首先，Java 的语法是相对严谨的，类、接口、继承、抽象……一大堆的关键字让你在写代码时感觉像是在参加一场语法考试。而 Go 的语法则是简约得让人惊讶。你会发现， Go 里没有类的概念，只有结构体（struct）和接口（interface）。这让很多 Java 的 coder在初入 Go 时感到无所适从...

Gin是一款高性能的Go语言Web框架。

从自然语言问题（文本到SQL）生成准确的SQL是一个长期以来的挑战，因为用户问题理解、数据库模式理解和SQL生成中的复杂性。传统的文本到SQL系统，包括人工工程和深度神经网络，已经取得了实质性进展。随后，预训练的语言模型（PLMs）已被开发并用于文本到SQL任务，取得了有希望的性能。随着现代数据库变得越来越复杂，相应的用户问题也变得更加具有挑战性，导致参数受限的PLMs（预训练模型）产生错误的SQL。这就需要更复杂的定制优化方法，这反过来又限制了基于PLM的系统应用。

最近，大型语言模型（LLMs）在自然语言理解方面展示了显著的能力，因为模型规模的增长。因此，集成基于LLM的实现可以为文本到SQL研究带来独特的机会、改进和解决方案。在这项调查中，本文全面回顾了基于LLM的文本到SQL。具体来说，作者提出对文本到SQL的技术挑战和进化过程的一个简要概述。然后，作者们提供了详细介绍旨在评估文本到SQL系统的数据集和评价指标。之后，本文系统地分析了基于LLM的文本到SQL的最新进展。最后，讨论了该领域剩余的挑战，并提出了未来研究方向的期望。

腾讯新闻经过这几年的重构、服务下线、服务合并等处理后，目前遗留了大量的历史接口。腾讯新闻对端的接口没有完善的规范，文档分散在 iwiki、腾讯文档、yapi，没有使用统一的平台进行自动化的管理。客户端、前端开发环境迫切需要 Mock 能力，只能通过本地工具进行 Mock，没有办法在远程接口进行 Mock。这些问题降低了研发效率，存在大量人工沟通成本，因此针对我们业务当中遇到的这些问题进行了治理，取得不错的成果，另外也比较深入思考了如何使用 AI 来治理技术债务，借此机会分享给大家，也希望大家的业务通过我们的经验给大家带来一些帮助和思考。

在现代高并发系统中，随着用户访问量的激增和业务需求的不断扩展，限流作为一种至关重要的保护机制，被广泛应用于防止系统过载，确保系统的稳定性和可用性。

本文将深入剖析几种常见的限流算法，探讨它们的原理、优缺点并给出代码实例，帮助读者更好地理解和应用这些算法，从而在实际项目中构建更加高效、稳定的系统。

在线支付是一个有近 20 年发展历程的行业，其背后系统的技术设计也随着时间、政策、技术的迭代，不断发生着变化。作为一个与钱直接打交道的行业，支付系统的准确性、安全性、稳定性要求都非常高，对程序员而言无疑是一个非常有挑战性的技术领域。

在《说个暴论》一文中，我们揭露了当前关于大模型行业的一些乱象和痛点问题，其中重点提到了当前企业私有训练，不能调用外部 API 的情况下，可以利用开源 LLM+RAG 部署的方式，但这种方式的最大痛点是硬件成本和维护成本。而如果能调用 API，完全不用管有几台服务器，可以在任意时间，随意拉高并发量。

本文介绍了一种免去部署、维护、硬件成本的解决方案，利用腾讯乐享 AI 助手，企业可以实现基于企业内部知识库进行智能问答的业务场景，读者也可以从腾讯乐享 AI 助手的研发历程看到类似技术产品实现的方案逻辑。

如果你的应用程序刚刚迁移到K8s中，经常被诸如以下问题所困扰...

数据库最核心的任务。

golang的一大特色就是goroutine，它是支持高并发程序的重要保障；通过 go 关键字我们就能轻易创建大量的轻量级协程，但它和我们认知中的线程有什么区别呢，轻量在哪里，具体是如何进行调度的.....

在程序员的日常工作中，解决技术问题往往是最后要做的事情，而在此之前总是要面临诸多跨服聊天的无效沟通：你这个文档怎么没更新？变更了我怎么不知道？这乱七八糟的错误码都是啥意思？我们拉个会对齐一下？

这些问题往往牵扯着大量的研发精力，却事倍功半。有没有一种办法能从架构、系统的层面上去做一些规避、约束？这是本文想去尝试解决的问题。

在《醍醐灌顶！异地多活架构设计看这篇就够了》一文中，基于容灾需要，讨论了数据写入的架构模型。数据读取方面，重点在于解决读取请求的负载分担、路由选择的问题，对于容灾架构的选择影响不大。不过，其中的“写后立即读”场景，是个一致性范畴的问题，即写入的数据和写入后读到的数据是否一致的问题，本文不展开讨论各种一致性模型，只关注“写后立即读”的要求是数据写入后短时间内到来的读请求能够读取到最新写入的值这一具体问题，这是互联网应用中数据读取中比较独特和典型的场景，值得深入探讨，本文尝试分析一下这个问题的细节并探讨相应的解决思路。

不同于早期 Java 一跳票就是一年的发布周期，PHP 最新发布的8.4版本甚至早于原定计划的11月21日，在11月19日这天正式上线，又以一天之隔在11月20日上线了8.4.1版本。

腾讯早期也有非常浓厚的 PHP 选型背景，我们过去也发布了多篇涉及到 PHP 重构的技术文章。从全世界最好的编程语言，到逐渐没落，PHP 的未来发展前景会如何？大厂技术选型中逐渐替换 PHP，是否意味着 PHP 不再有使用的必要？本次发布的新特性，又会带来哪些新的影响？

如果说互联网的目标就是连接一切，那么推荐系统的作用就是建立更加有效率的连接，推荐系统可以更有效率的连接用户与内容和服务，节约了大量的时间和成本。

如果把推荐系统简单拆开来看，推荐系统主要是由数据、算法、架构三个方面组成。

本文主要针对 Feed 流进行介绍，将从 Feed 流的演变入手，带你一步步了解 Feed 流，而后学习如何从开发角度入手，对其进行建模，抽象出 Feed 流常见的架构，最终搭建高可用、高扩展、高性能的 Feed 流应用。

软件开发提效到底在提什么？程序员能做什么？