}]4、业务系统集成生成条件采用结构化的方式，方便用户精准地识别到其需要填写的内容，从而促进指令下发的准确度，保证试题生成的质量。对于生成的结果，可一键加入题库，供后续使用。5、持续升级5.1

C端SOA服务容灾体系，包括数据备份策略，分析B2C与O2O模式下的容灾设计差异，探讨亿级数据的降本存储方法，并寻求成本、解决方案、用户体验间的最佳平衡，供读者参考与讨论。01

理解，首先

本文导读接触MySQL数据库的小伙伴一定避不开索引，索引的出现是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样。某一个SQL查询比较慢，你第一时间想到的就是“给某个字段加个索引吧”，那么索引是什么？是如何工作的呢？一起静下心来，耐心看完这篇文章吧，干货不啰嗦，相信你一定会有所收获。01

}}重构后的代码现在我们将calculateShippingCost方法内联到processOrder方法中，并移除calculateShippingCost方法。public

引言继上篇《不只是前端，后端、产品和测试也需要了解的浏览器知识》介绍了浏览器的基本情况、发展历史以及市场占有率。本篇文章将介绍浏览器基本原理。在掌握基本原理后，通过技术深入，在研发过程中不断创新，推动产品性能、用户体验的提升，来实现业务的增长，创造可持续的价值。01

8月10日和8月11日，京东集团项目管理人才发展通道部分代表集体亮相上海，受邀参加以“项目驱动•智领未来”为主题的第三届中国PMO&PM大会。本次大会由通道会长许燕冰代表京东作为出品人，带领来自京东零售、科技、健康等六位专家，在主论坛【数据运营引领项目管理智能化】、分论坛【互联网行业项目管理最佳实践】和分论坛【数字化转型下PMO和PM的新生态】上进行演讲。这次盛会汇聚了来自全国各地的项目管理专家，共同探讨项目管理的未来发展方向。大会致辞许燕冰会长代表京东作为本届大会出品人，在大会上致辞，并对京东集团项目管理人才发展通道进行介绍，京东致力于培养项目管理实战精英，通过不断提升人才的专业素养和实战能力，为京东集团的项目管理工作注入新的活力和动力。项目管理人才发展通道的建立，为有志于从事项目管理工作的人才提供了更多的机会和平台，让大家能够在这个领域中不断成长和进步。嘉宾石雪峰演讲研发效能专家石雪峰结合京东项目管理多年实践经验，对项目研发效能提升的五维视角进行了全面介绍，并给出了前中后链路、上下工程的实践原则，常见误区和实践落地方法。他在演讲过程中风趣自如的风格，对痛点问题的深入洞察，让全场听众意犹未尽，对研发效能建设有更多体系化思考和输入，为京东参加本次大会开了一个好头。嘉宾李克演讲项目管理专家李克深入分析了京东健康在医疗行业的项目管理实践。首先，他从京东健康项目经理的工作方法和项目管理体系出发，全面展示了京东健康的项目管理策略。接着，通过O2O在线医保购药项目的具体实践，详细阐述了该业务的全貌，同时，李克还针对在线医保购药行业当前所面临的挑战，提出了相应的应对策略和方法。最后，他分享了自己对医疗健康行业项目经理职业发展的看法和建议。嘉宾许力恒演讲项目管理专家许力恒针对电商平台项目海外交付的特殊性、复杂性及内外部协同三个特征进行分享，结合实际项目交付案例进行方法论阐述和对应的落地动作，如何对复杂大型项目的损益管理提出自己的见解。同时针对企业大型项目的团队如何搭建，如何充分利用企业项目管理流程和工具也进行精彩分享。嘉宾刘延江演讲项目管理专家刘延江基于以业务线交付为核心的搜推端到端项目交付方法论，详细介绍了搜推在0-1探索型与成长成熟型项目中的实践应用，并以京东京言和业务增长为例深入探讨项目规划、目标管理和资源分配等关键策略。特别是在分享项目管理突破之路的思考见解时，将项目管理和算法调优相结合，与与会者现场展开了热烈的讨论。嘉宾陈琳演讲研发效能专家陈琳阐述了京东在研发效能体系化提升方面的探索及工具建设实践。分享中详细解析了如何通过构建高效的研发效能工具链和紧密协作的共建网络，进一步激活研发价值交付潜力的实践经验，揭示了推进协作落地过程中的难题突破的关键解法。此次分享为企业提供了一个内外同源的成熟体系化解决方案，具有极高的参考价值。嘉宾李文勇演讲项目管理专家李文勇的演讲阐述了AI融入项目工作的新模式正在引领项目管理的变革。演讲内容针对京东研发项目管理的特点，生动介绍了项目经理如何利用AI工具优化待办跟进、会议纪要、群沟通总结等日常琐事占据的时间和精力，专注于高价值任务。该部分内容激发了与会者强烈的兴趣热情，并在会后一起热烈探讨AI与项目管理结合的前景。圆桌会议专场分享座无虚席，京东嘉宾代表的演讲幽默风趣、精彩呈现，赢得现场观众阵阵掌声。每一场演讲都是由实战出真知，让现场观众深受启发。圆桌会议上，围绕端到端项目管理的挑战、多项目管理中协调优化，海外项目管理的复杂性以及项目经理和PMO的职责分工等议题展开高频互动，现场氛围热烈。嘉宾代表基于场景化为观众进行针对性答疑解惑。现场观众争先恐后添加京东嘉宾代表微信，专场沟通群瞬间添加至百人。直至大会结束，观众们仍然在大会官方微信群和京东专场沟通群内频繁互动，反响持续高涨，大家一起积极对项目管理相关方法论以及项目管理前景方向进行持续探讨。京东作为引领项目管理实战之先锋，通过这次专场分享，展示了我们在项目管理领域的丰富经验和深厚实力，也引发了大家对项目管理未来发展的共同思考。总结京东集团项目管理人才发展通道组织自成立以来首次参加行业顶会，演讲代表为自主报名，经过通道委员共同筛选，旨在展现京东各业务版块的项目管理水平。演讲代表和报名参会者统一着装齐头并进，共同展现京东在项目管理领域的行业影响力。此次活动荣获中国PM&PMO社区前沿领袖颁发的特别荣誉奖章，为京东集团在项目管理领域树立了良好的口碑，同时也希望能为京东吸引更多业界优秀的人才。推荐阅读高并发系统的艺术：如何在流量洪峰中游刃有余让大模型在产业先跑起来，京东云八大产品全面亮相从C端到B端：我的前端技术进阶之路Code

