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三年首次大合集:阿里技术免费电子书一键下载!

阿里技术技术电子书全收录! 一文带你看遍12本阿里技术精选电子书,从职业指导到技能指南,从演讲资料到学术论文,专属开发者的免费资料,大幅提升你的竞争力,快动动手指来下载吧! 1、《阿里技术参考图册》 此套图册将呈现阿里技术全景,分为研发篇和算法篇两册,为你清晰讲解阿里业务生态的全貌:包括文化娱乐(优酷、土豆等)、核心电商业务(天猫、淘宝、村淘等)、本地生活(高德地图、盒马等)、支付& 金融服务(蚂蚁金服)、智慧物流(菜鸟)、市场营销(阿里妈妈)、云计算(阿里云)等。 如果你希望加入阿里搞技术,却面对不同的部门、成百上千的技术岗位一头雾水,这套图册将为你拨开迷雾,清晰呈现每个事业部的主攻方向、技术创新及突破、发展路径等。 如果你希望了解业界最新技术趋势,来自阿里人工智能实验室、天猫、淘宝、菜鸟等部门技术负责人,同样带来前沿的技术解析,揭秘阿里在各个领域的技术积累及发展方向。 免费下载传送门: 《阿里技术参考图册——算法篇》 《阿里技术参考图册——研发篇》 2、《不止代码》 你是否有类似这样的问题——“天天写业务代码的程序员,怎么成为技术大牛,开始写技术代码?”今天,阿里资深无线开发专家李运华,系统梳理了自己的思考和理解,希望帮助更多同学少走一些弯路。 成为技术大牛梦想虽然很美好,但是要付出很多,不管是Do more 还是Do better 还是Do exercise,都需要花费时间和精力,这个过程中可能很苦逼,也可能很枯燥,这里我想特别强调一下:前面我讲的都是一些方法论的东西,但真正起决定作用的,其实还是我们对技术的热情和兴趣! 免费下载传送门: 《不止代码》 3、《阿里巴巴机器智能计算机视觉技术精选——顶级会议 CVPR 2018收录论文》 CVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)是计算机视觉领域的顶会之一,伴随着视觉AI的火热,近几年参会人数急剧增加。2018年的CVPR会议于6月18日-22日在美国犹他州盐湖城举办。本届大会有超过 3300 篇的大会论文投稿,录取 979 篇(接受率约为 29%),其中包括 70 篇 Oral 论文和 224 篇 Spotlight 论文,参会人数达到6500人。 未来的计算机视觉技术一定是理论探索和数据实践的共同推进。希望这本论文合集能抛砖引玉,给学术界和工业界带来一些输入,共同推进计算机视觉技术的发展。 免费下载传送门 《阿里巴巴机器智能计算机视觉技术精选》 4、《阿里机器智能技术精选》 2018 年伊始,万众期待的人工智能学术会议AAAI 2018 在华人春节前一周正式召开,这也标志着全球学术会议新一年的开启。 现在,阿里正式推出《阿里巴巴机器智能技术精选集》,收录多篇AAAI优秀论文,并向业界开放下载。该书集中展示了阿里巴巴的最新研究成果,包罗NLP、搜索推荐、社交网络、基础算法、深度学习等多个方向,希望与致力于AI技术探索的研究者及同仁一起探讨交流。 免费下载传送门: 《阿里机器智能技术精选》 5、《阿里巴巴Java开发手册》 《Java开发手册》是阿里巴巴集团技术团队的集体智慧结晶和经验总结,经历了多次大规模一线实战的检验及不断完善,公开到业界后,众多社区开发者踊跃参与,共同打磨完善,系统化地整理成册。 本手册以Java开发者为中心视角,划分为编程规约、异常日志、单元测试、安全规约、MySQL数据库、工程结构、设计规约七个维度。代码的字里行间流淌的是软件系统的血液,质量的提升是尽可能少踩坑,杜绝踩重复的坑,切实提升系统稳定性,码出高效,码出质量。 免费下载传送门: 《阿里巴巴Java开发手册》 6、《2017阿里技术年度精选集》 2017年,在技术发展的历史上,一定是个特别的一年:柯洁与AlphaGo的惊世大战,无人咖啡店开放体验,AI设计师“鲁班”横空出世、三年投入千亿的达摩院正式成立…… 在全年发布的近300篇文章中,我们选出 65篇,集结成这套《2017阿里技术年度精选》,分为上、下两册,总计600余页。