时间序列的异常检测是实际应用中的一个关键问题，尤其是在 IT 行业。我们没有采用传统的基于阈值的方法来实现异常检测，而是通过深度学习提出了一种无阈值方法：基于 LSTM 网络的基线（一个 LSTM 框架辅助几个优化步骤）和无监督检测（神经网络和多种机器学习算法的组合）协同综合分析时间序列。当时间序列显示出清晰的...

日志在IT行业中被广泛使用，日志的异常检测对于识别系统的运行状态至关重要。解决这一问题的传统方法需要复杂的基于规则的有监督方法和大量的人工时间成本。我们提出了一种基于自然语言处理技术运维日志异常检测模型。为了提高日志模板向量的质量，我们改进特征提取，模型中使用了词性（PoS）和命名实体识别（NER）技术...

大家好，我是王晓婷，在京东零售研究广告反作弊算法设计、实现与优化，结合LLM、深度学习、强化学习赋能反作弊系统，用算法识别和打击数字广告领域的欺诈行为。本文与大家分享我从高校实验室到广告风控战场的蜕变，一场关于认知觉醒、技术探索与思维重构的旅程。

4月9日aiXcoder宣布正式开源其7B模型Base版，仅仅过去一个礼拜，aiXcoder-7B在软件源代码托管服务平台GitHub上的Star数已超过2k。同时跻身HuggingFace趋势榜单TOP30，令全球开发者瞩目。

A平台与B平台同属于同一系统链路上，前者主要致力于为用户提供注册入驻服务，后者则专注于提供具体业务操作服务。两者皆为运营人员所依赖的在线管理工具。

根据自己多年的B端/G端数据可视化项目设计经验，总结了这篇数据可视化项目如何做设计评审的文章。内容侧重于数据可视化项目，但对于非可视化项目的设计评审也是通用的。文中介绍的流程和方法，尤其是通过STAR法则来阐述自己设计思路的创意，是我在实际工作中一直使用、并受益良多的技巧；文章中也提到了很多只有经过实战...

先简单唠叨几句，试想一下，在 MCP 在之前，如果我们模型的产出更符合我们的预期， 我们可能会将所需的数据上下文贴到 Prompt 中，但随着我们对产出的要求越来越高，CV大法的方式将信息添加到 Prompt 中会变得越来越困难。为了克服 Prompt 随着需求的复杂而上升后，OpenAI 等公司引入了 *function call***的功能，通过一...

作者：CHO 李航一、背景：随着MCP的普及，能否从业务角度，以MCP化的交互方式让业务简单通过自然语言描述进行对系统的操作，从而带来成本更低更便捷更快的体验。二、实现功能：1.根据合同状态或编号查询合同信息：i. question: 请帮我查询待签署的合同ii. 通过MCP client进行MCP匹配调用iii. 用户确认后调用合同查询MCP ...

一、背景简介供应链规划属于战略层，是供应链的上游环节，规划层面的调整将对供应链的下游环节带来巨大的变化和深远的影响，牵一发而动全身，需要以全局视角，对众多环节及策略的成本、效率、体验指标进行评估，当中涉及大量数据、众多分析维度、多环节串联等问题，依赖人工分析将耗费大量的时间精力。供应链规划算法可...

通过本文你将全面清晰的洞悉动态化跨端的实现原理，感受黑悟空（数据）一路打怪升级（在不同语言环境中流转改造），逆天改命（操控原生视图绘制），终成齐天大圣（完成视图渲染呈现）的艰辛历程。

当前，京东航空公司维修部门面临着人员规模的快速增长和持续的培训需求。根据民航局的规定，维修培训必须确保所有维修人员都能够完成对飞机维修相关文件的学习，这包括维修方案、维修工程管理手册、工作程序手册等共计12本手册以及民航局发布的各类明传电报、维修工程部门发布的维修提示文件MT和技术通告文件TA等内容。...

想象一下，你在和一个智能助手聊天，你需要说出非常清晰和具体的要求，才能得到你想要的答案。Prompt Engineering 就是设计和优化与AI对话的“提示词”或“指令”，让AI能准确理解并提供有用的回应。

业务发展的初期，我们的数据库架构往往是单库单表，外加读写分离来快速的支撑业务，随着用户量和订单量的增加，数据库的计算和存储往往会成为我们系统的瓶颈，业界的实践多数采用分而治之的思想：分库分表，通过分库分表应对存系统读写性能瓶颈和存储瓶颈；分库分表帮我们解决问题的同时，也带来了复杂性；比如多条件的...

然而，平台线程的创建和维护在资源使用上存在显著的开销。首先，创建成本不菲，因为每当操作系统需要创建一个新的平台线程时，它必须分配大量的内存（通常以兆字节计）来存储线程的上下文信息、本机栈和Java调用栈。这一过程受到固定大小堆栈的限制，导致创建和调度平台线程时的开销在空间和时间上都相当巨大。此外，当...

本文从日常值班问题排查痛点出发，分析方法复用的调用链路和上下文业务逻辑，通过思考分析，借助栈帧开发了一个方法调用栈的链式跟踪工具，便于展示一次请求的方法串行调用链，有助于快速定位代码来源和流量入口，有效提升研发和运维排查定位效率。期望在大家面临类似痛点时可以提供一些实践经验和参考，也欢迎大家合适...

