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在现代软件开发中，多线程编程已成为提升应用程序性能和响应速度的关键技术之一。尤其在C++领域，多线程编程不仅能充分利用多核处理器的优势，还能显著提高计算密集型任务的效率。然而，多线程编程也带来了诸多挑战，特别是在性能优化方面。本文将深入探讨影响C++多线程性能的一些关键因素，比较锁机制与原子操作的性能。通过这些内容，希望能为开发者提供有价值的见解和实用的优化策略，助力于更高效的多线程编程实践。

单体和微服务谁是毒瘤？单体、分布式、微服务、SOA 到底是什么关系？我的系统该用什么架构？

这两年在日常工作中，接触了不少刚进腾讯的新人开发，发现了大部分新人都存在的一些共性问题。由于工作繁忙，往往很难出现一个特别合适的机会，系统地跟他们分享我的经验和观点。最近刚好有接触一些终端开发转后端开发的团队，有所触动，于是决定写下这篇文章，分享一下我对后台开发能力提升的一点思考。

经过十余年的迭代，Go语言逐渐成为云计算时代主流的编程语言。下到云计算基础设施，上到微服务，越来越多的流行产品使用Go语言编写。可见其影响力已经非常强大。

微信存在大量AI计算的应用场景，主要分为三种：流量分发、产品运营和内容创作。流量分发场景中的 AI 计算主要用于搜索、广告、推荐场景的核心特征生产，产品运营相关的 AI 计算主要用于产品功能相关和内容运营相关（低质、优质、生态建设），由于大模型的兴起，AIGC 相关的文生图、图生图、AI 特效等内容创作场景的 AI 计算也有了较多的落地。目前AI 计算几乎覆盖了微信的所有业务场景。

后台分布式架构形形色色，特别是微服务和云原生的兴起，诞生了一批批经典的分布式架构，然而在公司内部，或者其他大型互联网企业，都是抛出自己的架构，从接入层，逻辑层，数据层都各有特点，但这些系统设计中到底是出于何种考量，有没有一些参考的脉络呢，本文将从云原生和微服务，有状态服务，无状态服务以及分布式系统等维度探讨这些脉络。

在设计产业中，虽然设计师和产品经理的角色各有不同，但两者之间的界限正变得日益模糊。设计师在考虑用户体验和产品功能的同时，产品经理也被要求具备一定的设计思维。今天，我们将探讨在设计思维转型为产品开发的过程中，如何打造一款简化创意流程的灵感设计插件工具。

支付方式的发展历程是怎样的？第一方、二方、三方、四方支付是什么？三方支付系统的背后支撑体系是怎样的？一个第三方支付系统由哪些部分组成？各个组成部分的作用原理是什么？

异地多活是分布式系统架构设计的一座高峰，当业务系统走到需要考虑异地多活这一步，其体量和复杂度都会达到很高的水准。接入层、逻辑层、数据层的三层架构，基本上是每个业务都会拥有的基础架构形态，而三层架构的关键在于数据层，本文将从数据层切入探讨异地多活对于基础架构设计的影响。

我的录制就是作者本人所生产的录制文件，而所谓“最近浏览”很好理解，就是过去观看过的录制的足迹留痕。而所谓全部文件则相对比较复杂，可以认为是“我的录制”+“最近浏览”+“授权给我的录制”三个集合的并集。

TCP协议是一个大家好像都熟悉，又好像都不熟悉的协议。说熟悉，是因为我们基本每天都要用到它，所有人似乎对三次握手、四次挥手、滑动窗口、慢启动、拥塞避免、拥塞控制等概念好像都有些了解。说不熟悉，是因为TCP协议相当的复杂，而且在运行过程中网络环境会变化，TCP的相关机制也会因为不同的变化而产生相关的适应行为，真的要说清楚其相关概念和运行过程又真的很不容易。

超越多个国内大模型。

程序员工作的终极意义，就是干掉复杂度，用一套通用的方法解决大部分问题。在大模型时代，这个通用的方法就是——Prompt 工程。作为用好大模型最重要的武器，Prompt 的好坏对模型效果有着决定性的影响。

然而，网络上大量相关文章多是罗列“Prompt 工程” 中的若干技巧，少有体系化的总结，让人看完依然不知道该如何入手。本文希望结合腾讯工程师在 “Prompt 工程” 中的实践经验，更加体系化地对 “Prompt 工程” 进行梳理，希望可以一步步地帮助大家用好大模型，人人都是 Prompt 工程师。

大家现在打开 APP，是否会下意识地关注标签（Tag）中的信息，比如电商的折扣优惠、追踪热门话题内容，或是在功能型 APP 中快速选择所需类型？本文将探讨标签的深层含义及其在不同场景下的应用与价值。

近来，随着大型语言模型的发展，视觉语言大型模型的能力也在逐步增强，GPT-4、Gemini Pro 1.5和Claude 3等著名的闭源模型成功将 LLM 扩展到视觉语言模型领域。LLaVA，InternVL等开源模型也在迅速发展。目前，视觉语言模型领域存在一些关键问题亟待解决：1）闭源模型很少公开关于其架构的详细信息。相比之下，开源模型虽公开了其训练策略，但这些策略的详细消融并没有完全披露。2）在目前的开源工作中，对于预训练阶段，大多都是凭经验添加不同来源的数据集，这使得预训练过程难以得到深入的探索。3）在微调阶段，绝大多数工作关注的重点通常是添加和消融更多的数据集，这样性能会较快触及瓶颈。我们针对以上几点给出了我们的方案，并进行了清晰充分的实验论证。