亿级订单系统的数据库查询性能优化之路| 京东零售技术实践
本文主要介绍了京东零售研发团队在面对海量订单场景下，为了提升用户体验、降低系统技术风险，所做的真实优化案例。
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京东电商搜索：大模型生成式检索优化实践
基于大模型的生成式检索，从 Lexical based 方向深入探究大模型生成式检索的应用，从 SemanticID based 方向深入探究大模型生成式检索的应用。
阅读全文 ：京东电商搜索：大模型生成式检索优化实践Taro 鸿蒙技术内幕系列：多语言场景下的通用事件系统设计
在鸿蒙生态系统中，虽然原生应用通常基于 ArkTS 实现，但在实际研发过程中发现，使用 C++ 可以显著提升应用框架和业务的性能表现。
阅读全文 ：Taro 鸿蒙技术内幕系列：多语言场景下的通用事件系统设计Java代码之美，从遵循样式规范开始
通过阅读本文，你将不仅了解到Java样式规范的重要性，还将掌握如何将这些规范应用到实际开发中，让你的代码变得更加优雅和强大。让我们一起追求编码的艺术，用规范的代码点亮编程的世界。
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本文记录了在11.11大促前针对SpringBoot应用启动速度过慢而采取的优化方案，主要介绍了如何定位启动速度慢的阻塞点，以及如何解决这些问题。希望可以帮助大家了解如何定位该类问题以及提供一些解决此类问题的思路。
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京东零售提出了一套全面的数据治理方案，包括建立数据标准、优化数据架构、规范数据开发流程和控制数据成本等措施，旨在通过技术手段提高数据管理的效率和效果，促进企业的数据高效运转。
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本文入选顶会ECCV 2024。 京东广告团队提出了一种提高生成图片可用率的方法，通过多模态可靠反馈网络模拟人类审核生成图片，并利用该网络的反馈显著提升了生成图片的可用率，同时保持了视觉吸引力。
阅读全文 ：ECCV 2024 | 京东零售广告创意：基于人类反馈的可信赖图像生成Taro 鸿蒙技术内幕系列：如何让 W3C 标准的 CSS跑在鸿蒙上
基于 Taro 打造的京东鸿蒙 APP 已跟随鸿蒙 Next 系统公测，本系列文章将深入解析 Taro 如何实现使用 React 开发高性能鸿蒙应用的技术内幕。本篇为该系列第二篇：《如何让 W3C 标准的 CSS跑在鸿蒙上》。
阅读全文 ：Taro 鸿蒙技术内幕系列：如何让 W3C 标准的 CSS跑在鸿蒙上京东零售推荐系统可解释能力详解
本文将介绍可解释能力在京东零售推荐系统中的应用实践。主要内容包括以下几大部分：推荐系统可解释定义、系统架构、排序可解释、模型可解释、流量可解释。
阅读全文 ：京东零售推荐系统可解释能力详解加锁失效，非锁之过，加之错也|京东零售供应链库存研发实践
大部分情况下，加锁可以很好的解决并发问题，但是只要加上锁后就一定不会有并发问题吗？ 哪些情况下引起锁失效呢？本文会以一个真实的线上案例来剖析业务处理加锁过程易使用不当的点以及对应的解决方案。
阅读全文 ：加锁失效，非锁之过，加之错也|京东零售供应链库存研发实践揭秘JDQ限流架构：实时数据链路的多维动态带宽管控|京东零售技术实践
JDQ是基于Apache基金会开源的 Kafka 消息队列，深入打造的具备高吞吐、低延迟、高可靠性的实时流式消息中间件框架，是京东统一的实时数据总线。本文针对开源Kafka在限流技术方面的不足和局限性进行了研究，带你揭秘京东JDQ限流架构。
阅读全文 ：揭秘JDQ限流架构：实时数据链路的多维动态带宽管控|京东零售技术实践HDFS 统一存储实战经验|京东零售技术实践
HDFS 作为一个高可靠性、高扩展性的分布式文件系统，在京东零售的数据管理中扮演着重要角色。本文将分享京东在 HDFS 统一存储方面的实践经验，并对相关的技术细节进行总结。
阅读全文 ：HDFS 统一存储实战经验|京东零售技术实践Taro 鸿蒙技术内幕系列：如何将 React 代码跑在 ArkUI 上
基于 Taro 打造的京东鸿蒙 APP 已跟随鸿蒙 Next 系统公测，本系列文章将深入解析 Taro 如何实现使用 React 开发高性能鸿蒙应用的技术内幕
阅读全文 ：Taro 鸿蒙技术内幕系列：如何将 React 代码跑在 ArkUI 上京东大模型革命电商搜推技术：挑战、实践与未来趋势
在 AICon 全球人工智能大会上，京东零售技术总监翟周伟，基于对电商场景的深刻理解和洞察，从实际问题分析出发，结合京东搜推业务在大模型上的相关创新性实践来解决这些痛点问题，阐述在电商大模型的技术探索。
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