【AI问爱答】首期干货：大模型商业化，怎么落地才有用还好用？

56 技术 lddgo 分享于 2024-07-26

B端前端交互领域是处于视觉设计师、产品和前端之间的交叉地带，而交互领域有以下特点： 业务影响低：对业务功能影响不大，即业务功能完整性不会因为交互的好坏受影响 量化难：难以被量化，因此无法准确体现其好坏的价值所在 方向散：比较细碎和散落，比较难以被统一和规范，没有具体优化方向 ROI低：B端的使用量一般也不大，如果投入较大精力在交互上，其产出也比较有限 而在客服作业场景上，存在每人使用频次高、持续时间久、总量大等显著特性。以得物客服工单工作台为例，长期UV和PV在高位使用，任何一个简单的交互的使用量都非常大，仅切换到工单工作台这个页面的交互使用量就达到百万级别。 因此，交互量化、实践及优化指引就有被探究的前提，以助力B端体验、操作作业效率的提升。

55 技术 lddgo 分享于 2024-07-26

本文将会极致贯彻实用主义，介绍一些可以直接上手用的 TypeScript 技巧，新手友好，不需要了解背后的原理与规则（但也提供了简单介绍），只要对着特定场景套公式就好了，就让我们把事情变得再简单一些吧！

54 技术 lddgo 分享于 2024-07-26

10 个罕见的 HTML 标签，几乎无人使用 - <dialog>、<bdo>等等

44 技术 lddgo 分享于 2024-07-25

从Helm到 Operator：Kubernetes应用管理的进化

48 技术 lddgo 分享于 2024-07-25

来自华为诺亚方舟实验室的王奕超老师今天给我们带来了关于大语言模型在推荐系统中的探索与应用的分享，将从数据、模型和流程三个层面展开，介绍华为在推荐系统领域的两个重要项目，并回答关于用户推理知识构造、特征交叉和在线服务流程的具体问题。通过这些前瞻性的探索和应用，推荐系统的性能和用户体验有望得到显著提升。 主要内容包括以下几大部分： 1. 背景和问题 2. LLM4Rec 探索及应用 3. 挑战和展望

39 技术 lddgo 分享于 2024-07-25

在我们的实际应用中，用户在发布文本时，输入大量表情后尝试从中间删除时，会出现明显的卡顿问题。这种操作可能耗时长达2s，导致用户体验受到严重影响。通过使用 Profiler 分析耗时的方法，我们找到了造成卡顿的原因，并参考了 emoji2 源码提出了解决方案。

45 技术 lddgo 分享于 2024-07-25

最近在某个项目的开发过程中，遇到了一个bean注入不生效的问题，本文主要针对该问题进行展开，欢迎大家共同探讨。

38 技术 lddgo 分享于 2024-07-25

1 Redis 的主要功能特性 2 Redis 的典型应用场景 3 Redis 的演进过程 4 Redis 的架构设计 5 Redis 的数据类型及操作命令 6 腾讯云数据库 Redis 7 总结

53 技术 lddgo 分享于 2024-07-25

几行代码轻松实现高级感拉满的磨砂玻璃渐变背景

47 技术 lddgo 分享于 2024-07-25