知鸦日报2024-06-21

很多工作了几年的设计师依然搞不懂小程序画布创建依据和适配逻辑，所以今天针对这个问题，做一篇简单的分享，来对这种基础知识点做个扫盲。

这篇文章介绍了Uber如何将现有的Cassandra集群从单区容错转换为单区故障容错。Uber通过添加新节点环、配置节点分布和分组、复制数据到新环、切换客户端连接等步骤实现了这一目标。他们还改进了驱动程序，实现了动态切换流量而无需重新启动客户端。为了实现无缝的流量切换，Uber创建了一个微服务来发布Cassandra集群的联系信息，并要求客户端选择与其所在区域相同的初始节点和协调器节点。此外，他们还解决了多机架设置中的挑战，确保了各个机架的容量均衡。

文章介绍了Lyft如何使用基于树的分类模型来提供准确的乘车预计时间（ETA）和可靠性预测。他们利用多种特征，如附近可用司机、历史数据、市场状况等，通过训练模型来预测乘车时间和可靠性。他们还不断改进模型，整合更多实时信号以捕捉动态的市场状况。Lyft的目标是提高服务的可靠性，为乘客提供准确可靠的信息。

该文章介绍了如何使用v-for指令生成动态列和行的表格。通过v-for="(column, index) in columns"生成列，v-for="(row, rowIndex) in data"生成行。每个单元格的内容由row[column.dataIndex]决定，通过在表头数据中添加width属性，可以简化代码和防止数据冲突。使用和标签可以提高表格的渲染性能。此外，文章还提供了一些CSS样式代码来控制表格的外观，如设置固定列和固定表头的样式。

打造空间感的空间视频与空间音频是其中最为关键的2项技术，bilibili视频云在这两项技术领域也进行了相关代探索与建设。

页面级测试是Web测试的重要组成部分，主要关注用户界面展示、交互及用户体验，页面级测试往往涉及复杂的用户交互，页面比对的思路是传统UIA的一种补充，聚焦前端交互、样式回归，解决需要人工设置断言的问题，且维护相对简单，降低自动化测试维护成本。

一次压测过程中，当数据库的qps和tps都正常时，如果cpu利用率异常的高，应该如何排查？希望通过这篇文章，给你一些启发。

本文描述的问题是应用的OOM引发的接口成功率下跌的排查过程和整个问题的定位过程。

文章介绍了名为“智猜足球”的互动活动，利用人工智能技术分析球员之间的关系和配合，预测足球比赛的胜负情况。通过构建球员关系网络图和利用图算法，将球员的个人实力、位置和热点等因素考虑在内，提供更精准的预测。活动中的7场比赛中，有5场与实际结果一致，准确率达到71%。这一技术思路验证了人工智能在体育赛事中的应用可行性。为了计算球员在比赛中的实力和贡献，使用了Transformer多头注意力模型。

搜推系统本质上就是一个信息过滤系统，通常分为：召回、排序、重排序3个环节，每个环节逐层过滤，最终从海量的物料库中筛选出几十个或上百个用户感兴趣或者有意向的物料返回给用户。

58拼写纠错，主要应用于58集团内部的垂直搜索引擎，可以对用户输入质量不佳的查询词进行纠错改写，以能返回更好的搜索结果， 在挽回流量损失、提升用户体验上起到重要的作用。

Apache Spark是一个优秀的计算引擎，广泛应用于数据工程、机器学习等领域。向量化执行技术在不升级硬件的情况下，既可获得资源节省和加速作业执行。

随着业务的快速迭代，这要求我们在保障日常迭代需求质量的同时，也要保障线上已有逻辑的正确性，以持续维护整个系统的准确性。因此，实施上线前的历史功能回归测试，以及对线上系统进行持续的定期检查是非常关键的。

深入了解微服务架构核心组件。