Koordinator 是一个开源项目，是基于阿里巴巴内部多年容器调度、混部实践经验孵化诞生，是行业首个生产可用、面向大规模场景的开源混部系统，致力于提升应用服务质量，优化资源使用效率。自 2022 年 4 月正式开源以来，吸引了业界众多优秀工程师的贡献参与和讨论。 小红书是 Koordinator 社区的活跃成员，自项目诞生初期就深度参与了一系列重要功能的演进。
腾讯文档网关既承担着流量入口角色，又面临复杂的多适配逻辑，历经多次迭代后从单体演变为了微服务架构。本文是腾讯文档微服务网关工程化的演进实践总结，为你分享从 node Monorepo 微服务架构下使用 pnpm 与 Docker 构建的优化与思考。
仅以此文，分享给那些初入职场仍在“学习与工作”之间徘徊不定的同学，或者是像作者一样已经工作一段时间却陷入迷茫的同学，希望有助于能让诸位重新迈开已经停下的脚步。
本文将从外部用户的角度，分享 A/B 测试平台的最佳实践。分享分为四部分，整体介绍了 A/B 测试的应用场景，同时结合字节跳动内外部多个场景经验，详解各行业的最佳实践，最后还将探讨一个企业该如何培养可持续的 A/B 测试文化，使其成为产品创新和决策的重要支撑。
本文主要介绍百度搜索内容存储团队应对海量互联网数据分析计算需求时，在构建HTAP表格存储系统方向上的一些技术思考。
在大屏产品中，可视化扮演着信息展示和传达、用户体验和互动、数据分析和决策支持、品牌展示和差异化、故事叙述和信息呈现等至关重要的角色。作为可视化图表的重要载体之一，大屏与智能 BI 产品不管是在产品设计，还是可视化设计的侧重点都有很大不同。
得物大模型训练与推理平台上线几个月后，我们与公司内部超过 10 个业务领域展开了全面的合作。在一些关键业务指标方面，取得了显著的成效，例如： 效率相关部门的合作，多维度打标总正确率取得 2 倍以上提升。利用大模型开辟了新的业务，提升了效率部门的人力产出。 某业务订单 NPS 的识别准确率由 70% (PROMPT 方式)提升到 85% (平台训练大模型) 。 本文基于我们与业务合作的经验，将分享如何在大模型平台上实现业务效果指标提升。我们将以大模型平台上从训练到推理部署的全链路流程为基础，提供优化思路，最终达成业务效果指标的提升。这些流程包括大模型选择、数据准备、大模型训练、效果评估和推理部署。
