AI技术迎来了“百花齐放”的春天，这既是我们的挑战也是机会。而AI+千行百业创造了无限可能，也为独立开发者提供了大量的资源、支持以及学习经验的机会。本文分享一篇摘录自Hexmos 期刊的AI 时代的 GPU 生存工具包。
本文旨在介绍钉钉 Android 团队死循环检测工具建设的思路和典型案例的修复历程。希望通过此次分享，对同样面临类似死循环问题的团队能够有所启发。
本文总结了作者在日常/大促业务的“敏捷”开发过程中产生的疑惑，并尝试做出思考得到一些解决思路和方案。在前端开发和实践过程中，梳理了一些简单设计方案可以缓解当时 “头疼” 的几个敏捷迭代问题，并实践在项目迭代中。
好的单元测试不仅可以验证代码结构设计的是否合理，而且可以提前发现代码中的漏洞，将线上风险扼杀在摇篮中。本文从常用的单元测试框架出发，对Mockito框架深入浅出的讲解，希望能帮到每一位同学。
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。
基于 IaC 的理念，通过定义一个模板，使用 ROS 提供的 Terraform 托管服务进行自动化部署，可以非常高效快捷地部署任意云资源和应用（比如 ChatTTS 服务）。相比于手动部署或者通过 API、SDK 的部署方式，有着高效、稳定等诸多优势，也是服务上云的最佳实践。
在特定场景下编写模板的流程比较固定，本篇文章以《部署单点 WordPress 博客平台》为例，讲述如何完成一个部署成功率高、适配场景广的模板。大多数在 ECS 上部署应用的模板都可以参考此教程来编写。
