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作为一种新的商品表现形态,内容几乎存在于手淘用户动线全流程,例如信息流种草内容、搜索消费决策内容、详情页种草内容等。过去一年,我们通过在视频生成、图文联合生成等核心技术上的持续攻关,AIGC内容生成在手淘多个场景取得了规模化落地价值。本专题《淘宝的AIGC内容生成技术总结》是我们摸索出的一部分实践经验,我们将开启一段时间的内容AI专题连载,欢迎大家一起交流进步。

64 Technology lddgo Shared on 2025-03-17

在微服务高并发场景下,微服务之间的调用量不断增加,大流量很可能会引起服务崩溃,微服务的稳定性对业务系统的影响也比较大。一般微服务容错组件都提供了限流的方式来保护我们的系统,本文主要介绍微服务限流的几种主流方案与适用的场景。

69 Technology lddgo Shared on 2025-03-17

2025年了,你使用过 AI 编程工具吗?近期 Cursor 在圈内圈外越来越火,加之我又用它实现了个工具,也跟周围人“科普”过,觉得还是值得写篇文章再介绍一下,让非技术同学也知道可以尝试开发一些小工具、小程序或小应用。

59 Technology lddgo Shared on 2025-03-17

本文将分享阿里云在DevSecOps中设计环节的实践经验,希望能够让大家理解阿里云是如何保障产品安全水位,并希望这些经验能够帮助到正在尝试落地DevSecOps解决方案的企业。

72 Technology lddgo Shared on 2025-03-17

vArmor 是字节跳动开源的云原生容器沙箱系统,它借助 Linux 的 AppArmor LSM,BPF LSM 和 Seccomp 技术进行容器加固。用户可以通过 vArmor 的 CRD API 在 Kubernetes 集群中管理安全策略,对指定工作负载的容器进行加固。vArmor 旨在降低利用现有技术加固容器的门槛和成本,从而平衡安全风险与防护成本。 本文将介绍我们推出 vArmor 项目的目的,然后从技术角度出发介绍其在不同场景的应用。本文将向您展示如何凭借vArmor 的技术特性来解决特定问题,从而实现技术与业务目标,助力企业构建云原生环境下的安全防线。

71 Technology lddgo Shared on 2025-03-17

我们先来探讨一个核心概念:稳定性 。想象一下,一个系统、一个物体或一个过程在受到外部干扰或内部变化时,能否如一面坚实的墙壁,屹立不倒?在信息系统的世界里,稳定性的定义就如同这面的墙壁,它确保在各种干扰面前,我们服务依旧保持可用。 然而,尽管这个定义听上去很清晰,若要用它来推动我们的稳定性建设,却显得有些模糊。因此,我们需要深入探讨如何将这一概念转化为切实可行的方法论。 我们将方法论定义为影响结果的公式,并为稳定性写下了如下公式: 稳定性 = 全局风险可见性 * 风险转化概率 * 故障可感知 * 预案可靠性 但随着实践经验的增长,再对上述公式因子进行正交分析后,我发现稳定性其实可以简化为: 稳定性 = 系统风险(概率) * 风险应对能力

66 Technology lddgo Shared on 2025-03-17

上个月,GitClear 在其 AI Copilot代码质量报告 中发布了对 2.11 亿行代码的分析结果。其中一个关键发现是:重构的代码数量正在降低,而重复的代码数量持续攀升。事实上,2024年首次出现了新增重复代码量超过重构工作量的情况。 这种趋势被归因于 AI 编程助手的兴起。如果持续发展,我们可能正走向一场软件危机。

85 Technology lddgo Shared on 2025-03-14

bilibili 会员购票务从2017年从0-1开始,目前业务覆盖全国绝大部分2次元及2.5次元的展览、演出等项目。比如展览方面,有B站自己主办的BiliBili World(简称BW),Bilibili Macro Link(简称BML),和各种协作承办的漫展等。目前会员购票务在漫展垂直的市场率在行业中处于TOP级领先地位。

81 Technology lddgo Shared on 2025-03-14

Collector 是 OpenTelemetry 的核心组件,但在底层基础设施(如 Kubernetes 节点)故障时,可能暴露出阻塞或延迟问题。本文通过一次因 Sampling 服务节点宕机引发的故障,结合代码分析其原因,并提供临时和长期解决方案

67 Technology lddgo Shared on 2025-03-14

本文围绕直播团队在过去半年中基于AI技术在工程侧提效的探索展开,详细介绍了服务端、前端、数据科学、测试和数据研发等职能团队如何结合AI能力进行创新尝试。文章不仅总结了现阶段取得的阶段性成果,还深入分析了AI能力的优势与局限性,例如文本生成的涌现能力、固定思维过程以及对世界的有限理解等。通过具体案例,如任务拆分、输入提炼和人“机”交互设计,作者分享了如何合理设计AI能力与现有研发链路的适配方案,以实现更高效的解决方案。此外,文章还探讨了RAG实践、FT调优等技术的应用,并表达了对未来进一步探索和合作的期待。

72 Technology lddgo Shared on 2025-03-14