提升地理空间分析效率，火山引擎ByteHouse上线GIS能力
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 在数字化时代，地理空间分析（Geospatial Analytics）成为辅助企业市场策略洞察的重要手段。无论是广告投放的精准定位，还是电商物流的效率优化，都离不开对地理空间数据的查询、分析和可视化处理，以便助力企业更好决策。 一些传统的地理信息系统数据库具备丰富的地理空间对象结构、成熟的空间索引能力，在导航、旅游、智能城市等典型应用场景中被广泛使用。随着实时分析报表等
火山引擎VeDI：A/B实验如何应用在APP推荐系统中？
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 在移动互联网飞速发展的时代，用户规模和网络信息量呈现出爆炸式增长，信息过载加大了用户选择的难度，这样的背景下，推荐系统应运而生，为用户提供个性化的内容推荐。推荐系统在不断迭代中，其算法、策略、特征、功能和用户界面时常得到更新和优化，其中推荐算法的调整尤为关键。然而，由于深度学习模型的广泛应用，推荐算法调整后的用户体验和效果难以通过经验直接判断。 为了更准确地评估和优化推荐
ByteHouse白皮书即将发布，揭秘如何让万台节点的OLAP性能大涨
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 随着数据量和数据复杂性的不断增加，越来越多的企业开始使用 OLAP（联机分析处理）来处理大规模数据并提供即时分析结果。在选择 OLAP 引擎时，性能是一个非常重要的因素。高性能的 OLAP 具有快速的数据处理能力，并能够缩短响应时间，提供更好的用户体验，使数据分析和查询更加流畅和便捷。 作为一款 OLAP 引擎，伴随字节跳动各业务的发展，ByteHouse 已经过数百个应
更智能的广告素材生成！看A/B测试如何驱动AIGC素材调优
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 前言：AIGC大爆发，引发广告营销行业变革 ChatGPT等AI产品引发的AIGC大爆发引起了各行业的震动，其中以图片生成甚至视频生成技术的效果和速度最为令人震撼。也正因如此，AIGC的爆发对一直以创意为核心竞争力设计师群体构成了重大挑战。 然而，人们发现，AI在模仿和融合设计方面具备出色的能力，善用AI工具可以极大地提高创意的效率。特别是在广告营销领域，大家纷纷将AIG
火山引擎VeDI：A/B测试开放平台正式上线，企业个性化平台一键定制
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 火山引擎数智平台VeDI旗下的A/B测试平台（DataTester），旨在为企业提供科学且可信的A/B测试能力及丰富的场景实验支持。随着企业的数据化进程加深，将A/B测试深度融入企业大数据体系及内部信息化平台的需求也日益凸显。 鉴于此，火山引擎DataTester特推出开放平台，帮助企业实现A/B测试与自身大数据及信息化系统的深度融合。借助该平台成熟的产品化能力，不仅能有
火山引擎发布ByteHouse性能白皮书，揭秘OLAP性能突破的关键技术
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 日前，火山引擎正式发布《云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书》，白皮书通过使用 SSB 100G、TPC-H 100G、TPC-DS 100G 数据集进行性能测试，展示出 ByteHouse 在查询效率方面的显著成果，并详细介绍ByteHouse在实时数仓、复杂查询等八大应用场景的高性能应用表现。 在数据处理和分析的领域，提升查询效率始终是一项关键挑战。对于 OLA
吴晓波频道：构建知识付费领域的数据飞轮
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 知识付费正在完成新阶段的转变。 知识付费的概念可以追溯到 20 世纪 80 年代的彼得·德鲁克，他在《后资本主义》一书中提出“知识经济”，指出人类社会从制造业经济转向了以知识为生产要素的经济。在这之后，知识成为了一项重要资源，知识的价值被广泛认可，知识付费的概念也得以在人们心中萌芽。 随着计算机技术和互联网应用的发展，知识付费也经历了从纸质到电子、从线下到线上的载体形式变
火山引擎 VeDI：剪映产品如何应用A/B测试验证新功能效果
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 C端产品的用户体验是决定用户留存率和产品使用率的关键，为了提升用户体验，一些C端产品上线新功能前已经开始引入A/B测试，判断新功能带来的用户反馈。本文介绍剪映APP应用A/B测试验证新功能上线效果的案例，分享C端产品通过A/B实验验证产品新功能的实践经验。 剪映APP是一款视频编辑工具，提供剪辑功能，滤镜、美颜效果，曲库等资源。随着用户规模增加，剪映希望对产品素材库进行优
代码手术刀—自定义你的代码重构工具
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 前言 笔者近日在做代码仓库的存量代码缩减工作，首先考虑的是基于静态扫描的缩减，尝试使用了很多工具来对代码进行优化，例如PMD、IDEA自带的inspect功能、findBugs等。但是无一例外，要么过于“保守”，只给出扫描结果，但是无法实现一键优化，要么直接就是有bug（这里特指IDEA2023.1.5专业版-inspect功能扫描problems清单里的unused declaration）。对于懒人而言，挨个手动点击几百次按钮和坐牢无异，遂自己写了一个
jar包冲突组建设计书
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” . 背景 实际开发过程中，使用maven管理jar给我们开发带来了很多便利，不需要自己一个一个的jar包下载了，只需要配置个pom配置文件就可以了，写上对应坐标和仓库地址就可以了。但是jar冲突没问题没有解决，有冲突的jar包maven不会给我们检查出来还是会根据我们的配置进行下载，等到编译才会报错，并且报错信息很晦涩，需要面向百度查一会可能才能定位出问题。 这时候我们迫切需要有个东东可以提前告诉我们我的工程里有内奸，需要及时剔除，否则会影响军心。 2.
