京喜APP早期开发主要是快速原生化迭代替代原有H5，提高用户体验，在这期间也积累了不少性能问题。之后我们开始进行一些性能优化相关的工作，本文主要是介绍京喜图片库相关优化策略以及关于图片相关的一些关联知识。

这篇文章主要介绍了代码中ifelse代码块泛滥时的治理措施，在实际应用时可根据具体场景选择合理的方案。

tokio是rust生态中流行的异步运行时框架。在实际生产中我们如果希望tokio应用程序与特定的cpucore绑定该怎么处理呢？这次我们来聊聊这个话题。

前言在现阶段大促备战的压测不算是一件新鲜事，已经不存在什么技术瓶颈或者资源问题，每个团队都有很多人能够执行性能测试，在一些团队也已经落地了日常常态化，但压测也没有简单到只在压测平台上设置参数、运行脚本，然后去看压测报告中某个指标是否满足压测目标那么简单，我

前言相信大家之前都了解过很多种数据结构，我之前总是两两的，也就是从局部上去进行比较，没有从整体上进行这些树的发展脉络进行梳理，因此经常看完没多久就忘了。看来确实是需要从本源出发，不仅要知其然还要知其所以然，了解清楚前因后果，不仅可以方便我们记忆，更有利于增

1分层测试分层测试：就是不同的时间段，不同的团队或团队使用不同的测试用例对产品不同的关注点进行测试。一个系统/产品我们最先看到的是UI层，也就是外观或者说整体，这些是最上层，最上层依赖下面的服务层，也就是接口或者模块，最底层就是单元，这个单元是函数或者方法

Flink程序构建的基本单元是stream和transformation（DataSet实质上也是stream）。stream是一个中间结果数据，transformation对数据的加工和操作，该操作以一个或多个stream为输入，计算输出一个或多个stream为结果，最后可以sink来存储数据。

作为一名程序员，我们习惯于去了解所使用工具、中间件的底层原理，本文则旨在帮助大家了解AI模型的底层机制，让大家在学习或应用各种大模型时更加得心应手，更加适合没有AI基础的小伙伴们。一、GPT与神经网络的关系GPT想必大家已经耳熟能详，当我们与它进行对话时，

一个简单的自我介绍项目规模截止目前上万次代码提交，总代码行数超过21万行，其中人工维护的代码超过13万行，近千个文件。前端线上服务直接对接的后端服务，达十多个。跟很多应用一样,它有行云的入口,也有独立的服务,还有单独的插件接口它是行云的子应用,也是其它应用

一、什么是大文件一般，我们传送大文件是指传送大于100M的文件，而普通文件是指小于100M，常见的是20M、30M和50M，两者主要的区别在于文件大小上，还有传送速度上。一般普通“邮件附件”只能发20M、30M，50M的文件，而几百M的照片、文件、设计图等