调度器可以采用随机或者轮训的方式获取partition，同时每次也会校验partition剩余库存是否满足业务扣减数量，如果剩余库存小于业务扣减数量，将会跳过该partition节点。5.3.2

.collect(Collectors.toList());代码修改后，测试环境添加JaCoCo相关配置，编译部署发布后可正常下单，从断点信息来看，$jacocoData已经被过滤掉了。04

为动态代理所需要代码增强逻辑，即所有的调用细节都由此增强类完成。按照动态代理的实现方式的不同，本文支持两种动态代理方式：1.JDK动态代码，如采用此方式，handler

亮点产品深入业务应用言犀智能体平台，新一代一站式

引言对于前端技术人来说，从C端到B端，不仅仅是业务和服务对象的不同，也涉及开发方式与思维方式的转变。本文作者负责过ToC和ToB多个业务，近几年主要专注于B端应用开发。他将从C端到B端的技术转型、前端工程师如何应对业务变化、前端进阶之路心得分享、未来展望等几个方面分享工作经验及思考，希望能给到大家启发与帮助。01

01:00:002022-01-01xxx_main611.80149.91是结转2021-09-302022-01-01xxx_exception382.8024.65否删除2018-05-16

促进知识共享最后，通过CR促进团队知识共享。CR过程鼓励团队成员之间的交流和协作，让团队成员相互学习对方的代码和设计思路。这种交流有助于提高团队的整体技能水平，同时减少代码库中知识的单点问题。2.2

前言本文入选顶会IJCAI2024，京东技术团队联合清华大学提出缓解大模型“幻觉”新技术！ChatGPT的横空出世标志着人工智能正式进入大模型时代，大模型也正逐步成为推动企业发展的新引擎。然而，大模型带来无与伦比创造力的同时，其“幻觉”，即“胡说八道”的坏毛病也让大批应用者苦不堪言。业内主要通过检索增强生成（RAG）技术，通过引入并检索第三方知识库缓解幻觉。但即便召回正确的信息，大模型依然可能因为自身幻觉生成错误结果，所以缓解大模型本身的幻觉也极其重要。京东技术团队联合清华大学提出任务感知解码技术（Task-aware

本文导读在当今快速演变的技术场景中，服务设计不仅仅是遵循通用的设计规范和最佳实践的问题，它更深层次地触及到如何在满足这些标准的同时，确保服务能够灵活适应未来的变化、满足用户的期望。本篇文章旨在探讨在遵循通用设计规范之外，服务设计过程中需要考虑的关键因素。希望经过我们一系列的分享，能和大家一起讨论如何将API设计的易对接，易理解和易扩展。

海量数据多持久并存场景数据量级在10亿以上，并且每天新增的数据量仍在千万级别以上持续增长。由于数据量非常大，需要考虑存储成本和扩展性，并且在生产系统中，需要能够支持海量数据的秒级查询。11.2.1

