万能码，你的启明星（安全扫码专业委员会）在5G时代，大数据是一种趋势，是一种潮流，更是一种发展方向，各行各业都有许多的数字化改革和建设，而二维码就是其中的佼佼者，自从二维码横空出世，就获得了开始了它发展凶猛的势头，并且越来越烈，到如今已经成为了家家户户必备的用品，例如，加微信好友，扫描二维码；登录电脑，扫码二维码；支付结账，扫描二维码；饭店点餐，扫码二维码等

​一、飞速创软飞速创软专注于云原生全场景低代码及数字基础设施，研发中心位于深圳，在香港、北京、上海等地设立办事处，于2017、2020年分别成立珠海和深圳公司。公司研发团队深入研究和实践面向对象业务建模、前后端分离开发技术、云原生、微服务框架等，具有软件开发全生命周期平台产品，曾帮助腾讯、格力、碧桂园、OPPO、立邦集团、扬子江药业等多行业多领域大机构成功实现数字化转型和升级。二、企业背景创始人张军飞带领初创团队，在20余年丰富软件行业经验浸润和互联网架构思维指导下搭建了飞速平台架构模型，经由多家行业

FoxnicSQL中的Service有点像DDD中的Repository，但Foxnic体系里面又没有将Repository和Service区分开来，所以它更有点像两者的合体。但，他们的合与分本身是弹性的，具体还是要看业务场景的需要。在很多项目中，好多时候，Controller是Service的二传手，或许它也会成为Repository的三传手。所以，到底是单传还是二传或是三传还是要看项目、看场景。<br/FoxnicSQL中的Service就是将数据操作的目标具体化，它初始的样子就是针对单个表、单个实体的数据操作者。Service在使用时需要代码生成工具由数据表生成Po、Vo对象，Service接口以及接口实现。关于如何生成这些代码，我们不在此节展开。在此我们主要是了解如何使用Service已经为开发者提供的诸多功能

手机在网状态API接口是实现手机号码或设备在网状态验证的重要工具。通过与移动网络服务提供商的通信，开发人员和企业可以快速准确地验证手机号码的有效性、实现实名认证、增强欺诈检测和进行业务控制。手机在网状态API接口的广泛应用将为各种应用和服务提供更可靠、安全和个性化的用户体验。无论是在电子商务、社交媒体、金融服务还是其他领域，手机在网状态API接口的重要性不可忽视。开发人员和企业应充分利用这一工具，提供更高效、安全和可信赖的服务，以满足用户的需求并保护用户的利益

3月22日，中国电信宣布，天翼云上海临港国产万卡算力池正式启用，八家合作伙伴宣布将作为首批用户入驻临港国产算力池。这是国内首/个投入正式运营的国产单池万卡液冷算力集群，也是业内领先的全国产化云智一体公共智算中心。通过中国电信天翼云打造的人工智能公共算力服务平台，将以公共普惠、创新领先的算力供给，算、存、运一体的综合算力服务模式，全面赋能上海千行百业，成为上海“新算力”的重要一极。

近日，中国电信天翼云的自研产品HBlock凭借“存储资源盘活技术”成功入选《国家工业和信息化领域节能降碳技术装备推荐目录（2024年版）》（以下简称《目录》），这一成绩是对中国电信天翼云以科技创新赋能千行百业绿色低碳发展的认可。存储资源盘活技术作为该目录唯一的存储软件技术，能够快速整合现网资源，大幅提升基础设施资源利用率，同时具备轻量、绿色、灵活、共生等优势，助力企业实现节能降碳和降本增效，为数据中心绿色转型提供技术保障。

近日，全国智能计算标准化工作组算力互联互通研究组启动会在北京正式召开，来自中国工程院、工业和信息化部、中国信息通信研究院、全国智能计算标准化工作组的领导及智算行业知名企业代表和业内专家共襄盛举，围绕推进算力互联互通展开交流碰撞，凝智聚力，共话行业生态，共谋算力发展。会上成立算力互联互通国家标准研究组，旨在联合各专家共同完善算力互联互通标准体系，推动算力互联互通发展，为数字经济高质量发展奠定坚实的基础。

7月23日，由中国通信标准化协会主办，中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）承办的2024可信云大会在北京成功召开。大会主论坛上，中国信通院携手天翼云共同发布《央国企云上数智实践指南（2024）》，天翼云科技有限公司助理总经理宫梅霞出席发布仪式；同时，天翼云还参加了《云网融合下智能算力网络应用发展白皮书——基于DPU的SRv6应用实践》《低空经济云发展研究报告》《大模型智算服务研究报告》等多个重磅仪式，通过多项可信云评估并斩获多项“最佳实践”奖。天翼云科技有限公司行业事业部总经理王晓东发表演讲，与业内伙伴共话云计算产业发展与未来趋势。

检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力，提升其精准性和实用性。它包含三个步骤：检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索，克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例，在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程，包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益，最终实现更深入的知识理解和推理，更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。