“ Taro引入了腾讯有数的微信小程序无痕埋点能力，为Taro的开发者提供真·零开发的8大无痕埋点能力以及自定义埋点能力，包含小程序启动、显示、隐藏、页面浏览、页面离开、分享、下拉刷新、上拉触底等八大自动化埋点能力以及搜索、商品归因等定制化埋点，以及经营分析、直播分析、导购分析等能力，让你的小程序可以基于微信生态，串联全场景多触点，

ORM的多表创建(一对一.一对多,多对多):1模型创建　　实例：我们来假定下面这些概念，字段和关系作者模型：一个作者有姓名和年龄。作者详细模型：把作者的详情放到详情表，包含生日，手机号，家庭住址等信息。作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系（onetoone）出版商模型：出版

原创声明作者:刘丹冰Aceld，微信公众号同名本文主要介绍常见的Server的并发模型，这些模型与编程语言本身无关，有的编程语言可能在语法上直接透明了模型本质，所以开发者没必要一定要基于模型去编写，只是需要知道和了解并发模型的构成和特点即可。那么在了解并发模型之前，我们需要两个必备的前置知识：socket网络编程

检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力，提升其精准性和实用性。它包含三个步骤：检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索，克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例，在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程，包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益，最终实现更深入的知识理解和推理，更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。