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  • 阿里云 SLS 多云日志接入最佳实践:链路、成本与高可用性优化

    本文探讨了如何高效、经济且可靠地将海外应用与基础设施日志统一采集至阿里云日志服务(SLS),解决全球化业务扩展中的关键挑战。重点介绍了高性能日志采集Agent(iLogtail/LoongCollec

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    10分钟上手全球开源模型冠军 Qwen3

    阿里通义千问Qwen3在最新全球AI基准测试中智能水平位列全球前五,开源第一,且成本优势显著,推理成本仅为DeepSeek-R1的1/3、Claude 3.7的1/20。Qwen3支持119种语言,具

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    加一个JVM参数,让系统可用率从95%提高到99.995%

    本文针对一个高并发(10W+ QPS)、低延迟(毫秒级返回)的系统因内存索引切换导致的不稳定问题,深入分析并优化了JVM参数配置。通过定位问题根源为GC压力大,尝试了多种优化手段:调整MaxTenur

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    日志采集效能跃迁:iLogtail 到 LoongCollector 的全面升级

    LoongCollector 在日志场景中实现了全面的重磅升级,从功能、性能、稳定性等各个方面均进行了深度优化和提升,本文我们将对 LoongCollector 的升级进行详细介绍。

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    JManus - 面向 Java 开发者的开源通用智能体

    JManus 是一个以 Java 为核心、完全开源的 OpenManus 实现,隶属于 Spring AI Alibaba 项目。它旨在让 Java 程序员更便捷地使用 AI 技术,支持多 Agent

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    面对MCP"工具投毒",我们该如何应对

    本文探讨了MCP(Model Context Protocol)的安全风险与防护措施。MCP作为AI系统与外部工具交互的标准框架,虽提升了插件兼容性,但也带来了“工具投毒”等安全威胁。攻击者可通过篡改

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    通义灵码2.5智能体模式联合MCP:打造自动化菜品推荐平台,实现从需求到部署的全流程创新

    本项目利用通义灵码2.5的智能体模式与MCP服务,构建在线点餐推荐网站。基于Qwen3模型,实现从需求到代码生成的全流程自动化,集成“今天吃什么”和EdgeOne MCP服务,提供个性化推荐、偏好管理

    灵码智能体体验之路

    本文记录了使用智能开发工具的入门体验。从VS Code更新、安装MCP插件到解决依赖问题(如Node.js),再到配置智能体生成代码,整个过程详细描述了遇到的问题与解决方案。例如,插件报错需安装Nod

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    AI 应用 & AI Agent 开发新范式

    应用越智能,背后的设计会越复杂。软件的本质是解决复杂性问题,MCP 虽打开了智能的创意上限,但也给后端的设计带来了无限的复杂度。本书旨在从 MCP 的技术原理、降低 MCP Server 构建复杂度、

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    Kafka + Flink 流处理双引擎实战

    在万物互联的时代,实时数据处理已成为企业数字化转型的核心能力。阿里云消息队列 Kafka 版与实时计算Flink版强强联合,从消息队列到流计算,零基础构建分布式实时分析平台。让您的数据流在 Kafka

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    dataset的版本问题导致与modelscope不兼容

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    在不受支持的 Mac 上安装 macOS Sequoia 15.5 (OpenCore Legacy Patcher v2.4.0)

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    阿里云百炼推出首个全生命周期MCP服务,支持一键部署、无需运维,具备高可用与低成本特点。该服务提供多类型供给、低成本托管及全链路工具兼容,帮助企业快速构建专属智能体。MCP(模型上下文协议)作为标准化

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    AI Agent 十问十答,降低认知摩擦

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    深度解析Agent实现,定制自己的Manus

    文章结合了理论分析与实践案例,旨在帮助读者系统地认识AI Agent的核心要素、设计模式以及未来发展方向。

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    本文将着重介绍如何通过 SAE 快速搭建 Dify AI 研发平台,依托 Serverless 架构提供全托管、免运维的解决方案,高效开发 AI 智能体应用。

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    本文详细介绍了在鸿蒙系统中实现地图定位功能的开发流程与注意事项。首先,开发者需要申请两个必要的定位权限,并确保用户手动开启系统设置中的位置权限。接着,通过高德定位获取用户位置信息,并使用自定义图标替代

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