京东零售 罗尚勇异常检测（Anomaly detection）技术就像是一个隐形的守护者，悄无声息地监视着数据流，寻找着那些与正常模式不符的迹象。 在本篇文章中，将探讨基于时序流的异常检测技术，解决如何及时发现序列模式的异常、以及适应数据分布变化（概念漂移）等带来的挑战，最后并基于了部分公开数据集和风控域场景进行相关案例的应用测试。一、项目背景1、业务背景1) 为何需要及时发现异常？ 因
前言大家好，我是一个懒人，一个懒得写文章但偏偏又想参加神灯社区征文的懒人。当我看到“DeepSeek”这个主题时，我的大脑立刻进入了一种“躺平模式”：“怎样才能不费吹灰之力，写出一篇吸引人的文章呢？” 答案显而易见：让DeepSeek帮我搞定啊！于是，我打开了JD的AIChat网站的671B DeepSeek模型，开始了我的“懒人写作之旅”。首先，我让DeepSeek给我输出十个吸引人的主题，最终
周末简单整理了2024年我读过的10本技术类书籍（是在京东APP购买的实体书，大部分知识结合实践输出转化），希望这些书籍能够在大家的学习之路上提供一些帮助。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
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，OpenAI、谷歌等巨头通过闭源策略垄断技术，限制了中小企业和研究机构的参与空间。在这样的背景下，
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，进行购买购买完成后，我们点击去使用，获取密钥测试代码import requests import json ur
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。虽然技术指标正常是系统稳定性的一个重要参考，但并不能完全保证业务无异常。业务异常可能源于多种非技术因素，如业务流程
作者：京东物流 冯志文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、流量以及强弱等数据。这样，我们可以提前发现由于依赖问题可能导致的系统稳定性故障。一、依赖概念依
作者：京东零售 韩雷钧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，是数据团队去年聚焦解决的核心课题。过程中基于RBO、HBO等多级加速引擎、基于代价与场景消费的智
作者：张俊杰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沉溺于性能的跑分。最近我在预览MySQL官方，看到了Partitioning的概念，而且占据了
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性，也希望为从事内部开发平台的同学们带来一些新的思考。了解平台工程平台工程是设计和构建工具链和工作流的学
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，大部分都不复杂且可以在设计和开发中规避，或者在测试过程中被识别出来。针对此类问题，从测试覆盖度的角度，本文试图解
作者：京东零售 吴化斌spark为什么比mapreduce快？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是根据数据重组的次数而定，所以shuffle次数不能减少所以总
作者：京东零售 翟周伟引言大模型对搜推技术产生了深远的影响，极大地推动了搜推技术的演进趋势，使得搜推更加的智能化和个性化，然而在搜推中引入大模型时同样面临一系列的挑战，例如商品知识的幻觉，复杂查询的理解，个性化商品推荐，隐私和安全等问题。本文基于这个问题背景介绍下我们的技术实践，完整文章分为上下两篇介绍：•上篇：电商场景的深刻理解和洞察，从实际问题分析出发结合我们在大模型上的相关创新性实践来解决这
作者：京东科技 屠永涛这是我参与创作者计划的第1篇文章一、引言在前端开发中，构建工具的选择和使用至关重要。Webpack 一直是前端构建工具的主流选择，但随着前端技术的发展，Vite 作为一种新兴的构建工具，以其快速的开发体验和现代化特性，逐渐受到开发者的青睐。本文将结合黄金圆环法则，详细探讨如何将一个 Webpack 项目迁移到 Vite。通过项目的迁移实践，我们实现了系统项目： 构建时长极大缩
作者：京东零售 王江波1. 线程运行状态1.1 total1.2 timed_waiting通过上图我们可以发现timed_waiting的topN线程都是查询国补资质的。1.3 waiting通过上图我们可以发现waiting的topN线程都是查询国补活动的。1.4 线程分析下面我们分析上述两种状态：1. WAITING 状态•定义：当一个线程处于 WAITING 状态时，它在等待另一个线程的特
Copyright © 2005-2025 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
