在产品体验中会发现，跟传统的web端网页对比，还是明显感觉到性能上的差异，特别是启动的过程明显耗时较长。本文将针对Flutter Web项目的做一些启动上的优化和探讨。SDK版本：Flutter SDK 3.19.0。

在我们的实际应用中，用户在发布文本时，输入大量表情后尝试从中间删除时，会出现明显的卡顿问题。这种操作可能耗时长达2s，导致用户体验受到严重影响。通过使用 Profiler 分析耗时的方法，我们找到了造成卡顿的原因，并参考了 emoji2 源码提出了解决方案。

BERT是由Google提出的预训练语言模型，它基于transformer架构，被广泛应用于自然语言处理领域，是当前自然语言处理领域最流行的预训练模型之一。

在Android的事件分发机制当中，在同一个事件流中，如果由父控件拦截/消费了，那么子控件就没办法再获取到该事件流。这种传统的事件分发机制在嵌套滚动时会有明显不足，就是子控件无法消费父控件没有消费掉的滑动距离（因为起初是父控件接收了滑动事件，那么在同一个事件流中，所有事件都会给到父控件，子控件接收不到事件，也就无法滑动），从而造成嵌套滚动的不连贯（如果想滑动子控件就只能抬起手指结束本次事件流，并在下一次事件中滑动子控件）。使用嵌套滚动机制可以有效的解决上面的问题。它并没有改变事件分发机制，在发生嵌套滚动时，还是先进行事件分发，由父View将事件分发给子View，由子View进行消费。只不过，子View在自己消费之前，会先去询问父View，是否需要处理滑动事件，如果父View需要处理，就先交由父View进行滑动，父View滑完了，子 View 才进行滑动。在嵌套滑动中有两个角色：Child 和 Parent，Child 需要实现 NestedScrollingChild/NestedScrollingChild2/NestedScrollingChild3 接口之一，比如系统控件RecyclerView，而 Parent 需要实现 NestedScrollingParent/NestedScrollingParent2/NestedScrollingParent3 接口之一，比如系统控件CoordinatorLayout。在Android系统中要实现嵌套滚动，子View需实现NestedScrollingChild接口才能和实现了NestedScrollingParent接口的父View进行嵌套滚动。但是，在复杂的业务场景中，子View可能只是普通View（或ViewGroup），其本身并没有实现NestedScrollingChild接口，普通的子View可能是各种各样的控件，而且不止一个。

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。

KAPT插件会导致编译速度变慢，特别是在使用Glide、Room、Builder等框架时。与APT相比，KAPT速度更慢。为解决这个问题，可以尝试使用KSP，它是一个更快速的解决方案。通过关闭KAPT任务和配置增量编译，可以显著减少编译时间。根据上下文，APT和KAPT都是用于处理Java注解的工具，但KAPT的速度更慢。因此，可以尝试使用KSP作为更快速的替代方案。

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这篇文章讲述了性能优化在Java程序员中的重要性，以及定位性能瓶颈和问题点的困难。作者介绍了通过添加日志来定位问题的办法存在的问题，并提到了使用Skywalking和Arthas来解决这个问题。文章进一步解释了Skywalking和Arthas的原理，涉及到的技术和工具。其中，作者详细阐述了类加载机制、javaAgent机制、字节码技术以及Arthas的实现方法。此外，文章还提到了JDK1.5版本开始，Java增加了Instrumentation和JVMTI功能，用于对已加载的字节码进行修改和重新加载。Agent有两种运行模式：启动时添加参数和动态注入。这些模式通过Instrumentation和ClassFileTransformer实现动态修改Java程序的功能。

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信息流个性化推荐场景中依赖爬虫抓取的海量新闻库，这些新闻中不乏互相抄袭的新闻，这些内容相似的文章，会造成内容的同质化并加重数据库的存储负担，更糟糕的是降低了信息流内容的体验。所以需要一种准确高效的文本去重算法。而最朴素的做法就是将所有文本进行两两比较，简单易理解，最符合人类的直觉，这种做法对于少量文本来说，实现起来很方便，但是对于海量文本来说是行不通的，所以应在尽可能保证准确性的同时，降低算法的时间复杂度。事实上，传统比较两个文本相似性的方法，大多是将文本分词之后，转化为特征向量距离的度量，比如常见的欧氏距离、海明距离或者余弦角度等等。下面以余弦相似度和simhash算法为例做简单介绍。

DWARF全名是Debugging With Attribute Record Formats，是一种调试信息的存放格式。DWARF是一种通用的标准格式，很多编译器对其都有支持，并且DWARF支持C、OC、go等多种语言。