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DevOps 与低代码

当今DevOps领域从理论到工具可谓是五花八门、千姿百态。没感觉到的同学可以看看下图 可谓是乱花渐欲迷人眼。 难怪经常听到有同学说:学不动了!!!根本学不动!!!:) 让我们看看一个开发人员的内心独白:“我还有一堆业务代码加班都还没有写完!!!我不想学了,你不要过来啊!!谁来救救我😭” 再看看运维人员的的内心独白:“我要学OS、学网络、学python,还得学一堆DevOps工具的Yaml语法、Tom语法和一堆DSL语法!!!根本学不动啊!!” 此时,“低代码”闪亮登场!!! 什么是低代码,简单来说呢就是不用编码,直接可视化生成,降低使用难度,提升工作效率 DevOps领域与其他领域一样需要低代码,甚至是更加需要。作为软件的开发和运维者,使用的工具居然还不如给用户的友好😭😭😭。 基于以上条件,我们开发了一套低代码化的DevOps流水线。 复制链接查看:https://devops.jianmuhub.com/ 当前免费公测中,欢迎大家试用

研究报告 | 生成式人工智能治理与实践

《生成式人工智能治理与实践白皮书》由阿里巴巴集团、中国电子技术标准化研究院、阿里云智能集团、达摩院联合编写发布,旨在探讨生成式人工智能(AI)的发展态势、风险及其治理实践。以下是该白皮书的核心内容概要: 生成式人工智能的发展与担忧: 技术与应用突破:介绍了生成式AI在文本生成、图像生成等方面的进展,以及ChatGPT和Dall-E2等模型的发布。 行业应用广泛:讨论了生成式AI在医疗、教育、零售等行业的应用。 使用门槛降低:描述了软件供应链的完善和开源共享平台如何降低了大模型的训练和使用门槛。 生成式人工智能的内生问题与社会担忧: 个人信息保护、内容安全、模型安全和知识产权等方面的挑战。 社会对生成式AI的担忧,包括信息安全和伦理道德问题。 治理愿景和框架: 国际社会治理特点:强调多元主体协同共治,创设例外保留创新空间。 我国的治理特点:促进发展与重视治理并行,加强科技伦理治理。 风险产生原因的分析: 构建生成式大模型的条件:算力、数据、算法、生态和人才。 语言大模型和视觉大模型的风险来源分析。 风险治理实践和探索: 治理格局建设:针对性立法、政策完善、产业自律自治。 不同环节的风险治...

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