VOP作为京东企业业务对外的API对接采购供应链解决方案平台，一直致力于从企业采购数字化领域出发，发挥京东数智化供应链能力，通过产业链上下游耦合与链接，有效助力企业客户的成本优化与资产效能提升。本文将介绍VOP如何通过亿级消息仓库系统来保障上千家企业KA客户与京东的数据交互。
julia是2010年开始面世的语言，作为一个10后，Julia必然有前辈们没有的特点。本文着重介绍julia的项目背景、效率问题，如何使用for训练的方式、julia-cuda的实现方式。
本文从整体介绍了京东小程序CI工具的用途及工作流程，读者可以通过本文了解到一种全新的京东小程序上传方式，同时结合构建脚本和流水线，可大大提高小程序的部署和发布效率。
业界，规则引擎是一个非常普遍的技术类工具，也有很多非常优秀的开源工具，例如Drools等，它是一种嵌入在应用程序中的组件，主要解决易变逻辑和业务耦合的问题，把易变的规则从应用程序代码中分离出来，进而提升交付效率，降低应用程序维护和可扩展性成本。
最近在看面试题，所以想用自己的理解总结一下，便于加深印象。 为什么使用多线程 使用多线程可以充分利用CPU，提高CPU的使用率。 提高系统的运行效率，对于一些复杂或者耗时的功能，可以对其进行拆分，比如将某个任务拆分了A、B、C三个子任务，如果子任务之间没有依赖关系，那么就可以使用多线程同时运行A、B
数构&算法：数据结构 数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关，以下是各种数据结构的详细说明。 线性结构：数组、队列、链表、栈 顺序存储（
本文介绍了IP分片与重组的工作原理及其在数据传输中的重要性。IP分片将大数据包分割为小分片进行传输，重组则将其重新组合为完整数据包。这种技术能适应不同网络链路的传输单元限制，提高传输效率和可靠性。随着IPv4地址枯竭，IPv6的采用越来越普遍，了解IP分片与重组对于网络优化和IPv6部署至关重要。
发布于我的博客，也许同步更新于博客园 引入 跳表（跳跃表）能够维护一个数的集合（作用类似普通平衡树），查找时间复杂度为 \(\log n\)，与平衡树一样基于链表结构。由于不需要平衡树那么多旋转什么的，所以效率比较高，一般认为性能能打红黑树。除此以外，链表的特性使它能够以线性时间遍历某个子段。Red
日常Bug排查系列都是一些简单Bug排查。问题虽小，但经常遇到，了解这些问题，会让我们少走点弯路，提升效率。说不定有些问题你遇到过哦:) Bug现场 业务开发同学突然问了笔者一个问题，从库读会不会没有原子性？我下意识的反应怎么可能，只要是遵守MySQL主从Replication协议的原子性至少是能够
前言 2022年6月，随着GitHub Copliot正式面向大众发布。让许多开发者都感受到了AI辅助编程工具的魅力所在，Copilot实现了帮助开发者大大提高了编程开发效率，让程序员朝九晚五成为可能。Copilot近乎是完美的，但还是由于种种原因（比如需要魔法上网、需要花钱购买使用等）使得不少人开
自动信息抽取发展了几十年，虽然模型很多，但是泛化能力很难用满意来形容，直到LLM的诞生。虽然最终信息抽取质量部分还是需要专家审核，但是已经极大的提高了信息抽取的效率。因为传统方法需要大量时间来完成数据清洗、标注和训练，然后来实体抽取、实体属性抽取、实体关系抽取、事件抽取、实体链接和指代消解等等。现在
我们开发一个系统，在保证风格统一、代码强壮、可读性强等基础上，还能够结合代码生成工具快速开发相关后端，以及各种前端界面的，无疑是非常好的，既保证了项目的代码质量，又能够极大的提高开发效率。代码生成工具Database2Sharp是在完善的开发项目上，抽取出数据变化的部分，通过演绎、归纳、反复演绎和归纳等提炼方式抽取出相关的规则，以工具的方式来快速提高生产率，使得我们在开发各种不同的项目上的时候，能
python自产调试工具pdb的使用 介绍 调试打印在写代码的时候不可避免 项目越大，调试可能花的时间会越多 print调试可能是最早用的，一段时间内你都会习惯这种方式 一旦成了老鸟，你应该会去用IDE的debugger，功能非常强大，效率就比print上了一个台阶 当然python像其他语言一样，
数据录入在应用中是最常见也是最繁重的一项工作，而对于基础数据的维护更是要保证其准确性。比如需要录入身份证信息时，手工输入的效率低还容易出错；报销填发票时，要从一张一张的发票中找到金额、开票日期等一堆信息，一直重复着复杂的工作，类似的场景数不胜数。但现在，我们可以完全通过百度AI文字识别功能解决以上问
不知道多少小伙伴用着 Windows 操作系统，可能会有一个烦恼是有时候操作系统过慢，因为众多拖慢 Windows 系统的组件。Atlas 作为一个修改版的 Windows 系统，能极大提高操作系统运行效率。说到升级，除了 Atlas 之外，还有主打内存安全的 sudo 升级版 sudo-rs，以及
`numpy`提供了简单灵活的接口，用于优化数据数组的计算。 通用计算最大的优势在于通过向量化操作，将循环推送至`numpy`之下的编译层，从而取得更快的执行效率。 `numpy`的通用计算让我们计算数组时就像计算单独一个变量一样， 不用写循环去遍历数组中的各个元素。 比如，对于一般的`python
`numpy`的广播计算是指在多维数组上进行的一种高效计算方式。 它可以将计算任务分配到每个维度上，并且可以在计算过程中进行数据共享和同步，从而提高计算效率和精度。 广播计算在数值计算、科学计算、机器学习等领域都有广泛的应用。 例如，在数值计算中，广播计算可以用于求解大规模的非线性方程组；在科学计算
自动微分技术（称为“automatic differentiation, autodiff”）是介于符号微分和数值微分的一种技术，它是在计算效率和计算精度之间的一种折衷。自动微分不受任何离散化算法误差的约束，它充分利用了微分的链式法则和其他关于导数的性质来准确地计算它们。我们可以选择定义一种新的数据类型来存储[u,u′]和[v,v′]这类数对。我们可以在这些数对上定义一种代数运算，这些代数运算编码了一些经典的操作。
同步算法的共性是所有的节点会以一定的频率进行全局同步。然而，当工作节点的计算性能存在差异，或者某些工作节点无法正常工作（比如死机）的时候，分布式系统的整体运行效率不好，甚至无法完成训练任务。为了解决此问题，人们提出了异步的并行算法。在异步的通信模式下，各个工作节点不需要互相等待，而是以一个或多个全局服务器做为中介，实现对全局模型的更新和读取。这样可以显著减少通信时间，从而获得更好的多机扩展性。
摘要：以汽车营销场景为例，从AppCube零代码和业务大屏入手，帮助开发者更好地理解AppCube低代码和零代码异同点，在实际使用时能更快选取更合适的工具能力，实现应用构建效率最大化。 本文分享自华为云社区《DTT第8期直播回顾 | 零代码，让业务人员实现应用创造自由》，作者：华为云社区精选 。 本
