官方博客-第40页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    谈谈 RocketMQ 5.0 分级存储背后一些有挑战的技术优化

    谈谈 RocketMQ 5.0 分级存储背后一些有挑战的技术优化

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  • 2024-05-15
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    使用KMS为MSE-Nacos敏感配置加密的最佳实践

    本文主要介绍通过KMS密钥管理服务产生的密钥对敏感的AK等数据进行加密之后可以有效解决泄漏带来的安全风险问题,其次通过KMS凭据托管的能力直接将MSE的主AK进行有效管理,保障全链路无AK的业务体验,真正做到安全、可控。

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  • 2024-05-15
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    Modelscope结合α-UMi:基于Modelscope的多模型协作Agent

    基于单个开源小模型的工具调用Agent,由于模型容量和预训练能力获取的限制,无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。

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    众安保险 CDP 平台:借助阿里云数据库 SelectDB 版内核 Apache Doris 打破数据孤岛,人群圈选提速4倍

    随着业务在金融、保险和商城领域的不断扩展,众安保险建设 CDP 平台以提供自动化营销数据支持。早期 CDP 平台依赖于 Spark + Impala + Hbase + Nebula 复杂的技术组合,这不仅导致数据分析形成数据孤岛,还带来高昂的管理及维护成本。为解决该问题,众安保险引入 Apache Doris,替换了早期复杂的技术组合,不仅降低了系统的复杂性,打破了数据孤岛,更提升了数据处理的效率。

  • 2024-05-15
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    深度剖析 RocketMQ 5.0,IoT 消息:物联网需要什么样的消息技术?

    本文来学习一个典型的物联网技术架构,以及在这个技术架构里面,消息队列所发挥的作用。在物联网的场景里面,对消息技术的要求和面向服务端应用的消息技术有什么区别?学习 RocketMQ 5.0 的子产品 MQTT,是如何解决这些物联网技术难题的。

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    【AAAI 2024】MuLTI:高效视频与语言理解

    多模态理解模型具有广泛的应用,比如多标签分类、视频问答(videoQA)和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展,然而,他们仍然面临两个巨大的挑战:无法充分的利用现有的特征;训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI,这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型,可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。

  • 91413

    云效 AppStack + 阿里云 MSE 实现应用服务全链路灰度

    本文介绍了如何通过阿里云 MSE 微服务引擎和云效应用交付平台 AppStack 实现灰度发布。

  • 2024-05-15
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    更优性能与性价比,从自建 ELK 迁移到 SLS 开始

    本文介绍了 SLS 基本能力,并和开源自建 ELK 做了对比,可以看到 SLS 相比开源 ELK 有较大优势。

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