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Java 22 新增利器： 使用 Java Stream Gather 优雅地处理流中的状态
本文中我们分析了 什么 是 “流”，对比了 Java 上几种常见的 “流”库，引入和详细介绍了 Java 22 中的 Stream Gather API 。同时也简单分享了利用虚拟线程 如何简化 Stream map Concurrent操作符的实现。希望抛砖引玉和大家分享新的特性，共同进步。同时也希望大家都可以升级到新版本的 JDK，更好的赋能业务。
设计与构建 FinOps 流程、团队、体系与目标
企业 FinOps 实施不是一蹴而就的项目，如果您正在推进企业云原生 FinOps 落地，除了选择合适的技术手段，企业内部的流程和体系建设也尤为重要。
解锁分布式云多集群统一监控的云上最佳实践
为应对分布式云多集群监控的挑战，阿里云可观测监控 Prometheus 版结合 ACK One，凭借高效纳管与全局监控方案有效破解了用户在该场景的监控运维痛点，为日益增长的业务需求提供了一站式、高效、统一的监控解决方案，实现成本与运维效率的双重优化。助力企业的数字化转型与业务快速增长，在复杂多变的云原生时代中航行，提供了一个强有力的罗盘与风帆。
阿里云百炼应用实践系列-AI助手快速搭建
本文主要介绍如何基于阿里云百炼平台快速在10分钟为您的网站添加一个 AI 助手。我们基于阿里云百炼平台的能力，以官方帮助文档为参考，搭建了一个以便全天候（7x24）回应客户咨询的AI助手，介绍了相关技术方案和主要代码，供开发者参考。
阿里云百炼应用实践系列-10分钟在企业微信中集成一个 AI 助手
在阿里云平台上，您只需十分钟，无需任何编码，即可在企业微信上为您的组织集成一个具备大模型能力的AI助手。此助手可24小时响应用户咨询，解答各类问题，尤其擅长处理私域问题，从而成为您企业的专属助手，有效提升用户体验及业务竞争力。
打破传统叙事逻辑，构建基于原子化任务的人机交互
在复杂中后台设计中，为解决配置变更影响多场景问题，提出结合正向和逆向信息架构，采用原子化任务，动态组合任务，降低用户和开发成本，优化体验并改变已有的产品迭代和人机交互模式。未来可能发展为AI自动根据业务规则和用户行为生成最佳方案。
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。
通义视觉推理大模型QVQ-72B-preview重磅上线
Qwen团队推出了新成员QVQ-72B-preview，这是一个专注于提升视觉推理能力的实验性研究模型。提升了视觉表示的效率和准确性。它在多模态评测集如MMMU、MathVista和MathVision上表现出色，尤其在数学推理任务中取得了显著进步。尽管如此，该模型仍存在一些局限性，仍在学习和完善中。