随着AIGC的应用场景越来越多，AI工具的使用也为设计师提供了很大的帮助。目前AIGC仍处于发展阶段，在使用的过程中仍存在一些问题。今天将重点分享一下如何通过搭建AIGC品牌资产库来提升AIGC应用效果，帮助设计团队更好的落地AIGC应用体系。

Taro本质上是进行多端编译和运行，而Taro的编译主要依赖于webpack配置，Taro则通过mini-runner完成webpack配置的组装，然后根据 webpack 配置生成编译后的代码。

在小程序没有出来之前，最初一些巨型App的webview成为移动web重要入口，这些厂商发布一整套网页开发工具包。

端侧视觉是指在终端设备上实现图像处理和计算机视觉的技术，它可以在设备本地进行计算和数据处理，支持实时图像处理和视觉分析。

本文针对发生的apollo带宽问题，聊聊apollo部分设计的理解。

我们有一个flink任务，消费的kafka的数据，写入到es，非常简单的逻辑，但是出现了数据丢失的情况。

随着技术的不断迭代，AI技术的可控性进一步提升，AIGC可应用的领域越来越多，在文本、图像、音频和视频等多个领域都有广泛应用。用户可用自然语言与AI工具进行交互，革新传统办公方式，人力的重心自传统的重复性任务转为以创造性任务为主，降低冗长工作流程，提高生产效率。

Taro 3从之前的重编译时，到现在的重运行时，解决了架构问题，可以用 react、vue 甚至 jQuery 来写小程序，但也带来了一些性能问题。

在大多数 APP 中，都有问答模块，问答模块的静态页面开发并不复杂，也没有特殊的交互。唯一有一点难度应该是回答部分的展开特效。

在大多数 APP 中，都有问答模块，问答模块的静态页面开发并不复杂，也没有特殊的交互。唯一有一点难度应该是回答部分的展开特效。

Web Worker 是HTML5标准的一部分，定义了一整套的api允许开发者在js线程之外独立出一个单独的线程，处理额外的js代码。

本文将基于哈啰AI平台的能力，以接入普惠工单系统自动转派为例，讲述如何通过算法能力赋能后端研发提效。

在一次全链路压测过程中，顺风车匹配ES集群出现了个别节点CPU几乎被打满的情况。

算法模型的研发具有很强的范式，首先是特征数据加工，选取一些数据作为特征。拿到特征之后，选择一个模型并进行相关的训练。第三步是把训练好的模型部署到模型平台上面。最后，决策平台会做业务流程的编排。

如图是整个平台的产品架构图。上面是各类应用场景，包括智能调度、营销&增长、司乘匹配、基础算法等。平台接入层提供内部SOA协议的接入，上面有各种各样的服务，会对接我们的平台。我们的平台分为离/近线系统和近/在线系统，其中离/近线系统包括特征平台和训练平台，近/在线系统包括模型平台和决策平台。

dora是一个哈啰的开源的taro小程序微前端集成框架，具有把多页业务拆分并集成编译与通讯的能力。

本文分享了哈啰云原生架构落地实践，包括弹性伸缩技术实践、中间件容器化及混部填谷、K8S观测与稳定性和未来的展望规划。