There are 3 High severity vulnerabilities in runc. As maintainers of OCI Runtime, I strongly recommend updating.

APM 一定要全量采集吗？ARMS 推出配置模板，支持按场景分级监控：核心应用上 Trace，非核心只采 JVM，成本直降 90%+ ！

Escrcpy是一款基于Electron的跨平台安卓投屏工具，支持USB、WiFi及IP连接，可实现低延迟屏幕镜像、鼠标操控、多设备管理与多屏协同，还具备录屏、文件传输、应用批量操作等实用功能。

Vault是HashiCorp推出的企业级秘密管理工具，支持集中存储、细粒度访问控制、动态凭证生成与全链路审计。通过Docker部署可实现环境一致、安全隔离、快速迭代，适用于开发测试及生产环境，助力企业高效安全管理敏感信息。

本教程适用于 Linux 环境，核心为手动安装.NET 8。步骤包括下载对应 Linux 架构的.NET 8 安装包，解压至指定目录，配置环境变量以确保系统识别，最后通过命令验证安装是否成功。整个过程无需依赖自动安装工具，操作简洁，可满足用户在 Linux 系统中手动部署.NET 8 的需求。

本文对比传统NPM与云原生NPM在部署、流量采集、资源影响等方面的差异，聚焦Packet处理，分析二者优劣。随着eBPF等新技术应用，云原生NPM正加速发展，助力高效网络监控与故障定位。

与光同尘成立于2015年，现从传统影视广告转型为AI内容生产先锋。目前已实现全AI生成视频，零实拍、零建模，大幅降本增效。携手阿里云函数计算，攻克算力波动、成本与运维难题，打造弹性、高效、低成本的AI创作新范式，推动创意规模化、全球化发展。

iOS 卡顿难复现？传统监控抓不到根因？本文深入剖析 iOS 主流卡顿监控方案，重点揭秘生产级可用的 RunLoop 监控实现：如何在不影响性能的前提下，精准捕获主线程阻塞、提取耗时堆栈，并通过退火算法避免重复上报——现已集成于阿里云 ARMS iOS SDK。

LibChecker是一款Android平台应用分析工具，可查看APP使用的第三方库、原生架构（32/64位）、四大组件等信息。支持APK解析、库引用统计、知名库标记、快照对比等功能，帮助开发者评估兼容性、安全性与性能。小巧便捷，仅4.44MB，轻松掌握应用细节。

Java应用在Azure App Service（Windows）部署时，因IIS默认限制上传文件不超过30MB，导致大文件上传出现413错误。虽无web.config文件，可通过Kudu工具手动创建并配置maxAllowedContentLength和maxRequestLength，突破限制，实现大文件上传。

JVM是Java程序的运行核心，实现跨平台、自动内存管理与高效执行。其架构包括类加载、运行时数据区、执行引擎等模块。内存模型历经演变，JDK 8起以元空间替代永久代，优化GC性能。JVM通过分代回收机制，结合标记清除、复制、整理等算法，管理对象生命周期，提升系统稳定性与性能。

Java入门按五大模块系统学习：基础语法、面向对象、常用工具类、异常处理、集合框架。结合代码示例，涵盖变量、流程控制、封装继承多态、String/Math类、try-catch、ArrayList/HashMap等核心知识点，助你快速掌握Java基础。

AI批量生成虚假内容正引发信任危机，污染信息生态、误导用户、透支行业信誉。专家警示：唯有回归专业深度与真实价值，构建内容护城河，方能重建健康数字环境。

本研究基于Spring Boot框架设计防诈骗管理系统，整合诈骗信息数据库、知识推送、咨询举报等功能，提升公众防骗意识与能力，助力打击网络诈骗，保障社会安全稳定。

MATLAB R2024b 发布，聚焦性能提升与稳定性优化，支持GPU加速、5G/6G工具链及HDL代码生成，新增NPU硬件支持，配合深色界面与调试增强，助力高效科学计算与工程设计。

