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关注潜在的整数越界问题 | 京东物流技术团队

在平时的开发过程中,整数越界是一个容易被忽视的问题,关注潜在的整数越界问题可使我们编写的代码更加健壮,规避因整数越界导致的 bug。 比较器 以下是在 Code Review 中发现的比较器实现:  乍一看该比较器实现不存在问题,但是如果 tag1 = Integer.MIN_VALUE = -2147483648, tag2 为大于 0 的数字如 1,则此时 tag1 - tag2 = 2147483647,但是按照 java.util.Comparator#compare 的定义,tag1 小于 tag2 时,应该返回一个负数,以上写法在遇到这样的示例数据时将导致排序结果错乱,引发相关 bug。 下面看看 Spring 中比较器的实现,在 Spring 中,提供了 @Order 注解用于指定 bean 的顺序,默认值为 Ordered.LOWEST_PRECEDENCE = Integer.MAX_VALUE,即在排序时排在最后,相关源码如下:  对应的比较器实现如下: 可知其采用的 Integer.compare 方法对两个整数进行比较操作,查看 Integer#c...

Embedding技术与应用(4): Embedding应用工程探析

编者按:随着互联网内容数量的急剧增长,个性化推荐已成为各大科技公司的核心竞争力之一。那么,如何构建一个可靠、高效的基于嵌入技术的推荐系统,使其能够在实际生产环境中正常运行呢?这是所有从业者都关心的问题。 本文是Embedding技术与应用的最后一篇,探析 Embedding 应用工程的文章。作者认为,要让一个推荐系统项目取得成功,不能仅仅停留在算法层面,更需要从工程实现的角度进行全面的考量和设计。 文章详细阐述了一个推荐系统从零到一的完整流程,包括:生成嵌入、存储嵌入、处理与迭代嵌入、检索嵌入、更新与版本控制嵌入、推理与延迟优化、在线与离线评估等多个方面。这些都是构建一个可靠、高效推荐系统必须解决的关键问题。作者还指出,从业务角度来看,要让一个基于机器学习的项目成功实施,需要数据、技术和产品相互配合,不能单纯依靠算法本身。 这篇文章为我们深入剖析了工程实现对推荐系统的重要性,让我们更全面地认识到机器学习项目不仅需要出色的算法,还需要考量数据、技术构建、产品匹配等多方面因素,方能取得成功。本文为从业者提供了很好的工程思路与指导,具有重要的参考价值。 以下是译文,enjoy! 作者 | V...

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