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不管是使用云还是商城数据库，只要使用mysql，必然会遇到Mysql碎片问题痛点，数据量大的业务表应该设计成分区表方便磁盘碎片整理，降低维护成本和业务影响。碎片清理前后，IO性能会上升，SQL执行效率更快。所以，在日常运维工作中，应对碎片进行定期清理，保证数据库有稳定的性能和充足的空间。扩展提到提高IO性能，在紧急情况下还可以考虑开启刷盘（设置），但开启刷盘会有数据丢失风险（集团数据库模板配置参数

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自注意力概念首次在《》这篇划时代的论文中被提出，标志着对注意力机制理解的一大突破。自注意力机制突破了传统注意力算法的性能局限，极大地提高了处理大规模数据集的效率。得益于此，模型在处理大数据集的训练效率主要取决于所投入的硬件资源，效果与之成正比。同时，自注意力机制的并行处理特性与GPU的并行计算能力相得益彰，进一步提升了训练的效率。因此，随着时间的流逝和对训练资源的持续投入，采用自注意力机制的大型语

方案优点缺点适用场景方案1：将全部产品需求和研发设计文档给到大模型，自动生成用例用例内容相对准确不支持特大文档，容易超出token限制普通规模的需求及设计方案2：将全部产品需求和研发设计文档进行摘要后，将摘要信息给到大模型，自动生成用例进行摘要后无需担心token问题用例内容不准确，大部分都只能是概况性的点特大规模的需求及设计方案3：将全部产品需求和研发设计文档存入向量数据库，通过搜索相似内容，自

今年7月份京东开源了业界首个高完成度轻量化通用多智能体产品(JoyAgent-JDGenie)，得到了行业的广泛认可，今天京东又放大招了，在JoyAgent-JDGenie的基础上又开源了Dataagent能力。

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我是2020届校招生，INFJ提倡者，毕业于上海交通大学，入职以来一直担任算法工程师一职，在这个充满挑战与机遇的岗位上，我始终致力于将AI人工智能技术与我们的业务实践紧密结合，我深知我的工作不仅仅是编写代码和优化模型，更是要用技术的力量推动业务的创新和进步。目前，我主要负责的是京东智能客服系统的核心算法工作。在这个数字化和智能化日益重要的时代，智能客服不仅极大地提升了我们的服务质量和效率，更是成为

作者：京东云质量部随着前端技术发展，已经转变为数据绑定为主流的框架方式，与后端服务一样，前端代码实现也会涉及相互依赖，引用这些场景，那么应该如何准确的评估前端代码改动的影响范围？依赖开发评估？依靠经验评估？或者直接前端自动化全回归？手工测试全回归？显然以上的策略都不是最优策略，本文叙述了通过对前端代码进行静态分析，找到改动文件影响的功能范围，从实现了一种前端精准测试的思路。前端对外可直接感知的就是

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