刷一条短视频、点一次商品、读一篇新闻……你看到的下一条内容，背后都有一只“看不见的手”在毫秒之间完成决策：召回→粗排→精排→干预→返回。这只手就是推荐系统的调度中枢。今天，腾讯云架构师技术同盟成员为你拆解如何从零到一、再到亿级流量，用 3 个阶段、9 张图、1 条 Trace 链路，把推荐调度做成可热插拔、可观测、可无限实验的平台系统。无论你是 1.0 的初创团队，还是 3.0 的大厂中台，都能在这里找到复制即用的演进路线。
本文旨在深入剖析火山引擎 Model Context Protocol (MCP) 开放生态下的 OAuth 授权安全挑战，并系统阐述火山引擎为此构建的多层次、纵深防御安全方案。面对由 OAuth 2.0动态客户端注册带来的灵活性与潜在风险，我们设计了从“事前预防”到“事中限制”，再到“事后兜底”的完整安全闭环。该体系通过授权前二次确认、令牌身份与权限隔离、以及 API 级别精细化管控等关键举措，在确保 MCP 生态灵活开放的同时，最大限度地保障用户资产与数据安全，构建值得信赖的开发者生态。
对于老年代的对象，大部分人第一印象是因为多次GC没有被回收所以晋升到老年代的。其实不然，本文对于老年代中发现大量不可达对象深入排查了一下，发现部分高QPS场景下临时对象的提前晋升问题和难以回收的现象。
本文深入探讨了RAG（Retrieval Augmented Generation）技术的实现细节与优化策略，指出在AI应用开发中，RAG常被视为黑盒导致问题定位困难。文章从文档分块（Chunking）、索引增强（语义增强与反向HyDE）、编码（Embedding）、混合检索（Hybrid Search）到重排序（Re-Ranking）等关键环节进行了详细解析，强调需结合具体场景对各模块进行调优，以提升召回率与精确率的平衡，并倡导从快速使用走向深度优化的实践路径。
得物近年来发展迅猛，平台商品类目覆盖越来越广，商品量级越来越大。而以往得物的上新动作更多依赖于传统方式，效率较低，无法满足现有的上新诉求。那么如何能实现更加快速的上新、更加高效的上新，就成为了一个至关重要的命题。近两年AI大模型技术的发展，使得发布和审核逐渐向AI驱动的方式转变成为可能。因此，我们可以探索利用算法能力和大模型能力，结合业务自身规则，构建更加全面和精准的规则审核点，以实现更高效的工作流程，最终达到我们的目标。本文围绕AI审核，介绍机审链路建设思想、规则审核点实现快速接入等核心逻辑。
自2020年Python 2停止维护至今，5年过去了。虽然还有很多项目依旧在使用Python 2，但不可否认，无论是企业还是社区，都在努力向Python 3迈进。Python 2简洁易读、灵活易上手、支持库丰富，但随着大规模使用，亦逐渐暴露出各种不足。尤其是近些年Python维护者们通过持续补丁对Python 2进行优化和修复，但其底层架构和实现上的问题依然无法完全解决。为什么要升级到Python 3？如何在TencentOS Server 4中进行升级？
