使用基于有限有向图的调度框架，可以控制在线服务中异步调度的流程，但这对分支路径的管理不够友好，随着节点增多，调度流程会越来越复杂而难以控制。因此我们实现了支持分支路径的图调度框架，解决普通图调度框架可扩展性差的问题。
Python中什么是配置文件，配置文件如何使用，有哪些支持的配置文件等内容，话不多说，让我们一起看看吧~
自 2014 年发布以来， JDK 8 一直都是相当热门的 JDK 版本。其原因就是对底层数据结构、JVM 性能以及开发体验做了重大升级，得到了开发人员的认可。但距离 JDK 8 发布已经过去了 9 年，那么这 9 年的时间，JDK 做了哪些升级？是否有新的重大特性值得我们尝试？能否解决一些我们现在苦恼的问题？带着这份疑问，我们进行了 JDK 版本的调研与尝试。
因为小游戏不用去应用商店或者落地页下载，因而看广告但是不直接点击，而是选择去微信自己搜索启动的流量占比要高一些。为了适应这一情况，有些媒体平台会选择在小游戏链路将之前 APP的默认有效触点前置到播放或者视频浏览上。这里会让监测归因方式需要处理的数据提升两个数量级，对归因触点识别的难度也会加大。
(转载)自动化测试在美团外卖的实践与落地 侵删 原文链接： https://tech.meituan.com/2022/09/15/automated-testing-in-meituan.html 美团这个技术博客不少内容都不错的，推荐阅读 1. 项目背景 美团外卖的业务场景比较多元化，除了外卖自
摘要：AI技术发展，正由应用落地阶段向效率化生产阶段演进，AI工程化能力将会不断深入业务，释放企业生产力。 本文分享自华为云社区《【云享·人物】华为云AI高级专家白小龙：AI如何释放应用生产力，向AI工程化前行？》，作者： 华为云社区精选。 在新科技革命和产业变革的大环境中，人工智能技术迭代和商业化
摘要：本文以 ModelArts 的“找云宝”自动学习 AI 应用为例，结合低代码平台 Astro 轻应用快速实现一个“找云宝”小应用。 本文分享自华为云社区《【我与ModelArts的故事】2步打通 ModelArts 和 Astro 实现 AI 应用落地》，作者：胡琦。 引言 随着 GPT 火爆
随着京东购物车应用场景的丰富化和加车渠道的多元化，京东购物车的商品容量从2015年至今一直在逐步增加。
本文重点介绍了京东零售电商业务在订单逆向履约上面的最佳技术实践，阅读本文，读者可以了解到整个快退平台新系统设计的底层逻辑，也可以参考本文并结合实际场景，将方案应用在遗留债务系统改造、业务和技术建模中。
在实行敏捷管理的同时，也需要在敏捷团队中积极推行团队自组织，团队一旦成为自组织的，那么新的思想、方法、创意会源源不断的产生，当然也可能是产生新的文化、新的结构，随着涌现的不断发生，团队的创新能力获得了提升，得以更好地应对激烈的市场竞争。
软件工程的方方面面都遵循一个最基本的道理：没有银弹，架构分层模型更是如此，每一种都有各自优缺点，所以请根据不同的业务场景，并遵循简单、可演进这两个重要的架构原则选择合适的架构分层模型即可。
一个合格的技术人的内心要时刻谨记自己在一个企业内的价值所在，并不断的通过技术提升来扩大价值，才可以在当下的环境中，个人价值与企业价值形成正向循环。那我们此次就聊一聊，前端职能如何在不同的业务场景中落地价值。
近日，阿里云技术专家徐若晨在全球分布式云大会上，分享了《边缘容器云助力AI推理高效落地》的主题演讲，分享了阿里云边缘容器云如何助力开发者实现更快速的AI推理应用的迭代和部署。此外，他还分享了边缘AI推理应用在实际业务中的应用案例。 终端算力上移 云端算力下沉 客户在边缘部署时面对的挑战包括：首先，构
前言：云原生的概念最近非常火爆，企业落地云原生的愿望也越发强烈。看过很多关于云原生的文章，要么云山雾罩，要么曲高和寡。 所以笔者就有了写《大话云原生》系列文章的想法，期望用最通俗、简单的语言说明白什么是云原生。那么，开始吧，这是第一篇！ 这真的是一篇讲架构技术的文章，不是小说，不是口水！建议您看下去
基于深度学习对运维时序指标进行异常检测，快速发现线上业务问题 时间序列的异常检测是实际应用中的一个关键问题，尤其是在 IT 行业。我们没有采用传统的基于阈值的方法来实现异常检测，而是通过深度学习提出了一种无阈值方法：基于 LSTM 网络的基线（一个 LSTM 框架辅助几个优化步骤）和无监督检测（神经
伴随物流行业的迅猛发展，一体化供应链模式的落地，对系统吞吐、系统稳定发出巨大挑战，库存作为供应链的重中之重表现更为明显。
摘要：Ambient Mesh以一种更符合大规模落地要求的形态出现，克服了大多数Sidecar模式的固有缺陷，让用户无需再感知网格相关组件，真正将网格下沉为基础设施。 本文分享自华为云社区《华为云云原生团队：Istio数据面新模式 Ambient Mesh技术解析》，作者： 云容器大未来。 如果说在
前段时期我负责部门内部主干开发落地相关事宜，这个过程中，也真真切切的体会到了多人开发过程中，面对特性分支管理中，大家遇到的一些困扰，尤其面对敏捷迭代的开发方式，合并冲突，集成测试，代码重用等方面，都与高效两个字背离。当然，我在推进主干开发过程中，也遇到了一些问题和坎坷，在这里，集中的做一次分享。
这两年，随着人工智能（AI）和计算能力的发展，AI应用的落地速度大大加快。以ChatGPT为代表的AI应用迅速火遍全球，成为打工人的常用工具。紧接着，多模态、AI Agent等各种高大尚的名词也逐渐进入大众视野，吸引了大量关注。那么，到底什么是AI Agent？下文半支烟将带你详细了解这个概念。 1
大模型材料收集 360安全大模型 推动大模型 B 端落地，360 想怎么做？ 企业安全智控系统 安全问答 安全运营 通用大模型 数据安全问问题 专业知识缺乏 成本控制难 专业大模型 垂直专业性 安全合规性 使用成本 知识确权 B端：面向消费者 C端：面向商家 小米大模型 雷军：小米手机已跑通大模型，
