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一次利用大模型完成Jacoco code coverage报告合并的尝试
本文介绍了利用大模型尝试合并Jacoco代码覆盖率报告的过程。通过定义特定的函数，自动识别并合并两个不同版本项目报告中的相同代码行覆盖率信息。尽管此方法存在局限性，但展示了大模型在自动化编程任务中的潜力。
通义灵码走进北京大学创新课堂丨阿里云云原生 10 月产品月报
阿里云云原生 10 月产品月报。
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
蔬菜识别系统，本系统使用Python作为主要编程语言，通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集（'土豆', '大白菜', '大葱', '莲藕', '菠菜', '西红柿', '韭菜', '黄瓜'），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面，实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。
云原生技术在现代应用架构中的实践与挑战####
本文深入探讨了云原生技术的核心概念、关键技术组件及其在实际项目中的应用案例，分析了企业在向云原生转型过程中面临的主要挑战及应对策略。不同于传统摘要的概述性质，本摘要强调通过具体实例揭示云原生技术如何促进应用的灵活性、可扩展性和高效运维，同时指出实践中需注意的技术债务、安全合规等问题，为读者提供一幅云原生技术实践的全景视图。
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云原生技术在现代应用架构中的实践与思考
【10月更文挑战第38天】随着云计算的不断成熟和演进，云原生（Cloud-Native）已成为推动企业数字化转型的重要力量。本文从云原生的基本概念出发，深入探讨了其在现代应用架构中的实际应用，并结合代码示例，展示了云原生技术如何优化资源管理、提升系统弹性和加速开发流程。通过分析云原生的优势与面临的挑战，本文旨在为读者提供一份云原生转型的指南和启示。
评测
本文对“触手可及，函数计算玩转 AI 大模型”解决方案进行全面测评，涵盖功能特性、性能表现、易用性和成本效益等多个方面。测评结果显示，该方案在大模型集成便捷性、函数计算能力拓展、多场景适配性等方面表现出色，能够显著降低使用门槛、提升开发效率和运行性能。然而，在高并发场景下的响应时间和大规模应用的成本控制方面仍有改进空间。总体而言，该方案特别适合中小企业和创新型项目快速落地 AI 应用。
万字干货｜复杂表格多Agent方案：从LLM洞察、系统性 思考到实践经验总结
笔者结合实践经验以近期在负责的复杂表格智能问答为切入点，结合大模型的哲学三问（“是谁、从哪里来、到哪里去”），穿插阐述自己对大模型的一些理解与判断，以及面向公共云LLM的建设模式思考，并分享软件设计+模型算法结合的一些研发实践经验。
触手可及，函数计算玩转 AI 大模型 | 简单几步，轻松实现AI绘图
本文介绍了零售业中“人—货—场”三要素的变化，指出传统营销方式已难以吸引消费者。现代消费者更注重个性化体验，因此需要提供超出预期的内容。文章还介绍了阿里云基于函数计算的AI大模型，特别是Stable Diffusion WebUI，帮助非专业人士轻松制作高质量的促销海报。通过详细的部署步骤和实践经验，展示了该方案在实际生产环境中的应用价值。
DataWorks on EMR StarRocks，打造标准湖仓新范式
本文整理自阿里云计算平台产品专家周硕（簌篱）在阿里云DataWorks on EMR StarRocks解决方案介绍中的分享。介绍了阿里云DataWorks与EMR Serverless StarRocks的结合使用，详细阐述了在数据同步、数据消费、数据治理三大场景中的核心能力。DataWorks作为大数据开发治理平台，提供了从数据建模、数据集成、数据开发到数据治理的全链路解决方案，结合StarRocks的高性能分析能力，帮助企业实现OLAP分析、湖仓一体开发及数据综合治理，满足复杂业务场景下的需求，提升数据处理和分析效率。
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