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  • 高效、弹性,阿里云工业仿真行业解决方案解读

    近日,全球领先的云计算厂商阿里云宣布最新HPC优化实例hpc8ae的正式商业化,该实例依托阿里云自研的「飞天+CIPU」架构体系,搭载第四代AMD EPYC处理器,专为高性能计算应用优化,特别适用于计

    参与征文赢面试绿通资格!寻找热爱技术创作的你

    发布征文,SHOW出你的故事,赢取面试绿通资格、官方流量权益、数码礼包、定制T恤等重重豪礼!

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    使用 PAI-DSW x Free Prompt Editing图像编辑算法,开发个人AIGC绘图小助理

    在本教程中,您将学习在阿里云交互式建模平台PAI-DSW x Free Prompt Editing图像编辑算法,开发个人AIGC绘图小助理,实现文本驱动的图像编辑功能单卡即可完成AIGC图片风格变化

    使用 PAI-DSW x Free Prompt Editing图像编辑算法,开发个人AIGC绘图小助理

    PolarDB-X 存储引擎核心技术 | 索引回表优化

    数据库系统为了高效地存储、检索和维护数据,采用了多种不同的数据组织结构。不同的组织结构有其特定的用途和优化点,比如提高查询速度、优化写入性能、减少存储空间等,目前 PolarDB-X 采用了 B-Tr

    6月更文挑战赛火热启动,坚持热爱坚持创作!

    开发者社区6月更文挑战,寻找热爱技术内容创作的你,欢迎来创作!

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    阿里云EMR数据湖文件系统: 面向开源和云打造下一代 HDFS

    本文作者详细地介绍了阿里云EMR数据湖文件系统JindoFS的起源、发展迭代以及性能。

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    1月前
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    一文详解几种常见本地大模型个人知识库工具部署、微调及对比选型(1)

    近年来,大模型在AI领域崭露头角,成为技术创新的重要驱动力。从AlphaGo的胜利到GPT系列的推出,大模型展现出了强大的语言生成、理解和多任务处理能力,预示着智能化转型的新阶段。然而,要将大模型的潜

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    14天前
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    来自: 云存储

    与数据安全保护共生,助力云上业务高可用|Regional ESSD暨数据灾备中心发布会

    在当今数字化转型加速的时代,数据的完整性和业务的连续性,直接关系着企业的核心竞争力与市场响应速度。本次发布会旨在分享如何通过Regional ESSD及数据灾备中心,赋能企业提升业务连续性及容灾可用性

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    与数据安全保护共生,助力云上业务高可用|Regional ESSD暨数据灾备中心发布会
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    5天前
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    域名控制台

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    1月前
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    来自: 云原生

    AIGC+ 软件开发新范式

    在AI 热度持续上升的当下,阿里云推出AI智能编码助手—通义灵码。通义灵码是一款基于阿里云通义代码大模型打造的智能编码助手,基于海量优秀开源代数据集和编程教科书训练,为开发者带来高效、流畅的编码体验。

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    AIGC+ 软件开发新范式
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    1月前
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    基于 Nginx Ingress + 云效 AppStack 实现灰度发布

    本文将演示结合云效 AppStack,来看下如何在阿里云 ACK 集群上进行应用的 Ingress 灰度发布。

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    PolarDB-X 阿里云的docker镜像源出问题了?

    PolarDB-X 阿里云的docker镜像源出问题了最近我在尝试部署一直报错我还以为是docker的原因

    用DataV Atlas探索杭州美食

    试用DataV Atlas可视化工具,打造出属于你的美食地图! DataV可视分析地图是阿里云面向地理空间数据的专业分析工具,能够帮助用户快速构建自己的地理分析地图,挖掘时空数据的价值,并支持商业决策

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    25天前
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    百炼成金-大金融模型新篇章

    百炼必定成金,新质生产力会催生新质劳动力,谨以此文抛砖引玉,希望与业内的各位朋友一同探讨如何积极拥抱并运用大模型技术,以应对和驾驭不断变化的市场环境,实现科技金融持续稳定的提质增效和创新发展,携手开启

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    Greenplum闭源?平滑迁移到 AnalyticDB 开启Data+AI新范式

    知名开源 MPP 数据库 Greenplum 由于其丰富的企业级特性和出色的数据处理能力成为很多企业构建数仓的首选。近期 GP 公开 Github 仓库无法访问仅保留只读归档代码,业界纷纷猜测 GP

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    Flink⼤状态作业调优实践指南:Datastream 作业篇

    本文整理自俞航翔、陈婧敏、黄鹏程老师所撰写的大状态作业调优实践指南。

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    Flink⼤状态作业调优实践指南:Datastream 作业篇

