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大淘宝技术:2023技术人的百宝黑皮书(1154页).pdf

上传人: 小小 编号:151877 2024-01-20 1154页 55.25MB

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1、前言叙述一段历史,历史学家们往往会锁定一个时间维度上的“重要节点”。走过这个节点,世界的风向、社会的信念、人们对未来的态度发生改变,世界可以清晰地被分为“之前”与“之后”。回望淘宝的技术历史,2008年,淘宝率先提出并实践去IOE,逐步掌握中国企业互联网技术发展的命脉自主权;2010年手机淘宝上线,淘宝进入移动电商时代;2019年,双11核心系统100%上云,电商应用架构全面拥抱云技术行至2023这一年,我们确凿无疑地看到,以AI人工智能为代表的新技术正成为全球商业发展的新动能。幸运的是,过去24年我们曾积累下丰富的用户场景与行业经验,每一份文字、图像、视频、代码、数据,一片片构筑起我们未来想

2、象力的基石,为AI技术提供最佳的应用场。今年天猫双11,面向商家和消费者的一系列围绕AI的探索创新产品陆续落地。这是AI技术在电商领域的首次大规模应用,我们也积攒下点点滴滴的新思考和新沉淀。所以,我们在这里相遇了。这里是淘天业务技术2023一整年的精华技术内容合集,涵盖了AIGC与大模型、终端技术、服务端架构、数据算法等多个技术领域,沉淀了淘宝直播、购物车、拍立淘等多个业务的技术解决方案,细小的改变背后是对技术深度理解的体现,也是对用户体验与用户价值的纵深追求。我们希望能将这份知识沉淀和价值追求共享给你,并怀抱着开放自由的交流心态,真诚期望与大家沟通和共鸣。本书内容页数1000+、全部内容将近

3、40w字。希望你喜欢,并分享给身边的朋友。新年快乐!淘天集团的核心技术团队,支撑着淘宝、天猫等核心电商业务。依托淘天集团丰富的业务形态和海量的用户,大淘宝技术通过持续的技术创新和突破,不断探索和衍生颠覆性互联网新体验技术,以更加智能、友好、普惠的科技帮助商家更好的经营,让用户享受更好的消费体验。随着电商业务的持续探索与快速发展,我们不断吸引算法、大数据、音视频通信、端侧智能、3DXR、终端、服务端等技术领域全球顶尖专业人才加入,让科技引领面向未来的商业创新和进步。扫一扫,关注我们公众号不错过下一年的技术风景CONTENTS目录第一部分年度精选技术栈内容基于AIGC的3D场景创作引擎概述探索 S

4、tableDiffusion:生成高质量图片学习及应用基于Stable Diffusion的AIGC服饰穿搭实践AIGC生成3D模型探索与实践FlashAttention2原理解析以及面向AIGC的加速实践AIGC技术在淘淘秀场景的探索与实践AIGC图像生成的原理综述与落地畅想从零开始的stable diffusionPrompt设计与大语言模型微调大模型升级与设计之道:ChatGLM、LLAMA、Baichuan及LLM结构解析GPT Prompt编写的艺术:如何提高AI模型的表现力Stable Diffusion WebUI 从零基础到入门技术新浪潮:正在崛起的AI工程师LangChain

5、:大语言模型的新篇章021848627189100119133156189212222229AIGC与大模型篇前端智能化在淘宝的2022实践总结淘宝widget链路方案总结淘宝HTTP3/QUIC技术演进与实践天猫汽车商详页的SSR改造实践SSR在天猫优品大促会场的探索实践JVMTI 在淘宝 Profiler 中的应用淘宝首页大促新玩法“猫头”背后的技术挑战和设计淘宝小游戏背后的质量保障方案2023 年大淘宝 Web 端技术概览基于 Git 的开发工作流主干开发特性总结开放网关架构演进跨端架构下客户端侧API维护方案总结移动端浏览器性能优化探索淘宝 APP 网络架构演进与弱网破障实践低代码逻辑

6、编排观:PlayMaker前端如何做好用户体验?前端工程中的设计模式应用iOS Crash 治理:淘宝VisionKitCore 问题修复261287296309319325343357370394400408421430451462479541终端技术篇Hologres RoaringBitmap实践:千亿级画像数据秒级分析在淘宝,商品技术团队每天都在干什么?在淘宝,营销技术团队如何支持双11?认识 WebAssembly 与 Rust 实践一个服务端同学的Vue框架入门及实践581595604614647服务端技术篇java动态脚本执行效率对比评测一种多场景通用备份容灾方案淘宝斗地主残局玩

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本文主要介绍了Stable Diffusion的图像生成原理,包括以下几个关键点: 1. Stable Diffusion使用Latent Space来降低图像生成的计算成本。Latent Space基于Manifold hypothesis,假设高维数据集实际位于低维的Latent manifolds中。 2. Stable Diffusion通过Variational Autoencoder (VAE)将图片压缩到Latent Space,再通过解码器将Latent Space解码成图片。 3. Stable Diffusion使用Noise Predictor来预测图片中的噪声,并通过不断减去预测的噪声来生成图片。 4. Stable Diffusion使用Text Conditioning来控制生成图片的内容,包括使用Tokenizer和Embedding将文本转换为数字表示,并通过Cross-Attention层将文本信息和图片信息结合。 5. Stable Diffusion通过控制条件,如文本提示、类别标签、图像等,来生成符合特定要求的图片。 6. 文章还简要介绍了Stable Diffusion的模型结构,包括编码器、解码器和噪声预测器等。 7. 文章通过公式和代码示例详细解释了Stable Diffusion的图像生成过程。
Stable Diffusion如何实现图像生成? Latent Space在图像生成中起什么作用? 如何通过条件控制来生成期望的图像?
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