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《触手可及，函数计算玩转 AI 大模型》解决方案评测
一文带你了解《触手可及，函数计算玩转 AI 大模型》解决方案的优与劣
一次利用大模型完成Jacoco code coverage报告合并的尝试
本文介绍了利用大模型尝试合并Jacoco代码覆盖率报告的过程。通过定义特定的函数，自动识别并合并两个不同版本项目报告中的相同代码行覆盖率信息。尽管此方法存在局限性，但展示了大模型在自动化编程任务中的潜力。
通义灵码走进北京大学创新课堂丨阿里云云原生 10 月产品月报
阿里云云原生 10 月产品月报。
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
蔬菜识别系统，本系统使用Python作为主要编程语言，通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集（'土豆', '大白菜', '大葱', '莲藕', '菠菜', '西红柿', '韭菜', '黄瓜'），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面，实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。
云原生技术在现代应用架构中的实践与挑战####
本文深入探讨了云原生技术的核心概念、关键技术组件及其在实际项目中的应用案例，分析了企业在向云原生转型过程中面临的主要挑战及应对策略。不同于传统摘要的概述性质，本摘要强调通过具体实例揭示云原生技术如何促进应用的灵活性、可扩展性和高效运维，同时指出实践中需注意的技术债务、安全合规等问题，为读者提供一幅云原生技术实践的全景视图。
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云原生技术在现代应用架构中的实践与思考
【10月更文挑战第38天】随着云计算的不断成熟和演进，云原生（Cloud-Native）已成为推动企业数字化转型的重要力量。本文从云原生的基本概念出发，深入探讨了其在现代应用架构中的实际应用，并结合代码示例，展示了云原生技术如何优化资源管理、提升系统弹性和加速开发流程。通过分析云原生的优势与面临的挑战，本文旨在为读者提供一份云原生转型的指南和启示。
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