作者：京东零售周佳慧背景大家在做实验时有没有遇到过以下的问题？实验分流不太稳定，多次分流以后，发现随机分组历史数据指标波动特别大实验结果不符合预期，在去掉几个特殊用户后结果变化较大、甚至正负反转不同的业务场景设置的指标过滤规则不同，例如A场景过滤掉了成单超

作者：保险业务部蒋信点赞再看，养成习惯Debug的时候，都遇到过手速太快，直接跳过了自己想调试的方法、代码的时候吧……一旦跳过，可能就得重新执行一遍，准备数据、重新启动可能几分钟就过去了。好在IDE们都很强大，还给你后悔的机会，可以直接删除某个StackF

作者：京东零售零售技术每一次回望，都为了更好地前行。2024年，京东零售技术在全面助力业务发展的同时，在大模型应用、智能供应链、端技术、XR体验等多个方向深入探索。京东APP完成阶段性重要改版，打造“又好又便宜”的优质体验；国补专区快速上线、助力“以旧换新

作者：京东物流丁杰最近，京东正式宣布进军外卖业务，迅速引发了广泛关注。当大家满心期待着品尝到更多美食、享受更便捷服务时，不知道是否留意到一个技术细节：未来在京东外卖的订单页面，骑手送餐的实时位置将被精准呈现，从商家取餐，再到穿梭在大街小巷，直至把美味热乎地

作者：京东零售王英杰1.云交易简介简介：对外开放平台，通过对接各种流量场，输出京东商品供应链能力。主要业务模式：1、官方旗舰店：京东以旗舰店方式入驻各大流量平台。2、一件代发：为品牌商、商家在流量平台或者私域流量内的订单提供履约服务。1.对接全景图全程保姆

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

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

作者：京东科技张静基于深度学习对运维时序指标进行异常检测，快速发现线上业务问题时间序列的异常检测是实际应用中的一个关键问题，尤其是在IT行业。我们没有采用传统的基于阈值的方法来实现异常检测，而是通过深度学习提出了一种无阈值方法：基于LSTM网络的基线（一个

作者；京东科技王奕龙你是否曾经遇到过这样的情况：在大促活动期间，用户访问量骤增，数据库的压力陡然加大，导致响应变慢甚至服务中断？更让人头疼的是，当你试图快速定位问题所在时，却发现难以确定究竟是哪个业务逻辑中的SQL语句成为了性能瓶颈。面对这样的困境，本篇文

2025年作为AI应用元年拉开了国产AI深度融入各行业的序幕然而，当前AI大规模落地还面临着三大难题如何高效获取匹配自身业务需求的算力资源？如何选择训练推理框架不受限于智算芯片差异？如何便捷开发量身定制的AI应用？天翼云在息壤平台能力的基础上推出Trile