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Serverless社區 - VibeCoding On Function AI Deep Dive：用 AI 應用生產 AI 應用

這是一個很有意思的話題， 今天大家都在熱火朝天的構建 AI 應用。有用各種各樣的編程語言，開發框架開發的，也有用低代碼工作流搭建的，但是你否知道，其實可以僅通過自然語言就可以完成一個 AI 應用的開發乃至上線麼？ 本篇文章就來跟大家分享一下我是如何使用自然語言 的方式構建豐富多彩的 AI 應用的，希望藉此可以帶您直觀感受 VibeCoding 的魅力，感受 AI 時代的軟件生產變革。 用 AI 應

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huaweiyun - TinyEngine 2.8 正式上線：AI能力就位、Docker部署更高效！

本文分享自華為雲社區《TinyEngine 2.8 正式上線：AI能力就位、Docker部署更高效！》，作者：OpenTiny。 前言 TinyEngine低代碼引擎使開發者能夠定製低代碼平台。它是低代碼平台的底座，提供可視化搭建頁面等基礎能力，既可以通過線上搭配組合，也可以通過cli創建個人工程進行二次開發，實時定製出自己的低代碼平台。適用於多場景的低代碼平台開發，如：資源編排、服務端渲染、模型

敏捷開發

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Johny_Zhao - 企業級MediaWiki知識庫系統搭建部署指南（CentOS 8）

## 一、高級環境準備 ### 1. 系統優化與安全加固 ```bash # 系統更新與內核優化 sudo dnf update -y --security sudo dnf install kernel-tools tuned -y sudo tuned-adm profile throughput-performance # 安裝高級安全工具 sudo dnf install fail2b

SharePoint

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雲輕雨細 - 網速只拼Mbps？解碼網速真相的五大關鍵因素

Mbps，這個在網絡世界頻繁出現的詞彙，你真的瞭解它嗎？Mbps 即兆比特每秒（Megabits per second），其中“Mega”代表百萬，“bit”是比特（信息的最小單位），“per second”表示每秒。簡單來説，Mbps 衡量的是每秒傳輸的百萬比特數，直觀體現了數據傳輸的速度快慢。 在網絡通信領域，Mbps 就如同衡量道路上車流速度的標尺，是評估網絡性能的核心指標。無論是家用寬帶、

服務器 , 雲服務器 , 網絡

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CloudImagine - 多維評測指標解讀2022MSU世界編碼器大賽結果

是極致性能，更是最佳商用。 19項第一之上，是63%的極致帶寬降低 近日，2022 MSU世界視頻編碼器大賽成績正式揭曉。報告顯示，阿里媒體處理服務MPS（Alibaba Media Processing Service）s264及s265編碼器共計斬獲19項評測第一，相較大賽指定基準編碼器（AWS Elemental MediaConvert），可再節省高達63% 的碼率，極大幅降低帶寬和

視頻雲 , 雲計算 , 編碼

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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

code , 代碼評審 , 雲計算 , 雲效 , 阿里雲 , 雲服務 , 代碼質量

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zxxpeace - Pod實際使用率（佔linit)超過閾值問題的思考

在日常的運維過程當中，我們會遇到pod的實際內存超過了閾值，出現這種問題，該怎麼處理呢 很多人都會説直接擴容副本數，就可以。但是，有的時候擴容副本數不一定靠譜，擴容了之後還在繼續增加，所以我們要找到它徹底的解決方案 第一步：即時檢查，評估業務影響 # 檢查pod的狀態 kubectl get pod pod-name -o w

Pod , kubernetes , 雲計算 , 重啓 , 解決方案

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萌萌朵朵開 - 微服務架構遷移：從單體應用到K8s微服務的落地步驟

去年公司核心業務系統面臨瓶頸：單體應用代碼量突破50萬行，每次發佈都要全量部署，上線週期長達一週，還經常出現“牽一髮而動全身”的故障。痛定思痛後，我們決定啓動微服務遷移，最終選擇Kubernetes作為部署平台。整個過程踩了不少坑，也總結出一套可落地的步驟，分享給正在準備遷移的團隊。 一、遷移前的準備工作 遷移不是拍腦袋決定的，必須先打好基礎。首先要做的是業務拆分梳理

jar , 微服務 , 雲計算 , 用户中心 , 雲服務

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喝醉的電梯_dpQcUQ - 10人團隊如何流暢運行SolidWorks？

在工程設計和製造領域，SolidWorks作為主流三維CAD軟件，其流暢運行對團隊協作效率至關重要。 10人規模的團隊要實現高效協同，需從硬件配置、網絡優化、雲桌面部署、資源管理、軟件優化及團隊協作六個維度構建解決方案。 一、硬件配置 1.服務器配置： CPU：選擇多核、多線程的高性能處理器，如Intel Xeon系列或AMD EPYC系列，以滿足多人同時運行SolidWo

設計 , 服務器 , 雲計算 , 電腦 , 研發

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慧星雲 - Qwen2-Math碾壓GPT-4:AI數學大師誕生!

Qwen2-Math 阿里巴巴開源的Qwen2-Math模型以驚人的84%準確率橫空出世，不僅超越了GPT-4o，更是將Claude-3.5-Sonnet和Gemini-1.5-Pro等一眾AI巨頭甩在身後。這個AI數學大師的誕生，是否預示着人工智能在精確科學領域的新紀元即將到來？ Qwen2-Math 官方數據圖展示 Qwen2-Math的基礎模型使用Qwen2-1.5B/7B/

llm , 阿里巴巴 , 雲計算 , 人工智能

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數據庫知識分享者 - Qoder + ADB Supabase ：5分鐘GET超火AI手辦生圖APP

視頻效果： 一、前言 在AI原生應用開發的時代，傳統的後端架構正在被重新定義。本文將帶你體驗如何使用 Qoder、阿里雲ADB Supabase 和通義千問圖像編輯模型（Qwen Image Edit），快速搭建一個完整的 AI 手辦生圖 Flutter 移動端應用。全程無需自建傳統後端，真實體驗一次 Vibe Coding 的極速開發。 二、總體思路 前端由 Qoder 根據需求自動生成

資訊 , MySQL , 數據庫 , SQL , 後端

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探索雲原生 - ArgoWorkflow教程(四)---Workflow & 日誌歸檔

上一篇我們分析了argo-workflow 中的 artifact，包括 artifact-repository 配置以及 Workflow 中如何使用 artifact。本篇主要分析流水線 GC 以及歸檔,防止無限佔用集羣中 etcd 的空間。 !--more-- 1. 概述 因為 ArgoWorkflow 是用 CRD 方式實現的，不需要外部存儲服務也可以正常運行： 運行記錄使用 Wor

devops , 雲原生 , cicd , jenkins , go

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Serverless - 吉利汽車攜手阿里雲函數計算，打造新一代 AI 座艙推理引擎

作者：蔣忠林，趙劍，謝東；洛浩、周華生 吉利汽車，是中國知名的自主汽車品牌，近年來通過技術創新和產品升級，在國內外市場取得了顯著成績。隨着 AI 浪潮的發展，吉利汽車也在不斷加強智能化的建設，尤其在新一代 AI 座艙的建設上，成為汽車主機廠的核心競爭力之一。當前吉利汽車研究院人工智能團隊承擔了吉利汽車座艙 AI 智能化的方案建設，在和阿里雲的合作中，基於星睿智算中心2.0的23.5EFLOPS強大

阿里雲 , 人工智能 , 雲原生 , serverless