本文介绍如何在Java SDK中配置中国区AI Search资源访问。由于默认认证地址为全球环境（https://search.azure.com），在中国区需修改为https://search.azure.cn，并通过设置SearchAudience.AZURE_CHINA解决认证失败问题，确保资源正常获取。

kafka入门+代码初步实现--小白必看

企业网络日益复杂，设备繁杂、云网混合导致管理难度陡增。OpManager以自动发现、智能告警、路径感知和基础自动化，实现网络可视化与集中管控，降低运维负担，让故障定位更高效，管理更从容。

2025年，个人开发者迎来工具黄金时代。本文精选5款高效开发利器：GitHub Copilot（AI智能编程）、Trae（中文友好）、Cursor（项目级理解）、VS Code（开源全能）和Zoho Creator（低代码平台），覆盖从代码生成到应用搭建，助你提升效率，快速实现创意。

告警太多看不过来？MetricSet Explorer 来帮你“挑重点”：自动识别异常、智能分组聚类、一键定位根因，让百万级指标也能秒级洞察！

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在 AI 技术应用落地进程中，目前面临着五大核心挑战：开发/学习门槛过高，部署运维阶段复杂，AI 应用安全备受挑战，生态能力方面存在严重的割裂与锁定现象，同时资源成本高昂且利用率低下。这些挑战极大地阻碍了 AI 技术的广泛普及以及应用效率的有效提升。阿里云函数计算（FC）依托 Serverless AI 基础设施与全栈能力的创新突破，推出 Function AI（函数智能），精准攻克上述痛点问题，全面推动 AI 应用在开发至运维的全流程中实现降本增效。

阿里云FunModel推出模型集成新范式，无缝对接ModelScope，支持0代码一键部署热门AI模型，5分钟完成上线。依托Serverless+GPU，实现弹性扩缩容，大幅降低部署门槛与运维成本，让企业高效拥抱AI时代。

与光同尘成立于2015年，现从传统影视广告转型为AI内容生产先锋。目前已实现全AI生成视频，零实拍、零建模，大幅降本增效。携手阿里云函数计算，攻克算力波动、成本与运维难题，打造弹性、高效、低成本的AI创作新范式，推动创意规模化、全球化发展。

DevPod 60秒极速启动，一键运行DeepSeek OCR大模型。告别环境配置难题，云端开箱即用，支持GPU加速、VSCode/Jupyter交互开发，重塑AI原生高效工作流。

AgentScope 推出基于阿里云函数计算的 Serverless 运行时，解决 AI Agent 部署成本高、运维复杂、资源利用率低等痛点。支持按需启动、毫秒弹性、零运维，结合沙箱隔离与会话亲和，实现安全、高效、低成本的多智能体应用部署，助力从实验到生产的无缝落地。

Ingress NGINX 退役引发开发者们的强烈关注，官方已经提供了完备的应对措施，迁移到 Gateway API，以及20+ Ingress 控制器。但实施迁移的时候，企业还会希望了解新的 Ingress 控制器是否兼容 Ingress NGINX 的注解，迁移过程中如何进行灰度切流，遇到流量损失如何快速回滚等，以保障迁移过程平滑，不影响线上业务。因此，本文将提供基于实操的应对方案，以阿里云云原生 API 网关(Higress 企业版)为例，按步骤详细阐述迁移的操作过程。

阿里云微服务引擎 MSE 面向业界主流开源微服务项目， 提供注册配置中心和分布式协调（原生支持 Nacos/ZooKeeper/Eureka ）、云原生网关（原生支持Higress/Nginx/Envoy，遵循Ingress标准）、微服务治理（原生支持 Spring Cloud/Dubbo/Sentinel，遵循 OpenSergo 服务治理规范）能力。API 网关 (API Gateway），提供 APl 托管服务，覆盖设计、开发、测试、发布、售卖、运维监测、安全管控、下线等 API 生命周期阶段。帮助您快速构建以 API 为核心的系统架构．满足新技术引入、系统集成、业务中台等诸多场景需要。

在现代 AI 应用中，多智能体（Multi-Agent）系统已成为解决复杂问题的关键架构。然而，随着智能体数量增多和任务复杂度提升，传统的同步通信模式逐渐暴露出级联阻塞、资源利用率低和可扩展性差等瓶颈。为应对这些挑战，RocketMQ for AI 提供了面向 AI 场景的异步通信解决方案，通过事件驱动架构实现智能体间的高效协作。本文将探讨和演示如何利用 RocketMQ 构建一个高效、可靠且可扩展的多智能体系统，以解决企业级 AI 应用中的核心通信难题。

