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搜索[趋势探讨]，共10000篇文章

GitHub 日榜趋势速报 | 2026-09-27

GitHub 日榜 2026-09-27：disktree、CLM、Search 等 20 个开源项目 24 小时 Star 增速领先，每日更新的开源趋势速报。

2026-09-27

GitHub 日榜趋势速报 | 2026-09-24

GitHub 日榜 2026-09-24：laya、kev、jev-chat-jarvis 等 20 个开源项目 24 小时 Star 增速领先，每日更新的开源趋势速报。

2026-09-24

爱分析洞察：中国Token经济态势与未来趋势

关键词：AI行业研究、AI商业化、Token经济发展态势、Token未来趋势、中国AI厂商

2026-09-20

趋势跟踪策略是什么？原理与适用场景

趋势跟踪策略是一类"顺势而为"的量化策略，核心思想是：当价格形成上涨趋势时买入并持有，当趋势逆转时卖出离场，赚取趋势延续过程中的收益。它的底层假设是"趋势一旦形成会倾向于延续"，常用均线、突破、动量等

2026-09-20

ES|QL 引入 SPARKLINE 函数：一眼洞察趋势

BY 查询并得到几十或几百个结果（日志模式、主机、服务、状态码）时，单纯的数量统计并不能告诉你随时间变化的趋势。错误计数或日志模式是在上升还是趋于稳定？是否在正常范围内？

2026-09-07

架构演进新趋势：从"云原生"到"智能原生"

近年来，云原生架构已成为企业数字化转型的标配。随着大模型技术的成熟，架构设计正在经历一场从"云原生"向"智能原生"的深刻变革。

2026-07-14

AIOps 怎么做容量趋势预测和扩容建议

AIOps 在这一层做的就是用模型自动处理这些细节，给出带置信区间的容量预测，而不是一个干巴巴的"未来三天会涨 20%"。

2026-07-14

2026春节广告趋势：PropellerAds专家预测流量高峰

随着元旦热潮退去，亚洲市场正式进入春节模式——一年中最重要的节庆之一。春节，又称农历新年，持续15天，起源于古老农耕文化，象征冬向春的过渡，是辞旧迎新、清扫家园、准备新一年的幸福与财富的重要时刻。对于广告主而言，春节是年度关键营销节点。 PropellerAds合作伙伴及联盟营销专家MaxJmac、Pantech Marketing Services联合创始人Sam，以及PropellerAds中国团队负责人Natalia Gudimova分享了基于PropellerAds智能广告平台的数据和经验，为我们分析了2026年春节期间的目标市场、热门活动类型、流量来源及投放策略。春节广告活动概览与投放目标市场春节广告投放的核心在于节日氛围与用户心理的把握。假期用户手机使用时间增加，为广告提供更多曝光、点击及测试机会。春节期间，用户偏向轻量化、娱乐化和即时回报的内容，电商优惠、休闲娱乐游戏类活动表现尤为突出。广告投放的核心市场为中国大陆一线城市，同时节日期间流量会向二三线城市转移。中国大陆之外，东南亚市场（马来西亚、新加坡、印度尼西亚、越南、泰国、菲律宾）、港澳台地区表现稳定。海外华人聚集城市，如悉尼、旧金山、伦敦和温哥华，也能带来可观流量。国际友好型活动（电商、工具或娱乐游戏类）在泰国、越南、印度尼西亚和菲律宾可实现良好扩展，海外三线市场可关注澳大利亚、加拿大、美国及部分欧洲地区。热门活动类型与流量策略春节讲究象征与焕新，表现最佳的活动通常围绕送礼和“新起点”心态设计。送礼、家庭分享和红包促销活动转化效果显著，电商、旅游、娱乐游戏及内容、金融与财富管理类产品均是热门赛道。假期用户使用手机时间增加，更容易接受轻量化、娱乐化活动。通过PropellerAds平台，推送通知和弹窗广告可以高效触达用户，移动优先、低注意力的流量表现最佳，社交平台如抖音、小红书、微信在节日期间表现突出，可用于再营销。调查退出页等新型格式在促销或抽奖活动中也可提高成本效率，并契合春节心理。热门活动包括礼品套装、家庭订阅包、数字红包促销及新年限量产品，旅游、娱乐内容及红包/奖励活动也表现稳定。节日流量高峰、促销与送礼心理结合，为广告主提供更多测试与转化机会。用户行为变化与流量高峰春节流量呈三波特征：节前准备期（新年前21天至3天左右）是购买礼物、预订出行和采购新衣的高峰；节日期间用户在线时间增加，但计划性购买减少，更偏向冲动消费，娱乐游戏、短视频和社交应用活跃度提升；节后用户回归日常，利用红包或“新年焕新”心理进行二次消费，适合再营销和清仓型活动。春节期间用户决策更情绪化，购物模式由“自用优先”转向“送礼优先”，平均客单价提升，包装、配送和退换便利更受关注。App使用偏向短视频、聊天和娱乐游戏，工作或生产力类应用使用下降。安装量通常在节前增长，而使用和互动高峰在假期出现。创意策略与营销优化春节创意应围绕好运与财富、送礼和紧迫感展开。好运与财富主题如“新年优惠”“鸿运价”“红包立省”，搭配红金配色、灯笼、福字等元素；送礼主题如“父母的完美礼物”“共享家庭快乐”，比单纯折扣更易转化；紧迫感通过限时、截止日或节日限定形式强化稀缺感，并结合当年生肖元素（如马年）。春节营销漏斗应简化流程，移动优先、页面加载快、步骤少、核心价值首屏展示，包括优惠和截止时间。预登陆页可用，但需高度可视化和启发性，如“礼物挑选器”“Top10礼品榜”。支付本地化，支持支付宝、微信支付及东南亚支付方式（如GrabPay）。节前强调发货截止时间，提升最后一波转化。原则是步骤少、页面快、价值明确、结算顺畅。PropellerAds平台的数据也显示，这种简化漏斗能显著提高节日期间广告转化率。春节不仅是广告投放的高峰期，更是品牌与用户建立情感连接的绝佳窗口。在节日氛围和消费者心理的双重作用下，营销不仅仅是流量和转化的博弈，更是品牌与用户建立情感共鸣的机会。成功的春节广告能让消费者在购物体验中感受到节日温度，从而提升品牌影响力和长期价值。

