由OpenAI提供的ChatGPT/GPT4模型和CodeX模型能够很好的理解和生成业界大多数编程语言的逻辑和代码，然而在实际应用中，我们经常会在编码时使用到一些私有框架、包、协议和DSL等。由于相关模型没有学习最新网络数据，且这些私有数据通常也没有发布在公开网络上，OpenAI无法根据这些私有信息生成对应代码。

网络爬虫：是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。网络爬虫相关技术和框架繁多，针对场景的不同可以选择不同的网络爬虫技术。

概述：Optional最早是Google公司Guava中的概念，代表的是可选值。Optional类从Java8版本开始加入豪华套餐，主要为了解决程序中的NPE问题，从而使得更少的显式判空，防止代码污染，另一方面，也使得领域模型中所隐藏的知识，得

APP发布到市场后，难免会遇到严重的BUG阻碍用户使用，因此有在不发布新版本APP的情况下使用热更新技术立即修复BUG需求。原生APP（例如：Android&IOS）的热更新需求已经比较成熟，但Flutter技术栈目前还缺少类似的技术方案，因此Flutter研发团队，也需要类似的热更新技术。

前端构建的提速是一项比较复杂且细节的工程,目前产品上在持续跟踪构建慢的应用,努力优化编译速度,但前端本身拥有一个比较自由的技术环境,没有统一的构建工具与流程,另外语言本身的执行效率、单线程的构建也不好让编译机发挥其最大能力,所以目前全局的通用优化手段还是会比较局限,还是依赖项目自身的优化.希望大家一起努力共建美好的明天.

一、背景搜索推荐算法架构为京东集团所有的搜索推荐业务提供服务，实时返回处理结果给上游。部门各子系统已经实现了基于CPU的自适应限流，但是Client端对Server端的调用依然是RR轮询的方式，没有考虑下游机器性能差异的情况，无法最大化利用集群整体CPU，

作者：京东物流李硕一、背景京东物流到仓业务「对商家」为了减少商家按照京东采购单分货备货过程，对齐行业直接按照流向交接，提升商家满意度；「对京东」揽收操作APP提效；到仓合单功能应运而生；二、问题一次批量采购单（一次50或者100个采购单）需要根据不同的规则

pnpm（performantnpm）指的是高性能的npm，与npm和yarn一样是一款包管理工具，其根据自身独特的包管理方法解决了npm、yarn内部潜在的安全及性能问题，在多数情况下拥有更快速的安装速度、占用更小的存储空间，结合官网给出的性能测试及项目中的使用表现，其具有良好的应用前景。

京喜达技术部在社区团购场景下采用JDQFlinkElasticsearch架构来打造实时数据报表。随着业务的发展Elasticsearch开始暴露出一些弊端，不适合大批量的数据查询，高频次分页导出导致宕机、存储成本较高。