导购是指在购物过程中为消费者提供指引和帮助的人或系统，旨在协助用户做出更优的购买决策。在电商平台中，导购通过推荐热卖商品、促销活动或个性化内容，显著提升用户的购物体验，同时推动销售额的增长。其核心目标是通过精准的引导，满足用户需求并促进商业价值最大化。 词分发：导购的重要组成部分 在电商导购体系中，词分发作为关键环节，主要聚焦于与关键词推荐相关的功能。这些功能包括但不限于下拉词、底纹词、热搜榜单、锦囊词以及风向标等。这些推荐词能够帮助用户快速定位感兴趣的商品或服务，降低搜索门槛，提高购物效率。例如，下拉词可以在用户输入搜索内容时提供智能提示，而热搜榜单则能引导用户关注平台上的热门趋势。
本文介绍可以在微信小程序上应用的端智能技术方案，聚焦 TensorFlow.js 推理和微信原生推理，详细讲解这两种方案在项目中的应用过程，为小程序开发者提供可复用的端智能技术选型策略与工程化解决方案。
近期，大量用户反馈系统在运行过程中出现 CPU 利用率与系统负载（load）突发性飙升，甚至引发系统短时卡顿（持续数秒至数十秒）的问题；对于业务来说，轻则导致几百毫秒的抖动，重则连机器都无法ssh上去。经分析发现，此类异常现象普遍存在一个显著特征：均发生在系统内存占用率接近阈值（90%-95%）时。
随着企业规模扩大，业务系统日益增多，而几乎每个系统都包含消息通知的功能模块。此时，各业务系统不得不重复开发消息推送功能，不仅耗费大量人力与时间成本，功能质量也难以统一保障；更麻烦的是，邮件、短信、企业微信等推送渠道各自为战，推送效果参差不齐不说，还让管理工作陷入混乱；加之不同渠道的消息分散在各处，员工稍不留意就可能错过重要通知，影响工作效率与决策及时性。 为了解决这样的问题，设计一个统一的企业级消息推送系统就变得至关重要，本文是腾讯云架构师技术同盟系列策划文集的新文章，带你手把手设计一个从混乱到统一的企业级消息推送系统架构。
本文介绍了携程商旅在准实时数仓与湖仓一体化建设中的实践。团队基于Paimon构建稳定高效的数据链路，覆盖订单宽表加工、退票提醒、广告归因等场景，并探索批流一体与 Tag 增量计算，总结了不同场景下Partial Update、Aggregation 等特性的应用经验，对准实时数仓建设具有一定参考价值。
本文通过分享将AI Agent技术应用于“智能播报助手”和“批量建任务”两个真实业务场景的实践历程，深刻阐述了当下将AI Agent与传统工程系统深度融合，而非追求完全替代，才是实现业务提效和价值落地的有效路径。
性能优化是一个经久不衰的课题了，我们都常做。本文列举了很多常用的tips，基本都是我日常开发中遇到的问题，我将这些问题和方法梳理了下来。
近年来，人工智能领域最引人注目的进展莫过于大模型的飞速发展。这些模型以其惊人的学习能力和泛化能力，正在深刻改变我们对 AI 的认知，并推动着 AGI（通用人工智能）的梦想从科幻走向现实。大模型的发展呈现出两大核心趋势：模型能力的持续跃迁和模型生态的日益开放。
本文介绍了百度网盘如何通过Flink构建实时计算引擎，以解决Spark Streaming存在的问题，提供高性能、低延迟、稳定的实时计算能力，并介绍了实时计算引擎的演进历程、选择Flink的原因以及未来展望。
线上的告警系统运行多年来一直很稳定，但是也曾出现过一些问题。数据库告警指标明明已经很高了，但是却没有告警出来，有些指标告警出来了，但是却排查不到什么问题，甚至监控图上都没有什么变化。如果修改告警间隔以及告警次数可能会造成误报和漏报，针对这种情况，需要系统性梳理当前告警系统存在的风险，有针对性地解决这些问题。线上数据库、服务器信息等各种指标的采集也分散在各个地方，没有纳入统一的管理。这些指标的采集需要进行详细的梳理，并统一进行管理，为后续其他的系统的使用打好基础。本文主要关注的是数据库(MySQL、Redis)方面的监控，针对其他方面的监控也略有涉及。监控的原理是相同的，只是在细节方面有所不同，不同的告警系统在设计上可以有所参考。
