类目筛选
通义千问Qwen2.5-Coder 全系列来咯！强大、多样、实用
千问团队开源了强大的 Qwen2.5-Coder 系列模型，涵盖 0.5B 到 32B 六种尺寸，旨在推动开放代码模型的发展。该系列模型在代码生成、修复和推理等方面表现出色，支持多种编程语言，并在多个基准测试中达到 SOTA 水平。此外，Qwen2.5-Coder 还提供了丰富的应用场景，如代码助手、Artifacts 和 Interpreter，满足不同开发者的需求。
容器内存可观测性新视角：WorkingSet 与 PageCache 监控
本文介绍了 Kubernetes 中的容器工作内存（WorkingSet）概念，它用于表示容器内存的实时使用量，尤其是活跃内存。
基于 EventBridge 构筑 AI 领域高效数据集成方案
本文深入探讨了AI时代数据处理的变革与挑战，分析了事件驱动架构（EventBridge）在AI数据处理中的技术优势，并结合实践案例，展示了其在多源数据接入、向量数据库优化、智能数据转换等方面的应用价值。
通义千问API：找出两篇文章的不同
本章我们将介绍如何利用大模型开发一个文档比对小工具，我们将用这个工具来给互联网上两篇内容相近但版本不同的文档找找茬，并且我们提供了一种批处理文档比对的方案
阿里云开源 AI 应用开发框架：Spring AI Alibaba
近期，阿里云重磅发布了首款面向 Java 开发者的开源 AI 应用开发框架：Spring AI Alibaba（项目 Github 仓库地址：alibaba/spring-ai-alibaba），Spring AI Alibaba 项目基于 Spring AI 构建，是阿里云通义系列模型及服务在 Java AI 应用开发领域的最佳实践，提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案，帮助开发者快速构建 AI 应用。本文将详细介绍 Spring AI Alibaba 的核心特性，并通过「智能机票助手」的示例直观的展示 Spring AI Alibaba 开发 AI 应用的便利性。示例源
基于开源框架Spring AI Alibaba快速构建Java应用
本文旨在帮助开发者快速掌握并应用 Spring AI Alibaba，提升基于 Java 的大模型应用开发效率和安全性。
通义灵码保姆级教程：从数据读取、清洗、结合大模型分析、可视化、生成报告全链路
本课程通过通义灵码实现零代码数据分析全流程，涵盖数据读取、清洗、可视化、报告生成及内容仿写，无需编程基础，轻松掌握从CSV导入到PDF报告输出的实战技能。
深度剖析 RocketMQ 5.0，架构解析：云原生架构如何支撑多元化场景？
了解 RocketMQ 5.0 的核心概念和架构概览；然后我们会从集群角度出发，从宏观视角学习 RocketMQ 的管控链路、数据链路、客户端和服务端如何交互；学习 RocketMQ 如何实现数据的存储，数据的高可用，如何利用云原生存储进一步提升竞争力。
探索LLM推理全阶段的JSON格式输出限制方法
文章详细讨论了如何确保大型语言模型（LLMs）输出结构化的JSON格式，这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。