2026-02-09

雷军：AI Car 就是未来的发展趋势

我坚信，AI Car 就是未来的发展趋势。AI+智能制造，也将带动制造业实现更极致的效率、打造出更出色的产品。

2025-11-20

爱回收：拥抱HarmonyOS，引领回收行业新趋势

传统二手回收行业发展至一定阶段，必然开始面临回收渠道分散、线下产业链长、消费者缺乏信任等诸多难题。爱回收应运而生、抓住机遇，打通线上下单和线下回收交付渠道，逐渐发展成为涵盖手机数码、奢侈品、金银珠宝、潮鞋卡券等多品类的综合性回收服务平台。本着用户体验为先的原则，先后创新性上线了“本机估价”、“自动保存用户估价历史记录”等功能，一跃成为行业标杆类产品，仅2023年的3C类交易台数就达到3000多万。爱回收不仅是二手3C产品质检服务的提供者，更是行业二手3C质检定级规范、服务规范的制定者。自HarmonyOS推出以来，爱回收便密切关注其发展，并第一时间发觉新操作系统为回收行业带来的合作潜力。在深入了解HarmonyOS后，团队便期待能尽快和HarmonyOS达成合作，以期服务更广泛的用户群体。提供完整支持是HarmonyOS永恒的底层逻辑依托HarmonyOS提供的完善开发工具链和专业开发团队支持，爱回收应用很快接入HarmonyOS操作系统。整体流程有效率，也有挑战。谈及令其印象深刻的部分，其开发人员在Native代码调试阶段，对DevEco Studio中提供的成熟Hot Reload（热重载）能力赞不绝口。该能力可支持在真机或模拟器上运行/调试应用时，修改代码并保存后无需重启应用，即可在真机或模拟器上使用最新的代码，既节省了快速调试时间，又帮助缩短了开发周期，极大地提升了开发效率。但客观而言，其开发团队也曾在多Module模块化开发、多设备适配和三方SDK接入遭遇过挑战。尤其是三方SDK接入，因为主要涉及多方协调问题，格外需要付出心力。面对外部平台埋点采集资料缺失、定制化收费、团队对接难度高等困难，HarmonyOS的运营和开发支持团队积极参与，帮助爱回收开发团队成功获取到相关资料和三方技术支持，最终推动这些问题予以圆满解决，使应用能够如期交付上线。在HarmonyOS，隐私安全保障和创新能力特性更为应用护航在移动终端及相关业务的普及度、渗透度如此之高的今天，用户隐私保护的重要性愈发突出，这不仅是法律法规层面的要求，也是HarmonyOS发展过程中始终放在首位的自我标准。做好用户隐私保护，不仅有助于建立良好的用户关系，还有助于保护用户和企业的利益。在爱回收应用接入的过程中，其开发团队最大的感触便来自于HarmonyOS在用户隐私和数据安全方面的重视程度。表现在提供了一系列内置隐私保护机制和合规工具，包括系统安全、IDE/工具安全以及应用安全生态等三个层面的安全能力；在应用上架审核时进行严格把控；同时严格划分风险等级、设备等级、数据等级等。举例，爱回收应用在HarmonyOS上线测试版本后，立刻就收到了测试团队反馈的权限获取相关提示，使其在各大线上相关场景得到优化。另外，HarmonyOS提供的一系列创新能力特性，也让应用有了更多元化的呈现形式和更便捷的用户体验。除了支持应用多开、智慧多窗这些丰富的显示场景之外，Scan Kit（统一扫码服务）能力成功链接线上线下，扫描街边实体回收机身上的官方二维码，即可一键直达手机内的应用主页；智能PhotoPicker可以从大量图片中根据配置的智能推荐参数，快速筛选出符合条件的图片，帮助用户在上传特定类型图片，如身份证、银行卡时，可直接在对应的图片推荐页获取到；还有Web组件预加载能力，使得应用在空闲时间提前进行Web引擎初始化和页面加载，提升了下一页面的启动和响应速度。夯实基础，才能张开双臂共同拥抱未来发展爱回收应用接入HarmonyOS之后，也有从横向比较、纵向观察等角度，实时复盘不同时期的用户使用行为和投入产出比率。经过一段时间的数据沉淀和分析之后，其惊喜发现，相比在其它系统的表现数据，HarmonyOS生态中用户访问提交率提升不少，这意味着每100位HarmonyOS用户访问爱回收应用，就会产生更多的下单成交行为。该横向比较数据不仅说明当前的HarmonyOS生态已有广泛且丰富的用户群体，对生活中的方方面面都有倾向性的使用需求。也从侧面佐证，HarmonyOS系统下应用的流畅度和良好的用户体验，已经能够成为影响用户行为的助力之策。通过接入HarmonyOS后不断进行的系统优化和功能增强，爱回收应用不仅提升了服务效率，也为用户提供了更加安全、便捷的回收体验。未来，也将持续推动二手回收行业、乃至3C制造行业的数字化转型。

2025-09-04

“互联网女皇”发布 340 页 AI 趋势报告

被称为“互联网女皇”的 Mary Meeker 在沉寂数年后，于 2025 年 5 月 30 日再次发布了其标志性的深度趋势报告《Trends – Artificial Intelligence》。

