本文阐述了大模型在货拉拉业务中的实践，我们结合货拉拉内部自研的货运大模型的能力，成功实现了基于LLM的AI客服选车助手。

8月30日，下午 15:50 左右，因阿里云 RDS 宿主机故障，我们部署在此宿主机上的一个核心订单库（mysql.order_sharding）因探活失败发生 HA 切换。随后，交易主链路上依赖该库的若干应用陆续出现了服务不可用问题，并又一次经历了漫长的恢复过程。之所以说是 “又一次”，是因为在过去这半年时间里，类似的问题已经不是第一次发生。

当我们谈论Android应用程序的性能时，内存管理是一个至关重要的方面。

在笔者负责的营销活动项目中，不同时间和场景需要不同的文案图片，传统方式下，设计需求需要多次沟通后设计师才能修改文案并提供图片。但借助 Photoshop 插件 (下面简称 CEP)，设计师可以创建模板并将文字样式和背景图片解析，让运营人员在在线编辑器上修改文案，提高工作效率。本文将探讨如何利用 Photoshop 插件进行文字样式解析，实现精准的设计还原。

本文首先详细阐述了摩尔纹的相关理论知识，接着深入探讨了摩尔纹识别的相关算法，最后将这些理论知识和算法通过扩散模型技术成功地应用到货拉拉的实际业务场景中。

如何确保货主和司机位置的准确性和实时性、路线规划的合理性、预计到达时间的准确性以及封闭道路/限行道路规避的及时性，便成为了地图后端测试亟待解决的难题。

关于线程池使用不当导致的生产故障分享。

随着货拉拉业务的高速发展，大数据在用户行为分析、广告定向投放、风险控制、用户画像、为公司管理层和运营团队提供决策帮助等方面，得到了越来越广泛的应用。

货运行业正处于迅猛发展的快车道上，其业务扩张之迅速与市场环境之多变令人瞩目。以货拉拉2023年的招股说明书为例，其年收入增长率达到了28.8%[6]，凸显了持续加速的增长态势。另一方面由于市场价格波动大，用车需求非标，很难动态定准价格，议价是市场主流模式。议价虽然可以解决定价过高导致的用户不下单，但往往出价过低导致的司机响应低，因此需要引导司机加价来提响应。在此背景下，推荐价格策略在货运领域的应用面临着前所未有的挑战，即如何在外界环境波动频繁的情况下保持高效、稳定且适应性强，从而确保为用户和司机带来更加优化的体验。

针对这一挑战，我们创新性地设计了一套自适应遗传算法框架[5]，旨在赋能货运业务，在成本可控的前提下，实现算法的自我进化与优化。该框架不仅促进了策略的动态调整，还保障了在不断变化的市场环境中，能持续收获稳定的高效益。通过这一智能化方法，我们力求构建出一个更为健壮、可靠且高度适应变化的解决方案生态系统，全方位提升货运动态价格建议的效率与质量。

本文将介绍如何对现有的低代码平台进行升级，实现零代码开发。让后端同学或者非技术用户也能轻松参与到页面的构建中。

在 LApiGateway 上线的两年多时间里，我们成功达成了 5 个 9 的高可用性指标。

开放平台是一个公司对外的窗口，公司通过开放平台将内部的标准、数据和服务等以API的形式开放出来，供第三方开发者使用。简单概括就是：“聚集于核心竞争力的业务平台，采用面向大众开放的方式进行业务的整合，形成一种业务共建的模式”。

"架构设计的艺术在于找到最简单的解决方案来满足业务需求。" —— John Gall

“Mutation” ：含义为“突变”，指基因序列的改变，这种改变可能导致生物体特性的变化。这个名称寓意着框架能够适应和应对营销领域不断变化的接口....

货拉拉大模型应用开发体系介绍与实践。

我们业务一直存在着通过键盘语音进行语音转文字的一个系统崩溃, 具体崩溃时间点是在键盘语音输入结束之后，取消语音输入 UIDictationConnectioncancelSpeech发生崩溃。

4月份开始，公司的几个Android项目线上突然出现了很多华为鸿蒙的设备TooManyRequestsException的问题，在社区上也零零散散看到一些关于华为鸿蒙设备出现TooManyRequestsException的反馈，但是都没有明确的解决方案。