本期文章，我们会介绍一下AgentScope的一个设计哲学（Agent-oriented programming）
vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架，其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等，一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率，另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。
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。
云效流水线可以托管用户的私网环境内的机器，并将构建任务调度到这些机器上，从而确保整个构建过程，和代码库和制品库的交互在私网环境下进行。
介绍SLS在可观测数据融合分析的一系列技术升级，融合Trace、全栈监控、Continuous Profiling、移动端监控等功能，帮助大家更快速地构筑全栈、自动化的观测能力。
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通过一系列优化，我们将 Paimon x Spark 在 TpcDS 上的性能提高了37+%，已基本和 Parquet x Spark 持平，本文对其中的关键优化点进行了详细介绍。
本文介绍了OLAP分析在大数据分析中的位置，分析并介绍目前大数据OLAP遇到的分析性能、资源隔离、高可用、弹性扩缩容等核心问题，解析阿里云Hologres是如何解决极致性能、弹性、业务永续、性价比等核心刚需的最佳实践，介绍阿里云Hologres弹性计算组在弹性计算、资源隔离上的探索和创新。
