通过Turing Data Analysis(TDA）一站式自助分析平台建设，实现了业务看数、分析一体化闭环。然而，随着业务深度使用，分析需求也更加的复杂、多样，对TDA的分析能力提出了更高的要求，同时用户的极限查询与性能形成对抗，也影响了用户的分析体验。本文将聚焦分析能力增强与性能优化两方面，阐述具体的优化策略，以持续保证用户分析体验。
在 AI 时代，若你还在紧盯代码量、执着于全栈工程师的招聘，或者仅凭技术贡献率来评判价值，执着于业务提效的比例而忽略产研价值，你很可能已经被所谓的“常识”困住了脚步。
去哪儿网国内酒店稳定性保障之中间件超时演练：为保障高峰期稳定性，一阶段先对酒店历史发生过的3起Mysql/Redis存储超时引发ATP故障的场景进行模拟演练，基于这3个故障的共性都是数据层出现问题导致应用连接池被打满，所以演练将通过在应用接口访问存储时注入超时故障，同时结合压测流量，验证高并发存储超时下不触发ATP故障。
本文将求根溯源，从历史时间线发展的角度一起来看看AI是如何诞生的，以及在诞生后这几十年的发展过程中经历了哪些变革和演进，在演进的过程中我会介绍大量涉及到的细分技术模块，希望大家对AI整体的技术模块及互相之间的关系都有系统化的了解（由于篇幅有限，不会非常深入垂直的去讲某一个技术，大家对任一细分技术感兴趣可以单独交流）。最后，我会结合自己亲自参与的一些AI案例来一起看如何更好的应用AI来帮助我们的业务提升价值，同时，展望AI未来的前景及发展。
D是我们团队的服务端应用，其代码库历史悠久，最早可以追溯到淘宝APP无线端迁移，应用中许多代码已无线上流量，但代码并未随业务的下线被清理。越来越多的代码“沉淀”下来，既增加了团队新人学习门槛，也增加日常开发维护成本。但实际做代码下线并非容易，仅凭业务逻辑决策代码清理费时费力，还容易误删在使用的业务代码，因此非常需要工具来辅助做代码的清理，这就是基于代码执行染色和覆盖分析做代码下线方案的背景。 代码执行染色&执行覆盖率分析，使用JVM agent的扩展能力实现代码的插桩和在线染色，再通过解析采样的数据可得到代码的执行情况，清理代码就“有理有据”；仅靠原始分析出的数据清理依然低效，为此我们将数据采集、覆盖率可视化通过IDEA插件集成，实现清理无效代码过程又准又快。
Google 发布了最新的 Gemini 3 模型，首日便做到了屠榜，基本在所有榜单上面超过了GPT-5.1和Claude Sonnet 4.5。 总体上看，Gemini 3 Pro 是目前「综合实力最强、数学最强、视频理解最强、代理能力领先」的模型。腾讯工程师第一时间抢鲜上手了 Gemini 3，带来了一手评测。
本文概述了在业务高速发展和降本增效的背景下百度MEG（移动生态事业群组）大数据成本治理实践方案，主要包含当前业务面临的主要问题、计算数据成本治理优化方案、存储数据成本治理优化方案、数据成本治理成果以及未来治理方向的一个思路探讨，为业界提供可参考的治理经验。
