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AI场景下的对象存储OSS数据管理实践
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。
【硬核】C++11并发：内存模型和原子类型
本文从C++11并发编程中的关键概念——内存模型与原子类型入手，结合详尽的代码示例，抽丝剥茧地介绍了如何实现无锁化并发的性能优化。
云端问道第4期实践教学——多媒体数据存储与分发方案部署演示
该文档详细介绍了阿里云一键部署和手动部署多媒体数据存储与分发方案的步骤。一键部署通过资源编排服务（ROS）实现自动化，涵盖注册账号、开通服务、创建OSS Bucket、配置CDN加速及绑定IMM等功能，简化了复杂操作。手动部署则更细致地展示了每个配置环节，包括网络规划、资源创建、域名绑定、CDN配置、证书加密及最终的验证与清理，确保用户对整个流程有清晰理解。两种方式均以OSS为核心，支持数据上传、转码处理和加速分发，保障高效稳定的用户体验。
Qwen2.5 的云端新体验，5 分钟完成极速部署
将 Qwen2.5 模型部署于函数计算 FC，用户能依据业务需求调整资源配置，有效应对高并发场景，并通过优化资源配置，如调整实例规格、多 GPU 部署和模型量化来提升推理速度。此外，函数计算支持多样化 GPU 计费模式（按需计费、阶梯定价、极速模式），可根据业务需求调整，在面对高频请求和大规模数据处理时，能够显著降低综合成本。
Flow-CLI 全新升级，轻松对接 Sonar 实现代码扫描和红线卡点
Flow-CLI 使用的典型场景如：自定义开发一个 Sonar 扫描步骤，以在流水中触发 Sonar 扫描，并以扫描结果作为红线卡点，以保证代码质量；对接三方自有审批平台，在发布前进行检查审批，审批通过才允许发布。接下来，我们就以对接 Sonar 服务为例，手把手教你开发一个带红线功能的 Sonar 扫描步骤。
基于 API 网关践行 API First 开发实践
API First 开发模式的核心在于：以 API 为先，将其视为“头等公民”，在构建应用、服务及集成之前，应优先定义并设计 API 及其配套。API First 作为一种相对较新的开发模式，它已逐渐流行并获得业内的广泛认可。
1分钟集成DeepSeek满血版！搭建智能运维助手
阿里云 AI 搜索开放平台面向企业及开发者提供丰富的组件化AI搜索服务，本文将重点介绍基于AI搜索开放平台内置的 DeepSeek-R1 系列大模型，如何搭建 Elasticsearch AI Assistant。
