知鸦日报2023-04-04

细分市场选择。

A guide to building an AI with a custom knowledge base using OpenAI API.

Elasticsearch 8.X 如何基于用户指定 ID 顺序召回数据？

Spring+Dubbo的服务，在代码中已取消掉Dubbo本身的JVM钩子，为何每次发布时还是会产生大量错误日志？本文记录了对这个现象的分析排查过程，从中可以了解到优雅停机过程中需要关注的细节。

Shmipc 是字节跳动服务框架团队研发的高性能进程间通讯库，它基于共享内存构建，具有零拷贝的特点，同时它引入的同步机制具有批量收割 IO 的能力，相对于其他进程间通讯方式能明显提升性能。

ByteHouse是火山引擎数智平台旗下云原生数据分析平台，为用户带来极速分析体验，能够支撑实时数据分析和海量离线数据分析；便捷的弹性扩缩容能力，极致的分析性能和丰富的企业级特性，助力客户数字化转型。

本文为字节跳动数据平台超话数据直播回顾文章，全篇将从字节内部发展链路、选择ClickHouse原因，基于ClickHouse的四个维度优化、多场景实践四个版块，介绍ByteHouse基于ClickHouse的实时计算能力升级。

在数仓分层架构体系中，从 ODS层到 DWD层数据转换需要进行数据清洗、脱敏、列式压缩等步骤。

我们这里提供的应用级能力是指，在一个设计器中即可完成低代码页面、低代码组件、应用级逻辑、应用级国际化配置等的编辑。甚至对于应用相关的配置也可以通过 Webview 的方式进行编辑，而不需要来回切换浏览器页面才能达到这样的效果。

从我们作为业务开发主要的职责深入到DDD的本质是什么？复杂度应处理？规范设计怎么做？本文将全方位为大家解答。

In this talk, the focus is on our main Residential App.

We setup an iOS team back in 2010 for our iOS development. Then we setup a different team for our Android Development in 2014.

Fast forward to today, we have about 10 different teams which consist of both iOS and Android the contributed to the Residential App development.

The focus of this talk is on, how we evolve our architecture to enable scaling from 2014 till today.

Recommendation plays an important role in Lyft’s understanding of its riders and allows for customizing app experiences to better fulfill their needs. At times, recommendations are also leveraged to manage the marketplace, making sure there’s a healthy balance between ride demand and driver supply. This allows ride requests to be fulfilled with more desirable dispatch outcomes such as matching riders with the best driver nearby.

This blog post focuses on the scope and the goals of the recommendation system, and explores some of the most recent changes the Rider team has made to better serve Lyft’s riders.

基于Labelstudio的UIE半监督智能标注方案（本地版）这种方法的优点是可以处理大量的数据，并且具有较高的准确性智能标注可以自动化地进行标注，能够快速地生成标注结果，减少了人工标注所需的时间和精力，提高了标注效率。

如何通过效能分析引导并驱动团队行为上的改变而不是仅仅数据上“好看”。

本文参照 WebAssembly 最新标准，从 WebAssembly 基础概念开始，带领读者逐步深入探索 WebAssembly 的模块设计以及文本、二进制格式规范。

本文将通过一个简单的命令行自然语言翻译程序，来展示如何使用 ChatGPT API，更重要的是让前端的你对 Prompt Engineering 有更深的理解。

瑕不掩瑜，ChatGPT为代表的LLM模型，在充当我们无所不知的老师、充当不知疲倦的通用Util代码编写者这些角色时能极大的提高我们的开发效率，尤其在数据分析、前端、单测、重构等领域。

16000+人在线观看，直播数据创CCF C³活动历史新高。

介绍了iOS ReplayKit Framework 的演进，讲述了如何接入，并结合直播中的录屏直播实践对可能遇到的问题提出了解决方案。

我们在Flutter落地之后，由于业务的发展，导致我们需要对Flutter进行升级。