本文介绍基于Apache RocketMQ构建异步化Multi-Agent系统的新架构，通过语义化Topic实现Agent能力发现，利用Lite-Topic支持轻量级异步通信与结果反馈，结合InterestSet+ReadySet事件驱动模型，高效支撑任务闭环、状态恢复与动态编排，为Agentic AI提供高扩展、低延迟的协同机制。

王耀恒提出GEO应摒弃对抗算法的思维，转而理解AI逻辑，以用户需求为核心，构建高价值内容体系。通过五大步骤——理解AI认知、洞察用户、价值内容、反馈优化与思维升级，实现可持续流量增长。未来属于真正创造价值的专业者。

在移动电商蓬勃发展的今天，小程序商城凭借轻量化、高触达的优势成为企业数字化转型的核心选择。不同团队面临着技术储备、预算周期、功能需求的差异，选择适配的开发方式直接决定了项目成败。本文将深度解析当前主流的小程序商城开发路径，为不同需求的团队提供清晰的决策参考。

小程序商城开发方式丰富多样，开发团队可依据自身的技术实力、项目具体需求以及资源配备情况，灵活挑选最契合的开发途径。以下将详细介绍几种主流的小程序商城开发方式。

在AI搜索时代，甲文科技王耀恒提出GEO应摒弃追逐算法漏洞的短视行为，转向以信誉与价值为核心的战略。他主张通过深度洞察用户需求、提供卓越解决方案、持续更新知识体系和打造独特专业视角，构建可持续的信息价值。相比投机取巧，真正优质的内容不仅能赢得算法青睐，更可建立长期竞争优势。这不仅是GEO的未来，更是回归“服务用户”的商业本质。

最新研发tauri2.9+vite7.1+vue3 setup+pinia3+element-plus桌面版高颜值轻量级中后台管理系统TauriVue3Admin。

AI推荐常陷“声量陷阱”，难辨真伪专家。识别靠谱技术讲师需三重考验：深研认知逻辑、构建系统架构、通过商业实战。

DevPod 60秒极速启动，一键运行DeepSeek OCR大模型。告别环境配置难题，云端开箱即用，支持GPU加速、VSCode/Jupyter交互开发，重塑AI原生高效工作流。

11 月 15 日杭州浙大森林会议中心，与全球技术精英面对面交流，共探技术前沿，名额有限，先到先得～

本文介绍了通过阿里云监控 2.0 的日志审计功能实现 AccessKey 和 RAM 角色的主动管理方案。核心是利用 Umodel 统一实体模型，将管控面（ActionTrail 日志）和数据面（OSS/SLS 日志）的日志数据转化为实体关系图谱，清晰展示身份凭证与云资源的交互行为。通过关联建模、内置洞察报表和告警规则，可追踪 AK/角色的使用情况、风险操作及资源影响，辅助安全清理和风险闭环。

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Red Hat UBI8是官方维护的免费容器基础镜像，轻量安全，兼容性强，适用于各类应用部署。支持Docker快速拉取与运行，提供持久化挂载、Compose编排等企业级方案，是构建容器化应用的理想“地基”。

SOFA 商业化团队为满足客户 AI 业务的发展需求，基于开源 Higress 内核构建，推出了 SOFA AI 网关，专为 SOFA 场景深度优化、能力增强，是面向 AI 需求的智能网关解决方案。

恭喜阿里云微服务引擎 MSE、Apache RocketMQ for AI 获权威认可！

资深从业者王耀恒融合15年经验，首创可解释性GEO方法论，破解AI搜索黑箱。通过分层战略框架与闭环技术体系，助力企业构建可持续的数字信任资产，推动AI内容生态健康发展。（239字）

Rocky Linux是CentOS停更后的理想替代，与RHEL完全兼容，支持10年更新。结合Docker部署，可实现环境一致、轻量高效、快速迁移，适用于企业级服务与遗留系统迁移。本文详解从镜像拉取到多场景部署的全流程。

