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1年前
大促质量备战之三化战役:“常态化、精细化、一体化” | 京东云技术团队
大促作为JD一年两度的盛事,质量备战是不可或缺的重要环节。每逢大促都是一次大型的联合战役,在这种战役中,不仅有各种“海陆空”技术争奇斗艳,还会让我们的技术视野变得更宽阔,让我们协同变得更默契,所谓以战养兵。测试团队作为质量备战团队,沉淀了“常态化”、“精细化”、“一体化”的三化备战策略,希望与君共勉,共保大促!
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1年前
ChatGPT小型平替之ChatGLM-6B本地化部署、接入本地知识库体验 | 京东云技术团队
本文期望通过本地化部署一个基于LLM模型的应用,能让大家对构建一个完整的应用有一个基本认知。包括基本的软硬环境依赖、底层的LLM模型、中间的基础框架及最上层的展示组件,最终能达到在本地零编码体验的目的。
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1年前
GPT-4助力数据分析:提升效率与洞察力的未来关键技术 | 京东云技术团队
ChatGPT4作为一种先进的自然语言处理技术,为数据分析带来了革命性的提升,助力企业和组织更高效地挖掘数据价值。本文将探讨ChatGPT4在数据分析中的应用,以及如何通过该技术提高数据分析的效率和洞察力。
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chatglm2-6b模型在9n-triton中部署并集成至langchain实践 | 京东云技术团队
本文详细介绍了在集团9ntriton工具上部署ChatGLM26B过程,希望可以为有部署需求的同学提供一些帮助。
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1年前
【稳定性】揭秘团队快速排查问题的三字经,你学会了吗? | 京东物流技术团队
基于日常实际工作经验和个人心得,我整理了一份团队遇到故障问题或者疑似问题快速排查的三字经清单及正确✅案例和错误❌案例。这份清单将帮助你在遇到问题时进行快速排查,无需担心在高压环境下忙中出错,遗漏关键步骤环节。掌握这份清单,你将能够更好地掌控现场,从而避免因疏忽而造成的损失
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1年前
DPText-DETR: 基于动态点query的场景文本检测,更高更快更鲁棒 | 京东探索研究院
针对场景文本检测任务,近期基于DEtectionTRansformer(DETR)框架预测控制点的研究工作较为活跃。在基于DETR的检测器中,query的构建方式至关重要,现有方法中较为粗糙的位置先验信息构建导致了较低的训练效率以及性能。除此之外,在如何监
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1年前
多模态GPT-V出世!36种场景分析ChatGPT Vision能力,LMM将全面替代大语言模型? | 京东云技术团队
LMM将会全面替代大语言模型?人工智能新里程碑GPTV美国预先公测,医疗领域/OCR实践166页GPTV试用报告首发解读ChatGPTVision,亦被广泛称为GPTV或GPT4V,代表了人工智能技术的新里程碑。作为LMM(LargeMultimodal
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1年前
测试用例设计方法六脉神剑——第一剑:入门试招,等价边界初探 | 京东物流技术团队
1背景及问题G.J.Myers在中提出:测试是为了寻找错误而运行程序的过程,一个好的测试用例是指很可能找到迄今为止尚未发现的错误的测试,一个成功的测试是揭示了迄今为止尚未发现的错误的测试。对于新手来说,日常测试用例设计时,很少用到系统的方法论,大多是根据产
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1年前
测试用例设计方法六脉神剑——第四剑:石破天惊,功能图法攻阵| 京东物流技术团队
1引言前面几篇文章为我们讲述了因果图、判定表、正交试验等几种方法,主要是针对于不同条件输入输出的组合进行测试,但在实际需求中,我们也常会遇到需要对被测对象的状态流转进行验证的情况,此时前面几种方法将不再适用,对于这种状态转换类问题,功能图法则可大展身手。2
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11个月前
clickhouse 优化实践,万级别QPS数据毫秒写入和亿级别数据秒级返回 | 京东云技术团队
1、背景魔笛活动平台目前在采集每个活动的用户行为数据并进行查询,解决线上问题定位慢,响应不及时的问题,提升客诉的解决效率。目前每天采集的数据量5000万,一个月的数据总量15亿,总数据量40亿,随着接入的活动越来越多,采集上报的数据量也会越来越大。目
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