阿里云Serverless 应用引擎（SAE）提供了完整的微服务应用生命周期管理能力，包括应用部署、服务治理、开发运维、资源管理等功能，并通过扩展功能支持多环境管理、API Gateway、事件驱动等高级应用场景，帮助企业快速构建、部署、运维和扩展微服务架构，实现Serverless化的应用部署与运维模式。以下是对SAE产品使用合集的概述，包括应用管理、服务治理、开发运维、资源管理等方面。

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SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）是用于管理关系数据库管理系统（RDBMS）的标准编程语言。它涵盖了数据的插入、查询、更新和删除，数据库模式的创建和修改，

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本文将介绍如何基于安全零信任的理念来保证 Nacos 的数据安全。

Seata是一种开源的分布式事务解决方案，旨在解决分布式事务管理的挑战。它提供了高性能和高可靠性的分布式事务服务，支持XA、TCC、AT等多种事务模式，并提供了全局唯一的事务ID，以确保事务的一致性和隔离性。Seata还提供了分布式事务的协调、事务日志、事务恢复等功能，帮助开发人员简化分布式事务的管理和实现。

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Serverless 应用引擎（SAE）是阿里云提供的Serverless PaaS平台，支持Spring Cloud、Dubbo、HSF等主流微服务框架，简化应用的部署、运维和弹性伸缩。在使用SAE过程中，可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。

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IoC 和 DI 是面向对象编程中的两个相关概念，它们主要用于解决程序中的依赖管理和解耦问题。 控制反转是面向对象编程中的一种设计原则，可以用来减低计算机代码之间的耦合度。其中最常见的方式叫做依赖注入和依赖查找。

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制造业借助机器学习和深度学习提升效率，通过预测性维护避免设备故障，利用质量控制模型检测产品缺陷，及运用智能物流优化降低运输成本。示例代码包括基于LSTM的设备故障预测和随机森林分类器的质量控制模型。这些技术革新生产流程，提高效率，降低成本，增强企业竞争力。

使用PXE+Kickstart实现rocky9批量自动装机

这些是Spring Boot中实现参数校验的一些常见方法，你可以根据项目需求选择适合的方式来进行参数校验。

事件管理解决方案

像 Unix 命令一样支持多级管道级联，像加工预览一样实时处理查询结果，更便捷的交互，更丰富的算子，更灵活的探索半结构化日志，快来试试使用 SPL 语言查询日志数据吧~

C++中的构造函数是特殊成员函数，用于对象初始化。类型包括默认构造函数（无参数）、带参数构造函数、拷贝构造函数和移动构造函数。默认构造函数设置对象默认状态，带参数构造函数允许传递初始化值。拷贝构造函数复制已有对象，移动构造函数高效转移资源。构造函数的访问权限可控制为public、private或protected。理解构造函数有助于编写健壮的C++代码。关注公众号`Let us Coding`获取更多内容。

Spring框架中的代理模式分为静态代理和动态代理。在JavaEE分层开发中，Service层最为重要，包含核心业务逻辑和额外功能。静态代理通过手动创建代理类来增加原始类的额外功能，但当代理类数量多时管理不便且不易于维护。动态代理则解决了这一问题，通过Spring的AOP（面向切面编程）实现，无需手动创建代理类，只需定义切点和增强（额外功能），在运行时动态生成代理对象，提高了代码的灵活性和可维护性。动态代理主要利用了JVM的字节码技术，在运行过程中创建代理类，执行完毕后随着虚拟机的结束而销毁，不会产生持久化的代理类。

OpenAI的新型大模型Sora能根据文字描述生成逼真的视频，展现了高分辨率和真实感，引发AI热潮。然而，专家指出，Sora在理解物理世界和因果关系上存在局限，有时无法准确模拟复杂场景。图灵奖得主Yann LeCun认为，AI需增强因果理解能力。与此同时，科学计算被提出作为一种补充，它强调因果性和精确预测，对于理解和模拟物理过程更为有效。资本在AI和科学计算发展中扮演关键角色，中国在CAE软件自主化道路上加速前进，试图打破国际垄断。

ChaosMeta是一款专为云原生环境和自动化演练设计的先进混沌工程平台。它源自蚂蚁集团内部广受认可的混沌工程平台XMonkey，并代表了蚂蚁集团在跨BU级别大规模红蓝攻防演练中多年来积累的丰富经验、技术能力和产品实践。作为XMonkey的开源版本，ChaosMeta凝结了蚂蚁集团稳定性团队在混沌工程领域的方法论以及经过复杂故障场景驱动下的独到见解。ChaosMeta不仅继承了XMonkey在多年混沌工程实践中的成熟技术和方法论，也体现了开放源代码的承诺，通过与全球开发者和专业人士的互动交流，ChaosMeta努力成为连接实际工程问题和前沿技术研究的桥梁。

在Ubuntu 18.04.6 WSL中学习Docker时遇到了“Cannot connect to the Docker daemon”错误。通过安装`service`并使用`sudo service docker start`启动Docker，随后能够成功运行`docker ps`和其他命令。参考[Docker官网](https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/?spm=a2c6h.13046898.publish-article.9.5aba6ffac0VIkp)进行安装是通用解决方案。未来若出现新问题，会继续更新。

