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05:15 PM · Oct 25 ,2025
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alijishu 頭像

阿里雲開發者 - 從 JDK 9 到 19，我們幫您提煉了和雲原生場景有關的能力列表（上）

在 JDK 9 之前，Java 基本上平均每三年出一個版本。但是自從 2017 年 9 月分推出 JDK9 到現在，Java 開始了瘋狂更新的模式，基本上保持了每年兩個大版本的節奏。從 2017 年至今，已經發布了 十一個版本到了 JDK 19。其中包括了兩個 LTS 版本（JDK11 與 JDK17）。除了版本更新節奏明顯加快之外，JDK 也圍繞着雲原生場景的能力，推出並增強了一系列諸如容器內資

JDK , gc , ltsb , JAVA , 雲原生

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u_16213566 頭像

雲端小仙童 - rpc傳輸限制大小16m

系統的運行過程中，需要對外部請求進行限流。限流有本地限流與分佈式限流，本文現在對項目實踐過程中使用的分佈式限流中間件進行介紹。 該分佈式限流中間件實現的原理是每次從遠端(遠端的redis)消費掉固定數量的配額，待消費完後，再從遠端申請。 // rate.go // 定義了限流的頻次 type Rate struct {

redis , 限流 , 中間件 , 雲計算 , 雲原生 , rpc傳輸限制大小16m

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u_16213671 頭像

mob64ca140d61c6 - grafana 統計主機流量

參考 http://os.51cto.com/art/201404/435279.htm 網卡流量監控工具可以監控通過網絡接口傳輸的數據，並測量目前哪些數據所傳輸的速度。入站流量和出站流量分開來顯示。一些命令可以顯示單個進程所使用的帶寬。這樣一來，用户很容易發現過度使用網絡帶寬的某個進程。這些工具使用不同的機制來製作流量報告。nload等

grafana 統計主機流量 , 數據 , 雲計算 , 操作系統 , 雲原生 , 網絡 , Python

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u_16213580 頭像

雲端行者 - sc 註冊frpc

網絡與信息安全應急人員認證”（ Certified Cyber Security Response Professional, CCSRP）是CNCERT推出的，面向重點行業網絡與信息安全從業人員的技能認證。 CCSRP認證以網絡安全應急響應為切入點，覆蓋網絡與信息安全的事前、事中和事後等各方面的能力。 該認證管理和技術並重，通用與特殊兼顧，理論與

安全技術 , 認證機構 , 安全應急 , 雲計算 , sc 註冊frpc , 雲原生

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automq 頭像

AutoMQ - 當 Kafka 架構顯露“疲態”：共享存儲領域正迎來創新變革

文章導讀 本文作者為沃爾瑪開發者 Ankur Ranjan 與 Sai Vineel Thamishetty 。二人長期關注 Apache Kafka 與流處理系統的演進，深入研究現代流處理架構面臨的挑戰與創新方向。文章不僅總結了 Kafka 的歷史價值與當前侷限，還展示了下一代開源項目 AutoMQ 如何藉助雲原生設計，解決 Kafka 在成本、擴展性與運維方面的痛點，為實時數據流架構提供全新視

data , 雲原生 , kafka

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u_16213663 頭像

mob64ca140b82e3 - Restund

REST風格 REST風格簡介 REST（Representational State Transfer），表現形式抓狀態轉換 傳統風格資源描述形式 http://localhost/user/getById?id=1 http://localhost/user/saveUser

rest , System , 雲計算 , 用户信息 , 雲原生 , Restund

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u_16099278 頭像

代碼工匠傳奇 - underlay和overlay示意圖

1.內表有3種類型 ： Standard：標準表 Sorted：排序表 Hashed：哈希表. 2. 內表的定義： UNIQUE|NON-UNIQUE：指定關鍵字，只能應用於排序表或者哈希表。 INITIAL SIZE n：指定初始化內表大小。 WITH HEADER LINE：定義內表是否有表頭。 * DATA 內表

字段 , 數據 , 雲計算 , 表數據 , underlay和overlay示意圖 , 雲原生

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u_16099249 頭像

雲端築夢大師 - presto分析函數

級別： 中級 Goran Begic, 高級 IT 工程師, IBM Allan Pratt, 首席工程師, IBM 2007 年 5 月 14 日 本文來自於 Rational Edge：本文討論了其他 Rational 最佳實踐中的運行時分析，並概述了其對軟件開發人員、測試人

