领域驱动设计简称“DDD”，一套“知易行难”的方法论。如果你一直困惑于该如何提升技术和业务思考能力；如何提升全局视野，提升结构化思维的能力；如何补充系统化的技术理念。那么DDD的方法论能为你带来显著提升。本文会尽量表述清楚DDD的实战部分。

我们来想一个问题：当你的Java程序偶然发生短暂的停顿，你会觉得是什么造成了这种现象？大家可能会回答是GC导致的STW。没错，GC确实是可以立刻先怀疑的方向。但是实际上，Java程序发生短暂停顿有非常多的可能性，我们今天来聊聊这个话题。

最近我们在生产环境批量部署了大模型专用推理集群，并成功让包括70B在内的大模型推理速度提升50%，大幅缩减部署成本，稳定应用于生产环境。本文基于我们在部署大模型推理集群时的一些经验，分享一些有效提升大模型的推理速度方法。

随着得物业务规模变大，供应链对成本、效率、质量的要求在不断提升，PC实操系统需要在设备采购成本和实操的效率之间寻找平衡点。本文主要介绍实操发货交互模式的实现、实操环境的检测及自动修复，文章最后也介绍了实操效率指标的定义。

图片的加载体验对交易、社区为核心的社交电商类应用来说可以说是生命线。​得物的图片库方案采用的是Fresco，近期收到一些关于图片体验问题的反馈，我们进行了针对性的跟进治理。本文核心介绍由于Fresco开源库的部分历史实现缺陷导致的体验问题。

质量保障是一门基于软件测试的系统化工程，遵循渐进式的发展规律。通过因地制宜地制定落地策略，设计场景方案，获取试验结果，并加以循环往复。最终，在每一位得物测试工程师的共同努力下，积累出一套适应得物技术的质量保障方法论。

笔者支持过程中多次发现诡异的Dubbo接口异常问题，抓耳挠腮最后定位到代码上和代码外的原因，事后只感觉脑瓜子嗡嗡的。考虑到这不是第一次，也绝不会是最后一次出现类似问题，下面笔者将尽可能详细的梳理、总结一下该问题的现象和本质。

电商供应链的系统建设一般偏向于数据管理类型，但此类系统建设有一个很明显的问题就是前后端开发的沟通成本较高，特别是一些简单加减字段的诉求沟通成本甚至达到 50% 以上，如何将这部分沟通成本降低下来，并保证高质量的交付成为目前亟待解决的问题。

模型的推理加速早已成为AI工程化的重要内容，而近年基于Transformer架构的大模型继而成为主流，大模型推理面临内存需求和并行性挑战，常见的推理优化方式中量化因可大大降低显存需求以及计算速度的提升成为神经网络及LLM的首选。

B端后台的配置在业务快速迭代过程中起到了重要的作用，若链接配置有误或未及时更新，会严重影响用户体验以及业务，那么业务侧的正确配置需特别关注和重点保障。技术侧各方链接都有对应的保障手段，通过梳理现有各端的保障手段，对其进行分析并不断优化完善。

B端前端代码开发过程中开发者总会面临重复开发以及代码规范的痛点，而目前AI大模型的不断发展，已可以满足日常基础页面搭建的需要，提升通用场景业务开发效率。现分享大模型下B端前端代码辅助生成的思考与实践。

我的App怎么这么卡，谁在代码里下毒了！

有一天突然发现debug包运行变的特别卡顿，经过下面的简单测试发现debug包在Android 14上出了问题。 就开始了一系列的问题排查并尝试解决。

谷歌在2007年发布Transformer架构的论文时，论文的标题是：Attention Is All You Need。重点说明了这个架构是基于注意力机制的。那么一起跟着笔者的脚步来深入理解Transformer的技术原理吧！

一直以来，体验都是得物技术部的关键词之一，对于前端开发而言，提高用户体验更是一项至关重要的工作。本文从本次交易后台性能优化实践出发，同时介绍应用整体架构和设计，希望可以给参与网站性能建设的同学提供一定的学习和参考价值。

在接管部分自建集群的过程中，发现ZooKeeper在运行一段时间后，内存占用率会不断增加，容易导致内存耗尽（OOM）的问题。我们对这一现象非常好奇，因此参与了解决这个问题的探索过程。

自动化用例的开发和维护成本一直是自动化测试领域老生常谈的话题，本次分享结合了低代码思想和Java代码模型快速的生成质量平台自动化测试用例方案与实践，主要是为了解决：提升自动化用例开发效率、降低自动化用例维护成本和“重设计，轻实现”设计驱动。