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。

我们在转转推荐中尝试结合因果推断来解决流行度偏差问题。本文首先讲解因果推断的基本概念，其次介绍因果推断在推荐系统中的一个代表性工作MACR，最后展示因果推断在转转场景下的探索。

做开发这么久，学习过很多概念，也看过不少的书，但今天回过头来看自己实际工作中所负责的系统， 除了具体的编码技巧，术的层面外，在系统的设计上，真的是一言难尽，似乎一直都达不到满意的状态，经常幻想着要是能够从零开始构建就好了。理论和实践是有不同，但究竟在那个点上造成的？

为了提升搜索推荐系统的效率和服务质量，我们的系统架构被拆分为中控、召回、排序三个独立模块。然而，接入新排序服务后，微详情页和搜索场景的响应时间分别增加了10毫秒和20毫秒，导致性能下降，因此需要进一步优化和解决延迟问题。