2025-06-04

900 个开源 AI 工具背后，我看到的趋势

作者|Chip Huyen OneFlow编译翻译｜杨婷、宛子琳四年前，我对开源机器学习生态系统进行了分析。自那时起，情况就发生了变化，所以这次我打算重新讨论这个话题，本次主要关注的是基础模型的技术栈。我把完整的开源AI代码库列表放在了“llama-police”( https://huyenchip.com/llama-police ，该列表每6小时更新一次。其余大部分也放在了我的GitHub“cool-llm-repos”( https://github.com/stars/chiphuyen/lists/cool-llm-repos ）列表中。（本文作者Chip Huyen是实时机器学习平台Claypot AI的联合创始人。本文经授权后由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：https://huyenchip.com//2024/03/14/ai-oss.html） 1 数据如果你现在觉得AI发展十分火爆，那是因为它确实如此。我在Github上以GPT、LLM和Generative AI为关键词进行检索，仅与GPT相关的就有约11.8万条结果。为减少工作量，我将搜索范围限定在拥有至少500 star数的代码库。结果显示，与LLM相关的有590个，与GPT相关的有531个，与Generative AI相关的有38个。此外，我偶尔会查看GitHub Trending和社交媒体上的新代码库。经过长时间的搜索，我找到了896个仓库。其中，有51个是教程（例如dair-ai/Prompt-Engineering-Guide）和聚合列表（例如f/awesome-chatgpt-prompts）。尽管这些教程和列表都很有帮助，但我更感兴趣的是软件，不过我还是将其放进了最终列表，只是最后的分析是基于其余845个软件库（截止本文发布）。这个过程虽然痛苦，但很值得，因为我更深入地了解了人们正在研究的内容，开源社区的合作程度之高令人惊叹，也让我意识到中国的开源生态系统与西方存在很大差异。（毫无疑问，我也遗漏了很多库。你可以在这里（https://forms.gle/1ijNSnizgWQaVYK16）提交缺失的代码库，该列表每天会自动更新。欢迎提交star数少于500的代码库，我会持续关注这些仓库，并在它们达到500 star时将其添加到列表中！） 2 新的AI技术栈我认为，AI技术栈包含四个层级：基础设施层、模型开发层、应用开发层和应用层。 1.基础设施层基础设施是AI技术栈的底层，包括用于Serving的工具（例如vLLM、NVIDIA的Triton）、计算管理（例如SkyPilot）、向量搜索和数据库（例如Faiss、Milvus、Qdrant、LanceDB）等。 2.模型开发层模型开发层提供了开发模型的工具，包括建模和训练框架（Transformers、Pytorch、DeepSpeed）、推理优化（如GGML、Openai/Triton）、数据集工程，评估等。任何涉及改变模型权重的操作都发生在这一层，包括微调。 3.应用开发层在应用开发层，任何人都可以基于现成的模型开发应用程序。在过去的两年里，这一层的发展动态最多，并且仍在快速演进。这一层也被称为AI工程（AI Engineering）。应用开发包括提示工程（Prompt Engineering）、RAG（Retrieve、Add、Generate）和AI界面（AI Interface）等。 4.应用层应用层有许多基于现有模型构建的开源应用程序，其中最流行的应用类型包括编码、工作流自动化、信息聚合等。除这四层外，还有另一个类别，即模型存储库（Model Repos）。这些存储库由公司和研究人员创建，用于分享与他们模型相关的代码。这一类别的存储库示例包括CompVis/stable-diffusion、openai/whisper和facebookresearch/llama。 AI技术栈的演进我绘制了每一类别中代码库数量的累积月度图。在2023年推出Stable Diffusion和ChatGPT之后，新工具的数量呈爆炸式增长。2023年9月后，曲线似乎开始趋于平缓，这背后可能有三个潜在原因：我的分析中仅包含star数500以上的库，而代码库积累这么多star需要时间。大部分容易获得的成果（low-hanging fruits）已被收割，剩下的项目需要付出更多的努力来构建，因此能够构建它们的人更少。人们意识到在生成式人工智能领域很难保持竞争力，因此激动的情绪已平息。