    PolarDB助力欧派家居核心系统去O上云,每秒处理万次事务

    欧派家居选择阿里云PolarDB-PG数据库,因其顺应云趋势,提供稳定服务,提升扩容和运维效率。欧派运维负责人表示,PolarDB-PG云上运行优于自建Oracle,云运维响应更快,解决问题效率更高。

    6 大亮点!全新 Anolis OS 23.1 GA 版正式发布,满足多样化平台支持

    结合新时代技术发展需求,龙蜥正式发布全新发行版 Anolis OS 23.1。

    使用 Spring Cloud Alibaba AI 构建 RAG 应用

    本文介绍了RAG(Retrieval Augmented Generation)技术,它结合了检索和生成模型以提供更准确的AI响应。示例中,数据集(包含啤酒信息)被加载到Redis矢量数据库,Spri

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    Flink⼤状态作业调优实践指南:状态报错与启停慢篇

    本文整理自俞航翔、陈婧敏、黄鹏程老师所撰写的大状态作业调优实践指南。由于内容丰富,本文分享终篇状态报错与启停慢篇.

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    测试部署PolarDB-X 分布式与集中式

    在本文中,作者详述了在CentOS 7.9上部署测试PolarDB-X分布式与集中式数据库的过程。PolarDB-X作为阿里云优化的分布式数据库,提供高稳定性和与MySQL的兼容性,是应对单体数据库扩

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    测试部署PolarDB-X 分布式与集中式

    上云“加速器”——基于云效流水线快速上线企业门户网站

    阿里云提出使用云效将项目代码部署到ECS,快速构建企业门户网站。该方案融合云原生技术和持续交付,通过云效流水线简化从开发到部署的全过程,实现快速迭代。文章详细阐述了技术架构,包括客户端、云解析DNS、

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    上云“加速器”——基于云效流水线快速上线企业门户网站

    阿里云研发工程师:HPC优化实例动手实验讲解

    近日,全球领先的云计算厂商阿里云宣布最新HPC优化实例hpc8ae的正式商业化,该实例依托阿里云自研的「飞天+CIPU」架构体系,搭载第四代AMD EPYC处理器,专为高性能计算应用优化,特别适用于计

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    docker 换国内镜像源,docker换源

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    数学建模——农村公交与异构无人机协同配送优化

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    重磅!通义千问2.5正式发布

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    选择PHP框架时需要考虑的具体因素

    该文探讨了选择PHP框架的关键因素,包括项目需求(如RESTful API开发)、框架的成熟度与社区支持、性能、易用性与扩展性、安全性和文档资源。以Laravel为例,强调其在这些方面的优势,如丰富的

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    实时计算 Flink版产品使用合集之如何批量读取Kafka数据

    实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStreamAPI、以及与上下游数据源和存储

    毫秒级查询性能优化实践!基于阿里云数据库 SelectDB 版内核:Apache Doris 在极越汽车数字化运营和营销方向的解决方案

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    14天前
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    一站式链路追踪:阿里云的端到端解决方案

    端到端链路追踪是覆盖全部关联 IT 系统,能够完整记录用户行为在系统间调用路径与状态的最佳实践方案。而真正实现端到端链路追踪,需要解决三个难题:链路插桩、链路采集与加工、链路上下文透传。阿里云 ARM

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    实时数仓 Hologres操作报错合集之在尝试访问DataHub时,报错连接超时,该怎么处理

    在使用阿里云实时数仓Hologres时,可能会遇到不同类型的错误。例如:1.内存超限错误、2.字符串缓冲区扩大错误、3.分区导入错误、4.外部表访问错误、5.服务未开通或权限问题、6.数据类型范围错误

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    12天前
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    来自: 云原生

    云效流水线 Flow

    云效流水线Flow是阿里云提供的企业级CI/CD工具,简化软件开发流程,提高协作效率。本报告评估了其易用性、功能、性能、开放性和成本。Flow界面直观,提供预设模板,但学习曲线略陡。功能完备,支持全生

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    云效流水线 Flow

    实时计算 Flink版产品使用合集之如何指定FlinkYarnSession启动的properties文件存放位置

    实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStreamAPI、以及与上下游数据源和存储

    湖仓一体全面开启实时化时代

    本文整理自阿里云开源大数据平台负责人王峰(莫问)老师在5月16日 Streaming Lakehouse Meetup · Online 上的分享,主要介绍在新一代湖仓架构上如何进行实时化大数据分析。

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    linux实时操作系统xenomai x86平台基准测试(benchmark)

    本文是关于Xenomai实时操作系统的基准测试,旨在评估其在低端x86平台上的性能。测试模仿了VxWorks的方法,关注CPU结构、指令集等因素对系统服务耗时的影响。测试项目包括信号量、互斥量、消息队

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    linux实时操作系统xenomai x86平台基准测试(benchmark)

