Base64编码和解码是一种常见的将二进制内容转换为适合Web的文本的形式。它通常用于data URLs，比如内嵌图片。 当你在JavaScript中对字符串应用base64编码和解码时会发生什么？这篇文章探讨了这些细节和需要避免的常见陷阱。
众所周知，JavaScript 是一门面向对象的语言，而构造函数、原型、类、继承都是与对象密不可分的概念。在我们日常前端业务开发中，系统和第三方库已经为我们提供了大部分需要的类，我们的关注点更多是在对象的使用和数据处理上，而比较少需要去自定义构造函数和类，对原型的直接接触就更少了。 然而，能深度理解并掌握好构造函数、原型、类与继承，对我们的代码设计大有裨益，也是作为一名高级前端工程师必不可少的基本功。 本文旨在用最通俗易懂的解释和简单生动的代码示例，来彻底捋清对象、构造函数、原型、类与继承。我们会以问答对话的形式，层层递进，从构造函数谈起，再引出原型与原型链，分析类为什么是语法糖，最后再推理出 JS 的几种继承方式。
最近，腾讯发布了自主研发的大型语言模型：混元大模型。该大模型具备多轮对话能力、内容创作能力、逻辑推理能力、搜索增强和知识图谱等特点。除了对于人类自然语言的理解，混元大模型对于计算机编程语言同样可以进行分析和和生成。今天我就来用一个很常见的 Python 开发需求：对一组数据进行采集、整理、可视化分析，来演示下混元大模型在编程辅助开发上所能提供的帮助。
本文分享了作者对一个架构模糊，拥有67万行代码、46个module的超级应用重构过程中面临的一些问题，还探讨了重构的价值以及技术方案，最后对综合效果进行了分析。
随着OpenAI的ChatGPT火遍全球，大语言模型（Large Language Model，下文简称LLM）成为了人工智能领域的热门话题。大语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它能够模拟人类的语言能力并生成连贯的文本。这种技术的出现引起了广泛的关注和应用。大型语言模型在机器翻译、文本生成、智能对话等领域发挥着重要作用。在这些领域中，它们能够理解和生成自然语言，使得机器能够更好地与人类进行交流和合作。 无论是在学术研究还是商业领域中，LLM都有潜力成为一个强大的工具，帮助我们更好地理解和利用自然语言。但由于ChatGPT是闭源且信息安全存疑，并不适合在企业内部的所有业务场景使用。此外，最近有大批优秀的开源大语言模型涌现，比如Llama-2。因此，很多企业构建属于自己领域的LLM和配套系统，应用在自身的业务场景中。为了适应旅游场景的应用，我们也构建了一套训练、推理LLM的系统，充分利用LLM的强大能力。
软件开发中遇到异常才是正常，很少有人能写出完美的程序跑在任何机器上都不会报错。但极为正常的软件异常，却经常出自不同的原因，导致不同的结果。怎么样科学地认识异常、处理异常，是很多研发同学需要解决的问题。本文作者根据自己多年的工作经验，撰写了《异常思辨录》系列专栏，希望能体系化地帮助到大家。本文为系列第一篇，本篇文章将主要聚焦异常处理的几种方式展开，欢迎阅读。
