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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

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    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

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    5月更文挑战赛火热启动,坚持热爱坚持创作!

    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!

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    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。

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    案例分析|线程池相关故障梳理&总结

    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。

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    29天前
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    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

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    13天前
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    来自: 云原生

    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。

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    AIGC+ 软件开发新范式
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    1月前
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    来自: 云原生

    nacos部署需要开放哪几个端口?

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    21天前
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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

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    7天前
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    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

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    PolarDB PostgreSQL版 Serverless弹性&价格力观测

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    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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    函数计算助力领健信息为“看牙”注入 AI 活力

    口腔治疗+函数计算=效率提升🚀 领健作为业界领先的口腔机构,面向口腔诊所提供正畸算法,但早期的算法部署遇到较多问题,因此在对比了阿里云的多个云产品之后,最终选择了函数计算。 通过将 GPU 计算负载

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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。

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    【技术解析 | 实践】Havenask问题排查

    本次分享内容为Havenask的问题排查,由下面4个部分组成(Hape运维脚本问题、集群相关问题、表相关问题、数据写入与查询问题),希望可以帮助大家更好了解和使用Havenask。

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    使用开源ProxySQL构建PolarDB-X标准版高可用路由服务

    本文将指导如何快速搭建和配置PolarDB-X标准版与ProxySQL,并提供验证高可用路由服务验证测试。

    对话阿里云云原生产品负责人李国强:推进可观测产品与OpenTelemetry开源生态全面融合

    阿里云宣布多款可观测产品全面升级,其中,应用实时监控服务 ARMS 在业内率先推进了与 OpenTelemetry 开源生态的全面融合,极大丰富了可观测的数据类型及规模,大幅增强了 ARMS 核心能力

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    【技术解析 | 实践】Havenask文本索引

    本次分享内容为Havenask的文本索引,本次课程主要分为两部分内容,首先简要介绍倒排索引的数据结构和文本索引的特性,然后进行对文本索引配置不同分析器的实践,希望通过分享帮助大家更好了解和使用Have

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    【预告】阿里云计算新品速递:HPC优化实例商业化发布

    5月30日14:00,将推出专为云上高性能计算设计的HPC优化实例hpc8ae,旨在解决现有云计算基础设施对HPC应用优化不足的问题,提供经济高效的仿真解决方案,提升计算效率,加速业务创新。直播中,阿

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    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

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    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

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    MEV攻击科普:揭秘、危害与防护策略

    MEV攻击是加密货币中的现象,攻击者利用信息不对称和交易特权获取超额利润。这种攻击影响用户体验,破坏市场公平,威胁系统稳定并浪费资源。常见形式包括抢先交易、三明治攻击等。避免MEV攻击需采取隐私保护、

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    如何通过AI技术提升内容生产的效率和质量

    利用AI提升内容生产效率涉及智能策划(数据分析、热点追踪)、自动化生成(文字、多媒体)、编辑优化(语法检查、事实核查)、个性化推荐、内容审核和合规性检查,以及数据分析反馈。AI通过减少人力成本、增强质

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    PolarDB-X CDC之"兼容MySQL,高于MySQL"

    本文主要介绍一下PolarDB-X在CDC能力上那些高阶能力。

    智能辅助驾驶业务遭遇大表瓶颈,小鹏汽车如何破局?

    小鹏汽车在智能辅助驾驶业务中遇到数据库性能挑战,如大表查询慢、频繁更新和存储空间快速膨胀。他们原使用的是社区版PostgreSQL,但随着数据量增长,性能瓶颈日益凸显。为了解决这些问题,小鹏汽车采用了

    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。

    通义千问 2.5 “客串” ChatGPT4,你分的清吗?

