之前看过杨振宁的一个采访，说他最大的成就，不是获得了诺贝尔奖的研究，而是之前的一个普通理论的研究：他坚信事物是遵循一定规律的，不是大家认为的不可捉摸，花了7年时间，陆陆续续，终于找到了一个很好的解释，并且幸运的是，这个研究结果可以覆盖非常多的场景。 当我看到这个采访的时候，内心触动到的一个点是：尝试寻求表象背后的规律或者通用解释，是能够帮助更多的人、产生更大的影响的，这也应该是我们应该努力并坚持的方向。
很多开发者搭建自己的博客，会选择现有的博客系统方案，比如：Wordpress、Hexo和Halo等。其中Hexo博客作为全静态博客，没有数据库、对服务器资源消耗也极低，而且可定制化程度极高。本文将带领各位开发者基于Lighthouse轻量服务器快速搭建Hexo博客。
“标签画像”或者说“用户画像”体系建设是各大互联网公司在发展过程中绕不开的话题，在阿里内部以及各大网络论坛上也有诸多分享和讨论。但大多立足数据算法或产品形态，解决方案方面并不多（尤其是工程研发实际构建角度）。本文初衷是想站在工程研发的角度，以阿里本地生活标签画像系统的开发经验为基础，分享一下构建标签画像体系的实践经验。 本文将按总分的结构进行展开：首先对标签画像的基本概念做简单的说明；其次会从业务需求的角度出发，阐述如何构建一个可用的最小标签画像系统单元；而后会以这个最小单元为基础，对部分重点模块进行扩展介绍；最后会进行总结，并对文中未涉及的发展方向简要说明。希望对大家有所帮助。
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。
GaiaX 跨端模板引擎，是在阿里文娱内广泛使用的 Native 动态化方案，其核心优势是性能、稳定和易用。本系列文章《GaiaX 开源解读》，带大家看看过去三年 GaiaX 的发展过程。
今年是人工智能领域成果井喷的一年，前有 AI 画画后有 chatGPT，纷纷迅速走红网络。早在今年五月，QQ 影像中心推出的国内第一款基于 AI 画画技术的”AI 恋爱专属画”520 活动就在小世界走红，最近新推出的“异次元的我”二次元形象生成器更是火遍国内外。
遭受内存泄露往往是令开发者头疼的问题，传统分析工具 gdb、Valgrind在解决内存泄露问题上效率较低。本文特别邀请到了腾讯后台开发工程师邢孟棒以 TDSQL实际生产中mysql-proxy内存泄露问题作为分析对象，分享其基于动态追踪技术的通用内存泄露（增长）分析方法。其中将详细介绍内存分配器行为分析、缺页异常事件分析，涵盖应用程序内存分配的常见过程。阅读完本文后，开发者仅需关注少数可能导致内存泄露的代码路径，就能有效提升定位内存泄露（增长）问题的效率。
你好，我是田哥 作为一个合格java开发者都知道，基本上所有对象都是在堆上创建。但是，这里还是没有把话说绝对哈，指的是基本上所有。 昨天一位朋友在面试中，就说了所有对象都在堆中创建，然后背面试官一阵的嘲笑。 开始我们的正文，我们今天来聊聊关于逃逸分析。 逃逸分析（Escape Analysis）是目前Java虚拟机中比较前沿的优化技术。这是一种可以有效减少Java 程序中同步负载和内存堆分配压力的跨函数全局数据流分析算法。通过逃逸分析，Java Hotspot编译器能够分析出一个新的对象的引用的使用范围从而决定是否要将这个对象分配到堆上。 逃逸分析的基本原理是：分析对象动态作用域，当一个对象在方法里面被定义后，它可能被外部方法所引用，例如作为调用参数传递到其他方法中，这种称为方法逃逸；甚至还有可能被外部线程访问到，譬如赋值给可以在其他线程中访问的实例变量，这种称为线程逃逸；从不逃逸、方法逃逸到线程逃逸，称为对象由低到高的不同逃逸程度。
最近在学习K8S，基础的知识参考于《Kubernetes in Action》。看完整本书基本上用了2~3个月的时间，进度比较慢；主要都是每天早晨到公司后，在正常工作时间之前的1个小时里完成的。由于时间拉的很长，各章的知识在我脑袋里是散状的，所以在我整理这篇笔记的时候，就想通过一个主题，把相关的内容串起来。第一篇笔记定的主题是“调度-当我们部署应用的时候都发生了什么？”，先从大的框架上记录一下K8S的架构与原理；对于卷、网络、configmap等组件会放在第二篇。初学者级别的学习笔记，有问题的地方大佬们及时勘误。 我在这里先给大家简单描述一下，当我们在aone里手动点击了升级之后，k8s里都发生了什么？ 当我们在aone里手动点击了重新部署，aone会通过k8s的api接口通知master节点创建一个Deployment，Deployment会按照配置里的声明要求创建一个新的RepliactionSet，RepliactionSet会按照配置的创建一个或者若干个Pod，pod会调度到相应的工作节点上，通过docker拉取镜像，启动应用。
