2024-07-22 16:30:00 ~ 2024-07-23 16:30:00
前言在现代物流场景中,包裹信息的准确性和处理效率至关重要。当前,京东快递在邮寄场景中面临着日益丰富的寄递品类和多样化的个性化需求。
HBase has been a foundational storage system at Pinterest since its inception in 2013, when it was deployed at a massive scale and supported numerous use cases. However, it started to show significant inadequacy to keep up with the evolving business needs due to various reasons mentioned in the previous blog. As a result, two years ago we started searching for a next-generation storage technology that could replace HBase for many years to come and enable business critical use cases to scale beyond the existing storage limitations.
Maestro is a general-purpose, horizontally scalable workflow orchestrator designed to manage large-scale workflows such as data pipelines and machine learning model training pipelines. It oversees the entire lifecycle of a workflow, from start to finish, including retries, queuing, task distribution to compute engines, etc.. Users can package their business logic in various formats such as Docker images, notebooks, bash script, SQL, Python, and more. Unlike traditional workflow orchestrators that only support Directed Acyclic Graphs (DAGs), Maestro supports both acyclic and cyclic workflows and also includes multiple reusable patterns, including foreach loops, subworkflow, and conditional branch, etc.
探讨如何克服Code Review实际操作中的挑战,优化流程,并分享一些实战经验,希望帮助读者在自己团队中实施有效的CR。
Apache Kafka 的定位是一个分布式流处理平台,它被设计用于处理高吞吐量的数据流。Kafka 能够在不同的系统和应用程序之间提供实时的数据传输、存储和流处理功能。Kafka 在现代数据架构中扮演着“承上启下”的角色,这意味着它在数据流和处理的不同阶段之间起到了桥梁的作用。具体来说,Kafka 可以从上游系统接收数据,并将其有效地传递到下游系统,同时还能在这些过程中对数据进行加工和处理。Kafka 成为了现代数据架构中不可或缺的消息引擎及流处理平台。
这篇文章的核心宗旨就是教你如何写出优秀的Prompt。我们将从Prompt的定义、运行过程,以及优秀Prompt应具备的各个要素入手,逐步展开详细的解析和实用示例,让你在短时间内掌握写作高效Prompt的技巧和策略。
在我们公司的很多内部应用,都以钉钉为宿主环境。因此打开一个应用的里的某个功能,都至少要经过钉钉->从聊天切换到应用列表->打开应用->打开次级页面或功能,这样层层菜单区寻找。因此基于提高效率、方便使用的出发点,我们希望能够像微信小程序一样,借助于生成桌面快捷方式解决这个问题。
为了更好的保障处于弱网状态下得物App用户的使用体验,我们在已有的网络体验大盘、网络诊断工具的基础上研发了弱网诊断能力。该工具能够高效实时诊断用户真实网络环境,同时给出精确网络质量分级,为后续App各业务场景进行针对性优化做好基础建设保障。
360 广告推荐业务中从 BERT 到 LLM 的语言模型应用探索,主要侧重工业界实际业务场景使用的角度,讨论语言模型在推荐系统的发展和应用。本次分享分为四部分:第一部分介绍 360 广告推荐业务的背景及为何使用语言模型的需求。第二部分分析语言模型在推荐系统中各算法的适用场景。第三部分介绍我们在广告业务场景中从 2021 年起的一系列语言模型应用实践。第四部分为总结和展望。