    这篇文章介绍了使用开源工具NextChat和Higress搭建的一个模拟ChatGPT和通义千问对话PK的测试场景。

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    万字心路历程:从十年老架构决定重构开始

    不论是从产品演进,还是从开发体验,原有iLogtail架构已经严重制约了其快速发展。因此,对iLogtail的架构进行升级已经迫在眉睫。

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    基于通义灵码完成 Hello World 上手实操

    通过本实践课程,你将在通义灵码智能编码助手的能力下,智能开发一个web服务程序显示Hello World。本实践旨在了解编码助手帮你快速开发0到1的可运行程序,感受AI帮你提效的体验,感受通义灵码文生

    【MySQL】:超详细MySQL完整安装和配置教程

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    AIOps 智能运维:比专家经验更优雅的错/慢调用分析工具

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    无需重新学习,使用 Kibana 查询/可视化 SLS 数据

    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。

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    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

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    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

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    邀您参会丨飞天技术沙龙 AI 原生应用架构专场·北京站

    飞天技术沙龙 AI 原生应用架构专场·北京站报名中。

    欢迎报名 Apache Seata (incubating) 开源之夏

    Apache Seata (incubating) 邀请学生参加 2024 年开源之夏活动,报名时间为 4 月 30 日至 6 月 3 日。该项目旨在培养分布式事务领域的开发者,参与者将远程协作并有机

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    开箱即用的企业级CICD工具-云效流水线 Flow

    【5月更文挑战第10天】开箱即用的企业级CICD工具-云效流水线 Flow

    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

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    9 个开源项目、25 个课题可选丨欢迎报名阿里云云原生开源之夏

    2024 开源之夏,阿里云云原生应用平台团队开放了包括 Apache Dubbo/Apache RocketMQ/Apache Seata/Higress/iLogtail /Nacos/Sentin

    【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。

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    8天前
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    来自: 云原生

    blade create servlet

    blade create servlet故障注入后不生效

    飞天发布时刻|阿里云可观测全速演进

    5 月 22 日 10:00,阿里云飞天发布时刻,阿里云应用实时监控服务 ARMS 宣布全面升级。这次发布不仅标志着阿里云技术实力的演进,更是对企业需求深刻洞察后的创新实践。

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    通义灵码实战系列:一个新项目如何快速启动,如何维护遗留系统代码库?

    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

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    CTF本地靶场搭建——GZ:CTF基础使用

    GZ::CTF是一个基于ASP.NET Core的开源CTF竞赛平台,支持Docker或K8s容器部署,提供静态和动态题目类型,包括静态附件、动态附件、静态容器和动态容器,具备动态分值功能,如三血奖励

    Selenium与PyTest的结合

    【5月更文挑战第22天】本文探讨了如何使用Python的Selenium和PyTest进行自动化测试,以提高效率和代码质量。首先介绍了Selenium(一个Web应用自动化测试工具)和PyTest(P

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    请简单介绍一下spring boot和docker结合。

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    android上怎么保持服务不被杀死,类似微信通知服务,一直都能收到消息?

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    关于Android性能的问题,一是app的大小是否会影响性能。二是如何做到app能更省电?

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    如果要学习TensorFlow,数学应该掌握到什么程度,高数,线代,积分都学过还需要再学哪些内容?

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    学习TensorFlow需要哪些技术栈,了解tensorflow需要月度源码吗?

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    TensorFlow在大数据行业的应用和运用怎么样? TensorFlow的源码使用了哪些设计模式?

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    TensorFlow和Spark结合的框架TensorFlow on Spark,目前是否已经成熟?

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    4小时前
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    SQL数据量增大后,使查询效率降低,代有什么改善办法吗?

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    4小时前
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    开发语言可以实现的逻辑,有必要做到SQL中实现吗?

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    大数据量的sql优化,除了explain解析达到最优植物,还有其他手段吗?

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    4小时前
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    请问where条件的先后会影响查询的结果吗?过滤多的条件放前面吗?

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    4小时前
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    数据规模上去以后,是不是必然要通过在软件架构中引入缓存来优化呢,SQL优化做到什么程度才是极致?

    数据规模上去以后是不是必然要通过在软件架构中引入缓存来优化呢在此之前SQL优化做到什么程度才是极致

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    4小时前
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    读写分离对系统性能的提升到底有多大?

