Jupyter Notebook是一套基于web的交互式开发环境。用户可以在线开发和分享包含代码和输出的交互式文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown等。用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。
随着政策鼓励与技术成熟，开源作为一种新型的生产方式、创新的协作方式，正逐渐渗入到千行百业，并在国家战略层面的得到了肯定和支持
Promise时效控单系统作为时效域的控制系统，在用户下单前、下单后等多个节点均提供服务，是用户下单黄金链路上的重要节点；控单系统主要逻辑是针对用户请求从规则库中找出符合条件的最优规则，并将该规则的时效控制结果返回客户端，比如因为临时疫情等原因针对仓、配、商家、客户四级地址等不同维度进行精细粒度的时效控制。
Mock有模仿、伪造的含义。Mock测试就是在测试过程中，对于某些不容易构造或者不容易获取的对象，用一个虚拟的对象来创建以便测试的测试方法。
PyWebIO 提供了一系列命令式的交互函数，能够让咱们用只用 Python 就可以编写 Web 应用, 不需要编写前端页面和后端接口, 让简易的 UI 开发效率大大提高
令人惊艳的ChatGPT横空出世 背后有怎样的前沿技术支撑 走向大规模产品应用又有何局限 深耕对话式AI技术十余年 京东云算法科学家将带您一同走进技术世界 解析ChatGPT的技术亮点与局限 分享下一代对话式AI技术趋势 从好玩到好用 探讨对话式AI的落地实践
作者：黄金 一、Dubbo简介 Dubbo是一款典型的高扩展、高性能、高可用的RPC微服务框架，用于解决微服务架构下的服务治理与通信问题。其核心模块包含 【RPC通信】 和 【服务治理】 ，其中服务治理又分为服务注册与发现、服务容错、负载均衡、流量调度等。今天将重点介绍Dubbo的服务注册与发现。
电销是什么？就是坐席拿着电话给客户打电话吗？no no no，让我们一起走进京音平台之电销系统。 京音平台2020年初开始建设，过去的两年多的时间里，经历了跌宕起伏，有经验、有教训，整体来说平台经历了人工、自动化阶段，目前处于初步智能化阶段，希望可以将过去的一些心路历程分享给大家，共同交流、共同进步。
2022年12月28日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会指导，隐私计算联盟、中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会联合主办的“2022可信隐私计算峰会”在京召开。
ThreadLocal是一个关于创建线程局部变量的类。 通常情况下，我们创建的变量是可以被任何一个线程访问并修改的。而使用ThreadLocal创建的变量只能被当前线程访问，其他线程则无法访问和修改。ThreadLocal在设计之初就是为解决并发问题而提供一种方案，每个线程维护一份自己的数据，达到线程隔离的效果。
在高并发下，Java程序的GC问题属于很典型的一类问题，带来的影响往往会被进一步放大。不管是「GC频率过快」还是「GC耗时太长」，由于GC期间都存在Stop The World问题，因此很容易导致服务超时，引发性能问题。
定义： 相同文档结构（Mapping）文档的结合 由唯一索引名称标定 一个集群中有多个索引 不同的索引代表不同的业务类型数据 注意事项： 索引名称不支持大写 索引名称最大支持255个字符长度 字段的名称，支持大写，不过建议全部统一小写
测试的覆盖通常是指需求范围的执行程度，如需求、测试用例、缺陷的正向与逆向的双向追溯。便于对其相关属性的度量，即使用了覆盖率。
视频格式就是通常所说的.mp4,.flv,.ogv,.webm等。简单来说，它其实就是一个盒子，用来将实际的视频流以一定的顺序放入，确保播放的有序和完整性。
随着数据量的增大，传统关系型数据库越来越不能满足对于海量数据存储的需求。对于分布式关系型数据库，我们了解其底层存储结构是非常重要的。本文将介绍下分布式关系型数据库 TiDB 所采用的底层存储结构 LSM 树的原理。
混沌工程是通过主动制造故障场景并根据系统在各种压力下的行为表现确定优化策略的一种系统稳定性保障手段，简单说就是通过主动注入故障的方式、提前发现问题，然后解决问题规避风险。
作者：京东科技 徐传乐 背景 在高并发下，Java程序的GC问题属于很典型的一类问题，带来的影响往往会被进一步放大。不管是「GC频率过快」还是「GC耗时太长」，由于GC期间都存在Stop The World问题，因此很容易导致服务超时，引发性能问题。 事情最初是线上某应用垃圾收集出现Full GC异
作为一个后端研发人员，开发服务接口是我正常不过的工作了，这些接口不管是面向前端HTTP或者是供其他服务RPC远程调用的，都绕不开一个共同的话题就是“高可用”，接口开发往往看似简单，但保证高可用这块实现起来却不并没有想想的那么容易，接下来我们就看一下，一个高可用的接口是该考虑哪些内容，同时文中有不足的欢迎批评指正。
目前市面上充斥着大量关于跳跃表结构与Redis的源码解析，但是经过长期观察后发现大都只是在停留在代码的表面，而没有系统性地介绍跳跃表的由来以及各种常量的由来。作为一种概率数据结构，理解各种常量的由来可以更好地进行变化并应用到高性能功能开发中。本文没有重复地以对现有优秀实现进行代码分析，而是通过对跳跃表进行了系统性地介绍与形式化分析，并给出了在特定场景下的跳跃表扩展方式，方便读者更好地理解跳跃表数据
京东物流：康睿 姚再毅 李振 刘斌 王北永 说明：以下全部均基于elasticsearch8.1 版本 一.跨集群检索 - ccr 官网文档地址： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.1/modules-cross-cl
