区块链技术可能是自互联网时代来临以来最好的发明。它在不需要信任和中央权威的情况下允许进行价值交换。来，让我们来想象一场打赌，我们在旧金山明天的天气上赌50美元。我打赌会是晴天，而你选择会下雨。现在，我们有三个选项来管理这笔交易：我们可以选择互相***信任***。无论晴雨，输的人将给赢的人50美元。如果我们是朋友，这可能是一个很好的处理方式。然而，无论朋友还是陌生人，谁都不可能轻易付钱给谁。...

导言近日，京东区块链底层引擎JD Chain正式对外开源并同步上线开源社区，旨在为企业级用户和开发者提供开源服务，帮助他们提高研发效率，加速技术创新。3月30日，国家互联网信息办公室公布了第一批区块链信息服务名称及备案编号，其中京东区块链BaaS平台、京东区块链防伪追溯通用平台等榜上有名。4月9日，京东发布《京东区块链技术实践白皮书(2019)》，总结了京东区块链在五大类应用场景中的技术实践，介.

上篇讲了因果图和判定表法，而这两种方法在变量值很多、排列组合数量极大的场景下，会生成非常庞大且冗余的测试用例，此时我们很难对所有组合场景进行全量测试用例覆盖，基于此短板，正交试验法应运而生。

（2）修改LLM直接建模搜广推海量数据中的协同信号，对输入输出范式改造，通过预训练/微调等过程建模海量数据，让模型同时拥有通用的世界知识和垂直领域海量协同信息。围绕这些需求，我聚焦于显式意图感知的可控商品推荐、推荐效果的多目标优化、One4All生成式推荐框架这三项核心技术，分别对应生成式模型的指令遵循微调阶段、偏好对齐阶段以及数据到模型的全流程范式。本文进一步梳理了业务需求，并以此总结出核心技术

这个jar包的JVM指标如何？jar包的火焰图是什么样的？对此，只能望洋兴叹。基于以上背景，对jar监控做了一些调研和实战。是一个由InfluxData开发的开源时序型数据库。它由Go语言写成，着力于高性能地查询与存储时序数据。InfluxDB被广泛应用于存储系统的监控数据，IoT行业的实时数据等场景。Influxdb有如下三大特性•基于时间序列•可度量性•基于事件相应的，我们也可以使用prome

京东推荐系统的数据体系极其复杂，从召回、模型到策略和效果评估，每个环节都需要强大的海量数据处理能力支撑。然而，在实际运行中，整个数据链路面临着诸多挑战：如实时与离线数据的埋点口径不一致、数仓模型存在偏差、计算口径不统一等问题，都会直接影响推荐效果的优化。更棘手的是，由于数据来源多样、体量庞大，整个推荐系统的数据质量控制和校验机制往往难以得到有效保障。京东零售技术专家张颖参与Flink Forwar

作者：京东科技 张新磊。

慢SQL是我们日常开发中常见的问题，而且往往只有生产上线后才能体现出来。因为库表设计可能因为历史数据兼容的原因导致不好修改，那数据量级、索引、语法就成了我们优化慢SQL非常有效的手段，希望此文能对大家有所帮助。参考文献：[1]Mysql慢查询及优化[2]MySql慢查询解决方案。

当前生成式推荐系统的代表性工作（RecSysLLM[22]，P5[20][24]，How2index[18]，PAP-REC[17]，VIP5[19]，UniMAP[27]，TIGER[7]，LC-Rec[4]，TransRec[16]，M6-Rec[21]，BIGRec[23]，LMRecSys[10]，NIR[12]，RecRanker[13]，InstructRec[11]，Rec-GPT4

在技术运维过程中，很难从某服务庞杂的日志中，单独找寻出某次API调用的全部日志。为提高排查问题的效率，在多个系统及应用内根据 统一的TraceId 查找同一次请求链路上的日志，根据日志快速定位问题，同时需对业务代码无侵入，特别是在高频请求下，也可以方便的搜索此次请求的日志内容。