话题公司 › 京东

公司:京东

关联话题: JD

京东是中国最大的电子商务公司之一,成立于1998年。公司提供在线零售、物流配送、支付服务等一系列互联网服务。京东市场规模庞大,是中国最大的网络零售商之一。随着国内电子商务市场的不断发展和技术的不断提升,京东已经成为中国互联网行业的领导者之一。

测试左移之如何开展需求技术方案评审

展望未来,测试人员在保障产线质量稳定的基础上,还要承担引领和协调所在团队中各个角色共同承担产品质量的工作。

动态Banner点击效果一定比静态好吗?

本期我们重点进行了动态与静态广告图的对比分析与测试,并提炼出了优化点击的动态元素。希望我们本次总结出的方法论可以帮助商家朋友更高效的用设计来提升转化实现商业增长。

JUST技术:驻留点应用及经典检测算法解析

随着定位技术的不断普及,嵌入在手机和PDA设备内的GPS、北斗等位置传感器周期性地记录移动对象的位置,从而产生了海量的轨迹数据。用户为分享行程可能主动记录自己的轨迹,物流派送车、出租车、共享私家车等由于运营监管的需要可能被动地记录轨迹位置信息。

这些轨迹数据背后的想象空间极大。利用轨迹数据,我们可以用来估计全城的车流量、通行时间、补全现有地图等等。而为实现这些应用,我们通常会对轨迹数据进行预处理,剔除掉一些时间连续且空间上非常临近的点(下文简称驻留点),因为驻留点会影响上述应用的精确度。

页面切换提速30%!京东商城APP首屏耗时监控及优化实践

京东商城App通过一个季度的监控与优化,整体首屏渲染速度提升30%+,因为打开页面慢导致离开页面的用户减少了20%以上。

ITest:京东数科接口自动化测试实践

京东数科运维部平台开发组基于日常接口测试经验,开发了接口测试平台——ITest。通过此平台让研发流程更高效,让测试回归测试本身,做适配数科场景的通用接口测试平台。本文将从需求背景、平台特性、架构设计、未来规划几方面详细阐述ITest助力接口自动化测试在京东数科的最佳实践与探索。

攻防实验室之营销战场揭秘

据不完全统计,我国每年有超过千亿资金落入黑产的口袋,其中营销场景成为了重灾区,营销场景的业务门槛低、利润高、自动化达成率高等特性让黑产流连忘返,同时也给各大公司营销业务带来了直接或间接损失;行业内的黑产五毒:羊毛党、黄牛党、打码党、金融欺诈党、小程序网赚党,也成了这里的不速之客;那今天我们就揭秘下排名五毒之首的“羊毛党”讲述下他们是如何寄生在营销场景,腐蚀着上亿的营销资金,我们又是如何进行的防御对抗。

什么是设计新范式?羚珑设计算法为你全面解析

推荐算法是机器学习的一个子领域,以往的推荐往往围绕商品、用户等等,而往往忽略了图片或视频等的内容载体。本文将从前沿的计算设计视角,以羚珑设计千人千面推荐算法为例,带你了解什么是设计新范式。

给小程序再减重 30% 的秘密​(京喜小程序首页瘦身实践)

京喜首页代码在原本优化良好的基础上,实现了再次减重 30%的目标,希望能给小程序开发者们带来有价值的信息和思考。

京东移动端收银台业务与架构 之 H5跨平台

App中之所以用到H5页面,多是因为页面内容或结构经常变化,使用Native需要不断发布新版本,时效性和版本有局限。高频变化的页面多选择WebView实现。根据收银台之前的业务现状,结合实际的需要,自然而然就选择了这种开发方式。

硬核万字解读——Kotlin协程原理解析

Kotlin协程是一套基于Java Thread的线程框架,相较于Java Executor及RxJava等线程框架可以更方便的实现异步调用,很容易实现线程切换。Kotlin协程另外一个核心的功能是非阻塞式挂起,它帮助开发者消除了回调,可以使用同步的代码写出异步的操作,当然也就消除了一些业务场景的回调地狱。

本文通过源码角度分析,帮助读者了解协程的本质以及协程启动、挂起、恢复的原理,线程切换及Kotlin协程是如何消除了回调。

8分钟了解如何做运营活动数据分析

本文将围绕运营活动讲讲,如何通过数据分析判断一场运营活动好坏,以及通过数据洞见活动的问题和机会点,为下一次活动提供避坑指南和增长方向。

如何有效将阅读效率提高200%?

我们经常会看到有趣又创意的数据可视化图,会惊叹这些优秀的作品是怎么做出来的;也经常会在产品设计中运用到数据可视化的表达,会困惑怎么把可视化图表用好。关于数据可视化的知识、你想知道的,或许能在这一篇中找到答案~

JUST技术:基于深度学习Seq2Seq框架的技术总结

三个里程碑式的方法

成长期平台的低粘性用户流失调研

本文跳脱出原有的基于生命周期模型做流失用户调研的思路,梳理了一套如何专门针对低粘性用户进行触达、深挖及提炼用户流失原因的方法,仅供各位参考。

关于用户分层的那些事

用户分层是用户运营中常见的一个概念,简单理解就是指将用户分为不同类型,并根据不同用户提供差异化的内容和服务。

JUST技术:高效时空索引揭秘及使用指南

如何为海量时空大数据建立高效索引加快查询效率?

inicio - Wiki
Copyright © 2011-2024 iteam. Current version is 2.132.0. UTC+08:00, 2024-09-21 15:23
浙ICP备14020137号-1 $mapa de visitantes$