进来，送你一打“滴滴技术年货”

于 2025-01-26 19:01:16 发布
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全栈开发+跨端架构+AI：滴滴开源项目XIAOJUSURVEY入驻北大软微课堂
05-29 591
XIAOJUSURVEY 已初步具备以 Prompt 驱动问卷结构生成的能力，学生通过课程了解大模型在问卷生成场景中的价值定位、对话设计方法、API 接入方式，并在作业“AI 生成问卷”中构建出从"用户输入 → Prompt 构建 → 模型调用 → 问卷结构生成"的完整链路。开源不仅是代码共享，更是经验共享、人才共育。本次课程的顺利推进，得益于项目团队的长期投入，以及滴滴开源人以“项目管理人”的身份重返课堂，为课程推进、师生协作提供了全程支持，也以亲身经历诠释了从校园走向企业、再回馈母校的开源传承路径。
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深入浅出 Go 性能优化：从原理到实践
05-22 52
为了实现这些目标，我们需要依赖一系列强大的工具，从 Go 的运行时分析工具，到监控平台、代码扫描工具，再到压力测试工具，所有这些都帮助我们更精确地分析和调优性能。在执行压测时，我们会模拟不同的流量模式和负载情况，观察服务的响应时间、吞吐量以及资源消耗等指标。Go 的 GC 会在程序运行时定期回收不用的内存，这个过程虽然自动，但它是要花时间和 CPU 的。堆涨得快，就会触发回收……如果某些数据（比如用户昵称、配置、权限）变化不频繁，又经常被访问，那就别每次都发请求了，用缓存挡在前面，既快又省资源。
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浅聊一下，大模型的前世今生 | 工程研发的算法修养系列（一）
04-24 826
例如，你可以给GPT-4提供几个英语到法语的翻译例子："Hello→Bonjour, Goodbye→Au revoir"，然后问它"Thank you"的翻译，它会回答"Merci"，尽管模型从未被专门训练来执行翻译任务。比如在"银行门前的树已经很高了，它已经有50年历史了"这句话中，Transformer能立即理解"它"指代的是"树"而不是"银行"，不需要像人类那样来回推敲。它通过对比学习的方式，同时训练视觉模型和文本模型，让它们将相匹配的图像和文本映射到相近的空间位置，不匹配的则映射到远离的位置。
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直播报名 | 大模型时代，数据科学的变与不变
04-17 53
按钮，锁定直播席位，与数据科学领域的专家、同仁们相聚云端，共赴这场知识盛宴，开启大模型时代数据科学的探索之旅！，将在滴滴技术及DataFun线上举办。作为国内少数聚焦数据科学的专业会议之一，本次峰会以“两位老师，从前沿理论到实战应用，深度剖析网约车场景下的智能决策优化之道，不容错过！ST-MGRF：网约车场景下的地理实体表征框架。以决策为中心的“预测，然后优化”通用性微调框架。，滴滴盖亚项目-算法实习生，同济大学交通学院-2025年4月19日上午9:30。大模型时代，数据科学的变与不变。
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随机实验AA问题的，破解之道
04-10 800
在AA测试中，由于两组的策略一致，因此我们人为创造了一种原假设一定成立的情况（原假设为实验组与对照组的核心指标相等），因此使用判断为显著的情况并不是二者有差异，而是犯了一类错误，因此如果我们做1000次AA测试，那么得到的犯一类错误的频率为0.05左右（理由与抛硬币的例子相同）。所谓AA问题，本质上指的是。在重随机中，我们使用的是AA期的指标，是连续型随机变量，此时也能自然的联想到将其添加至回归模型中进行分析，如果不进行添加，也可以从区组实验中得到洞见，我们会错误的高估方差，进而降低实验的统计功效。
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架构性能跃迁！iLogTail超大规模日志采集最佳实践
03-27 1050
