在流量日益增长的今天，随着用户需求的不断增加和性能要求的提升，一个能够更好地处理高并发、低延迟和资源有效利用的计算层是十分重要的。尽管在过去我们平台使用Java开发的计算层提供了稳定的服务支撑，但面对日益增长的流量和低延迟的需求，Java不可避免地开始显现局限性： 垃圾回收：Java 的自动内存管理依赖于垃圾回收机制，而垃圾回收虽然简化了开发工作，却可能引入不可预测的延迟。 内存使用效率：Java 的内存管理通常比手动管理的语言消耗更多的内存，因为它必须保留足够的空间来处理对象分配和回收。 异步处理瓶颈：虽然Java近年来强化了异步编程支持，但在极限性能优化方面，仍存在不可忽视的不足。 在此背景下，经过调研和实验验证，我们发现了Rust这个计算层改造升级的语言选型。Rust语言以其出色的内存管理、安全性和高效性能而闻名。Rust的所有权模型可以在编译时捕捉大多数内存错误，从而减少运行时错误，这对需要高可靠性和稳定性的系统尤为重要。此外，Rust没有垃圾回收机制，这意味着我们可以更好地预测和控制内存使用，提高应用程序的性能和资源利用率。
得物小程序平台致力于整合并管理微信、支付宝等渠道的得物数字资产，实现数字化管理。通过该平台，小程序和公众号等功能纳入公司工作流，以提升用户体验和管理效率。
近年来，线上购物平台在用户日常生活中扮演着越来越重要的角色。为了满足用户多样化的购物需求，当前大多电商App往往会集成多种购物场景（首页瀑布流、详情页、订单页等等），为不同用户提供量身定制的购物服务。随之而来，多场景学习（Multi-scenario Learning，MSL）在电商平台的搜索推荐系统中也取得了蓬勃发展。下面我们从得物App整体和得物App搜索两个角度出发，深入分析不同场景的特性。
Deepseek-r1模型的爆火标志着本地部署大模型的需求日益增长。本文主要探讨如何优化本地部署大模型的性能，并结合我们的实践进行评测分析，文章最后我们将分享如何在本地高效部署满血版Deepseek-r1大模型。
用户可以在得物购物，也可以在得物社区分享自己的生活。 得物社区中的视频使用双列流，每条内容包含封面、标题等。 对得物社区的创作者而言，选择视频封面是创作链路的重要环节。 对得物社区的消费者而言，封面是影响 CTR（点击率）的关键因素。 封面推荐可以降低创作者的创作成本，提高消费者 CTR。
一、项目背景 1.传统运维的痛点与挑战 2.Kubernetes 与 Operator 的优势 3.平台建设的核心目标 二、建设历程 1.平台架构概览 2.多云管理：跨云资源托管，告别 kubeconfig 切换地狱 3.中间件运维：Kafka 扩容，从黑屏脚本到白屏可视化 4.Node 管理：从黑屏脚本到白屏化平台 5.PV 云盘管理：打破孤盘与繁琐操作的枷锁 6.CPU Burst 管理：关键时刻的“应急电源” 7.YAML 管理服务：让配置变更安全、可控、可回滚 三、项目收益总结 四、经验总结与反思 五、未来展望
创作者服务平台作为得物为社区创作者提供的PC端视频发布入口，地位非常重要。且随着功能的升级迭代，用户群体也越来越多。但我们偶尔会收到如下反馈： 视频损坏，无法播放 视频模糊 曝光度问题 黑屏，只有声音，没有画面
众所周知，英伟达(Nvidia)自2006年推出CUDA以来，经过近20年的发展，尤其是经历了以卷积为代表的深度学习和近两年以Transformer为基础的LLM的推动，CUDA编程基本上成为了GPU编程的代名词。CUDA作为GPU的编程语言，不仅使用户能充分发挥Nvidia GPU的高性能的并行计算能力，也逐渐构筑了一个包括硬件、驱动、开发库和编程技巧的完备生态链，从而使CUDA成为了人工智能、高性能计算和云计算中的核心依赖。
