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账号封禁本质是全球化退潮期的"数字边境摩擦"。企业选型时需平衡三个变量：合规成本（如本地化实体注册、加密技术投入）、业务弹性（多云切换能力、故障恢复速度）、信任阈值（与云厂商的长期合作关系）。未来，随着AI驱动的风控系统升级，静态防御将失效，构建"身份隐匿-行为模拟-资源漂移"的动态抗风险体系，将成为出海企业的核心竞争力。
Airflow 是一个**“工作流编排平台”**（Workflow Orchestration Platform）。核心理念Configuration as Code (代码即配置)。你不需要在网页上拖拽连线，而是通过编写Python 代码来定义整个业务流程。它的角色：它是**“大脑”**，不是“肌肉”。它不处理数据（不搬运、不计算）。它只负责调度（触发 Glue 搬运、触发 Athena 计算、
该项目预计于2026年启动，将在AWS政府专用区域——包括Top Secret、Secret及GovCloud(US)等——新增约1.3吉瓦（GW）算力容量，助力超过1.1万家联邦机构在网络安全、药物研发等关键领域实现技术突破。近年来，Anthropic、Meta、Oracle与OpenAI等公司也纷纷在美国本土扩大数据中心规模，其中软银与OpenAI合作的“Stargate”项目计划在未来四年投
游戏行业中强化学习的应用前景广阔,可用于陪玩、自动化测试、智能助手和虚拟角色行为等场景,有助于提高游戏质量和玩家体验。然而,游戏环境的复杂性给强化学习带来了挑战,需要将游戏逻辑与智能体进行良好的对接。Unity虽然支持强化学习,但算法支持有限且无法进行分布式训练。结合Ray框架可以解决这一问题,并利用云端算力进行高效训练和部署,满足算力需求、弹性扩缩容和实时决策等要求,为游戏开发提供全新的强化学习
转载于: https://www.cnblogs.com/Johny-zhao/p/18919080。PAI-TF（优化版TensorFlow）+ ACK Pro集群。MindSpore + HCCL（华为集合通信库）ModelArts AutoML（自动超参搜索）SMDDP（AWS定制通信库） + EFA网络。PAI-EasyVision（CV自动化建模）PAI-TF（定制TensorFlow）
Palantir AIP提出企业级AI Agent的"六件套"架构：模型、上下文、工具、指令、记忆、自动规划。其核心是将Ontology（本体）作为护城河，实现结构化业务理解而非简单的文档检索。Palantir强调AI应作为人类能力的增强而非替代，在关键决策中保持"人在回路"。企业级Agent需具备模型路由与安全治理能力，能执行闭环任务并写入核心系统，而非仅做咨询顾问。
亚马逊云科技正在见证生成式AI的崛起,带来了大型模型参数量激增、微调预训练模型以及开源势头等新趋势。面对客户对性能、成本、可扩展性、易用性和能效的需求,亚马逊云科技提供了多种GPU实例选择,包括高算力密度的P系列和高性价比的G系列,并与NVIDIA、英特尔等芯片厂商建立深度合作。同时,亚马逊云科技还推出了Ultra Cluster等解决方案,满足大规模集群训练需求,并利用全球覆盖的Region网络
本文详细介绍基于AWS云平台构建企业级RAG系统的完整方案，采用AWS Bedrock+Nova模型+Titan Embeddings+Zilliz Cloud+LangChain技术栈。文章从架构设计、技术选型、开发实践到生产部署全面覆盖，采用MVC架构和五大核心组件，提供可扩展、高性能的解决方案，适用于80%的企业级RAG落地场景。
此外，亚马逊云平台的服务和产品众多，宝马需要精选和定制适合自己业务需求的解决方案，确保平台的良好适应性和可扩展性。亚马逊云平台的强大算力和先进算法可以帮助宝马实现更精准的数据分析和模型训练，提高车辆的感知和决策能力，进一步增强驾驶安全性和舒适性。作为汽车制造商，宝马处理的数据涉及用户隐私和车辆安全等敏感信息，因此，在使用亚马逊云平台时，宝马需要加强对数据的保护，确保用户信息不被泄露和滥用。宝马作为
本文介绍了使用容器方式部署Flask应用到AWS Lambda的方法。通过Dockerfile配置Lambda Web Adapter和uv工具，实现了静态文件访问、表单处理和路由重定向等功能。文章详细说明了从容器构建、ECR推送、Lambda创建到API Gateway配置的全流程，并特别指出必须使用HTTP API而非REST API以避免路由问题。项目代码已开源，适合需要将Flask应用集成
