集合 Collection
Java集合框架包含List、Set和Map三大接口。List如ArrayList和LinkedList，支持有序可重复元素；Set如HashSet和TreeSet，保证元素唯一性；Map如HashMap和TreeMap，以键值对存储数据。ArrayList基于动态数组，查询快而增删慢；LinkedList基于链表，适合频繁插入删除。HashMap底层为数组+链表/红黑树，利用哈希优化存取效率；ConcurrentHashMap通过分段锁实现线程安全。LinkedHashSet保持插入顺序，TreeSet支持排序。选择合适集合可提升程序性能与可维护性。
阿里云服务器免费试用相关政策介绍：试用资格、规则与优惠解析
阿里云服务器可以试用吗？不仅是云服务器产品，包括无影云电脑、云数据库 RDS、统型负载均衡 CLB、对象存储 OSS、文件存储 NAS等云产品都是可以试用的。本文将系统梳理阿里云服务器试用的核心规则、适用场景及操作要点，以供参考。
对话批改邦 | 从0到30万用户，如何抓住AI教育增长机遇
阿里云【AI访谈录】本期邀请AI创业者、批改邦创始人王庆棒，分享其团队如何通过AI技术打造教育场景下的教学助手。批改邦以作文批改切入教育行业，上线一年用户突破30万，付费转化率超30%。王庆棒围绕AI如何标准化主观评价、大模型在教育中的落地趋势、未来“杀手级AI应用”的形态等话题，分享一线实战经验。
MCP中台，究竟如何实现多模型、多渠道、多环境的统一管控？如何以MCP为核心设计AI应用架构？
本文产品专家三桥君探讨了以 MCP 为核心的 AI 应用架构设计，从统一接入、数据管理、服务编排到部署策略等维度，系统化分析了 AI 落地的关键环节。重点介绍了 API 网关的多终端适配、数据异步处理流程、LLM 服务的灰度发布与 Fallback 机制，以及 MCP Server 作为核心枢纽的调度功能。同时对比了公有云 API、私有化 GPU 和无服务器部署的适用场景，强调通过全链路监控与智能告警保障系统稳定性。该架构为企业高效整合 AI 能力提供了实践路径，平衡性能、成本与灵活性需求。
云上AI推理平台全掌握 (4)：大模型分发加速
为应对大模型服务突发流量场景，阿里云人工智能平台 PAI 推理服务 PAI-EAS 提供本地目录内存缓存（Memory Cache）的大模型分发加速功能，有效解决大量请求接入情况下的推理延迟。PAI-EAS 大模型分发加速功能，零代码即可轻松完成配置。
Doris基础-架构、数据模型、数据划分
Apache Doris 是一款高性能、实时分析型数据库，基于MPP架构，支持高并发查询与复杂分析。其前身是百度的Palo项目，现为Apache顶级项目。Doris适用于报表分析、数据仓库构建、日志检索等场景，具备存算一体与存算分离两种架构，灵活适应不同业务需求。它提供主键、明细和聚合三种数据模型，便于高效处理更新、存储与统计汇总操作，广泛应用于大数据分析领域。