在组内的日常工作安排中，持续优化测试技术、提高测试效率始终是重点任务。近期，我们在探索实践使用大模型生成测试用例，期望能够借助其强大的自然语言处理能力，自动化地生成更全面和高质量的测试用例。

随着计算机和网络技术的飞速发展，信息的安全保护问题日益突出。数字图像、音频和视频等多媒体数字产品愈来愈需要一种有效的版权保护方法——水印技术，通常用于保护知识产权、防止未经授权的访问、作弊等。

在日常部门OpsReview过程中，部门内多次遇到应用容器所在的宿主机磁盘繁忙导致的接口响应缓慢，TP99增高等影响服务性能的问题，其中比较有效的解决方案是开启日志的异步打印，可以有效避免同步日志打印在磁盘IO高起的情况下拖慢业务线程的执行效率。

🤔人为代码评审存在的弊端主要源于人力的局限性（如疲劳、无时间、主观偏见、认知局限等）。这些因素共同作用导致审查过程中可能出现的时间效率低、一致性差、错误遗漏和主观性问题。

在现代软件开发过程中，性能优化和故障排查是保证应用稳定运行的关键任务之一。Java作为一种广泛使用的编程语言，其生态中涌现出了许多优秀的监控和诊断工具，诸如：SkyWalking、Zipkin等，它们帮助开发者和运维人员深入了解应用的运行状态，快速定位和解决问题。在京东内部，则使用的是自研的pfinder。

前文 《深入跨域 - 从初识到入门》 中，大家已经对同源与跨域的产生历史与重要性等有了一个初步的了解了，那么我们应该如何解决在日常开发中遇到的跨域引起的问题呢？

ControlNet 提供了十几种生成图片的控制方式，有的可以控制画面的结构，有的可以控制人物的姿势，还有的可以控制图片的画风，这对于提高AI绘画的质量特别有用；基于 ControlNet 的能力，炼丹师们可以将AI绘画拓展到很多的应用场景，比如艺术二维码、光影文字、线稿上色、老照片修复、图片风格转绘、IP图片创作等等。

五月的北京，春深半夏，花开满城。由全国云计算技术行业产教融合共同体牵头，携手工业和信息化部电子第五研究所、E³CI软件研发效能度量工作委员会以及京东云共同主办的“走进京东——卓越研效架构师”研习营，于5月17-18日和24-26日在北京京东总部成功举行。此次活动，汇聚了业界多家知名金融、制造等企业研发精英，共同探讨...

在组内的日常工作安排中，持续优化测试技术、提高测试效率始终是重点任务。近期，我们在探索实践使用大模型生成测试用例，期望能够借助其强大的自然语言处理能力，自动化地生成更全面和高质量的测试用例。

本文从个人阅读的书籍当中，挑选了以下主题相关书籍以供探索：书籍选择的艺术、高效阅读策略、时间与精力管理的智慧、思维模式、提升工作技能的诀窍，以及引人入胜的小说人物传记。希望能够激发你的思考，助力你的工作成长旅程。 本文最初撰写于2021年1月份，本周进行了大纲整理和调整。旨在为您呈现一个宏观的推荐概览...

最近因需求改动新增了一些数据库表，但是在定义表结构时，具体列属性的选择有些不知其所以然，索引的添加也有遗漏和不规范的地方，所以我打算为创建一个高性能表的过程以实战的形式写一个专题，以此来学习和巩固这些知识。

在日常项目中，经常能遇到多维度、多指标自由组合分析的OLAP系统建设场景，这类需求往往具有分析关系复杂、开发周期长和数据量大等特点，需要研发投入比较大的精力进行建设。

这两年来大模型及其热门，不仅各大厂家的模型层出不穷，各类RGA、Agent应用也花样繁多。这也带火了一批基础设施，比如Langchain、向量数据库（也叫矢量数据库-Vector Database）等。现在市场上的向量库种类特别繁多，但主要还是分为两类，一类是在原有数据库基础上增加了向量相似性检索的能力，比如ES、Redis等等；还有...

如果想要阅读源码,首先要选择版本,然后将源代码下载到本地,导入idea中,话不多说,直接看步骤吧这里我选择5版本,下载源码默认是main分支,看想学习的分支,比如我切换到5版本,截图如下: 2.安装gradle3.转换源码进idea下载完成后可以看到有个文档叫import-into-idea.md,这里介绍了怎么将代码导进idea,不过对我这种英语不好...

