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@u_13778063

雲效「AI 智能評審」,先鋒體驗官招募活動正式啓動,贏取極客專屬好禮!

如今,高質量的代碼是軟件成功的基石。但傳統的代碼評審(Code Review)常常成為研發流程中的瓶頸:耗時、標準不一、有時還夾雜着“人情世故”。 為了徹底改變這一現狀,雲效重磅發佈「AI 智能評審」功能!它是一位不知疲倦、絕對公正的 AI 技術專家,在你發起合併請求時自動介入,從邏輯 Bug、性能瓶頸、安全風險等多個維度,為你的代碼提供專家級評審建議。 現在

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@u_15316473

PAI-DLC 支持一鍵提交 DataJuicer 任務,高效進行大規模多模態數據處理

隨着人工智能模型規模擴大和數據複雜度提升,整合多源異構數據實現多模態協同建模,已成為提升模型性能的核心路徑。高效的數據預處理體系需在保證數據質量與多樣性的前提下,突破大規模數據清洗、增強與合成的系統性技術瓶頸,以平衡訓練效能與成本控制。阿里雲人工智能平台PAI分佈式訓練PAI-DLC推出的一項全新任務類型DataJuiceronDLC,旨在為用户帶來開箱即用、高性能、穩定高效的數

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@u_15316473

昵稱 阿里雲大數據AI技術

@elhix0bg

為什麼 OpenSearch 向量檢索能提速 13 倍

在當今的數字化時代,以音視頻等多媒體內容為代表的非結構化數據呈現出爆炸式增長。這類數據無法簡單地用傳統數據庫中的行列數據來表示,因此向量檢索技術應運而生。非結構化數據通常被轉換為向量表示,並存儲在向量數據庫中。這種向量化模型能夠提取並捕捉到數據中的特徵,在多維的向量空間中進行有效表示。 一個形象的例子是:embedding(king)−embedding(man)+embedding(wom

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@elhix0bg

昵稱 阿里雲大數據AI

@jiang_5f3236dd7afd1

ModelScope 模型一鍵上線?FunModel 讓你 5 分鐘從零到生產

下一個AI爆款應用,或許就從您點擊"立即部署"的那一刻開始! 一、前言:AI 浪潮下的模型訴求 在當今這個全民 AI 的時代,快速入門 AI,趕上時代的浪潮,成為了大家當下最熱切的追求和期盼。於是,模型作為 AI 場景的載體,隨着 AI 技術的不斷髮展,在持續的,如雨後春筍般出現在大家的視野中,可謂是種類繁雜,功能齊全,從不同方面滿足大家對 AI 的需求。例如在 AI 聊天場景,就有很多大語

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@jiang_5f3236dd7afd1

昵稱 Serverless

@elhix0bg

讓 ETL 更懂語義:DataWorks 支持數據集成 AI 輔助處理能力

在生成式AI浪潮下,數據不再只是“被搬運的原料”,更應是“可理解、可推理、可挖掘價值”的智能資產。然而,傳統ETL(Extract-Transform-Load)流程仍停留在結構化數據處理層面,面對海量文本、日誌、反饋等非結構化數據時,往往依賴人工標註或複雜開發鏈路,效率低、成本高、響應慢。 為此,阿里雲大數據開發治理平台DataWorks數據集成全新智能化升級,以“AI釋放數據價值”為核心,正式

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昵稱 阿里雲大數據AI

@yunxiao0816

阿里巴巴發佈最佳實踐 | 阿里巴巴DevOps實踐指南

編者按:本文源自阿里云云效團隊出品的《阿里巴巴DevOps實踐指南》,掃描上方二維碼或前往:https://developer.aliyun.com/...,下載完整版電子書,瞭解阿里十年DevOps實踐經驗。 DevOps 追求更短的迭代週期、更高頻的發佈。但發佈的次數越多,引入故障的可能性就越大。更多的故障將會降低服務的可用性,進而影響到客户體驗。所以,為了保證服務質量,守好發佈這個最後一道

