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OpenAI 发布圣诞特别版模型:GPT-5.2-Codex-XMas

OpenAICodex 团队在圣诞节送出了一份小礼物:一款名为 GPT-5.2-Codex-XMas 的模型。 Codex 工程主管 Thibault Sottiaux 表示,该模型在功能上与 GPT-5.2-Codex 完全相同——主要针对代码生成和理解任务,只是为了圣诞节而增加了一点个性化升级。 除了推出圣诞版模型之外,OpenAI 准备的节日礼物还包括重置速率限制,并将使用上限提升至平时的 2 倍,一直到明年 1 月 1 日。这样,网友们就可以在圣诞节假期期间使用圣诞版 Codex「愉快地编程了」。

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Kubernetes v1.33 发布,哪些新特性值得你特别关注?

4月23日,K8s v1.33 正式发布,标志着 K8s 迈入了其第二个十年。本次版本发布涵盖了64项增强功能,其中18项已升格为稳定版(Stable),20项进入Beta阶段,24项为Alpha版本,2项被弃用或撤回。这些更新体现了K8s社区在稳定性、可扩展性和安全性方面的持续努力。 K8s v1.33 的主题是"Octarine:魔法的色彩",灵感来自特里·普拉切特的《碟形世界》系列。此版本重点介绍了K8s 在整个生态系统中实现的开源魔法。 如果您熟悉碟形世界,您可能会认出一条小沼泽龙栖息在看不见的大学塔顶,凝视着安科-莫波克市上方的 K8s 月亮,背景中有 64 颗星星。 K8s v1.33 亮点功能 1. Sidecar 容器升级为稳定版 Sidecar 容器模式已成为云原生应用架构中的重要组成部分,广泛应用于日志收集、服务网格和监控等场景。在 v1.33 中,Sidecar 容器正式升格为稳定版,增强了其在 Pod 生命周期管理中的可靠性和一致性。K8s 确保 Sidecar 容器在主应用容器之前启动,并在主容器退出后自动终止,同时支持健康检查和OOM评分调整。 2. Metrics Server 达到 GA 状态 Metrics Server 作为 K8s 集群资源监控的核心组件,其API在v1.33 中正式达到 GA 状态。这意味着集群资源使用情况的获取更加稳定和可靠,为自动扩缩容和性能优化提供了坚实基础。 3. 结构化认证配置 API 进入 Beta 新的结构化认证配置API使得K8s的认证机制更加模块化和可维护,支持更复杂的身份验证场景,如多租户环境中的细粒度访问控制。 4. TLS 证书批准引入服务端应用 在TLS证书批准过程中引入服务端应用机制,提高了证书管理的可靠性和一致性,减少了人为错误的风险。 5. LoadBalancer 服务支持多个 IP 地址 LoadBalancer服务现在支持关联多个IP地址,增强了高可用性和复杂网络拓扑的支持能力,适用于多区域部署和灾备场景。 6. KEP-3715 自定义 Pod DNS 选项 通过引入KEP-3715,Kubernetes提供了更灵活的Pod DNS配置选项,满足企业级应用对DNS解析的特定需求。 7. ValidatingAdmissionPolicy 升级为 GA ValidatingAdmissionPolicy正式升格为GA版本,提供了更强大的策略控制能力,支持更细粒度的资源验证和审计,增强了安全性和合规性。 8. 服务账户令牌自动挂载改进 服务账户令牌的自动挂载机制得到改进,默认采用更安全的配置,减少了潜在的安全风险。 9. PodDisruptionBudget 扩展策略 新的PodDisruptionBudget扩展策略提供了更精细的控制,确保在节点维护和升级过程中,Pod的可用性和稳定性得到保障。 10. API 优先级和公平性增强 API优先级和公平性机制得到增强,确保在高负载情况下,关键操作不会被阻塞,提高了集群的响应能力和稳定性。 KubeSphere 与 K8s 的协同演进 KubeSphere 作为一个开源的企业级容器管理平台,致力于简化 K8s 的使用,提升开发和运维效率。随着 K8s v1.33 发布,KubeSphere 将继续紧密跟进,确保用户能够通过直观的多租户界面,充分利用 K8s 的最新功能,并承诺在未来版本中为 K8s v1.33 提供全面支持。 结语 K8s v1.33 的发布标志着 K8s 生态系统的持续成熟。作为 K8s 的上层管理平台,KubeSphere 将与 K8s 一同演进,提供更强大、易用的容器管理平台。我们邀请全球的开发者和运维人员加入 KubeSphere 社区,共同推动云原生技术的发展。 本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布!

