2016年，山西大学科学技术史研究所的厚宇德教授对杨振宁先生做了一个访谈。期间，杨先生比较系统地讲了自己对科学与哲学的关系的一些看法，他的观点是本文讨论人工智能与哲学关系的一个起点。 杨先生认为，在19世纪时，科学仍然被当作自然哲学，并被认为从哲学脱胎而来。即使到了19世纪末，马赫（Ernst Mach）等科学家依然认为物理学和哲学密不可分。而在相对论和量子力学建立之后，哲学对物理学的影响就变得越来越小，甚至量子力学的观念开始反过来影响哲学家对“何为实在”的理解。
在互联网早期时代，账号系统的功能非常广泛，包括账号管理、登录认证相关能力以及维护各类用户信息，比如头像、昵称、积分、等级等。随着业务的发展，每个功能逐渐分化出自己的需求和架构侧重点，独立出各自的领域服务也成了业界共识。 本文分享的账号系统，指的是提供用户账号管理、登录认证相关能力的系统。介绍了携程在不断发展的过程中，账号系统在领域化、中台化和多Region化方向上的演进、探索和一些思考。
曾看过很多并发模型相关的文章，但是这些文章大部分只讲了并发模型的实现原理，并没有给出具体的示例代码，看完总觉得对并发模型这个知识点是一知半解，不得要领。为了掌握高并发模型，我这里抛砖引玉，实现了20种常见的并发模型，并对每种并发模型进行了性能压测和分析。由于本人水平有限，文章中难免有一些不准确或者纰漏的地方，欢迎大家批评指正。
现代科技网络日益发达，视频已经成为人们生活中不可或缺的一部分。随着互联网和移动设备的普及，视频内容在传播和分享方面发挥着越来越重要的作用。从社交媒体到在线教育，从数字广告到远程工作，视频已经成为人们获取信息、娱乐和交流的主要方式之一。在这样一个视频日益普及的超视频时代，开发一套跨语言、跨设备、跨系统的多媒体处理框架显得尤为重要，这样的框架可以为开发人员提供统一的解决方案，帮助他们在不同的平台上快速、高效地处理多媒体内容，从而提供一致的用户体验和功能，是迎接未来的必然趋势。 在当今数字化的世界中，Windows 平台的重要性和关键性无可置疑。作为普通用户的首要选择，Windows 提供了广泛的硬件和软件支持，为用户提供了丰富多彩的体验。特别是在多媒体处理领域，Windows 平台凭借其强大的生态系统和稳定的性能，基本是普通用户的首选。Windows 平台拥有庞大而完善的 DirectX 能力体系，这使得在Windows 环境下可以很方便地实现通过 GPU 加速图像视频处理的性能，这种强大的图形处理能力可以更高效地处理和渲染视频、音频等多媒体内容。
本文整理自美团技术沙龙第73期《基于领域驱动设计（DDD）的架构演进和实践》，系统复杂性根源于隐晦（难理解），耦合（难改动）和变化（难扩展），DDD正是应对系统复杂性的重要方法。本文针对B端营销系统设计中的复杂性，从战略设计，战术设计到代码架构，详细介绍了DDD在各个阶段的实践，期望为大家提供一些可供参考和借鉴的思路。
前段时间公司领导让我排查一个关于在 JDK21 环境中使用 Spring Boot 配合一个 JDK18 新增的一个 SPI(java.net.spi.InetAddressResolverProvider) 不生效的问题。 但这个不生效的前置条件有点多： JDK 的版本得在 18+ SpringBoot3.x 还在额外再配合使用 -javaagent:opentelemetry-javaagent.jar 使用，也就是 OpenTelemetry 提供的 agent。 才会导致自定义的 InetAddressResolverProvider 无法正常工作。
为什么小程序如此受欢迎？ 随着移动互联网发展，各大主流的 App 的很多业务页面，都需要有动态化发版的能力，这时小程序的优势就体现出来了，首先小程序无需安装和卸载，更少的占用内存，并且实现了跨端兼容，开发者无需在安卓或者 iOS 端开发两套代码，这无疑降低了开发成本，而且小程序更受到广大前端开发者的青睐，随着 taro 等框架的成熟，开发者可以完全做到像开发 web 应用一样开发小程序。 setData 优化迫在眉睫随着小程序的发展，各种各样的小程序百花齐放，截止 2022 年末，互联网小程序总数超过 780 万，DAU更是突破了 8 亿。小程序承载了越来越多的功能，这就促使了小程序的模块越来越复杂。这个时候，更新视图就会牵连更多的业务模块的联动更新，如果小程序开发者不做优化而是肆意的使用 setData，就会让应用更卡顿，渲染更耗时，直接影响了用户体验。所以 setData 优化是小程序优化重要的组成部分。 要是彻底弄明白 setData 影响性能的原因，就要从小程序的架构设计说起。
本文将分享 OPPO 多模态预训练模型在端云场景的落地实践。文章将聚焦于如何在手机端实现云场景大模型的部署，在资源不充分的情况下以更低的成本完成训练和推理的落地。 具体内容分成三个主题： 1. 端侧图文检索技术研究 2. 文图生成&理解态模型的应用优化 3. 文图生成模型的端侧轻量化
