公司:京东
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。
DI 原理解析 并实现一个简易版 DI 容器
DI—Dependency Injection,即“依赖注入”:对象之间依赖关系由容器在运行期决定,形象的说,即由容器动态的将某个对象注入到对象属性之中。依赖注入的目的并非为软件系统带来更多功能,而是为了提升对象重用的频率,并为系统搭建一个灵活、可扩展的框架。
海豚系统自定义布局 京东全球购提效探索 (下篇)
这篇将重点介绍前台展示逻辑,主要从客户端的角度阐述自定义布局如何从数据解析到界面渲染,最后完成内容更新。
不懂物理的前端不是好的游戏开发者(一)—— 物理引擎基础
游戏现在似乎已经成为了大家绕不开的一个娱乐方式,从大型端游到手游,到页游,再到各种 APP 里面的 H5 小游戏,它以各种方式入侵了我们的生活。那么在享受游戏的同时,作为一名前端开发,也开始思考如何开发一款游戏,在技术层面它应当具备什么?
除了基本的游戏画面、动效开发、渲染功能,还有一项值得探究的东西,那就是物理引擎。一个好的物理引擎,保证了游戏内的交互体验和现实中相似,给人提供了更优质的体验。
现在好用的物理引擎有很多,大部分都是开箱即用,但物理引擎的基础和底层逻辑是什么样子的,可能有些人并不了解。从这期开始我们将分多个部分介绍物理引擎的基础,让大家对此更加了解。以下的内容部分参考自《游戏物理引擎开发》。
京东APP后台多端融合架构代码重构实战
很多项目,在持续的版本迭代中,还伴随着人员的更替过程,往往为了解决眼前的需求,最常见的就是直接复制类似的逻辑,或者就是在末尾追加逻辑。同时,受限于对老版本的需求理解,很容易出现新需求覆盖老需求的参数值,无意识的更改老版本结果等。那么倘若系统的隔离性做的不好,则极易产生A功能的改动,影响BCD等一大堆功能的正确性。
以京东App的后台为例,就是一个典型的复杂系统,涉及开发人员众多,模块巨多,迭代时间很长(已近10年),很多业务逻辑已无从考证,开发人员也已经换了好几轮,那么对于这样的系统,如何让开发人员做的需求、功能隔离开,互不影响,各小模块又能各自健壮、系统又具备相当的扩展性、配置化率又高(仅通过配置即可完成功能的变更),就成了一个不得不深入考虑的问题。
京东到家售后系统典型问题设计与实践
通过阅读本文,您将了解到一个售后系统应该具备的一些能力,售后系统在整个上下游系统中的定位,售后系统基本的系统架构以及针对售后业务场景中常见问题的解决方案。
3D性能优化 | 说一说glTF文件压缩
最近做T级互动,需要使用到3D模型。相信大家和我一样,在开始着手的时候,一定会有这么些问题:
- 如何选择3D模型的导出格式
- 如何对模型文件进行优化
- 在大流量的项目中兼容性怎么样
让我们通过这篇文章,进行细致的探索、调研与沉淀。
海豚系统自定义布局 京东全球购提效探索 (上篇)
随着京东国际频道品牌升级,个性化业务需求爆发式增长,海豚系统开始了楼层化自定义布局模式的探索。
如何做一个“善解人意”的IP智能图库
本文先讲解研究纹样提炼规则时的心路历程,引出纹样的规则,然后结合“实现模型”和“心理模型”的两种设计方案是如何融合规则在设计层面的,最后用随机生成剖析用户心智。
Flutter For Web实践
Flutter For Web已经发布一年多时间,它的发布意味着我们可以真正地使用一套代码、一套资源部署整个大前端系统(包括ios、Android、Web)。经过一段时间的探索,使用Flutter For Web技术开发了移动端可视化编程平台——Flutter乐高,在此分享使用Flutter For Web实践过程和踩坑实践。
京东购物小程序 | Taro3 项目分包实践
本文将介绍如何把一个 Taro 3 项目作为独立分包运行在京东购物小程序,并顺利地进行开发、调试和上线等操作。
问诊质控 – 人工智能技术在京东医疗风控领域落地实践
为在线问诊提供质量保障,提升效率。
将AI算法模型作为资产交易!京东科技是如何做的?(上篇)
随着社会发展进入数字经济与实体经济融合发展的关键时期,人工智能正日益成为驱动产业转型发展的核心引擎。近年来,在人工智能相关政策和先进技术的双重推动下,各大企业及资本纷纷加大布局人工智能产业的力度,使得AI领域的人才需求井喷,而AI人才的培育相对滞后。
京东短视频全链路阅读体验优化
短视频渠道无疑未来媒体化电商的新出路和必然趋势,本文从全链路视角分析和拆解短视频优化的每个细节点,进而推动前中台多个业务方做体验升级。
京东到家App动态化方案探索与实践
“UI动态化”是京东到家前端研发团队这两年来一直在做的一项重要工作,目前也取得了一些成果,在到家的几个业务场景中已经实现了动态化的接入。在开发动态化解决方案的过程中,我们遇到了一系列的问题,也有很多经验的总结,在这里一起与大家分享。
京东金融App崩溃治理实践
京东金融App的崩溃治理持续了几个版本,崩溃数量前二十的问题基本修复完成。然而崩溃的修复并非是一帆风顺的,一些难以复现的问题经过修复观察再修复最终将问题解决。在修复原有问题期间App业务也在持续更新并带来了一些新的问题,对于新出现的问题研发团队格外关注,利用灰度发布阶段将问题消灭在萌芽之中。最终金融App将崩溃率稳定在万分之一以下。
浅谈树模型与集成学习-从决策树到GBDT
那这个树模型是怎样构建和实现的,其核心idea是什么?树模型效果不够好,又可以用什么样的思路和办法改进呢?