注册中心就像这个查号台，当一个服务调用另一个服务时，直接通过查号台（注册中心）去调用，避免频繁更改url。当服务变更时向注册中心报道，注册中心记录应用和ip的关系。调用方调用时，先去注册中心获取ip，再去调用。注册中心：维护一个服务列表，哪些服务上线，哪些服务下线，哪些服务更改ip，这些信息会更新到这个注册中心上。客户端拿到这个服务列表直接进行调用就好啦。注册中心三个重要角色服务提供者：在业务中，
最近小栈在PyCharm中使用了阿里的 通义灵码 插件还不错，本次就再分享一个好用的AI代码助手，让编码过程更加方便！
除了代码智能补全外，AI 代码智能评审是 DevOps 领域受开发者广泛关注的另一场景了。本文，我们将结合云效代码管理 Codeup、流水线 Flow 和 DeepSeek，分享一种企业可快速自主接入，即可实现的 AI 智能评审解决方案，希望给大家一些启发。
默认情况下，您可以使用这些关键的安全功能，包括数据静态和传输中的加密、细粒度的访问控制、安全的连接选项，以及在 Amazon Bedrock 中与 DeepSeek-R1 模型交互时下载各种合规认证。——您可以通过 Amazon Bedrock 的模型评估工具，在几步之内通过自动或人工评估来评估和比较模型，包括 DeepSeek-R1，从而为您的用例识别最佳模型。如果您是首次使用 DeepSeek
智能监控系统提供实时监测，快速识别并阻断异常拖库行为，为企业提供了迅速响应和抵御威胁的能力。
配置NFS服务器作为 ngxin 服务的存储目录，并在目录中创建 index.html 文件，当访问 http://你的IP 地址时，可以成功显示 index.html 文件的内容。
蚂蚁集团服务网格日处理千亿级RPC调用，Lyft网关时延降至1.3ms。沃尔玛黑色星期五流量激增300%实现零故障，中国工商银行金丝雀发布准确率提升至99.99%。CNCF调查显示72%企业已采用服务网格，特斯拉车联网命令传输延迟<50ms，腾讯会议SLA提升到99.999%。Gartner预计2027年服务网格市场规模突破$46亿，美团通过网格实现服务依赖可视化，SpaceX星舰控制系统应用En
curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json 下载不下来的话，重新配置host：185.199.108.133 raw.githubusercontent.com。首先是加入ollama的本地模型，像我用的是qwen2.5:3b，你们可以根据自己的模型进行填写
Karmada v1.13 版本现已发布，本版本包含多个新功能，助力多云编排可视化新篇章！
大家好，我是 bluetata。在之前的文章中【AI IDE 新势力 Trae 功能深度解析：Builder与Chat模式的应用场景与市场竞争力分析】，我们深入探讨了 Trae 这一 AI 驱动的集成开发环境（IDE），并详细介绍了其核心功能，如 Builder 模式和 Chat 模式。通过这些功能，Trae 不仅能够帮助开发者从零开始构建项目，还能通过自然语言对话提供代码优化建议，极大地提升了开
为了简化新计算引擎接入现有系统所需要的适配和开发，Vineyard 对常见的数据类型，提供了开箱即用的抽象，例如 Tensor、DataFrame、Graph，等等，从而不同计算引擎之间共享中间结果不再需要额外的序列化和反序列。Vineyard 与 Kubernetes 集成，通过 Scheduler Plugin，让任务的调度能够感知所需要的数据的局部性，在 Kubernetes 让单个任务的
简介：Vineyard 是一个专为云原生环境下大数据分析场景中端到端工作流提供内存数据共享的分布式引擎，我们很高兴宣布 Vineyard 在 2021 年 4 月 27 日被云原生基金会（CNCF）TOC 接受为沙箱（Sandbox）项目。作者 |Vineyard 团队来源 |阿里巴巴云原生公众号Vineyard 是一个专为云原生环境下大数据分析场景中端到端工作流提供内存数据共享的分布式引擎，我
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。深知大多数初中级Android工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长，自己不成体系的自学效果低效漫长且无助。因此我收集整理了一份《2024年Android移动开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。既有适合小白学习的零基
1.背景介绍1. 背景介绍分布式数据挖掘是一种利用分布式计算资源对大规模数据集进行挖掘和分析的方法。随着数据规模的增加，单机计算资源无法满足分析需求，因此分布式计算成为了关键技术。Zookeeper是Apache基金会的一个开源项目，它提供了一种分布式协同服务，可以用于解决分布式系统中的一些问题，如数据一致性、配置管理、集群管理等。本文将讨论Zookeeper与分布式数据挖掘的应用，并分析...