亚马逊云科技与合作伙伴维山西安共同探讨了汽车行业的安全趋势和解决方案。随着汽车电子架构和网络架构的发展,车端算力和车联网通信能力不断提高,但同时也带来了更多的攻击暴露面。报告显示,大多数安全事件影响范围广泛,远程攻击占主导地位。为应对这些挑战,他们建议采取网络安全、数据安全和威胁检测三管齐下的解决方案。网络安全方面,建议采用类似线下数据中心的架构,利用防火墙集群过滤流量。数据安全方面,推荐敏感数据
创建 EC2 时，最重要的是：AMI、实例规格、VPC/Subnet、公网 IP、安全组、磁盘。80% 的故障来自：👉 网络（VPC / Subnet / 公网 IP）👉 安全组👉 Key Pair👉 磁盘满 / 权限不足。
AWS顶级云架构师认证SAP-C02是衡量云架构师能力的重要标准，要求考生具备设计高可用、可扩展系统及解决复杂业务问题的能力。该认证涵盖混合云架构、多账号管理、安全合规、成本优化等核心领域，考试难度高且注重实战场景分析。持有该认证的专业人士在云人才市场具有显著优势，年薪普遍高于同行。未来认证将融入更多AI和大数据湖架构内容，建议考生持续关注AWS最佳实践并积累实战经验。
作为偏售前的云工程师，我们经常需要在客户环境里快速搭建一个稳定、可扩展、成本可控的 AI 推理服务原型。本文给出一个面向中小型/企业试点的可复用解决方案，重点使用 EC2（含 GPU/CPU 节点）、容器化推理、VPC 网络规划、弹性伸缩与监控告警。方案易上手，便于在后续迭代中扩展为托管服务（如 SageMaker、ECS/EKS）。先决条件目录（核心步骤）创建 VPC、子网与路由创建 S3 存储
2025年Bedrock推出单一API Key功能，简化身份鉴权流程。新功能支持短期（12小时）和长期（最长1年）API Key生成，无需复杂IAM配置或SignV4签名。用户可通过Bedrock控制台创建Key，并直接用于HTTP请求调用模型，兼容OpenAI规范。文章详细介绍了获取API Key的方法，以及通过Python requests库和curl命令调用Bedrock模型的示例代码，同时
GNU parallel 是 GNU 项目下的一个工具，用于在命令行中并行执行任务。
三大模型已形成差异化技术路线：Claude深耕可信AI，GPT构建生态壁垒，Grok突破实时边界。开发者应根据项目阶段的特性需求（原型设计/生产部署/技术预研）动态选择，未来混合使用多模型API将成为新常态。
摘要 AWS S3最新推出的Vector Bucket功能标志着对象存储从基础存储层向多模态服务转型，通过扩展索引层支持向量检索等垂类场景。该服务以低成本为卖点，单桶支持500亿向量存储，提供sub-second查询性能，并原生集成AWS AI生态。其接口设计类似向量数据库，支持批处理操作和元数据过滤，但存在写入QPS限制（5次/秒/索引）。产品形态体现了存储服务向计算领域渗透的趋势，可能对传统专
AWS OpenSearch这个ES分支，与ES的配置还是有点区别了，不过，差异不太大。SSH隧道代理方式访问OpenSearch到此为止了。
Deepseek是一款创新的智能搜索工具，它打破传统搜索引擎的局限，为用户带来全新的搜索体验。本文将深入探讨Deepseek的独特优势与应用前景，帮助你了解这款未来感十足的搜索工具。
内容将涵盖环境准备、配置、训练、集成和实际使用，特别考虑半导体行业的高精度、高可靠性需求，以及平台开发的场景（如实时监控、预测性维护）。每个步骤都力求清晰、具体，并提供示例代码或命令。GitHub Copilot 企业版是一个 AI 驱动的代码补全工具，支持 C#、Java、C++ 等语言，适合半导体行业开发复杂系统（如设备管理平台）。上传代表性代码，如 C# 的 ASP.NET Core API
AWSSkills for ClaudeCode是一组帮助开发者高效使用AWS服务的插件工具包，aicoding.sh 主要覆盖三大方向：1) AWSCDK开发（基础设施即代码）2) AWS成本管控与运营优化 3) Serverless和事件驱动架构。通过预置最佳实践、MCP服务器集成和自动化验证流程，显著提升开发质量。插件提供完整的参考模式、成本估算工具、安全评估等功能，支持从代码构建到部署监控
