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京东小程序折叠屏适配探索

前言随着近年来手机行业的飞速发展,手机从功能机进入到智能机,手机屏幕占比也随着技术和系统的进步越来越大,特别是Android10推出以后,折叠屏逐渐成为Android手机发展的趋势。图1Android手机屏幕发展趋势京东小程序近年来也支持了越来越多的业务和应用,做好小程序的折叠屏的适配也是符合未来的发展趋势,能为用户和业务方提供更好的体验和价值。Android应用折叠屏适配摘要应用在折叠屏运行时,可以从一个屏幕切换到另一个屏幕。应用应该做好配置变更的适配和界面状态的保存,以保证应用当前任务能无缝迁移到转换后的屏幕,从而为用户提供出色的连续性体验。1.resizeableActivity默认情况

【小程序项目开发-- 京东商城】uni-app之首页商品楼层

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京东APP百亿级商品与车关系数据检索实践

导读本文主要讲解了京东百亿级商品车型适配数据存储结构设计以及怎样实现适配接口的高性能查询。通过京东百亿级数据缓存架构设计实践案例,简单剖析了jimdb的位图(bitmap)函数和lua脚本应用在高性能场景。希望通过本文,读者可以对缓存的内部结构知识有一定了解,并且能够以最小的内存使用代价将位图(bitmap)灵活应用到各个高性能实际场景。1.背景整个汽车行业行特殊性,对于零配件有一个很强的对口特性,不同车使用的零配件(例如:轮胎、机油、三滤、雨刮、火花塞等)规格型号不一样。在售卖汽车零配件的时候,不能像3C家电、服饰,需要结合用户具体车辆信息,推荐适合的配件商品。基于此原因,京东自建人车档案模

京东科技全链路故障诊断智能运维实践

本文根据张静老师在〖2023中国数据智能管理峰会-上海站〗现场演讲内容整理而成。一、京东科技智能运维整体能力我们在2018年就开始建设了智能运维,针对京东科技内部,我们运维面临的问题主要是三点:难度逐步增加体系化要求越来越高成本要全面节省我们在建设智能运维的基本目标与业界是一致的,主要都是为了降低故障的平均修复时间,延长系统的无故障的运行的时间,以此提升系统的可用性以及运维效率。在京东内部,主要依托于三大技术底座:运维知识图谱、运维大数据处理技术、运维算法技术。为赋能三大技术底座,我们主要做了两件事情:一是通过运维算法技术,赋能我们的业务运维的监控,做到故障的快速发现和快速定位;二是运维算法赋

京东产发奔赴港股上市,分拆上市或成互联网大厂的共同选择?

‍数据智能产业创新服务媒体——聚焦数智 ·改变商业3月30日晚间,京东集团(9618.HK)相继发布2则公告称,拟分拆京东智能产发股份有限公司(以下简称“京东产发”)、京东工业股份有限公司(以下简称“京东工业”)分别于香港联合交易所主板独立上市。京东产发IPO数据来源:招股说明书。据悉,目前“京东系”已有4家上市公司,分别为京东集团(2014年5月赴美上市)、达达集团(2020年6月登陆美国纳斯达克上市)、京东健康(2020年12月赴港上市)以及京东物流(2021年5月挂牌港交所)。再加上此前2022年1月提交赴港IPO审批材料的京东科技以及如今递表的京东产发、京东工业,京东创始人刘强东或很快

京东物流常态化压测实践

作者:京东物流王江波一、常态化压测建设目的为什么做常态化压测?目前面临主要问题,性能问题滞后发现,给大促带来不可控风险。目前日常需求频繁迭代,系统配置的变更、上下游依赖的变化、服务器资源置换等诸多因素均会对系统性能产生一定影响;日常很难做到对所有新项目或需求上线前后都进行压测,这就往往导致了很多性能问题推迟到大促压测期间才被发现。大促备战压测备战时间紧、任务多,压测备战压力较大,在11.11复盘中,有些部门工时统计中,压测占了较大一部分工作量。而且性能问题相较于其他问题,优化难度大、修复周期长,在大促备战多专项并行资源紧张情况下,频繁的系统调优给整个大促带来不可控的风险因素。基于此,引入常态化

菜鸟、京东物流再提速,快递业卷出新高度

随着行业的成熟,物流快递行业的服务效率之争再次提速。3月31日,天猫超市宣布在杭州启动半日达服务,这意味着其快递包裹从下单到签收仅需半天。据公开资料显示,此次半日达服务从2022年底就开始筹备了。作为天猫超市的物流合作方,菜鸟提出了“1212”物流履约模式:以中午和晚上的两个12点为订单截点,即中午12点前下单,当天晚上9点前送达;晚上12点前下单,上午12点前送达。菜鸟方面表示,从杭州开始,到今年年底,天猫超市的半日达服务将覆盖全国20个城市,其中人口数量千万级别以上的城市覆盖率将达100%,并且半日达订单将满足80%以上的本地订单,准点率将超过96%。从48小时达,再到次日达、半日达,快递

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京东一面:MySQL 中的 distinct 和 group by 哪个效率更高?问倒一大遍。。

先说大致的结论(完整结论在文末):在语义相同,有索引的情况下:groupby和distinct都能使用索引,效率相同。在语义相同,无索引的情况下:distinct效率高于groupby。原因是distinct和groupby都会进行分组操作,但groupby可能会进行排序,触发filesort,导致sql执行效率低下。基于这个结论,你可能会问:为什么在语义相同,有索引的情况下,groupby和distinct效率相同?在什么情况下,groupby会进行排序操作?带着这两个问题找答案。接下来,我们先来看一下distinct和groupby的基础使用。推荐一个开源免费的SpringBoot最全教程