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。
项目环境是集团研发同学联调测试必不可少的平台型工具之一，其环境申请与释放动态灵活，环境间流量相互隔离，在开发和上线前的个人自测以及全链路联调场景下有着不可替代的重要作用。一个稳定易用的项目环境能极大地提高一线研发同学的测试体验，通过对环境简化抽象、屏蔽基础设施和微服务复杂性，为业务提供稳定可靠、简单易用的测试环境。
本文简单介绍了下如何使用 Compose 开发一个简单的页面，这里面包含了一些基本的要素：定义组件、更新状态、预览页面。有关 Compose 的架构，以及它的渲染原理，可以期待以后的文章。
“ DDD设计的目标是关注领域模型而并非技术来创建更好的软件，假设开发人员构建了一个SQL，并将它传递给基础设施层中的某个查询服务然后根据表数据的结构集取出所需信息，最后将这些信息提供给构造函数或者Factory，开发人员在做这一切的时候早已不把模型看做重点了，这个整个过程就变成了数据处理的风格 ”——摘 Eric Evans《领域驱动设计》 《领域驱动设计》中的Repository（下面将用仓储表示）层实际上是极具有挑战性的，对于它的理解，也十分重要。本文大部分内容都在众多前辈理论基础上，从一个崭新的领域视觉开始探索，并结合自己的实践感悟进行细致的解析。同时本文不仅仅是DDD前辈的搬运工，也创新提出了仓储实体转移的概念，可以提供给读者思考是否在自己场景中可以用到这种模式。即使读者也对仓储有很深的了解，我也觉得本文会对你有新的阅读体验。
继 2019 年开源 Midway 框架之后，阿里一直在 Node.js 的前沿进行深度研究，除了加入 TC39 参与标准化建设，向上游 Node.js 项目持续贡献，与龙蜥社区合作优化之外，也在 Serverless 领域有了不小的成果。 今天，向大家介绍我们最新的面向云原生场景，面向 Serverless 架构下的新产品， 代号 Noslate。
在互联网信息爆炸的今天，推荐系统是我们身边一个无法躲避的存在。在淘宝上浏览商品，在抖音上刷视频，以及无处不在的广告等等。本文探讨闲鱼商品推荐系统的同时，结合所面临的多推荐场景工程维护任务重、算法模型优化难以自动辐射多场景的痛点，介绍如何构建通用的推荐中台。
这是阿里云块存储团队内部的一次新人培训材料，内容源自老同学们的踩坑经验，总结成案例和方法分享公示，实践和方法论不限于分布式系统，希望对读者有启发。本文主要包括以下三个方面： 编码习惯（开发、测试、Review，Bad/Good Case） 研发流程（源码控制、每日构建、缺陷管理） 实践方法（效率工具、新人踩雷、学习推荐）
