随着现代软件架构的不断发展，越来越多的企业对系统架构进行了微服务化与容器化改造，从而更好地满足海量并发、高可用、弹性伸缩、快速迭代等需求。然而，微服务化与容器化的引入也让分布式系统的复杂度随之增加，使得系统的监控和管理变得更加困难。 因此，应用性能监控（Application Performance Management，简称 APM）工具的重要性就体现出来了，特别是 APM 提供的分布式链路追踪能力，可以帮助开发者快速发现并定位性能问题，是分布式系统稳定运行的重要保障。将分布式应用接入 APM 工具，还能提高系统性能以及稳定性。
过去的一年多，大模型风起云涌，不断迭代，作为一个多年 NLP 产品方向的从业者，可以说是享受其中，惊喜连连。记得22年底，那时疫情放开，身边的人全部病倒，在身体冷热交加中看到了 ChatGPT 的发布，马上在病榻上完成了注册，那时的感觉就仿佛黑暗中看到了曙光。当时我在一家物联网公司的 AI 研究院工作，基于 ChatGPT 开始设计很多 demo 取代之前的 NLP 任务 bert 方案，后面一年多不断地实验各种大模型的应用方法，颇为有趣。 腾讯日前也正式发布了大模型应用平台元器和混元 C 端产品元宝，也希望大家一起在上面多做一些有意思的智能体，故分享一下之前的探索经验，供大家参考。
编写代码是程序员的基本功，不断写代码可以学习到不同的编程语言和技术，掌握更多的编程方法和技巧，从而提高编程效率和质量，还能增强逻辑思维能力和问题解决能力。 而互联网上有大量的编程教程、技术博客文章和开源项目等资源，可以帮助大家提升代码编写能力。今天就和大家分享一篇来自于Github上的适合程序员访问学习的网站汇总，相信可以为大家的技术栈增添新的元素。
很多 Git 的操作，都有多种方法达到目的，但其中往往只有一种方法是最佳路径。 Git 是个超级强大也非常流行的版本控制系统（VCS）。它的设计理念和其他VCS非常不同。纵观整个业界，很多人在用旧的思维方式来解决 Git 的使用问题，有 svn 方式的、p4 方式的、奇怪方式的、错误方式的，等等，而不是更新成 Git 的思维方式。虽然 Git 非常灵活，确实可以用这些方式来使用，但其实操作起来反而更难，而且效率更低，吃力不讨好。这里我打算把二十多年的各种版本控制系统的使用经验和十多年 Git 的使用经验，总结出一些 Git 的最佳实践。其实很多时候，正确的做法比错误的更简单，更不容易出错。
Apache Flink 是一个开源的流处理和批处理框架，具有高吞吐量、低延迟的流式引擎，支持事件时间处理和状态管理，以及确保在机器故障时的容错性和一次性语义。Flink 的核心是一个分布式流数据处理引擎，支持 Java、Scala、Python 和 SQL 编程语言，可以在集群或云环境中执行数据流程序。它提供了 DataStream API 用于处理有界或无界数据流，DataSet API 用于处理有界数据集，以及 Table API 和 SQL 接口用于关系型流和批处理。目前 Flink 最新已经迭代至 1.20 版本，在此过程中不光是 Flink 框架，插件本身也有部分 API 以及配置存在变更，本文主要针对较高版本的 1.17 Flink Pulsar 插件进行测试验证
5月14日凌晨1点，OpenAI发布了让创始人Sam Altman感觉“像魔法一样”的新一代模型。不是GPT-5，不是AI搜索，而是最新旗舰生成式AI模型GPT-4o。 GPT-4o（“o”代表“omni”，意为“全能的”）是迈向更自然的人机交互的一步。它不仅能够接受文本、音频和图像的任意组合作为输入，并生成文本、音频和图像的任意组合输出，还可以理解和表达丰富的情感，在易用性和人机互动上向前迈进了一大步。电影《Her》中的情节正在从科幻走进现实。 本期节目将和嘉宾共同探讨，GPT4o到底有哪些“魔法”？背后是哪些技术的突破？将对行业带来哪些变革性影响？我们是否要迎来超级智能助力的Her时代？（以下内容由生成式AI辅助处理）
