本文会从浏览器插件应用场景切入,穿插插件基础能力和常见入口的介绍,核心回答如下三个问题:插件可以被使用在哪些场景?不同的使用场景我们的主要代码实现思路是怎样的?我们可以从哪些角度入手自己开发一款可以落地实用的浏览器插件?
PromQL AI 智能体上线。本文将从自然语言生成 PromQL 实践视角,探讨如何构建知识库、与大模型进行交互、最终生成符合需求的 PromQL 语句。本文还介绍了在 MCP 和云监控控制台下使用 AI 智能体的用例。
经过前面两章的学习,小玉已经熟练掌握分布式链路追踪的基础用法,比如回溯链路请求轨迹,定位耗时瓶颈点;配置核心接口黄金三指标告警,第一时间发现流量异常;大促前梳理应用上下游关键依赖,联系相关方协同备战等等。随...
bpftrace是一个内核跟踪工具,简单来说就是在函数上挂个钩子,挂上钩子后就可以将函数的入参和返回值取出来再放入程序进行二次编程,最终能让程序按照我们的意图来对函数进行观测。
本文介绍了对象存储(OSS)在AI业务中的应用与实践。内容涵盖四个方面:1) 对象存储作为AI数据基石,因其低成本和高弹性成为云上数据存储首选;2) AI场景下的对象存储实践方案,包括数据获取、预处理、训练及推理阶段的具体使用方法;3) 国内主要区域的默认吞吐量提升至100Gbps,优化了大数据量下的带宽需求;4) 常用工具介绍,如OSSutil、ossfs、Python SDK等,帮助用户高效管理数据。重点讲解了OSS在AI训练和推理中的性能优化措施,以及不同工具的特点和应用场景。
本文介绍了ECS和OSS的操作流程,分为两大部分。第一部分详细讲解了ECS的登录、密码重置、安全组设置及OSSUTIL工具的安装与配置,通过实验创建并管理存储桶,上传下载文件,确保资源及时释放。第二部分则聚焦于OSSFS工具的应用,演示如何将对象存储挂载为磁盘,进行大文件加载与模型训练,强调环境搭建(如Conda环境)及依赖安装步骤,确保实验结束后正确清理AccessKey和相关资源。整个过程注重操作细节与安全性,帮助用户高效利用云资源完成实验任务。
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。
安全事件和事件管理(security information and event management,SIEM)通过对来自各种数据源安全事件的收集和分析,来实现威胁检测、安全事件管理和合规性检测。SIEM是在安全信息管理(SIM)——收集、分析并报告日志数据,与安全事件管理(SEM)——实时分析日志和事件数据以提供威胁监视、事件关联和事件响应的基础上发展而来的。本文为您介绍如何基于SLS平台与日志审计构建Cloud SIEM方案。