这套精选集覆盖多个热门技术领域:算法、机器学习、大数据、数据库、中间件、运维、安全、移动开发等,文章内容涉及技术架构、核心算法、解决方案等干货。无论你是计算机相关专业的在校学生、科研机构的研究人员,还是步入社会的IT从业人员,相信都能从中受益。 免费下载传送门: 《2017阿里技术年度精选集上》 《2017阿里技术年度精选集下》 7、《强化学习在阿里的技术演进与业务创新》 当前的机器学习算法⼤致可以分为有监督的学习、⽆监督的学习和强化学习(Reinforcement Learning)等。强化学习和其他学习⽅法不同之处在于强化学习是智能系统从环境到⾏为映射的学习,以使奖励信号函数值最⼤。如果智能体的某个⾏为策略导致环境正的奖赏,那么智能体以后产⽣这个⾏为策略的趋势便会加强。强化学习是最接近于⾃然界动物学习的本质的⼀种学习范式。然⽽强化学习从提出到现在,也差不多有半个世纪左右,它的应⽤场景仍很有限,规模⼤⼀点的问题就会出现维数爆炸,难于计算,所以往往看到的例⼦都是相对简化的场景。 未来深度强化学习的发展必定是理论探索和应⽤实践的双链路持续深⼊。希望这本电⼦书能抛砖引⽟,给⼯业界和学术界带来⼀些输⼊,共同推进深度强化学习的更⼤发展。 免费下载传送门: 《强化学习在阿里的技术演进与业务创新》 8、《九年双11:互联网技术超级工程》 阿里的双11是一次全球商业、科技、数据、智能的大协同,是一个商业社会的大协同,更是一个技术的大协同,是名副其实的世界互联网技术的超级工程。 2017年11月11日晚上10点,阿里巴巴集团CTO张建锋(花名:行癫)连线上海双11媒体中心,为700多位中外媒体记者介绍了阿里技术在双11中取得的突破与成绩,表示“阿里双11是名副其实的世界互联网技术超级工程。” 数据智能、机器智能已经融入到整个系统的每一个方面:整个商品推荐、整个交易链路、包括整个决策都是用机器智能来做的,我们希望将技术变成全社会能够共享的普惠基础设施,从而降低整个社会的创新成本,提升整个社会的创新效率。 免费下载传送门: 《九年双11:互联网技术超级工程》 9、《阿里巴巴Android开发手册》 《阿里巴巴Android开发手册》是阿里巴巴集团各大Android开发团队的集体智慧结晶和经验总结,将淘宝、天猫、闲鱼、钉钉等App长期开发迭代和优化经验系统地整理成册,以指导Android开发者更加高效、高质量地进行App开发,呈现给用户体验好、性能优、稳定性佳、安全性高的产品。 本手册以开发者为中心视角分为Java语言规范(遵循《阿里巴巴Java开发手册》),Android资源文件命名与使用,Android基本组件,UI与布局,进程、线程与消息通信,文件与数据库,Bitmap、Drawable与动画,安全,其他等九大部分,《阿里巴巴Android开发手册》作为阿里巴巴开发规约重要的一环,我们的目标是: 防患未然,提升质量意识,降低故障率和维护成本; 标准统一,提升协作效率; 追求卓越的工匠精神,打磨精品代码。 免费下载传送门: 《阿里巴巴Android开发手册》 10、《深入探索Android热修复技术原理》 随着无线互联网在各领域大行其道,我们再一次见证计算机操作系统这一平台技术的周期性发展规律,既:从一个操作系统的兴起,到平台上应用和开发者的繁荣,再到安全领域技术逐步应用到日常应用研发领域,最后进入到平滑发展或者走向衰退。 作为平台真正进入巅峰期的一个不起眼的标志——安全领域类的技术逐步融入到应用研发领域, 这一现象在Windows、Linux到Android上已被多次验证,屡试不爽。以热修复技术为例,作为安全类技术的标志性衍生产物,其进入到应用化领域开始大行其道时,标志着平台发展开始迈入新阶段,这也意味着应用市场的繁荣程度、应用开发者的思维和研发模式也进入到游戏的下半程。 免费下载传送门: 《深入探索Android热修复技术原理》 更多电子书和免费资料,立即订阅关注 开发者免费资料库 技术圈和 阿里技术官方微信公众号。

