也许你经历过这种情况：产品和设计同学用一句话就把需求说完了，你抓破脑袋做出来的版本又达不到他们的要求。不如尝试让 AI 承担痛苦，让它理解、拆解并实现一句话需求？本篇作者尝试提出一个自动配置可视化系统，通过自动生成表单解决上述痛点。欢迎阅读～
作为后台开发 Coder，你可能会对以下场景感到似曾相识：历史上处理过的 BUG 反复横跳；版本兼容逻辑多，修复一个 BUG 触发了更多 BUG；上线时系统监控毫无异常，过段时间用户投诉某个页面无数据；改动祖传代码时如履薄冰，心智负担极重。为此本文提出一个自动化测试系统，它能够低成本实现100%的测试用例覆盖率，极大减轻管理自动化测试用例的工作量并提高测试效率，保障后台服务平稳变更。欢迎阅读~
PC Web 端、手机 H5 端、小程序端、App 安卓端、App iOS 端......在多端时代，一个应用往往需要支持多端。若每个端都独立开发一套系统来支持，将消耗巨大的人力和经费！腾讯视频团队想到一个“偷懒”的方法——能不能只开发一套基础系统，通过兼容不同平台的特性，来快速编译出不同平台的应用呢？本篇特邀腾讯视频团队为你分享快速编译出支持多端的应用、一套代码行走天下的“偷懒”历程。欢迎阅读。
在日常开发中会经常遇到一些需要异步定时执行的业务诉求，典型的使用场景如：超时未支付订单关单、每隔 2h 更新好友排行榜、3.22 日 17 点《xx》剧上线等。目前业务侧多基于以下思路来快速搭建一个调度系统，mysql 或者 redis 队列存储待执行任务，通过 crontab 定时触发应用完成“捞取、计算、执行等操作”。不难看出存在几类亟待解决问题： 1）缺少统一的调度平台导致各业务重复开发； 2）简易版调度实现在任务吞吐、调度时效上缺少保障； 3）业务和调度数据强耦合存储给线上稳定性引入大 key、慢 sql 风险。 目前存在多类开源解决方案如 XXL-Job 、 Elastic-Job、quartz 调度等，但这些都属于进程级调度平台，很难满足更细粒度的业务调用。基于上述的业务诉求和司内现状，我们准备搭建一套通用的分布式任务调度平台（以下统称为 tjobs 平台）以满足业务高可靠、低延迟的海量任务调度诉求。
本文主要是搜索在稳定性治理实践的经验总结，讲述了搜狗搜索在技术债治理基础上如何将可用性提升一个量级，事故级 MTTD（平均故障检测时间）、MTTR（平均响应时间）优化一个量级，尤其在重大事故层次形成一个较强控制力。内容全面且实践性较强，团队的每项能力定位也比较清晰，除了核心的容灾、发现、应急建设，还在前置拦截、自动防御，风险扫盲等维度进行全方位治理。欢迎阅读~
日志领域是Elasticsearch（ES）最重要也是规模最大的应用场景之一。这得益于 ES 有高性能倒排索引、灵活的 schema、易用的分布式架构，支持高吞吐写入、高性能查询，同时有强大的数据治理生态、端到端的完整解决方案。但原生 ES 在高吞吐写入、低成本存储、高性能查询等方面还有非常大的优化空间，本文重点剖析腾讯云大数据 ES 团队在这三个方面的内核增强优化。
本文以 huggingface-transformers 的文本生成解码代码为例，对文本生成常用的五种解码策略 greedy search、beam search、sample、sample and rank & beam sample、group beam search 进行逐行解读。每一小节首先会介绍对应解码策略的原理，接着给出供大家快速上手的代码示例，并逐层介绍调用过程，最后给出所使用到的所有类之间调用的时序图。由简到繁再到简，帮助大家建立起一个整体的认识，并且能够快速应用。干货较多，欢迎阅读并进行实践尝试。
