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海量数据实时分析引擎 Apache Flink
当系统出现大量或者重大的错误却不被人感知，将会对业务产生影响，从而导致资产损失。当竞争对手实施了新战术，却无法及时感知，跟不上竞争对手的节奏，总是追着对方尾巴走。当要做决策的时候，海量的业务数据增长却无法实时看到聚合结果，决策总是凭借过往经验或者过时的数据分析之上。
如何使用AnalyticDB PostgreSQL 版实现“一站式全文检索”业务
本文从阿里云用户使用云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版（以下简称ADB PG）的实际体验出发，介绍ADB PG如何实现“一站式全文检索”业务，并详细阐述ADB PG使用的优势技术，最后提供对应业务案例分析。
MaxCompute半结构化数据思考与创新
本文将介绍MaxCompute在半结构化数据方面的一些思考与创新，围绕半结构化数据简析、传统方案优劣对比、MaxCompute半结构化数据解决方案、收益分析。
PolarDB-X 企业级特性之行级访问权限控制
本文介绍PolarDB-X数据库实现了基于标签的访问控制功能，可以在行、列级别对数据访问进行控制，精细化的限制用户对数据的访问和操作，保证了读写数据的安全。下文根据实际应用场景，介绍PolarDB-X的LBAC功能设计以及使用方法。
分布式锁实现原理与最佳实践
在单体的应用开发场景中涉及并发同步时，大家往往采用Synchronized（同步）或同一个JVM内Lock机制来解决多线程间的同步问题。而在分布式集群工作的开发场景中，就需要一种更加高级的锁机制来处理跨机器的进程之间的数据同步问题，这种跨机器的锁就是分布式锁。接下来本文将为大家分享分布式锁的最佳实践。
通义千问开源模型在PAI灵骏的最佳实践
本文将展示如何基于阿里云PAI灵骏智算服务，在通义千问开源模型之上进行高效分布式继续预训练、指令微调、模型离线推理验证以及在线服务部署。
开源Flink迁移至实时计算Flink全托管版最佳实践
Flink全托管产品（Flink Serverless）是一款基于Apache Flink构建的全托管产品，为您提供全托管一站式的实时计算服务，具有免运费、高增值、低成本等特性。本方案介绍如何将自建开源Flink集群的流式任务（包含Datastream、Table/SQL、PyFlink任务）迁移至阿里云实时计算全托管版。
联合XTuner，魔搭社区全面支持数据集的长文本训练
XTuner和魔搭社区（SWIFT）合作引入了一项长序列文本训练技术，该技术能够在多GPU环境中将长序列文本数据分割并分配给不同GPU，从而减少每个GPU上的显存占用。通过这种方式，训练超大规模模型时可以处理更长的序列，提高训练效率。魔搭社区的SWIFT框架已经集成了这一技术，支持多种大模型和数据集的训练。此外，SWIFT还提供了一个用户友好的界面，方便用户进行训练和部署，并且支持评估功能。