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腾讯组织架构整改引思考：中小团队要怎样搭建架构？
2019年1月4日，腾讯宣布成立技术委员会，也代表之前宣布的架构调整终于拉开序幕。那么中小团队要如何搭建自己的团队架构呢？本文将会对此展开讨论……
IT 架构设计框架：ADMIT
ADMIT详细表述了任何 IT架构工作中都应考虑的决策点。虽然ADMIT格式与其他企业架构框架类似，但ADMIT更关注影响最终结果的特性和驱动力，这使得它可以与其他形式化的企业架构设计和评价方法学结合使用。
技术文章配图指南
如何为技术文章配图
一个架构师在 2023 年需要掌握哪些“必杀技”？
“我们要把技术和业务分开。”
图技术进入腾飞阶段，成功图分析的核心要素是什么？
图数据库会成为未来人类智慧的“新基建”。
Spotify 如何可视化系统架构图
Spotify的工程师最近分享了公司内部如何标准化架构图。
QCon 北京 2015：18 个热门专题，出品人全部确认，新版网站上线
距离QCon北京2015（4月23日~25日）还有不到3个月的时间，组委会正在紧张地筹备，目前18个热点专题的出品人已经全部到位，正在邀约各路技术专家前来分享。3月1日前报名，可享8折优惠
Web 技术栈选择指南：JAMStack vs MEAN vs LAMP
JAMstack、MEAN和LAMP都是用于构建应用程序的Web技术栈，如何在三者间做出选择，关键在于理解哪个技术栈适合你的开发需求。
奇谈怪论：从容器想到去 IOE、去库存和独角兽
2016年，容器化技术如火如荼，诞生于2013年的Docker成了行业的宠儿，它让炒了8年的DevOps有了更具体可落地可执行的工具。虽然有一定程度的过火现象（所谓的hype），虽然有很多IT人（尤其是在传统垂直行业的信息技术部里）依然怀疑容器与虚拟机的差别，但总体来说，容器化可能算的上是软件开发领域的又一次“运动”。
软件工程学习路线图 | 极客时间
软件工程知识架构全景图、应用解析及推荐书单
Silverlight 入门介绍和应用实践
在MSDN Magazine第四期上，微软Silverlight的技术传播者Laurence Moroney撰文深入介绍了Silverlight，并通过具体的案例阐述了这一新技术在客户端和服务器端的高效应用。
中小型研发团队架构实践：电商如何做企业总体架构？
当我们有了几百个上千个应用后，不仅仅需要单个项目的架构设计，还需要企业总体架构做顶层思考和指导。企业总体架构需要在 技术、业务、管理 之间游刃有余地切换，它包括业务架构、应用架构、数据架构和技术架构。
美团大众点评合并：背后技术力量的对比回顾
美团网和大众点评网在10月8日中午联合发布声明，宣布达成战略合作，两者将共同成立一家新公司。两者也在InfoQ及其组织的大会上进行过多次分享，我们将对美团和大众点评使用的技术进行回顾，来看看这两家电商巨头的技术实力。
天猫何崚：好的技术团队不是“需求翻译机”或“架构优化机”
天猫技术团队是怎样实施管理的？其核心竞争力是什么，怎样长期保持核心竞争力？而作为天猫总架构师的何崚，作为天猫团队的技术领导者，在加入淘宝的十年来，其具体职责发生了哪些变化？对架构师的理解又是怎样一步一步加深的？作为技术领导者，应该将对公司业务和战略的认知放到一个什么样的位置？在实际工作中，如何体现技术和商业的深度结合？
专访葛俊：16 亿用户背后的高效率，定义 Facebook 工具文化
人类在进化过程中最显著的变化是学会使用工具，也许进入互联网时代后工具的定义越发模糊，但使用工具的最终目的没有变化——提升效率。在互联网工具中，Facebook的内部工具和开发效率在业界非常有名，以Facebook为例现代互联网企业内部需要怎么样的工具，内部工具团队又应该如何建设，研发内部工具时又应保持怎样的原则，这些都是优秀的技术管理者应该考虑的问题。
技术债不是负担，而是成功的战略杠杆
在产品与工程之间最常见的矛盾之一是优先处理技术债。何故、何时以及如何处理技术债对组织和独立团队来说，都特别具有挑战性
架构是一个共识：当当系统架构优化年终总结
承载每天数以万计的交易已经是主流电商网站的常态。
互联网时代，你还在讨论如何做好软件测试，我们已经在讨论如何“干掉”测试了
软件测试的本质目的是什么？是为了保证软件产品的质量。保证软件产品质量的目的是什么？给用户递交价值。
程序员职业发展路径图：从菜鸟工程师到高级架构师
踽踽独行上下求索总是痛苦，如果有良师益友陪伴点拨必能事半功倍。从新手码农到高级架构师，要经过几步？要多努力，才能成为为人倚重的技术专家？本文将为你带来一张程序员发展路径图，但你需要知道的是，天下没有普适的道理，具体问题还需具体分析，实践才能出真知。
生成的代码会出错、质量差？面对 AI 编程工具的老大难问题，华为这群人打算这样做
华为云的这群人在思考如何让老树开新花：智能感知的下一代技术能否撑起大语言模型的半边天？
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