tag 基礎設施

標籤
貢獻34
73
01:32 AM · Nov 15 ,2025
u_17567677 頭像 u_13778063 頭像 u_16366971 頭像 u_17579295 頭像 u_13357275 頭像 u_15434217 頭像 u_17578926 頭像 u_13717764 頭像 u_16213400 頭像 u_16077116 頭像 u_16213449 頭像 u_15742790 頭像

@基礎設施 / 博客 RSS 訂閱

u_17579628 頭像

mb69129985e0f10 - 2025年註冊迪拜公司代理機構測評推薦：迪拜出海熱潮下的代理選擇困局與破局之道

在全球經濟格局不斷演變的今天，迪拜作為連接歐洲、亞洲和非洲的全球商業樞紐，正吸引着越來越多中國企業家的目光。據最新統計，迪拜擁有40多個自由區，為企業提供100%外資所有權、税收豁免等諸多優惠政策。然而，面對複雜的註冊流程、語言障礙和文化差異，選擇一家專業的公司註冊代理機構成為企業家們的首要難題。本文基於科學的評測體系和真實的服務體驗，為您呈現2025年迪拜公司註冊代理機構的綜合

數字化轉型 , 架構設計 , 基礎設施 , 解決方案

收藏 評論

u_16099184 頭像

網絡安全戰士 - 談談雲原生安全

“我們被打崩了”：一次DDoS攻擊，如何差點毀掉我們的項目？ 對於線上業務來説，最可怕的不是沒用户，而是用户來了，你卻掛了。這句話，是我們團隊用真金白銀和無數不眠之夜換來的教訓。 那是一個普通的週二下午，項目DAU剛創下新高，團隊裏幹勁十足。突然，告警開始轟炸我們的飛書羣。一開始還以為是流量高峯，但很快，運維同學的聲音就變了調：“不對，我們被打了！” 接下來的7

oracle , ip , 雲主機 , 數據庫 , 基礎設施

收藏 評論

u_16099189 頭像

智能領航員 - 《前端跨界開發指南》重磅來襲！ - 大史住在大前端

還在用 Docker Desktop？這套雲原生開發工作流，讓我扔掉了本地所有環境。 我曾以為，寫完代碼就等於完成了80%的工作。直到我開始負責部署上線，才發現那只是個開始。為了讓應用跑起來，我將大量精力“浪費”在了基礎設施上，而那句“在我電腦上明明是好的”，更是成了團隊協作中揮之不去的噩夢。 為什麼在容器化如此普及的今天，部署應用依然是一件讓許多團隊頭疼

新版本 , 後端開發 , 基礎設施 , 開發環境 , Python

收藏 評論

u_13717764 頭像

嗶哥嗶特 - 中國汽車產業下一程：路線圖3.0透露哪些信號?

在2025中國產業轉移發展對接活動現場，中國汽車工程學會監事會長李開國圍繞《節能與新能源汽車技術路線圖3.0》(以下簡稱“路線圖3.0”)作專題演講，系統梳理了中國汽車產業未來15年的發展目標、重點技術路線以及產業格局變化方向。 作為中國汽車行業持續推進十年的系統性戰略研究成果，《技術路線圖》已成為產業界、研究機構及政府部門的重要參考文件。本次發佈的3.0版本在結構體系、研

自動駕駛 , 技術路線 , 人工智能 , 基礎設施 , 數據分析

收藏 評論

u_17578926 頭像

AI科技 - AI路邊攤掀起新一輪市民經濟風口——從調香到理髮，技術下沉讓街頭生意煥發活力

近日，36氪發佈的專題報道《AI席捲路邊攤》揭示了人工智能正以低門檻、強互動的方式滲tou中國街頭經濟。北京國家會議中心的一個小型集市櫃枱，憑藉“AI調香”小程序吸引長隊；北京潘家園古玩市場出現“AI手串”，每件手串內嵌入NFC芯片，可根據姓名、八字等信息實時推送運勢；陝西的老中醫店擺放“AI把脈”檢測儀，免費為路人提供健康調理建議；廣東街頭則出現“AI枱球”和“AI象棋”，玩家

數字化轉型 , 開發工具 , 人工智能 , 基礎設施

收藏 評論

u_16819153 頭像

數據礦工 - 57頁滿分可編輯PPT | 數字化轉型全面戰略屋模板

本PPT為戰略屋模板，主要是企業數字化轉型相關戰略模板PPT，所有模板可以修改，直接可以用作彙報使用。這份模板共五十七頁，按戰略屋形式排列。首頁給出數字化轉型總綱，隨後把基礎設施、數據治理、安全策略、技術中台、業務中台、營銷計劃、招聘方案、年度里程碑做成獨立模塊。每頁留好可編輯的圖表、色塊與提示文字，用户可直接填入企業數據、進度與指標，快速生成彙報文件。