2023年初，我与公司的所有人工智能对话都集中在生成式人工智能上，但最近的交流更加务实，有些公司甚至提到了Scikit-learn。我希望在几个月后重新审视这一点，以验证这种情况是否属实。在2023年，增长最快的是应用层和应用程序开发层。基础设施层出现了一些增长，但远不及其他层的增长水平。应用毫不奇怪，最受欢迎的应用类型是编码、机器人（例如角色扮演、WhatsApp机器人、Slack机器人）以及信息聚合（例如“将其连接到我们的Slack，并要求它每天总结消息”）。 AI工程化 2023年是AI工程化的一年。由于许多工具比较相似，很难对其进行分类。目前我将它们分为以下几类：提示工程、AI界面、智能体（Agent）和AI工程（AIE）框架。提示工程远不止是简单地调整提示，涵盖了诸如约束采样（结构化输出）、长期记忆管理、提示测试与评估等内容。 AI界面提供了一个界面，可以让最终用户与AI应用程序进行交互。这是我最感兴趣的一个类别。一些日益受到欢迎的界面包括： Web和桌面应用程序。浏览器扩展，让用户在浏览网页时快速查询AI模型。 Slack、Discord、微信和WhatsApp等聊天应用程序上的机器人。插件：让开发人员将AI应用程序嵌入到VSCode、Shopify和Microsoft Office等应用程序中。插件常用于可以使用工具完成复杂任务的AI应用（智能体）中。 AIE框架是一个统称，用来指代所有能够帮助开发AI应用程序的平台。其中许多平台都是围绕RAG构建的，但也提供诸如监控、评估等其他工具。智能体是一个捉摸不定的类别，因为许多智能体工具实际上只是复杂的提示工程，可能包含约束生成（例如，模型只能输出预定的动作）和插件集成（例如，让智能体使用工具）。模型开发层在ChatGPT出现之前，模型开发主导了AI技术栈。2023年，模型开发的最大增长源自于对推理优化、评估和参数高效微调（归类为建模和训练）日益增加的兴趣。推理优化一直以来都非常重要，但如今基础模型的规模使得它对时延和成本变得至关重要。虽然优化的核心方法仍然保持不变（量化、低秩分解、剪枝、蒸馏），但许多新的技术已经被开发，特别是针对Transformer架构和新一代硬件。例如，2020年，16位量化被认为是最先进的技术，而如今又出现了2位量化甚至更低的量化技术。同样，模型评估一直以来也十分重要，但如今许多人把模型视为黑匣子，因此评估的重要性变得愈发突出。现在出现了许多新的评估基准和评估方法，例如比较评估（如Chatbot Arena）和将AI作为裁判（AI-as-a-judge）的评估方法。基础设施层基础设施层主要涉及管理数据、计算以及用于服务、监控和其他平台工作的工具。尽管生成式人工智能带来了诸多变化，但开源AI基础设施层基本保持不变。这可能是因为基础设施产品通常不是开源的，因此在开源领域中并没有出现太多变化。基础设施层中的最新类别是向量数据库，其中包括Qdrant、Pinecone和LanceDB等公司。然而，许多人认为，这根本不应该成为一个类别。向量搜索已经存在很长时间了。与其仅仅为了向量搜索构建新的数据库，不如像DataStax和Redis这样的现有数据库公司将向量搜索整合到现有的数据库中。 3 开源AI开发者像许多其他事物一样，开源软件也遵循长尾分布，由少数账户掌控着大部分的代码库。一人创造价值数十亿美元的公司？有845个代码库托管在594个独特的GitHub账户上，其中20个账户至少拥有4个代码库。这些排名前20的账户托管了195个代码库，占列表上全部代码库的23%，这195个代码库共获得了165万star数。在Github上，账户可以由组织或个人所有。在这些排名Top 20的顶级账户中，有19个属于组织，其中3个属于谷歌，分别是Google-research，Google和Tensorflow。在排名top 20的账户中，唯一的个人账户是lucidrains。在拥有最多star数的top 20账户中（仅计算通用人工智能代码库），只有4个是个人账户： lucidrains（Phil Wang）：能以极快的速度实现SOTA模型。 ggerganov（Georgi Gerganov）：一位物理学出身的优化专家。 Illyasviel（Lyumin Zhang）：创建了Foocus和ControlNet，目前在斯坦福大学攻读博士。 xtekky：一位全栈开发者，创建了gpt4free。自然地，在技术栈所处的层级越低，个人开发的难度就越大。因此基础设施层的软件最不可能由个人账户发起和托管。然而，超过一半的应用程序由个人托管。由个人发起的应用程序平均获得的star数比由组织发起的更多。