元服务特点-低调大师

元服务特点

2023-05-31 1301

随处可及
- 服务发现：元服务可在负一屏、应用市场等入口发现并使用。
- 智能推荐：元服务可以基于合适场景被主动推荐给用户使用。
服务直达
- 元服务支持免安装使用。
- 服务卡片：支持用户无需打开元服务便可获取服务内重要信息的展示和动态变化，如天气、关键事务备忘、热点新闻列表。
跨设备
- 元服务支持运行在1+8+N设备上，如手机、平板等设备。
- 支持跨设备分享：例如接入华为分享后，用户可分享元服务给好友，好友确认后打开分享的服务。
- 支持跨端迁移：例如手机上未完成的邮件，迁移到平板继续编辑。
- 支持多端协同：例如手机用作文档翻页和批注，配合智慧屏显示完成分布式办公；手机作为手柄，与智慧屏配合玩游戏。

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基于AIGC的京东购物助手的技术方案设想 | 京东云技术团队

灵感来源随着AIGC的爆火，ChatGPT，GPT-4的发布，我作为一个算法工作者，深感AI发展的迅猛。最近，OpenAI的插件和联网功能陆续向用户公开，我也在第一时间试用了这些最新的功能。在OpenAI的插件市场上，我被一个可以帮助分析食谱，并生成购物清单的功能所吸引。我开始思考，如果我能够基于京东商城和AIGC的能力，帮助用户分解需求，在商城搜索相关商品，并直接返回他们想要的商品，甚至将所需商品直接加入到购物车，待后续用户结账购买，那将会是多么方便。技术方案方案设想虽然我不清楚OpenAI上的Plugins是如何将OpenAI与插件所对应的网站结合的具体细节，但我认为大致的思路应该是这样的：通过GPT去判断用户的意图，如果OpenAI察觉到用户有插件对应的意图，它就去调用插件，从而提供服务。另外，由于我没有京东内部的搜索查询，购物车等接口，所以我暂时通过自动化测试软件模仿人类点击查询等操作来提供服务。方案逻辑我想做一个购物助手，并且只想做一个POC验证，所以技术上一切从简。大致的技术细节如下图所示：在开始的时候，通过Prompt，让GPT判断用户意图。如果GPT判断出...

2023-05-31

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1.前言在离线数据研发中，随着业务的快速发展以及业务复杂度的不断提高，数据量的不断增长，尤其得物这种业务的高速增长，必然带来数据逻辑复杂度的提升，数据量越大，复杂度越高，对任务的性能的要求就越高，因此，任务性能的优化就成了大家必然的话题，在离线数仓招聘中，这几乎成了必考题目。大数据领域，为了提高超大数据量的计算性能，几代人不断在努力，不断榨取着计算机的CPU、内存、磁盘每一个模块的性能，从早期的纵向扩展（提升计算机性能，如IBM、ORACLE 早期推崇的服务器到小型机到大型机的演进）到目前的大规模横向扩展(分布式集群模式），都是旨在提升大数据的性能。本文重点从在分布式计算模式下，如何来优化任务，大家耳熟能详的常见优化如：mapjoin skewjoin distribute by 等就不多做赘述，本文主要探索技巧、策略及方法。 2.任务优化策略 2.1 优化方向补充说明：目前得物大数据在阿里云的dataworks 环境下，集群层面做了比较多的工作，IO、网络、机架感应等暂时无需过多关注，如有自建集群时，可重点关注，我们重点关注JOIN 和REDUCE 层面，优化细节也重点基于这...

2023-05-31

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