为了解决数据丢失的问题，实现了回滚offset的功能，对于每批要发送到Kafka的数据，都保存了这批数据最小的offset，当发送失败时，会在回调函数中回滚offset，读取文件的时候将从失败的位置重新读取。，iLogTail的采集部分及发送到SLS部分是C++编写的，C++部分拥有很高的性能，iLogTail还拥有很丰富的插件但这些都是通过Go编写，如发送到Kafka的插件，Go部分拥有功能优势，但是其垃圾回收会带来很大性能消耗，后面会针对这部分进行优化。
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数据人的进阶之路：四年数仓实践与成长思考
03-20 819
在数据仓库开发的过程中，常常会遇到很多值得思考的问题，它们不仅关乎技术的深度，也涉及业务理解、个人的成长，甚至是数据行业未来的价值。回顾ERP的项目，更多都是财务方向的建设，我们一直在说数据的建设是辅助管理层决策，但是，有没有办法直观的感受到或者量化这个决策的影响度。当衡量不出来价值的时候，会质疑自己存在的必要性，严重会上升到对于数仓开发的怀疑。随着存储和计算等新技术的发展，对于原本的数仓开发也带来了一定的改变，具体的比较见下，虽然在某种程度上，双边的界限会存在一定的模糊，但是 两者还是有所不同。
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从混合云交付到多活治理，滴滴应用中心交付提效实践
03-06 659
背景近几年，云原生平台已发展得比较成熟，而云原生应用的概念也在许多公司得到实践。其中，以阿里巴巴和微软提出的 OAM(Open Application Model) 概念得到了最广泛的认可，也在 CNCF（云原生计算基金会）社区孵化出项目 KubeVela，为云原生应用的开发与交付提供了新的思路和框架。基于KubeVela的理念，我们公司启动了应用中心平台的开发工作，经过多轮迭代与优化，应用中心平...
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欠下技术债怎么还？滴滴国际化落地实践经验分享
02-20 701
在快速发展的业务推动下，技术债务的积累成为技术团队难以回避的挑战。如何系统性地偿还技术债务，并从治理过程中提炼宝贵经验，是值得深入探讨的重要课题。此前，《聊一下，技术债务治理》一文已对技术债务的背景、分类及治理思路进行了全面概述，而《从技术债务到架构升级，滴滴国际化外卖的变革》则聚焦于业务营销场景，探讨了如何通过配置模型、优化表单、引入安全校验等手段提升开发效率。作为“技术债务治理”专题的收官之作...
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从技术债务到架构升级，滴滴国际化外卖的变革
02-13 1343
背 景商家营销简述在外卖平台的运营中，我们致力于通过灵活的补贴策略激励商家，与商家共同打造良好的合作关系，也会提供多样化的营销活动，帮助商家吸引更多用户下单。通过这些活动，不仅能够提高商家的销量，还能让用户感受到实际的优惠，从而增强他们对平台的粘性。前端技术特点业务特点：营销场景玩法多、活动类型多、活动链路长、活动规则复杂。中后台技术特点：活动配置表单规则多、联动复杂。前台技术特点：终端类型多（P...
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聊一下，技术债务治理
01-09 813
前言在现代软件开发中，技术债务（Technical Debt）已成为一个不可忽视的重要概念。它指的是在软件开发过程中，为了追求短期目标而做出的妥协，导致未来需要付出额外成本来修复这些妥协所带来的问题。技术债务的管理不仅影响项目的质量和可维护性，还直接关系到团队的工作效率和公司的长期发展。什么是技术债务？技术债务的定义可以追溯到Ward Cunningham，他将其比喻为“借款”，即在软件开发中选择...
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数据DS岗位，超干货面试经验分享
12-12 771
随着AB实验在决策环节起到的作用日趋重要，面试环节对于AB实验的要求也在不断的提升。以往对AB实验基本原理的理解，以及计算最小样本量等基础问题，已经无法满足候选人对于实验能力要求的考察。本文结合过往的学习思路，以及在滴滴科学中台领域的实践经验，总结了一些觉得比较“掉书袋”的问题， 希望能为正在准备春招的同学们提供帮助。需要补充的是，这些问题通常出现在初级到中级的面试中，随着经验的增长，面试中更常见...
