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2、原生AJAX
创建对象 XMLHttpRequest 对象用于在后台与服务器交换数据 const xhr = new XMLHttpRequest(); //2. 初始化 设置请求方法和 url // 1）请求方式 2）请求地址 xhr.open('GET', 'http://127.0.0.1:8000/server （2开头的）成功 if (xhr.status >= 200 && xhr.status < 300) { // 创建对象 const xhr = new XMLHttpRequest(); //2. 设置【2秒没有结果，把请求做一个取消】 xhr.timeout = 2000; // 2、超时回调 取消请求后，做一个回调提示
68310编辑于 2024-03-11 AI原生开发范式
AI原生开发范式的核心概念 AI原生开发范式（AI-Native Development）指以AI为核心构建应用程序的设计方法，其特点包括数据驱动、模型即服务（MaaS）、自动化工作流和持续学习。 与传统开发相比，AI原生应用将机器学习模型作为基础组件，而非附加功能。 典型行业案例分析 金融领域-智能风控系统 某银行采用AI原生架构重构信贷审批流程，实现实时风险评估。 医疗领域-影像辅助诊断 一家医疗科技公司开发AI原生影像分析平台，整合多种医学影像模型（CT、MRI）。 model.predict_one(x) metric.update(y, y_pred) model.learn_one(x, y) print(f"Accuracy: {metric.get():.2f 原生系统需监控多维指标： 模型指标：AUC-ROC、F1 Score、推理延迟 系统指标：QPS、错误率、资源利用率 业务指标：转化率、用户留存、ROI 监控看板应包含实时数据和历史趋势对比，设置自动告警阈值
35110编辑于 2026-01-20AI原生组织（AI-Native Organization）
"业务先行、AI补丁"，原生是"AI即底座"。 工具，无组织规划|大多数传统企业起点||**L2**|局部应用|AI嵌入特定业务环节，效率提升|部分AI工具使用||**L3**|规模推广|跨部门AI应用，组织协调增强|AI应用增多但割裂||**L4* *|深度融合|业务流程与AI深度整合，数据闭环|初步AI原生||**L5**|AI原生|组织架构建立在AI之上，智能演化|真正的AI原生组织|###4.2转型核心步骤Step1:顶层设计├──设立CAIO （首席智能官）├──成立AI决策委员会└──明确AI战略定位Step2:组织适配├──重构汇报结构├──设立AI联合舰队└──明确一线业务角色Step3:能力下沉├──组建跨部门AI团队├──建立AI ——何恩培----##七、未来展望###7.1AI-Native时代趋势1.**智能密度导向**：最强公司不是人多，而是模型强、反馈快、学习速度高2.
73810编辑于 2026-05-18如何构建AI原生应用？从大模型到知识中台，从数据到规则逻辑。AI原生=模型原生+知识原生+价值原生
今天继续聊AI和大模型方面的话题。即什么是AI原生，如何构建一个真正意义上的AI原生系统？ 对于这个问题，我们先看下AI大模型自己给出的答案。 架构层面 AI优先设计：架构围绕AI模型的训练、推理和持续学习来设计 数据驱动核心：数据流和AI模型是系统的中枢，而非辅助组件 动态适应性：系统能够根据AI模型的输出自动调整行为和决策 2. AI原生-大模型原生+知识原生+价值原生 一个系统能够称之为叫AI原生系统呢？这里面核心的一个关键就是整个系统核心的能力是架构在底层的AI大模型和底层的知识层上面的。 你如果满足这么一个条件，那你们做一个系统就可以叫做AI原生系统。 我原来谈AI原生的时候谈到过，AI原生核心是知识原生，为何你当前企业有数据库数据，有资料文档，不能快速的构建AI原生应用？ 注意这个说法只解决了AI原生应用的大模型原生问题，并没有解决知识原生的问题。如果按这个说法所有的AI智能体应用都是AI原生应用，但是我的理解，AI原生应用的核心重点应该是在知识原生上面。
81320编辑于 2025-11-17- 来自专栏阿泽的学习笔记
云原生与AI漫谈
对于系统开发人员来说（比如云数据库，云 AI 平台），云原生的趋势也会产生相应的影响。 具体的例子比如我们可以通过用户的数据查询看到经常使用的过滤维度，来重新安排数据的排序和分区，这样在同样的数据量情况下，系统可以花更少的计算资源来完成查询，增加系统的利润 :) 云原生+AI 最后再来看下跟 AI 相关的部分。 而前面讲的“云原生语言”，则更关注在程序具体执行层面的关注点分离。 把两者结合起来看，云原生时代的 AI 平台开发会是一片巨大的未开垦之地，对于云和算法各自都有很宽很长的路可以走。 通过算法来做自动的代码优化[2]等。 多租户情况下的联邦学习，多任务/元学习的可能性。