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    4小时前
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    Angular和jquery对比如何,两者的差异性如何?优势点?

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    Angular 针对纯前端开发者有什么优势?

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    4小时前
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    Angular更适用于什么样的业务场景呢?

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    Angular用来做跨平台的手机APP前端方案有哪些优缺点?

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    能说明一下angular跟vue还有react的区别还有学习成本的比较?

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    m基于Qlearning强化学习工具箱的网格地图路径规划和避障matlab仿真

    MATLAB 2022a中实现了Q-Learning算法的仿真,展示了一种在动态环境中进行路线规划和避障的策略。Q-Learning是强化学习的无模型方法,通过学习动作价值函数Q(s,a)来优化智能体

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    存储照片(几M到几十M)、音频、视频、OFFICE文档等文件。请问,建议采用什么技术、架构、系统?

    现在遇到这样的场景有上亿的小图片文件每年也是千万的增长同时业务上需要把几个或者几百个图片合并成一个PDF文件存储也同时要存储照片几M到几十M、音频、视频、OFFICE文档等文件。请问建议采用什么技术

    hadoop号线不适合这种小文件的存储,还是将数据提取存储到nosql数据库中比较好?

    物联网应用数据为4ms采集一次为了节省空间全转换为8位二进制进行数据传递app进行切割数据15分钟为一个文件大约700k左右想请教一下数据存储采用什么方式比较好看了一下hadoop号线不适合这种小文

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    4小时前
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    大数据现在是否主要应用于推送和预测,覆盖各行各业可能要多久的时间?

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    基于二维CS-SCHT变换和扩频方法的彩色图像水印嵌入和提取算法matlab仿真

    该内容是关于一个图像水印算法的描述。在MATLAB2022a中运行,算法包括水印的嵌入和提取。首先,RGB图像转换为YUV格式,然后水印通过特定规则嵌入到Y分量中,并经过Arnold置乱增强安全性。水

    如何有效保证mysql数据库文件损坏修复几率?

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    mysql在并发的情况下如何保证只insert一条记录?

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    5小时前
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    如果表没有使用自增的ID,而是使用的一个varchar(32)类型的字段作为索引,大概会慢多少?

    如果表没有使用自增的ID,而是使用的一个varchar32类型的字段作为索引性能是不是会比自增的ID要慢。大概会慢多少

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    5小时前
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    用mycat 有什么优缺点?

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    1.可以简单的认为“深度学习”就是“机器学习”的一个分支吗?

    我一直不太清楚“机器学习”和“深度学习”的关系可以简单的认为“深度学习”就是“机器学习”的一个分支吗 在CNN神经网络中线性部分是否就是权重加偏移值为何线性部分的输出要作为非线性部分的输入非线性部分

    深度学习和机器学习有什么关联或者关系吗?

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    5小时前
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    变量和DOM是通过什么机制绑定起来,达到修改变量值就可以改变DOM内容的原理是什么?

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    ArangoDB做为了一个分布式的数据库在性能上相对于其它的有何优势?

    ArangoDB做为了一个分布式的数据库在性能上相对于其它的有何优势还有就是目前有比较典型的成功案例吗

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    运行级别

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    AI 提示词模板相关的架构设计

    现在很多企业纷纷研发大语言模型以解决业务问题。提示词在与模型交互中起到关键作用。为优化提示词模板的修改、提高渲染效率及确保安全性,架构设计注重可修改性、安全性、可靠性和性能。设计包括:将提示词存储在O

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    Linux系统启动过程

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    ArangoDB 和 Neo4j 的区别?

    ArangoDB 和 Neo4j 的区别主要解释一下在 perform graph queries 方面的区别

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    对于电商如何应用ArangoDB 数据库的问题,能否详细的介绍下应用案例?

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    请问这个数据库中的图模型和neo4j数据库比起来,有什么不一样的地方,或者优势?

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