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。

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。

nacos部署需要开放哪几个端口

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Java8的lambda应该大家都比较熟悉了，本文主要从源码层面探讨一下lambda的设计和实现。

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。

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。

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

研发规范的目标，是为了解决或降低出现软件危机的风险。但传统流水线受限于工具的定位，无法解决研发规范的落地问题，需要在更高的层面来解决。阿里云云效团队经过内部启发后推出的新产品：云效应用交付平台 App

“购物车升级”是今年双十一期间提升用户体验的关键项目，展示了大淘宝技术团队致力于通过技术突破消费者和商家体验的天花板。低延迟是这些挑战中的核心，内存数据库Tair因其高吞吐、大连接数、热点请求处理、异

数据库是现代企业IT系统中非常重要的一部分。在创建数据库时，客户往往需要比较保守地去配置数据库集群的资源，包括CPU、内存、存储以及连接数等多种参数配置，以确保业务能够在波峰和波谷都能平稳运行。在这种

在本文中，给出建模的底层逻辑：用图形逻辑地表达现实业务的抽象，通过一些大家通识的技术案例讲述建模的过程。

基于Hologres的OLAP系统建设

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。

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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。

【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

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。

AutoMQ[1] 是新一代基于共享存储架构实现的云原生 Kafka。得益于其存算分离的共享存储架构，通过和阿里云合作，深度使用阿里云可靠、先进的云服务如对象存储OSS、块存储 ESSD、弹性伸缩ES

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

【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。

一，背景与概述    复杂系统的灾难恢复是个难题，具有海量数据及复杂业务场景的大数据容灾是个大难题。    MaxCompute是集团内重要数据平台，是自主研发的大数据解决方案，其规模和稳定性在业界都

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！

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。

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。

一切才刚刚开始，MongoDB 致力于提供优秀的开发者数据平台，助力开发者打造新一代 AI 赋能的应用

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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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