在Azure Function App测试中，若多个Function App共用同一App Service Plan资源，当出现High CPU问题时，由于Function App公开指标无法直接观测CPU状态，可通过启用Application Insights解决。其Live Metrics功能可过滤并查看每个Function App的CPU使用情况。具体步骤为：将所有Function App连接至同一Application Insights资源，进入Live Metrics页面按Role筛选监控数据。附有三段C#代码示例，分别展示占用CPU、Memory及普通功能的实现方法。

通过遵循以上最佳实践，可以构建一个高效、可靠的 RAG 系统，为用户提供准确和专业的回答。这些实践涵盖了从文档处理到系统配置的各个方面，能够帮助开发者构建更好的 RAG 应用。

探讨了 SLS 中增强数据安全的几种方式：权限精细化管控有效减少了潜在安全风险；接入层脱敏技术阻止敏感数据落库，提升了隐私保护；StoreView 字段集控制通过限制查询数据范围，降低数据泄露损害。智能监控系统提供实时监测，快速识别并阻断异常拖库行为，为企业提供了迅速响应和抵御威胁的能力。

在互联网时代，使用网站模板建站成为企业宣传与推广的高效途径。对于零基础用户，选择合适的模板至关重要。首先明确网站类型与风格，如企业文化和产品销售需求；接着挑选工具，如PageAdmin提供永久使用的丰富模板，支持本地或云端部署。操作步骤简单：注册账户、下载模板、修改内容并添加功能插件。同时，优化SEO设置提升搜索引擎排名，并在多设备和浏览器中测试适配效果。模板建站不仅降低成本，还降低了技术门槛，是企业快速搭建专业网站的理想选择。

本文对比了标准Spring框架与Spring Boot的区别，重点分析两者在模块使用（如MVC、Security）上的差异。Spring提供全面的Java开发基础设施支持，包含依赖注入和多种开箱即用的模块；而Spring Boot作为Spring的扩展，通过自动配置、嵌入式服务器等功能简化开发流程。文章还探讨了两者的Maven依赖、Mvc配置、模板引擎配置、启动方式及打包部署等方面的异同，展示了Spring Boot如何通过减少样板代码和配置提升开发效率。总结指出，Spring Boot是Spring的增强版，使应用开发、测试与部署更加便捷高效。

MCP（Model Context Protocol）自2024年发布以来，逐渐成为AI开发领域的实施标准。OpenAI宣布其Agent SDK支持MCP协议，进一步推动了其普及。然而，本地部署的MCP Server因效率低、扩展性差等问题，难以满足复杂生产需求。云上托管成为趋势，函数计算（FC）作为Serverless算力代表，提供一键托管开源MCP Server的能力，解决传统托管痛点，如成本高、弹性差、扩展复杂等。通过CAP平台，用户可快速部署多种热门MCP Server，体验高效灵活的AI应用开发与交互方式。

Apache Kafka 作为高吞吐的分布式消息系统，支持实时数据采集、传输、存储及处理，广泛应用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等场景，是大数据生态的核心组件。然而，随着云计算的快速发展，传统 Kafka 架构在云环境中的局限性日益凸显。

通过引入 Sidecar 容器的技术，SAE 为用户提供了更强大的自定义日志与监控解决方案，帮助用户轻松实现日志采集、监控指标收集等功能。未来，SAE 将会支持 istio 多租场景，帮助用户更高效地部署和管理服务网格。

使用 Ollama 本地模型与 Spring AI Alibaba 的强强结合，打造下一代 RAG 应用

API 作为企业的重要数字资源，在给企业带来巨大便利的同时也带来了新的安全问题，一旦被攻击可能导致数据泄漏重大安全问题，从而给企业的业务发展带来极大的安全风险。

DeepSeek作为AI领域的新兴力量，正以其强大的自然语言处理和数据分析能力改变工作方式。从人力资源到客服行业，基础性、重复性岗位逐渐被自动化取代，但同时也创造了新机会。文章探讨了岗位替代的现实与未来，强调劳动者应通过技能升级、人机协作和创新思维应对变革。同时，社会需完善职业培训和保障机制，帮助低技能劳动者适应AI时代，实现个人价值与社会发展的双赢。面对DeepSeek带来的变化，我们应积极拥抱而非恐慌，共同迎接未来挑战。

为进一步赋能用户在复杂场景下快速定位与解决问题，我们结合近期发布的一系列全新功能，精心梳理了一套从接入到问题发现、再到问题排查与精准定位的最佳实践指南。

本文深入解析了SpringBoot的核心功能——自动配置，重点探讨了`org.springframework.boot.autoconfigure`及相关注解的工作机制。通过分析`@SpringBootApplication`、`@EnableAutoConfiguration`等注解，揭示了SpringBoot如何基于类路径和条件自动装配Bean

