官方博客-第29页-阿里云开发者社区

  • 2024-12-05
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    我的程序突然罢工了|深入探究HSF调用异常,从死锁到活锁的全面分析与解决

    本文详细记录了作者在处理HSF调用异常问题的过程中,从初步怀疑死锁到最终发现并解决活锁问题的全过程。

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  • 2024-09-14
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    使用通义灵码,参与开源项目全程纪实

    我借助通义灵码完成了 obdiag 项目的第一个 PR,成为了 obdiag 项目的 contributor,我知道通义灵码的能力还远没有发挥出来,今后继续探索,未来可期。

  • 从代码生成到自主决策:打造一个Coding驱动的“自我编程”Agent

    本文介绍了一种基于LLM的“自我编程”Agent系统,通过代码驱动实现复杂逻辑。该Agent以Python为执行引擎,结合Py4j实现Java与Python交互,支持多工具调用、记忆分层与上下文工程,具备感知、认知、表达、自我评估等能力模块,目标是打造可进化的“1.5线”智能助手。

  • Agent Skills技术协议与开源实现,让大模型拥有“即插即用”技能

    Anthropic推出Agent Skills协议,通过模块化技能封装提升大模型智能体的专业能力。ModelScope开源项目MS-Agent已实现该协议,支持技能的动态加载、自主执行与安全沙箱运行,推动智能体能力的可组合与可扩展发展。

  • 警惕日志采集失败的 6 大经典雷区:从本地管理反模式到 LoongCollector 标准实践

    本文探讨了日志管理中的常见反模式及其潜在问题,强调科学的日志管理策略对系统可观测性的重要性。文中分析了6种反模式:copy truncate轮转导致的日志丢失或重复、NAS/OSS存储引发的采集不一致、多进程写入造成的日志混乱、创建文件空洞释放空间的风险、频繁覆盖写带来的数据完整性问题,以及使用vim编辑日志文件导致的重复采集。针对这些问题,文章提供了最佳实践建议,如使用create模式轮转日志、本地磁盘存储、单线程追加写入等方法,以降低日志采集风险,提升系统可靠性。最后总结指出,遵循这些实践可显著提高故障排查效率和系统性能。

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    为什么说多模态是推荐系统破局的关键?来自饿了么一线的实战复盘

    推荐系统作为互联网时代连接用户与信息的核心技术,正在经历从传统协同过滤向多模态智能推荐的重要变革。随着深度学习技术的快速发展,特别是大语言模型和多模态预训练技术的成熟,推荐系统开始从单纯依赖用户行为ID特征转向充分利用商品图像、文本描述等丰富内容信息的新范式。

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    代码采纳率如何提升至50%?AI 自动编写单元测试实践总结

    借助Aone Copilot Agent,通过标准化Prompt指导AI生成单元测试代码,实现50%代码采纳率,显著提升测试效率与质量,推动团队智能化研发转型。

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  • 2024-05-15
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    统一观测丨使用 Prometheus 监控云原生网关,我们该关注哪些指标?

    MSE 云原生网关默认提供了丰富的 Metrics 指标大盘,配合阿里云 Prometheus 监控提供开箱即用的完整可观测性能力,能够帮助用户快捷、高效的搭建自身的微服务网关与对应的可观测体系。

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  • 2024-05-15
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    准确率100%,阿里商旅账单系统架构设计实践

    阿里商旅作为飞猪旅行旗下面向企业客户的数字化差旅解决方案产品,依托飞猪旅行机票、酒店供应链为企业客户提供一站式的机票、酒店、火车票、用车等预订管控及结算票据服务。阿里商旅不仅是集团欢行的供应商,而且近几年在商业化差旅市场上崭露头角,服务了2万+中大型客户,43万+小微企业。

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