    实时数仓 Hologres操作报错合集之遇到:Hologres query next from pg executor failed问题,该怎么处理

    在使用阿里云实时数仓Hologres时,可能会遇到不同类型的错误。例如:1.内存超限错误、2.字符串缓冲区扩大错误、3.分区导入错误、4.外部表访问错误、5.服务未开通或权限问题、6.数据类型范围错误

    流批一体技术简介

    本文由阿里云 Flink 团队苏轩楠老师撰写,旨在向 Flink 用户整体介绍 Flink 流批一体的技术和挑战。

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    流批一体技术简介

    实时数仓 Hologres产品使用合集之如何转义字符串中的单引号

    实时数仓Hologres的基本概念和特点:1.一站式实时数仓引擎:Hologres集成了数据仓库、在线分析处理(OLAP)和在线服务(Serving)能力于一体,适合实时数据分析和决策支持场景。2.兼

    实时数仓 Hologres操作报错合集之遇到报错:连接到 FE 失败,剩余的连接槽保留用于非复制超级用户连接,该怎么处理

    在使用阿里云实时数仓Hologres时,可能会遇到不同类型的错误。例如:1.内存超限错误、2.字符串缓冲区扩大错误、3.分区导入错误、4.外部表访问错误、5.服务未开通或权限问题、6.数据类型范围错误

    PolarDB测试

    在CentOS 7.9环境下,作者探索实践了PolarDB-X的分布式与集中式部署,强调了PolarDB-X的稳定性和与MySQL的高兼容性。测试涵盖Anolis OS和openEuler系统,涉及P

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    阿里云服务器2核4G、4核8G、8核16G实例选型指南:经济型、通用算力型和计算型选择参考

    2核4G/4核8G/8核16G配置的云服务器在阿里云目前的活动中有经济型e、通用算力型u1和计算型c7、计算型c8y、计算型c7a等计算型实例可选,虽然配置相同,但是这些实例规格之间的性能和价格差别是

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    实时数仓 Hologres产品使用合集之当使用动态分区管理功能按日期进行分区后,通过主键和segment_key进行时间范围查询性能变差是什么原因

    实时数仓Hologres的基本概念和特点:1.一站式实时数仓引擎:Hologres集成了数据仓库、在线分析处理(OLAP)和在线服务(Serving)能力于一体,适合实时数据分析和决策支持场景。2.兼

    Flink 流批一体场景应用及落地情况

    本文由阿里云 Flink 团队苏轩楠老师撰写,旨在介绍 Flink 流批一体在几个常见场景下的应用。

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    软件公司为什么很少接二开项目?

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    实时数仓 Hologres产品使用合集之如何查看实例

    实时数仓Hologres的基本概念和特点:1.一站式实时数仓引擎:Hologres集成了数据仓库、在线分析处理(OLAP)和在线服务(Serving)能力于一体,适合实时数据分析和决策支持场景。2.兼

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    Nacos在mysql8里面执行这个脚本会有警告mysql5没有。能分享一下部署文档吗我刚刚又重新部署了一遍还是不行。

    前端常见状态码以及解决方式

    前端开发中,HTTP状态码揭示了请求的处理结果。200 OK表示成功;400 Bad Request指请求错误,需检查URL、参数和数据格式;401 Unauthorized提示需验证身份,检查凭证有

    HTTP、HTTPS和TCP的特点和三者的区别

    TCP提供连接、可靠性、流量和拥塞控制,HTTP基于请求-响应模型且无连接、无状态,HTTPS则通过数字证书确保服务器身份验证和加密通信。

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    面试官问:如何防止重复提交请求,99%的前端能说出来!

    如何防止接口重复提交是一个常见的系统设计问题,主要目的是确保关键操作的原子性和一致性。以下是简化的摘要: 这些方法可以单独或组合使用,取决于系统规模和业务需求。例如,对于低流量系统,简单的请求唯一ID

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    【6月更文挑战第17天】在Java编程中,抽象类和接口如同内功心法,增强代码灵活性和维护性。抽象类`Course`定义共性属性和行为,如显示大纲,子类如`ProgrammingCourse`继承并实现

    后端一次给你10万条数据,如何优雅展示?到底考察我什么?

    题目探讨了当后端传递10万条数据给前端时,如何有效渲染到页面。回答者表达了对这种需求的困惑,指出一次性渲染大量数据会导致页面卡顿。分析显示,Chrome下直接渲染耗时且卡顿明显。解决方案是分批渲染,利

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    震惊!你的Java代码还可以这样写:深入抽象类与接口的世界!

    【6月更文挑战第17天】在Java编程中,抽象类与接口如双子星座般引领开发。通过抽象类`Shape`实现形状的共性,如颜色和抽象方法`getArea()`,展示多态性;接口`PerimeterCalc

    实时计算 Flink版产品使用问题之kafka2hive同步数据时,如何回溯历史数据?

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