在系统架构的演进过程中，项目初始阶段都会通过压力测试构建安全护城河，此时的服务性能与资源水位保持着黄金比例关系。然而在业务高速发展时期，每个冲刺周期都被切割成以业务需求为单位的开发单元，压力测试逐渐从必选项退化为奢侈品，使得系统在每一次需求迭代中都积累着架构熵增的风险。

bilibili 会员购票务从2017年从0-1开始，目前业务覆盖全国绝大部分2次元及2.5次元的展览、演出等项目。比如展览方面，有B站自己主办的BiliBili World（简称BW），Bilibili Macro Link（简称BML），和各种协作承办的漫展等。目前会员购票务在漫展垂直的市场率在行业中处于TOP级领先地位。

转转作为国内领先的二手电商平台，商品品类横跨数码3C、家电家居乃至奢品、汽车，用户群体与需求呈现显著差异化。例如，学生群体侧重性价比，白领阶层偏好品质服务。为了实现商品与用户的精准匹配，就需要精细化的运营策略，然而，精细化的运营却面临以下难题：

近年来，大语言模型（LLM）的兴起为语义嵌入技术开拓了新的方向。本文介绍了LLM在提升语义嵌入效果的最新模型与算法，聚焦在如何利用LLM生成合成数据以及如何作为模型骨干来优化语义嵌入。文章概述了当前研究的主要方向和先进成果，展示了LLM在学习语义嵌入方面的独特优势，并展望了其在搜索、推荐等下游任务的广阔应用前景。

在数字化浪潮席卷的当下，业务的高效运营与创新发展离不开强大的技术支撑。对于各类线上业务而言，交易系统作为连接用户与服务的关键枢纽，其成熟度与完整性直接决定了业务的竞争力。一套卓越的交易系统，不仅是业务流程的数字化载体，更是提升运营效率、优化用户体验、推动业务创新的核心驱动力。

自从ChatGPT问世以来，大模型凭借其强大的语义理解和生成能力开始在多个领域引领技术变革。但大模型在房产推荐场景的应用上仍存在一些瓶颈：其一，数据形态的适配难题。房产推荐依赖房源价格、户型、地理位置等强结构化数据，而大模型则更适配自然语言文本，这要求构建起推荐特征与大模型输入之间的有效转换。

近日，阿里云与深势科技联合推出创新的Bohrium科研云平台和Hermite药物计算设计平台，实现了分子模拟技术的飞跃。这两项先进的工业设计与仿真基础设施成果通过AI技术赋能科学研究和工业研发，不仅大幅缩短了药物研发周期，降低了成本，还显著提高了研发成功率，为生物医药行业带来了前所未有的变革，这是AI for Science领域的重大突破。

当我们在云上部署 DeepSeek 系列大模型的时候，可以选择多机或者单机 8 卡的 GPU 裸金属实例运行满血版，或者选择单卡和双卡 GPU 虚拟机运行蒸馏版。本文将针对 GPU 云服务器的软件系统设计和实现进行概述，并分享百度智能云的最新实践成果。

本文将围绕应用中心平台发展的四个阶段，详细阐述我们在混合云交付到多活治理这一云原生架构蜕变之旅中的实践经验和心得体会。

本文主要介绍携程软负载产品，在业务增长及路由需求日渐复杂的背景下，如何从传统Nginx反向代理逐渐发展成支持多元化路由的网关产品。以及其中利用的开源框架OpenResty的主要功能，和我们在路由转发场景的落地实践及探索。

为了做好系统稳定性建设，首先需要明确什么是系统稳定性。通俗来说，系统稳定性指的是在经历外部干扰导致偏离原有平衡状态后，系统仍能在干扰消失后具备自主恢复到原来平衡状态的能力。这种能力体现了系统的韧性和恢复力。明确了稳定性的定义，下面将详细说明建设之初我所遇到的问题及挑战。

今天我们聊个知识点为什么Redis使用哈希槽而不是一致性哈希。之前小许用图文并茂的方式用一期内容让大家快速了解了一致性哈希算法，看过的朋友应该还有印象，没看过的朋友可以点击这里看一遍《五分钟了解一致性哈希算法》。 看明白这篇一致性哈希算法基础，会对本期内容有更好的认识和对比性。

本文介绍了基于 Flink 的实时反作弊流式过滤系统，围绕架构设计、挑战应对及优化方案展开。通过特征计算和配置化管理，提升了系统的检测效率和稳定性。实践表明，该方案在提升数据处理时效性与反作弊效果方面均取得显著成效。未来，将进一步优化策略检测机制，提升检测精准度，并探索更智能的风险识别手段。

DeepSeek作为一个现象级的技术热点在持续发酵，相关的资料很多，有介绍DeepSeek使用入门到精通、DeepSeek如何部署、DeepSeek的技术原理和实现是如何做到性价比最优等等。各行各业也争先恐后的宣布接入DeepSeek大模型，本文结合实际的运维工作中，如何借助DeepSeek来赋能实际的运维工作，有哪些运维场景进行了探讨。

以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 浪潮席卷全球，但企业落地过程中普遍面临“技术热、落地难”的困境。货拉拉基于自身在物流领域 AI 落地的深厚积累，打造了货拉拉的大模型应用一站式开发平台 -- 悟空平台。依托于悟空平台，货拉拉已在 14+ 个业务或部门，50+ 个真实业务场景，探索和落地大模型应用。

本文以DeepSeek模型为核心，探讨了其技术先进性、训练过程及行业影响。首先介绍DeepSeek的快速崛起及其对AI行业的颠覆作用。DeepSeek通过强化学习（RL）实现Time Scaling Law的新范式，突破了传统大模型依赖算力和数据的限制，展现了集成式创新的优势。

本文介绍了服务端在搭建 Web 版的百万人级别的群聊系统时，遇到的技术挑战和解决思路，内容包括：通信方案选型、消息存储、消息有序性、消息可靠性、未读数统计。

技术指标定义了服务可用率、性能TP99、调用量等技术指标。这些指标能够帮助开发人员深入了解系统的运行状态，及时发现并解决潜在问题。虽然技术指标正常是系统稳定性的一个重要参考，但并不能完全保证业务无异常。

得物小程序平台致力于整合并管理微信、支付宝等渠道的得物数字资产，实现数字化管理。通过该平台，小程序和公众号等功能纳入公司工作流，以提升用户体验和管理效率。

作为“技术债务治理”专题的收官之作，本文将深入剖析国际化外卖骑手侧H5项目（以下简称DH5）的治理实践。从技术债务的产生根源，到问题的拆解与分析，再到具体的解决方案及最终成果，我们将全方位总结DH5项目的治理经验，为类似场景下的项目治理提供参考与借鉴。