精彩博客
Elasticsearch 排序性能提升高達 900 倍
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作者：來自 Elastic Benjamin Trent, Mayya Sharipova, Chenhui Wang 及 Libby Lin 了解我們如何通過更快的 float / half_float 排序和 integer 排序的延遲優(yōu)化來加快 Elasticsearch 排序速度...
下一代 2D 圖像設計工具「GitHub 熱點速覽」
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長期以來，2D 設計領域似乎已是 Adobe 與 Figma 的天下，層疊的圖層、熟悉的工具欄，一切都顯得那么順理成章，卻也讓不少設計師在創(chuàng)意的邊界上感到了些許乏力。當我們以為設計工具的革新只能...
騰訊云攜手微盟，發(fā)布“私域”護航計劃
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前言：在零售行業(yè)蓬勃發(fā)展的當下，多元商業(yè)場景亟需技術賦能。其中，私域電商發(fā)展態(tài)勢良好，2024 年私域電商交易規(guī)模增長至 5 萬億元，同比增長超 8% ，已經與傳統(tǒng)電商、直播電商形成三足鼎立...
RWKV-8 系列之 DeepEmbedAttention：精簡 KV 緩存，尤其適合混合模型（RWKV-7s）
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5 月 27 日，我們公開了 RWKV-8 首個新特性 DeepEmbed：對端側友好的稀疏設計，解決 MoE 顯存占用。 今天，我們公開與其相關的另一個新特性：DeepEmbedAttention（DEA），這是一種基于 RWKV...
懶懶筆記 | 課代表帶你梳理【RAG課程 17&18：企業(yè)級安全 + 多智能體協(xié)同，打造可控、智能的RAG系統(tǒng)】
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大家好呀！這里是你們的課代表懶懶~ RAG 課程進入高階階段啦??！前面我們已經掌握了如何構建一個功能完備、性能強悍的RAG系統(tǒng)，但當RAG真正走進企業(yè)生產環(huán)境，還需要應對兩個更現實的問題：...
輕松投，絲滑播——鴻蒙投播重塑跨屏觀影體驗
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2025年6月20日-22日，華為開發(fā)者大會2025于東莞松山湖召開，在全場景協(xié)同分論壇上，咪咕視頻分享了如何通過視頻投播，打造更好的直播體驗。在移動視頻內容爆炸式增長的今天，如何將掌中的方寸...
鴻蒙AI智能問答，助力開發(fā)者高效開發(fā)
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隨著鴻蒙生態(tài)的快速發(fā)展，開發(fā)者面臨著技術迭代快、知識碎片化的雙重挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)開發(fā)模式中，開發(fā)者需在官網文檔、論壇帖子、API參考間反復切換，頻繁查閱文檔，導致效率低下。與此同時，AI技...
《HarmonyOS 第一課之首席專家講鴻蒙》重磅上線！ 首席專家解碼鴻蒙底層設計原理，賦能開發(fā)者邁向技術新高度
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在6月21日舉辦的2025開發(fā)者大會（HDC 2025）上，華為正式發(fā)布《HarmonyOS 第一課之首席專家講鴻蒙》（簡稱 《首席專家講鴻蒙》）。該課程由HarmonyOS各技術領域的首席專家親自授課，深度解析...
悟了，多模態(tài)才是智能應用爆發(fā)的關鍵
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此前，快手發(fā)布2025年一季度財報時，一個數字引發(fā)關注：成立僅兩年的 AI 業(yè)務線“可靈 AI”單季度貢獻營收1.5億元，同比增長320%。而可靈 AI 正是一個多模態(tài)應用的典型產品，涉及到語言、視頻...
Iceberg在圖靈落地應用
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導讀 百度MEG上一代大數據產品存在平臺分散、易用性差等問題，導致開發(fā)效率低下、學習成本高，業(yè)務需求響應遲緩。為了解決這些問題，百度MEG內部開發(fā)了圖靈3.0生態(tài)系統(tǒng)，包括Turing Data Eng...
Apache ECharts 6.0 震撼發(fā)布 · 前圖無量
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包含 12 項重大升級的新版本 Apache ECharts 6.0 beta 震撼發(fā)布！ 12 年前的今天，ECharts 在 GitHub 首次發(fā)布，一顆開源的種子從此萌發(fā)。 從最初的圖表工具，到如今成長為支撐百萬級開發(fā)者的...
基于 AI 網關和 llmaz，提升 vLLM 推理服務可用性和部署易用性的實踐
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以下文章來源于 Se7en 的架構筆記 ，作者 cr7258 目錄 01 前言02 llmaz 和 Higress 介紹 03 安裝 Higress 04 安裝 llmaz 05 使用 llmaz 部署 vLLM 推理服務 06 配置 Higress 代理 vLLM 推理服...
