代码编译的结果从本地机器码转换为字节码，是存储格式发展的一小步，却是编程语言发展的一大步。计算机只认识0和1，所以我们的程序需要经过编译器翻译成由0和1组成的二进制格式才能由计算机执行。经过技术的发展，将编写的程序编译成二进制本地机器码已经不是唯一的选择，越来越多的程序语言选择了与操作系统和机器指令无关、平台中立的格式作为程序编译后的存储格式。　　　

万能码齐绽放（安全扫码专业委员会）薄薄的一张二维码拥有这多种功能，虽然市面上大多是一码一用的二维码，但是多种功能的二维码并非是没有，要想凸显出来，那必然是需要的有独特支出的，通常的聚合码就是将这种东西放在一张码上，但是这个并不是，而是自己研发了多种功能，这个码只是为了功能而存在的，相当于一个平台，为功能服务，同时也兼具了聚合码的功能效用，可以把人们想要的功能

智算正成为人工智能时代的关键生产力要素。为落实好国家要求，抓住智算新机遇，天翼云着力打造从IaaS到SaaS的一体化服务，实现基础设施、算力平台、算力调度、行业大模型的全面升级。天翼云科技有限公司副总经理黄洪波表示，天翼云已在浙江形成了“211X”的分布式算力资源布局，通过算力多级下沉和层次化布局，天翼云具备了差异化的资源服务能力，广泛服务于宁波等浙江省各类行业客户，为客户提供普惠、泛在、安全的算力资源。未来，天翼云将立足宁波所在的长三角集群，持续深化“东数西算”布局，进一步深化合作，共谋发展。

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。

5月25日，第七届数字中国建设峰会期间，以“国云注智 聚力向新”为主题的2024智算云生态大会·智算云论坛在福州召开。天翼云全面升级产品及生态矩阵，打造“算力·平台·数据·模型·应用”五位一体的智算云能力体系。会上举行“开源大模型社区发布暨生态繁荣计划启动”、“息壤区域算力互联互通及调度管理服务计划暨息壤城市算力互联网点亮行动”等仪式，通过产业各方伙伴共创、共建、共推智算产业发展再上新台阶。作为云服务国家队，天翼云正以全新智算云布局，加快构建以科技创新为驱动的新质生产力，为数字经济发展与数字中国建设注入澎湃动能。

天翼云依托技术、产品优势，为建筑工地提供覆盖采集、传输、处理、分析、展现等环节的视频系统整体构建方案，通过搭建智慧工地智能监控平台，实现对人、机、料、法、环全方位实时监控，为施工建设全周期提供安全保障。通过专网连接，实时监测工地温度、湿度及气候变化趋势，及时预警高温天气，灵活安排工人作业；借助5G网络等技术，实现工地施工的在线监测、自动监督和远程监控，智能识别不文明施工、粉尘超标等情况，并连通工地智能广播进行喊话干预处理，免去高温暴晒下的巡查流程，有效降低安全员的工作强度和巡查风险。

近日，ArchSummit全球架构师峰会在深圳隆重开幕，本次大会以“智能进阶.架构重塑”为主题，探讨AI浪潮下，企业架构如何适应大模型和云原生的时代趋势，寻找既有应用成果又有成本效益的解决方案。国内外100余名顶尖专家齐聚一堂，围绕AI、大模型、云原生等话题展开深度交流。天翼云云网产品事业部研发专家黄坚受邀参会，并在“智算平台建设与应用实践”专题会上发表主题演讲，分享了天翼云在超大规模智算集群运维及管理方面的创新思路和实践经验。

为充分发挥宁夏算力产业基础与优势，聚焦人工智能关键共性技术创新，推动人工智能技术与实体经济深度融合，搭建AI产业应用开发与生态合作平台，6月29日，2024首届算力之都开发者大会暨天翼云智算生态合作大会在宁夏隆重举行。大会以“沙海铸就人工智能，黄河汇集数字洪流”为主题，邀请全球顶尖院士和来自清华大学、北京邮电大学等高校的知名学者、10余家头部模型厂商、3000余名国内外AI开发者和行业精英汇聚一堂，共同探讨AI应用创新的前沿趋势和关键技术，展示AI技术在各个领域的应用成果，推动AI应用的落地和普及。

作为一名从业已达六年的老码农，我的工作主要是开发后端Java业务系统，包括各种管理后台和小程序等。在这些项目中，我设计过单/多租户体系系统，对接过许多开放平台，也搞过消息中心这类较为复杂的应用，但幸运的是，我至今还没有遇到过线上系统由于代码崩溃导致资损的情况。这其中的原因有三点：一是业务系统本身并不复杂；二是我一直遵循某大厂代码规约，在开发过程中尽可能按规约编写代码；三是经过多年的开发经验积累，我成为了一名熟练工，掌握了一些实用的技巧。

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。