Pro上将VST延迟降低到12ms，远低于其它产品的50ms以上水平。未来很可能会继续引领其他高端设备的技术发展方向，不只是画面的采集和显示，而是采集后同步进行空间场景的数字化建模。2.Vision

本文导读在后台项目开发过程中，我们常常借助线程池来实现多线程任务，以此提升系统的吞吐率和响应性；而线程池的参数配置却是一个难以合理评估的值，虽然业界也针对CPU密集型，IO密集型等场景给出了一些参数配置的经验与方案，但是实际业务场景中通常会因为流量的随机性，业务的更迭性等情况出现预计和实际运行情况偏差较大的情况；而不合理的线程池参数，可能导致服务器负载升高，服务不可用，内存溢出等严重问题；一旦遇到参数不合理的问题，还需要重新上线修改，并且存在反复修改的情况，而这期间花费的时间可能带来更大的风险，甚至导致严重业务事故；那么有没有一种方式能有效感知上述问题并及时避免以上问题呢？或许动态线程池可以。01

处理速度与实时性：在快递行业中，处理速度至关重要，因此模型的推理速度（即完成识别所需的时间）是一个重要的考虑因素。理想的模型应能够在保证准确性的同时，实现快速的识别，满足实时处理的需求。(3)

{absolute_directory_path=/Users/qihaizhi/newJavaEngineerOrientation/LangChain/core/target/classes,

前言现在各种AI大模型大行其道，前有GhatGPT颠覆了我们对对话型AI的原有印象，后有Sora文生视频，让我们看到了利用AI进行创意创作的无限可能性。如今各大公司和团队都争相提出自己的大模型，各种网页端和软件应用也极大地降低了我们使用AI作为生产力的门槛。本文就为大家带来使用AI进行绘图的入门实践，为大促文章配图，绘制大促广告宣传海报，提升促销图的画质和精度，探索从这方面助力大促的新思路。01

限流限流一般是从服务提供者provider的视角提供的针对自我保护的能力，对于流量负载超过我们系统的处理能力，限流策略可以防止我们的系统被激增的流量打垮。京东内部无论是同步交互的JSF,

「全球软件研发技术大会」—刘兴东分享京东的AIGC革新之旅利用大模型服务一线小哥的探索与实践京东鸿蒙原生应用尝鲜版上架！打SAS化服务的会员徽章体系，可以作为标准的产方👇

大模型和开源的发展将带来全球软件研发技术的新变革，AI使代码自动化应用达到新水平，开源工具的云化和应用的AI化将促中国软件迎来新一轮的爆发。开发者正在迎接新一轮的技术浪潮变革。由CSDN和高端IT咨询和教育平台Boolan联合主办的2024年度「全球软件研发技术大会」于7

enumerate(texts)],)print(texts_splitted)优化后按照段落+500字符+10%的重叠进行切分。经过测试回归发现，效果明显提升。import

实现了与京东购物小程序的代码统一，在保障应用性能与体验的同时，极大降低了多端开发与维护成本。通过双方合作沉淀的经验，京东将助力公司内部以及业界众多小程序、H5、RN

概述在物流系统相关的大屏中，供应链大屏复杂度较高，数据链路较长，稳定性要求较高，当前大屏已经经过2年时间的打磨，整体表现已经相对比较成熟稳定。本文描述了物流供应链业务较复杂的业务场景下，结合了大数据计算相关技术，总结了实时监控大屏指标建设和服务构建的框架和经验，为后续其他核心大屏的高可用和高实时性建设提供建设思路。以下几点需要重点关注：1、基于Flink的数据加工链路和OLAP的数据分析引擎

net.sf.cglib.core.DefaultGeneratorStrategy.generate(DefaultGeneratorStrategy.java:25)

我们为什么要了解浏览器？在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！1.

Pro国行版的正式发售，京东.Vision也正式和大家见面了！视频中的产品价格为画面效果示意实际价格以京东站内显示为准京东.Vision是什么？它是一款京东专为Apple

a”。•利用分布在网络中的参数及其连接关系预测下一个最可能的单词，并给出概率。如“mat（97%）”•模拟了人类语言生成的方式，使得模型能够生成连贯和符合语境的句子，如生成完整的句子“cat

自动版本更新审批通过以后自动生成新的版本，在前端拉取语言版本时自动拉取的就是最新版本的语言包。系统底层存储了各个语言的版本号，和云存储的文件对应在一起。4.3.4