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阿里云应用高可用 AHAS 正式商用,可一键提升云上应用可用性

在分布式架构环境下,服务间的依赖日益复杂,可能没有人能说清单个故障对整个系统的影响,构建一个高可用的分布式系统面临着很大挑战。 7月17日,阿里云应用高可用服务AHAS 正式商用,包含架构感知、流控降级和故障演练三大独立的功能模块,可快速提高应用的高可用能力,解决分布式架构下的高可用难题。 直播回顾:点击这里专题页:点击这里 在分布式环境下,我们经常会遇到多样的组件和错综复杂的依赖关系,局部故障导致的错误放大,突发流量导致的瞬间拥塞,面对这些难题,我们通常会难以下手。 应用高可用服务AHAS 源自阿里巴巴的全链路压测技术,历经集团多年双十一的技术大考,提供强稳定性的流控降级保护等防护手段。同时,提供了自动感知应用的拓扑结构,可绘制组件间依赖关系和应用对基础架构的依赖,并提供基于真实故障的演练场景来测试应用系统的高可用能力,是混沌工程在云上

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# OpenClaw 一键部署实战:把聚合 API 变成自己的常驻 AI 网关(含模型配置与排错)

不少朋友手里有 API,但每次用都要开客户端、贴 Key,没法"常驻"。我最近在服务器上部署了 OpenClaw,思路是:把聚合 API 变成一个自托管的 AI 网关 + WebUI,挂在服务器上 7×24 跑,网页随时访问,还能接 Telegram 当机器人。本文记录完整部署过程,重点是模型配置的协议规则和一份排错清单。

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AI辅助审计底稿自动化实践:把科目余额表一键变成可交付工作底稿

审计底稿大量重复劳动源于数据搬运与勾稽核对。本文给出"数据层—规则层—产出层"三层自动化架构,并附一段可运行 Python,演示如何把科目余额表自动转为带异常标注的工作底稿,单家主体工时预计节省约七成。一、底稿为什么是"重复劳动重灾区"审计行业有个公开的秘密:一份年度财报审计,真正需要职业判断的时间可能不到三成,剩下七成耗在"把数据搬运到模板、做勾稽、填底稿、留痕迹"的机械活上。一个典型的年审项目,单家主体就要处理几十张科目明细表、往来函证控制表、试算平衡表、折旧摊销测算表……这些表的共同特征是:结构固定、来源单一(几乎都来自科目余额表或序时账)、校验规则明确。凡是满足这三个特征的环节,就具备了被自动化的前提。遗憾的是,很多团队仍然用"复制粘贴 + 手工加公式"的方式完成。弊端很明显:第一,效率低,一个人三天的工作量,其中两天在搬数;第二,易出错,手工勾稽经常漏掉借贷不平、钩稽断裂;第三,难追溯,底稿改了哪、谁改的、为什么改,往往没有留痕。AI 与脚本化工具的价值,恰恰在于把这三件事一次性解决:用统一接口取数,用规则引擎校验,用模板生成可交付底稿并附电子轨迹。二、三层架构:让 AI 接管可标准化的部分底稿自动化三层架构我把底稿自动化拆成三层,边界清晰,便于工程化落地:- 数据层(多源接入):负责把科目余额表、序时账、合同台账、银行流水等统一成标准结构。关键是定义一套稳定的中间格式(CSV / 标准 JSON),让上游财务软件差异被屏蔽在接口之后。

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AIGCPanel v2.4.0 绿幕视频一键换背景,歌曲也能翻唱成你的声音

