办公与生产一体化：基于阿里内部实践的办公数据安全解决方案
本文介绍了阿里云办公与生产一体化的办公数据安全解决方案，涵盖内部实践思考、真实案例及在阿里云上的落地情况。通过终端、应用和身份三个核心方面，确保数据安全，并结合实际案例展示如何应对非办公渠道和拍照截图等数据泄露风险。最后介绍了产品化后的半官权平台SASI及其三大核心能力，包括快速打击、分类分级引擎和云浏览器，保障企业办公环境的安全性和高效性。
MiniMax云上AI数据湖最佳实践
本简介介绍MiniMax云上AI数据湖的最佳实践。MiniMax成立于2021年，专注于通用人工智能领域，提供ToB和C端产品。面对每日3万亿token、2000万张图片及7万小时语音数据的处理需求，MiniMax基于阿里云构建了稳定灵活的基础设施，采用多云策略实现全球化部署。通过引入Kubernetes、Ray等技术，优化了多模态数据处理效率，并利用对象存储与数据湖技术降低成本。此外，与阿里云合作开发边缘缓存方案，提升跨地域数据传输效率。主讲人：阿里云弹性计算技术专家高庆端。
海量数据的智能处理及在网盘场景中的应用实践
本次分享主题为海量数据的智能处理及在网盘场景中的应用实践，涵盖面向非结构化数据的多样化处理能力、数据处理智能化演进、企业网盘基于智能媒体管理的应用转型以及智能化和内容结构化能力。通过丰富的AI算子和智能媒体管理，实现图片、音视频等多媒体数据的高效处理，并支持多模态检索、知识库构建与AI助手等功能，助力企业网盘智能化升级，提升用户体验和数据管理效率。
Python时间序列分析：使用TSFresh进行自动化特征提取
TSFresh 是一个专门用于时间序列数据特征自动提取的框架，支持分类、回归和异常检测等机器学习任务。它通过自动化特征工程流程，处理数百个统计特征（如均值、方差、自相关性等），并通过假设检验筛选显著特征，提升分析效率。TSFresh 支持单变量和多变量时间序列数据，能够与 scikit-learn 等库无缝集成，适用于大规模时间序列数据的特征提取与模型训练。其工作流程包括数据格式转换、特征提取和选择，并提供可视化工具帮助理解特征分布及与目标变量的关系。
日志服务SLS焕新升级：卓越性能、高效成本、极致稳定与智能化
日志服务SLS焕新升级，涵盖卓越性能、高效成本、极致稳定与智能化。新功能特性包括Project回收站、ELasticsearch兼容方案及全链路数据处理能力提升。通过扫描计算模式和数据加工优化，实现更好的成本效果。案例分析展示了一家国内顶级车企如何通过日志服务实现跨云、跨地域的全链路数据处理，大幅提升问题处理效率。
方案测评 | 多模态数据信息提取极速体验
多模态数据信息提取方案基于先进AI技术，能高效处理文本、图像、音频和视频等不同格式文件，提取有价值信息。该方案通过深度学习、自然语言处理等技术，实现结构化信息挖掘与分析，支持批处理模式，显著提高大规模数据处理效率，降低业务成本。用户可通过阿里云平台一键部署，无需数据搬运，确保高效安全的数据处理体验。此方案在性能和易用性上表现出色，具有广泛的应用价值和市场前景。
深入理解 ECMAScript 2024 新特性：字符串 isWellFormed 方法
ECMAScript 2024 引入了 `String.prototype.isWellFormed` 方法，用于验证字符串是否为有效的 Unicode 文本。该方法返回布尔值，简化了字符有效性检查，特别适用于处理外部数据源或用户输入。通过实际案例，如验证用户输入、数据清洗和日志文件处理，展示了其在确保数据完整性和安全性方面的广泛应用。这一新增功能提高了开发效率和应用的健壮性，尤其在多语言和国际化应用中具有重要价值。
Flink 四大基石之 Checkpoint 使用详解
Flink 的 Checkpoint 机制通过定期插入 Barrier 将数据流切分并进行快照，确保故障时能从最近的 Checkpoint 恢复，保障数据一致性。Checkpoint 分为精确一次和至少一次两种语义，前者确保每个数据仅处理一次，后者允许重复处理但不会丢失数据。此外，Flink 提供多种重启策略，如固定延迟、失败率和无重启策略，以应对不同场景。SavePoint 是手动触发的 Checkpoint，用于作业升级和迁移。Checkpoint 执行流程包括 Barrier 注入、算子状态快照、Barrier 对齐和完成 Checkpoint。