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Zabbix 6.2 正式发布,特别优化中大型环境部署的性能

Zabbix 6.2将又一次提升新用户和资深用户的用户体验,主要通过一系列的UI/UX优化、新监控项和配置选项以及中大型环境部署的性能优化。 快速了解Zabbix6.2中最值得关注的新功能! 通过抑制不相关的Zabbix问题减少不必要的噪声 在CyberArk vault中存储机密信息,确保安全 AWS EC 2官方模板 从Zabbix前端同步Zabbix proxy配置 对发现的主机进行更多控制 扩展VMware监控 跟踪 active checks Zabbix性能优化和内部更改 优化execute now的可用性和行为 单独的主机组和模板组 支持多个LDAP servers进行用户身份验证 更多模板和集成 其他新功能和优化 01通过抑制不相关的Zabbix问题减少不必要的噪声 Zabbix管理员现在可以通过抑制不相关的问题来隐藏它们: 在特定时间点之前抑制问题 无限期抑制问题,直到手动删除 与抑制的问题相关的动作操作将暂停,直到问题解除抑制为止 在 Problems 页面中选择隐藏或显示抑制的问题 02在CyberArk vault中存储机密信息确保安全 除了以前支持的HashiCorp vault之外,Zabbix 6.2还官方支持在CyberArk vault中存储机密信息: 可在CyberArk和HashiCorp vault之间选择 使用vault证书加密与CyberArk vault的连接 保护数据库证书和用户宏的安全 可以通过Zabbix API配置和检索Zabbix vault供应商 03AWS EC2 官方模板 使用正式的Zabbix AWS EC2模板监控AWS EC2实例和附加的AWS EBS volumes: 监控AWS EC2 CPU、网络、磁盘、状态和许多其他指标 发现和监控AWS EBS volumes 发现和监控AWS EC2告警,并对告警状态变化作出反应 04从Zabbix前端同步Zabbix proxy配置 Zabbix proxy管理从未如此简单!现在,proxy配置可以立即从Zabbix前端重新加载: 现在可以从Administration - Proxies 页面刷新Zabbix proxy配置 可以直接从Zabbix server上的命令行刷新Zabbix proxy配置 可以使用Zabbix API刷新Zabbix proxy配置 主动proxy和被动proxy都支持集中配置刷新 05对发现的主机进行更多控制 从主机原型中发现的主机现在支持手动编辑模板、标签和用户宏: 手动将模板链接到从主机原型中发现的主机 能够在从主机原型创建的主机上创建和修改用户宏 现在可以在从主机原型创建的主机上创建其他标签 API host 方法已扩展,可支持模板与主机原型创建的主机之间的手动链接 06扩展VMware监控 现在可以进一步修改使用Zabbix VMware监控功能创建的主机: 手动为发现的VMware主机分配其他模板 在发现的VMware主机上创建和修改用户宏 在发现的VMware主机上创建其他标签 VMware 监控已扩展到支持许多新监控项和低级别自动发现规则。这可以监控新的指标,例如: VMware告警状态 VMware快照的数量和时间戳 Hyperviso网络接口指标 VMware vSphere分布式交换机端口指标 数据存储IOPS读/写指标 数据存储性能计数器 VMware guest 状态 及其他更多监控项 现在可以根据VMware主机的电源状态对其进行筛选。 07跟踪 active checks 当鼠标悬停在Zabbix agent界面图标上时,现在可以观察到Zabbix active agent检查状态: 直接从Zabbix前端跟踪被动和主动 agent 检查的可用性 agent配置文件中提供了可定制的Zabbix agent心跳周期 新的内部监控项可用于active agent检查状态监控 Zabbix API还可以检索Zabbix active agent检查状态 08Zabbix性能优化和内部更改 Zabbix server现在只接收最新的配置更改,而不是定期重新加载完整的Zabbix配置数据: 配置缓存将支持增量更新 新的配置同步逻辑大大提高了大型Zabbix实例的性能 初始监控项检查逻辑已得到优化,新创建的监控项在创建后一分钟内收到其第一个指标,而不是在监控项更新间隔内的随机时间点进行检查: 新监控项在创建后一分钟内进行检查 新引入的用户宏缓存减少了配置缓存锁定,因此提高了Zabbix的总体性能: 新建用户宏缓存 Zabbix库结构的多项更改: 优化Zabbix库结构 删除循环Zabbix库依赖项 09优化execute now的可用性和行为 之前用于立即检索指标的execute now(立即执行)按钮,现在可从Latest data (最新数据)页面获得: Execute now按钮添加到 Latest data 页面 不支持立即执行的监控项将被忽略,而不会显示错误消息 如果用户试图在不支持立即执行功能的监控项上使用该功能,将显示警告 “立即执行”权限已添加到自定义Zabbix角色时可用的权限列表中 10单独的主机组和模板组 为了简化主机和模板筛选,模板现在分组在模板组中,而不是主机组中: 配置菜单下的新建模板组页面 在升级过程中,现有模板将移动到模板组 完全支持从以前的Zabbix版本导入模板和主机,并将从导入文件中创建适当的组 可以为模板组页面分配基于角色的访问权限 新的模板组API方法可用于创建、修改和检索模板组 11支持多个LDAP servers进行用户身份验证 现在可以在Authentication - LDAP settings定义和保存多个LDAP servers: 优化安全性并符合公司策略,其中组织单位通过不同的LDAP servers进行身份验证 在LDAP servers迁移或更新后,在LDAP servers 之间无缝切换用户身份验证 12更多模板和集成 Zabbix 6.2为最受欢迎的供应商提供了许多新模板: Envoy proxy HashiCorp Consul AWS EC2 Template Proxmox CockroachDB TrueNAS HPE MSA 2060 & 2040 HPE Primera 优化的S.M.A.R.T.监控模板 Zabbix 6.2为GLPI IT资产管理解决方案引入了webhook集成。此webhook可用于将Zabbix中创建的问题转发给GLPi帮助页面。 13其他新功能和优化 更多改进功能(部分): 数字时钟仪表盘小组件 仪表盘矢量图的堆叠图选项 全局视图默认仪表盘已重新设计 对脚本类型监控项和手动脚本支持{INVENTORY.*}宏 新的Windows注册表监控项 用于监控和发现Windows、Linux和BSD操作系统上的OS进程和进程参数的新监控项 删除了对Zabbix数据库MD5 hashes的支持 将“文档”按钮添加到所有Zabbix部分 “文档”按钮能打开相关的Zabbix文档页面 针对XSS攻击优化了Zabbix前端保护

