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京东小程序CI工具实践

作者:京东物流 张俊峰 本文从整体介绍了京东小程序CI工具的用途及工作流程,读者可以通过本文了解到一种全新的京东小程序上传方式,同时结合构建脚本和流水线,可大大提高小程序的部署和发布效率。 01 前言 在今年的敏捷团队建设中,我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢?由此我的Runner探索之旅开始了! 京东小程序CI工具是为京东小程序打造的效率提升工具。通过CI工具,开发者无需依赖小程序开发者工具即可实现京东小程序的预览、上传等操作。同时结合构建脚本和流水线,可以支持代码包的远程部署,实现小程序CI/CD。 1.1 京东小程序简介 京东小程序平台是一个全面开放的生态模式,入驻平台后,能分享京东系APP流量福利、海量SKU和开放能力。提升用户体验,给商家带来新机遇。 京东小程序架构分为视图层和逻辑层,视图层运行在WebView容器里,负责UI渲染;逻辑层运行在JSCore的沙箱容器里,负责数据处理。二者通过JSBridge通道进行数据通信。京东小程序架构图如图1所示。 图1 京东小程序架构图 1.2 关于小程序CI工具 小程序CI工...

从稀疏表征出发、召回方向的前沿探索

作者 | lhy12138 导读 目前百度大搜主要有基于稀疏表征的倒排检索和稠密表征的语义检索双路召回。随着深度学习技术的发展,语义检索的召回效果得到了显著提高;与此同时,因为稀疏表征有着精确匹配、索引效率和可解释的优势,最近学术界重新将目光放回稀疏表征架构,研究稀疏表征如何从大规模语言模型中获益。本文将介绍学术界在倒排召回和语义召回的最新进展。 全文6386字,预计阅读时间16分钟。 一、搜索中的召回 召回一般会从海量候选库中选择与query相关的文档送给上层排序模块,因为效率原因,往往无法执行query-url细粒度交互。目前召回主要有基于term的传统倒排召回和基于向量表征的语义召回。本文将介绍两个方向在学术届的一些最新进展。 二、如何看待语义召回和传统倒排召回的关系? 随着预训练模型和样本技术的更新,语义召回表现了强大的检索效果,而传统倒排技术因为成本、效率问题并没有获得效果的显著提高。倒排召回基于term归并,因此具有较强的可解释性;而语义召回在向量空间搜索与query语义最相似的文档,对语义的表达能力更强。应该如何看待两者在召回链路上的关系呢? Are We There ...

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