引言推荐系统在现代互联网应用中占据了极其重要的位置。无论是电商平台、社交媒体、音乐和视频流媒体服务，还是新闻和内容推荐系统，推荐系统都在提高用户体验和平台收益方面发挥着关键作用。近年来，随着人工智能和机器学习技术的迅猛发展，大模型（如GPT-4、BERT等）因其强大的特征表示和推理能力，逐渐在推荐系统中崭露头角。本文将探讨大模型在推荐系统中的精准推荐策略与实际应用，并通过具体案例深入分析其在电商平台中的实践和效果。01

XML的支持；2.Instrumentation的局限性：由于jvm基于安全考虑，不允许改类结构，比如新增字段，新增方法和修改类的父类等。想要突破这种局限，就需要使用Dcevm（Java

导读大模型在人工智能领域的应用正迅速扩展，从最初的提示词（Prompt）工程到追求通用人工智能（AGI）的宏伟目标，这一旅程充满了挑战与创新。本文将探索大模型在实际应用中的进展，以及它们如何为实现AGI铺平道路。基于AI大模型的推理功能，结合了RAG（检索增强生成）、智能体（Agent）、知识库、向量数据库、知识图谱等先进技术，我们向实现真正的AGI（通用人工智能）迈出了重要步伐。为了方便大家理解，将AI大模型视作类比人类大脑的存在，我们与之交互，仿佛是在与一个能够理解并使用人类语言的智能体沟通。这样的AI大模型能够接收信息、生成回应，并且提供答案。然而，就像人类也会犯错一样，AI大模型提供的答案也可能不完全准确。下面分别对提示词工程，RAG，AI

简化架构与避免服务泛滥面向AI的开发：从大模型（LLM）、检索增强生成（RAG）到智能体（Agent）的应用京东商家智能助手：Multi-Agents

所有Logger异步配置log4j2.contextSelector=org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerContextSelector#

"作为软件测试开发专家，请根据产品需求技术设计中{input_prompt}的相关信息:{content},以markdown格式输出测试用例，用例模版是:{empty_case}"

数据关系数据库表的关系影响服务粗粒度，服务之间的数据是否也可以拆分？假设服务底层数据并不共享，而是在每个服务内形成紧密的限界上下文，则适合拆解如果底层数据共享相同表，可能更适合一个服务2.6

"\n")有了以上的准备，就可以开始测试了。首先我们使用“bert-base-chinese”这样的“小模型”对问题进行推理测试，这是Google基于BERT架构（Bidirectional

导读在当前快速发展的互联网环境中，许多企业和服务都面临着高并发场景的挑战。随着用户规模不断增长，对于同一时间内大量用户请求的处理能力、系统性能、稳定性和容错性的要求也日益提高。高并发场景对系统架构设计、数据库设计、缓存策略、自动化运维、安全防护、成本、效率等方面提出了重大挑战，需要综合考虑各项因素并采取有效的措施。本次分享将结合春晚案例，剖析如何应对高并发问题，以确保系统的稳定性和可扩展性。01

API。因为工具的调用靠注册信息的质量，如果两个不同的工具，它们的描述写成一样的，那么我们的大模型也无能为力，因为它只能通过工具的自我介绍来选择工具来执行任务。因此，知识的准确性非常重要。

性能优化成果通过优化，成功将热点商品预占TPS从50提升到1200，提升了24倍。TP99降低到130ms，降低至原时长的4.3%（从3000ms到130ms）。橙色部分为优化后的结果：2.2

导读京东广告检索平台服务数亿用户，负责人货场的初步匹配，其核心难点是在有限的算力和海量数据处理中找到平衡。本文介绍了京东检索平台从算力分配、算力优化及迭代效率三个角度解决检索平台的核心难点，也总结了检索平台的发展历程及未来迭代的方向。01

导读近几年，除AIGC外，软件领域相关比较大的变化，就是各相关业务领域开始如火如荼地建设中台和去中台化了。本文不探讨中台对公司组织架构涉及的变化和影响，只是从中台化演进的思路，及使用的底层支撑技术框架进行分析探讨，重点对中台及前台协作涉及到的扩展点及热部署包的底层技术细节，结合京东实际落地情况，对涉及的核心技术框架进行源码初探分析，探讨技术框架的考虑点，拓宽大家的思路，欢迎一起交流。01

限流是保护系统的一种策略，限流是控制接受请求的速率，通过压测提前预知系统可承载的并发量，是对系统资源的前置保护，保证系统容量范围内的请求能够正常返回，超过容量的请求丢弃。

（2）循环使用ASTParser解析每个java文件的方法块，把类名+方法名和方法代码块一起落缓存，vm文件单独落。分析代码如下

xxxxAsyncApi.method());;第三步：调用处任意地方，获取future返回结果，需要指定超时时间public

java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor#processWorkerExit可以发现，如果抛出异常，会移除抛出异常的线程，创建新的线程。3.4