许多搭建器项目为用户体验优化所做的努力与优秀的解决方案，在各自的应用场景当中发挥了极其重要的作用。

在互联网电商平台领域，全面、客观地评估用户的价值，对于更好地识别和挖掘风险用户、优化业务流程、合理分配营销资源、提升服务效果、降低欺诈和刷单等行为对平台的损害具有重要意义。

编写正确的 Java 微基准测试通常需要防止JVM和硬件在微基准测试执行期间应用的优化，而这些优化在实际生产系统中是无法应用的。这就是JMH（Java 微基准测试工具）可以帮助您实现的功能。

近期我们针对彩虹桥 Proxy 负载均衡层面的架构做了一次升级，目前新架构已经部署完成，生产环境正在逐步升级中，借此机会更新一下彩虹桥架构演进之路系列的第三篇。

本文主要介绍了得物精准测试平台推荐引擎中部分核心功能的相关实现方式。精准测试平台为质量保障提供了有效的拓展策略，也带来了不错的收益。

这篇文章简单明了地揭示切片按值传递时发生变化的原因。我们通过一些简单的示例，帮助大家理解这一现象是如何发生的，以及如何在实际开发中避免相关的坑。

Wasm是一种可移植、体积小、加载快速的二进制格式，可以将各种编程语言的代码编译成Wasm模块，这些模块可以在现代浏览器中直接运行。尤其在涉及到GPU或CPU计算时优势相对比较明显。

随着数据量的激增和用户需求的日益多样化，传统的离线推荐系统已经难以满足用户对于实时性和个性化推荐的需求。在这种背景下，实时推荐系统应运而生，它能够迅速响应用户的行为变化，并提供更为精准的个性化推荐。

在电商平台上，二八定律尤为明显，20%的高价值商家往往创造了80%以上的销售额。而这些商家通常拥有大量的订单、商品、出价等管理需求，推动了他们对批量操作功能的迫切需求。

流量回放天然优势是可以采集到全环境流量，包括流量的各种子调用、入参和响应，所以借助流量采集能力，通过只需要简单编写一些校验业务规则，利用流量触发与测试结果验证分离思想，完成全环境全流量的业务逻辑巡检校验，完成巡检能力支持，拦截各流量的异常。

Tritonserver是Nvidia推出的基于GPU和CPU的在线推理服务解决方案，因其具有高性能的并发处理和支持几乎所有主流机器学习框架模型的特点，是目前云端的GPU服务高效部署的主流方案。

当大量且频繁的利用+[NSThread callStackSymbols]获取隐私函数调用的符号化堆栈时，CPU的占用率居高不下，严重影响正常的回归测试。因此iOS端符号化堆栈采集的难点变成如何“不卡顿”与“无感知”的获取调用堆栈信息。

增长域H5日均访问量巨大，随着业务功能的迭代，互动场景越来越复杂，逻辑组合也愈发复杂。目前前端除了灰度发布和众测，缺乏高效且低成本的回归测试手段，导致无法在开发阶段及早发现问题，使得稳定性压力都集中在变更发布前的验证环节。

本文将从业务需求到应用详解差旅风险防控体系应该如何搭建。

Conan作为得物技术助力得物业务稳定发展的一个非常小的案例，它以性能分析作为切入点，为我们提供了从应用异常感知、到profile数据下载、存储，最后到profile数据可视化展示的一整套解决方案。

Java类隔离容器的思路是在Java语言既有特性的基础上，利用类加载劫持、类加载器编排实现了一套多版本类并存的机制，确实可以减少某些场景下的类版本冲突的问题。