作者：京东科技张静基于NLP技术对运维日志聚类，从日志角度快速发现线上业务问题日志在IT行业中被广泛使用，日志的异常检测对于识别系统的运行状态至关重要。解决这一问题的传统方法需要复杂的基于规则的有监督方法和大量的人工时间成本。我们提出了一种基于自然语言处理

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京东物流：樊芳渝一、前言当前所测试业务需求为集成在业务系统WMS的jar包，jar包测试主要集中在本地拉取开发编写的代码做单元测试，因为jar包没有单独的应用，每当大促压测或日常压测，架构师或开发同事问道：这个jar包的JVM指标如何？jar包的火焰图是什

微软《2025工作趋势指数》显示，81%中国企业计划增设AI专项岗位，智能体（数字员工）正以“自动化执行者”身份渗透至企业核心流程。从制造业流水线到客服系统，从数据处理到跨部门协作，AI的高效执行能力让不少人担忧：传统岗位会被颠覆吗？一方面，标准化、重复性

一、前言当前所测试业务需求为集成在业务系统WMS的jar包，jar包测试主要集中在本地拉取开发编写的代码做单元测试，因为jar包没有单独的应用，每当大促压测或日常压测，架构师或开发同事问道：这个jar包的JVM指标如何？jar包的火焰图是什么样的？对此，只

本文分享自天翼云开发者社区《》，作者：ln水位线与窗口对于流式数据，时间是一个重要的标识。在flink的事件时间语义下，我们不依赖系统时间，而是基于数据自带的时间戳去定义了一个时钟，用来表示当前时间的进展。于是每个并行子任务都会有一个自己的逻辑时钟，它的前

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一、目标分析与基础爬虫实现我们的目标是抓取喜马拉雅某个特定分类或播主下的音频列表及其元数据。一个最基础的爬虫通常会使用同步阻塞的方式，逐个请求页面或接口，这在效率上是无法接受的。二、性能优化实战我们将从连接管理、异步非IO、线程池、请求调度等方面系统性优化

AI的世界正以前所未有的速度重塑我们的工作与生活。从OpenAI收购团队以实现ChatGPT与系统的深度集成，到亚马逊全面部署AI与机器人革新物流，这些行业巨头的每一步动作，不仅预示着技术发展的风向，更勾勒出未来人才需求的清晰图景。如何在波澜壮阔的AI浪潮