Prop drilling 是指当上层组件中持有 state,而一个深度嵌套的组件需要使用这个 state 时,一种做法是用 props 透过中间组件一层层往下传,尽管中间组件并不需要他们。 只需要做一下重构就可以避免 prop drilling:
笔者近期在尝试解决低资源场景下的文本分类任务时,发现使用一些在ModelScope社区上开源的零样本分类模型就可以极大提高分类准确率。因此对零样本文本分类模型进行了梳理,希望对大家有所帮助。
提到Spring依赖注入,大家最先想到应该是@Resource和@Autowired,很多文章只是讲解了功能上的区别,对于Spring为什么要支持两个这么类似的注解却未提到,属于知其然而不知其所以然。不知大家在使用这两个注解的时候有没有想过,@Resource又支持名字又支持类型,还要@Autowired干嘛,难道是Spring官方没事做了? 真的是没事做了吗?读了本文你将会了解到: @Resource和@Autowired来源 Spring官方为什么会支持这两个功能如此相似的注解? 为什么@Autowired属性注入的时候Idea会曝出黄色的警告? @Resource和@Autowired推荐用法
下图示为手淘网络协议演进关键节点。2015年为优化标准TLS/1.2握手慢问题,我们自行研制上线了轻量级私有加密协议Slight SSL来优化握手与加密问题,在没有重放攻击风险时允许将会话协商和数据加密放在一个TCP报文中来实现0-RTT,目前手淘线上流量HTTP2+SlightSSL也是主要承载者。与此同时过往问题排查/业务接入/业务诉求面临一些疑难或者无法满足诉求问题,诸如 "WI-FI下长链全失败降级短链https可以成功,切换到4G网长链正常使用(SlightSSL私有协议被wifi防火墙断开)"、"你们计划支持TLS1.3吗?"、"我们域名接入服务端不支持部署SlightSSL"等;另一方面随着QUIC RFC9000、HTTP3 RFC9114正式发布,将手淘网络协议演进到HTTP3/QUIC不管是解决Slight SSL私有协议在业务上痛点,还是为了提高网络传输性能提升用户体验,同时也是当下网络协议向前演进的大势所趋。私有化协议带来高效网络体验的同时,归纳起来问题主要集中在以下三点: 私有化的协议意味着更定制,需要端到端的部署支持(侵入性) 不支持TLS1.3 偶有网络
这两年 AI 关键词频频热搜,从 2022 年 4 月初代码自动补全神器Copilot点燃程序员圈,到 10 月中旬的 AI 绘画Stable Diffcusion 1.0震惊绘画圈,最后到如今的ChatGPT引爆全网各领域。AI 人工智能时代已然到来。在 2023 年,AI 绘画技术和应用的发展已经非常迅速。目前,AI 绘画技术已经能够生成逼真的图像、视频和音频,同时还能够模仿艺术家的风格,创造出令人惊叹的艺术作品。 但是这些早期的 AI 绘画模型要么被大公司长久把持(例如OpenAI公司,他们早在 2021 年就推出了Dall-E1AI绘画模型,并未开源。直到Stability AI公司于 2022 年 8 月份发布并开源了Stable DiffusionAI 绘画模型,这才彻底让 AI 绘画热潮爆发! 自从Stable Diffusion 1.0模型发布以来,"AI 文本图片生成"真正的变成普通人也能使用的技术。同时各种国内外 AI 绘图软件,也不断频繁更新,像比较出名的文心一格、盗梦师、6pen 等生成工具,生成的图片已经达到了以假乱真的地步。
先扯个远的,人类的所有进步都离不开提效,不论是在农业时代,从手工劳作到牲畜业的发展,还是在工业时代,从电气化到机械化到过渡期的自动化,还是在后工业时代,从信息革命到网络化和智能化。而设计工作,无出其右,也先后伴随各种提效手段,比如纸张代替竹简,提高了生产和写作效率,活字印刷提高了批量生产效率,设计软件提高了创作效率等。今天我们主要结合过往的项目经验,讲下互联网产品设计如何提高效率,以及设计提效方面的思考和实践。
本文从目前业界实现Jenkins的高可用的实现方案,分析各方案的优缺点,引入vivo目前使用的Jenkins高可用方案,以及目前Jenkins资源的调度方案的设计实践和目前的落地运行效果。