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。

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。

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，

在我刚开始了解反射这个Java特性的时候，几乎看到的每一篇文章都会有“Java反射不能频繁使用”、“反射影响性能”之类的话语，当时只是当一个结论记下了这些话，却没有深究过为什么，所以正好借此机会来探究一下Java反射的代码。

本篇文章中我们将对机器学习做全面的了解与介绍，其中第一章初识机器学习分为上下两个小章节，对机器学习是什么、机器学习由来以及机器学习的理论等展开说明。目的是能让即便完全没接触过机器学习的人也能在短时间对机器学习有一个全面了解。

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。