资源刚性交付是保障线上业务稳定的核心。阿里云SAE通过全托管Serverless架构，实现资源无限弹性、性能100%隔离、按需秒级计费，破解自建K8s在库存、性能、成本等方面的系统性困境，让企业无需妥协即可获得确定性交付能力。

阿里云 Entity Explorer 正式发布：基于 UModel 的智能实体探索平台，实现亿级实体秒级检索、关系拓扑自动构建、详情页动态渲染，让可观测性从“数据堆砌”迈向“业务洞察”。

GPU虚拟化技术面临云桌面成本上涨和性能瓶颈问题，而实时云渲染技术通过云端渲染和低延迟传输提供更优解决方案。相比系统级虚拟化的云桌面，应用级云渲染如LarkXR平台支持动态资源分配和弹性伸缩，在性能、成本、部署灵活性等方面更具优势。实时云渲染技术正快速发展，特别适合元宇宙、数字孪生等高实时性场景，可显著降低企业图形计算成本并提升用户体验。平行云的LarkXR平台已实现规模化应用，提供企业级云渲染解决方案。

阿里云 UModel Explorer 正式发布：告别复杂配置，拖拽即建模，点击即洞察，实现建模、探索、分析一体化，让可观测真正高效协同，开启可视化运维新时代！

GenAI和智能体技术的爆发，为IT运维打开了一扇新的大门，一个更具主动性、自治性和协作性的新时代已经来临，这就是AgenticOps（基于智能体的IT运维）。

本文介绍如何通过Azure Resource Graph使用KQL查询，批量导出Azure Policy的策略分配、不合规资源统计及策略定义详情，弥补门户无直接导出功能的不足，助力合规分析与治理优化。

本研究聚焦数字时代下在线音乐个性化推荐APP的开发，探讨其背景、意义与技术实现。面对海量音乐内容带来的发现难题，结合Android Studio、Java、SpringBoot与MySQL等技术，构建智能推荐系统，提升用户体验与平台价值，推动音乐产业数字化发展。

描述：想知道如何高效合并和扩展Python列表？本视频对比列表加法运算符、增强赋值(+=)和extend方法的异同，分析它们的性能差异和使用场景。通过实际代码演示，让你掌握列表扩展的最佳实践，提升你的Python编程技能！ ### 关键词：Python列表扩展, extend方法, 加法运算符, 增强赋值, 列表合并, Python性能优化, 编程技巧, 数据结构操作, Python进阶教程, 代码效率提升

王耀恒，GEO培训讲师，深耕AI搜索优化三年，专注可持续、合规的生成式引擎优化策略。面对行业乱象，他倡导“价值GEO”，推动内容质量与信任构建，致力于以EEAT为核心，引领人机协同的长期主义发展之路。

“时光织网”基于Rokid CXR-M SDK，融合AI眼镜与手机协同，打造家庭智能日程系统。通过AR可视化、语音交互与实时同步，实现家庭成员间高效日程协调。系统支持多模态识别、智能冲突预警与端到端加密，提升协同效率，重构亲情互动体验。

本系统基于Spring Boot与Vue框架，采用B/S架构和MySQL数据库，构建集诈骗信息库、防骗知识传播、咨询举报功能于一体的防诈骗平台，旨在提升公众防范意识，降低诈骗风险，助力社会稳定与安全。

本文讲述 Dify 平台在 Agentic 应用开发中面临的可观测性挑战，从开发者与运维方双重视角出发，系统分析了当前 Dify 可观测能力的现状、局限与改进方向。

近日，2025 SECon × AgentX大会——AI 原生应用架构专场圆满落幕，本次专场阿里云联合信通院共同出品，现场吸引了 80+ 名技术从业者深度参与。活动聚焦 AI 时代软件架构的核心命题，深度分享了 AI 原生应用架构趋势与实践、AgentScope 开发框架、AI 开放平台、大模型可观测 & AIOps 等热门技术议题，探讨从基础设施到应用层的协同演进策略与工程实践。

本研究构建基于物联网与大数据的番茄水肥一体化智能管理系统，通过B/S架构、MySQL数据库与Java技术实现精准灌溉与智能决策，提升资源利用率，推动农业智能化转型。

