官方博客-第29页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    性能优化:通用快照方案

    本文我们将探讨快照技术如何增强页面性能和用户体验,如何在业务中集成快照方案,以及我们的通用快照解决方案的技术细节。

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  • 2024-07-29
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    从供应商深度绑定,到走向真正的云原生,他们是这样做的

    没有 K8s 的运维权限,开发者也能排查和定位问题。

  • 2021-08-13
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    用SLS配置日志关键字告警的N种方法

    本文主要介绍一种免运维,高性能,支持灵活配置的方案,使用SLS接入日志和告警。

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  • 2024-05-15
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    最佳实践|一文讲解端线程死循环的治理

    本文旨在介绍钉钉 Android 团队死循环检测工具建设的思路和典型案例的修复历程。希望通过此次分享,对同样面临类似死循环问题的团队能够有所启发。

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  • 2024-12-13
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    浅析JVM方法解析、创建和链接

    上一篇文章《你知道Java类是如何被加载的吗?》分析了HotSpot是如何加载Java类的,本文再来分析下Hotspot又是如何解析、创建和链接类方法的。

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  • Agent Skills技术协议与开源实现,让大模型拥有“即插即用”技能

    Anthropic推出Agent Skills协议,通过模块化技能封装提升大模型智能体的专业能力。ModelScope开源项目MS-Agent已实现该协议,支持技能的动态加载、自主执行与安全沙箱运行,推动智能体能力的可组合与可扩展发展。

  • 从代码生成到自主决策:打造一个Coding驱动的“自我编程”Agent

    本文介绍了一种基于LLM的“自我编程”Agent系统,通过代码驱动实现复杂逻辑。该Agent以Python为执行引擎,结合Py4j实现Java与Python交互,支持多工具调用、记忆分层与上下文工程,具备感知、认知、表达、自我评估等能力模块,目标是打造可进化的“1.5线”智能助手。

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    为什么说多模态是推荐系统破局的关键?来自饿了么一线的实战复盘

    推荐系统作为互联网时代连接用户与信息的核心技术,正在经历从传统协同过滤向多模态智能推荐的重要变革。随着深度学习技术的快速发展,特别是大语言模型和多模态预训练技术的成熟,推荐系统开始从单纯依赖用户行为ID特征转向充分利用商品图像、文本描述等丰富内容信息的新范式。

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