本文主要以一个Java工程师视角，阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架（类比AI的操作系统）。
微服务架构下，有一些需求开发涉及到微服务调用链路上的多个微服务同时改动。通常每个微服务都会有灰度环境或分组来接受灰度流量。我们希望进入上游灰度环境的流量也能进入下游灰度的环境中，确保1个请求始终在灰度环境中传递。即使这个调用链路上有一些微服务应用不存在灰度环境，那么这些微服务应用在请求下游应用的时候依然能够回到下游应用的灰度环境中。我们通过 MSE 提供的全链路灰度能力，可以在不需要修改任何业务代码的情况下，轻松实现上述所说的全链路灰度能力。
部分金融行业客户的传统核心使用OceanBase替换国外商业数据库的过程中，需要针对业务模型和数据模型进行重构，数据库压测提出了针对单交易耗时和TPS的硬性指标，以下内容是OceanBase数据库调优过程中的一些具体优化实践。
AutoMQ[1] 是新一代基于共享存储架构实现的云原生 Kafka。得益于其存算分离的共享存储架构，通过和阿里云合作，深度使用阿里云可靠、先进的云服务如对象存储OSS、块存储 ESSD、弹性伸缩ESS以及抢占式实例实现了相比 Apache Kafka 10倍的成本优势并且提供了自动弹性的能力。
超算快速弹性伸缩场景下，如何构建一套准确、快速、可靠的监控体系成为关键点。阿里云在超算场景的主机监控落地实践，解决超算场景面临的挑战，交付一套可靠和全面的主机监控体系。
本⽂对 Prompt 的使用方式进行了简单介绍，让大家了解到 Prompt 对于 LLM 的重要性。并尝试在 Prompt 中结合用户 Geo IP 信息，实现 LLM 的个性化回复，提升问答的准确度。
本篇不仅仅是介绍Spring循环依赖的原理，而且给出Spring不能支持的循环依赖场景与案例，对其进行详细解析，同时给出解决建议与方案，以后出现此问题可以少走弯路。
