火山引擎发布ByteHouse性能白皮书，揭秘OLAP性能突破的关键技术
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 日前，火山引擎正式发布《云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书》，白皮书通过使用 SSB 100G、TPC-H 100G、TPC-DS 100G 数据集进行性能测试，展示出 ByteHouse 在查询效率方面的显著成果，并详细介绍ByteHouse在实时数仓、复杂查询等八大应用场景的高性能应用表现。 在数据处理和分析的领域，提升查询效率始终是一项关键挑战。对于 OLA
吴晓波频道：构建知识付费领域的数据飞轮
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 知识付费正在完成新阶段的转变。 知识付费的概念可以追溯到 20 世纪 80 年代的彼得·德鲁克，他在《后资本主义》一书中提出“知识经济”，指出人类社会从制造业经济转向了以知识为生产要素的经济。在这之后，知识成为了一项重要资源，知识的价值被广泛认可，知识付费的概念也得以在人们心中萌芽。 随着计算机技术和互联网应用的发展，知识付费也经历了从纸质到电子、从线下到线上的载体形式变
火山引擎 VeDI：剪映产品如何应用A/B测试验证新功能效果
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 C端产品的用户体验是决定用户留存率和产品使用率的关键，为了提升用户体验，一些C端产品上线新功能前已经开始引入A/B测试，判断新功能带来的用户反馈。本文介绍剪映APP应用A/B测试验证新功能上线效果的案例，分享C端产品通过A/B实验验证产品新功能的实践经验。 剪映APP是一款视频编辑工具，提供剪辑功能，滤镜、美颜效果，曲库等资源。随着用户规模增加，剪映希望对产品素材库进行优
代码手术刀—自定义你的代码重构工具
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 前言 笔者近日在做代码仓库的存量代码缩减工作，首先考虑的是基于静态扫描的缩减，尝试使用了很多工具来对代码进行优化，例如PMD、IDEA自带的inspect功能、findBugs等。但是无一例外，要么过于“保守”，只给出扫描结果，但是无法实现一键优化，要么直接就是有bug（这里特指IDEA2023.1.5专业版-inspect功能扫描problems清单里的unused declaration）。对于懒人而言，挨个手动点击几百次按钮和坐牢无异，遂自己写了一个
jar包冲突组建设计书
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” . 背景 实际开发过程中，使用maven管理jar给我们开发带来了很多便利，不需要自己一个一个的jar包下载了，只需要配置个pom配置文件就可以了，写上对应坐标和仓库地址就可以了。但是jar冲突没问题没有解决，有冲突的jar包maven不会给我们检查出来还是会根据我们的配置进行下载，等到编译才会报错，并且报错信息很晦涩，需要面向百度查一会可能才能定位出问题。 这时候我们迫切需要有个东东可以提前告诉我们我的工程里有内奸，需要及时剔除，否则会影响军心。 2.
一次接口的性能优化之旅
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 一、引言 在项目开发过程中，我们经常会遇到接口响应慢的问题。这不仅影响了用户体验，还可能降低了系统的吞吐量。为了提高接口性能，我们需要对整个系统进行全面的优化，包括代码层面、数据库、缓存、异步处理等方面。本文将分享一个接口性能优化之旅，希望能帮助大家掌握Pfinder使用、JSF异步调用等优化技巧，提升接口性能和定位问题的能力。 二、现状诊断 • UMP诊断： ◦ Max：10s ◦ T99:1000ms ◦ 经常可用率下降 • Pfi
dubbo3.0 服务导入导出原理
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 不管是服务导出还是服务引入，都发生在应用启动过程中，比如：在启动类上加上 @EnableDubbo 时，该注解上有一个 @DubboComponentScan 注解，@DubboComponentScan 注解 Import 了一个 DubboComponentScanRegistrar，DubboComponentScanRegistrar 中会调用 DubboSpringInitializer.initialize()，该方法中会注册一个 DubboD
【稳定性】浅谈团队如何做好系统稳定性
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 背景 稳定性建设需要一系列具体的建设活动推进和落地，这些建设活动涉及人员、机制和文化，全方位的建设活动才能更好地落实建设模式。 一、稳定性保障机制 稳定性涉及团队所有不同水平技术人员、所有系统、研发所有环节、线上时时刻刻，单个技术人员是无法保障好的，必须建立团队流程机制来可持续保障。 人为因素的根源一方面是专业能力不足，经验不足，另一方面很多都是无心之失，所以需要通过流程、规范来保住“底线”，减少人为因素导致的故障。大家严格遵守咱们的各种规范即可（Code
浅谈从浏览器输入URL到页面渲染的流程
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 浏览器输入URL到页面渲染完成，这个过程大致可分为两个阶段：网络通信和页面渲染。 一、网络通信 互联网内各网络间设备的通信遵循TCP/IP协议，利用TCP/IP协议进行网络通信时，会通过分层与对方通信。数据传输的过程：由应用层产生数据后，经过传输层的分段处理（添加TCP或UDP包头）、网络层（添加IP地址信息）、数据链路层（封装成MAC帧）、物理层传输电信号。 浏览器输入URL： 1.1、浏览器根据域名查找IP地址 在浏览器中输入域名
无用代码扫描组件设计