1K30发布于 2021-07-06 - 来自专栏蟋蟀得不像专家派
如何构建 AI 原生技术团队
工具只是皮，真正的AI原生团队，是从组织基因层面被重构的。 今天不讲虚的，就讲我们这一年干了什么，怎么干的，效果怎么样。 一、撕掉标签：什么叫"AI原生"？ 大部分人理解的AI原生 = AI用得很熟。 我们理解的AI原生 = AI已经渗透到组织的毛细血管里。 坑 #2：AI 写代码爽，改 BUG 更爽？ 这是最大的误区——AI 写的代码又快又多，但如果没有 Spec 约束，可维护性是灾难。 2️⃣ 从种子用户开始，别搞全员运动 找2-3个对AI有兴趣的人，给最好支持、给最大曝光，让他们成为"效果样本"。 事实就是：同样的团队规模、同样的业务复杂度，AI 原生团队和非 AI 原生团队的产出差距已经拉开了 40% 以上。 这个差距只会越来越大。
15610编辑于 2026-05-26 - 来自专栏九旬大爷
# koa2 原生路由实现
# koa2 原生路由实现 # 简单例子 const Koa = require('koa') const app = new Koa() app.use( async ( ctx ) => { # 定制化的路由 demo源码 https://github.com/ChenShenhai/koa2-note/tree/master/demo/route-simpleopen in new window else { resolve( data ) } }) }) } /** * 根据URL获取HTML内容 * @param {string} url koa2上下文的
41220编辑于 2023-10-19 - 来自专栏世民谈云计算
AWS 15年（2）：云原生兴起
AWS这15年，是云原生服务从无到有再到基本成熟的15年，是云原生应用兴起的15年，是云原生业务和云原生企业新生的15年。 一、什么是云原生？ 目前业界对什么是云原生尚未形成统一的认识。 笔者认为，云原生是一个包括五层的整体体系，如下图所示。 该体系具有以下内容和特征： 1、包括公有云平台、云原生服务、云原生应用、云原生业务和云原生企业等五层。 2、公有云是云原生体系的基座，云原生体系根植和生长于公有云平台之上。 3、云原生服务是公有云上提供的服务，来源包括云厂商和第三方。各大公有云已形成了较为整体的云服务体系。 5、云原生业务，是指运行在公有云之上的、7*24在线的、数据驱动的新型业务。 6、云原生企业，是指大部分业务为云原生业务的企业。 二、AWS：全球最大的公有云平台，提供最全面的云原生服务 AWS于2006年正式推出，最开始提供对象存储服务S3和虚拟机服务EC2。
94720编辑于 2022-03-16 WSL2 将会取代原生 Linux？
WSL2 将会取代原生 Linux？ 这个疑问产生于最近 WSL2 的一次重要升级更新之后。 模拟） 文件 I/O 快 3-5 倍（原生 Linux 文件系统） 系统调用兼容性 部分兼容（约 30%） 几乎完全兼容（支持所有标准 Linux 系统调用） 内存占用 较低 较高（但可动态调整） 启动速度 /11 系统开发的，有了它，用户就可以直接在 Win10/11 这两个系统上直接运行原生的 Linux 二进制文件，WSL2 它是 WSL 的升级版，有着较为轻量化的虚拟机架构，能显著提高其性能与兼容性 这次升级标志着 WSL2 从“定制兼容方案”向“接近原生 Linux”路线迈进。 在进一步提升性能、功能与硬件支持的同时，还简化了内核结构，大大降低了用户的维护成本。 结语 此次 WSL2 内核升级至 Linux 6.18 LTS，绝不是简单的换个版本号而已。 可以说是，它标志着 WSL2 已从过去的“高度定制化”的路线，逐渐走向“更接近原生Linux”的大道上。
37910编辑于 2026-05-06- 来自专栏数据猿
从+AI到AI+，我们离AI原生还有多远？
可真正接入后，却发现不是这么回事，企业应用AI的实际场景十分复杂，简单的接AI无法真正提高效率。同时，目前AI本身也存在着幻觉频发等问题，如果AI不是一剂见效的灵丹妙药，我们又该如何看待它？ 在企业接入AI的场景中，目前大部分企业以“+AI”为主，运用AI优化自己本身的业务模式，这是量变；“AI+”则是未来以AI本身作为驱动的更高阶状态，属于质变。 2.补能力之不足。将人不具备或不够好的能力借助AI、智能体等快速补足，这里涉及到+AI与AI+的问题。 过去我们靠工程师来绘图，用+AI的思维，我们可能会让AI提供设计思路或设计参考，工程师来完成绘制；如果站在全新的AI+场景，AI是不是可以直接完成这个任务，把需求提交给AI，直接通过AI完成文生设计，将大大降低人的负荷 东海大学教授、前沿数智创新研究院院长周忠信在创想会上提到：Because AI, Become AI.第一个AI是人工智能，第二个AI是augmented intelligence。
