本篇不仅仅是介绍Spring循环依赖的原理，而且给出Spring不能支持的循环依赖场景与案例，对其进行详细解析，同时给出解决建议与方案，以后出现此问题可以少走弯路。
在多维度的优化加持下，Alibaba Cloud Linux 3 解决了 AI 开发人员的痛点问题，让 AI 开发体验更容易更高效。
日志数据格式可能是多样且复杂的，iLogtail 插件配置模式已经可以很好的支持复杂数据的处理。iLogtail2.0 又带来了 SPL 语法的重大支持，在日志处理场景下，可以通过多级管道对数据进行交互式、递进式的探索和处理，从配置交互和性能上，都有比较大的提升和优化。iLogtail2.0 已经在逐步灰度中，欢迎大家体验和使用。
Flowise 是一个开源低代码平台，用于构建定制化的 LLM 流程和 AI 代理。阿里云的 Resource Orchestration Service (ROS) 提供了一键部署 Flowise 到 ECS 实例的方案。用户只需在 ROS 控制台配置模板参数，如可用区和实例类型，即可完成部署。部署后，从资源栈输出获取 Flowise 服务地址以开始使用。ROS 模板定义了 VPC、ECS 实例等资源，并通过 ROS 自动化部署，简化了云上资源和应用的管理。
本文介绍了如何使用通义万相AIGC技术和阿里云的计算和存储产品来搭建自己的AI绘画服务。首先，通过创建基础云产品资源和部署AI绘画服务的步骤来开始搭建服务。然后，介绍了模板的原理和内容，以及ROS编排引擎的作用。接下来，详细介绍了AI绘画服务的一键部署过程，包括定义参数、模板的编写和ROS的使用。最后，提到了应用运行环境的搭建和自定义应用页面的方法。通过ROS的自动化部署，用户可以方便快捷地拥有自己的AI绘画服务。
高可用服务是另外一个高频使用的场景，编写模板的流程和《部署单点WordPress网站》一样，但涉及的资源更多一些。本文以《部署高可用WordPress网站》为例，介绍高可用部署类的模板如何编写。
