2023年程序员数据报告：全球有 2690 万程序员，近一半不到35岁，Rust是最受期待的编程语言

软件开发行业几乎是发展最快的行业，本报告为大家提供一份最新的程序员行业统计数据列表，帮助大家及时了解当前和未来的趋势，提供一个观察与展望全球程序员生态的交流平台。本报告国内部分根据程序员客栈的数据模型估算而得，全球数据根据Evans Data、GitHub、StackOverflow等网站的报告整理后得出。

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【人工智能】人工智能是20世纪50年代中期兴起的一门新兴边缘科学

人工智能人工智能是20世纪50年代中期兴起的一门新兴边缘科学，它既是计算机科学分支，又是计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互参透而发展起来的综合性学科。人工智能又称智能模拟，是用计算机系统模仿人类的感知、思维、推理等思维活动。它研究和应用的领域包括模拟识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。例如，用计算机模拟人脑的部分功能进行学习、推理、联想和决策；模拟医生给病人诊病的医疗诊断专家系统；机械手与机器人的研

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【云原生 | 从零开始学Kubernetes】十九、Kubernetes核心技术Service实战下

service实战下篇

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Day1：环境搭建，访问命令行，简单命令

下载好Vmware15/16以及redhat8.x.ios镜像之后，部署Linux环境（以Vmware15为例）1、部署Linux环境打开下载好的Vmware文件--新建虚拟机选择Red Hat Enterprise Linux 8 64位，下一步命名虚拟机名称以及将虚拟机放到D盘一般设置为2GB虚拟机磁盘大小根据自己电脑情况而定，可以20GB也可以40GB找到自己下载好的redhat...

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边缘计算：一文理解云边端协同架构中的高性能云计算、边缘计算、云边协同

综上所诉，云边协同具体涉及到资源、管理和应用协同等多个层面。为了构建灵活、高效的云边协同计算环境，需要在不同层面实现云计算和边缘计算的协同，以优势互补的方式克服云计算和边缘计算中各自存在的缺点，放大云计算与边缘计算的价值。边缘计算至关重要，因为它为改进和创新理念铺平了道路，让企业在企业和工业层面以最大的运营效率、更高的安全性和更好的性能运营。边缘计算在每个垂直行业都是可行的，无论是银行、医疗保健、零售还是采矿。

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阿里云物联网Iot设备上下线状态数据流转的设置

要想通过物联网平台实现远程监控设备，那么就要建立监控端设备(比如手机)和被监控端设备的数据交互，在阿里云物联网平台完成这个交互功能的方法就是建立两个设备之间的数据流转，对于设备要流转的物模型数据，阿里云网站上已经有详细的示例介绍，但是对于设备上下线状态的数据流转，网站没有进行详细说明，本人经过摸索，整理成此文，予以记录。...

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[ 云计算 | Azure ] Chapter 05 | 核心体系结构之管理组、订阅、资源和资源组以及层次关系

本文主要对如下内容进行讲解：Azure云计算的核心体系结构组件中的：资源、订阅和资源组，以及了解 Azure 资源管理器 (ARM) Azure 中的 “资源”（Resource）是指一种由 Azure 管理的计算资源、存储资源或服务。Azure 资源可以是虚拟机、数据库、存储帐户、应用服务、虚拟网络等等。每个资源都有一个唯一的标识符，并由 Azure 资源管理器 (Azure Resource Manager) 管理。当用户使用 Azure 时，你会购买的服务，比如数据库，或者web托管，或者VM等

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【云原生系列】第一讲：什么是云计算

云计算（cloud computing）：分布式：分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，合并&反馈：通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期：分布式计算：简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过分布式计算，可以在很短的时间内（几秒钟）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。现阶段：计算：分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、存储。

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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。

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人人都会Vibe Coding面向普通人开发者的科普与实用指南

Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告（2026年）

智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧展方阳洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进