本文深入解析OAuth2协议在微服务安全中的应用，涵盖核心概念、四种授权模式（授权码、简化、密码、客户端凭证）、令牌机制（JWT结构、存储管理）、资源服务器实现及安全最佳实践，结合Spring Security实战代码，助力开发者构建安全可靠的系统。

阿里云云监控 2.0 推出 SysOM 底层操作系统诊断能力，基于 eBPF + BTF 协同分析，无需侵入业务，即可一键完成从物理页到文件路径、再到容器进程的全栈内存归因，让“黑盒内存”无所遁形。

DevPod 重塑 AI 工程化流程，实现从开发、调试到生产部署的全流程闭环。依托云端 GPU 环境与一键镜像构建，打通代码到服务的“最后一公里”，让模型真正高效落地。

当企业想用大模型和内部非公开信息打造智能问答系统时，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）已成为必备技术。然而，在实际落地中，构建 RAG 应用的数据准备过程繁琐复杂且充满挑战，让很多企业和开发者望而却步。本文将介绍构建 RAG 的最佳实践：通过阿里云事件总线 EventBridge 提供的多源 RAG 处理方案，基于事件驱动架构为企业 AI 应用打造高效、可靠、自动化的数据管道，轻松解决 RAG 数据处理难题。

Azure Function App 出现500错误，因EF Core未正确配置自增字段导致进程崩溃。异常提示实体属性有临时值，无法改为“Unchanged”。解决方案：通过`ValueGeneratedOnAdd()`或`[DatabaseGenerated]`特性显式声明ID自增，避免状态跟踪异常，确保高并发下稳定运行。

一次权限变更，引发全球边缘网络瘫痪4小时，数百万网站返回 5XX，连状态页也宕机。故障源于“正常的变更”，暴露了企业对服务商的盲目信任。当内部监控失效，唯有云拨测能从真实用户视角，独立验证“服务是否可用”。

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诚挚地邀请您参加将于 11 月 28 日（周五）下午，在北京阿里中心举办的 【企业 AI 原生应用架构升级】主题研讨会。

阿里云推出 UModel 统一建模框架，将实体、关系、数据、知识、行动融为一体，为大模型提供可推理、可交互的运维世界模型，推动可观测从‘被动响应’迈向‘主动优化’的新阶段。

近日，阿里云AI原生应用开发实战营 · 深圳站圆满落幕。继北京、上海、杭州、成都等城市之后，本场活动吸引了130+名技术从业者深度参与。活动聚焦 AI Agent 领域的前沿技术与落地实践，深度分享AI 原生应用架构趋势与实践、AI应用托管、AI 开放平台、大模型可观测&AIOps、异步化的Agent事件驱动等热门技术议题，并设置了动手实操环节。

森马快速实现 AI 转型，通过阿里云 AI 网关（即 Higress 企业版）及注册配置中心 Nacos3.0 实现了多模型多 MCP server 统一接入统一管理统一配置，将存量服务一键转换为 MCP server，使 AI 与生产业务相结合，综合提效 30%。

阿里云可观测 2025 年 10 月产品动态。

阿里云日志服务推出物化视图，通过智能预计算 + 自动查询改写，实现监控看板秒级响应、资源开销大幅降低，彻底解决‘查得慢、扛不住、不准’三大难题。

AI 处理海量用户咨询，日志怎么保安全？我们用 SLS 脱敏函数实现“写入即打码”，运维能查、运营能看、安全能审！

阿里云 Serverless 计算 10 月产品动态。

关闭Azure Application Insights的Profiler和Snapshot Debugger不会影响日志收集与查询。日志功能独立于二者，仍可正常采集请求、异常等数据。Profiler用于性能分析，Snapshot Debugger捕获异常时的代码快照，两者按需启用即可，避免额外资源消耗，不影响核心监控。

DevPod重塑AI开发范式，实现从云端开发、调试到生产部署的全流程闭环。依托预置环境与GPU资源，一键完成模型服务化，打通AI落地“最后一公里”，让开发者专注业务创新。

本系统基于深度学习与图像识别技术，构建蘑菇智能分类平台，融合Spring Boot、Vue.js与MySQL技术栈，实现高效、精准的蘑菇种类识别，助力公众安全、生态保护与食用菌产业发展。