一站式、零代码开发，数据从“采”到“用”，一个平台全搞定！欢迎领取WIM免费限时试用名额！
利用DeepSeek分析海量日志（如防火墙、EDR），识别隐蔽攻击行为（如横向移动、数据渗漏）。结合DeepSeek分析网络流量元数据，检测DNS隧道、C2心跳等恶意通信。使用DeepSeek分析告警上下文，自动执行隔离主机、阻断IP等操作。聚合开源情报（OSINT）与暗网数据，生成可操作的威胁指标（IoC）。基于目标系统指纹（CMS版本、服务协议），自动生成漏洞利用链。所有自动化攻击测试需获得书
RFT则通过奖励函数来引导模型学习，无需大量标注数据，奖励函数可根据任务的特定需求评估模型输出，来引导模型的优化目标。Predibase的推理引擎原生支持RFT训练的模型，并提供高性能的无服务器部署解决方案，用户可将训练好的模型快速部署到生产环境中，并获得行业级服务水平支持。RFT还支持复杂任务的课程学习。与传统的监督式微调相比，RFT不依赖大量的标注数据，而是通过奖励和自定义函数来完成持续的强化
Docker无法启动，Docker容器无法停止，Docker容器无法删掉问题解决方案大全（Windows&Linux&Mac）引言Docker已经成为现代开发和部署环境中不可或缺的一部分。无论是在个人开发机器上还是在生产环境中，Docker都为开发人员提供了一个高效的、可扩展的容器化平台。然而，Docker的使用过程中，我们难免会遇到一些常见问题，比如Docker无法启动、Docker容器无法停止
微服务设计的主要好处之一是它的可扩展性。证明这一事实的最著名的案例之一就是Netflix的用户群。微服务设计是扩展它的一个很好的解决方案。对敏捷和 DevOps 实践的需求导致了微服务的流行。这就是 Freshcode 团队决定通过创建单独的报告微服务来优化应用程序架构的原因。解释微服务设计含义的最佳方法是将其与常见的整体应用程序进行比较。其主要优点是数据管道的创建简单以及对许多广泛技术的支持。实
在云环境中，一个端到端流水线中包含的多个子任务在被 Kubernetes 调度时仅仅考虑了需要的资源约束，连续的两个任务的 co-locate 无法保证，在两个任务之间共享中间结果时仍然有数据迁移引入的网络开销，如下图，在运行 Task B 时，因为两个任务的 Pod 没有对齐，数据分片 A3、A4 需要被迁移到 Pod 所在的 Vineyard 实例上。现有的分布式文件系统在共享中间数据时，特别
3 月 16 日，AutoMQ 携手 OceanBase 开源社区、KubeBlocks 举行的《》主题 meetup 顺利落幕。活动邀请了 AutoMQ 联合创始人 & CSO、Linux LVS 创始人，AutoMQ 联合创始人 & CTO、Apache RocketMQ 联合创始人 & PMC Member，OceanBase 开源生态资深技术总监云猿生数据创始人 & CEO，共同分享在大数
本期教程将基于阿里云百炼和云应用开发平台（CAP），详细为您讲解专属满血 R1 模型的部署与调用方法，助力您开启高效 AI 推理之旅。
工业数字孪生是多类数字化技术集成融合和创新应用，基于建模工具在数字空间构建起精准物理对象模型，再利用实时IOT数据驱动模型运转，进而通过数据与模型集成融合构建起综合决策能力，推动工业全业务流程闭环优化。......
