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背景在物流系统中，接单是信息流的关键和重要的一环，每个业务场景都会对应一种标准接单流程，例如销售出、采购入等等。标准接单包括统一接口定义、统一数据模型、标准接单核心应用职责划分。而这个标准并不是在接口定义的初期就规划好的，通常会经历业务不断增长而带来的需求迭代、业务融合、组织架构调整或升级引起的流程优化与拆分。这样一些系列事件下来，可能一个接单应用会流转到多个部门，接单流程就会越来越丰富，可能包括

一、前言   性能测试之于软件系统，是保障其业务承载能力及稳定性的关键措施。以软件系统的能力建设为主线，系统能力设计工作与性能测试工作，既有先后之顺序，亦有相互之影响。以上，在性能测试的场景决策，架构分析、流量分析、压测实施和剖解调优等主要环节中，引发对于系统能力底盘夯实和测试策略改进的诸多思考。    在性能测试阶段，剖析系统能力实现及调优方案，探索更优解

1. 背景这可能是篇完整讲解鸿蒙端使用CANN部署AI模型的文章, 满满干货。社区作为用户交流、信息传递的核心载体，图片内容（如理财产品截图、投资经验分享配图、用户互动评论图片等）的展示质量直接影响用户的信息获取效率与平台信任感。从京东金融App社区的业务需求来看，当前用户上传图片普遍存在多样性失真问题：部分用户通过老旧设备拍摄的图片分辨率较低，部分用户为节省流量选择低画质压缩上传，还有部分截图类

引言大模型应用的春天来了。在人工智能的浪潮中，大模型正成为推动技术变革的核心力量。春节前，DeepSeek R1 的发布在全球范围内引发了巨大轰动，它不仅在性能上与 OpenAI 的模型不相上下，更凭借其基于 CoT（Chain of Thought）的推理过程，展现出强大的逻辑能力，同时，开源和低成本的优势，让众多企业迅速接入。DeepSeek 已然成为各行业关注的焦点，今年无疑是大模型应用爆发

一、前言我是一名京东具身智能算法团队的研究人员，目前，主要专注在真实场景真实机器人下打造一套快速落地新场景的具身智能技术架构，聚集机器人操作泛化能力提升，涉及模仿/强化学习、“视觉-语言-动作”大模型等方法研究。本文主要以第一阶段咖啡机器人任务场景为切入点，来阐述所取得的技术突破，以及后续技术优化方向。如下是机器人全程自主完成打咖啡的视频。二、问题定义和路径选择具身智能，指的是配备实体身躯、支持物

近日，赛迪顾问发布《2025中国AI Infra平台市场研究报告》，凭借在异构算力调度、GPU池化管理等领域的技术创新和实践成果，京东云在“2024年中国AI Infra 平台算力管理层市场厂商竞争力象限分析图”中稳居产品能力前三。赛迪在报告中指出：当前AI Infra平台已形成“算力管理层—模型管理层—应用管理层”三层能力体系。其中，算力管理层占主导地位，2024年市场份额达64.6%，异构算力

1. 背景在分布式系统中，消息队列（MQ）是实现系统解耦、异步通信的重要工具。然而，MQ消费时出现的消息乱序问题，经常会对业务逻辑的正确执行和系统稳定性产生不良影响。本文将详细探讨MQ消息乱序问题的根源，并提供一系列在实际应用中可行的解决方案。2. MQ消息乱序问题分析常见的MQ消息乱序问题的根源主要可以归结为以下几点：2.1 相同topic内的消息乱序1). 并发消费：在分布式系统中，为了提高消

       作为一名开发者，bug 往往是我们最怕遇见的东西；而比遇到 bug 更可怕的事情，是定位不到 bug。作为一名前端开发者，与业务逻辑相关的 bug 还相对好定位、好解决一些；而一些与语法特性、平台与设备差异相关的 bug 则更令人头疼一些。这里记录下我在工作中遇到过的稀奇古怪的前端问题，作为给自己的记录和提醒。用 vh 定义全屏显示的问题&nb

1 项目介绍1.1 项目背景简单一句话：模板进程是流程的子流程；往往用于比较复杂的aigc项目流程中。由于一个模板有多个流程，一个运营人员可以操作多个流程，也可创建多个流程。在模板推荐时，就会导致不知道是哪次流程。1.2 项目目标为了区分模板中流程，就需要增加进程的概念（子流程），为了方便运营理解，此处也叫模板进程。2 需求分析2.1 底层逻辑1、场景模板、指令触发模板均支持实例，模板数据支持根据

团队于今年(2025.9)打磨出了深度优化的自研数据库内核——DongSQL V1.1.0。[如果对前因后果比较感兴趣，可以移步上一篇文章《宝剑锋从磨砺出——零售数据库内核，为大促铸剑！》]本文将深度解析DongSQL在语法扩展、并发控制、查询优化等方面的内核改造，以及在电商场景下的优化实践。1、DongSQL在语法扩展上的优化1.1. RETURNING子句功能▶︎ 语法扩展创新：DongSQL

