本文将从使用的角度出发，来更详细的展示一下流存储的场景，看看它和业务消息的场景有哪些区别。 RocketMQ 5.0 面向流存储的场景，提供了哪些特性。再结合两个数据集成的案例，来帮助大家了解流存储的用法。
本文将从概念和宏观角度理解什么是流处理。 RocketMQ 5.0，学习 RocketMQ 提供的轻量流处理引擎 RStreams，了解其特性和原理。学习 RocketMQ 的流数据库 RSQLDB，通过流存储和流计算的深度结合，看它如何进一步降低流处理使用门槛。
多模态理解模型具有广泛的应用，比如多标签分类、视频问答（videoQA）和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展，然而，他们仍然面临两个巨大的挑战：无法充分的利用现有的特征；训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI，这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型，可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。
为了更好的进行 Go 应用微服务治理，提高研发效率和系统稳定性，本文将介绍 MSE 微服务治理方案，无需修改业务代码，实现治理能力。
ARMS RUM 是阿里云应用实时监控服务（ARMS）下的用户体验监控（RUM）产品，覆盖 Web/H5、各类平台小程序、Android、iOS、Flutter、ReactNative、Windows、macOS 等平台框架。接入 SDK 后会主动采集端侧页面性能、资源加载、API 调用、异常崩溃、卡顿、用户操作、系统信息等数据，还支持事件、日志、异常等数据按需自定义上报以满足业务数据分析需求，提供全面的性能分析、异常分析、产品分析、会话分析能力，帮助快速跟踪定位问题原因，提升产品用户使用体验。
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。