19510编辑于 2025-10-21 AI原生云建设与加速指南
第一章：报告基础信息 报告标题：AI原生云建设与加速指南 发布机构：腾讯云计算（北京）有限责任公司 发布时间：未明确标注 行业标签：通用SaaS,技术服务 产品标签：#异构计算 #高性能计算集群HCC 报告旨在解析从Cloud for AI向AI Native Cloud转型的技术要求，为企业在AI原生时代构建全栈能力云平台提供架构指南。 第五章：核心观点 核心发现1：AI Native Cloud需具备七大关键能力 包括自动化部署（如一键安装GPU驱动）、自动化运维（千卡集群利用率优化）、高集群性能（存储与网络传输需达2Tbps集群吞吐 核心发现2：基础设施层性能指标成为竞争壁垒 算力加速：腾讯云异构计算提供16 EFLOPS智能算力，通过自研3.2T RDMA星脉网络和TACO加速框架，实现万亿参数大模型训练时间缩短80%。 全栈能力：从基础设施（HCC集群、EdgeOne边缘平台）到应用层（数智人、智能客服），提供端到端AI原生云解决方案，支持公有云、专属云、本地化多态部署。
10610编辑于 2026-05-30在AI时代，如何去构建AI智能原生企业？
今天聊下AI原生企业。 对于原生这个概念，实际我在前面写过好几篇文章。比如云原生，数字原生，而且都做过详细的阐述和说明。同时在原来文章中也谈到。 从上面这个内容我个人感觉还是太技术化了，太强调AI技术的能力了，而忽视了企业本身的核心业务和价值链。包括将AI原生企业定义为一定是新创业的以AI技术为核心的企业才是AI原生企业。 既然谈原生，那么核心仍然是AI这个能力不应该是一个简单的舶来品，更多需要企业内部AI持续进化，不是说你购买一个AI大模型，上个AI Agent就是AI原生。 因此对于AI原生核心仍然是知识原生。 所以我也一直在强调，将AI技术作为企业原生是错误的，企业的AI原生更多应该是知识的原生，AI工具技术大模型只是技术支撑能力，技术为知识创造服务。
45610编辑于 2025-11-17- 来自专栏《Cloud Studio》
AI 原生时代新质软件研发
在 CSDN 1024 程序员节技术英雄会全体大会上，腾讯云开发者产品中心总经理刘毅进行了《AI 原生时代的新质软件开发》的主题演讲。 腾讯云也在程序员节上推出 AI 原生云时代超级“码”力工具箱，为开发者提供低门槛、高效率、支持多模态的系列开发工具，助力软件开发“增质提效”。 腾讯云“超级码力工具箱” 对外开放 推动软件开发“提质增效”，腾讯云今年还举办了 “TechoDay AI 原生云开发工具峰会”，推出 AI 原生云时代超级“码”力工具箱，为开发者提供低门槛的云开发、高效率的 在会上，多位腾讯云产品专家对外分享了上述产品的应用与实践，同时发布了“腾讯云 AI 代码助手产品推荐官计划”，邀请各位开发者体验腾讯云 AI 代码助手，一起拥抱 AI 时代，助力 AI 全自动开发+部署 在10月26日的“超级码工厂- AI 编程大赛”上，腾讯云 AI 代码助手也将亮相，助力开发者们发挥想象力，用 AI 代码助手快速搭建AI应用，见证 AI 原生时代的超级「码」力。
78500编辑于 2025-02-12 AI原生时代的超级【码】力
第一章：报告基础信息 • 报告标题：AI原生时代的超级【码】力 • 发布机构：腾讯云 • 发布时间：2024年（基于“腾讯云工具指南|07”及2024 Gartner报告引用推断） • 行业标签：电商, • 中国信通院调查显示，75.86% 的企业已在软件开发阶段应用AI技术，AI正在全面覆盖代码生成、补全、缺陷检测等软件工程全生命周期环节。 • 本报告旨在介绍腾讯云“超级码力工具箱”，通过低门槛的云开发、高效率的HAI、增质量的AI代码助手及多模态检索的向量数据库，解决AI原生开发中的具体痛点，助力软件开发的“增质提效”。 第三章：报告目录 01 趋势洞察：AI原生时代，AI助力新质软件开发 开发者如何与代码大模型共存? 场景实践：AI原生开发场景的具体痛点及解法 用腾讯云开发生成及运营商小程序 用高性能应用服务HAI 3分钟部署超级AI应用环境 用AI代码助手为编码场景“增质” 用腾讯云向量数据库实现RAG增强 04
10110编辑于 2026-05-30- 来自专栏深度学习与python
AI原生数据库的思考
