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一个测试工程师走进一家酒吧……

作者 : 字节跳动技术团队

9 小时前

在软件工程中，测试是极其重要的一环，比重通常可以与编码相同，甚至大大超过。那么在 Golang 里，怎么样把测试写好，写正确？

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使用 Java 编写 Apache APISIX 插件

Apache APISIX 中国社区

6 月 24 日

Apache APISIX 支持多语言编写插件了！不会 Lua 也没关系，现在可以用你熟悉的语言编写插件，在官网查看还有视频教程。

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你会选做通才还是专才？

石云升

6 月 23 日

在谈通才和专才之前，我给大家解释下木桶理论。早期的木桶理论指的是，一个桶能装多少水，取决于桶里的最短的木板。在读书的时候，老师会用这个理论教导学生不要偏科。

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与其摸鱼，不如来看：高性能消息中间件 NSQ 解析的整体介绍

Java 白

6 月 24 日

随着互联网技术在各行各业的应用高速普及与发展，各层应用之间调用关系越来越复杂，架构、开发、运维成本越来越高，高内聚、低耦合、可扩展、高可用已成为了行业需求。

无埋点核心技术：iOS Hook 在字节的实践经验

作者 : 字节跳动技术团队

11 小时前

但是由于 App 通常会有比较多界面和操作路径，主动埋点的维护成本就会非常大。所以行业的做法是无埋点，而无埋点实现需要 AOP 编程。

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阿里云中间件首席架构师李小平：企业为什么需要云原生？

阿里巴巴云原生

6 月 24 日

作者｜李小平

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超清音质实时会议系统的背后，深入剖析 AliCloudDenoise 语音增强算法

阿里云视频云

6 月 24 日

近些年，随着实时通信技术的发展，在线会议逐渐成为人们工作中不可或缺的重要办公工具，据不完全统计，线上会议中约有 75% 为纯语音会议，即无需开启摄像头和屏幕共享功能，此时会议中的语音质量和清晰度对线上会议的体验便至关重要。

阿里达摩院发布万亿参数 AI 大模型 M6，“神经元”达人类 10 倍，初具认知与创造能力

作者 : 阿里达摩院

11 小时前

达摩院团队仅使用 480 卡 GPU，即训练出了规模达人类神经元 10 倍的万亿参数多模态大模型 M6

 作为一名程序员，该如何开展副业呢？

Changing Lin 0 人讨论 509 次围观

11 小时前

你有没有想过，工作之余，创造点“额外收入”？

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破局团伙作案风险——图卷积神经网络（GCN）算法

索信达控股

6 月 24 日

本文主要介绍了一种分析复杂网络数据的半监督算法——图卷积神经网络（GCN）：该算法可以用于对复杂网络数据进行建模分析，且建模过程只需要部分样本有标签即可（半监督），这很符合金融风控中来自团伙作案的风险场景。本文以一个简单案例的形式对该算法原理

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分布式锁相关探索

PCMD

6 月 23 日

分布式锁的实现 redisson 和 cuator 不同实现方式。锁模型对比各种锁的实现原理

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想要做好微服务化，这个核心对象要管好

BoCloud博云

6 月 24 日

对于 API 的治理，才是微服务治理的重点

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ES6 中的 Symbol 是什么？

编程三昧

6 月 24 日

symbol 是一种基本数据类型。Symbol() 函数会返回 symbol 类型的值，该类型具有静态属性和静态方法。

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空手撸 SOLID 架构设计原则，六大原则层层解析，你绝想不到

Java 白

6 月 24 日

通常来说，要想构建—个好的软件系统，应该从写整洁的代码开始做起。毕竟，如果建筑所使用的砖头质量不佳，那么架构所能起到的作用也会很有限。反之亦然，如果建筑的架构设计不佳，那么其所用的砖头质量再好也没有用。这就是 SOLID 设计原则所要解决的问题。

数列科技 CEO 曹学锋：解码全链路压测领域，谈开源背后的意义

作者 : 郑思宇

13 小时前

决定开源，为行业节约 20% 的研发人员

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从五大结构体，带你掌握鸿蒙轻内核动态内存 Dynamic Memory

华为云开发者社区

6 月 24 日

摘要：本文带领大家一起剖析了鸿蒙轻内核的动态内存模块的源代码，包含动态内存的结构体、动态内存池初始化、动态内存申请、释放等。

AI 芯片的未来之战：“霸主”英伟达真就无人能挡了吗？

作者 : NICOLE KOBIE 译者: 王强策划: 刘燕

13 小时前

“霸主”英伟达能不能持续掌控 AI 芯片的未来？

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令人头疼的 Java 异常知识点总结

村雨遥

6 月 24 日

从结构图可以看出，所有异常均继承自 Throwable 类，它有两个重要的子类：Exception 和 Error ，各自又包含大量子类。

自动驾驶在挑战中进化的感知能力

作者 : 滴滴技术

14 小时前

滴滴感知大量使用机器学习和深度学习来解决问题，但要解决 L4 自动驾驶的感知问题，并非只是引入最先进的深度学习模型即可解决。本文归纳出感知能力逐步进化的三个阶段。并分析了以下几大难题给感知带来的挑战：深度学习模型本身存在的缺陷、多传感器需要进行扬长避短的融合、低延迟要求和有限算力间的矛盾、难以准确表征和处理不确定性。最终，对感知的未来发展提出展望。