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滴滴荣获 CCF 2024 十佳优秀技术公益案例！
11-20 780
朋友！在你参加演唱会、音乐节、马拉松等活动之后，会因为散场客流太大，打不到车回家而烦恼吗？会因为还没有high够想要和朋友换地方续摊吗？很多人和你有一样的烦恼。随着近年来演唱会、音乐节等大型文体活动热度持续攀升，活动结束后人员疏散成为难题。为助力做好接驳和疏散工作，滴滴组建保障车队，科学调度附近的网约车、青桔单车、免费大巴等，综合使用运力调度和图文引导，为演唱会、音乐节及体育赛事等大型活动提供一站...
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1024，与滴滴一起
10-24 172
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如何在多云环境下做好高效应用交付？｜滴滴国际化建站提效系列收官
09-26 1126
背景在《首次分享！滴滴国际化出行的建站实践经验》中详细介绍了机房建设提效的解决思路：1. 梳理提效：建设应用模型，标准化描述各业务模块与依赖资源、运维设施、平台配置的关联关系，并实现应用信息的全生命周期管理；2. 交付提效：基于标准化的应用描述，建设自动化的交付框架，实现一站式应用交付；3. 改造提效：收敛业务模块中与环境关联的配置与逻辑，并进行标准化管理，与交付能力打通后实现交付过程代码 0 改...
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深度拆解滴滴国际化建站提效利器：环境差异配置管理
09-19 1215
背景介绍随着滴滴国际化业务的发展和扩张，当前已在全球多个国家提供面向当地的出行服务，为了给用户提供更好的体验和更低的响应延迟，异地多机房灵活部署及云上弹性部署的需求日益强烈。出于体验、成本、合规和稳定性的考量，2020至今，国际化业务进行了多次不同规模的机房部署。早期部署过程非常低效，除去SRE的参与，需要部署全量模块的业务RD参与资源梳理、资源申请、适配新机房代码改动、上线部署、联调测试一系列工...
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首次分享！滴滴国际化出行的建站实战经验
09-12 1738
背景介绍从2018年开始，滴滴国际化出行业务陆续进入巴西、墨西哥等多个海外国家市场，而伴随着业务的扩张，出于稳定性、成本、合规等要求，业务系统需要频繁在不同地区、不同基础设施环境的机房内进行大规模建站交付，例如自建 IDC、AWS、GCP 等公有云环境。经过几次新机房交付后，我们发现，出行业务包括业务系统在内，有上千个模块与存储实例以及数万张表，业务架构复杂、链路长、依赖多，导致当前建站效率非常低...
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人工智能时代，滴滴 OrangeFS 数据湖存储的探索与实践
09-05 2073
项目背景随着人工智能技术的飞速发展，机器学习训练已成为推动行业智能化转型的关键力量。这些大模型以其强大的语言理解和生成能力，在自然语言处理、图像识别、智能推荐等多个领域展现出极大的潜力。然而，机器学习的训练与部署对存储系统提出了前所未有的挑战。海量的训练数据、复杂的模型结构以及高频的数据读写需求，使得传统的非结构化存储方案难以胜任。滴滴不断致力于提升用户体验，积极拥抱人工智能技术，在探索过程中，也...
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第八届DiDi Elite Camp报名启动，滴滴邀你开启夏日科技之旅！
08-22 768
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滴滴开源新项目Unify：聚焦Flutter与原生通信难题，助力跨端应用落地
08-15 2124
引言在移动开发领域，移动跨端技术因其提效收益，逐渐成为业界趋势之一。Flutter 作为近年来热门的跨端技术，以高性能、自渲染、泛跨端著称，得到广泛应用。在滴滴国际化业务中，我们大量应用 Flutter。目前已在滴滴国际化外卖、滴滴国际化出行司机端等业务中大规模落地，整体交付提效 50%+，收益显著。在大规模 Flutter 跨端场景下，存量的原生业务与增量 Flutter 业务间的双向通信成为痛...
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