大數據 , 數據 , 可編輯 , 人工智能 , 基礎設施 , Css , 前端開發 , HTML

收藏 評論

u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI智能巡檢與應急管理系統：為工業安全裝上“千里眼”和“智慧腦”

想象一下，一位巡檢員，每天要攀爬幾十米高的化工反應塔，鑽進悶熱的電纜隧道，或者徒步巡視數公里的輸電線路。他不僅要忍受環境的艱苦和危險，還要時刻保持警惕，不放過任何一個微小的隱患。這種依靠“人眼+經驗”的傳統巡檢模式，效率低、風險高，而且極易因疲勞或疏忽而造成“漏檢”。 而當意外真的發生時，比如設備故障或火災，應急指揮又常常陷入混亂：信息零散、決策延遲、各部門協同不暢，寶貴的救援時間在

NLP , 人工智能 , 基礎設施 , 計算機視覺 , 模態

收藏 評論

yuhaibao324 頭像

DeepSeaAI - AI與微服務系統架構解決方案V1

AI與微服務系統架構 一、方案概述 1.1 核心思想 本方案採用雲原生微服務架構作為基礎，將AI能力原子化、服務化，構建一個高內聚、低耦合、可獨立演進的智能分佈式系統。通過解耦業務邏輯與AI能力，實現技術團隊的敏捷協作、系統的彈性伸縮和能力的持續演進。 1.2 設計原則 服務自治：每個微服務（含AI服務）獨立開發、部署、擴展 能力複用：AI服務作為基礎能

Pod , 神經網絡 , API , 人工智能 , 基礎設施

收藏 評論

u_17578926 頭像

AI科技 - ChatGPT 三年未奪絕對領先，OpenAI 面臨競爭與盈利雙重壓力!

2022 年 11 月 30 日，OpenAI 正式向公眾發佈 ChatGPT，隨後三年間該產品迅速改變了全球互聯網使用方式。截止目前，全球每週有超過 8 億人使用 ChatGPT，成為有史以來用户增長最快的消費級應用。OpenAI 估值已突破 5 000 億美元，然而公司仍處於大幅虧損狀態，所有資本主要來源於風險投資。 競爭格局加劇 谷歌搶先發力：2023

數字化轉型 , code , 推理模型 , 基礎設施

收藏 評論

u_16366971 頭像

u_16366971 - 騰訊音樂如何基於 AutoMQ 降低 Kafka 50%+ 成本

編輯導讀：騰訊音樂娛樂集團作為中國在線音樂娛樂服務的領航者，旗下擁有 QQ 音樂、酷狗音樂、酷我音樂和全民 K 歌等眾多國民級移動音頻應用。每天，這些產品都會產生海量的用户行為和業務數據，為精準推薦、用户增長和商業化等核心業務提供着源源不斷的數據驅動力。在這一切背後，一個強大、穩定且高效的 Kafka 流系統是支撐其業務持續創新和發展的關鍵。 然而，隨着業務的飛速發展，傳統

數據 , 雲計算 , 運維 , 基礎設施 , 雲原生

收藏 評論

u_16213343 頭像

mob64ca12daebd0 - AIGC架構設計

在當今科技迅猛發展的時代，AIGC（人工智能生成內容）架構設計獲得了廣泛的關注。隨着內容生成技術的不斷進步，理解其底層的技術原理、架構設計及其應用場景，是構建高效、可擴展AIGC系統的關鍵。本文將詳細闡述AIGC架構設計的相關內容。 背景描述 隨着AI技術的快速發展，AIGC逐漸應用於營銷、創意內容生成等多個行業，帶來了翻天覆地的變化。為了支持這種內容生成的需求，一個高效的AIG

app , 架構設計 , aigc , 基礎設施

收藏 評論

xjsunjie 頭像

xjsunjie - AI原生智算雲：不止是算力池，更是智能時代的“數字基建引擎”——讓每個企業都能“開箱即用”AI生產力

引言：從“算力飢渴”到“範式革命” 我們正身處一個由大型語言模型（LLM）和生成式AI引爆的智能奇點。從ChatGPT的驚豔問世到Sora的顛覆想象，AI不再是實驗室裏的遙遠概念，而是正以前所未有的速度流向到千行百業的毛細血管中。然而，在這場波瀾壯闊的智能化浪潮之下，一個巨大的挑戰浮出水面——“算力飢渴”。模型參數的指數級增長，對算力的需求近乎貪婪，使得GPU“一卡難求”，