许多人推测将会出现众多市值不菲的个人公司（参考OpenAI CEO Sam Altman的采访 https://fortune.com/2024/02/04/sam-altman-one-person-unicorn-silicon-valley-founder-myth/ 以及Reddit上的讨论）。我认为，这种推测可能是正确的。 100万次commit 超过两万名开发人员为这845个库做出了贡献。他们共计完成了近100万次commmit！其中排名前50位的活跃开发人员完成了超10万次commit，平均每人超过2000次。下图为前50位最活跃的开源开发人员的完整列表。 4 中国不断壮大的开源生态系统众所周知，长期以来中国的AI生态系统与美国有所差异，（我在2020年的一篇博客文章中也提到过这一点）。当时，我的印象是GitHub在中国的使用并不广泛，而我的看法可能受到了中国在2013年禁止使用GitHub的影响。然而，如今情况已经发生了改变。在GitHub上有许多针对中国受众的热门AI代码库，其描述均由中文编写。其中一些代码库是为中文或中英文混合开发的模型而设立的，如Qwen、ChatGLM3、Chinese-LLaMA等。在美国，虽然许多研究实验室已经放弃了基于循环神经网络（RNN）架构的语言模型，但基于RNN的模型系列的RWKV仍然很受欢迎。此外，还有一些AI工程工具能够将AI模型集成到中国的主流产品中，如微信、QQ、钉钉等。许多热门的提示工程工具在中国也有镜像。在GitHub上排名前20的账户中，有6个来自中国： THUDM：清华大学知识工程组（KEG）和数据挖掘团队。 OpenGVLab：上海人工智能实验室的通用视觉团队。 OpenBMB：由ModelBest和清华大学NLP组共同创建的大模型基地开放实验室。 InternLM：来自上海的人工智能实验室。 OpenMMLab：来自香港中文大学。 QwenLM：阿里巴巴的人工智能实验室，发布了Qwen模型系列。 5 快速崛起，短暂辉煌去年，我观察到许多代码库在短期内迅速吸引了大量关注，但随后便快速衰落。我的一些朋友称之为“炒作曲线”。在这845个至少拥有500 star数的GitHub代码库中，有158个库（占18.8％）在过去24小时内没有获得任何新的star，有37个库（占4.5％）在过去一周内没有获得任何新的star。以下是其中两个代码库的增长轨迹示例，与其他两个更为持久的软件增长曲线进行比较。尽管这里展示的两个示例已不再使用，但在这里用作开源社区的例子非常典型，并且其作者们能够如此快速地推出这些项目，实在是令人赞叹。 6 个人最看好的创意社区正在开发许多酷炫的创意，以下是我最看好的一部分： Batch推理优化：FlexGen、llama.cpp 采用Medusa、LookaheadDecoding等技术实现更快的解码器模型合并：mergekit 受限采样：outlines、guidance、SGLang 看似小众但解决问题非常出色的工具，如einops和safetensors 7 结论尽管本文的分析仅涉及845个代码库，但我实际上浏览了数千个代码库，这有助于我全面了解看似庞大的AI生态系统。希望这份列表对你有所帮助，如果你发现了遗漏的仓库，请告诉我，我会将它们添加到列表中。【OneDiff v1.0发布（生产环境稳定加速SD&SVD）】本次更新包含以下亮点，欢迎体验新版本：github.com/siliconflow/onediff OneDiff质量评估重复利用编译图改进对Playground v2.5的支持支持ComfyUI-AnimateDiff-Evolved 支持ComfyUI_IPAdapter_plus 支持Stable Cascade 提高了VAE的性能为OneDiff企业版提供量化工具（SDXLE2ETime）（SVDE2ETime） (OneDiff Demo) 其他人都在看 800+页免费“大模型”电子书 Stable Diffusion XL优化终极指南 LLM Serving有效吞吐量的最大化实现 2人AI团队被收购；3款AI搜索引擎对比 OneDiff 1.0发布！稳定加速SD/SVD模型生成式AI产业经济学：价值分配与利润结构 OneDiff加速无界AI，50s让彩铃变身短视频本文分享自微信公众号 - OneFlow（OneFlowTechnology）。如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。本文参与“OSC源创计划”，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。

