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京东零售提出了一套全面的数据治理方案,包括建立数据标准、优化数据架构、规范数据开发流程和控制数据成本等措施,旨在通过技术手段提高数据管理的效率和效果,促进企业的数据高效运转。
本文作者通过对AI大模型以及Langchain开源框架的了解,讲述了利用其智能生成测试用例的解决方案,达到提高测试用例编写效率的效果。通过本文可以了解大模型技术在测试用例设计过程中的应用方法以及技术实现方案。
因此,在推荐系统领域中,为了有效应对高频、瞬时、大幅的流量突变,我们需要一种“自适应”能力。
我曾在3D创业公司负责过第二曲线,也曾在有一段家居创新业务经历,如今在京东正好做3D和家居的结合,作为主产品参与了京东.Vision首个版本的构建。正值我的京东一周年,也借此机会记录下这段难忘又有趣的经历。
1024|京东零售技术人的N种可能
基于 Taro 打造的京东鸿蒙 APP 已跟随鸿蒙 Next 系统公测,本系列文章将深入解析 Taro 如何实现使用 React 开发高性能鸿蒙应用的技术内幕
本文将阐述京东鸿蒙原生应用在开发时所采用的技术方案、技术特点、性能表现以及未来的优化计划。
作为一位“六边形战士”,周默不仅在技术上取得了卓越成就,还实现了从技术到业务的跨界挑战。以下是周默老师的一些重点讲述内容,希望通过分享,能在这条充满挑战和机遇的技术修炼之路上,给大家提供一些启示。
本文将介绍可解释能力在京东零售推荐系统中的应用实践。主要内容包括以下几大部分:推荐系统可解释定义、系统架构、排序可解释、模型可解释、流量可解释。
京东 JDQ 团队结合降本增效的行业趋势,针对开源 Kafka 在限流技术方面的不足和局限性进行了深入研究,并在此基础上进行了创新性优化,开发出支持多维度、动态以及优先级等限流功能的 JDQ 带宽管控限流架构。本文将针对 Kafka 限流存在的问题,以及 JDQ 限流架构进行深入介绍。