官方博客-第18页-阿里云开发者社区

  • 2025-01-24
    769

    智能理解 PPT 内容,快速生成讲解视频

    本方案利用函数计算 FC 部署 Web 应用,调用百炼模型服务实现 PPT 到视频的自动转换。视觉模型智能理解 PPT 图文内容,快速生成相匹配的解说词;文本模型对解说词进行优化,提高其可读性和吸引力;语音模型则根据解说词生成生动流畅的旁白音频。整个过程高度集成,只需一键操作,系统即可自动整合图片、文本和音频素材,快速生成对应讲解视频。

  • 357

    ACK AI Profiling:从黑箱到透明的问题剖析

    本文从一个通用的客户问题出发,描述了一个问题如何从前置排查到使用AI Profiling进行详细的排查,最后到问题定位与解决、业务执行过程的分析,从而展现一个从黑箱到透明的精细化的剖析过程。

  • 2023-07-18
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    手把手教你使用OSS-HDFS服务平替自建HDFS

    本文主要介绍了OSS-HDFS服务以及使用OSS-HDFS服务平替自建HDFS。

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  • 2023-08-07
    618

    MaxCompute ODPS 重装上阵,QUALIFY

    MaxCompute支持QUALIFY语法过滤Window函数的结果,使得查询语句更简洁易理解。Window函数和QUALIFY语法之间的关系可以类比聚合函数+GROUP BY语法和HAVING语法。

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  • 337

    Redis Proxy RT上升后连接倾斜

    本文细致地描述了关于Redis Proxy RT上升后连接倾斜问题的排查过程和根本原因,最后给出了优化方案。

  • 2024-08-06
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    AnalyticDB for MySQL:AI时代实时数据分析的最佳选择

    阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL(ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比,两者在架构设计上有诸多相似点,例如存算分离、实时写入等,但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上,ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层,这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比

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  • 2024-09-14
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    阿里云函数计算 x NVIDIA 加速企业 AI 应用落地

    阿里云函数计算与 NVIDIA TensorRT/TensorRT-LLM 展开合作,通过结合阿里云的无缝计算体验和 NVIDIA 的高性能推理库,开发者能够以更低的成本、更高的效率完成复杂的 AI 任务,加速技术落地和应用创新。

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  • 1503

    拥抱Data+AI|“全球第一”雅迪如何实现智能营销?DMS+PolarDB注入数据新活力

    针对雅迪“云销通App”的需求与痛点,本文将介绍阿里云瑶池数据库DMS+PolarDB for AI提供的一站式Data+AI解决方案,助力销售人员高效用数,全面提升销售管理效率。

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