CODING DevOps 即將下線！Zadig 推出開源替代公益遷移援助計劃
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Coding 業(yè)務調整，開發(fā)者何去何從？ Coding 業(yè)務調整詳情 近日，騰訊云 CODING 平臺發(fā)布了重大業(yè)務調整公告：2025 年 9 月 1 日起，CODING 將取消原標準版套餐，下線部分核心功能（制品安全掃...
SpreadJS標簽條功能全解析：從基礎配置到高級樣式定制
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引言 在電子表格組件開發(fā)中，工作表標簽條(Tab Strip)作為用戶與多工作表交互的核心界面元素，其靈活性和可定制性直接影響用戶體驗。SpreadJS作為一款功能強大的JavaScript電子表格控件，提供...
拓數派正式加入南昌市可信數據空間數商生態(tài)聯(lián)盟單位
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6 月 24 日，南昌市可信數據空間發(fā)布會暨數商生態(tài)聯(lián)盟成立大會在南昌市市民中心盛大舉行。作為全國 18 個開展數據流通利用基礎設施建設試點的城市中率先上線的開放可信數據空間，南昌此舉標志...
OpenTiny訓練營實操|使用TinyEngine低代碼引擎AI能力搭建華為云官網首頁
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知識背景 TinyEngine 低代碼引擎簡介 低代碼引擎TinyEngine使能開發(fā)者定制低代碼平臺。它是低代碼平臺的底座，提供可視化搭建頁面等基礎能力，既可以通過線上搭配組合使用，也可以通過下載源...
OpenTiny 體驗官實操 | 快速體驗 TinyVue 組件庫的智能化交互能力
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實驗簡介 通過體驗基于標準 MCP 協(xié)議的 Web 智能組件庫------TinyVue，開發(fā)者可以了解 AI 智能體控制 TinyVue 智能組件的各類行為。本次實驗主要是在 TinyVue 官網上，開發(fā)者能夠通過 AI 對話...
開源 | MeiGen-MultiTalk：基于單張照片實現多人互動演繹
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近日，美團推出了音頻驅動的多人對話視頻生成框架MultiTalk，并在GitHub上開源，首創(chuàng)L-RoPE綁定技術，通過標簽旋轉位置編碼精準解決多音頻流與人物錯位難題。該框架創(chuàng)新性地采用局部參數訓練...
為何宏偉藍圖總在執(zhí)行中“爛尾”？
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作為管理者，你是否也有經歷過戰(zhàn)略目標不能落地的挫敗？ 年初的戰(zhàn)略會議上高瞻遠矚，落地執(zhí)行卻各干各的。 年底一復盤，每個部門都交出了漂亮的數據和成績單，但年初制定的戰(zhàn)略目標卻還停留在...
The AI Moat Pyramid：構建不可復制的 AI 護城河
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編者按： 我們今天為大家?guī)淼奈恼拢髡叩挠^點是：真正的 AI 護城河需要系統(tǒng)性地構建六層遞進式能力，從技術底座到戰(zhàn)略壁壘，缺一不可。 文章提出了“AI Moat Pyramid”框架，詳細闡述了六...
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加鎖失效，非鎖之過，加之錯也
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作者：京東零售 邢成 引言 多個進程或線程同時(或著說在同一段時間內)訪問同一資源會產生并發(fā)問題。 銀行兩操作員同時操作同一賬戶就是典型的例子。比如A、B操作員同時讀取一余額為1000元的賬...
百度日志中臺前端重構實踐
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日志中臺是百度內部針對打點數據的全生命周期管理平臺，作為公司日志數據的唯一入口，承擔以下核心職能：1.功能覆蓋：提供從數據采集、傳輸、存儲到查詢分析的一站式服務，支持產品運營分析、...
Redis 是單線程模型？｜得物技術
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一、背景 使用過Redis的同學肯定都了解過一個說法，說Redis是單線程模型，那么實際情況是怎樣的呢？ 其實，我們常說Redis是單線程模型，是指Redis采用單線程的事件驅動模型，只有并且只會在一...
JDK高版本特性總結與ZGC實踐
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美團信息安全技術團隊核心服務升級JDK 17后，性能與穩(wěn)定性大幅提升，機器成本降低了10%。高版本JDK與ZGC技術令人驚艷，且Java AI SDK最低支持JDK 17。本文總結了JDK 17的主要特性，然后重點分...
百度垂搜數據管理系統(tǒng)彈性調度優(yōu)化實踐
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百度垂直搜索系統(tǒng)將搜索核心能力賦能阿拉丁（百度搜索特型結果）、垂直領域搜索、應用內搜索等場景，支撐了數百個檢索場景、百億級內容數據的檢索。隨著接入業(yè)務數量和數據量不斷增長，系統(tǒng)在...
得物自研DScript2.0腳本能力從0到1演進
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一、前言 在高并發(fā)推薦引擎場景中，C++的極致性能往往以開發(fā)效率為妥協(xié)，尤其在業(yè)務頻繁迭代時，C++的開發(fā)效率流程成為顯著瓶頸。傳統(tǒng)嵌入式腳本（如Lua）雖支持動態(tài)加載，但其與C++的交互成...