受过去我国经济、社会和技术发展水平的限制，国内的数据治理起步较晚。在信息化到数字化的不同阶段，数据由实现系统功能的IT人员设计出来，由系统生成和访问，数据的问题较少且问题的产生和表现都是在单个系统，数据问题被认为是纯IT问题。例如，缺少元数据是因为系统建设项目组文档管理不善，缺少数据字典；...
随着 DeepSeek 等高质量开源大模型的涌现，企业自建智能问答系统的成本已降低 90% 以上。基于 7B/13B 参数量的模型在常规 GPU 服务器上即可获得商业级响应效果，配合 Higress 开源 AI 网关的增强能力，开发者可快速构建具备实时联网搜索能力的智能问答系统。
在云环境中，一个端到端流水线中包含的多个子任务在被 Kubernetes 调度时仅仅考虑了需要的资源约束，连续的两个任务的 co-locate 无法保证，在两个任务之间共享中间结果时仍然有数据迁移引入的网络开销，如下图，在运行 Task B 时，因为两个任务的 Pod 没有对齐，数据分片 A3、A4 需要被迁移到 Pod 所在的 Vineyard 实例上。为了使端到端工作流中任务之间的数据共享更加
云原生数据平台的“存算分离”，实现了企业内的全域数据融合，彻底消除了数据孤岛现象，减少了次生数据质量问题，大幅降低数据治理的复杂度。
CIMPro数字孪生：重塑联合作战态势可视化的未来
最后为了帮助大家深刻理解Android相关知识点的原理以及面试相关知识，这里放上相关的我搜集整理的14套腾讯、字节跳动、阿里、百度等2021最新面试真题解析，我把技术点整理成了视频和PDF（实际上比预期多花了不少精力），包知识脉络 + 诸多细节。网上学习 Android的资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。《Android学习笔记
大家好！我今天要介绍的主题是：企业IT数字化转型与服务治理架构建设方案我们今天主要从以下几个方面展开介绍：企业数字化转型背景与目标SOA治理管控平台建设OpenAPI能力开放平台构建云原生解决方案实施数据治理体系建立企业数字化转型框架设计服务运行监控体系建设我们今天主要从以下几个方面展开介绍：遗留系统迁移整合规划研发管理过程改进私有云PaaS平台设计主数据管理方案制定电信行业咨询规划服务内容CBM
随着容器编排、微服务、云技术等在 IT 行业不断盛行，2009年诞生于Google的Golang（Go 语言，简称 Go）越来越受到软件工程师的欢迎和追捧，成为如今炙手可热的后端编程语言。近日，博睿数据正式发布支持Go语言的智能探针（Smart Agent）技术，助力企业实现对Go语言相关应用服务的全面可观测性的建设。国内首发支持Go语言根据2021年Go趋势报告显示，全球范围内有 110 万专业
Manus的推出标志着AI Agent进入"自主执行"新时代，其"委托-交付"模式正在重构人机协作范式。建议开发者优先关注工具扩展机制，结合GAIA测试数据优化应用方案。注：本文内容基于公开资料整理，实际使用请以官方文档为准。
文章介绍了一种新的多智能体强化学习（MARL）算法，名为情境依赖因果影响多智能体协作强化学习（SCIC），其目的是为了提升智能体间的协作能力和探索能力。该算法通过分析多智能体环境中智能体之间的因果影响，在特定情境下利用因果干预和条件互信息来识别智能体行为对其他智能体产生的影响。这种方法有助于智能体发现那些能对其它智能体产生正面效果的状态，进而促进智能体间的合作。实验结果表明，SCIC在多种MARL
简直太强了！刚刚几个小时前， OpenAI 开源了一个超酷的工具——Swarm。它是一个轻量级框架，专为多智能体系统设计。通过 Swarm，多个 AI 智能体可以相互协作，像接力赛一样无缝衔接，解决那些单个智能体无法应对的复杂问题。不管你是开发者、产品经理，还是 AI 技术的狂热爱好者，Swarm 都能为你的项目带来更多智能化和高效性。1. 多智能体协作与任务交接Swarm 的设计核心在于智能体（
至此agnet流程分析结束,本文还有主要分析了证书的使用,对于status判断,审计,日志等没有进行分析.本文感觉agent的配置有些混乱有些用法重复.可能有同学观察到,SDSserver中有xdsserver,它与xdsproxy有什么不一样的地方嘛?...