一次接口的性能优化之旅
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 一、引言 在项目开发过程中，我们经常会遇到接口响应慢的问题。这不仅影响了用户体验，还可能降低了系统的吞吐量。为了提高接口性能，我们需要对整个系统进行全面的优化，包括代码层面、数据库、缓存、异步处理等方面。本文将分享一个接口性能优化之旅，希望能帮助大家掌握Pfinder使用、JSF异步调用等优化技巧，提升接口性能和定位问题的能力。 二、现状诊断 • UMP诊断： ◦ Max：10s ◦ T99:1000ms ◦ 经常可用率下降 • Pfi
dubbo3.0 服务导入导出原理
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 不管是服务导出还是服务引入，都发生在应用启动过程中，比如：在启动类上加上 @EnableDubbo 时，该注解上有一个 @DubboComponentScan 注解，@DubboComponentScan 注解 Import 了一个 DubboComponentScanRegistrar，DubboComponentScanRegistrar 中会调用 DubboSpringInitializer.initialize()，该方法中会注册一个 DubboD
【稳定性】浅谈团队如何做好系统稳定性
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 背景 稳定性建设需要一系列具体的建设活动推进和落地，这些建设活动涉及人员、机制和文化，全方位的建设活动才能更好地落实建设模式。 一、稳定性保障机制 稳定性涉及团队所有不同水平技术人员、所有系统、研发所有环节、线上时时刻刻，单个技术人员是无法保障好的，必须建立团队流程机制来可持续保障。 人为因素的根源一方面是专业能力不足，经验不足，另一方面很多都是无心之失，所以需要通过流程、规范来保住“底线”，减少人为因素导致的故障。大家严格遵守咱们的各种规范即可（Code
浅谈从浏览器输入URL到页面渲染的流程
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 浏览器输入URL到页面渲染完成，这个过程大致可分为两个阶段：网络通信和页面渲染。 一、网络通信 互联网内各网络间设备的通信遵循TCP/IP协议，利用TCP/IP协议进行网络通信时，会通过分层与对方通信。数据传输的过程：由应用层产生数据后，经过传输层的分段处理（添加TCP或UDP包头）、网络层（添加IP地址信息）、数据链路层（封装成MAC帧）、物理层传输电信号。 浏览器输入URL： 1.1、浏览器根据域名查找IP地址 在浏览器中输入域名
无用代码扫描组件设计
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 1、现状痛点 系统越来越臃肿，开发过程中可能产生的无用代码增加了系统维护成本。 2、设计思路 2.1、静态代码扫描方案 本方案解决静态代码下无调用方法扫描，通过ASTParser对静态文件进行扫描分析，获取代码块来判断调用关系。 基本步骤及思路 （1）载入本地磁盘项目 （2）循环使用ASTParser解析每个java文件的方法块，把类名+方法名和方法代码块一起落缓存，vm文件单独落。 分析代码如下 （3）进行调用关系扫描,再次用ASTParser
从零开始搭建云呼叫中心之FreeSwitch实战
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 一. 开篇 在当今快速发展的数字化时代，企业对于高效率、低成本、可扩展性强的通信解决方案的需求日益增长。云呼叫中心作为一种新兴的服务模式，正逐渐取代传统的硬件呼叫中心。FreeSwitch，作为一款强大的开源通信平台，因其卓越的性能和灵活性而成为搭建云呼叫中心的理想选择。 本文将从零开始，详细介绍如何使用FreeSwitch搭建一个简单的云呼叫中心。将一步步探讨FreeSwitch的安装、配置、以及如何利用其提供的丰富特性来实现一个云呼叫中心的核心功能。
直观易用的大模型开发框架LangChain，你会了没？
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 目前LangChain框架在集团大模型接入手册中的学习案例有限，为了让大家可以快速系统地了解LangChain大模型框架并开发，产出此文章。本文章包含了LangChain的简介、基本组件和可跑的代码案例（包含Embedding、Completion、Chat三种功能模型声明）。读完此文章，您可利用集团申请的api key+LangChain框架进行快速开发，体验大语言模型的魅力。 一、简介 LangChain 作为一个大语言模型（LLM）集成框架，旨在简化
并发编程-ExecutorCompletionService解析
武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 1、简单介绍 我们在并发编程中，目前大部分做法都是将任务添加到线程池中，并拿到Future对象，将其添加到集合中，等所有任务都添加到线程池后，在通过遍历Future集合，调用future.get()来获取每个任务的结果，这样可以使得先添加到线程池的任务先等待其完成，但是并不能保证第一个添加到线程池的任务就是第一个执行完成的，所以会出现这种情况，后面添加到线程池的任务已经完成了，但是还必须要等待第一个任务执行完成并处理结果后才能处理接下来的任务。 如果想
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