众志成城,抗击疫情:京东云与AI为企业和社会免费提供视频会议服务

于 2020-01-30 09:30:00 发布
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疫情期间，京东云与AI为减轻企业负担，免费提供视频会议服务，支持最多100方不限时长的会议，仅需三步即可轻松开启。此服务旨在帮助企业和社会保持高效沟通。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >


疫情期间：

京东云与AI为企业和社会免费提供视频会议服务。简单操作，仅需三步即可轻松实现最多100方不限时长的视频会议：

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京东云与AI拥有本活动最终解释权

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100%开源！行业首个企业级智能体
07-26 347
相较于通用智能体，JoyAgent在企业场景展示出更多优势，依托多智能体协同引擎，JoyAgent 可实现高效协作，面对复杂请求，由多个智能体提议、讨论或投票选出最佳方案执行，并融合大小模型优势，构建动态 DAG 执行引擎，主动聚焦问题，确保任务高效精准执行。作为一站式 AI 智能体搭建与发布平台，JoyAgent智能体已接入数十个大模型，预置了海量智能体配置模版，100多个行业解决方案模版，以及1000多种插件，用户可根据自己的场景需求，选择合适的模版，快速开始构建满足自有业务流程的智能体。
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一次线上生产库的全流程切换完整方案
07-25 612
本文详细梳理了线上生产环境的全流程，包括迁移和切换的灰度方案对比。在数据源选型方面，根据实际业务需求选择合适的中间件是整个工作的基石。在代码改造和数据异构方面，选择恰当的设计模式和合理的架构方案是关键所在。存量数据迁移和增量数据同步是不可或缺的步骤。上线过程中，确保系统具备可监控、可回滚和可灰度的能力，是实现平滑切换的保障。欢迎各位同学与我交流探讨。
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物流KA商家业务监控能力建设与实践
07-25 548
在过去的这段日子里，我们全力投入到业务监控能力的构建和实践中。如今，我们欣喜地看到，物流大部分的KA商家都已成功搭建起了独立的业务监控面板。随着不断优化的告警规则，我们可以第一时间感知并解决商家问题，确保技术和业务的同步。然而，业务监控只是手段，而非最终目标。我们的真正使命是提升系统的可用率，进而保障商家的使用体验。作为服务于京东物流KA商家的技术BP，KA商家研发组将继续坚定地走在这条大道上，不断探索与前行，以确保每一位KA商家都能享受到最佳的服务体验。
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本地（或自下载）浏览器插件 安装指南
07-25 351
作者：京东科技 贾玉龙。
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大语言模型在电商定价中的实践
07-23 108
在每一步推理中，模型会生成多个候选解，通过过程奖励选取当前阶段中质量较高、潜在价值较大的候选保留，并将其作为下一阶段的扩展起点。准确性：之前的线上的传统深度学习模型是针对文具、办公用品等少数品类进行定制化开发的，包含了大量专门设计的特征，因此难以扩展到全品类，对从常见三级类目中随机抽取一定量商品进行测试，整体准确率仅为44%。而在我们的优化中，引入了过程奖励设计：我们在每一步中设置过程奖励，同时考虑后续步骤的奖励并将其累积到前面的步骤中，从而确保初期关键token也能获得合理的reward。
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前端调试实践
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本文介绍了断点调试、sources面板和日常使用到的一些调试技巧，帮助我们在后续的开发中，提供一些新角度、新方式来解决问题，翻倍提高我们的开发效率。
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B端体验深耕-洞察用户需求，打造心有灵犀的使用体验
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我们常以“心有灵犀”来形容与合作伙伴的默契配合，若我们的产品能与用户达到同样的默契，将极大地提升用户在任务旅程中的流畅体验。在B端体验设计领域，我们深知用户对我们产品的期待───快速完成任务、即用即走；然而，随着业务需求和产品功能的不断扩展，流程复杂化、功能冗余、信息过载和引导不足等问题逐渐浮现，这不仅增加了新用户的学习成本，也使得老用户丧失了使用产品时的专注和效率。为应对这些挑战，上一篇文章《
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Spring 拦截器：你的请求休想逃过我的五指山！
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Spring 拦截器：你的请求休想逃过我的五指山！[特殊字符][特殊字符][特殊字符]
