探索RocketMq消息中间件的奥秘：深入源码剖析消费者消费流程与存储架构。本文从RocketMq消息存储的精细设计出发，揭秘CommitLog与ConsumerQueue如何携手实现高效存储与快速消费，旨在为读者搭建起通往RocketMq核心原理的桥梁，激发进一步探索的兴趣。
本文全面阐述了容器技术的发展历程、关键技术、架构和当前的行业生态，特别是容器技术在云环境中的应用和演进。
随着数据中心的飞速发展，高性能网络不断挑战着带宽与时延的极限，网卡带宽从过去的 10 Gb/s 、25 Gb/s 到如今的 100 Gb/s、200 Gb/s 再到下一代的 400Gb/s 网卡，其发展速度已经远大于 CPU 发展的速度。 为了满足高性能网络下的通信需求，阿里云不仅自研了高性能用户态协议栈 （Luna、Solar） ，也大规模使用了 RDMA 技术，以充分利用高性能网络。尤其是在存储和 AI 领域，RDMA 被广泛使用。相比于 Kernel TCP 提供的 Socket 接口，RDMA 的抽象更为复杂，为了更好的使用 RDMA，了解其工作原理和机制是必不可少的。 本文以 NVIDIA （原 Mellanox）的 RDMA 网卡为例，分析其工作原理和软硬件交互的机制。
大模型浪潮席卷全球，在各行各业中的重要性愈发凸显，呈现出一股不可逆转的发展趋势。这一年本人所在业产技也在这一过程中持续探索和尝试AIGC。本文一方面是对AIGC实践的总结回顾，同时也是本人学习实践AIGC过程中一些笔记、心得分享。因个人能力限制，文章中可能存在一些理解或表述错误的地方，希望各位大佬能及时批评和指正。
AI 编码，曾被认为是这波生成式AI中最先可能落地的场景。但因为不像聊天、搜索、自动驾驶那样“出圈”，AI编码的重要性正在被低估。 目前，有29%的大模型应用场景是让AI来辅助写代码。在一些先驱企业，一线研发人员使用AI编码辅助工具的占比超过了80%，全员配备的情况也并不少见。而在头部模型厂商上百页的技术报告里，“加大训练过程中代码权重”被更频繁地提及，编码能力也成为检验基础大模型能力的关键指标。 所以AI 编码到底发展到了什么阶段？它在企业落地会遇到哪些具体挑战？为什么它依然是投资人最看好的三大场景之一？“人类不再需要学习编程”的预言还有多远？ 我们请到了两位嘉宾来聊一聊这些话题。
我们激动地宣布，Nacos Python SDK——nacos-sdk-python1.0.0 稳定版正式发布啦！Nacos 从 0.8.0 版本开始就一直参与 Python 生态建设，努力作为 Python 生态中分布式微服务发现和配置管理的解决方案一直往前演进。目前随着 AI 领域的发展，Nacos 社区的 Python 开发者用户越来越多，因此这次我们迭代了 Python 的 GA 稳定版本，对不少历史问题做了修复以及易用性层面的各项兼容优化，帮助大家可以更好的在大模型时代落地自己的业务场景。
