我们的业务需对接不同渠道以完成线上回收业务，然而各渠道皆有其独特的质检标准。为此，我们需对质检标准予以统一化处理，将外部标准转化为内部可识别的质检标准。在此场景下，我们提供了标准映射功能，将外部质检项与内部质检项进行关联。此次问题源于映射关系极为复杂，在导入映射关系后，发现映射逻辑耗时严重，最终定位至日志打印问题。接下来，让我们一同探究如何定位到日志问题以及为何输出大量日志会致使接口变慢。

APP运营系统是一个复杂但至关重要的体系，旨在确保 APP 能够有效地吸引用户、留存用户并实现商业目标。

在搜推系统中，随着场景建模目标越来越丰富，我们越来越多的希望模型可以兼顾多个任务的建模，多任务学习（multi-task learning）逐渐走入了人们的视野，成为了当前精排模型的主流方向之一。在转转的搜索场景中，用户的每个行为背后都有其特定的考虑因素，这也导致了不同行为之间流量效率的差异。下图展示了用户在详情页所看到的信息，其中包括收藏、加购、咨询客服等行为按钮，这些行为为精排模型预测用户的最终决策——是否购买——提供了重要的参考。基于此，我们在建模时需要全面考虑用户的决策链路，以实现最优的模型效果。

1 前言2 问题背景3 问题定位3.1 内存基本情况分析3.2 一次失败的日志内存占用消除3.3 一个奇怪的类：StringSequence？3.4 StringSequence消失了？3.5 谁在使用脚本引擎？3.6 终显庐山真面目4 深度分析4.1 内存占&

巧房SaaS系统，作为业界领先的一站式房产中介解决方案，提供全面的运营管理支持，以适应多样化和复杂的业务需求。该系统为员工提供了一个集成平台，用于执行一系列关键作业，包括房客跟进、客户带看、房源实勘、交易订单管理、营销房源发布、业绩查询、行程量数据统计、财务结算等。

在日常的开发和测试工作中，可能会经常遇到团队成员对当前所处环境真实性的疑虑。例如，开发人员和测试人员经常会问：“我们现在是在测试环境中吗？”或者“为什么测试环境的数据看起来这么真实？”这些问题不仅增加了内部沟通的成本，还可能导致操作上的犹豫不决，进而影响工作效率。

本文介绍了转转首页推荐兼顾效率及多样性的粗排实现方案，总结了粗排优化的实践经验。

在2017年年底转转自建的devops平台beetle上线之后，参考业内公司的建设模型，转转开始了自己的devops工具域的建设。静态代码扫描是最早开始的一个能力之一。下面详细介绍一下，在转转的具体实践。

随着我司业务的拓展，用户咨询或反馈问题的场景和诉求也越来越多，客服团队不断壮大。客服工作台是客服团队用来解答和处理用户问题的操作平台。客服团队分为一线和二线，其中一线客服（后面统称在线客服）主要接待用户通过客服入口的进线咨询，二线客服主要通过信息查询、电话外呼等方式处理工单流转进一步解决用户问题。本文提到的客服工作台特指为在线客服服务的系统。

转转面向二手电商业务，在搜索推荐、智能质检、智能客服等场景落地了AI技术。在实践的过程中，也发现了存在GPU执行优化不充分，浪费计算资源，增加应用成本等问题。

此外还存在线上线下处理逻辑需要分别开发的情况，造成额外的开发成本和错误排查成本，对一些需要高速迭代的业务场景的负面影响不可忽视。本文将会重点介绍基于Torchserve进行推理服务部署架构优化的工程实践。

Astro具有轻量级与高性能、卓越的SEO优化、兼容性与灵活性、简洁的开发体验、出色的社区支持、成本效益高等优势。

拍卖是一种常见的交易形式，那么在二手机领域如何给商品定起始价格呢？

随着产业化的深入，商业搜索场景需要更深入理解业务，与业务结合。本文将介绍商业搜索场景中，围绕用户体验和商业收入提升，所做的技术迭代和升级。

本文给大家介绍海报生成相关知识以及使用中常见的问题。希望能够抛砖引玉，为遇到类似需求或问题的伙伴们提供参考。

搜索是转转主要的流量分发入口，搜索场景覆盖了App首页搜索、App频道页搜索以及小程序搜索等各种服务入口。意图理解旨在准确地解读用户输入的搜索关键词背后的真正需求，对搜索体验的好坏至关重要。通过意图理解，搜索引擎可以调整搜索策略，提供与用户意图匹配的搜索结果，提高搜索结果的相关性和用户体验。此外，意图理解还可以帮助搜索引擎提供更多的个性化服务，如推荐相关内容、智能提示等，从而进一步提高搜索的效果和用户满意度。

意图理解简单来说就是从词法、句法、语义三个层面对 Query 进行结构化解析。在电商场景的首要问题是query的类目预测，例"iphone 15 pro 128 白色"的结构化类目为手机(类目)-苹果(品牌)-15 pro(型号)。转转的类目体系庞大、类目层级间存在关联，且query可能属于多个类目。转转的类目预测可理解为三个有关联性的任务。

本文主要介绍多任务学习在转转搜索意图理解的类目预测中的实践。首先介绍多任务学习的基本概念；其次介绍业界类目预测的方法；最后展示多任务学习在转转意图理解类目预测场景下的探索。

我们将实际演示如何搭建一个简单的 1v1 音视频通话 demo，让理论知识真正应用于实践。同时，还将介绍多路通信架构，探索如何在 WebRTC 中处理复杂的通信需求。