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@yunxiao0816

昵稱 雲效DevOps平台

@alixitongruanjianjishu

中國科協發佈 2021 開源創新榜,阿里巴巴 2 大開源社區、5 大開源項目上榜

3 月 8 日消息,日前,中國科協正式發佈 2021“科創中國”開源創新榜單,推選出 50 項年度優秀開源產品及相關機構。其中,阿里巴巴聯合發起的龍蜥開源社區(OpenAnolis)和 Apache RocketMQ 開源社區榮獲“年度優秀開源機構”,阿里自主開源的龍蜥操作系統(Anolis OS)、RocketMQ、AliOS Things、Dubbo-go、MNN 深度學習推理引擎 5 大開源

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昵稱 阿里云云原生

@240cgxo4

ScaleFlux加入阿里雲PolarDB開源數據庫社區

ScaleFlux簽署阿里巴巴開源CLA(Contribution License Agreement, 貢獻許可協議), 正式與阿里雲PolarDB 開源數據庫社區牽手。 s.jpg PolarDB是阿里雲自研的數據庫產品家族,採用存儲計算分離、軟硬一體化設計,既擁有分佈式設計的低成本優勢,又具有集中式的易用性,可滿足大規模應用場景需求。2021年,阿里雲把數據庫開源作為重要戰略方向,正式開源自

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昵稱 開源小秘書

@240cgxo4

5月25日,阿里雲開源 PolarDB-X 將迎來重磅升級發佈

2022年5月25日,阿里雲開源 PolarDB-X 將升級發佈新版本!PolarDB-X 從 2009 年開始服務於阿里巴巴電商核心系統, 2015 年開始對外提供商業化服務,並於 2021 年正式開源。本次發佈會將重磅推出在穩定性、生態融合以及易用性上有了長足進步的 2.1 版本,新增 X-Paxos、自動分區、OSS 冷熱數據分離等諸多重要特性,並在 MySQL 生態融合、K8S 生態融合方

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昵稱 開源小秘書

@n7pkpnuy

阿里雲大師課——PolarDB 高手課上線開講!

近日,由阿里雲開發者社區、極客時間、PolarDB開源社區聯合出品的「阿里雲大師課:PolarDB 高手課」課程正式上線。本系列大師課,阿里雲開發者社區聯合極客時間團隊,開創性地規劃了技術點輸出+訪談的形式,技術點輸出2小時,訪談1小時,打開用户大廠技術視野,沉浸式接受高P專家心法。 數據庫作為一類傳統的、承上啓下的基礎軟件,正被“雲原生+開源”賦予了一種新的生命力。 近幾年,雲原生技術正從各個方

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昵稱 阿里雲數據庫開源

@data_ai

這些年在阿里學到的方法論

方法論是指導做事的基本原則,能夠幫助我們快速的觸及問題的核心並確定解決思路,好的方法論能讓我們事半功倍,下面就總結下我在阿里這幾年學習到的部分方法論。 做事方法論 5W2H 我們在做一件事時,經常需要和老闆或者合作方去講為什麼要做這件事,準備怎麼做,以求獲得來自老闆和合作夥伴的認可及支持。5W2H是指WHY、WHAT、WHO、WHEN、WHERE、HOW、HOW MUCH。5W2H方法可以幫助我們

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@data_ai

昵稱 數據庫知識分享者

@data_ai

《Data+AI驅動的全棧智能實踐開放日》線上直播來了!

