PPT | 京东实时全链路用户激励系统11.11稳定性保障

于 2020-12-16 19:15:00 发布
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文章标签： navicat docker 数据可视化 qml ios
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京东用户增长与运营部的数据团队负责人周默分享了如何通过实时全链路用户激励系统确保11.11期间系统的稳定运行，深入探讨了技术挑战与解决方案.

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

京东零售用户增长与运营部数据团队负责人周默在“京东11.11大促，亿级流量背后的战场”技术沙龙上分享《京东实时全链路用户激励系统11.11稳定性保障》


博客
【手把手】使用JoyAgent-Genie，基于Deepseek模型构建自己的Manus
07-27 236
虽然是一个开源项目，但贴心的项目团队提供了一个一键使用的链接，使用京东/京东云账户登陆后，就可以直接体验了。修改resources/applicaition.yml文件中的llm-default配置如下，特别注意deepseek模型，需要配置max_tokens为8192，否则会出错。项目默认使用的是gpt4.1模型，因为国内无法访问，我这里来配置Deepseek模型，涉及到两个地方的改动。仅仅在线体验显然是不能满足我们的好奇心的，怀着对产品技术的追求，我们当然是想要在本地来部署的。
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Genie：产品级Agent开源产品
07-27 239
第三，支持子智能体和工具，包括：子Agent和工具可插拔（预制多种子智能体和工具），支持多种文件交付样式：html、ppt、markdown，支持plan和工具调用 RL优化迭代，支持全链路流式输出。整体页面简洁大方，智能体提供了网页模式，文档模式，PPT模式和表格模式，同时支持深度研究。然后，“数据分析师”智能体基于刚才收集到的信息，形成条理清晰的结构化分析内容，并保存为一个Markdown文件，这个生成Markdown的过程是通过Python代码实现的。1、多阶段思考：支持多层级的规划和思考。
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JoyAgent综合测评报告
07-27 588
在工作空间的文件可以查看全部结果，对于结果的保存很人性化提供了三种方案，直接转化Joyspace，下载md文件和复制功能，满足我日常所需，这个细节我很满意。结果的生成确认让我眼前一亮，首先推荐的店铺结果符合我的要求，三站地铁，人均100，烧烤，其次整个生成的文档不仅做了总览还很贴心的对每个区域的店铺做了详解，可以让我更好的做选择,体验感更加优秀。问题解析：旅行规划 首先解析关键地址是北京和阿尔山，住宿地址在阿尔山，时间5天包含往返，当地景点查询，酒店查询，路线安排。
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【纯干货】三张图深入分析京东开源Genie的8大亮点
07-27 135
CodeTool构建智能代码生命周期管理。精心打磨的System Prompt。可插拔多Agent和多种工具。可配置的MCP Server。大模型+搜索构建深度搜素。跨任务上下文和文件共享。数字员工提升用户体验。
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100%开源！行业首个企业级智能体
07-26 469
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
07-25 937
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
07-25 747
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
07-25 680
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
07-23 116
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
07-21 705
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
07-21 760
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！
07-21 327
WebApplicationContext是Spring Web应用的IoC容器扩展，它继承自ApplicationContext，并添加了Web应用特有的功能。拦截器通过WebApplicationContext进行注册和管理，成为请求处理管道的一部分。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。
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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]
07-18 237
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
07-18 582
CDP（Chrome DevTools Protocol）是Chrome DevTools与浏览器内核通信的协议。它基于WebSocket，允许开发者通过发送JSON格式的命令来控制浏览器行为，并获取调试信息。通过 CDP，DevTools 能够实时与页面交互，实现断点调试、性能分析等功能。为何需要自定义调试工具？DevTools 的局限性▪针对网页设计。
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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
07-18 976
答：org.mybatis:mybatis 版本较低。可以将sword-mybatis-plugins 升级至 1.0.5-SNAPSHOT 或之上版本，对低版本 mybatis 做了兼容。
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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
07-18 246
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
07-16 801
纯配时效服务作为物流下单环节中计算时效的重要组成部分，直接决定了下单的成功与否。其性能与稳定性至关重要，因为它们直接影响整个物流下单系统的运行效率及客户满意度。一个高效且稳定的纯配时效服务能够确保预计送达时间准确无误地展示给用户，从而提升客户体验和信任度。反之，若纯配时效服务出现故障或延迟，可能会导致订单处理延误，甚至影响客户的业务运营。因此，在设计和维护纯配时效服务时，必须确保其具备高可靠性和快速响应能力，以应对各种突发情况，确保物流链条的顺畅运行。
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工作中对InheritableThreadLocal使用的思考
07-16 1022
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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京东广告基于Apache Doris的冷热数据分层实践
07-16 795
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
07-14 647
阶段1 - 基础应用 李明首先整理了团队日常使用大模型的常见场景：•研发人员用AI生成基础代码片段•测试人员用AI编写测试用例•产品经理用AI辅助撰写需求文档 这些基础应用虽然简单，但确实提高了部分工作效率。阶段2 - 知识整合 在取得初步成效后，李明开始着手解决更深层的问题：1.建立了系统维度的知识库模版，确保关键文档都能被有效收录2.开发了智能检索功能，不仅能给出答案，还能定位到具体文档位置3.通过知识库建设，反向推动了各部门完善文档沉淀。
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