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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。

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

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。

nacos部署需要开放哪几个端口

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。

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宜搭应用的另一张表中

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。

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。

云效 Flow 流水线 YAML 引入了 template 语法，支持使用模板语言来动态渲染流水线 YAML，满足多个相同或类似逻辑的 Job 批量配置场景，满足多 Job 按需动态生成场景，帮助降低

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

可视化与YAML编排兼具，云效CI/CD流水线你愿意打几分？

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

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。

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。

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

一文解析ClickHouse物化视图

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。

数据库系统为了高效地存储、检索和维护数据，采用了多种不同的数据组织结构。不同的组织结构有其特定的用途和优化点，比如提高查询速度、优化写入性能、减少存储空间等，目前 PolarDB-X 采用了 B-Tr

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。

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

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。

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OpenSearch LLM智能问答版近期全新升级，新增最新版开源大模型、多模态模型、切片策略升级等产品能力。

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

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。

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

【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

本次分享内容为Havenask单机模式，由下面3个部分组成（Hape工具介绍、创建单机版Havenask、Hape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。

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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。

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

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。

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"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

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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