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一款特别好用的屏幕颜色拾取工具Colors

大家好,我是 为前端娱乐圈操碎了心的小迷妹 ,每天推荐一个小工具/源码,装满你的收藏夹,每天分享一个小技巧,让你轻松节省开发效率,实现不加班不熬夜不掉头发,是我的目标。 今天发现一个超级好用的工具,屏幕颜色拾取工具,以前对图片取色的时候,还需要打开photoshop,将图片导入,打开ps工具的时候,还得等待一会的时间,现在发现了这款工具,就可以直接在屏幕上或者浏览器取色了。 比如说别人用微信给我发了一张图片,我想取到这张图片里 的某个颜色的时候,只需要打开拾取工具Colors,点击吸管,就能吸取颜色了。 相对于其他的取色工具,有些仅限于当前的浏览页面,这款简直就是无敌了,电脑屏幕里的任何一个地方,浏览器的任何一个地方,qq或者微信图片文件,都可以分分钟取色,也是非常的方便了。 下载链接: https://github.com/wangxiaoting666/Colors 下载之后,解压,打开文件压缩包,可以看见一个应用程序exe,双击应用程序,就可以使用了。最好添加快捷方式到界面上,下次直接打开即可。 使用起来操作很方便,可以快速得到不同颜色的代码,例如HTML颜色,RGB颜色,十六进制值等。 本文分享自微信公众号 - 最帅的坏兔子(ItBadRabbit)。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。