零基礎解碼Transformer與大模型核心原理
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本文以通俗易懂的方式，為“大模型小白”解析Transformer的核心原理，包括其與大模型的關系、自注意力機制、多頭注意力機制、位置編碼、Encoder和Decoder的組成等內容，幫助讀者全面理解這一...
AI 智能體到底應該如何構建？分享 Github 上收獲 4k stars 的 12 條原則
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編者按： AI 智能體到底應該如何構建？是追求復雜的端到端解決方案，還是回歸軟件工程的本質思維？ 我們今天為大家?guī)淼奈恼拢髡叩挠^點是：智能體本質上就是軟件，應該用嚴謹的軟件工程原...
工作中對InheritableThreadLocal使用的思考
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代碼評審時，發(fā)現在線程池中使用InheritableThreadLocal上下文會使其中的線程變量失效，無法獲取到預期的變量值，所以對問題進行了復盤和總結。 1. 先說結論 InheritableThreadLocal 只有在父...
vivo Pulsar萬億級消息處理實踐（1）-數據發(fā)送原理解析和性能調優(yōu)
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作者：vivo 互聯(lián)網大數據團隊- Quan Limin 本文是vivo互聯(lián)網大數據團隊《vivo Pulsar萬億級消息處理實踐》系列文章第1篇。 文章以Pulsar client模塊中的Producer為解析對象，通過對Producer數...
大模型微調知識與實踐分享
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轉
本文詳細介紹了大型語言模型（LLM）的結構、參數量、顯存占用、存儲需求以及微調過程中的關鍵技術點，包括Prompt工程、數據構造、LoRA微調方法等。 微調相關知識介紹 ? 1.1. 認識大模型 在介...
純前端實現圖片偽3D視差效果
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作者：vivo 互聯(lián)網前端團隊- Su Ning 本文通過depth-anything獲取圖片的深度圖，同時基于pixi.js，通過著色器編程，實現了通過深度圖驅動的偽3D效果。該方案支持鼠標/手勢與手機陀螺儀雙模式...
大語言模型推理優(yōu)化技術綜述（The Art of LLM Inference）
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編者按： 如何將 LLM 的推理過程從"燒錢的無底洞"轉變?yōu)?高性能的生產力引擎"？本文深入剖析了提升 LLM 推理效率的五大核心技術：巧妙的 KV 緩存管理、Query-sparsity attention（QUEST）、推...
簡述大前端技術棧的網絡原理
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一、大前端包括哪些技術棧 大前端指的是涵蓋所有與前端開發(fā)相關的技術和平臺，應用于各類設備和操作系統(tǒng)上。大前端不僅包括Web開發(fā)，還包括移動端開發(fā)和跨平臺應用開發(fā)，具體包括： ?原生應...
CSS闖關指南：從手寫地獄到“類”積木之旅｜得物技術
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一、背景 在Web開發(fā)網頁設計中，CSS（層疊樣式表）扮演著至關重要的角色，它用于控制網頁的布局、外觀和視覺效果。CSS不僅可以美化網頁的視覺表現，還可以提高網頁的可訪問性、可維護性和響應...
vivo 官網 APP 首頁端智能業(yè)務實踐
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作者：vivo 互聯(lián)網客戶端團隊- Li Quanlong 本文介紹端智能技術在vivo官網APP的落地實踐，通過抽象問題、提出端智能解決方案、方案落地這三大塊內容逐步遞進地展開端智能技術的應用過程。 一...
深入淺出DDD：從理論到落地的關鍵
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隨著互聯(lián)業(yè)務的發(fā)展、業(yè)務逐漸的復雜，傳統(tǒng)代碼架構在日常開發(fā)中存在的多種弊端，如代碼混亂、補丁式開發(fā)、迭代成本高等問題，大大影響了迭代的效率。本文作者借助 DDD 的戰(zhàn)略設計和戰(zhàn)術設計...
AI生成功能設計用例｜得物技術
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一、AI背景 人工智能生成內容（AIGC，AI-Generated Content）技術的快速發(fā)展正在改變內容生產的方式，并逐漸滲透到各個行業(yè)，例如：在自媒體平臺自動編寫文案并發(fā)布，快速分析數據，寫小說，...
模型蒸餾：“學神”老師教出“學霸”學生
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編者按： 近日，Qwen 3 技術報告正式發(fā)布，該系列也采用了從大參數模型中蒸餾知識來訓練小參數模型的技術路線。那么，模型蒸餾技術究竟是怎么一回事呢？ 今天給大家分享的這篇文章深入淺出地...
MTGR：美團外賣生成式推薦Scaling Law落地實踐
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美團外賣推薦算法團隊基于HSTU提出了MTGR框架以探索推薦系統(tǒng)中Scaling Law。MTGR對齊傳統(tǒng)模型特征體系，并對多條序列利用Transformer架構進行統(tǒng)一建模。通過極致的性能優(yōu)化，樣本前向推理FLO...
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