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2025年2月26日
2024年我读过的10本技术书籍(Java、架构、SRE运维)
摘要: 什么是一本好书? 首先,我们需要定义什么是一本有价值的书籍。个人认为,一本好书应该具备以下特点:它能让我理解其中的一半+内容,引发共鸣,而剩下的部分内容则需要我反复阅读才能逐渐领会。如果我读完后发现完全理解了,那么这本书对我来说意义不大,因为它没有挑战我的思维和知识水平。而如果读完后发现很难理解,那
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posted @ 2025-02-26 15:59 京东云开发者
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2025年2月25日
DeepSeek的开源之路:一文读懂从V1-R1的技术发展,见证从开源新秀到推理革命的领跑者
摘要: 作者:京东科技 蔡欣彤 一、引言:AI时代的挑战与DeepSeek的崛起 在大模型时代,AI技术的飞速发展带来了前所未有的机遇,但也伴随着巨大的挑战。随着模型规模的不断扩大,算力需求呈指数级增长,训练成本飙升,而性能提升的边际收益却逐渐递减,形成了所谓的“Scaling Law”瓶颈。与此同时,Op
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posted @ 2025-02-25 18:46 京东云开发者
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DeepSeek免费福利限时开启,AI界的“薅羊毛”机会来了!
摘要: 作者:京东科技 张新磊 背景 最近一直在关注deepseek的动态,现在看到一则好消息,分享给大家;国家超算中心目前上线了deepseek且免费调用DeepSeek-R1:7B、DeepSeek-R1:14B、DeepSeek-R1:32B三个模型,具体操作如下 操作步骤 通过如下导航栏进入,进行购
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posted @ 2025-02-25 18:46 京东云开发者
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业务监控-京东物流Promise实践与探索
摘要: 作者:京东物流 冯志文 一、业务监控的意义 指标是一个被定义的数值,用来对事实进行量化和抽象。作为技术人员来说,我们需要共同考虑技术指标和业务指标。 1)技术指标 技术指标定义了服务可用率、性能TP99、调用量等技术指标。这些指标能够帮助开发人员深入了解系统的运行状态,及时发现并解决潜在问题。 虽然
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posted @ 2025-02-25 18:45 京东云开发者
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2025年2月21日
或许我们都被分库分表约束了思维
摘要: 概述 这篇文章没什么太多的干货,纯纯是一篇讨论和思考帖。 从业数据库领域三年有余了,从分库分表中间件到数据库团队内核学到了很多东西。也接触了很多项目,包括TiDB、Vitess、Polardb、StarDB等等。 国内的项目好像很多都聚焦于分库分表的概念,包括很多的数据库团队都在尝试这个概念的落地和
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posted @ 2025-02-21 10:32 京东云开发者
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京东零售数据资产能力升级与实践
摘要: 开篇 京东自营和商家自运营模式,以及伴随的多种运营视角、多种组合计算、多种销售属性等数据维度,相较于行业同等量级,数据处理的难度与复杂度都显著增加。如何从海量的数据模型与数据指标中提升检索数据的效率,降低数据存算的成本,提供更可信的数据内容和多种应用模式快速支撑业务的数据决策与分析,是数据团队去年聚
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posted @ 2025-02-21 10:32 京东云开发者
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【稳定性】稳定性建设之依赖设计
摘要: 背景 随着分布式微服务的发展,一个普通的应用可能会依赖于许多其他服务,这给系统的限流降级、优化改造等操作带来了困难。在没有明确强弱依赖关系的情况下,我们很难有效地进行这些操作。为了解决这个问题,强弱依赖治理成为了一种科学的手段。通过强弱依赖治理,我们可以持续稳定地获取应用间的依赖关系、流量以及强弱等
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posted @ 2025-02-21 10:31 京东云开发者
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2025年2月19日
当平台工程遇上DevEx:打造卓越的开发者体验
摘要: 作者:京东零售 井亮亮 引言 近期在参与编写平台工程系列标准时,我发现开发者体验 (DevEx) 是一个不可忽视的关键因素,它对于构建一个成功的平台工程起到了重要的作用,DevEx 可以称之为平台工程的基础。基于我最近的学习和思考,我决定写这篇文章,想深入探讨一下 DevEx 对于内部开发平台的重要
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posted @ 2025-02-19 10:26 京东云开发者
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哎呀,当时怎么没有想到
摘要: 作者:京东科技 王先科 在我们的测试工作中,是不是经常遇到这样的情形,发生了线上问题,产品、研发或者测试同学一拍脑袋:当时怎么没有想到,怎么给漏掉了呢?明明是一个非常简单的事情,用大拇指都能想到的验证场景,为何当时就漏测了呢?但实际情况是,逃逸到线上的缺陷,疑难杂症式的极端异常的问题很少,大部分都不
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posted @ 2025-02-19 10:25 京东云开发者
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spark为什么比mapreduce快?
摘要: 作者:京东零售 吴化斌 首先澄清几个误区: 1:两者都是基于内存计算的,任何计算框架都肯定是基于内存的,所以网上说的spark是基于内存计算所以快,显然是错误的 2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数(相比于mapreduce计算模型而言),而不是shuffle次数,因为shuffle是根据数据重
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posted @ 2025-02-19 10:25 京东云开发者
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