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云栖3天，云原生+ AI 多场联动，新产品、新体验、新探索，明天我们现场见
9月19-21日，我们云栖大会现场见！
新趋势、新开源、新实践｜云栖大会 AI 原生应用架构专场邀您参会
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windows服务器重装系统之后，Kafka服务如何恢复？
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通义灵码获得国产 AI 编码工具最高成绩丨阿里云云原生 8 月产品月报
阿里云云原生 8 月产品月报。
学成在线笔记+踩坑（0）——面试问题
介绍你的项目、项目难点、表是怎么设计的？、断点续传是怎么做的?、如何保证任务不重复执行? 、任务幂等性如何保证、分布式锁的三种实现方式
学成在线笔记+踩坑（6）——【媒资模块】视频处理。FFmpeg+XXL-JOB
FFmpeg处理视频、XXL-JOB分布式任务调度平台
微服务引擎 MSE 及云原生 API 网关 2024 年 8 月产品动态
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用 Rust 实现敏感信息拦截插件，提升 AI 网关安全防护能力
本⽂对敏感信息拦截插件的使用方式和实现原理进行了简单介绍，它能够自动检测并处理请求和响应中的敏感词，有效防止敏感信息泄露。通过对不同数据范围的支持和灵活的配置选项，该插件能够适应各种应用场景，确保数据的安全性和合规性。
揭秘最全议程！2024云栖大会「云原生+AI」有哪些看点？
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KAN专家混合模型在高性能时间序列预测中的应用：RMoK模型架构探析与Python代码实验
Kolmogorov-Arnold网络（KAN）作为一种多层感知器（MLP）的替代方案，为深度学习领域带来新可能。尽管初期测试显示KAN在时间序列预测中的表现不佳，近期提出的可逆KAN混合模型（RMoK）显著提升了其性能。RMoK结合了Wav-KAN、JacobiKAN和TaylorKAN等多种专家层，通过门控网络动态选择最适合的专家层，从而灵活应对各种时间序列模式。实验结果显示，RMoK在多个数据集上表现出色，尤其是在长期预测任务中。未来研究将进一步探索RMoK在不同领域的应用潜力及其与其他先进技术的结合。
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