# 微服务引擎 #
0
关注
8168内容
解锁 DeepSeek 安全接入、稳定运行新路径
聚焦于企业部署 DeepSeek 的应用需求，本文介绍了模型权重下载及多种部署方案，还阐述了大模型应用落地的常见需求，帮助用户逐步提升模型应用效果。
接入 MSE XXL-JOB 任务调度实现优雅下线
阿里云 MSE XXL-JOB 产品最新版本特别新增了分布式定时任务优雅下线功能，能有效保障高频业务处理在发布与重启过程中的平滑持续，避免数据丢失和调度失败。
使用 Apache Dubbo 释放 DeepSeek R1 的全部潜力
本文介绍了如何利用 Apache Dubbo 的多语言 SDK 充分释放 DeepSeek R1 的全部潜力，助力 AI 开发的高效落地。
DeepSeek + Higress AI 网关/Spring AI Alibaba 案例征集
诚挚地感谢每一位持续关注并使用 Higress 和 Spring AI Alibaba 的朋友，DeepSeek + Higress AI 网关/Spring AI Alibaba 案例征集中。
通义灵码2.0实现数据分析小项目
本文介绍了使用通义灵码2.0实现一个数据分析小项目的全过程。从数据清洗、特征分布可视化到构建和评估多个机器学习模型，详细展示了每一步的操作和结果。通过简单的描述和提问，通义灵码2.0能够自动生成并优化代码，极大地简化了开发流程。最终，项目成功完成了数据的分析和预测模型的构建，验证了通义灵码2.0的强大功能和易用性。
支持 40+ 插件，Spring AI Alibaba 简化智能体私有数据集成
通过使用社区官方提供的超过 20 种 RAG 数据源和 20 种 Tool Calling 接口，开发者可以轻松接入多种外部数据源（如 GitHub、飞书、云 OSS 等）以及调用各种工具（如天气预报、地图导航、翻译服务等）。这些默认实现大大简化了智能体的开发过程，使得开发者无需从零开始，便可以快速构建功能强大的智能体系统。通过这种方式，智能体不仅能够高效处理复杂任务，还能适应各种应用场景，提供更加智能、精准的服务。
从零开始深度学习：全连接层、损失函数与梯度下降的详尽指南
在深度学习的领域，全连接层、损失函数与梯度下降是三块重要的基石。如果你正在踏上深度学习的旅程，理解它们是迈向成功的第一步。这篇文章将从概念到代码、从基础到进阶，详细剖析这三个主题，帮助你从小白成长为能够解决实际问题的开发者。
深入探索：深度学习在时间序列预测中的强大应用与实现
时间序列分析是数据科学和机器学习中一个重要的研究领域，广泛应用于金融市场、天气预报、能源管理、交通预测、健康监控等多个领域。时间序列数据具有顺序相关性，通常展示出时间上较强的依赖性，因此简单的传统回归模型往往不能捕捉其中复杂的动态特征。深度学习通过其非线性建模能力和层次结构的特征提取能力，能够有效地捕捉复杂的时间相关性和非线性动态变化模式，从而在时间序列分析中展现出极大的潜力。
docker环境安装kafka/Flink/clickhouse镜像
通过上述步骤和示例，您可以系统地了解如何使用Docker Compose安装和配置Kafka、Flink和ClickHouse，并进行基本的验证操作。希望这些内容对您的学习和工作有所帮助。
docker compose 安装 kafka
通过本文的步骤，您可以快速在本地使用 Docker Compose 安装并配置 Kafka 和 Zookeeper。Docker Compose 简化了多容器应用的管理，方便快速搭建和测试分布式系统。
免费试用