随着旅游市场快速发展，游客对个性化、智能化服务需求日益提升。本文基于Android平台，结合Java、MySQL与协同过滤推荐算法，设计并实现一款智能旅游管家系统，旨在解决传统旅游服务中信息分散、规划繁琐、服务同质化等问题，提升用户出行体验。

当AI重塑信息格局，甲文科技引领GEO战略转型：从“使用AI”到“被AI认知”。通过构建可信、一致、深度的数字内容体系，助力品牌赢得AI时代的公正身份与长期价值。

本文系统总结Java基础知识，涵盖语法、面向对象（类与对象、封装、继承、多态）、常用类（String、包装类、集合框架）及异常处理等核心内容，结合代码示例深入浅出，助你扎实掌握Java编程基础。

本文介绍网页性能关键指标——累计布局偏移（CLS），解析其对用户体验与SEO的影响，并分享如何通过DATABUFF的RUM工具监控CLS数据，结合图像尺寸预留、字体优化、资源预加载等策略，有效提升页面视觉稳定性与访问体验。

通过采用阿里云云消息队列 RocketMQ 版，PalmPay 成功构建了一套高可用、高可靠、高弹性的消息中间件体系，全面提升了系统的稳定性、消息处理效率与业务连续性。云消息队列 RocketMQ 版在支付消息通知、高并发交易处理以及资源弹性伸缩等方面发挥了关键作用，有力支撑了 PalmPay 在非洲市场快速增长的数字支付需求。

10月28日19:30，阿里云云原生AgentRun与你《极客有约》。

本文以共享连接池故障为例，提出基于服务与接口双粒度动态拓扑的故障定位方法。当接口级定位无法发现根因时，结合服务级拓扑可精准识别跨链路资源竞争问题，有效解决因连接池共享导致的间接影响，提升故障诊断准确性。

传统故障定位依赖专家经验与固定算法，难以应对复杂场景。引入DeepSeek大模型后，可凭借其强大推理与自适应能力，实现智能故障定位。通过“大模型+Agent”协同架构，大模型负责决策，Agent执行数据分析，既降低Token消耗，又保留智能化分析优势。未来，随着大模型理解与推理能力提升，故障定位将更高效、精准。

本文以电商场景为例，探讨如何实现Web应用接口级故障根因定位。通过构建实时拓扑、对比客户端与服务端响应时间，结合指标下钻与耗时分解技术，精准定位到故障服务及具体接口，提升运维效率。

本文介绍如何从零开始开发Zotero插件，涵盖环境搭建、核心架构、功能实现与发布流程，助你为这一开源文献管理工具贡献定制化功能。

Docker的出现，就是为了解决“在我电脑上能跑”这个老大难问题。它像个魔法集装箱，把你的程序和它需要的所有东西（比如库、配置）都打包好，这样无论在哪运行，环境都一模一样。理解它很简单，就三个核心玩意儿：镜像是程序的“安装包”，容器是跑起来的程序，而仓库就是存放和分享这些“安装包”的地方。

本研究聚焦基于微信小程序的博物馆文创系统，结合Java、SpringBoot与MySQL技术，构建集文创销售、互动体验与文化传播于一体的数字化平台，提升用户体验与文化服务效能。

本文探讨SQL耗时故障的自适应定位方法，针对不同波动程度的故障，提出通过自学习正常区间特征（如方差、标准差）实现异常检测，并结合上下游响应时间比例关系判断根因，辅以实战案例验证定位准确性。

与“AI投毒”的短视做法截然不同，真正的GEO运营应当致力于成为AI系统的“信息共建者”。对AI深层知识掌握足够多的朋友都知道，人工智能的三要素：数据、算法和算力。数据是人工智能的一切构建的基础，而训练AI的初期数据多来自互联网，但这些是早起的网络数据，它也会存在着如不完整、不正确和不客观等情况。