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Blink 有何特别之处?菜鸟供应链场景最佳实践

作者:晨笙、缘桥菜鸟供应链业务链路长、节点多、实体多,使得技术团队在建设供应链实时数仓的过程中,面临着诸多挑战,如:如何实现实时变Key统计?如何实现实时超时统计?如何进行有效地资源优化?如何提升多实时流关联效率?如何提升实时作业的开发效率? 而 Blink 能否解决这些问题?下面一起来深入了解。 背景 菜鸟从2017年4月开始探索 Blink(即 Apache Flink 的阿里内部版本),2017年7月开始在线上环境使用 Blink,作为我们的主流实时计算引擎。 为什么短短几个月的探索之后,我们就选择Blink作为我们主要的实时计算引擎呢? 在效率上,Blink 提供 DataStream、TableAPI、SQL 三种开发模式,强大的 SQL 模式已经满足大部分业务场景,配合半智能资源优化、智能倾斜优化、智能作业压测等功能,可以极大

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const的用法,特别是用在函数前面与后面的区别

转自:https://www.cnblogs.com/azbane/p/7266747.html 在普通的非 const成员函数中,this的类型是一个指向类类型的 const指针。可以改变this所指向的值,但不能改变 this所保存的地址。(int * const p) 在 const成员函数中,this的类型是一个指向 const类类型对象的 const指针。既不能改变 this所指向的对象,也不能改变 this所保存的地址。(const int * const p) 看到const关键字,C++程序员首先想到的可能是const常量。这可不是良好的条件反射。如果只知道用const定义常量,那么相当于把火药仅用于制作鞭炮。const更大的魅力是它可以修饰函数的参数、返回值,甚至函数的定义体。 const 是constant的缩写,“恒定不变”的意思。被const修饰的东西都受到强制保护,可以预防意外的变动,能提高程序的健壮性。所以很多C++程序设计书籍建议:“Useconst whenever you need”。 1.用const修饰函数的参数 如果参数作输出用,不论它是什么数据类型,也不论它采用“指针传递”还是“引用传递”,都不能加const修饰,否则该参数将失去输出功能。const只能修饰输入参数(注意,不是所有传入的参数都可以用const修饰,见下面的例子): 如果输入参数采用“指针传递”,那么加const修饰可以防止意外地改动该指针,起到保护作用。 例如StringCopy函数: void StringCopy(char*strDestination, const char *strSource); 其中strSource是输入参数,strDestination是输出参数。给strSource加上const修饰后,如果函数体内的语句试图改动strSource的内容,编译器将指出错误。 如果输入参数采用“值传递”,由于函数将自动产生临时变量用于复制该参数,该输入参数本来就无需保护,所以不要加const修饰。 例如不要将函数voidFunc1(int x) 写成voidFunc1(const int x)。同理不要将函数voidFunc2(A a) 写成voidFunc2(const A a)。其中A为用户自定义的数据类型。 对于非内部数据类型的参数而言,象voidFunc(A a) 这样声明的函数注定效率比较底。因为函数体内将产生A类型的临时对象用于复制参数a,而临时对象的构造、复制、析构过程都将消耗时间。 为了提高效率,可以将函数声明改为voidFunc(A &a),因为“引用传递”仅借用一下参数的别名而已,不需要产生临时对象。但是函数voidFunc(A &a) 存在一个缺点: “引用传递”有可能改变参数a,这是我们不期望的。解决这个问题很容易,加const修饰即可,因此函数最终成为 voidFunc(const A &a)。 以此类推,是否应将voidFunc(int x) 改写为voidFunc(const int&x),以便提高效率?完全没有必要,因为内部数据类型的参数不存在构造、析构的过程,而复制也非常快,“值传递”和“引用传递”的效率几乎相当。 问题是如此的缠绵,我只好将“const&”修饰输入参数的用法总结一下。 1、对于非内部数据类型的输入参数,应该将“值传递”的方式改为“const引用传递”,目的是提高效率。