本文为零基础用户详解如何搭建网站，包括确定主题、域名、建站工具和上线测试。PageAdmin CMS广泛符合不同用户需求，适合搭建高度定制和扩展性网站。最后强调上线后需进行管理与维护，保证网站稳定运行和SEO表现。

本文介绍了如何利用AI辅助编程解决实际问题，以猫屎咖啡的购买为例，逐步实现将购买斤数换算成人民币金额的功能。文章强调了与AI协作时的三个要点：1) 去除无关信息，聚焦目标；2) 将复杂任务拆解为小步骤，逐步完成；3) 巩固已有成果后再推进。最终代码实现了输入验证、单位转换和价格计算，并保留两位小数。总结指出，在AI时代，人类负责明确目标、拆分任务和确认结果，AI则负责生成代码、解释含义和提供优化建议，编程不会被取代，而是会更广泛地融入各领域。

本文将从这一核心问题出发，解析大模型应用联网搜索的颠覆性价值，剖析其如何解决传统模型的局限。

CompletableFuture是Java 8引入的异步编程工具，用于优化多任务并行处理。相比传统Future，它支持可组合操作（如thenApply、thenCombine），避免回调地狱，同时降低依赖间的阻塞。其核心通过result存储结果，stack管理依赖动作，基于观察者模式实现回调通知。使用中需注意：异步方法建议显式传入线程池以隔离资源；异常信息需通过get()或exceptionally捕获。适用于复杂业务场景，如APP页面加载涉及多服务API调用时，可显著提升性能与代码可读性。

vue3-deepseek-webai：原创新作vite6+vue3.5+deepseek-v3+arco-design实战一款高颜值网页版ai多轮输出对话小助手。

本文将深入探讨 SAE 如何通过镜像加速、应用启动加速、CPU Burst 等核心技术手段，实现极速启动与高效运行，帮助用户构建更加稳定、高效的云端应用。

通过 SLS 还可以汇总 Actiontrail 事件、云产品可观测日志、LLM 网关明细日志、详细对话明细日志、Prompt Trace 和推理实时调用明细等数据汇总，从而建设完整统一的可观测方案。

我们开发了 MetricStore 2.0 版本，从存储到计算进行了全面升级，致力于成为阿里云下一代可观测时序引擎。

原创新作vue3.5+deepseek+vite6+vant4仿DeepSeek-R1流式输出ai聊天对话。支持AI流式打字输出效果、浅色/暗黑主题模式、代码高亮、针对移动端+PC端适配处理。

API 网关并不是一个新的概念，但 DeepSeek 的全民化趋势给 API 网关上了一波热度。本文将围绕 API 网关的上下游概念、演进历程和分类、核心能力、DeepSeek 如何接入 API 网关等方面，和大家一起更加立体的重新认识下 API 网关。

微服务引擎 MSE 及云原生 API 网关 2025 年 2 月产品动态

本文将着重介绍 Gin 框架官方推荐的几种可观测性方案并进行对比，从而得出 Gin 框架可观测性的最佳实践。

本文探讨了极氪汽车从创立到快速发展的背后，数字化体系对其成功的支撑作用。极氪通过与阿里云合作，利用云计算、PaaS服务及AI大模型等技术，实现了敏捷高效的用户体验和业务迭代。文章还分析了极氪在车联网安全、数据处理以及智能化座舱方面的技术突破，并指出全栈上云已成为智能电动车企业的必然选择，助力其在全球化与智能化趋势中脱颖而出。极氪的成功不仅源于产品定位，更得益于其对先进技术的深度应用。

本文解答了关于 Azure App Service 如何配置私网域名及证书的问题。App Service 不支持私网域名，自定义域名需配置在公共 DNS 服务器上。文章引用官方文档详细说明了映射自定义 DNS 的步骤，并附带参考资料链接，帮助用户深入了解相关配置方法。

我们认为 AI 网关并不是独立于 API 网关的新形态，本质也是一种 API 网关，区别在于针对 AI 场景的新需求专门做了扩展，它既是 API 网关的继承，也是 API 网关的演进。因此我们从 API 视角，对 AI 网关的能力做了分类，便于形成概念的共识。

在过去一年里大模型领域主要有两大领域的热点，一个是 LLM，几乎每月速度革新，大家关心的是效果和成本。另一个是 AI Agent，大家尝试解决各个领域应用问题，大家关心的是场景和竞争力。下面我们重点分享一下 AI Agent 的趋势和实践。

