本文旨在讲解常见的字符编码，如：Unicode、UTF-8、GBK字符集，以及emoji。 起初计算机在美国发明，自然大家考虑的是如何表示英文，英语字母总共26个，加上特殊字符，用128个字符，一个byte即足以表示出来。这个就是大家所熟知的ASCII编码。对应关系很简单，一个字符对应一个byte。 但很快人们发现，其他非英语国家的文字远远超过ASCII码，不同国家推出了自己不同的编码方式，中国的gb2312就是我们国家自己推行的编码方式，这样下去每个国家都有自己的编码方式，来回转换太麻烦了；这时候大家当然想统一字符编码，这时候出现了新的编码方式，unicode编码方式，将编码统一，规定了每个字符对应的unicode码。
Istio 成为 CNCF 项目的毕业生。这一历史性的时刻代表着 Istio 在云原生领域的成长和成熟，标志着最广泛部署的服务网格迎来了一个令人兴奋的新篇章。Kubernetes 是 第一个获得毕业资格的项目 [1]，时间是 2018 年。今天，自它作为一个孵化项目进入 CNCF 不到一年的时间，Istio 就毕业了，成为 CNCF 历史上最快的一个。 Tetrate 是由 Istio 创始团队的成员创立的，旨在推广和扩大服务网格的应用，并自创立以来一直是 Istio 最重要的贡献者之一。我们为 Istio 及其社区的辛勤工作和奉献取得了这一里程碑式的认可而感到自豪和兴奋。
从互联网发展伊始，搜索技术就绽放出了惊人的社会和经济价值。随着信息社会快速发展，数据呈爆炸式增长，搜索技术通过数据收集与处理，满足信息共享与快速检索的需求。 云搜索服务 ESCloud 是火山引擎提供的完全托管在线分布式搜索服务，兼容 Elasticsearch、Kibana 等软件及常用开源插件。可以提供结构化、非结构化文本的多条件检索、统计、报表，帮助实现一键部署、弹性扩缩、简化运维，快速构建日志分析、信息检索分析等实际业务。 而伴随着 Serverless 的兴起和大势所向，火山引擎云搜索服务升级云原生新架构。
眨眼之间，距离 React 18.2.0 发布已过了一年多的时间，越来越多的开发者从当初的观望心态，逐步已经将 React18 的新特性投入开发/生产中了，当然，笔者所在的团队也不例外。 今天这篇文章就和大家简单聊聊 React 18 中的 Streaming 。
大多数的技术研发都对重构有所了解，而每个研发又都有自己的理解。从代码重构到架构重构，我参与了携程大型全链路重构项目，积累了一点经验心得，在此抛砖引玉和大家分享。
随着硬件技术的飞速发展，多核处理器已经成为计算设备的标配，这使得开发人员需要掌握并发编程的知识和技巧，以充分发挥多核处理器的潜力。然而并发编程并非易事，它涉及到许多复杂的概念和原理。为了更好地理解并发编程的内在机制，需要深入研究内存模型及其在并发编程中的应用。本文将主要以 Java 内存模型来探讨并发编程中 BUG 的源头和处理这些问题的底层实现原理，助你更好地把握并发编程的内在机制。
搜狗百科是一个服务于互联网用户的高质量内容平台。文章主要介绍团队在梳理业务时发现百科无线前端项目在研发流程、架构设计、研发效率、页面性能等方面存在诸多问题和痛点。作者团队是如何对这个系统进行升级和改造的？又是如何分析出怎么样的优化方案才是最适合业务的？欢迎各位开发者继续阅读~
最近大模型真的很火，从个人到公司，各行各业都在学习大模型、总结大模型和尝试应用大模型。大模型其实不是一个新的产物，已经在NLP发展了很多年。ChatGPT的诞生，经验的效果震惊了所有人，虽然也有一些瑕疵，但是瑕不掩瑜。微软投资OpenAI看到了它的未来。微软快速围绕ChatGPT对相关的产品进行了产品升级，从搜索到微软365各种产品。 5.29号有机会和部门的一些同事一起到上海微软进行了参观访问，微软给我们从内部产品升级到针对企业级的ChatGPT，全方位进行了解读，很震撼。一个大象级别的公司，竟然在AI面前这么灵活，而且有决心、有魄力对全部产品进行改造，ALL IN AI 。
搜索慢慢的被大模型渗透，那么很自然很多人想到了推荐，但是推荐是不是真的可以被大模型渗透呢？大模型能改变推荐的范式吗？
