官方博客-第24页-阿里云开发者社区

  • 2024-11-01
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    告别头文件,编译效率提升 42%!C++ Modules 实战解析 | 干货推荐

    本文中,阿里云智能集团开发工程师李泽政以 Alinux 为操作环境,讲解模块相比传统头文件有哪些优势,并通过若干个例子,学习如何组织一个 C++ 模块工程并使用模块封装第三方库或是改造现有的项目。

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  • 2024-11-04
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    国内首位聋人 Android 软件工程师体验通义灵码,“这真是太棒了”

    @workspace 功能发布后,我们收到了非常多新老朋友的积极反馈,其中有一个特别的朋友给我留下了深刻的印象,来分享一下他的故事。

  • 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。

  • 2024-05-15
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    3步教你在云服务器上做Github DevOps部署

    本文指导您使用阿里云DevOps工具云效,将Github中托管的代码部署在云服务器ECS中,使得用户能够在互联网公网中访问个人应用服务。文章来自云服务器ECS开发实践征文活动用户投稿,已获得作者(昵称秋天)授权发布。

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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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    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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