AI技术迎来了“百花齐放”的春天,这既是我们的挑战也是机会。而AI+千行百业创造了无限可能,也为独立开发者提供了大量的资源、支持以及学习经验的机会。本文分享一篇摘录自Hexmos 期刊的AI 时代的 GPU 生存工具包。
日志内容本身是一种重要信息,日志之间的相对顺序也是因果关系的一种反映,某些场景下如果日志内容完全相同,但是日志间的顺序错乱了反映出来的结果可能和真实世界里面的事件完全相反。
本文将AI项目与Serverless架构进行结合,在Serverless架构下用20行Python代码搞定图像分类和预测。
在日常的开发工作中,为了程序的健壮性,大部分方法都需要进行入参数据校验。本文围绕作者如何优雅的进行参数校验展开讨论。
本文将从使用的角度出发,来更详细的展示一下流存储的场景,看看它和业务消息的场景有哪些区别。 RocketMQ 5.0 面向流存储的场景,提供了哪些特性。再结合两个数据集成的案例,来帮助大家了解流存储的用法。
在应用开发测试验证通过后、进行生产发布前,为了降低新版本发布带来的风险,期望能够先部署到灰度环境,用小部分业务流量进行全链路灰度验证,验证通过后再全量发布生产。本文主要介绍如何通过阿里云MSE 微服务引擎和云效应用交付平台AppStack 实现灰度发布。
MSE(微服务引擎)在微服务全链路灰度场景下提供了一套成熟的功能,支持内容规则和百分比规则的灰度路由策略。