分析工具 , presto分析函數 , 數據 , 雲計算 , 雲原生 , Visual

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u_16774904 頭像

萌萌朵朵開 - Ansible 自動化運維：解放雙手的高效實戰指南

在服務器數量少的時候，手動登錄服務器部署應用、修改配置還能應付，但隨着業務擴張，幾十上百台服務器的運維工作會讓人崩潰——重複執行命令、配置不一致、誤操作風險高，這些問題嚴重拖慢效率。直到用上 Ansible，運維工作才徹底“減負”：它無需在目標服務器安裝客户端，通過 SSH 就能批量管理服務器，用簡單的 YAML 腳本定義運維任務，一鍵完成批量部署、配置管理、服務啓停等操作，成為

服務器 , 雲計算 , 雲原生 , Nginx

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u_16213585 頭像

mob64ca13f8b166 - grafana往上翻頁

MOSS 2007開發中難免會碰到列表方式展現數據並進行翻頁功能的要求，MOSS 2007的對象模型中，實現翻頁的是SPListItemCollection的ListItemCollectionPosition屬性，但是這個屬性僅記錄和下一頁的起始位置，並沒有屬性來記錄上一頁的位置，所以實現上翻頁就比較麻煩了，而且只能一頁一頁的翻不能進行跳轉翻頁。如果要實現上述功能就要計算出所有

grafana往上翻頁 , 數據 , 雲計算 , 分頁 , text , 雲原生

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alixitongruanjianjishu 頭像

阿里云云原生 - 打通可觀測性的“任督二脈”：實體與關係的終極融合

作者：隰宗正(霜鍵) 點擊此處，查看視頻演示！ 當可觀測數據遇上“關係圖譜” 1.1 從“孤立的實體”到“連接的網絡” 在現代雲原生架構的宏大敍事中，我們習慣於將系統中的每個組件——服務、容器、中間件、基礎設施，視為獨立的“實體”進行監控和管理。我們為它們配置儀表盤，設置告警，追蹤它們的性能指標。然而，這種“個體視角”存在一個根本性的盲點：它忽略了系統最本質的特徵——連接（Connection）。

阿里雲 , 雲原生

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u_16099200 頭像

數據探索者 - UML序列圖表示異步消息

序列圖主要用於按照交互發生的一系列順序，顯示對象之間的這些交互。很象類圖，開發者一般認為序列圖只對他們有意義。然而，一個組織的業務人員會發現，序列圖顯示不同的業務對象如何交互，對於交流當前業務如何進行很有用。除記錄組織的當前事件外，一個業務級的序列圖能被當作一個需求文件使用，為實現一個未來系統傳遞需求。在項目的需求階段，分析師能通過提供一個更加正式層次的

序列圖 , UML序列圖表示異步消息 , 建模 , 雲計算 , UML , 雲原生

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u_16099268 頭像

碼海探險先鋒 - arl燈塔鏡像下載

文章目錄 前言 一、SDK包簡介 二、SDK文件使用 1.文件移植 2.宏定義數據類型 3.編寫主程序 三、下載編譯 總結 前言 提示：以下是本篇文章正文內

雲計算 , c++ , Linux , arl燈塔鏡像下載 , 雲原生 , c , Ubuntu , VScode

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u_16213561 頭像

技術極客俠 - devops 自動化運維工具開源

本次精選近期DevOps相關文章，既有國外大廠的譯作，也有國內資深DevOps 專家的給力之作。篇篇精彩，不容錯過喲。 No.1 國內篇 | DevOps 能力模型、演進及案例剖析 點評： 作者首先是資深開發人員，這是本文如此獨特的根本原因所在。從Dev的角度，怎麼看DevOps？怎樣才是DevOps 思想？作者甚至給出了他心目中的DevOps 能力模型。

devops 自動化運維工具開源 , 雲計算 , 運維 , google , 雲原生 , 軟件工程

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u_16213614 頭像

mob64ca13ffd0f1 - sklearnLogisticRegression多分類

文章目錄 邏輯迴歸（分類） 1、基本原理 4、梯度下降法 4、sklearn實現邏輯迴歸 5、多分類問題 5.1多分類原理 5.2sklearn實現多分類 邏輯迴歸（分類） 1、基本原理 邏輯迴歸用於分類，是對樣本屬於某一類的概率進行預測，對數機率函數：

機器學習 , 多分類 , 雲計算 , 取值 , 雲原生

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u_14555 頭像

blueice - vba窗體 progressbar控件怎麼用

VBE的窗口組成（VBE是Excel提供的專門用於編輯和調試VBA程序的編輯器） 打開Excel應用程序，在“開發工具”選項卡下點擊“Visual Basic”按鈕或者直接按下快捷鍵組合Alt+F11即可打開VBE窗口，其主要組成部分如圖1-1所示。 圖1-1VBAE窗口 窗口中主要組成部分包括菜單欄、工具欄、工程資源管理器、代