癸卯七月风雨大作   京东零售·袁博文    僵卧双九不自哀，尚思为东戍轮台。  夜阑卧听珊瑚雨，铁马内核入梦来。前言略长，只关心技术的同学可直接跳过看第二章一、前言：技术的底色是什么？这个问题在技术人心中其实没有标准答案，每个人都有每个人的见解。架构师眼里大抵是高屋建瓴，统领全局；技术大牛的视角可能是剖根溯源，精刀细琢；新人小白或许更单纯，无非就是学

1. 为什么要分区？分区（partitions） 也被称为 分片（sharding），通常采用对数据进行分区的方式来增加系统的 可伸缩性，以此来面对非常大的数据集或非常高的吞吐量，避免出现热点。分区通常和复制结合使用，使得每个分区的副本存储在多个节点上，保证数据副本的 高可用。如下图所示，如果数据库被分区，每个分区都有一个主库。不同分区的主库可能在不同的节点上，每个节点可能是某些分区的主库，同时是

JoyAgent 是京东自主研发的智能体引擎平台。今年7月，其多智能体引擎模块JoyAgent （JDGenie）正式开源；9月，在 JDGenie 基础上进一步开源 DataAgent 能力，此次，京东再次发布重要更新-在JoyAgent-JDGenie中开源多模态RAG能力。持续推进智能体技术在开源社区的共建与共享。目前该项目在GitHub上已获得11.2kStar，欢迎开发者体验并参与共享。

近日，在最新公布的 IO500 排行榜中，京东云云海 AI 存储基于通用 NVMe 盘存储服务器，结合全栈自研软件体系与深度调优，成功跻身 IO500 生产榜单全球前四、国产自研第一。相较传统超算存储技术，云海AI存储不采用 PMEM 硬件，具备更强通用性的同时也实现了更低存储成本。IO500是全球高性能计算HPC领域最权威、影响力的存储系统性能评测标准之一，评测维度涵盖了高性能存储系统的

近日，在全球最权威的存储系统性能评测IO500榜单上，京东云海跻身榜单全球前四、国产自研第一。由此，京东云海存储成为全球最大规模基于国产CPU的AI存储技术应用，也是目前全球性能最强的基于通用NVMe架构的AI存储。一、存储性能，斩获多项全球第一基于通用 NVMe 盘存储服务器，结合全栈自研软件体系与深度调优，此次云海 AI 存储斩获了多项 “全球第一”：首先，通用硬件性能第一，不使用 PMEM

“不可靠的网络”、“不稳定的时钟”和“节点的故障”都是在分布式系统中常见的问题，在文章开始前，我们先来看一下：如果在分布式系统中网络不可靠会发生什么样的问题。有以下 3 个服务构成的分布式集群，并在 server_1 中发生写请求变更 A = 1，“正常情况下” server_1 将 A 值同步给 server_2 和 server_3，保证集群的数据一致性：但是如果在数据变更时发生网络问题（延迟

1. 为什么要分区？分区（partitions） 也被称为 分片（sharding），通常采用对数据进行分区的方式来增加系统的 可伸缩性，以此来面对非常大的数据集或非常高的吞吐量，避免出现热点。分区通常和复制结合使用，使得每个分区的副本存储在多个节点上，保证数据副本的 高可用。如下图所示，如果数据库被分区，每个分区都有一个主库。不同分区的主库可能在不同的节点上，每个节点可能是某些分区的主库，同时是

一、引言为什么同样是做 RAG，有的效果拔群，有的却差强人意？分块（Chunking）策略可能是那个被你忽略的关键环节。什么是Chunk？AI中的分块是指将大型文档分割成称为“chunk”的较小片段。这些片段可以是段落、句子、词组或受token限制的片段，这使得模型能更轻松地仅搜索和检索所需内容。这种分块技术对于优化检索增强生成（RAG）的性能至关重要。为什么在RAG中需要Chunk？在RAG中，

2025开放原子开发者大会于11月21日至22日在北京北人亦创国际会展中心成功举办。本届大会以“一切为了开发者”为主题，汇聚了来自全球的开发者、学术专家、开源先锋及社区代表，围绕技术实践、生态建设等多个维度展开深度分享与交流。大会设有开幕式暨前沿主论坛，以及十余场平行技术分论坛，内容覆盖前沿技术与创新实践、开源项目与基础软件、开发者生态与社区治理、学术研究与开源融合等关键方向，为开发者构建了从战略

一、新闻先播放一条最新新闻，通义团队官宣开源了两个智能体Alias-Agent和Data-Juicer Agent。Alias-Agent提供了RaAct，Planner，DeepResearch三种模式，以实现灵活的任务执行。DataJuicer 智能体是一个数据专员，由数据处理智能体，代码开发智能体，MCP 智能体，数据分析与可视化智能体，问答智能体五个智能体组成。看到这里已经相当炸裂了！可