企业微信本地部署版（下文简称为本地版）是从2017年起，脱胎于企业微信的一款产品。本地版的后台服务能独立部署在政府或者大型企业的本地服务器上。在一个已经迭代了7年的大型Android系统中，企业微信本地版不可避免地会暴露出一些遗留系统的特点。本文将探讨我们在实践中采用的一些行之有效的重构案例，以及如何让一个大型软件系统持续保持活力。
美团履约平台技术部在因果推断领域持续的探索和实践中，自研了一系列分布式的工具。本文重点介绍了分布式因果树算法的实现，并系统地阐述如何设计实现一种分布式因果树算法，以及因果效应评估方面qini_curve/qini_score的不足与应对技巧。希望能为从事因果推断相关工作的同学们提供一些启发或帮助。
基于 Redis 的分布锁到底是否安全？什么情况下会失效？一个小小的分布式锁，在分布式系统中都会遇到哪些问题？看了太多的分布式锁文章，依旧云里雾里，这篇彻底给你讲清楚。
犯错是每个人生活的一部分。正如爱因斯坦曾说过：一个从未犯过错的人从未尝试过新东西。 最重要的不是我们犯了多少错误，而是我们从错误中学到了多少东西。 这个观点同样适用于编程领域。 我们从一门编程语言中获取经验不是一个神奇的过程，它包含试错和从错误中学习的过程。 今天就和大家分享一本帮助我们从错误中学习编程语言的书 ——《100 个 Go 语言典型错误》！
2023 年对于 AI 工作者来说是非常不平凡的一年，这一年算是 AI 原生时代的起点。 对百度智能云来说，这一年非常卷。从年初大家可能还不知道大模型是什么的时候，我们开始卷怎么选模型、怎么评模型，再往后大家大概知道大模型可以干什么了，我们开始卷怎么训练模型。而再往后发展的时候，大家也不再过度关注如何训练模型，更多开始关注 AI 时代下非常关键的事情——怎么基于模型做应用。这也是今天我要给大家带来的分享，就是 AI 原生时代的应用如何开发。 先来看下面这张图。下图是在过去三个月时间内，关于 AI 原生应用各种各样的需求关键词。比如说希望推荐简历、做英语口语的交流、协助创作智能海报、写 PPT、生成工作日报等。我们可以看到，大家对 AI 原生时代能够带来什么已经迸发出非常多的想象力。这也意味着，AI 原生应用需求的爆发，我们正在加速奔跑进入繁荣的 AI 时代。
为了监控集团各业务线的资金来源和去向，资金部需每天分析所有账户出金和入金情况。为此，我们提供了资金管理平台，该平台拥有账户收支流水和账单拉取等功能，以及现金流打标能力，为资金部提供更加精准的现金流分析。
移动互联网经历2012年到2016年的快速增长期，目前已经到了增长大幅放缓的阶段，据《2022年中国移动互联网发展报告》显示，截至2021年12月底，中国手机网民规模达10.29亿人，全年增加了4373万人，同比增速已经放缓。在这样的大环境下，如何保持产品用户规模持续增长是业务团队面临的主要挑战之一。
