在 React 中，"Ref" 具有两个相关的含义，而且经常让人困惑。在本文正式开始之前，我们先弄清楚它的定义： 作为 useRef hook 返回的 “ref 对象”：在这种场景中，它就是一个普通的 JavaScript 对象，具有一个名为 current 的属性，并且可以读取或设置为任意值。 作为 JSX DOM 元素上的 “ref 属性”：用于访问其对应的 DOM 元素 这两者经常一起使用，“ref 对象” 可以传递给 “ref 属性”，React 会将对 DOM 元素设置为它的 current 属性值。
非洲是世界上面积第二大的大洲，也是世界上第二个人口大洲，其大陆上存在 2146 种语言——约占世界语言总数的三分之一。广袤的面积、繁多的种族，还有宗教传播和殖民统治的影响，使其成为世界上语言最复杂的一个大陆。然而，随着英语、法语等语言在非洲的普及，这些承载着多样文化的两千多种语言正在逐渐无声消亡。 在过去的几年里，低资源语种的机器翻译质量得到了很大提升，这得益于多语言机器翻译的跨语种知识共享、语料挖掘还有大语言模型的应用。然而还是有很多语言，特别是上述的非洲语言，进展并不顺利。去年的多语言机器翻译任务上，以爱尔兰语和威尔士语为代表的印欧语系获得了平均 19.3 BLEU 的大幅提升，而以富拉尼语和伊博语为代表的非洲语种的平均提升只有 3.5 BLEU。究其原因，一是相比于其他语言，非洲语言鲜被重视；二是非洲语言种类繁多，大多数语言使用人数不到百万，其中有些甚至只以口语形式流传，这两者导致缺乏足够的非洲语言语料数据，非洲语种的机器翻译效果也难以提升。
根据《State of Frontend 2022》问卷调查， 最受欢迎的前五个工具库中，时间处理相关的库占据了两席。时间处理工具为什么如受前端工程师青睐？JS Date 为什么无法满足开发需求？不同的时间库之间又存在哪些差异？
在字节跳动，基于深度学习的应用遍地开花，工程师关注模型效果的同时也需要关注线上服务一致性和性能，早期这通常需要算法专家和工程专家分工合作并紧密配合来完成，这种模式存在比较高的 diff 排查验证等成本。 随着 PyTorch/TensorFlow 框架的流行，深度学习模型训练和在线推理完成了统一，开发者仅需要关注具体算法逻辑，调用框架的 Python API 完成训练验证过程即可，之后模型可以很方便的序列化导出，并由统一的高性能 C++ 引擎完成推理工作。提升了开发者训练到部署的体验。 然而，完整的服务通常还存在大量的预处理/后处理等业务逻辑，这类逻辑通常是把各种输入经过加工处理转变为 Tensor，再输入到模型，之后模型的输出 Tensor 再加工成目标格式，一些典型的场景如下：
本文面向 BitSail 的 Connector 开发人员，通过开发者的角度全面的阐述开发一个完整 Connector 的全流程，快速上手 Connector 开发。
从 2017 年到 2020 年，我花了大约 4 年的时间，从零到一，实现了一个可切换 WebGL 和 Canvas2D 渲染的，跨平台支持浏览器、SSR、小程序，基于 DOM 结构和支持响应式的，高性能支持批量渲染、针对可视化场景优化、支持 WebWorker 的图形系统——SpriteJS。 在这个“造轮子”过程中，我一步步将一个很简陋的渲染库，变成一个能够支撑可视化应用和游戏开发的，还算不错的一个图形库，其中有许多积累，也有许多思考。因为毕竟是两年多前的研究，有些细节可能记得不是特别清晰，其中有些特性也许已经有点过时，但我想，还是有不少内容能给大家带来参考和启发。
随着低代码的普及，在低代码平台上构建企业级应用逐渐成为生产趋势。同时，随着低代码技术的提升，越来越多的复杂应用在低代码平台中完成。在其研发生命周期中，低代码开发者就会面临多人协作、并行开发、维护多版本的场景。而现有的低代码平台普遍缺乏这一能力或支持较弱，导致对协同开发的成本较高，限制了迭代的效率。
在使用BI工具的时候，经常遇到的问题是：“不会SQL怎么生产加工数据、不会算法可不可以做挖掘分析？” 而专业算法团队在做数据挖掘时，数据分析及可视化也会呈现相对割裂的现象。流程化完成算法建模和数据分析工作，也是一个提效的好办法。 同时，对于专业数仓团队来说，相同主题的数据内容面临“重复建设，使用和管理时相对分散”的问题——究竟有没有办法在一个任务里同时生产，同主题不同内容的数据集？生产的数据集可不可以作为输入重新参与数据建设？
