知鸦日报2024-09-06

The release of Vue 3 ushered in a transformational change, moving from the Options API to the Composition API. At the heart of this transition lies the concept of "composables" — modular functions that utilize Vue's reactive features. This change has injected greater flexibility and code reusability into the framework. However, it has also birthed challenges, notably the inconsistent implementation of composables across projects, which often results in convoluted and hard-to-maintain codebases.

This style guide aims to harmonize coding practices around composables, with a focus on producing clean, maintainable, and testable code. Though composables may appear to be a new beast, they are fundamentally just functions. Hence, this guide grounds its recommendations in time-tested principles of good software design.

Whether you're just stepping into Vue 3 or are an experienced developer aiming to standardize your team's coding style, this guide serves as a comprehensive resource.

直播业务具有实时性强，复杂度高，排查链路长，影响面大等特征，线上问题如果不能立刻排查处理，分分秒秒都在影响用户的观看体验、主播的收入。

消息队列是重要的分布式系统组件，在高性能、高可用、低耦合等系统架构中扮演着重要作用。可用于异步通信、削峰填谷、解耦系统、数据缓存等多种业务场景。本文是关于消息队列（MQ）选型和常见问题的精心整理。在这篇文章中，我们将详细介绍消息队列的概念、作用以及如何选择适合自己需求的消息队列系统。

本⽂对 Prompt 的使用方式进行了简单介绍，让大家了解到 Prompt 对于 LLM 的重要性。并尝试在 Prompt 中结合用户 Geo IP 信息，实现 LLM 的个性化回复，提升问答的准确度。

二维码（QR Code）在现代生活中有广泛应用，从支付系统到信息传递，它们无处不在。本文提出了一种如何识别二维码的方法，主要贡献在于优化处理分辨率较高的图像时，由于二维码在整张图片中占据的比例较小， 传统的OpenCV WeChat QRCode的识别方法表现不佳的问题。

Dubbo的内核中只包含了服务调用、集群管理、路由策略等最基础的核心功能。而除了核心之外的其他功能，全都通过扩展实现。包括：序列化、协议、负载均衡、过滤器等。

每个扩展都有一个对应的接口定义，具体实现可以自定动态加载和替换，这样插件式的设计，可以根据不同的业务选择不同的实现，灵活多变。

滴滴正积极应用人工智能技术而提升服务，然而，在机器学习训练过程中，面临数据存储与处理的挑战。传统存储系统难以满足海量数据、复杂模型及高频读写需求，影响训练效率。滴滴正寻求高效存储解决方案，以加速AI模型的训练与部署，推动智能化转型。

新一代实验分析引擎，该引擎对核心实验框架进行了标准化，并融合了众多先进解决方案，有效解决小样本挑战。同时，提供了多样化的溢出效应应对策略，并针对不同业务场景提供了精准的方差和P值计算方法，以规避统计误差。

函数计算平台通过版本和别名功能提供灰度发布和 A/B 测试的能力，函数的别名是指向特定版本的指针，您可以通过为 A/B 版本配置不同的流量比例来完成功能的上线。如果新版本在上线后发现问题，可以通过修改别名指向旧版本来完成回滚操作。

函数计算版本也适用于新旧接口的兼容性管理。对于新旧版本接口不兼容的情况，可以利用版本快照固化旧版本接口的代码和配置并为其设置独立的访问地址。函数计算可为新旧版本提供不同的访问地址，进行区别访问。

LangChain简化语言模型集成，通过Chains与Agents构建复杂NLP工作流，提升开发效率与智能化。其模块化设计适应多样应用，赋能智能系统构建。未来，LangChain将促进创新应用涌现，加速AI技术应用，开启智能系统发展新篇章。

如果一个子系统特别复杂，但是很少使用及修改，也不会对整体复杂度造成太大影响。例：spring框架内部代码较为复杂，但由于几乎不需要我们去变动，所以对系统的整体复杂度影响并不大。