例如将voidFunc(A a) 改为voidFunc(const A &a)。 2、对于内部数据类型的输入参数,不要将“值传递”的方式改为“const引用传递”。否则既达不到提高效率的目的,又降低了函数的可理解性。例如voidFunc(int x) 不应该改为voidFunc(const int &x)。 2用const修饰函数的返回值 如果给以“指针传递”方式的函数返回值加const修饰,那么函数返回值(即指针)的内容不能被修改,该返回值只能被赋给加const修饰的同类型指针。例如函数 constchar * GetString(void); 如下语句将出现编译错误: char*str = GetString(); 正确的用法是 const char *str =GetString(); 如果函数返回值采用“值传递方式”,由于函数会把返回值复制到外部临时的存储单元中,加const修饰没有任何价值。 例如不要把函数intGetInt(void) 写成const int GetInt(void)。 同理不要把函数A GetA(void) 写成const A GetA(void),其中A为用户自定义的数据类型。 如果返回值不是内部数据类型,将函数A GetA(void) 改写为const A &GetA(void)的确能提高效率。但此时千万千万要小心,一定要搞清楚函数究竟是想返回一个对象的“拷贝”还是仅返回“别名”就可以了,否则程序会出错。 函数返回值采用“引用传递”的场合并不多,这种方式一般只出现在类的赋值函数中,目的是为了实现链式表达(就是连等)。 例如: classA { A & operate = (const A &other); // 赋值函数 }; A a, b, c; // a, b, c 为A的对象 a= b = c; // 正常的链式赋值 (a= b) = c; // 不正常的链式赋值,但合法 如果将赋值函数的返回值加const修饰,那么该返回值的内容不允许被改动。上例中,语句a= b = c 仍然正确,但是语句(a= b) = c 则是非法的。 3 const 成员函数 任何不会修改数据成员的函数都应该声明为const类型。如果在编写const成员函数时,不慎修改了数据成员,或者调用了其它非const成员函数,编译器将指出错误,这无疑会提高程序的健壮性。以下程序中,类stack的成员函数GetCount仅用于计数,从逻辑上讲GetCount应当为const函数。编译器将指出GetCount函数中的错误。 classStack { public: void Push(int elem); int Pop(void); int GetCount(void) const; // const 成员函数 private: int m_num; int m_data[100]; }; int Stack::GetCount(void)const { ++ m_num; // 编译错误,企图修改数据成员m_num Pop(); // 编译错误,企图调用非const函数 return m_num; } const 成员函数的声明看起来怪怪的: const关键字只能放在函数声明的尾部,大概是因为其它地方都已经被占用了。 4、关于Const函数的几点规则: 1、const对象只能访问const成员函数,而非const对象可以访问任意的成员函数,包括const成员函数. 2、const对象的成员是不可修改的,然而const对象通过指针维护的对象却是可以修改的. 3、const成员函数不可以修改对象的数据,不管对象是否具有const性质.它在编译时,以是否修改成员数据为依据,进行检查. 4、.然而加上mutable修饰符的数据成员,对于任何情况下通过任何手段都可修改,自然此时的const成员函数是可以修改它的 5、补充 一个函数 AcGePoint3dstartPoint() const; const放在后面跟前面有区别么 ==> 准确的说const是修饰this指向的对象的 譬如,我们定义了 classA{ public: f(int); }; 这里f函数其实有两个参数,第一个是A * const this, 另一个才是 int 类型的参数 如果我们不想 f 函数改变参数的值,可以把函数原型改为f(const int),但如果我们不允许f改变this指向的对象呢?因为this是隐含参数,const没法直接修饰它,就加在函数的后面了,表示this的类型是constA *const this。 const修饰*this是本质,至于说“表示该成员函数不会修改类的数据。否则会编译报错”之类的说法只是一个现象,根源就是因为*this是const类型的

