前一段时间写过一篇 《使用 lombok @Builder 注解，设置默认值时要千万小心！》 的文章，文章提到使用 @Builder 注解将会导致设置的默认值失效问题。 最近读了一篇文章：《Oh !! Stop using @Builder》[1]也颇受启发，发现很多人的确被 @Builder 注解的名字误导了。 大多数同学使用 @Builder 无非就是为了链式编程，然而 @Builder 并不是链式编程的最佳实践，它会额外创建内部类，存在继承关系时还需要使用 @SuperBuilder 注解[2]，设置默认值时也需要额外的 @Builder.Default 去设置默认值[3]，无疑增加了很多不必要的复杂度。 有些同学可能说如果你把这些问题都了解就不会遇到这些坑，没必要“因噎废食”，可是这些问题已经让无数人一次次趟坑，说明它并不是最佳实践，如果有更简便办法可以实现链式编程，又何必徒增这么多复杂度呢？ 其实很多人选择使用 @Builder 实现链式编程，无非是它“更常见”和“最熟悉” ！
在Google的DORA DevOps的研究中，测试数据管理被视为软件交付和组织绩效的重要能力之一[1]，它被用于手动或者自动化测试当中，也可能用于生产环境的全链路压测，良好的测试数据可以快速验证不同逻辑分支的测试用例、重现缺陷或者模拟错误。 但伴随着业务的迅速迭代，数据库、表不断的增加，同时存量的表结构也频繁变更，测试数据的生成与管理也变得越发困难。传统的手动创建测试数据、接口造数方法低效且难以确保全面覆盖，数据的关联性、通用性和复用率也有所欠缺。虽然使用生产数据进行测试看似便捷，但却经常面临用户隐私安全事故的风险。同时，在使用脱敏或历史数据时，数据的有效性和关联性也容易丧失。 在这种情况下，怎样在保证维护测试数据的效率、质量和信息安全的同时，又能最大程度地降低测试数据生成的成本和管理的复杂性呢？
谈到数据仓库， 一定离不开使用Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT) 将来源不同、格式各异的数据提取到数据仓库中。 作为云原生数据仓库，火山引擎ByteHouse已支持ELT能力，让用户免于维护多套异构系统，本文将深度解读ByteHouse ELT系统的三大核心功能。
本文介绍了Hologres RoaringBitmap的功能，希望可以帮助更多的业务利用Hologres RoaringBitmap能力，实现更快更准的画像分析。
AB实验平台这几年在互联网公司得到了越来越广泛的应用，采用AB实验来评估产品和技术迭代效果也成为主流的业务新功能效果评估方式，数据驱动的文化在这几年得到了不少公司的广泛的认同，通过数据和指标来说明产品效果也得到了越来越多的公司的认可和应用。 AB实验在其中就是一种很常见的产品效果数据评估工具，在各大公司的产品迭代过程中也得到了越来越广泛的应用。
百度问一问作为真人1对1实时在线咨询平台，产品逐渐由起步阶段进入到快速发展阶段，需要更加全面系统的品牌设计语言与用户建立更加深入的情感链接，强化品牌感知。基于此背景，我们明确了品牌视觉语言搭建的设计目标：提升问一问品牌设计风格一致性，全场景触达，传递产品理念，营造品牌差异化情感表达，助力产品实现品牌愿景。
韩寒在《他的国》中写道：“我们懂很多道理，却依然过不好这一生”，人们虽然知道很多道理，但并不一定能将这些道理应用到实际生活中。这种现象在生活中很常见，我们听了很多的成功学的道理，但实际上，成功和幸福不是仅仅靠这些道理就能实现的，需要不断地努力和实践，才能实现自己的目标。而在开发的过程中也会遇到类似的问题，明明熟读《代码整洁之道》，却依旧只能写低效代码，行业内经常调侃“一个优秀的程序员可以带动多人就业”，这些中间欠缺的是什么？如何快速落实？本文将从几个方面进行分析，欢迎阅读。
技术PM如何在实际工作中正确精准表达出自己想要输出的信息，掌握底层逻辑---结构化思维就显得尤为重要。而培养结构化思维的有效工具即是---金字塔原理。
