本分享将介绍 Shopee 如何基于大数据、人工智能等技术,在东南亚各个市场实现末端物流分拣的自动化、智能化,从而支撑 Shopee 快速发展的最佳实践。 在 11 月 12 日至 13 日举办的 ArchSummit 2021 深圳站中,Shopee 智能分拣团队负责人 Zewu 分享了 Shopee 在东南亚的智能末端物流提效经验。 Shopee 又将怎样解决和提效? 1.1 背景 先来看看 Shopee 快递的业务模式。由于市场不同,业务类型不同,整个业务流比较复杂。 [up-25e33b044ae363bc3c9fe9c22fd6ccedb82.png] 第一张图对司机的派送范围做了圈定,可以看到,不同司机的派送范围有很大的重叠。 围绕以上这些,Shopee 将会用人工智能技术做更多的尝试。 本文作者 Zewu,Shopee 智能分拣团队负责人,来自 Shopee 供应链快递服务(SPX)团队。
5.简单的深拷贝 利用 JSON 方法先转化成 string 再转换为对象 const deepCopy = (obj) => JSON.parse(JSON.stringify(obj)); 6. > { await wait(1000); console.log( async ); }; asyncFunc(); ---- 原文:https://dev.to/ruppysuppy/6- intersectionobserver_api.html [2] URLs: https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Glossary/URL [3] https://dev.to/ruppysuppy/6- killer-utility-functions-in-javascript-1j68: https://dev.to/ruppysuppy/6-killer-utility-functions-in-javascript
流程提效 工具提效 质量提效 工程提效 image.png 运维提效 大家好,我是史丹利「Stanley」,今天聊聊运维提效。 最近CTO在梳理公司提效方案,老板希望我能多提点建议看法。 回到提效这处话题,我的理解提效有几个维度: 流程提效 工具提效 质量提效 工程提效 流程提效 image.png 最短路径 流程是双刃剑,大家都知道。 但流程提效,正确的角色是辅助,不应该是ADC。咱们诺亚前面遇到了很多问题,迫于压力,只能把流程提效和工具提效的角色互换,通过抑制需求,解决故障多的问题。在当时的场景下,是必然也是最优解,这毫无疑问。 工具提效 image.png imag2 工具提效,在传统公司越来越被重视,但重视度有待商榷。真正伟大的公司在技术和文化的投入是很舍得花钱花时间。 工具提效讲究两点:做的人要懂,更要执着。 质量提效 质量管理不在我们的管理范畴,我们不做过多讨论,问题大家都看的到,不做无意义讨论 工程提效 image.png 闭环 工程提效很关键,是所有事情的源头。
C++提效网站 大家好,我是光城,统一回复:C++那些事网站服务器到期,暂时关闭,大家直接阅读github或公众号内容即可。 https://quick-bench.com/q/paKQEp0HMpgT6BpAW6TA4BoRo-M 需要使用benchmark库。
前不久经历了一次 Mac 换机,从 m1 换机到了 m2,一些提效工具的迁移这里做一个记录。
摘要本文深入探讨了企业级系统从智能化提效阶段向产品赋能阶段演进的架构实践路径。 传统的智能提效关注内部流程优化,而产品赋能则聚焦于创造用户价值和商业价值。本文将系统性地阐述这一演进过程中的关键架构实践。2. 架构演进概览2.1 发展阶段对比维度智能提效阶段产品赋能阶段核心目标内部流程优化用户价值创造技术重点自动化工具智能化产品架构特征单体/简单分布式微服务/云原生数据策略数据孤岛数据中台AI应用规则引擎机器学习 智能提效阶段架构分析3.1 典型架构特征智能提效阶段的架构主要聚焦于内部流程自动化和效率提升:核心组件架构图:3.2 核心技术栈技术层面主要技术应用场景前端技术jQuery, Bootstrap, Vue.js 总结与建议12.1 关键成功因素从智能提效到产品赋能的架构演进是一个系统性工程,成功的关键因素包括:技术层面:渐进式演进:避免大爆炸式重构,采用渐进式架构演进策略数据驱动:建立完善的数据中台,支撑智能化决策云原生理念
