在企业的商业活动中，订单是指交易双方的产品或服务交易意向。交易下单负责创建这个交易双方的产品或服务交易意向，有了这个意向后，买方可以付款，卖方可以发货。 在电商场景下，买卖双方没有面对面交易，许多情况下需要通过超时处理自动关闭订单，下面是一个订单的流程：
代码是写给人看的，所以一份好的代码，是要让水平不一的阅读者，都能够理解代码的本意。每个人的代码风格是不可能完全相同的，例如在一个文件里，有的以两个空格做缩进，有的以四个空格做缩进，有的使用下划线，有的使用驼峰，那么它的阅读体验就会变得很差。 所以如何来对代码进行约束，使团队的代码风格尽量统一，不产生更多的理解成本，是一个需要解决的问题。众所周知，懒是社会生产力进步的源动力，所以... 在前端工程化的标准中有一项就是自动化，自动化当中就包括了代码规范自动化。实现代码规范自动化可以解放团队生产力，提升团队生产效率...所以 ESLint、TSLint、StyleLint 这些工程化插件应运而生。 而最近在笔者团队也在统一不同的项目之间的规范差异，相信大家也都遇到了大段飘红的现象，今天咱来简单探究一下背后涉及到的原理。
2022年绝对可以说是AIGC元年，从google搜索的趋势来看，在2022年AI绘画及AI生成艺术的搜索量激增。 Image AI绘画在这一年的爆发一个很重要的原因就是 Stable Diffusion 的开源，这也离不开这几年 Diffusion Model 扩散模型在这几年里的迅猛发展，结合了 OPENAI 已经发展得很成熟的文本语言模型 GPT-3，从文本到图片的生成过程变得更加容易。
在Lazada各域推荐场景中，既有优质商品优质卖家不断涌现带来的机会，也有商品质量参差带来的问题。如何才能为用户提供更好的体验，对卖家变化行为进行正向激励呢？下面本文将为大家分享我们在与商品的演变成长性和商品的购买体验相关的三个环节中探索实践的经验。
大数据平台建设有其天生的复杂性，每一年都在推陈出新，从WareHouse、DataLake到LakeHouse，各种各样的Batch、Stream、MPP、Machine Learning、Neural Network计算引擎，对应解决的场景和组合的方式非常个性化，建设过程会遇到包括技术层面、组织层面、方法论层面种种问题，包括存储计算组件选型、离线实时湖仓架构方案设计以及场景化的性能分析，随着时间推进也会出现持续的组织管理、数据和平台运营、扩容、稳定性优化等问题，出现多个平台共存，存储和计算集群技术栈多样化以及数据分散等常态化问题，面临保留原架构还是推倒重来迁移到新的平台的困扰，有没有一套Architecture FrameWork能够屏蔽底层技术和开发细节，Data Fabric、Data Mesh似乎是为了解决这个问题而生，从技术和方法论的角度探讨如何影响大数据平台的建设、数据工程和架构持续演进。 本文重点聚焦在相对比较容易混淆的Data Fabric和Data Mesh这两个概念，尝试说明这两个概念要解决的问题、架构特征以及可行的技术栈，距离成熟还有哪些不足，以及围绕两个技术领域
本文将从以下五部分切入，讲述日志系统的演进之路：携程日志的背景和现状、如何搭建一套日志系统、从 ElasticSearch 到 Clickhouse 存储演进、日志3.0重构及未来计划。