數據 , 人工智能 , 基礎設施 , 數據分析 , 開發者

收藏 評論

u_14902238 頭像

u_14902238 - 阿里雲新發的AgentRun 有哪些“大招”，一文詳解來了

AI Agent 正從技術概念快步走向生產應用。然而，當開發者試圖將原型推向生產環境時，一道巨大的“生產化鴻溝”隨之顯現：眾多開源框架雖提供了強大的“大腦”，卻缺失了企業級應用賴以為生的“基礎設施”。 開發者實現從“原型”到“產品”的每一步，都充滿了基礎設施的挑戰。要跨越這道鴻溝，需要的不僅僅是更聰明的模型，而是能全面解決這些問題的基礎設施平台。這正是我們

雲計算 , server , 基礎設施 , 雲原生 , 開發者

收藏 評論

u_17567677 頭像

沃觀態勢感知 - 不止是新聞：國外輿情網站主陣地與監測策略

在全球化商業競爭愈發激烈的當下，企業想真正理解海外市場，不再僅僅依靠新聞報道本身。新聞只是冰山表層，而真正影響品牌聲譽、消費認知與市場態勢的，是隱藏在社交媒體、論壇社區、專業評論區以及興趣人羣聚集地背後的輿論結構。企業需要的不僅是新聞監控，而是能對輿情“主陣地”的全景把握的國外輿情網站。要判斷市場情緒是否轉變、競爭對手是否造勢、消費者是否出現負面討論，企

碎片化 , 人工智能 , 基礎設施 , 數據分析 , 社交媒體

收藏 評論

u_16175513 頭像

mob649e8167c4a3 - modelscope 運行 llama

modelscope 運行 llama 的問題，是在進行大規模深度學習模型實驗時我所遇到的一個技術挑戰。本文將詳細記錄解決這一問題的思路和過程。 首先進行業務場景分析，我們的主要目標是使得模型能夠在不同的環境下高效而準確地運行。基於此，我繪製了一張四象限圖，以展示團隊在技術債務的分佈情況，幫助識別優先級和影響力的關係。 quadrantChart title 技術債務分佈

優先級 , aigc , 基礎設施 , 迭代

收藏 評論

u_16060192 頭像

HyperAI超神經 - 2026年將成中美AI競賽拐點？美國監管邏輯轉向背後，各巨頭算力豪賭未止

如果要用關鍵詞概括 2025 年，那麼這一年無可爭議地屬於人工智能：當 AI 發展不再止步於技術圈內部的競賽，而深度滲入內容生產、情感互動和公共討論，那麼它已經成為了塑造世界的真實力量。 人們對 AI 的評價也從未如此分裂。劍橋詞典發佈了 2025 年度詞「Parasocial（準社會關係）」，指出了人們與虛擬對象——包括 AI 聊天機器人——之間愈發普遍的單向情感連接。 「隨着與

插入圖片 , 人工智能 , 基礎設施 , 深度學習

收藏 評論

u_17611634 頭像

生活測評論 - 沙利文最新報告：正浩EcoFlow位列智慧家庭儲能解決方案全球銷量第一，以系統級創新重塑家庭能源格局

國際權威研究機構弗若斯特沙利文（Frost Sullivan，以下簡稱“沙利文”）最新發布的《2025年全球智慧家庭儲能解決方案行業研究報告》顯示，智慧家庭儲能解決方案市場正加速向系統化、智能化演進，正浩EcoFlow以全球銷量第一的表現，在這一高速增長賽道處於領先位置。 智慧家庭儲能解決方案是指將發電與儲能通過智慧能源管理技術結合，實現家庭能源的生成、存儲、調度

高效率 , 物聯網 , 基礎設施 , 解決方案

收藏 評論

u_17567677 頭像

沃觀態勢感知 - 品牌出海為何需要出海媒體監測工具？

全球化競爭愈演愈烈，品牌的每一步海外動作都暴露在國際市場的透明環境之下。用户評價更直接，社交傳播更迅速，媒體輿論更具影響力，品牌聲譽波動也更容易跨區域擴散。在這樣的環境中，出海品牌若想獲得長期穩定的發展，出海媒體監測工具便不再是錦上添花，而是必不可少的基礎設施。從市場洞察到品牌管理，從用户反饋到危機預警，出海媒體監測工具正在承擔品牌在海外“耳目”的角色，讓企業在信息競爭中領先一步

