在日常的研发工作中，编写前端界面结构占据了一部分工作量。很多UI组件都存在共性，如何减少编写UI界面的开发时间，以及提取公用的前端组件，从而达到提升研发效能的目的，是我们的重要课题。 在《前端智能化探索，骨架屏低代码自动生成方案实践》中，我们曾经探索过一种自动生成骨架屏代码的方案，在此基础上，我们设计了一套代码生成器的定制流程，到达可以定制任意目的代码的效果。本文将围绕视觉稿生成任意代码，探讨代码生成器的原理与细节，最后是落地的效果展示。
第一部分为看清：大模型的训练及推理过程是如何的，以及内部逻辑 第二部分为理解：大模型的训练及推理和算力的关系 第三部分为推演：用简单的公式量化大模型算力的需求 第四部分为优化：我们如何提高算力利用率
时下流行的 AI 写真工具，为用户提供了用现成的照片遨游于广袤素材与想象中的可能性，也启发 AI 从业者对于大众消费产品的构想。对于个人来说，是否可以上手 AI 技术，做出自己的“数字分身”呢？本文将介绍一种高效率、易上手、低成本、高安全的“数字分身”制作方式。看完本文，你也会用一张图片“穿越古今”，做出自己的 N 个“数字分身”。
我从2015年起至今2022年，在业务平台（结算、订购、资金）、集团财务平台（应收应付、账务核算、财资、财务分析、预算）、本地生活财务平台（发票、结算、预算、核算、稽核）所经历的业务系统研发实践的一个总结。 1.核心是面向复杂性业务支撑的实践经验（个人概念里的“复杂业务“，大概至少面向5类行业若干业务线且业态差异很大），文章不涉及性能、稳定性、资损防控、大数据离线研发，聚焦在线业务系统架构对多态业务的包容性、开放性、灵活性、可读性。 2.文章较多强调”个人”两字，因为仅是我个人在实践上归纳总结的一些方式方法。 3.实践经验主要来自两类，一类是接手旧系统，得以见识不一样的设计，文中“见过”特指。二类是自己新建的，之后又一而再三重构的，这类姿势下，人的反思记忆尤为深刻。
近期，第29届国际知识发现与数据挖掘大会（ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining，以下简称KDD）在美国加州长滩举办。 由火山引擎数智平台，北京大学计算机学院和蒙特利尔学习算法研究所等单位合作的论文 《Rover: An online Spark SQL tuning service via generalized transfer learning 》（以下简称Rover）成功被大会收录。Rover由北京大学的沈彧和火山引擎数智平台的任鑫宇杨担任共同第一作者，北京大学的崔斌教授担任通讯作者。
本文聚焦于抖音集团增长指标经验和实践案例，理清底层逻辑教你0—1构建增长指标体系。 本文分为四大板块：增长分析基本方法论、如何构建增长指标体系、如何用增长分析实现指标分析闭环、增长分析新型指标分析场景。
本文将分享一下个人的判断经验，期望引起大家对判断本身的关注。此外，由于决策常常是动态的，风格和经历也各有差异，也的确只能 “仅供参考”。
Shell 是 Linux 的核心部分，它允许你使用各种诸如 cd、ls、cat 等的命令与 Linux 内核进行交互。 Bash 是 Linux 上众多可用的 Shell 中的一个。这些 Shell 主要的语法基本相同，但并非完全一样。Bash 是目前最受欢迎的 Shell，并在大多数 Linux 发行版中被设为默认 Shell。 当你打开一个终端或 SSH 会话时，即使你无法真切地看到它，你其实已经在运行着一个 Shell。