本文将逐步指导您使用 Python 的 Boto3 库实现 AWS S3 的文件上传与下载功能。所有操作均需配置 AWS 访问凭证（Access Key 和 Secret Key）。通过上述步骤，您已实现完整的 S3 文件上传下载功能。建议结合 AWS CloudWatch 监控 API 调用日志，确保操作安全可靠。⚠️ 存储桶名称需全球唯一，建议添加随机后缀。
摘要： 本文介绍了Wireshark与多云平台（MCP）结合的扩展功能，详细说明其安装配置及实际应用。通过MCP扩展，开发者可在某Cherry Studio中实现实时抓包、协议解析和数据可视化，提升网络流量分析效率。文章涵盖环境准备、扩展安装、功能操作及案例演示，帮助用户快速掌握该工具的使用方法，优化网络服务性能分析。
随着国产大模型进入“百模大战”，全球顶尖的Claude 3系列模型凭借超长上下文理解能力成为企业智能化升级的新宠。但国内开发者常面临跨境API调用不稳定、数据合规风险高、算力成本难以控制等痛点。本文将揭秘如何通过AWS云服务合规调用Claude，并深度解析其分控与成本优势。
本文详细介绍了如何在AWS国际版云服务器上为网站配置HTTPS安全证书的完整流程。主要内容包括：1）HTTPS的优势（加密传输、SEO优化等）；2）两种申请SSL证书的方式（ACM和Certbot）；3）使用Certbot工具申请Let's Encrypt免费证书的具体步骤；4）Nginx配置、自动续期设置及HTTPS跳转优化；5）最终实现网站安全加密访问、提升用户体验和SEO排名的效果。教程采用
存储成本方面，Google Cloud Storage 的标准存储价格根据存储区域的不同而有所差异，大致在每月每 GB 0.02 - 0.026 美元之间，部分区域的价格与 AWS S3 相当，部分区域则略低。此外，它还提供了近线存储、冷线存储等不同类型的存储选项，价格更低，适合存储不常访问的数据。从存储成本来看，Backblaze B2 的标准存储价格为每月每 GB 0.005 美元，这一价格远
摘要：随着跨平台开发框架的普及，"一次编写，多端运行"的理想面临严峻测试挑战。2025年全球终端设备碎片化程度加剧，测试工程师需构建四层穿透式测试框架（单元测试、集成测试、UI自动化、云真机验证），重点解决渲染一致性、性能基线校准等核心矛盾。通过动态基线管理、传感器抽象层测试、AI视觉校验等五大突破点，实现"一次设计，精准适配"。测试工程师需转型为"
云春晚”的主要节目。干货太多，让我有点不知道从哪儿讲起了。挑个重点吧，讲讲亚马逊云科技的大模型版图。，这是亚麻云自研的基础模型，一出场就很炸裂，从评测结果看，具备年度最佳表现，吊打同级别的GPT、Gemimi、Claude等模型。，用于大模型训练的算力怪兽，这颗芯片采用3nm工艺，将于2025年正式发布，是现有Trainium 2芯片性能的两倍，能效提高40%。此外还有。
使用开源工具N8N构建您的ai news助理，并每天推送新闻到notion里
摘要：本文探讨如何利用AWS云服务构建高效量化交易平台，解决传统量化交易面临的数据存储、算力不足、运维复杂等问题。AWS通过S3数据湖、Kinesis流处理、SageMaker机器学习平台等服务，实现从数据获取、策略研究到实盘交易的全流程管理。其弹性计算资源可大幅缩短回测时间，低延迟EC2实例保障交易执行效率，同时通过按需付费模式降低成本。云架构使量化团队能专注于策略研发，提升市场竞争力。
随着企业云战略的调整和多云架构的普及，数据迁移成为了一个常见需求。本文将详细介绍如何使用Rclone工具，高效、安全地将数据从阿里云对象存储服务（OSS）迁移到Amazon Web Services的Simple Storage Service（S3）。Rclone是一个功能强大的命令行工具，支持多种云存储服务之间的数据同步和迁移。它提供了丰富的配置选项、断点续传、并发传输等特性，是进行大规模数据
：你只需要为存储空间付费，剩下的性能、流量、请求次数，全部打包在内。
Cursor编辑器推出三款网络数据收集神器：轻量的Fetch MCP适合快速抓取简单数据；模拟真人操作的Playwright MCP可处理登录、表单等复杂交互；企业级的Firecrawl MCP支持全站爬取和数据结构化。三款工具可单独或组合使用，有效解决传统爬虫调试繁琐、反爬虫机制复杂等痛点，通过电商数据采集、抖音视频分析等案例验证其高效性，为开发者提供一站式数据收集解决方案。
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