任务模型的抽象具有广泛通用性的，例如饿了么骑手每笔骑单是任务，小法庭中交易纠纷的评审也可以被抽象为任务。 下面是简易的任务系统模块图，图示中去除了上下游的模块，保留了核心与小法庭业务特色部分。
DataLeap是火山引擎数智平台VeDI旗下的大数据研发治理套件产品，帮助用户快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设，降低工作成本和数据维护成本、挖掘数据价值、为企业决策提供数据支撑。 本篇文章主要围绕火山引擎DataLeap一站式数据治理实践展开分享，从数据治理思路、平台建设以及能力升级三个步骤出发，带你全面复制字节跳动数据治理经验。
在一个典型的 React 应用中，数据是通过 props 属性自上而下（由父及子）进行传递的，但此种用法对于某些类型的属性而言是极其繁琐的（例如：地区偏好，UI 主题），这些属性是应用程序中许多组件都需要的。Context 提供了一种在组件之间共享此类值的方式，而不必显式地通过组件树的逐层传递 props。 当 Context Provider 接收的 value 发生变化的时候，React 会向下深度优先遍历组件树，找到消费了该 Context 的组件并标志为需要更新，在组件更新的 render 阶段，这些消费了该 Context 的组件就会重新渲染，读取到最新的 Context 值。 我们通常传递给 Context Provider 的 value 是一个对象，对象里包含多个字段，然而这种常见的场景却可能导致多次不必要的重复渲染。以下述代码为例：
关于什么是SRE，以及在业务上有哪些具体的输出，网上资料众多但都只是对基本概念做描述。那容器SRE究竟要怎么结合业务，得物容器SRE又有哪些最佳实践，本文就得物容器SRE的一些事情向大家做介绍。
腾讯工程师许扬从 QQ 提醒实际业务场景出发，阐述一个订阅推送系统的技术要点和实现思路。如何通过推拉结合、异构存储、多重触发、可控调度、打散执行、可靠推送等技术，实现推送可靠性、推送可控性和推送高效性？本篇为你详细解答。
当我们在学习DDD的过程中，感觉学而不得的时候，可能会问：我们还要学么？这的确引人深思。本文基于工作经验，尝试谈谈对DDD的一些理解。
在日常进行业务需求的开发时，经常会遇到需要绘制图表的场景，其中我们使用频率最高的图表库是 ECharts[1]。ECharts 作为市面上最成熟的图表库之一，主要面向 Web 端使用，官方对小程序端也提供了解决方案，而在 RN 的开发场景中却没有比较好的实现方法，面对这种情况以前我们的解决方案有： 1.放弃 ECharts，使用针对RN原生开发的图表库，如 react-native-charts-wrapper、victory-native 等 2.通过 Webview 来使用 web 端的 ECahrts，如 react-native-echarts-pro[2]、native-echarts 等 方案1，RN 现有图表库的样式与交互与 ECahrts 相比有较大差距，图表的丰富性也不足，尤其是有多端需求的场景下，需要为 RN 单独进行UI交互设计，设计与实现成本高。 方案2，通过 Webview 的方式，当页面上有多个图表或者图表元素过多时，会遇到性能方面的瓶颈，比如安卓端的大数据量面积图、单轴散点图等会有白屏现象，而且正常渲染过程中也会有比较明显的卡顿、掉帧的情况。 所以，
加入蚂蚁三年，一路和业务一起成长。业务蚂蚁知识图谱平台-知蛛，获得 2020 全球人工智能产品应用博览会创新产品金奖，“蚂蚁知识图谱ⅹ网商银行”成为 2021 Forrester 金融科技标杆案例；与业务同学一起获得软件著作权 1 个、申请专利 10 个，作为第一发明人申请专利 5 个、已获得国家专利授权 1 个，撰写图可视化解决方案白皮书 1 篇。 我们是技术人，更是业务中的技术人。我们常说的「人事合一」、「因人成事」，指的就是我们的目标是做成业务中的「事」，但同时也需要关注着其中的「人」。本文从如何在业务中建立好的合作关系出发，将自己在业务中成长的经验分享给大家，和大家一起探讨技术人如何做好业务。
在广告系统实践中，精排服务基于 gRPC 协议调用 TF-Serving 在线推理服务。相信很多业务已经使用过 gRPC 相关语言的框架进行服务调用，尤其是基于谷歌云的出海业务的服务调用更绕不开 gRPC，所以很有必要理解 gRPC 的原理。本文通过简要介绍抓包分析一次 gRPC 的调用过程，逐步认识 gRPC。
