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动手实践-最新-阿里云开发者社区-阿里云
支持探索和实践最新技术趋势，不仅包含多样化的实验课程，还涉及技术课程学习、技能测试、实践场景模拟等内容，助力开发者提升实战能力。 装备制造企业做数字化转型，MES 该选云端 SaaS 还是本地私有化部署？本文对比两种方案优缺点，给出选型评估维度，帮助制造企业科学决策 MES 部署架构。 网盘与相册服务（PDS）为 OpenClaw 提供云端文件存储能力。配置后，OpenClaw…
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产品实践-最新-阿里云开发者社区-阿里云
主要介绍云效DevOps产品的最佳实践，帮助企业落地敏捷研发、Scrum、BizDevOps等前沿理念方法，实现研发敏捷和组织敏捷。 本文探讨接口联调中数据差异排查难点：JSON/XML的格式、语义与结构差异易被文本diff掩盖。详解格式化（语法校验+统一缩进）与结构化比较（键序无关、类型敏感、路径定位）的实现逻辑，强调数组顺序、命名空间、null/缺失、数字/字符串等关键区分…
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向量检索服务实践测评-阿里云开发者社区
…SDK/API 接口透出，方便在大模型知识库搭建、多模态 AI 搜索等多种应用场景上集成。本文将从以下三个方面对向量检索服务进行最佳实践测评： 为了实现智能问答的功能，我们需要准备两个数据源： 为了简化问题，我们假设问题库和答案库的 ID 是一一对应的，即每个问题只有一个正确的答案，每个答案只对应一个问题。这样，我们就可以通过问题的 ID 来找到对应的答案，或者通过答案的 ID…
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如何在“不能出错”的系统里使用 AI Coding？分布式存储实践与边界 | 美团 · 技术团队
…更快，但在「不能出错」的分布式存储系统里，如何确保提效不变成风险？本文结合美团基础技术部在 AI 评审、问题排查和自动化开发中的真实实践，分享 AI 能帮上什么忙、容易在哪些地方犯错，以及哪些地方仍需要人来把关。比「多写代码」更重要的，是让代码和结论经得起验证。希望这些经验能为复杂系统中的 AI 应用提供参考，在享受效率提升的同时，守住质量与稳定性的底线。 今年年初以来，随着A…
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什么是数据分区？基础指南与最佳实践 – Chat2DB
…行调整以优化性能。 数据分区是一种提高数据库性能、可扩展性和可用性的强大技术。通过了解不同类型的分区及其各自的优点和缺点，并遵循最佳实践，如了解数据和应用需求、考虑权衡、规划增长以及测试和监测，数据库管理员可以有效地实施数据分区以增强数据库的整体功能。 如果你正在寻找一款强大、基于 AI 的数据库管理工具，快来试试 Chat2DB 吧！无论你是数据库管理员、开发者还是数据分析师…
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智能互动 Agent 在快手商业场景的落地实践 - InfoQ
…架构迁移。 本文整理自快手大模型应用算法专家邱慧在 AICon 2026 深圳站 的分享《智能互动 Agent 在快手商业场景的落地实践》。他围绕智能互动 Agent 在互动业务场景下的真实落地实践，系统阐述了商业 Agent 在效果、时延与成本三重约束下的工程选择，以及动态知识库构建、用户模拟器训练、自进化策略与成交归因等关键技术路径。 今天分享的核心问题很朴素：在一个真实的…
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用Agent评测思路管理AI Coding —— 31万行代码AI重构的实践 | 美团 · 技术团队
…级问题和优先级，AI 负责在圈定的方向上做穷举扫描——比如梳理业务模型问题、定位大数据量性能隐患、排查状态管理和索引层面的技术债。 实践下来，这一步的 ROI 很高。我们仅仅投入了有限的资源，就完成了 3 个 P0 技术债和 2 个 P1 技术债的梳理。但最让我们意外的是下面这件事： 短时间内，工程师就利用 AI 辅助精准定位了 10 个隐藏极深、靠肉眼极难发现的性能隐患。 这…
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基于阿里云 Milvus 构建在线客服实践-阿里云开发者社区
在线客服与电话客服每天沉淀的最大一笔数据资产，就是海量的通话录音和语音留言。一个中等规模的客服中心，单日通话动辄数万通、录音时长以千小时计。这些语音里藏着最真实的客户诉求、坐席服务质量以及潜在的舆情风险，但绝大多数团队至今仍把它们当作「合规留档」的冷数据，很少真正用起来。 要把语音资产盘活，业务上有几件事必须做： 传统方案要凑齐上面这套能力，通常得串联好几套异构系统，痛点集中在…
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JumpServer 客户案例｜堡垒机与运维安全审计实践
始终坚持倾听客户反馈，始终坚持高质量持续迭代，与客户共成长。 千锤百炼，广泛服务于银行、证券、制造、物流、媒体、互联网等行业，累计安装超过 600,000 次。 “ JumpServer 从创立至今始终坚持开源开放，始终坚持倾听社区心声，始终坚持高质量快速迭代。我们将继续秉承这些原则，用心做好一款堡垒机。” 想要进一步了解 JumpServer ? 欢迎通过如下方式联系我们 Z…
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基于阿里云 Milvus 构建智能驾驶视频处理与分析实践-阿里云开发者社区
在智能驾驶与自动驾驶的研发链路里，车端摄像头是数据的第一入口。一辆测试车通常搭载 6~12 路环视相机，以 20~30 FPS 持续采集行车画面。单车单日的路测就能产生数 TB 的视频，一支上百辆车的车队每天回传的原始视频动辄数十上百 TB。这些视频是训练感知模型、复现事故、迭代规控策略的核心资产，但它们有一个共同的特征：海量、非结构化、难以检索。 工程团队真正关心的，从来不是…
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