2024-05-20

2022年值得关注的五个云趋势

我们汇总了 2022 年值得关注的五大云趋势列表：一、应用程序和数据库的现代化现代化通常与向基于云的 PaaS 产品的过渡相关联。然而，现代化的基本需求是增加规模、自动化和可用性。

2022-01-12

2022年数据市场的演变：大数据趋势

数据网格数据网格是一种在概念上具有可比性且对企业数据结构有用的架构方法，Gartner公司将其描述为2022年的首要战略趋势。

2022-01-12

2022年软件开发趋势的22个预测

对于软件开发行业来说，目前的数字化趋势将继续下去，出现许多变化、创新和现有技术的新用途。预测未来是一项具有挑战性的任务。像过去两年一样，我在这里预测2022年软件发展的最重要趋势。 1.

2022-01-10

2022年的五个主要的数据迁移趋势

以下是2022年数据迁移市场的五个主要趋势： 1.非结构化数据迁移 2022年，首席信息官将会继续关注基础设施的现代化，以支持由于下一代应用程序、云计算、物联网、边缘计算以及远程工作的快速增长而产生的数据和工作流需求

2022-01-10

Palo Alto发布2022年网络安全趋势预测

随着疫情推动的数字化转型及生活模式的持续，企业应重视新趋势并确保做好应对相应挑战的准备。

2021-12-18

揭秘勒索软件活动发展七大趋势

随着勒索软件攻击的持续演进，其生态系统呈现出以下七种趋势。 1. 参与者整体维持平衡勒索软件攻击领域的参与者整体维持平衡——老牌玩家退场，往往伴随着新玩家入场。

2021-11-29

2021年公共云市场五大趋势

这些新兴的公共云趋势将改变公司发展。根据最新研究，到 2027 年，全球公共云市场预计将以约 14.6% 的复合年增长率增长。

2021-09-17

邀您参与 SODA 数据与存储趋势调查 2021

欢迎参与 SODA 数据与存储趋势调查！感谢您参与 SODA 基金会的本次调查。SODA 基金会是 Linux 基金会下的子基金会，专注于数据管理与存储，包含多个开源项目。

2021-05-14

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更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。