Kubernetes作为云原生计算的基础项目，已经在开发者和企业中获得广泛的支持。然而其自身复杂性和陡峭的学习曲线依然让人望而生畏。在 CNCF 2020年度调研报告中，在Kubernetes技术落地过程中面临最大的挑战就是复杂性。 IBM大型机之父 Fred Brooks 著名的论文No Silver Bullet[1]，软件系统中的复杂性可以分为本质复杂性 (essential complexity) 和附属复杂性 (accidental complexity) 。本质复杂性是构建系统过程中不可避免的复杂性。附属复杂性则是任何非必要的复杂性，比如由于设计失误或者工具不当等引入的复杂性。附属复杂性会随着工具的改善而逐渐解决，而本质性的困难难以解决。 Kubernetes的本质复杂性与附属复杂性到底有什么？我们应该如何应对？
什么是分布式锁？对于这个问题，相信很多同学是既熟悉又陌生。随着分布式系统的快速发展与广泛应用，针对共享资源的互斥访问也成为了很多业务必须要面对的需求，这个场景下人们通常会引入分布式锁来解决问题。我们通常会使用怎么样的分布锁服务呢？有开源的 MySQL，Redis，ZooKeeper，Etcd 等三方组件可供选择，当然也有集团内自研的 Tair，Nuwa 等分布式锁服务提供方。总的来看，我们对分布式锁的需求可以大体划分为以下两类应用场景:
高并发、高可用、高性能被称为互联网三高架构，这三者都是工程师和架构师在系统架构设计中必须考虑的因素之一。今天我们就来聊一聊三H中的高可用，也是我们常说的系统稳定性。
TypeScript 已于 2022.09.23 发布 4.9 beta 版本，你可以在 4.9 Iteration Plan 查看所有被包含的 Issue 与 PR
如何将人类先验知识低成本融入到预训练模型中一直是个难题。达摩院对话智能团队提出了一种基于半监督预训练的新训练方式，将对话领域的少量有标数据和海量无标数据一起进行预训练，从而把标注数据中蕴含的知识注入到预训练模型中去，打造了SPACE 1/2/3 系列模型。
日常生活中，用户每时每刻都在都需要面对各种各样的决策。如何让用户做出符合产品业务目标的决策，是各行业商家孜孜不倦探索的课题。作为设计师，在对接云音乐营收相关工作后，在影响用户决策进而促进用户体验和业务营收双赢方面，我通过对“诱饵效应”这一行为经济学知识的学习和应用取得了不错的效果，现将诱饵效应的知识点和设计实践分享给大家。
技术人除了做技术还能做什么？我想很多人都想过这个话题。 其中的一个答案是「做产品」，因为，每个技术人心目中都会有一个产品梦。今天想跟大家聊一下这个话题：技术人如何做产品，谈谈我在做产品的过程中的一些感受。 先做一个简单自我介绍，我叫玉伯，08 年加入阿里，写代码写了十几年，一直在前端、小程序和客户端领域，希望能够推动整个终端技术往前发展。这十几年里，也一直带领团队通过开源做了很多技术产品，包括 Ant Design、AntV 等。但今天想聊的不是这些，而是「语雀」。 本次分享的内容分成四部分，谈谈我们如何选择产品方向，可能遇到哪些问题，以及技术人的核心优势，最后做个总结。
什么是动态建模 静态模型和动态建模的区别 我们来讲动态建模，与之对应的是静态建模，大家可以通过对比两者在几个概念上差异进行理解。 静态模型关注的概念是静态的：类(Class)，属性(Attribute)，方法(Method)，类关系(Class relationship)，类职责(Responsibility)，是用类的语言来描述一个静态的类。例如用鸟类理解，静态模型就是关注的是鸟(类)，含有哪些属性(眼，嘴巴，翅膀)，包含哪些方法(飞，睡觉)，包含哪些类关系(继承了动物类)，拥有哪些职责(睡眠，鸣叫，飞行)。 而动态模型关注的概念是动态的：对象(Object)，状态(State)，交互(Interactions)，对象关系(Object relationship)，业务逻辑(Business Logic)，是用对象的语言来描述一个动态的对象。例如用麻雀对象理解，动态模型关注的是麻雀(对象)，含有哪些状态(眼睛是否闭合)，含有哪些对象间的交互(麻雀和啄木鸟的行为是否用差异化的形式实现)，含有哪些对象关系(这个麻雀是另一个麻雀的妈妈)，包含哪些业务逻辑(麻雀睡觉的时候是否需要闭上
