从十几个模块到上千个微服务，百度如何构建业界最复杂的微服务系统？Jarvis平台，十年磨一剑，集服务治理、配置管理、链路追踪于一体，打造云原生控制中心。Jarvis2.0，多运行时架构的先驱，实现微服务治理的全新突破。

你是否竭力在测试阶段改进模型性能？即使你改进了模型，由于未知的原因，它也会在生产环境中失灵。如果你遇到类似的问题，那么这篇文章完全适合你。本文将分享7个技巧，使你的模型准确而稳定。如果遵循这些技巧，你可以确保模型即使面对未见过的数据也有更好的表现。

视频转码是将视频文件经过解封装、解码、滤镜处理、编码、封装从而转换为另一个视频文件的过程，B站每天都有大量的视频原片上传后经过转码系统转换为多个不同分辨率。转换后的视频在画质接近原片的前提下会拥有更低的码率，因此会提高网络传输时的流畅性并节省带宽。

将面向微服务的体系结构运用于嵌入式系统需要一些新知识，还需要与用于创建在数据中心虚拟化环境中运行的业务应用程序的平常做法略有不同的软件开发方法。但考虑到面临的机会，有望获得重大的投资回报，值得我们应对这一挑战。

Gundam 是快手主站前端工程化脚手架，目标在于建设统一标准的工程化解决方案，提升研发效率，保障稳定性底线。本文会结合Gundam在新春除夕项目中的落地实践来聊一聊在工程化领域中碰到的问题和思考，以及未来的发展方向。

本文将探讨数据湖实时数仓相关内容。很荣幸请到京东科技实时数仓建设负责人陈伟强老师，他同时也直接承担一些数据产品研发项目的支持，将分享实时数仓在落地和演化过程中的一些问题和解决方案。

构成现代数据中心及其高效运营方式的庞大技术格局正在迅速演变，成本管理迅速成为所有服务提供商永恒关注的问题。下面概述了CSP扩展现代数据中心的五个优秀实践。

本文概述了携程IT管理数万台办公PC时面临的挑战及应对方案，介绍了通过全链路工具实现故障主动发现和自动修复的运营理念。详细阐述了背景、系统架构选型及各部件，深入说明了工具实践过程中面对的大数据量、脚本运行权限、交互弹窗等问题及其解决方案。

为支撑灵活的业务加工和工作流编排场景，快速的业务发展带来的任务量增长，以及保障整个系统的稳定性，我们从易用性、稳定性、以及高性能等方面做了很多的思考和优化，下面我将着重从这三个方面详细介绍。

字节跳动离线数仓默认使用Parquet格式进行数据存储。Parquet作为一种列式存储的开源文件格式，在大数据领域被广泛应用，它所提供的一系列特性，如高压缩率、高查询性能等都非常契合大数据领域。

本文分享了物流技术团队在垂直领域大模型开发和部署过程中的技术细节、挑战解决策略以及实际应用案例。

第二季度，SAP的云收入在亚太及日本地区和欧洲、中东和非洲地区表现很强劲，在美洲地区表现稳健。在云收入增长方面，巴西、加拿大、德国、印度、日本和韩国表现出色，而中国、美国和沙特阿拉伯表现尤为强劲。

在现代物流场景中，包裹信息的准确性和处理效率至关重要。当前，京东快递在邮寄场景中面临着日益丰富的寄递品类和多样化的个性化需求。本文将深入探讨托寄物智能识别——大模型在京东快递物流场景中的应用与落地，分析其产生背景、应用效果及未来发展方向。

2023年确定要将云音乐整体服务搬迁至贵州机房，项目需要在各种限制条件下，保障2000+应用、100w+QPS的服务稳定迁移，是云音乐历史上规模最大、人员最多、难度最高的技术项目。在此过程中，解决了大量历史技术债务，同时化解了大量新增系统性风险。以下为总体方案回顾。

在稳定性保证中，重要的一个环节就是故障管理体系建设，故障管理体系的四大核心功能——故障发现、故障触达、故障定位和故障恢复，其中故障发现作为故障管理的第一步至关重要，包含了指标预测、异常检测和故障预测等方面，主要目标是能及时、准确地发现故障。

来自华为诺亚方舟实验室的王奕超老师今天给我们带来了关于大语言模型在推荐系统中的探索与应用的分享，将从数据、模型和流程三个层面展开，介绍华为在推荐系统领域的两个重要项目，并回答关于用户推理知识构造、特征交叉和在线服务流程的具体问题。通过这些前瞻性的探索和应用，推荐系统的性能和用户体验有望得到显著提升。

台积电在数据中心计算引擎制造方面已经拥有了实际上的垄断地位——这是它自己赢得的。几乎每一个CPU、GPU、DPU、XPU和FPGA都会经过它的晶圆蚀刻设备，并且越来越多地通过它的芯片封装设备。那么，台积电接下来将走向何方？

在AI Native时代，广告营销平台经历了根本性的变革，这些变化不仅提升了广告的效率和精准度，还重塑了广告行业的整体运作方式。其中，强大的广告营销智能体是下一代商业广告平台面向客户交付商业价值的首要载体。进一步，生成式AI又是广告营销智能体的内核及灵魂，真正达成让客户放开说、简单用、都搞定的极致体验。

大数据服务是数据平台建设的基座，随着B站业务的快速发展，其大数据的规模和复杂度也突飞猛进，技术的追求也同样不会有止境。B站一站式大数据集群管理平台（BMR），在千呼万唤中孕育而生。本文简单介绍BMR的由来、面临的主要矛盾以及如何在变化中求得生存与发展。

早在2012年，当时的AMD正考虑退出数据中心CPU业务，而其数据中心GPU也一直没能真正得到关注。就在这生死存亡之际，美国能源部出于自身政治与经济利益决定实施一项开明策略，冒险投资AMD以开展内存技术及百亿亿次级混合CPU-GPU计算的研究。