**云计算**是基于互联网的计算模式，通过共享计算资源（如服务器、存储、应用程序）提供高效、可扩展、可靠、安全和经济的服务。其架构通常包括**物理层**（服务器、存储、网络设备等基础设施）、**虚拟化层**（虚拟机、容器、虚拟网络等）、**平台层**（开发、运行时、数据库服务等）和**应用层**（企业应用、Web应用、移动应用）。云计算服务有IaaS、PaaS和SaaS，广泛应用于企业IT、开发测试、大数据处理、AI和远程办公等领域。为了确保性能和可靠性，云平台采用负载均衡、自动伸缩、备份恢复、安全措施和监控故障排除等方法。

这篇博客介绍了三种在Linux忘记密码时重置登录密码的方法：1) 使用恢复模式，通过控制台界面以管理员权限更改密码；2) 利用Linux Live CD/USB启动，挂载硬盘分区并使用终端更改密码；3) 进入单用户模式，自动以管理员身份登录后重置密码。每个方法都提供了详细步骤，提醒用户在操作前备份重要数据。

C++ 递归是函数自我调用的技术，用于简化复杂问题。以递归求和为例，`sum` 函数通过不断调用自身累加数字直到 `k` 为 0。递归需谨慎，避免无限循环和资源浪费。面向对象编程（OOP）将程序划分为交互对象，具有属性和方法，提升代码复用、维护和扩展性。C++ OOP 基本概念包括类、对象、属性和方法。通过创建类和对象，利用点语法访问成员，实现代码组织。

该文档介绍了Spring AOP的底层实现原理，核心问题包括动态代理类的创建。JDK动态代理通过`Proxy.newProxyInstance()`创建接口的实现类，而CGlib则是通过子类继承父类的方式生成代理对象。文中还提供了JDK和CGlib动态代理的代码示例。最后总结，JDK代理基于接口，CGlib则基于继承父类来实现。

4 月 13 日，云原生开源开发者沙龙在北京顺利开展。阿里云一线工程师围绕《微服务面临的安全挑战、趋势与解决方案》、《通过 Dubbo 构建零信任安全体系》、《零信任策略下 K8s 安全监控》、《如何构建零信任的网关》、《RocketMQ ACL 2.0 全新升级》、《Nacos安全零信任实践》6 个当下热门议题与现场的百余位开发者展开交流。

Knative 是一款云原生、跨平台的开源 Serverless 应用编排框架，而抢占式实例是公有云中性价比较高的资源。Knative 与抢占式实例的结合可以进一步降低用户资源使用成本。本文介绍如何在 Knative 中使用抢占式实例。

该文档是关于Spring框架中切入点的详细解释。切入点是AOP（面向切面编程）的核心概念，用于定义通知（如日志、事务管理）应该附加到代码的哪些位置。文档主要介绍了切入点表达式的不同类型： 1. 方法切入点表达式：使用`execution()`定义匹配的方法，星号`*`代表任意返回值和方法名，`(..)`表示任意参数。 2. 类切入点：指定特定类以应用额外功能，可以精确到类中的所有方法，或者只包含特定包的类。 3. 包切入点表达式：适用于整个包或包及其子包内的所有类和方法。

SQL数据库优化是一个复杂且关键的过程，涉及多个层面的技术和策略。以下是一些主要的优化建议： 查询语句优化： 避免全表扫描：在查询时，尽量使用索引来减少全表扫描，提高查询速度。 使用合适的子查询方式：子查询可能降低查询效率，但可以通过优化子查询的结构或使用连接（JOIN）替代子查询来提高性能。 简化查询语句：避免不必要的复杂查询，尽量使SQL语句简单明了。 使用EXISTS替代IN：在查询数据是否存在时，使用EXISTS通常比IN更快。 索引优化： 建立合适的索引：对于经常查询的列，如主键和外键，应创建相应的索引。同时，考虑使用覆盖索引来进一步提高性能。 避免过多的索引：虽然索引可以提高查询

本文探讨了大数据技术与云计算的背景和发展，大数据的5V特征（量、速度、多样、复杂、不确定）及云计算的3S特点（服务、共享、可扩展）。两者相互依赖，云计算为大数据提供计算与存储资源。核心算法涉及分布式计算、数据挖掘和机器学习，如线性回归、逻辑回归等。通过代码示例展示了Hadoop的MapReduce、Scikit-learn的KNN和TensorFlow的线性回归应用。未来趋势包括数据量增长、实时处理、AI与ML集成及数据安全挑战。附录解答了大数据、云计算等相关问题。

本文探讨了物联网(IoT)与云计算的结合及其在数据处理中的应用。物联网通过连接设备进行数据交换，而云计算提供资源处理和存储。核心概念包括物联网的无线通信、传感、微控制器及数据技术，以及云计算的虚拟化、分布式计算、存储和网络技术。两者协同工作，云计算助力物联网处理大量数据，实现高效分析。文章还介绍了数据预处理、分析（如统计学、机器学习、深度学习）和应用的算法，以及数据应用的实例，展示了如何在智能家居系统中运用这些方法。未来，面对大数据、安全与隐私、实时性及边缘计算的挑战，物联网与云计算将继续发展。