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详解MySQL字符集和Collation
MySQL支持了很多Charset与Collation，并且允许用户在连接、Server、库、表、列、字面量多个层次上进行精细化配置，这有时会让用户眼花缭乱。本文对相关概念、语法、系统变量、影响范围都进行了详细介绍，并且列举了有可能让字符串发生字符集转换的情况，以及来自不同字符集的字符串进行比较等操作时遵循的规则。对于最常用的基于Unicode的字符集，本文介绍了Unicode标准与MySQL中各个字符集的关系，尤其详细介绍了当前版本(8.0.34)默认字符集utf8mb4。
探索大型语言模型LLM推理全阶段的JSON格式输出限制方法
本篇文章详细讨论了如何确保大型语言模型（LLMs）输出结构化的JSON格式，这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。
阿里云百炼xWaytoAGI共学课DAY3 - 更热门的多模态交互案例带练，实操掌握AI应用开发
本文章旨在帮助读者了解并掌握大模型多模态技术的实际应用，特别是如何构建基于多模态的实用场景。文档通过几个具体的多模态应用场景，如拍立淘、探一下和诗歌相机，展示了这些技术在日常生活中的应用潜力。
大模型上下文协议 MCP 带来了哪些货币化机会
本文探讨了MCP（Model-Calling Protocol）的兴起及其对AI生态的影响。自2月中旬起，MCP热度显著提升，GitHub Star和搜索指数均呈现加速增长趋势。MCP通过标准化协议连接大模型与外部工具，解决了碎片化集成问题，推动AI应用货币化及生态繁荣。文章分析了MCP与Function Calling的区别，指出MCP更适用于跨平台、标准化场景，而Function Calling在特定实时任务中仍具优势。此外，MCP促进了 supply端（如云厂商、大模型、中间件服务商）和消费端（终端用户）的变革，尤其以Devin和Manus为代表，分别改变了程序员和普通用户的交互方式。
剑指大规模 AI 可观测，阿里云 Prometheus 2.0 应运而生
本文介绍了阿里云Prometheus 2.0方案，针对大规模AI系统的可观测性挑战进行全面升级。内容涵盖数据采集、存储、计算、查询及生态整合等维度。 Prometheus 2.0引入自研LoongCollector实现多模态数据采集，采用全新时序存储引擎提升性能，并支持RecordingRule与ScheduleSQL预聚合计算。查询阶段提供跨区域、跨账号的统一查询能力，结合PromQL与SPL语言增强分析功能。此外，该方案已成功应用于阿里云内部AI系统，如百炼、通义千问等大模型全链路监控。未来，阿里云将发布云监控2.0产品，进一步完善智能观测技术栈。
实现企业级 MCP 服务统一管理和智能检索的实践
本文将深入剖析 MCP Server 的五种主流架构模式，并结合 Nacos 服务治理框架，为企业级 MCP 部署提供实用指南。