阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL（ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比，两者在架构设计上有诸多相似点，例如存算分离、实时写入等，但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上，ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层，这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比
数据库系统到底是怎么进行并发访问控制的？本文以 MySQL 8.0.35 代码为例，尝试对 MySQL 中的并发访问控制进行整体介绍。
本文会从浏览器插件应用场景切入，穿插插件基础能力和常见入口的介绍，核心回答如下三个问题：插件可以被使用在哪些场景？不同的使用场景我们的主要代码实现思路是怎样的？我们可以从哪些角度入手自己开发一款可以落地实用的浏览器插件？
本文介绍了如何使用阿里云资源编排服务（ROS）的云开发套件（CDK）将2048小游戏部署到云端。ROS CDK允许使用编程语言定义和部署云资源，简化开发流程。ECS（弹性计算服务）提供灵活的计算资源，确保应用稳定运行。通过初始化工程项目、安装依赖、添加资源等步骤，可以轻松实现游戏的云端部署。文中详细描述了各步骤的操作方法及注意事项，帮助读者顺利完成部署。最后，通过简单命令即可删除资源栈，实现资源的高效管理。
阿里云函数计算与 NVIDIA TensorRT/TensorRT-LLM 展开合作，通过结合阿里云的无缝计算体验和 NVIDIA 的高性能推理库，开发者能够以更低的成本、更高的效率完成复杂的 AI 任务，加速技术落地和应用创新。
本文介绍了 GraalVM 静态编译技术在云原生环境下的应用：ARMS 发布了支持 GraalVM 应用的 Java Agent 探针，可为 GraalVM 应用提供开箱即用的可观测能力。同时，文章还提供了使用 ARMS 对 GraalVM 应用进行可观测的详细步骤。
CLR集成为SQL Server提供了强大的扩展能力，突破了T-SQL的限制，极大地拓展了SQL 的应用场景，如：复杂字符串处理、高性能计算、图像处理、机器学习集成、自定义加密解密等，使开发人员能够利用 .NET Framework的丰富功能来处理复杂的数据库任务。
年会中的抽奖环节不可或缺，但每年为了选择合适的抽奖小程序，团队往往需要投入大量时间和精力。然而，抽奖结束后，参与者通常只记得自己是否中奖，其他细节多被遗忘。在 AI 技术日益成熟的今天，如何打造一个既高效又有技术含量的抽奖应用呢？今天，就让我们跟随通义灵码，仅用 5 分钟现场手撕一个抽奖应用吧！