阿里雲瑤池數據庫生態工具重磅首發!首次公開 Data Agent for Analytics、Data Agent for Meta、DAS Agent 等Data Agent 系列產品,揭秘在 AI 時代如何讓數據“活起來”! 🔥 顛覆想象的技術碰撞 解鎖 Data+AI 在數據庫領域的創新實踐 探索從數據治理到智能決策的全鏈路解決方案! 🗓️ 3日連播 乾貨滿滿! 🔐 研發專家親授實戰

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@data_ai

昵稱 數據庫知識分享者

@data_ai

記一個詭異的TCP揮手亂序問題

本文內容包括但不限於:tcp四次揮手(同時關閉),tcp包的seq/ack號規則,tcp狀態機,內核tcp代碼,tcp發送窗口等知識。 問題是什麼? 內核版本linux 5.10.112 一句話:四次揮手中,由於fin包和ack包亂序,導致等了一次timeout才關閉連接。 過程細節: 同時關閉的場景,server和client幾乎同時向對方發送fin包。 client先收到了server的

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@data_ai

昵稱 數據庫知識分享者

@data_ai

好好的“代碼優化”是怎麼一步步變成“過度設計”的

有一天Review師妹的代碼,看到一行很難看的代碼,畢竟師妹剛開始轉JAVA,一些書寫小習慣還是要養成,所以錙銖必較還是有必要的,於是給出了一些優化思路的建議,以及為什麼要這麼做。建議完後,我並沒有停下”追求極致“的腳步,隨着不斷的思考,發現這段代碼的優化慢慢變得五花八門起來了,完成了一次“代碼優化”到“過度設計”的典型思考過程,這過程中涉及了很多Java的語法糖及設計模式的東西,很典型,能啓發思

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@data_ai

昵稱 數據庫知識分享者

@alixitongruanjianjishu

被 AI 寫的遊戲代碼砸中是什麼感覺 | 10 分鐘打造你的超級 AI 編碼助手

近年來,人工智能得到了迅猛的發展,並在各行各業都得到了廣泛應用。尤其是近兩年來,AI開發工具逐漸成為開發者們的新寵,其中通義靈碼(阿里雲發佈的一款基於通義大模型的 AI 編碼助手)更是引發了無限可能性的探索。截至目前,通義靈碼下載量已經突破 100 萬。是國內使用率最高的 AI 編碼助手。 通義靈碼大大提升了編碼的效率,還通過智能化的功能減少了人為錯誤,提高了代碼的質量和可維護性。它使得開發者可

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@kunaodehuluobo

數據庫索引回表困難?揭秘PolarDB存儲引擎優化技術

引言 數據庫系統為了高效地存儲、檢索和維護數據,採用了多種不同的數據組織結構。不同的組織結構有其特定的用途和優化點,比如提高查詢速度、優化寫入性能、減少存儲空間等。常見的數據庫記錄組織結構有: B-Tree B-Tree是一種平衡的多路搜索樹,特別適合存儲在外部存儲器(如硬盤)中。它通過減少訪問磁盤的次數來優化讀寫操作。B-Tree廣泛應用於數據庫管理系統和文件系統中,用於存儲索引和

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昵稱 阿里雲瑤池數據庫

@data_ai

全新架構!日誌服務 SLS 自研免登錄方案發布

引言 很多用户在使用日誌服務 SLS 時,採用 STS 這種免登的方式,能夠快速將日誌服務的頁面集成到三方的系統中。STS 模式是非常經典且成熟的免登方案,它的優點非常多,例如:能夠充分利用阿里雲賬號 RAM 體系、能夠通用地集成支持 STS 模式的所有云產品、支持客户自定義訪問權限等。 存在問題 隨着時間的推移,STS 模式在多個方面已經不滿足日誌服務客户的需求: 性能問題 STS 模式加載速度

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@data_ai

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@data_ai

SLS 查詢新範式:使用 SPL 對日誌進行交互式探索

1.引言 在構建現代數據和業務系統的過程中,可觀測性已經變得至關重要,日誌服務(SLS)為 Log/Trace/Metric 數據提供了大規模、低成本、高性能的一站式平台服務,並提供數據採集、加工、投遞、分析、告警、可視化等功能,從而全面提升企業在研發、運維、運營和安全等各種場景的數字化能力。 1.1 日誌數據天然是非結構化的 日誌(Log)數據作為可觀測場景中最基礎的數據類型之一,其最大的特點在

