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京东金融Android瘦身探索与实践
2022年9月开始我们针对金融APP进行了瘦身专项整治,在不考虑增量的情况,无删减业务代码的情况下实现从117M瘦身至74M,在本次安装包瘦身过程中我们遇到了不少坑,同时也积累了些经验,在此分享给大家。
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技术赋能-混流编排功能,助力京东618直播重保 | 京东云技术团队
每每到618、双11这样的大型活动的时候,每天都有几个重要的大v或者品牌直播需要保障。
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京东到家小程序-在性能及多端能力的探索实践 | 京东云技术团队
随着京东到家小程序需要支持容器越来越多,每个端分开实现要面临研发成本高、不一致等问题,为了提高研发效率,经过技术选型采用了taro3原生混合开发模式,本文主要讲解我们是如何基于taro框架,进行多端能力的探索和性能优化
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京东小程序数据中心架构设计与最佳实践 | 京东云技术团队
小程序平台是怎么保证商家业务的稳定、健康发展,服务好这些外部商家的呢?这里面非常重要的是我们平台对小程序基本流量的运营与监控。如何不让业务的小程序在线上裸奔?如何帮助业务对自身小程序流量的冲高回落有一种直观的把握和监测?如何基于海量数据指导业务去进行一个精细化的运营?实际上,京东小程序数据中心就扮演了一个这样的小程序数据问题终结者的角色,充分利用各类数据手段,解决这些痛点问题。
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前端CodeReivew实践 | 京东云技术团队
把CodeReview变成一种开发文化而不仅仅是一种制度把CodeReview作为开发流程的必选项后,不代表CodeReview这件事就可以执行的很好,因为CodeReview的执行,很大部分程度上依赖于审查者的认真审查,以及被审查者的积极配合,两者缺一不
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物流KA商家业务监控能力建设与实践
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探索无限可能:生成式推荐的演进、前沿与挑战【AI业务应用方向】
作者:京东零售杨培军TL;DR过去一年间,生成式推荐取得了长足的实质性进展,特别是在凭借大型语言模型强大的序列建模与推理能力提升整体推荐性能方面。基于LLM(LargeLanguageModels,LLMs)的生成式推荐(GenerativeRecomme
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3个月前
把算法焊死在模型上系列-后端眼中的RAG平台架构
作者:京东科技管顺利后端研发的AI突围作为一名后端研发,开始AI之路已经2年,从ChatQA,到AIAgent的开发,在到MultiAgent,AINative。今年Q2开始结合保险业务场景,开始全面AI落地。我们的AIAgent的能力已跨过L1(Chat
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工程师之夜系列分享第三十九篇:Kafka、RocketMQ、JMQ 存储架构深度对比
引言消息队列的存储架构是决定其可靠性、吞吐量、延迟性能的核心因素,直接影响业务场景适配能力。本文聚焦三款主流消息队列——Kafka(LinkedIn开源,侧重高吞吐)、RocketMQ(阿里开源,金融级特性突出)、JMQ(京东开源,侧重高可用与灵活性),从
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