市面上有很多可以被用于AI绘画的应用，例如DALL-E、Midjourney、NovelAI等，他们的大部分都依托云端服务器运行，一部分还需要支付会员费用来购买更多出图的额度。在2022年8月，一款叫做Stable Diffusion的应用，通过算法迭代将AI绘画的精细度提上了一个新的台阶，并能在以秒计数的时间内完成产出，还可以在一台有“民用级”显卡的电脑上运行。

本文通过分析一次线上线程池耗尽的问题，剖析理解JVM初始化的原理。

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人工智能技术正在不断发展和演变，因此设计师需要时刻保持学习和更新的状态，以跟上技术的发展，帮助自己创造出更加创新和独特的设计作品。

本文主要通过源码和对照实验分析 Mybatis 的 parameterType、resultType 参数的不当使用造成线程阻塞的原因。

本文将从会员生命周期各阶段设计侧重，并以一号会员店为例，探讨如何做好会员触点设计。

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大数据实时链路是数据中台的核心，如何保障实时链路在大促期间的时效和稳定性，是备战的重中之重，本文介绍了实时大数据链路的双流建设和高保真链路压测实践，为大数据实时链路的大促保障提供了一种有效的解决方案。

配运平台组的快递订单履约中心(cp-eofc)及物流平台履约中心(jdl-uep-ofc)系统都使用了ShardingSphere生态的sharding-jdbc作为分库分表中间件, 整个集群采用只分库不分表的设计,共16个MYSQL实例,每个实例有32个库,集群共512个库。

当每增加一台客户端主机,一个MYSQl实例最少要增加32个连接(通常都会使用连接池,根据配置的最大连接数,这个连接数可能会放大5~10倍).并且通常一个系统都会分为web,provider,worker等多个应用,这些应用共用一套数据源.随着应用机器数的增加,MYSQL实例的连接数会很快达到上限,这就对系统的扩容造成了阻碍,无法横向的增加机器数,只能纵向的提高机器的配置来应对流量的增长。

作为京东物流的核心系统,业务增长迅速,系统所承接的流量也是逐渐增加,所以急需解决这个制约系统扩展的瓶颈点。

Promise时效控单系统作为时效域的控制系统，在用户下单前、下单后等多个节点均提供服务，是用户下单黄金链路上的重要节点；控单系统主要逻辑是针对用户请求从规则库中找出符合条件的最优规则，并将该规则的时效控制结果返回客户端，比如因为临时疫情等原因针对仓、配、商家、客户四级地址等不同维度进行精细粒度的时效控制。

该系统也是Promise侧并发量最大的系统，双11高峰集群流量TPS在百万级别，对系统的性能要求非常高，SLA要求在5ms以内，因此对海量请求在规则库(几十万)中如何快速正确匹配规则是该系统的技术挑战点。

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弹窗作为渲染氛围、引流、促销玩法等强触达营销工具，在日常及大促等场景中，有着广泛应用。 我们将在本文中探讨本次618期间，如何通过快速的搭建，将运营的想法及素材落地为投放到前端呈现的弹窗。

chatGPT对于人工智能领域的意义不言而喻，及时地掌握并利用好这份工具，对于降本提效有着很积极的意义，本文篇着重GPT在实际开发工程当中的应用，恰逢今年京东20周年庆，文末会介绍如何与618大促实际的业务相结合，提升应用价值。

本文将以京东一号会员店为例，从了解自身产品定位、明确高质量客群画像、寻找渠道定向拉新、平台价值传达设计，四个方向浅谈高质量拉新策略。

RateLimiter是谷歌开源的一款轻巧限流限速组件，简单实用，设计精妙，本文结合示例对其源码进行了相关分析解读，包括代码层级、处理流程、数据流转、计算逻辑等， 希望能够帮助大家了解和使用。