官方博客-第47页-阿里云开发者社区

  • 2024-11-06
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    你的object可能没别人的快/小

    本文深入探讨了JavaScript对象在V8引擎中的内存管理和优化策略,特别是在处理大规模数据时可能出现的性能和内存问题。

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  • 2024-11-21
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    剖析大模型连“Strawberry”的“r”都数不对的原因

    本文将从两个常见的大模型翻车问题入手解析这些问题背后体现的大模型技术原理,并解释了为什么会导致这些问题,接着我们利用CoT(思维链)方法解决这些问题并基于上述原理试图剖析CoT方法起作用的可能原因,最后提出【理由先行】风格这一简单有效的Prompt Trick。

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  • 2024-05-15
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    智能客服对话系统解决方案

    针对问题咨询场景中出现大量相关领域的问题,PAI提供了智能客服对话系统解决方案,以降低客户等待时间和人工客服成本。本文以汽车售前咨询业务领域为例,介绍如何基于人工智能算法,快速构建智能客服对话系统。

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  • 2024-05-15
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    从零开始搭建自己的NextCloud个人云盘

    本文介绍了从零开始搭建自己的NextCloud个人云盘,包括场景介绍、目标读者、环境准备、操作步骤和方案验证5大方面。

  • 2024-05-15
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    实践教程之快速安装部署PolarDB-X

    PolarDB-X 为了方便用户体验,提供了免费的实验环境,您可以在实验环境里体验 PolarDB-X 的安装部署和各种内核特性。除了免费的实验,PolarDB-X 也提供免费的视频课程,手把手教你玩转 PolarDB-X 分布式数据库。

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  • 【深度】企业 AI 落地实践(四):如何构建端到端的 AI 应用观测体系

    本文探讨了AI应用在实际落地过程中面临的三大核心问题:如何高效使用AI模型、控制成本以及保障输出质量。文章详细分析了AI应用的典型架构,并提出通过全栈可观测体系实现从用户端到模型推理层的端到端监控与诊断。结合阿里云的实践经验,介绍了基于OpenTelemetry的Trace全链路追踪、关键性能指标(如TTFT、TPOT)采集、模型质量评估与MCP工具调用观测等技术手段,帮助企业在生产环境中实现AI应用的稳定、高效运行。同时,针对Dify等低代码平台的应用部署与优化提供了具体建议,助力企业构建可扩展、可观测的AI应用体系。

  • 2024-05-15
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    从Citus深度解密如何基于PostgreSQL做分布式数据库

    前言分布式数据库能够解决海量数据存储、超高并发吞吐、大表瓶颈以及复杂计算效率等单机数据库瓶颈难题,当业务体量即将突破单机数据库承载极限和单表过大导致性能、维护问题时,分布式数据库是解决上述问题的高性价比方案。数据库作为分布式改造的最大难点,就是"和使用单机数据库一样使用分布式数据库",这也一直是广大...

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  • 2024-05-15
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    云端短视频批量混剪解决方案

    “批量生产”、“快速裂变”和“去重”是制作营销短视频的关键,基于有限数量的基础素材大规模生成指定数量的新视频,是营销短视频创作的常见思路。本篇介绍使用智能媒体生产ICE创作营销短视频,自由设定脚本顺序模拟手动剪辑,实现自动化批量制作高质量原创视频。

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  • 2024-05-15
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    DB2下移分布式数据库OceanBase单元化重构最佳实践

    DB2下移分布式数据库OceanBase单元化重构最佳实践。

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