摘要 本文深入探讨了企业级系统从智能化提效阶段向产品赋能阶段演进的架构实践路径。 通过分析传统架构的局限性,提出了以用户价值为导向的现代化架构设计理念,并结合实际案例展示了如何构建可扩展、高可用、智能化的产品架构体系。 1. 传统的智能提效关注内部流程优化,而产品赋能则聚焦于创造用户价值和商业价值。本文将系统性地阐述这一演进过程中的关键架构实践。 2. 架构演进概览 2.1 发展阶段对比 维度 智能提效阶段 产品赋能阶段 核心目标 内部流程优化 用户价值创造 技术重点 自动化工具 智能化产品 架构特征 单体/简单分布式 微服务/云原生 数据策略 数据孤岛 智能提效阶段架构分析 3.1 典型架构特征 智能提效阶段的架构主要聚焦于内部流程自动化和效率提升: 核心组件架构图: 3.2 核心技术栈 技术层面 主要技术 应用场景 前端技术 jQuery, Bootstrap
今天刷到 IntelliJ IDEA 2026.1 的更新页,第一反应不是兴奋,是松一口气。
DOE实验设计是一种安排实验和分析测试数据的数理统计方法。DOE测试设计主要是合理安排测试,以较小的测试规模、较短的测试周期、较低的测试成本获得理想的测试结果和科学的结论。
如图,这是一个v-for渲染的列表(只是目前这个版块才刚开始做,目前只有一个),圆圈内的就是一个组件,也就是要v-for动态组件
接下来,本文将分享一些使用WeTest进行测试提效的小经验,希望能帮到大家。
v-for渲染的列表(只是目前这个版块才刚开始做,目前只有一个),圆圈内的就是一个组件,也就是要v-for动态组件 外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-CgstVJ6d
没更新文章的这些天一直在写hades项目(Java轻量级规则引擎),这两天发布了个新的版本v1.0.4。
如果说沟通能力是运营的核心能力之一,那么提升沟通的效率就是重中之重,很多靠语言表达没办法理顺的逻辑只需要一张流程图就可以解决。Process on作为一款免费的在线流程图网站,提供的体验很舒适(比语雀自带的流程图要好用很多)。相比于Xmind这些工具,它的优势在于云同步,而且对图的支持最全。
., v0.1.0-beta.6) manifest Manage Docker image manifests and manifest lists network Manage
直达原文:智能运维赋能提效:基于LLM的故障处置和智能引导系统01.引言:可观测性驱动的智能运维转型在分布式与云原生架构普及的背景下,企业IT系统复杂度激增,传统人工运维模式难以应对跨域故障定位与处置效率的挑战 基于大模型技术(LLM)的运维知识库系统,通过整合可观测数据(指标、日志、链路)与私域知识,实现故障的智能诊断与预案推荐,成为企业运维转型的核心抓手。 1)知识库构建:可观测数据的智能底座私域知识库建设是小鲸观测助手的核心支撑。 (2)交互式排障引导对于复杂故障,小鲸观测助手提供对话式智能引导:用户通过自然语言描述问题(如“API响应延迟突增”);系统基于可观测数据(Trace链路、日志聚类结果)定位瓶颈点,逐步引导执行检查项; 未来,随着大模型与可观测体系的深度协同,运维知识库将进一步向自主分析-决策-执行的智能化阶段演进,为企业构建“事前预防、事中快速处置、事后持续优化”的韧性运维体系。
在RPA工作场景应用上,我们更常听到的可能是财务、银行、保险等行业。其实,除了这些,法律团队借助RPA增强业务处理能力的案例也十分典型。法律专业人士需要提供快速而有效的法律建议,跟上谈判和签订合同的快节奏。但与此同时,他们还需要降低代理、交易、监控、监管、合规等方面带来的成本。简而言之,无论是内部法律顾问还是外部法律顾问,法律团队都需要在他们及其客户的组织中促进“自动化优先”的思维方式。
同时我也整理了一个简单实现案例,方便给大家参考 https://github.com/chameleon-team/cml-best-practice 五.总结 日常开发中,我们面临的问题无非是 开发提效
[提效技巧] 前言 在日常开发中,影响我们开发效率的因素很多,有时候不仅仅会影响开发效率,还会搞崩我们的心态。
设计文档可以说是日常工作中非常重要但又容易被忽略的部分. 好的设计文档是项目成功的重要基石.