建设网站，可以使用传统建站、内容管理系统（CMS）、静态网站生成器、网站构建器或自定义开发等方法。选择适合的方法时，需要考虑项目需求、技术团队等因素。

本方案旨在介绍如何部署 AI 大模型实现对客户对话的自动化分析，支持多人、多语言识别，精准识别客户意图、评估服务互动质量，实现数据驱动决策。

本指南介绍如何在阿里云Linux服务器（Ubuntu/CentOS）上搭建Node.js环境，包含两种安装方式：包管理器快速安装和NVM多版本管理。同时覆盖全局npm工具配置、应用部署示例（如Express服务）、PM2持久化运行、阿里云安全组设置及外部访问验证等步骤，助你完成开发与生产环境的搭建。

docker-mcr 是一个 dotnet core global tool，作用是加速下载 mcr 提供的 dotnet 镜像。简单几步，便可以进行安装和使用。

随着云计算和容器技术的快速发展，`Docker` 已经成为容器化技术的事实标准。`Microsoft` 作为 `Docker` 的主要支持者和参与者，推出了 `Microsoft.Docker.SDK`，旨在帮助开发者更轻松地进行容器开发。本文将深入揭秘 Microsoft.Docker.SDK 的功能、使用方法以及它在容器开发中的应用。

在 Azure Container Apps 中使用 Consumption 消耗型环境时，无法通过门户查看当前核心 (CPU) 和实例使用情况。这是因为消耗型工作负载配置文件的设计所致。若需查看使用状态，可使用 az cli 命令 `az containerapp env list-usages` 获取详细信息，包括 Current Cores 数量。文档还提供了参考资料链接以帮助用户深入了解相关命令用法。

centos 编译安装 python 和 openssl

本文将探讨 SLS 中增强数据安全的几种方式：权限精细化管控有效减少了潜在安全风险；接入层脱敏技术阻止敏感数据落库，提升了隐私保护；StoreView 字段集控制通过限制查询数据范围，降低数据泄露损害。智能监控系统提供实时监测，快速识别并阻断异常拖库行为，为企业提供了迅速响应和抵御威胁的能力。

唯有通过全行业的协同努力，加强整体、完善的网络安全可观测建设，才能为 AI 技术的创新和发展构建一个安全而稳固的环境。我们期盼并相信，在攻克这些网络安全难题之后，AI 创新将迎来更加安全、灿烂的未来。

本文介绍了使用Python Pandas处理数据收集任务中格式不统一的问题。针对两种情况：服务名对应多人拥有状态（1/0表示），以及服务名与人名重复列的情况，分别采用双层for循环和字典数据结构实现数据转换，最终生成Name对应的Services列表（逗号分隔）。此方法高效解决大量数据的人工处理难题，减少错误并提升效率。文中附带代码示例及执行结果截图，便于理解和实践。

选择域名和主机是创建网站的首要步骤，需要根据网站需求选择合适的托管服务。建站工具的选择取决于技术水平和功能需求，推荐选择稳定的服务商。

全息技术、体积视频与高斯溅射是三维动态内容实时生成与传输的关键技术，但硬件成本、数据量大及多终端适配等问题制约其发展。实时云渲染成为关键解决方案，通过云端GPU资源池化与弹性调度，大幅降低算力门槛。LarkXR平台整合动态捕捉与AI算法，实现毫米级精度的三维重建，并优化传输架构，解决弱网环境下的延迟与带宽问题。在体育赛事、虚拟时尚及全息演唱会等领域，LarkXR助力开发者打造沉浸式体验，如NBA全息战术、巴黎高定秀场和虚拟偶像演唱会，推动全息技术从专业领域走向大众消费场景，开创全新商业价值。

网站建设费用因类型、功能和需求的不同而差异较大，包括基础型网站、设计和定制网站、功能型与电商网站、域名费用、服务器费用、HTTPS认证费用、网站维护费用等，其中独立站建设费用相对较高。

本文探讨了“int”一词的起源及其与整数类型的关联。通过词根溯源，揭示“int”来源于“integer”，意为“完整的数”，与零碎的分数相对。同时分析了相关词汇如“tact”（接触）、“touch”（触摸）及衍生词，如“tangential”（切线的）、“intagible”（无形的）和“integral”（完整的、不可或缺的）。文章还结合编程语言特性，解释了Python作为动态类型、强类型语言的特点，并总结了整型变量的概念与意义。最后预告了后续内容，提供了学习资源链接。