本文深入解析了NL2SQL（自然语言到SQL）技术，探讨其在数据驱动决策中的关键作用。通过将自然语言查询自动转换为结构化查询语言（SQL），NL2SQL使业务分析师无需掌握复杂编程技能即可高效访问和处理数据。文章从技术背景、发展历程、核心挑战与解决方案等多个维度，系统性地介绍了NL2SQL的工作原理及优化策略，涵盖模式链接、提示词工程、检索增强生成（RAG）、语义层构建等关键技术，并结合实际应用场景展示了其在提升数据分析效率与准确性方面的巨大潜力。
随着鸿蒙Next的发布，越来越多的APP开始推进鸿蒙化适配，产品与技术团队也启动了游戏电竞直播SDK的鸿蒙适配规划。投入足够资源通常能达成适配目标，但仅实现技术目标的意义相对单薄 —— 如何进一步升华价值、让鸿蒙适配效益最大化？本文将介绍基于Kuikly框架的鸿蒙跨端适配方案，实现SDK业务代码100%跨三端跨多游戏App复用，相比各端独立开发，可节省 50% 以上人力，显著提升开发效率。其中Kuikly是腾讯广泛使用的跨端开发框架，提供了使用Kotlin语言开发Android、iOS、鸿蒙、Web、小程序跨端应用能力，也是腾讯端服务联盟的重要成员。
云游戏作为一种新兴的游戏模式，将游戏的存储、计算和渲染任务从本地终端迁移至云端服务器，使玩家无需配备高性能的硬件，仅通过网络实时接收来自云端服务器的游戏音视频流，即可畅玩各类大作。云游戏突破了设备性能的限制，让“低配”玩家也能拥有“高配”体验，但同时也对终端与云端服务器之间的网络连接质量提出了更高要求。
volatile 作为 Java 的基础关键字，一直是个熟悉又神秘的存在。我们在日常做并发编程的过程中经常用到，我们知道在什么场景下需要用到，但却始终不清楚底层究竟做了什么。互联网上搜出来的大多数博客都在解释 volatile 关键字是为了解决指令重排序、内存可见性问题，或是什么内存屏障、缓存一致性协议一类“形而上的词汇”。而究竟什么是指令重排序，为什么要重新排序，什么是可见性问题，底层原理是什么，volatile 又是如何解决的却鲜有提及。引得 Java 开发者们如雾里看花，线上线下充满了疑惑的空气。本文将浅浅探究一下这一切的底层原理，一起来学习“没有用”的知识，各位看官看懂了可以出去和面试官对线。
本文探讨了如何利用多模态大模型提升淘宝家装商品的尺寸识别能力。在实际应用中，用户对家具商品的精准尺寸信息高度敏感，错误或模糊的尺寸数据不仅影响家装搭配的美观性与实用性，还可能导致商品与使用场景不匹配的问题。为此，文章介绍了通过Prompt工程、指令监督微调（SFT）和强化学习等方法优化多模态大模型的技术路径，旨在从SKU文本、SKU图片以及图文详情中高效提取准确的尺寸信息，并解决复杂情况下的尺寸推理难题。
在视频审核中，对于特定的违禁视频内容需要进行严格管控和封禁。例如：对于领导人在一些特定时期事件的丑化;视频中出现醒目的广告引导，这些广告最终可能指向境外一些赌博，淫秽网站;再有对于一些像是巴以冲突等时政事件的恶意抹黑。这些都需要审核系统在视频进审时可以快速识别并封禁这些内容。