1.【智算服务】新品上线智算平台GCS是面向AI创业公司和AI从业者的AI算力生命周期管理和AI应用生命周期管理平台。平台提供高性价比算力资源，以及基于大模型的AI应用生态市场。提供全网低价算力、帮您快速上手AIGC应用。

大家好，在日常开发过程中，Java 注解（Annotation）是开发中经常使用的一个手段，用于给代码添加元数据的标记。它们可以提供代码额外的信息，这些信息可以在编译时或运行时被访问。注解不会改变代码的执行逻辑，但可以被编译器、JVM 或框架等工具用于生成额外的代码、提供警告或执行其他操作。注解虽然简单，但在平时开...

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和智能体（Agent）已经成为推动该领域进步的关键技术，这些技术不仅改变了我们与机器的交互方式，而且为各种应用和服务的开发提供了前所未有的可能性。正确理解这三者的概念及其之间的关系是做好面向AI编程开发的基础：

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...

正则表达式是一种用来匹配字符串的强有力工具。设计思想是用一种描述性的语言来给字符串定义一个规则，凡是符合规则的字符串我们就认为它“匹配”了，否则该字符串就是不合法的。

京东零售基于 Multi-Agents 理念搭建了商家助手大模型在线推理服务架构，这一系统的核心是算法层基于 ReAct 范式定制多个 LLM AI Agents，每个 Agent 都有专门业务角色和服务功能，可以调用不同的工具或多 Agent 协同工作来解决相应的问题。

在无线网络技术不断发展的今天，Wi-Fi已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。无论是家庭娱乐、办公还是在线游戏，Wi-Fi都在提供着便捷的互联网接入服务。然而，在安卓8.1后，为了进一步延长安卓设备的待机时间。原生安卓(AOSP等)默认开启了全局省电（低功耗模式），该模式下WIFI芯片通过牺牲网络系统来省电，同时降...

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。

在这个由数据编织、由算法驱动的时代，AI大模型正成为推动社会进步的重要力量。我们不仅是变革的见证者，更是推动者和塑造者。感谢零售UP技术人栏目的邀请，本文借此机会回顾一下自己的算法之路上的一些故事和思考，希望能带给读者一些帮助。

第二项：这个探索是相当费劲，首选开源库 FFmpeg，但是命令行安装一直失败。因此转向其他方案，尝试了 Xuggler、JAVE、JAVE2、JavaCV 等均以失败告终。最终决定还是用 FFmpeg 吧。经过不懈努力，终于是安装好了，直接官网下载本地解压即可。

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。

背景在高并发的系统中，通常不会打印除参数校验失败或捕获异常之外的日志，防止对接口的性能产生影响。那对于请求不符合预期的情况，我们如何快速找到是哪块逻辑影响的至关重要。Pfinder提供的链路监控，更多的是性能层面的监控，无法满足我们上述的诉求。下面我将通过自定义通用上下文，添加日志埋点，解决上述存在的问...

在过去的大半年中，我一直投身于一个跨端自渲染项目的研发工作中，负责其中的渲染模块。现在通过这篇文章，我想记录并分享我们在这个项目中的经验和挑战，希望能为大家日常开发中的涉及到渲染相关的工作带来一些启发和帮助。

前文实现“代码可视化”需要了解的前置知识-编译器前端介绍了编译器前端知识并附带了小练习，本文将继续介绍编译器中端相关的知识，还是概念+练习的学习方式。中间代码是用来进行程序分析和实现代码可视化的关键数据，了解其生成和优化方式能更好的帮助我们理解程序的执行逻辑，希望大家阅读本文后有所收获。

JSON（Java Script Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，通常用于在不同系统之间传输数据。它基于 JavaScript 对象语法，但已成为一种独立于语言的格式。JSON 数据以键值对的形式组织，易于阅读和编写。

上篇从服务粒度角度进行了探讨，本文继续从服务内的分层角度探讨。 本文的观点源自我在学习与实践过程中的深思熟虑，尚处于不断探索和验证的阶段。希望能“抛砖引玉”，激发更多的讨论与交流。让我们共同进步，在探讨与实证中寻求真知。