智能体（AI Agent），被誉为是下一代拟人智能。是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。它们拥有自主性和自适应性，可以依靠AI赋予的能力完成特定任务，并在此过程中不断对自我进行完善和改进。高度自主性智能体能够在无需人类直接干预的情况下，独立做出复杂决策并执行任务。不仅仅是返回文字、图像等简单操作。智能体能够在多变的环境中快速适应，有效执行分配给它的任务，从而大幅度提升工作效率和准确性
技术公司积累了大量的专有文档，工程师尤其是新员工需要快速查询这些文档或吸收其中的新知识。然而，导航大量文档并理解其中的领域特定术语和缩略语是一个巨大的挑战。传统的LLM微调方法计算成本高，对新知识的泛化能力差，且可能覆盖旧知识。RAG框架虽然灵活且可扩展，但在处理领域特定文档时，仍面临术语误解和上下文缺失的问题。文章要解决的问题是如何在工业知识库中高效地导航，克服传统LLM微调和RAG框架在领域特
在实际应用中，AI Agent与RPA的结合为企业实现业务智能化和自动化提供了强大的支持，实在智能的TARS-RPA-Agent已成功应用于多个行业场景，实现了从单纯的人工操作向智能化自动化的转变。值得注意的是，未来AI智能体市场将呈现多元化发展态势，自主智能体虽为主流，但非自主智能体及生成式智能体等形式亦将并存。此外，实在Agent智能体还能将业务用户的指令转化为自动化流程执行，用户只需简单指令
Loggie是一个日志采集Agent和中转处理的Aggregator，包含多个Pipeline管道，每个Pipeline又由Source输入、Interceptor拦截处理和Sink输出组成。基于这种插件式设计，Loggie并不局限在日志采集，通过配置不同的Source/Interceptor/Sink，Loggie可以组合实现各种不同的功能。
本文介绍了字节跳动云原生可观测团队在构建 OneAgent 方面的探索，涉及数据模型、流程管道、编排调度和构建体系等方面，还分享了 OneAgent 在字节跳动内部的几个应用案例，展示了其在数据采集效率、资源消耗和系统稳定性方面的优势。
在数字化转型和智能化发展的背景下，构建一个面向未来的PaaS（Platform as a Service）架构，必须具备前瞻性的技术和创新性的设计理念。未来的PaaS架构不仅要提升生产力和用户体验，还要保障数据的可靠性和安全性。
Amazon Bedrock 的Agent智慧体是一项利用GenAI自动化、流程化复杂逻辑任务的工具，它允许开发者创建、部署和管理智能对话和自动化流程。通过结合AI和自然语言处理技术，Agent智慧体能够与用户进行自然对话，实现任务自动化和信息获取。在亚马逊云科技上，开发者可以利用Amazon Bedrock平台简化Agent的开发流程，从而专注于提升用户体验，降低成本和开发工作量。优势高度定制化
由自然语言驱动的 AI 代理，可轻松管理 Elasticsearch Serverless 项目 - 支持项目创建、删除和状态检查。这个小型命令行工具让你可以用简单的英语管理你的。它通过AI（这里是 OpenAI）理解你的意思，并使用 LlamaIndex 调用正确的函数！
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