代码示例说明如何通过线程池实现有返回值的多线程编程
通过Callable和Future结合线程池，实现有返回值的多线程编程。Callable定义带返回值的任务，submit提交后返回Future对象，调用get()可获取结果并处理异常。支持单任务与多任务并发，适用于数据并行计算等场景，提升执行效率。
亚洲唯一，阿里云无影跃居Gartner® DaaS魔力象限挑战者
Gartner发布了2025年《DaaS魔力象限》(Magic Quadrant™ for Desktop as a Service)报告，阿里云连续三年入选并首次跻身至“挑战者”象限，凭借旗下无影云电脑在球合规运营能力、自主技术栈优势和持续创新的场景化解决方案等优势，尤其在亚太、欧洲及南美等新兴市场获得广泛认可。
Transformer的核心：自注意力机制
自注意力机制是Transformer的核心，让序列中每个元素直接关联所有其他元素，实现全局信息交互。相比RNN的顺序处理和CNN的局部感知，它能并行计算、捕捉长距离依赖，并提供可解释的权重分布，彻底改变了序列建模方式，成为大模型崛起的关键基石。（239字）
解决方案体验 | 基于 GPU 云服务器微调 Qwen3 模型
本方案通过模型蒸馏，利用大模型生成标注数据，微调Qwen3-0.6B小模型，实现高效、低成本的结构化信息抽取。结合ms-swift与vLLM框架，仅需一行命令完成训练与部署，准确率从14%提升至98%，显著提升推理速度与性价比，适用于物流填单等实际场景。