雲計算 , vba , 雲原生 , 資源管理器 , 工具欄

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u_16099225 頭像

數據探索者11 - 容器中查看當前用户所屬組

linux下查看所有用户及所有用户組 groups 查看當前登錄用户的組內成員 groups gliethttp 查看gliethttp用户所在的組,以及組內成員 whoami 查看當前登錄用户名 /etc/group文件包含所有組 /etc/shadow和/etc/passwd系

容器中查看當前用户所屬組 , 用户組 , 雲計算 , 多用户 , 雲原生 , 用户名

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alixitongruanjianjishu 頭像

阿里云云原生 - ModelScope 模型一鍵上線？FunModel 幫你 5 分鐘從零到生產

作者：百潼 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！ 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

function , 雲原生 , serverless

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u_16700356 頭像

mofcloud - AI API 聚合：跨多個 LLM 的成本與複雜性管理

如果你在沒有聚合層的情況下使用多個 LLM，就像在同時管理好幾個不同的雲平台——能用，但賬單往往會讓人吃驚。 大多數團隊並不是主動選擇多模型架構，而是逐步累積出來的：一個模型負責推理，一個負責總結，再加一個用於客服微調。 半年之後，AI 技術棧就變成了充滿不同計費方式和 token 規則的 API 迷宮。 AI API 聚合能解決這個問題。

FinOps , 數據 , 雲計算 , API , AI , 雲原生

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u_93011 頭像

小屁孩 - nodeport服務實現什麼時候進行snat

話説前提： 作為前端開發工程師，我們的初始認識，畫畫界面，對對接口，我們對於服務端開發，總是充滿好奇，但是衝破安逸區，讓我們學習新的開發語言Java，Python，php等，我們好不容易立得Flag,在幾天之後，就那麼順其自然的倒了…… 現在Node.js的出現，讓我們看到希望，我們所使用的的前端語法和規則，完全可以99%的複用，讓我們朝着服務端開發前進，

v8 , 管理工具 , 雲計算 , 雲原生 , 開發工程師

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youqingyouyidedalianmao 頭像

龍智DevSecOps - Atlassian Server用户新選擇 | 雲版和本地部署的數據中心版，總有一個適合您

Atlassian對Server版本產品的支持將於2024年2月15日結束，現在，是時候創建您的遷移計劃了。一起來看看您需要了解什麼基礎知識以及如何規劃下一步行動吧。 雖然離終止支持還有幾個月的時間，但對於使用Server版的企業來説，這是一則重要的考慮事項，最好在截止日期之前就開始規劃遷移。面對宏觀環境的挑戰，現在比以往任何時候都要加速您的轉型之旅，並需要優先考慮創新。幸好，在這

數據中心 , atlassian , server , 雲原生

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mob64ca1405664d - bugreport代碼流程

如何讓查詢生成器將其原始SQL查詢輸出為字符串？ 給出以下代碼： DB::table('users')-get(); 我想獲取上面的數據庫查詢生成器將生成的原始SQL查詢字符串。在這個例子中，它是SELECT * FROM users. 我該怎麼做？ 如何使用Laravel Elocular創建多個where子句查詢？ 我正在使用Lara

bugreport代碼流程 , 雲計算 , php , laravel , 雲原生

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u_16213621 頭像

mob64ca14017c37 - grafana兩個指標合併

前言 多目標跟蹤器的性能需要某些指標來進行度量，目前使用比較廣泛的評測指標主要有 Bernardin 等人定義的 CLEAR MOT 指標、Ristani 等人定義的 ID scores 指標以及最新的 Luiten 等人定義的HOTA 指標。 一、基礎的評測指標 1.1 ID Switches (ID Sw.) 被跟蹤目

雲計算 , 算法 , grafana兩個指標合併 , 目標跟蹤 , 人工智能 , 雲原生 , 目標檢測

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baidujiagoushi 頭像

百度Geek説 - 百度垂搜數據管理系統彈性調度優化實踐

百度垂直搜索系統將搜索核心能力賦能阿拉丁（百度搜索特型結果）、垂直領域搜索、應用內搜索等場景，支撐了數百個檢索場景、百億級內容數據的檢索。隨着接入業務數量和數據量不斷增長，系統在海量數據管理與調度上遭遇新的挑戰，通過垂搜數據管理系統彈性調度優化實踐來滿足業務增長需求。 01 背景 1.1簡介 百度垂搜架構的召回引擎經過歷史架構演進確定了異構部署的架構模型，相較於同構部署在容量自動調整、數據按需存儲

大數據 , 搜索 , 雲原生

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