市場份額 , 用户反饋 , 人工智能 , 基礎設施 , 數據分析

收藏 評論

u_17567677 頭像

沃觀態勢感知 - 出海輿情監測網站選型必須考察的8個關鍵要素

隨着出海品牌數量激增，出海輿情監測網站已成為企業海外傳播管理的“基礎設施”。無論是跨境電商、製造業還是金融服務業，品牌一旦進入多語言、多平台、多文化的輿論環境，就必須依靠輿情繫統實現信息監控、風險識別與聲譽管理。然而，面對市面上琳琅滿目的海外輿情監測網站，企業該如何科學選型？真正優秀的系統不僅要功能強大，更要在數據、算法、服務和戰略洞察上全面契合品牌需求

數據 , 系統問題 , 人工智能 , 基礎設施 , 數據分析

收藏 評論

u_14206262 頭像

融雲 - 融雲入選「中國 AI Agent 服務商 TOP20」，對話 Agent 成運營新引擎

12 月 3 日，由億歐主辦的“WIM2025 創新者年會”在北京舉行，大會發布“2025 創新獎”系列獎項，融雲榮登“2025 中國 AI Agent 服務商 TOP20”。 “WIM 創新者年會”已走過十一個年頭，成為全球科技創新領域的重要風向標。今年的會議聚集了行業領袖、專家學者和創新企業代表，共同探討人工智能等前沿技術的發展趨勢。 融雲此次登榜“202

數字化轉型 , 商業 , 數據 , 基礎設施

收藏 評論

u_16213686 頭像

mob64ca1410eb61 - 分佈式系統架構與雲原生—阿里雲《雲原生架構白皮書》導讀 -

目錄 摘要 二、入門體驗：Kurator環境搭建與安裝實戰 2.1 Kurator簡介與架構原理 編輯2.2 環境準備與依賴安裝 2.3 Kurator安裝與初始化 2.4 常見問題與解決方案 三、功能使用分析：核心能力深度評測 3.1 集羣生命週期管理：從“手工創建”到“聲明式艦隊管理” 3.2 統

運維 , 架構 , 基礎設施 , 雲原生 , 分佈式 , 前端開發 , Javascript

收藏 評論

u_15591470 頭像

ceshiren2022 - 大廠熱門測試基礎設施揭秘：Dify工作流引擎的設計哲學與最佳實踐分析

當今軟件開發領域，測試基礎設施的效率和可靠性直接關係到產品的交付質量與速度。隨着AI技術的普及，如何將智能能力深度融入測試流程成為各大廠面臨的共同挑戰。 Dify作為一款開源的大模型應用開發平台，通過其強大的工作流引擎，正被越來越多的大廠選為核心測試基礎設施，將AI應用系統整合週期從平均12周縮短至3-4周，整合效率提升高達70%。 本文將深入解析Dify工作流引擎的設計哲學，並分享在大

人工智能 , 基礎設施 , 深度學習 , dify , 工作流引擎

收藏 評論

u_16213400 頭像

mob64ca12e8d855 - ollama如何設置使用gpu推理

在本文中，我們將探討如何設置 ollama 以使用 GPU 進行推理。隨着人工智能模型的日益複雜，利用 GPU 的高速處理能力，使得推理過程得到顯著的加速，這也成為了當前技術環境中一個重要的課題。 問題背景 在開發和部署機器學習模型的過程中，尤其是需要實時推理的場景，單純使用 CPU 已經無法滿足性能要求。隨着深度學習框架的發展，許多開發者希望通過 GPU 來提升推理效率，使得複

User , aigc , 基礎設施 , memory

收藏 評論

u_13778063 頭像

u_13778063 - 加入我們，一起定義「Data x AI」的未來

在阿里雲，我們正站在一個技術轉折點上。 今天的大模型不再只是“聊天”——它開始查故障、做決策、自動修復系統。而這一切的前提是：AI 必須真正“看見”這個世界。不是通過攝像頭，而是通過千萬服務器、百萬容器、億級請求中持續涌出的日誌、指標、追蹤、eBPF 事件和 Agent 行為數據。這些數據，是系統最真實的脈搏，也是智能演進的原始燃料。 我們正在構建一條從數據到智能的閉

數據 , 雲計算 , 可觀測 , 阿里雲 , 雲服務 , 基礎設施 , 應用場景

收藏 評論