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 1、现状痛点 系统越来越臃肿，开发过程中可能产生的无用代码增加了系统维护成本。 2、设计思路 2.1、静态代码扫描方案 本方案解决静态代码下无调用方法扫描，通过ASTParser对静态文件进行扫描分析，获取代码块来判断调用关系。 基本步骤及思路 （1）载入本地磁盘项目 （2）循环使用ASTParser解析每个java文件的方法块，把类名+方法名和方法代码块一起落缓存，vm文件单独落。 分析代码如下 （3）进行调用关系扫描,再次用ASTParser
从零开始搭建云呼叫中心之FreeSwitch实战
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 一. 开篇 在当今快速发展的数字化时代，企业对于高效率、低成本、可扩展性强的通信解决方案的需求日益增长。云呼叫中心作为一种新兴的服务模式，正逐渐取代传统的硬件呼叫中心。FreeSwitch，作为一款强大的开源通信平台，因其卓越的性能和灵活性而成为搭建云呼叫中心的理想选择。 本文将从零开始，详细介绍如何使用FreeSwitch搭建一个简单的云呼叫中心。将一步步探讨FreeSwitch的安装、配置、以及如何利用其提供的丰富特性来实现一个云呼叫中心的核心功能。
直观易用的大模型开发框架LangChain，你会了没？
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 目前LangChain框架在集团大模型接入手册中的学习案例有限，为了让大家可以快速系统地了解LangChain大模型框架并开发，产出此文章。本文章包含了LangChain的简介、基本组件和可跑的代码案例（包含Embedding、Completion、Chat三种功能模型声明）。读完此文章，您可利用集团申请的api key+LangChain框架进行快速开发，体验大语言模型的魅力。 一、简介 LangChain 作为一个大语言模型（LLM）集成框架，旨在简化
并发编程-ExecutorCompletionService解析
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 1、简单介绍 我们在并发编程中，目前大部分做法都是将任务添加到线程池中，并拿到Future对象，将其添加到集合中，等所有任务都添加到线程池后，在通过遍历Future集合，调用future.get()来获取每个任务的结果，这样可以使得先添加到线程池的任务先等待其完成，但是并不能保证第一个添加到线程池的任务就是第一个执行完成的，所以会出现这种情况，后面添加到线程池的任务已经完成了，但是还必须要等待第一个任务执行完成并处理结果后才能处理接下来的任务。 如果想
实现“代码可视化”需要了解的前置知识-编译器前端
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 1. 前言 “代码可视化”的概念定义和业界案例在前文中已经进行了讲述，综述可阅读浅析“代码可视化”，更多相关知识可查看专栏“代码可视化”。本文梳理了“代码可视化”功能开发需要前置了解的编译器前端部分知识，因能力有限若有解释不清和错误的地方敬请谅解，如果想更深入正规的学习相关知识可以查看文后扩展阅读。 2. 编译器（Compiler） 主要了解前端和中端相关理论知识，后端部分和目标机器代码、特定机器架构相关一般很少用到可视化中。本文主要讲述前端部分内容，中端
对号入座，快看看你的应用系统用了哪些高并发技术？
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 一 系统简介 百舸流量运营平台承接着京东金融APP核心资源位和京东APP部分重要资源位，大促单接口QPS达到10w+,压测单接口到20w+,典型的c端读链路高并发场景。接下来，聊聊我们的系统都有哪些应对高并发的“武功秘籍”。 二 “武功秘籍” 1 缓存（redis缓存，本地缓存） 缓存是提高系统的并发和提升系统的性能利器。redis分布式缓存用来解决缓存容量和性能问题，本地缓存用来解决redis的热key问题和提升性能。 详情可以查看之前的文章《服
正式支持腾讯云！Zilliz Cloud 多云版图再度扩张
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 3 月 22 日，Zilliz 对外透露，Zilliz Cloud 的用户可以使用腾讯云在北京和上海区的云服务搭建云应用，这将进一步为海内外用户提供更为丰富的多云支持的向量数据库云服务！ 这是继阿里云后，Zilliz Cloud 在国内新增的又一云服务。事实上，Zilliz Cloud 一早就确定了多云服务的策略，多云对于业务的优势有很多，包括安全合规、更高的议价空间、可用性更高以及 No Vendor Lock in。因此，Zilliz Cloud 也一
喜获千万元价值补贴，探索 AI 领域新应用：Zilliz 全力支持 AI 初创企业
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 价值 1000 万元的大额补贴！得到领先全行业的向量数据库团队支持！尽享独家生态资源！「Zilliz AI 初创计划」正式开启！ 「Zilliz AI 初创计划」是 Zilliz 面向 AI 初创企业推出的一项扶持计划，预计提供总计 1000 万元的 Zilliz Cloud 抵扣金，致力于帮助 AI 开发者构建高效的非结构化数据管理系统，助力打造高质量 AI 服务与运用，加速产业落地。 作为向量数据库赛道的领先者，Zilliz 坚信 AI 叠加向量数据库
千万元补贴助力 AI 应用探索！「Zilliz AI 初创计划」已开启
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 价值 1000 万元的大额补贴！得到领先全行业的向量数据库团队支持！尽享独家生态资源！「Zilliz AI 初创计划」正式开启！ 「Zilliz AI 初创计划」是 Zilliz 面向 AI 初创企业推出的一项扶持计划，预计提供总计 1000 万元的 Zilliz Cloud 抵扣金，致力于帮助 AI 开发者构建高效的非结构化数据管理系统，助力打造高质量 AI 服务与运用，加速产业落地。 作为向量数据库赛道的领先者，Zilliz 坚信 AI 叠加向量数据库
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