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弹性计算-最新-阿里云开发者社区
…与推理业务，正是智者之选。 2026年阿里云双十一为企业用户带来了前所未有的采购机遇。从阿里云ECS云服务器的稳定算力，到阿里云轻量应用服务器的轻便高效；从阿里云GPU云服务器的澎湃AI算力，到阿里云大模型服务平台的智能模型服务——阿里云构建了从底层基础设施到上层AI应用的完整生态。 而节省计划作为本年度最值得关注的计费创新，为企业提供了灵活、低价、可退的采购方式，真正实现了“…
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功能模块 - 领先的企业级研发管理平台 | ONES
产品应用ONES Project项目管理ONES Wiki知识库管理ONES Desk工单管理ONES AssistantAI 助手模块测试管理项目集管理效能管理流程自动化企业级帐号目录资源管理前往探索更多功能模块了解更多产品细节请扫码联系我们的方案专家解决方案行业金融业研发管理智能制造研发管理机器人研发管理芯片研发管理企业服务研发管理汽车研发项目管理装备制造项目管理场景敏捷研…
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CentOS 停服迁移 · OpenAnolis
…社区。坚持开放原则兼容广泛的硬件芯片支持，推动软硬一体的双螺旋演进。具备很好的延展性构建云、边、端的统一操作系统底座，拓展丰富的端侧应用场景，通过边缘部署来连接云和端，推动云、边、端的协同、一体发展，持续推动在多场景融合上的技术创新引领。 龙蜥社区聚力国内外合作伙伴共建软硬件生态，致力于打造具有丰富硬件支持和应用适配的通用操作系统发行版。目前社区已成立硬件兼容性和软件兼容性组织…
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iPhone - 小众软件
…pple Watch iOS iPad iPhone 办公软件 2026/11/10 0 小渔排班是一款为轮班、倒班工作者设计的日历应用，适合护士、医生、制造业等工作时间不规律的同学。最近，开发者回到发现频道，带来了一个好消息：从 2026 年 10 月起，小渔排班永久免费，所有功能免费开 Read More 第一批 iPhone Duo 应用已上线 iOS iPhone 20…
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负载均衡-最新-阿里云开发者社区-阿里云
阿里云负载均衡（Server Load Balancer，简称SLB）是云原生时代应用高可用的基本要素。通过将流量分发到不同的后端服务来扩展应用系统的服务吞吐能力，消除单点故障并提升应用系统的可用性。 阿里云SLB包含面向4层的网络型负载均衡NLB、面向7层的应用型负载均衡ALB和传统型负载均衡CLB，是阿里云官方云原生网关。 "Nginx Ingress 不更新了，我该咋办？…
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Android - 小众软件
…More 讨论分享 ChatGPT 指南 提交新发现 提问 & 回答 我最喜爱 Games 分类： Android Android 应用推荐 Nouride – 旧安卓手机，变身 24 小时 AI 助手 AI Android 2026/11/07 6 家里的闲置安卓手机，哪怕只有 1～2GB 内存，又能派上新用场了。无需 Root，也不用刷机。 Nouride 是一款轻量级 A…
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向量数据库-最新-阿里云开发者社区-阿里云
…l人工智能技术的迅猛发展和自然语言处理领域的研究日益深入，如何构建强大的大语言模型对企业来说愈发重要。为了进一步提升LLMs的性能和应用范国，数据库技术的融合显得尤为重要。 本期“墨天轮沙龙”由墨天轮社区联合阿里云瑶池数据库，围绕数据库技术如何增强AI大模型展开讨论，将深入分享非“典型”向量数据库AnalyticDB PostgreSQL及RAG服务实践，快来围观吧～ 本文带你…
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企业级 AI 大模型服务平台 - 千问AI平台
…口，能够一次性处理超长文档、代码仓库和复杂对话。在编程辅助、智能体协作、图文理解等场景中表现尤为出色——无论是自动修复代码、操作桌面应用，还是分析图表与长视频，都能给出准确、高质量的结果。同时兼容 OpenAI 与 Anthropic 主流接口协议，可无缝接入 Claude Code、Codex 等开发者工具，轻松构建高并发应用与智能工作流。凭借优异的性能与极具竞争力的推理成本…
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向量检索服务 Milvus 版-最新-阿里云开发者社区-阿里云
…召回率98.56%更高，兼顾高性能与低成本。 Apache Doris 5.0 多模湖仓预告（7）｜技术解析篇：随着自动驾驶等多模态应用的发展，大规模数据查询需要同时满足向量检索、条件过滤和业务分析需求。Apache Doris 集成 Lance，支持直接查询 Lance 数据集，并通过并行检索、提前过滤、按需读列和缓存优化提升查询效率。本轮测试中，在 10 亿规模智能驾驶数据…
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40 多名直接下属、从不 1 对 1 沟通，老黄如此管理下的英伟达能在 AI 芯片领域称霸多久？ - InfoQ
…达的 AI 霸主地位还只是暂时的，还远称不上稳固。 这篇博文的作者Pete Warden阐述了英伟达目前所占据的优势： 大型机器学习应用的普及度仍然不高。除了少数大型科技企业之外，很少有公司能在实际生产中运行大规模 AI 模型。他们的重点仍停留在学习新功能、试用新功能层面，所以主要成本集中在数据收集、硬件训练和模型开发等阶段。也就是说，机器学习技术的重点仍集中在训练、而非推理端…
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