腾讯新闻经过这几年的重构、服务下线、服务合并等处理后，目前遗留了大量的历史接口。腾讯新闻对端的接口没有完善的规范，文档分散在 iwiki、腾讯文档、yapi，没有使用统一的平台进行自动化的管理。客户端、前端开发环境迫切需要 Mock 能力，只能通过本地工具进行 Mock，没有办法在远程接口进行 Mock。这些问题降低了研发效率，存在大量人工沟通成本，因此针对我们业务当中遇到的这些问题进行了治理，取得不错的成果，另外也比较深入思考了如何使用 AI 来治理技术债务，借此机会分享给大家，也希望大家的业务通过我们的经验给大家带来一些帮助和思考。
最近有道题在厂内热度很高，这是一位来自10年的鹅厂程序员从工作中抽象出来的算法题，来考考大家： 题目是这样的：给定多个已经排序好的数组（从小到大），在每个数组中挑选一个数字，计算这些数字的方差。请找出方差最小的数字组合（可能有多个），并输出方差。举例：[1，3，4，6，7，100 ][28，50，70，102 ][14，76，98 ] 选择的数字组合应该是100，102，98。 方差是2.67，要求性能尽可能的高，避免暴力穷举。 来看看鹅厂工程师们都怎么解这道题吧！
这38件事儿，有的是从书上看到的，有的是跟其他同事学到的，有的是自己瞎寻思的。可能有啰嗦，也可能有不对，如果觉得不合时宜，也权当逗您一乐了～ 为什么是38件呢？因为稀稀散散写了一个多月，实在编不出来第39件了。
在当前互联网行业飞速发展的背景下，企业对高效、稳定、灵活的服务治理方案需求愈发迫切。猫眼作为领先的互联网票务企业，通过采用腾讯云 北极星（Polaris），成功优化了其微服务架构，实现了显著的性能提升和故障容错能力增强。通过将注册配置中心从 Nacos 迁移至北极星，猫眼解决了多项技术瓶颈问题，在同等规格下，承载的服务注册数更多，注册发现性能提高了30%，并显著提升了系统的扩展性和稳定性。
自 2015 年 TensorFlow 开源以来，伴随着深度学习的迅猛发展，通用深度学习框架经历了 10 年的高速发展，大浪淘沙，余者寥寥。曾几何时，也有过性能与易用性之争，也有过学术界和工业界之分，但随着本轮大模型应用的推波助澜，PyTorch 无疑已经成为事实上的大模型“标准框架”。时至今日，PyTorch AOTCompile 特性的发布更是直接撕下了 TensorFlow 最后一块“易于部署”的遮羞布。社区活跃度、性能和易用性，数张无形的大手，推搡着我们去拥抱更加现代化的新质生产力 —— PyTorch。
在现代高并发系统中，随着用户访问量的激增和业务需求的不断扩展，限流作为一种至关重要的保护机制，被广泛应用于防止系统过载，确保系统的稳定性和可用性。 本文将深入剖析几种常见的限流算法，探讨它们的原理、优缺点并给出代码实例，帮助读者更好地理解和应用这些算法，从而在实际项目中构建更加高效、稳定的系统。
在线支付是一个有近 20 年发展历程的行业，其背后系统的技术设计也随着时间、政策、技术的迭代，不断发生着变化。作为一个与钱直接打交道的行业，支付系统的准确性、安全性、稳定性要求都非常高，对程序员而言无疑是一个非常有挑战性的技术领域。 本文从资金的视角提炼了支付系统背后的业务与技术要点，帮助大家理清支付和资金的关系，文中多处架构示意图非常直观，相信能给大家一些全面的技术输入！
