物理网络中，某个设备发生故障，可能会引起一系列指标异常的告警。如何在短时间内从这些告警信息中找到真正的故障原因，犹如大海捞针，对于运维团队是一件很有挑战的事情。

在长期的物理网络运维工作建设中，百度智能云通过各种平台数据的综合分析实现了快速故障定位。近期，更是将大模型成功引入物理网络的故障定位中。相比过去传统的定位分析方法，大模型给网络故障定位的能力建设带来了很多改变。

面对数十亿的在线请求流量，如何保证系统的高可用？

本文主要介绍了百度在推荐排序方面的思考与实践，以及特征、算法和架构三个角度的介绍。百度采用了离散化特征设计，平衡了记忆和泛化效果，特别是对头部用户和稀疏长尾的处理方式不同。文章强调了用户的点击和消费决策序列在模型设计中的重要性。百度通过分层设计和联训提高模型效率，采用弹性计算法保证模型复杂性和性能。精排模型精度高，重排模型在此基础上做list wise。百度希望通过这些措施实现推荐公平和数据分布的平衡。

本文介绍了如何通过将Spark的计算模式改为按列计算，并使用C++语言重写逻辑，来提升Spark计算引擎的性能。文章详细讨论了重写Spark SQL内核的工作量和Databricks已实现的闭源C++版本SQL内核。同时，也提出了可以选择一个性能强大的开源引擎，并改造为符合要求的SQL内核，以减少人力成本。最后，文章展示了将ClickHouse作为Spark SQL的示意图。通过改造Spark引擎并利用ClickHouse的优势，可以显著提高性能。

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基于日志中台实时架构实现准确、可扩展、低成本的日志埋点监控。

本文从打点平台角度，描述日志中台在打点治理方面提供的解决方案与实践经验。

文章详细介绍了 Spring AI 的使用方法，并将 Spring AI 与 Spring Boot 集成，结合检索增强生成技术，帮助读者轻松开发出一个 AI 原生应用。

爱速搭是一个前端页面可视化模块，它提供了上百种功能组件，解放了前端研发人员的样式微调和兼容工作。它支持多种技术栈的自定义组件扩展，如Vue、React、jQuery等。用户可以使用AKFun提供的工具进行自定义组件的编码和编译，并将其打包成静态js脚本发布成一个NPM包。开发NPM组件扩展包时需要注意避免重复加载第三方依赖的代码。

本文阐述了一种大模型应用-智能CommitMessage小助手，帮你按照提交规范自动生成符合规范的CommitMessage，从此告别CommitMessage的烦恼。

简介先来看一下官方介绍：雪花算法“雪花算法（Snowflake）是一种生成分布式全局唯一 ID 的算法，生成

本文整理自 2024 年 4 月 QCon 全球软件开发大会（北京站） 性能优化专题的同名主题分享。当前数据中心的服务器中部署着各类 CPU（Intel/AMD/Ampere 等），这些平台的差异，使得运行在上面的程序无法

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