AI 原生场景 DataAgent DataAgent 的一个核心目标是通过自然语言的交互方式直接操作数据库，这里面涉及到一项重要能力：Text2SQL/NL2SQL。 数据和模型也会深度融合，通过 AI Function 等技术在系统中直接处理无结构化数据，成为 AI 原生数据库。 为什么要做 AI 原生数据库 seekdb？ 1C2G。 很可惜，OceanBase 轻量版只能做到 2C8G 或者 2C6G，再往下则会遇到越来越多的工程化的挑战。 因此，我们决定抛开历史包袱，正式立项 AI 原生数据库。 首先，需要给我们的 AI 原生数据库一个正式的名字。
59210编辑于 2025-12-24 - 来自专栏CNCF
原生Kubernetes监控功能详解-Part2
Deployment metadata: name: readiness-demo spec: selector: matchLabels: app: nginx replicas: 2 当被请求时，第一个将显示1作为响应，第二个将显示2作为响应。 下面将特定pod名称替换为计算机上部署创建的pod名称： ? Deployment metadata: name: liveness-demo spec: selector: matchLabels: app: nginx replicas: 2 然后，我们可以检查pod，并像上面一样修改默认的Nginx页面以使用简单的1或2来表示响应。 首先，找到Nginx部署给pod的名称： ? 接下来，使用数字标识符替换每个pod中的默认索引页： ? 如果我们通过我们的服务请求页面，我们将从第二个pod中看到正确的响应，即修改后的标识符“2”。然而，刚创建的pod将从容器镜像返回了默认的Nginx页面： ? ?
90410发布于 2019-12-05 - 来自专栏技术那些事
云原生第2课：云原生技术体系中的基石-容器技术
本篇文章来自《华为云云原生王者之路训练营》黄金系列课程第2课，由华为云容器技术专家Jarvis Zhou主讲，帮助大家了解容器技术的发展历程；对容器镜像有初步的了解，并能编写简单的Dockerfile； 用户可以通过界面、社区CLI和原生API上传、下载和管理容器镜像。 Demo内容：Weather Forecast是一款查询城市的天气信息的应用示例 1）构建镜像 2）推送镜像到swr保存，用于下次实验 Docker build命令参数详细 新兴的镜像构建工具
72600发布于 2021-11-22 - 来自专栏IT码农
Yii2 SqlDataProvider 原生sql 执行sql
$count = Yii::$app->db->createCommand(' SELECT COUNT() FROM user WHERE status=:status ', [':status' => 1])->queryScalar(); $dataProvider = new SqlDataProvider([ 'sql' => 'SELECT FROM user WHERE status=:status', 'params' => [':status' => 1], 'totalCount' => $count, 'sort' => [ 'attributes' => [ 'age', 'name' => [ 'asc' => ['first_name' => SORT_ASC, 'last_name' => SORT_ASC], 'desc' => ['first_name' => SORT_DESC, 'last_name' => SORT_DESC], 'default' => SORT_DESC, 'label' => 'Name', ], ], ], 'pagination' => [ 'pageSize' => 20, ], ]);
1.4K31发布于 2019-09-29 - 来自专栏DBA随笔
云原生技术之kubernetes学习笔记(2)
对于 Pod 里的容器 A 和容器 B 来说： 1、它们可以直接使用 localhost 进行通信； 2、它们看到的网络设备跟 Infra 容器看到的完全一样； 3、一个 Pod 只有一个 IP 地址，
53130发布于 2021-03-30 - 来自专栏希里安
云原生之路：Kubernetes官方文档学习-2
--oschina 2、OpenAI 宣布为 ChatGPT 推出了名为 “朗读”（ ReadAloud）的新功能。不仅支持 37 种语言，5种声音、还可以自动检测文本语言并进行朗读。
94210编辑于 2024-03-07
腾讯云开发者
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