目前新版的批处理框架整体较稳定，任务支持灵活配置，系统整体可监控。

累计下单玩法，是淘宝买菜次日自提服务中的一种老客复购提频互动精准营销方案。本文从项目背景、业务流程、技术思考与实现等方面详细介绍了其实现过程。

本文将分享性能压测和优化过程中遇到问题的排查、解决问题的思路和过程。

通过日志分析发现，问题出在PayConvertor类的toDO方法中。具体是在payRequestDO.setStatus(payRequest.getStatus().getCode())这行代码，枚举类Status的getCode方法返回了空值。这可能是因为Status枚举类的代码实现存在问题。此外，作者提到了一个关于枚举类属性的问题，即为什么枚举类的属性要提供setter方法。通常来说，枚举类的属性应该设置为final关键字修饰，不能提供setter。作者通过换位操作来说明，如果将FAILED和SUCCESS的code互换，那么代码将无法正常运行。因此，枚举类属性应该在初始化后不可修改，以确保代码的正确性。

通过与AI的反复磨合，我们可以提供更定制化、具体且有吸引力的视觉生成能力。AI工具的跨模态生成能力也能提高创意生产能力。然而，控制视觉风格输入和人为干涉生成过程是挑战。我们开始意识到AIGC的重要性，并将其应用于工作流程中，提高工作效率。未来，AIGC将在日常工作中占据重要位置，使设计师能更专注于创意而非重复技法。

本文分享了作者对一个架构模糊，拥有67万行代码、46个module的超级应用重构过程中面临的一些问题，还探讨了重构的价值以及技术方案，最后对综合效果进行了分析​。

权益玩法平台的设计目标是通过对营销和玩法通用能力的沉淀和复用，构建出一整套营销玩法能力体系，来降低业务需求的开发成本，提升业务的交付效率。

‍‍ 本文详细介绍了并行编程以及一些并行问题案例中的真实业务场景。如何写出更优雅的并行程序？有哪些风险和注意事项？本文来为你解答。

通过引入数据信息熵和计算每次重组方案的信息增益率，对标签结构进行全局优化。首先进行第一轮遍历，选择信息增益率最大的重组方案，并将对应的标签对移除。然后基于空标签继续进行遍历，直到所有遍历完成。最后计算标签结构的全局分布离散度作为目标函数，选择最优方案进行标签重组。最终，通过词典进行最后确认，降低工作量。该方法适用于构建带label的训练样本，基于分组训练多个多分类模型，以提高标签生产的质量与效率，并解决样本集不平衡问题。同时，在文本向量化计算中，根据不同场景选择不同方法进行文本表示，包括使用淘宝电商词典进行分词后，基于word2vec或tf-idf产出文本的词向量表示。

在FY24双十一，多流的优化已经推广到了大部分的RTP业务上，非常显著的提升了性能，在大部分业务场景上取得了1-3倍的性能提升，降低了业务运行的硬件成本。

淘宝设计团队致力于简化商业美学，打造触动人心的设计。他们以全球亿万消费者的体验为目标，追求设计的简单和美。

我们的主要需求：现有报错文案亟需治理，要能看懂且有帮助。

阿里妈妈展示广告通过平台化算法和业务能力，提升了广告预估和出价的准确性。他们开发了TFMS召回系统，统一在线和离线召回技术栈，并通过智能算力分配实现资源高利用率。广告出价演进到基于多优化目标的自动出价技术，拍卖技术也发展到Deep GSP和Neural。策略工程体系升级，从精排单阶段出价到多阶段出价，从基于公式到基于模型。策略工程平台包括离线训练系统、实时调控系统和在线出价系统，能稳定、实时地支持广告的策略参数调控和出价算法计算，影响广告的排序和投放效果。

随着AI技术的发展，阿里妈妈将其应用到广告智能决策领域，如基于强化学习出价帮助广告主显著提升广告营销效果，基于学习的拍卖机制更高效的统筹优化多方利益。我们追根溯源，从历史发展的视角重新审视阿里妈妈智能决策技术演化过程，并分享我们工作和思考。

本篇文章通过几个技术点说明日志记录过程中的性能实践，计算机领域的性能往往都遵循着冰山法则，即你能看得见的、程序员能感知的只是其中的一小部分，还有大量的细节隐藏在冰山之下。

MNN对ConvolutionDepthwise Int8量化算子在ARM V8(64位)和ARM V8.2上的性能做了较大的优化，主要优化方法包括改变数据的排列方式以及使用Sdot指令。