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    为了应对双11购物狂潮,各大公司都祭出了哪些黑科技?

    面对即将到来的双11购物狂潮,小伙伴们最担心的恐怕不是优惠力度不够,或者是钱包有点瘪,而是买买买之后,要经过多长时间的漫长等待,才能拿到自己的宝贝呢?为了加速整个物流过程,阿里、京东等公司可谓花了血本,历经多年打造的黑科技项目,能否应对今年的双11呢? 菜鸟智能发货引擎:为每一个包裹匹配最合适的快递公司 为客户选择一个合适的快递公司,以最快的速度将货物送到客户手中是每个商家的心愿,然而在现实中,大部分商家选择快递是,基本都是凭经验、比价格的方式按区域对订单包裹进行分配,因为没有办法全面了解各家快递公司的优势

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    腾讯会议核心存储治理:Redis分库和异地多活

    会控为整个会议最为核心的业务,由于海量请求的高性能要求,后台存储全部为 Redis。在业务飞速发展期,各模块边界不够清晰,大家对存储的使用处于失控状态,随着 PCU 的不断上涨,逐步暴露出存储和架构的诸多问题,同时也对系统容灾能力有了更高的要求。会控业务历史包袱重,存储改造伤筋动骨,要做到平滑迁移需要考虑的细节较多。有幸作为 owner 负责(2022.12-2023.08)了会控存储的优化改造,本文主要从业务、个人和企业数据分库、异地容灾和多活(下一步目标)层面总结了会控存储治理的成功实践,目的是形成一套方法论,沉淀下来一套可以复用的工具,以供大家后续工作中参考。

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    资讯 | 苹果进军医疗数据领域;WWDC中发布Safari 11;V8 6.0发布

    每周资讯 IMWeb前端社区 想要成为一名优秀的前端,需要及时掌握互联网技术的时事热点,这周又有哪些值得关注的最新动态呢,让我来为大家一一揭晓! 1 苹果组建秘密团队,打算把iPhone变成你未来的病历卡 在医疗信息系统这个谷歌和微软都曾遭遇失败的领域,其他科技巨头望而却步,然而苹果却不会止步于此。它打造出秘密团队,试图解决医疗界多年来面对的困扰——如何处理零散杂乱的医疗信息。也许,将来有一天,我们可以彻底告别病历卡、告别过敏症清单、告别复杂的临床数据和繁琐的手续,一身轻松地去就医了呢。日前,CNBC撰文

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    年度AI跳槽指南 | CV公司哪家强?人生巅峰怎么上?(真题第二弹)

    ๑乛◡乛๑ 跳槽指南又来了~上一期你拿了多少fen? AI行业也不是只有BAT可去嘛!CV创业公司也相当有钱途。应用场景不断增加,融资规模不断攀升,上市计划不断推进…… 在这个跳槽季,赶紧选择加入CV创业公司,可能不用多久,就会走上人生巅峰。想想,是不是还有点小激动? 但,还是那个问题:你真的准备好了吗?你真的了解这些公司吗? (以及,你知道哪家妹纸最多吗?) 表急,量子位这就给大家送上特别策划的“跳槽指南”系列真题第二弹。帮你检查自身CV技能如何,也帮你挑选更爱哪家公司。 下面,答题开始。 特别提醒

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    我的一点企业上云经验

    作者按:日前,工信部印发《推动企业上云实施指南(2018—2020年)》,其中指出:到2020年,力争实现企业上云环境进一步优化,行业企业上云意识和积极性明显提高,上云比例和应用深度显著提升,云计算在企业生产、经营、管理中的应用广泛普及,全国新增上云企业100万家,形成典型标杆应用案例100个以上,形成一批有影响力、带动力的云平台和企业上云体验中心。统计数字表明,当前传统企业用户“上云”的比例仅为20%,仍有高达70%以上的传统企业没有“上云”。本文是作者在HH集团作为企业上云项目技术负责人在项目完成后,对这次企业上云历程的一些总结以及思考。

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    面试题107:如果需要分库分表,数据是如何做迁移的?

    当我们在初创公司或者公司的一个新的业务线的初期,通常来说不会采用分库分表的,但是随着业务发展,就会有需要分库分表的情况产生。那么针对于之前单库表中的数据我们如何迁移到新的分库分表上呢?我们最先想到的方案应该就是发公告停机停服的数据迁移。 停机停服数据迁移 比如我们已经准备好某一天要进行数据迁移了,那么我会们在当天发布公告,比如通告一下用户,凌晨12点到早上6点系统升级,服务暂不可用。那么到了凌晨12点,所有服务停机,并观察数据库中是否还有数据写入变更删除等操作,如果发现现在数据库中的数据已经静止了,那么一部

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    谈谈自己的大数据迁移经历背景问题规模数据迁移要考虑的问题最后

    今天群里有人问起,刚好做过相关的工作,特此分享一下当时的工作内容和感受。 背景 大概说一下这个事情的背景。在2013年大概4月份,人人网打算做一次大规模的数据迁移——评论服务。所谓评论就是指各种资源下的“评论文字”,比如照片的评论、Blog的评论、分享的评论、音乐的评论…… 早期人人网的各个开发小组各自为政,每个团队几乎都实现了一个评论服务,有各自不同的功能和数据结构,但是大体上还算相似。当时,业务部门希望能够集中这些数据做一些统一的管理,比如权限管理(控制谁能看什么评论)、比如数据内容推荐(基于用户评论人

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