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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
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
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。
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。
通义灵码 AI 编码实战7讲
30 秒出服装设计稿,森马用函数计算+AIGC 整“新活”!
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。
计算新品速递 | 专为高性能计算而生,HPC优化实例正式商业化
AIGC+ 软件开发新范式
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【一文看懂】使用hape部署分布式版Havenask
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。
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数据管理的艺术:PolarDB开源版详评与实战部署策略(二)
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国内唯一 阿里云荣膺MongoDB“2024年度DBaaS认证合作伙伴奖”
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。
【云效流水线 Flow 测评】驾驭云海:五大场景下的云效Flow实战部署评测
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
【一文解读】阿里自研开源核心搜索引擎 Havenask简介及发展历史
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。
Sublime Text 3配置 C# 开发环境
【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。
Jira Server 不维护了,如何将 Jira 平滑迁移到阿里云云效
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
【深入浅出】阿里自研开源搜索引擎Havenask变更表结构
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
Python Web应用程序构建
【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
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
一文看懂分布式链路监控系统
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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?
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【深入浅出】阿里自研开源搜索引擎Havenask集群扩备份
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。
从 Volcano 火山模型到 Pipeline 执行模型,阿里云数据库 SelectDB 内核 Apache Doris 执行模型的迭代
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
MongoDB观点:让生成式AI成为业务增长的新动能,游戏公司可以这样做
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
生成式AI入门必读:基本概念、数据挑战与解决方案
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Atlas Vector Search:借助语义搜索和 AI 针对任何类型的数据构建智能应用
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Fireworks AI和MongoDB:依托您的数据,借助优质模型,助力您开发高速AI应用
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
MongoDB白皮书推荐:零售企业构建员工赋能应用程序的痛点与解决方案
良好的数据基础是打造企业机构所需的最佳员工赋能产品的前提,而 MongoDB Realm 所具备功能性和灵活性足以全面提升员工效率,避免增加基础设施的负担
MongoDB Atlas Vector Search与Amazon Bedrock集成已全面可用
MongoDB Atlas Vector Search知识库与Amazon Bedrock的最新集成,将极大加速生成式AI应用的开发
MaxCompute( 原名ODPS)大数据容灾方案与实现(及项目落地实例)专有云
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
【一文看懂】Havenask创建表
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。
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Streaming Lakehouse Meetup 5月16日 | 线上本次活动由阿里云开源大数据表存储团队负责人、阿里巴巴高级技术专家,Apache Flink PMC,Paimon PPMC 李
【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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