类目筛选
详解MySQL字符集和Collation
MySQL支持了很多Charset与Collation，并且允许用户在连接、Server、库、表、列、字面量多个层次上进行精细化配置，这有时会让用户眼花缭乱。本文对相关概念、语法、系统变量、影响范围都进行了详细介绍，并且列举了有可能让字符串发生字符集转换的情况，以及来自不同字符集的字符串进行比较等操作时遵循的规则。对于最常用的基于Unicode的字符集，本文介绍了Unicode标准与MySQL中各个字符集的关系，尤其详细介绍了当前版本(8.0.34)默认字符集utf8mb4。
深度｜大模型时代下，基于湖仓一体的数据智能新范式
本次文根据峰会演讲内容整理：分享在大模型时代基于湖仓一体的数据产品演进，以及我们观察到的一些智能开发相关的新范式。
深度优化 | PolarDB-X 基于向量化SIMD指令的探索
本文将介绍PolarDB-X对于向量化SIMD指令的探索和实践，包括基本用法及实现原理，以及在具体算子实现中的思考和沉淀。
简单几步，钉钉机器人秒变通义千问对话机器人
大模型不知不觉已经火了快一年了，拥有一个能够随时对话使用的大模型已经成为不少人的刚需。然而，最大的问题可能是如何访问和调用对话模型。如果，我是说如果，能在您的即时通讯软件钉钉中直接与通义千问对话，是不是会让这一切更方便快捷？！ 按照传统方案，我们要实现上述场景可能需要非常繁琐的接入步骤，甚至还需要自行开发很多代码，这样的准入门槛实在，太！高！啦！ 而今天，我要向各位隆重介绍一个新的解决方案——阿里云计算巢AppFlow应用与数据集成平台，无需任何代码开发，简单快捷，自动连接企业内部应用与外部应用或数据，搭建企业的自动化服务流程，帮助个人、企业降低了集成实施的周期和成本。
AI时代：云存储加速多模态数据存储与管理创新
阿里云存储产品高级解决方案架构师欧阳雁（乐忱）分享了中国企业在全闪存高端存储市场的快速增长，指出AI大模型的发展推动了企业级存储市场。去年，高端企业级存储闪存占比约为25%，相较于欧美50%的比例，显示出中国在AI领域的巨大增长潜力。演讲涵盖AI业务流程，包括数据预处理、训练和推理的痛点，以及针对这些环节的存储解决方案，强调了稳定、高性能和生命周期管理的重要性。此外，还介绍了数据预处理的全球加速和弹性临时盘技术，训练阶段的高性能存储架构，推理场景的加速器和AI Agent的应用，以及应对大数据业务的存储考量，如对象存储、闪电立方和冷归档存储产品。
沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 16: 植入通义千问大模型+文本向量化模型, 让数据库具备AI能力
本文将带领大家来体验一下如何将“千问大模型+文本向量化模型”植入到PG|PolarDB中, 让数据库具备AI能力.
拥抱Data+AI｜“全球第一”雅迪如何实现智能营销？DMS+PolarDB注入数据新活力
针对雅迪“云销通App”的需求与痛点，本文将介绍阿里云瑶池数据库DMS+PolarDB for AI提供的一站式Data+AI解决方案，助力销售人员高效用数，全面提升销售管理效率。
云上数据安全保护：敏感日志扫描与脱敏实践详解
随着企业对云服务的广泛应用，数据安全成为重要课题。通过对云上数据进行敏感数据扫描和保护，可以有效提升企业或组织的数据安全。本文主要基于阿里云的数据安全中心数据识别功能进行深入实践探索。通过对商品购买日志的模拟，分析了如何使用阿里云的工具对日志数据进行识别、脱敏（3 种模式）处理和基于 StoreView 的查询脱敏方式，从而在保障数据安全的同时满足业务需求。通过这些实践，企业可以有效降低数据泄漏风险，提升数据治理能力和系统安全性。
基于事件驱动构建 AI 原生应用
AI 应用在商业化服务的阶段会面临诸多挑战，比如更快的服务交付速度，更实时、精准的结果以及更人性化的体验等，传统架构限制于同步交互，无法满足上述需求，本篇文章给大家分享一下如何基于事件驱动架构应对上述挑战。