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Gitee AI 发布一周年,收录开源模型近 15000 个

欢迎来到 2025 年!你的 2024 年终总结都写好了吗?记得发博客,私信【开源中国编辑肖滢】哦! 想看大家的年终总结?请看专栏:【拜拜,2024!】 2023年12月31日,Gitee AI 正式开启内测。一年以来,Gitee AI 受到了国内诸多 AI 开发者及爱好者的关注,迅速成为国内开源 AI 生态的重要创新阵地。 Gitee AI 将继续秉持开放的心态,提供模型体验、推理、训练、部署和应用的一站式服务,提供充沛算力,努力做中国最好的 AI 社区,让 AI 应用开发从此简单! 顶尖国产算力厂商齐聚 Gitee AI 始终坚持使用国产算力,为国内开发者提供更高效、更自主的开源模型、数据集和应用落地场景服务。针对中国市场和用户需求,与本土的 AI 生态系统进行深度融合,通过构建一个自主、健康、可持续的 AI 生态系统,推动国产技术的创新与发展。 Gitee AI 已先后与天数智芯、沐曦 MetaX、华为昇腾、曙光智算、燧原科技、壁仞科技等国内顶尖算力厂商达成合作关系(更多国产算力正洽谈接入中),共同推动算力资源普惠化,使更多开发者能够以更低的门槛参与到 AI 的创新浪潮中。 企业级大模型 API 在 Gitee AI 全面开放后,Gitee 自研 AI 推理引擎——GiEngine(Gitee Inference Engine)也正式和各位开发者见面,以 GiEngine 强大性能为基础的企业级大模型 API 服务——Serverless API 现同样面向所有开发者开放使用! 深度对接国产算力 借助 GiEngine 推理引擎强大的兼容性,Serverless API 适配了国内主流的算力资源,帮助开发者在国产硬件上实现高性能、低成本的AI模型部署与推理。 多样化开源模型支持 GiEngine 不仅在硬件支持上有广泛适配性,还对接了大量的开源模型资源,利用 Serverless API 可实现帮助开发者快速调用已有的模型而无需本地部署。 Serverless API 目前已包含文本生成、视觉模型、图像生成与处理、自动语音识别、语音合成、特征抽取、代码生成八大类共 41 款各领域的顶尖开源模型。 无论开发者想要开发什么领域的应用,Serverless API 都能提供可靠的模型兼容支持,满足应用开发需求。 高性能与低成本兼备 除了强大的兼容性外,GiEngine 也确保了 Serverless API 自身的性能实现了高性能与低成本的「友好共存」。 💰 计费方式友好:为了让开发者更方便理解与计算成本,Serverless API 推出了按次计费的方式,更加清晰易懂。 🛠️ 支持多种算力部署:Serverless API 中部分模型支持使用多种算力部署,具有较强的并发能力。 ⚙️ 故障转移机制:Serverless API 还支持在不同算力间进行故障转移,允许在当前服务不可用时切换至其他算力。 🗂️ 访问令牌细粒度控制:开发者可通过访问令牌来控制 API 调用的成本、权限和场景,让 API 调用情况了然于胸。 Serverless API 使开发者无需复杂的配置和部署,只通过简单的 API 调用,即可直接低成本使用平台算力,体验各类模型及 GiEngine 的强大推理能力。凭借强大的自研引擎和卓越的产品服务,Serverless API 大大降低了 AI 应用开发的门槛,让算力和模型资源成为 AI 开发中最简单的一步! 海量模型/数据集资源 Gitee AI 为开发者们提供了最新、最热、最全且分类清晰的模型和数据集,截至 2025 年 1 月,Gitee AI 中已收录开源模型近 15000 个,数据集 9000 余个,均可通过 Gitee AI 极速下载,提升开发效率。 Gitee AI 同时 Gitee AI 也支持超大模型与数据集的上传和管理,开发者可以使用 Gitee AI 托管自己微调的模型和数据集,实现高效协作。 纯国产化的私有化部署 GiEngine 不仅在公有云环境下为开发者提供了开放的推理体验,同时也支持私有化部署,为企业及组织搭建全流程本地化、国产化的 AI 应用开发流程。 💡 灵活的部署模式:通过私有化部署,企业可以将 Gitee AI 的强大推理能力直接应用于本地服务器环境,确保数据留存于内部网络中。 💡 定制化适配:Gitee AI 同时支持按需定制,使企业可以根据自身需求调整推理引擎的使用策略。从模型到算力厂商,Gitee AI 都可以作为企业专属的 AI 推理引擎,为企业提供更加定制化的服务。 开发 AI 应用从此简单 Gitee AI 发布一年来,一直以开放、易用为核心,对外积极对接各类国产 AI 生态内的各类厂商,汇聚了最优质的国产模型及算力,对内潜心研发,推出了自研 AI 推理引擎 GiEngine 并以基于该引擎推出了企业级大模型 API 服务 Serverless API。 凭借高性能推理能力和对多种国产芯片的深度适配,Gitee AI 帮助国内 AI 开发者能够直接使用国内领先的算力资源,同时享受开源生态丰富的模型选择,使开发者们更专注于应用本身,而不再为算力、兼容性等技术问题所困扰,这也是 Gitee AI 一直以来的愿景——开发 AI 应用从此简单。 未来,Gitee AI 将继续致力于推动国产 AI 生态的发展和繁荣,携手开发者共同探索 AI 应用的更多可能性,同时深度优化国产算力适配,并持续丰富平台上开源模型的种类与数量,帮助开发者轻松获取各类预训练模型,加快模型在实际场景中的落地和优化,成为企业及开发者 AI 服务平台的第一选择。 Gitee AI:https://ai.gitee.com

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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

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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。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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