众所周知，Github Copilot 是一种基于机器学习的代码自动补全工具。它使用了来自 GitHub 的大量代码作为训练数据，并使用 OpenAI 的语言模型来生成代码。Copilot 还可以学习用户的编码习惯，并根据上下文推断出正确的代码片段。在实际使用中发现大部份提示还是非常好用的，能够较为准确的推测出用户意图，甚至是基于项目其他文件的上下文进行推理。比较好奇这里是怎么做到的，于是探索了这个 VSCode 插件的详细实现。
本文汇总了几种业界的低代码，如果找到了对应的场景，同时又可以真正解决问题，低代码比原本敲代码要快，会是一个很好的发展空间。
给讲讲大家淘天淘工厂财务开发的相关内容。 财务开发好陌生，是什么？好了，现在假如你五行属商家，并且就在淘宝上卖东西。当消费者买了你的东西，淘宝是不是需要给你结算这笔交易订单的钱，另外淘宝是不是还要收你一笔服务费？那财务开发的一部分职责，就是主要和作为商家的你打钱扣钱打交道的。 另外这里我们不讨论直接扣消费者钱的那一部分，所以我们其实高并发还好，但依然有着不小挑战。 而这里笔者之所以“大言不惭“在叨叨，其一是为了说明财务管理不是简单的报表和SQL，在业务和技术上都有非常多挑战，其二希望能给各位同学带来一点兴趣，从而可以加入我们一起迎接挑战：）
在直播行业发展如火如荼的今天，用户对视频体验的要求也水涨船高。视频基础体验的关键要素包括清晰度、流畅度、低延迟等，而这些要素的“第一性原理”，就是视频本身的编码效率，也就是压缩率。视频编码是整个技术体系的基座，编码效率的显著提升，能够在同等码率下极大提高画质，从而改善用户体验。 视频编码效率的重要性不言而喻，但进一步地提升也并非易事，尤其在直播场景中，对编码速度、延迟、码率控制等方面都有很高的要求。如何在保证画质不变的情况下，显著提高压缩率，同时满足实时性、低延迟的要求，是一个持续的技术挑战。
今年B站1024程序员节，举办了一场别开生面的B站技术主题分享演讲活动。在分享会现场，特别邀请到多位重量级技术嘉宾阵容亲临，与程序员小伙伴分享技术知识，共同探讨应用与趋势。 在元宇宙和生成式智能媒体技术方向，我们有幸邀请到了上海交通大学未来媒体网络协同创新中心的胡强老师，亲临公司为B站小伙伴分享了该领域内的最新进展。胡强老师所在团队与中央广播电视总台国重实验室紧密合作，他还担任 8K 3D视频增强制作及显示项目负责人，在该领域有丰富的科研和实践经验，下面是胡强老师精彩的分享内容。
“双十一”电商大促脚步渐近，各大平台的战火又将燃起。随着数据量增大， 数仓规模可到EB级别，任务数达数万，面对大规模的数据处理任务，复杂的处理链路与层次结构，数据团队在数据SLA、稳定性等层面面临较大的压力。一套有效、可靠的数据治理体系，是“双11”等业务关键场景中数据保障的基石。 本文来源于火山引擎DataLeap数据治理实践，将从电商数据业务面临的挑战、稳定性体系化、成本治理体系化、工具效率体系化、总结与展望几个方面，介绍一站式数据治理思路以及在电商平台中的应用实践。
通过使用责任链模式，我们可以更加灵活和优雅地处理请求，降低代码之间的耦合度，提高代码的可维护性和可扩展性。在一些具有复杂业务逻辑或需要动态处理请求的场景下，使用责任链模式将是一个很好的选择。本文将通过一个具体的示例来详细介绍如何在业务代码中优雅地使用责任链模式。