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在Spring框架中，拦截器(Interceptor)是一种强大的机制，它允许开发者在请求处理的不同阶段插入自定义逻辑。WebApplicationContext作为Spring Web应用的上下文容器，为拦截器的配置和管理提供了基础支持。拦截器主要作用于以下场景：权限验证日志记录性能监控事务管理通用行为注入等。
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揭秘Chrome DevTools：从原理到自定义调试工具
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如何一眼定位SQL的代码来源：一款SQL染色标记的简易MyBatis插件
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前沿论文分享 | 京东零售技术团队5篇论文入选SIGIR 2025
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这些两阶段算法存在一定局限性：首先，GSU 需要为不同的目标物品检索不同的目标子序列，这使得 ESU 只能采用次优的 MHTA 网络，而非更有效的基于 Transformer 的网络；针对电商相关性判别场景所面临的难样例数据稀缺，线上浅层模型推理判别能力较弱的问题，本文提出了基于思维链推理的相关性大模型，自动分析在线曝光商品并生成领域特定的难样本，并通过KTO强化学习算法自动对齐线上用户行为。利用判别器的反馈信号，我们训练了一个多目标对齐的买词生成器，以最大化这三个目标的综合效果。
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纯配时效服务-双Redis集群设计
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工作中对InheritableThreadLocal使用的思考
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作者：京东科技 王奕龙代码评审时，发现在线程池中使用InheritableThreadLocal上下文会使其中的线程变量失效，无法获取到预期的变量值，所以对问题进行了复盘和总结。
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京东广告围绕Apache Doris建设广告数据存储服务，为广告主提供实时广告效果报表和多维数据分析服务。历经多年发展，积累了海量的广告数据，目前系统总数据容量接近1PB，数据行数达到18万亿行+，日查询请求量8,000万次+，日最高QPS2700+。随着业务的不断增长与迭代，数据量持续激增，存储资源逐渐成为瓶颈。近两年存储资源经历了多次扩容，存储容量增加了近十倍，而日查询请求量仅增长两倍。同时，计算资源的利用率因频繁扩容而相应降低，导致资源浪费。
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基于业务知识和代码库增强的大模型生成代码实践
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京东携手HarmonyOS SDK首发家电AR高精摆放功能
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此次发布的‘AR高精摆放’功能，不仅是京东3D产品矩阵的重要组成，也是京东布局‘3D信息流’的关键一步，”京东XR创新团队负责人表示，“未来，京东将继续以技术驱动体验升级，持续优化3D引擎、拓展AIGC能力，并与更多品牌合作，共同探索3D信息流时代的无限可能。用户只需通过手机摄像头扫描现实世界的环境，系统即可自动识别空间结构并计算空间尺寸，随后将京东平台上的家电商品以1:1比例的3D模型呈现在用户真实环境中，以虚实融合实现真正的“所见即所得”。
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LambdaQueryWrapper遇上@Async
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LambdaQueryWrapper是MyBatis-Plus提供的一种类型安全的查询条件构造器，它利用Java 8的Lambda表达式特性，避免了硬编码字段名，提高了代码的可读性和可维护性。默认情况下，@Async使用SimpleAsyncTaskExecutor，这不是生产环境的最佳选择。@OverrideMyBatis-Plus的LambdaQueryWrapper与Spring Boot的@Async注解的结合，为Java后端开发提供了强大的工具组合。
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LambdaQueryWrapper遇上@Async
07-09 496
MyBatis-Plus的LambdaQueryWrapper与Spring Boot的@Async注解的结合，为Java后端开发提供了强大的工具组合。LambdaQueryWrapper是MyBatis-Plus提供的一种类型安全的查询条件构造器，它利用Java 8的Lambda表达式特性，避免了硬编码字段名，提高了代码的可读性和可维护性。最近在测试业务需求时通读了研发指定需求的代码，发现研发大佬们用到了如下的内容，有些内容我还不是十分的清楚，比如下述真实代码；
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作者：京东零售 李杰峰。
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