跨端动态化开发方案重要性日益凸显，本文对我们团队MCube动态化实践做了总结，为大家提供经验和借鉴。接入背景随着我们工程的需求迭代，暴露出了业务需求量大，分端开发和发版更新成本高等痛点，使用H5页面来代替，在用户体验和性能相较原生有差异，所以我们团队开始了对动态化改造的研究。在做过一些列动态化开发的尝试，并对多种方案进行调研后，我们选择了MCube的动态化方案。之所以选用MCube，是因为它有以下
在我们应用中的使用场景来看，简单来说通常会看中了clickhouse在处理大批量数据的写入和读取分析方面的性能，MySQL会主要负责一些基于模型进行指标二次加工的高频查询及复杂join的查询。
本文记录Pipeline设计模式在业务流程编排中的应用前言Pipeline模式意为管道模式，又称为流水线模式。旨在通过预先设定好的一系列阶段来处理输入的数据，每个阶段的输出即是下一阶段的输入。本案例通过定义PipelineProduct（管道产品），PipelineJob（管道任务），PipelineNode（管道节点），完成一整条流水线的组装，并将“原材料”加工为“商品”。其中管道产品负责承载各
上篇讲了等价类划分和边界值分析法，而这两种方法只考虑了单个的输入条件，并未考虑输入条件的各种组合、输入条件之间的相互制约关系的场景。基于此短板，因果图法和判定表法应运而生。
在日常的开发过程中，本地代码远程调试一直是最理想的开发状态。本文通过介绍京东集团内开发的一个轻量简单的小工具”localhost”，从多角度的方案思考，到原理介绍，到最终的方案落地，在开发阶段发现问题，解决问题。
背景在 MySQL 中，当我们为表创建了一个或多个索引后，通常需要在索引定义完成后，根据具体的数据情况执行 EXPLAIN 命令，才能观察到数据库实际使用哪个索引、是否使用索引。这使得我们在添加新索引之前，无法提前预知数据库是否能使用期望的索引。更为糟糕的是，有时甚至在添加新的索引后，数据库在某些查询中会使用它，而在其他查询中则不会使用，这种情况下，我们无法确定索引是否发挥了预期的作用，让人感到非
本次的文章主要记录了利用GNS3网络模拟器搭建一个DHCP服务器，在两个DHCP服务器之前又采用RIP来连接，并在文章中记录了实验结果及使用wireshark工具抓取的数据包分析
以大模型为驱动的 AIGC 应用指数级迭代 在各应用领域，不同的任务需求、数据集、算法，带来了巨大的AIGC应用差异。 在电商内容营销领域，最终用户关注什么？ 如何针对任务需求持续优化调整？ 如何打造高质量的数据集，为AIGC模型提供优质训练基础？ 12月8日（本周五）14:00 将带您了解如何利用AIGC生成适合电商场景的高质量商品图文内容 如果对AIGC技术和电商内容营销有兴趣 或者想了解更多
一、Flink State 概念State 用于记录 Flink 应用在运行过程中，算子的中间计算结果或者元数据信息。运行中的 Flink 应用如果需要上次计算结果进行处理的，则需要使用状态存储中间计算结果。如 Join、窗口聚合场景。Flink 应用运行中会保存状态信息到 State 对象实例中，State 对象实例通过 StateBackend 实现将相关数据存储到 FS 文件系统或者 Roc
kafka的使用场景为什么要使用 Kafka 消息队列？解耦、削峰：传统的方式上游发送数据下游需要实时接收，如果上游在某些业务场景：例如上午十点会流量激增至顶峰，那么下游资源可能会扛不住压力。但如果使用消息队列，就可以将消息暂存在消息管道中，下游可以按照自己的速度逐步处理；可扩展：通过横向扩展生产者、消费者和broker, Kafka可以轻松处理巨大的消息流；高吞吐、低延迟：在一台普通的服务器上既
一、首先来个 Vite 的通用简介Vite 是一种新型前端构建工具，在我们保险前端项目中已经推动并应用很久了，Vite 能够显著降低构建时间，提升前端开发效率。它主要由两部分组成：一个开发服务器，它基于 原生 ES 模块 提供了 丰富的内建功能，如速度快到惊人的 模块热更新（HMR）一套构建指令，它使用 Rollup 打包你的代码，并且它是预配置的，可输出用于生产环境的高度优化过的静态资源Vite
解决问题的最好时刻是现在！近期，又有云厂商和视频厂商发生故障，导致采用单云服务的企业应用出现无法访问或服务异常的情况，而这次多Region也不灵了。这一故障给所有的云厂商和视频厂商都敲响了警钟，也让所有上云企业都必须面对这个问题：没有一朵云是100%可靠，我们应如何保证业务的连续性和安全性？当下是该思考一下更领先的用云策略：混合多云。使用单云，不出问题时相安无事，一旦出现问题，就将会是灾难级的事故
1 什么是QuartzQuartz是一个作业调度框架，它可以与J2EE和J2SE应用相结合，也可以单独使用。它能够创建多个甚至数万个jobs这样复杂的程序，jobs可以做成标准的java组件或EJBS。Quartz很容易上手，创建一个任务仅需实现Job接口，该接口只有一个方法void execute(JobExecutionContext context) throws JobExecutionE
单体架构下锁的实现方案1. ReentrantLock全局锁ReentrantLock（可重入锁），指的是一个线程再次对已持有的锁保护的临界资源时，重入请求将会成功。简单的与我们常用的Synchronized进行比较：ReentrantLockSynchronized锁实现机制依赖AQS监视器模式灵活性支持响应超时、中断、尝试获取锁不灵活释放形式必须显示调用unlock()释放锁自动释放监视器锁类
随着 AI 技术的飞速发展，特别是大模型的出现，传统的程序员角色正在经历深刻的变革，我们不得不重新对自己进行审视和思考。通用领域大模型的“泛化能力”在过去的二十年内，AI 领域的大部分研究和应用都集中在完成一项特定的任务中，例如：分类图片、总结文章、多语言翻译等，然而随着模型参数的增加， ChatGPT 的出现体现了“大模型”在通用领域内令人惊叹的能力，一些不存在于模型内的泛化能力突然出现了，AI
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