绿幕换背景、把一首歌的人声换成自己的音色,这两件以前要开剪辑软件、装一串插件、再导来导去才能做完的事,现在在 AIGCPanel 里都是"上传,然后点击"。 AIGCPanel 是一站式 AI 数字人桌面应用,Windows / macOS / Linux 都能跑。v2.4.0 带来两个新工具,顺手把任务调度的老毛病一起治了:一次提交多个任务时,排队等待的那条不会再被误判失败,也不会偷偷重跑。 好用的功能,应该被做成按钮,而不是一份操作教程。 绿幕视频换背景:两个上传框,一步出片 手上有绿幕拍摄的视频,想换个场景,通常意味着抠像、对齐、合成一整条链路。现在只需要传两样东西:一段绿幕视频、一张背景图。 抠像的四个参数都摆在明面上:抠除颜色(默认绿 #00FF00)、颜色相似度、边缘融合、输出尺寸。相似度管"抠得干净不干净",边缘融合管"人物边缘生不生硬",输出尺寸留 0 就跟随原视频。 技术上,它逐帧做色键抠像:把每个像素与目标颜色做 RGB 距离比较,距离足够近的置为透明,处在过渡带的按比例设置透明度,让边缘自然过渡。参数调节的实时预览和最终导出走的是同一个 applyChromaKey 函数,所以你看到什么样,导出就是什么样,不会出现"预览挺好、导出翻车"。 它同时是工具箱里的一个工具,也能作为工作流节点接入自动化流程。 歌曲翻唱:把整首歌的人声换成指定音色 v2.4.0 新增歌曲翻唱。选好一首歌、指定目标音色,就能把人声替换成你要的声音。 它沿用 AIGCPanel 已有的音色体系。音色可以来自声音克隆(上传参考音频),也可以直接选用声音管理里保存的音色。想做翻唱、做二创,或者只想让 AI 用固定音色唱完一首歌,这条路比手动切片、逐段合成省事得多。 排队任务被误判失败、还重复执行?这次从调度底层修掉了 这是 v2.4.0 最"不显眼"却最重要的一项修复。 以前连续提交多个任务时,如果前一条任务刚结束、模型进程正在退出,恰好这时下一条排队任务被调度,就可能出现:界面提示"执行失败",但音频其实已经生成;更糟的是那条任务还会被重新拉起执行一遍,白跑一次。 原因有两处。调度循环的定时器句柄没有真正被记录,导致每次提交任务都可能叠出一条新的调度链,同一个排队任务被重复触发;而模型进程退出的回调里,如果队列中还有任务,没有先把它重新拉起,而是直接以空结果结束,任务就被判成失败。 这次两处一起改了:调度改成单链轮询,新任务提交时先取消上一个待执行的定时器,永远只有一条调度链在工作;进程退出回调则先检查队列、把遗留任务重新拉起并继续等待结果,确认没有遗留任务才结束。 稳定不是"从不排队",而是排到队时,一个任务都不丢、不重来。 自定义参数表单:标签在上,参数成卡片 工具调模型的参数多起来时,原来的表单是一行长条挤在一起。现在改成响应式网格:窄屏一列、中屏两列、宽屏三列,每个参数是一张独立卡片,长文本框独占整行。 顺手加了几处细节:必填参数带红色星号,参数说明有问号图标可悬停查看,自定义参数区域左侧有统一的「自定义参数」图标,没有自定义参数时整块不显示。 必填校验也统一收口在表单组件里:提交前逐项检查,缺哪一项就提示哪一项,不用等跑到模型才发现参数错了。 历史功能巡礼 可视化工作流从 v2.0.0 就在了:拖拽节点,把大模型调用、JS 脚本、条件分支以及全部工具箱能力串成自动化流水线。上面那个"更换视频背景节点"就是它的一员。 API 服务与接口是 v2.3.0 补上的:在软件里开启 HTTP 服务,外部脚本、其他程序就能直接调用模型,文件上传、模型参数查询这些接口也都齐了,文档支持中英文切换。 文生视频 / 图生视频来自 v2.2.0:输入一段文字生成视频,或者上传一张图片加描述让它动起来。 其他更新 数字人形象与直播形象卡片增加「导出视频」按钮,导出文件名默认取形象标题 生成提示、语音内容、长文本等输入区统一加左侧图标;图生图与图生视频的生成提示独占一行 长文本转音频把声音合成配置移到长文本输入上方,更符合操作顺序 内置大模型额度不足时(insufficient_quota)会提示能量不足并自动跳转充值 修复数字人合成误读语音识别参数来源的问题,改为读取 videoGen 参数 近期版本回顾 v2.3.0 — API 服务与接口正式上线,全工具多语言支持全覆盖 v2.2.0 — 文生图生视频上线,AI 创作全面升级 v2.0.0 — 工作流引擎、20+ 小工具、CLI 全面上线 这次的两个新工具,都不需要你懂原理,只要会选文件和点按钮。底层那些"抠像怎么做、队列怎么排"的事,留给 AIGCPanel 就好。 你更想先用绿幕换背景,还是先试歌曲翻唱?或者你手头正好有一段绿幕素材想换个场景,欢迎在评论区说说你的用法。 把复杂留给自己,把一步到位留给用户,这是工具该有的样子。

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深圳腾讯云代理商:腾讯云多盘挂载脚本一键自动化实操

在腾讯云上扩容存储,挂载多块云硬盘后,反复执行分区、格式化和挂载命令,是运维中最容易出错也最消耗耐心的环节。腾讯云多盘分区挂载脚本正是为解决这个重复性难题而生,它把原本依赖人工判断的多步骤流程固化为可批量执行的标准操作,让设备识别、分区表选择、文件系统创建与持久化挂载一次完成。

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实拍图片一键找货源!详解 1688 图搜 API 六大落地应用场景

做电商采购、无货源铺货、跨境供货的从业者,大多都会遇到一个普遍难题:仅有商品实拍图,没有准确品名、货号,依靠文字搜索很难精准找到源头批发货源。1688 图搜 API 依托图像识别技术,摆脱关键词束缚,上传图片即可快速匹配平台同款、近似款货源,适配各类线上供应链运营场景,下面结合真实业务场景拆解具体用途。

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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

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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。

Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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