近期参与了一个攻坚项目，前期因为其他流程原因，测试时间已经耽搁了好几天了，本以为已经解决了卡点，后续流程应该顺顺利利的，没想到 人在地铁上，bug从咚咚来\~

摘要：在大数据领域中，Hive SQL被广泛应用于数据仓库的数据查询和分析。然而，由于数据量庞大和复杂的查询需求，Hive SQL查询的性能往往不尽人意。本文针对Hive SQL的性能优化进行深入研究，提出了一系列可行的调优方案，并给出了相应的优化案例和优化前后的SQL代码。通过合理的优化策略和技巧，能够显著提升Hive SQL的...

纯血鸿蒙逐渐成为全球第三大操作系统，业界也掀起了适配鸿蒙原生的浪潮，用户迁移趋势明显，京东作为国民应用，为鸿蒙用户提供完整的购物体验至关重要。

简介：对外开放平台，通过对接各种流量场，输出京东商品供应链能力。主要业务模式： 1、官方旗舰店：京东以旗舰店方式入驻各大流量平台。 2、一件代发：为品牌商、商家在流量平台或者私域流量内的订单提供履约服务。

参考平常使用最高频的一个插件。它最提效的使用方式是在日志中选择一段字符串，然后右键选择用插件打开就可直接展示出格式化之后的数据。省略了复制数据-找网站-粘贴数据的中间流程。因此，要做的这个插件也应该做到选中时间格式的字符串然后用插件打开直接完成转换，且支持输入完成转换。

作者:京东零售 王彗木****东方若晓，莫道君行早EMNLP 2024: Breaking the Hourglass Phenomenon of Residual Quantization: Enhancing the Upper Bound of Generative Retrievalpaper链接： [链接]0 摘要生成式搜索/推荐在搜索和推荐系统中已经成为一种创新的范式，它通过使用基于数值的标识符来提升效率和泛化能力。...

策略模式（Strategy Pattern）也称为（Policy Parttern）。 它定义了算法家族，分别封装起来，让它们之间可以互相替换，此模式让算法的变换，不会影响到使用算法的客户。策略模式属性行为模式。

在面向服务的架构（SOA）系统中，容灾能力是保障系统稳定性的重要组成部分。通过引入多数据中心部署 、 自动化故障转移、数据备份等技术手段，可以有效提升系统在面对突发灾难事件时的恢复能力。例如，采用主从复制和异地多活架构，可以确保在某个数据中心发生故障时，其他数据中心能够迅速接管业务，避免服务中断。此外...

Go 语言在 2009 年被 Google 推出，在创建之初便明确提出了“少即是多（Less is more）”的设计原则，强调“以工程效率为核心，用极简规则解决复杂问题”。它与 Java 语言生态不同，Go 通过编译为 单一静态二进制文件实现快速启动和低内存开销，以25个关键字强制代码简洁性，用接口组合替代类继承，以显式返回error取代异常...

在前端开发中，自动化测试是确保软件质量和用户体验的关键环节。随着Web应用的复杂性不断增加，手动测试已经无法满足快速迭代和持续交付的需求。自动化测试通过模拟用户与应用的交互，能够高效地执行重复性测试任务，加快测试周期，提升测试覆盖率，从而更早地发现缺陷和问题。这不仅提高了软件的稳定性和可靠性，还降低...

在物流系统中，接单是信息流的关键和重要的一环，每个业务场景都会对应一种标准接单流程，例如销售出、采购入等等。标准接单包括统一接口定义、统一数据模型、标准接单核心应用职责划分。而这个标准并不是在接口定义的初期就规划好的，通常会经历业务不断增长而带来的需求迭代、业务融合、组织架构调整或升级引起的流程...

随着系统数量增多，复杂度提高，线上应急问题时有发生；加之需投入大量人力进行服务治理和验证，为了减少日常应急问题及提前排除风险，发起对生产系统的持续综合性治理，实现常态化稳定性治理。在常态化治理过程中我们将识别问题等重复性有规律的工作实现自动化，技术人员更专注于解决问题。

本文记录了在大促前针对SpringBoot应用启动速度过慢而采取的优化方案，主要介绍了如何定位启动速度慢的阻塞点，以及如何解决这些问题。希望可以帮助大家了解如何定位该类问题以及提供一些解决此类问题的思路。（本文使用的SpringBoot版本为2.6.2，JSF版本为1.7.6-HOTFIX-T2）

前言：信息时代技术更迭和传播速度不断加快，技术变得泛娱乐化，大数据、云计算、区块链、元宇宙、大模型，一代代技术热点在社会舆论的裹挟之下不断地吸引着资本的眼球，技术人员为了不被时代所淘汰也不得不时刻追赶潮流。在这样一个时代背景下，软件工程作为一门不起眼到有些枯燥的古老学科，似乎早已被开发者们遗忘在...

大模型应用的春天来了。在人工智能的浪潮中，大模型正成为推动技术变革的核心力量。春节前，DeepSeek R1 的发布在全球范围内引发了巨大轰动，它不仅在性能上与 OpenAI 的模型不相上下，更凭借其基于 CoT（Chain of Thought）的推理过程，展现出强大的逻辑能力，同时，开源和低成本的优势，让众多企业迅速接入。DeepSeek ...