部署分布式版Havenask，共2个部分组成（部署分布式版Havenask集群、 分布式相关问题排查），希望可以帮助大家更好了解和使用Havenask。

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。

本文详细讲解了阿里云自研数据库Tair的发展以及介绍。

本文作者详细地介绍了阿里云EMR数据湖文件系统JindoFS的起源、发展迭代以及性能。

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。

本文演示了使用 Kibana 连接 SLS ES 兼容接口进行查询和分析的方法。

从离线到实时：无锡锡商银行基于 Apache Doris 的数据仓库演进实践

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。

【5月更文挑战第2天】本篇 Huazie 介绍了 Sublime Text 3 配置 C# 的相关内容，感兴趣的朋友赶紧配置起来，有任何问题可以随时评论区沟通。

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

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

【4月更文挑战第11天】Python Web开发涉及多种框架，如Django、Flask和FastAPI，选择合适框架是成功的关键。示例展示了使用Flask创建简单Web应用，以及如何使用ORM（如S

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

本文通过阿里的Eagleeye（鹰眼）和开源的Skywalking，从数据模型、数据埋点以及数据存储三个方面介绍分布式链路监控系统的实现细节，其中将重点介绍Skywalking字节码增强的实现方案。

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。

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

以编码助手形态来帮助开发者提质、提效的通义灵码，自从入职阿里云后便深受广大同事的欢迎，一起通过多个实战场景演示感受它的工作能力吧： 01/ 使用 Spring Boot 创建一个新项目 02/ 维护

游戏公司采用检索增强生成（RAG）技术，如MongoDB Atlas Vector Search，以提高AI输出的准确性和定制化服务。通过灵活的文档数据库如MongoDB Atlas，企业能更好地集成

许多企业正在选择MongoDB Atlas。其原生向量搜索功能，加上统一的 API 和灵活的文档模型，对于寻求通过 RAG 方法提取专有数据来增强 LLM 的企业来说，是一个有吸引力的选择。

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我们欣然宣布MongoDB与 Fireworks AI 正携手合作让客户能够利用生成式人工智能 (AI)更快速、更高效、更安全地开展创新活动

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