20人开发2个月上线效率提升8倍01互联网时代下家电企业的新挑战数字化转型是企业迅猛发展的重要支撑。随着新零售业务的快速发展，用户基数规模不断扩大，已高达百万级用户量，需要更强大的新技术、新系统架构来支持这百亿级数据。如何将企业复杂且庞大的用户数据进行整合并管理，如何消除信息孤岛，提高日常办公、业务运营的效率，成为“互联网”时代下，家电企业

关于我Cast介绍Cast是什么？Cast是一个库，以一致和简单的方式在不同的go类型之间转换。Cast提供了简单的函数，可以轻松地将数字转换为字符串，将接口转换为bool类型等等。当一个明显的转换是可能的时，Cast会智能地执行这一操作。它不会试图猜测你的意思，例如，你只能将一个字符串转换为int的字符串表示形式，例如“8”。Cast是为Hugo开发的

分库分表理解　　　分库分表应用于互联网的两个场景;大量数据和高并发，通常策略有两种：垂直分库，水平拆分　　垂直拆分：是根据业务将一个库拆分为多个库，将一个表拆分为多个表，例如：将不常用的字段和经常访问的字段分开存放，在实际开发由于跟业务关系紧密，所以一般采用水平拆分。　　水平拆分：则是根据分片算法讲一个库拆分为多个库，来进行维护，

H5性能优化方面的探索H5很重要，很重要，很重要，重要的事情必须重复多遍，H5的优点：跨平台、迭代快、开发体验好。缺点：加载慢，用户体验差。所以在接下来很长一段时间内我将会从H5的几个缺点发面去研究如何优化。一、缓存问题及其解决办法经常遇到一个问题，H5页面由于缓存问题经常在H5发布新版本之后

文章作者：温正湖网易易数内容来源：数据库内核@知乎专栏导读：近七年在网易杭研一直从事数据库相关的开发工作，主要是MySQL和MongoDB这两种数据库，去年开始涉及图数据库Neo4J。上述几种，都可认为是OLTP类数据处理，由于工作需要，需要调研学习OLAP技术和相关系统，本文开始逐步进行第一轮总结，很多东西还只是片面理解，权当做个笔记。

    在一些复杂的应用开发中，一个应用可能会涉及到连接多个数据源，所谓多数据源这里就定义为至少连接两个及以上的数据库了。    下面列举两种常用的场景：    一种是读写分离的数据源，例如一个读库和一个写库，读库负责各种查询操作，写库负责各种添加、修改、删除。    另一种是多个数据源之间并没有特别明显的操作，只是程序

前言：GIT对于我们程序员来说是吃饭的工具，本篇主要是针对提交和分支以及对于大多数程序员闻风丧胆的冲突一些个人见解，如果有啥不对的或者你们公司git提交流程欢迎下方评论。在讨论规范之前，我们需要定最基本的要求1.团队内保持良好的代码格式便于易读和维护，最主要减少不必要的代码冲突（建议统一使用开发工具（idea）的代码格式化）。2.提交任何代码必须

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递归神经网络（RNN）RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段