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@alijishu

eKuiper 1.8.0 發佈:零代碼實現圖像/視頻流的實時 AI 推理

LF Edge eKuiper 是 Golang 實現的輕量級物聯網邊緣分析、流式處理開源軟件,可以運行在各類資源受限的邊緣設備上。eKuiper 的主要目標是在邊緣端提供一個流媒體軟件框架(類似於 Apache Flink )。eKuiper 的規則引擎允許用户提供基於 SQL 或基於圖形(類似於 Node-RED)的規則,在幾分鐘內創建物聯網邊緣分析應用。 近日,eKuiper 發佈了 1.8

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昵稱 阿里雲開發者

@data_ai

如果你也會這樣調試,那真是泰酷辣

一、引言 工欲善其事,必先利其器,學會如何利用 IDEA 高效 debug ,將會大大提升我們的工作效率。基本的斷點調試方式就不講解了,網上有很多優秀的文章,這裏會主要舉一些我們日常工作中重要但是容易被忽視的調試技巧。 二、正文 2.1 不暫停的 debug 通常情況下,我們斷點的時候,會卡住當前線程。假設我們在主預發或者公用環境進行debug,就老感覺背後有人在罵我,誰又在debug,環境怎麼又

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@elhix0bg

企業級AI搜索解決方案:阿里雲AI搜索開放平台

隨着信息技術的飛速發展,搜索引擎作為信息獲取的重要工具,扮演着不可或缺的角色。阿里雲 AI 搜索開放平台以其強大的技術支持和靈活的開放性,持續為用户提供高效的搜索解決方案。 一、阿里雲 AI 搜索開放平台 一站式的 AI 搜索開放平台作為阿里雲 AI 搜索整個產品體系核心,提供豐富的 AI 搜索組件化服務。兼容主流開發框架 LangChain和 LlamaIndex,支持搜索專屬大模型、百鍊等大模

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@yqyx36

支付寶H5下載被攔截的原因排查與解決指南

在支付寶H5頁面中出現“請確保該下載文件來源安全”的提示,通常是支付寶為了保障用户安全,對第三方鏈接或文件進行的安全攔截。以下是可能原因和解決方案的詳細分析: 一、可能原因 支付寶安全策略限制 支付寶對所有第三方鏈接和文件下載都有嚴格的安全檢測機制,尤其是針對文件來源、協議、類型等進行限制,以防止惡意軟件或釣魚攻擊。 文件下載方式不符合規範 自動觸發下載:如果頁

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昵稱 雲輕雨細

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雲棲實錄 | 通義實驗室基於MaxCompute進行大模型數據管理及處理

本文根據9月25日雲棲大會--《通義基於MaxCompute進行大模型數據管理及處理》演講整理而成,演講信息如下: 演講人:曾劍元通義實驗室系統研發總監 主要內容: _AI數據的特點,跟傳統大數據的區別_ _通義實驗室為什麼基MaxCompute來構建我們的數據平台_ _通義實驗室的大模型的數據平台架構_ AI數據區別於傳統數據的三個特點 第一個特點是數據組織的無標準。像傳統大數據基本上是一個大寬

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雲棲實錄|MaxCompute全新升級:AI時代的原生數據倉庫

本文根據2025雲棲大會演講整理而成,演講信息如下: 演講人: 張治國阿里雲智能計算平台事業部MaxCompute負責人 於得水阿里雲智能集團資深技術專家 謝德軍阿里雲智能集團資深技術專家 在雲棲大會的ODPS分論壇上,阿里雲MaxCompute迎來了十五週年的重大技術發佈。從雲原生到AI原生,MaxCompute正式宣告邁入一個全新的發展階段,推出AI原生數據倉庫核心能力

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