在去年年底 ChatGPT 刚火的时候我就有一个想法，它能不能帮我读一下晦涩难懂的保险条款，告诉我它到底在讲什么？到底什么病能赔多少钱？甚至能告诉我里面是不是藏有一些坑？但是当我把条款内容复制到 ChatGPT 时，我们会发现，它直接告诉你：“文档太长了，它处理不了”。
AntV 是由蚂蚁集团产出的开源企业级数据可视化解决方案，包含对统计数据、关系数据、地理数据的前端可视化技术产品和设计标准。AVA 是 AntV 品牌下的智能可视分析框架。本套白皮书基于 AVA 及相关团队在 BI 增强分析领域数年的调研和实践积累，旨在分享经验与思考。 本篇是《增强分析白皮书》的“洞察展现”篇，专门介绍在数据分析类应用中展现数据洞察和分析结论时的注意要点、设计规范和技术方案。
本次主版本更新包含更简洁和专业的可视化语法，更丰富的图表类型和图表特性和易于拓展的全新 API 和架构。在提高 G2 灵活性和易用性的同时，也为 G2 未来的长期稳定迭代和生态的建设奠定了夯实的基础。 5.0 的发布意味着团队和社区两年多的努力，从最初底层模块 @antv/scale 和 @antv/coord 的梳理开始，而后掘金小册《可视化入门：从 0 到 1 开发一个图表库》的推广，到如今正式版本的发布，这算是一次“蓄谋已久”的升级。5.0 在一年前的3月21日绘制出了第一个条形图，经过团队和社区成员反复讨论、设计、实现以及不懈的努力，渐渐有了如今的模样。 G2 为公司业务而生，却也希望服务好社区用户，如今一年之期已到，在这带来福运的“闰二月”之际，希望能给大家展现一份满意的答卷。
从去年火出天际的元宇宙，到今年年初的现象级应用 ChatGPT，科技圈似乎从不缺少热门的技术概念与话题。尤其是在云计算、人工智能、大数据等技术呈爆发式增长的背景下，我们愈发体会到前沿技术对于产业产生的深远影响，而这也延伸出了其他问题：前沿技术的边界在哪？如何与具体的应用场景融合？ 以上这些问题或许看起来有些抽象、复杂，但我们从阿里巴巴创新研究计划（Alibaba Innovative Research, AIR）中，似乎找到了一些解决方案。自 2017 年开始，每年有大批全球顶尖高校 / 研究机构学者与阿里巴巴集团的工程师，就前沿技术问题展开研究，一方面促进学术研究深入产业；另一方面，AIR计划提供的开放性研究基金和实际的前沿场景，也有效助力了高校青年教师、学术人才的成长和优秀研究型学生的培养。 在过去的 2022 年，共有 15 个项目从众多申报项目中脱颖而出。我们邀约了获奖项目的数十位优秀学术代表，以期深入理解学术界和产业界如何更高效地协同创新，以及对整个行业和社会未来发展的影响。（文末附阿里巴巴年度优秀学术合作项目名单）
本文详细介绍了淘宝首页大促新玩法“首页即会场”项目，从开放模式、复用粒度、交互实现、性能、可扩展性等技术角度来说明“猫头”是怎样炼成的。
先抛我的最终结论： 晋升是一个极好的自我review的机会，不，应该是最好，而且没有之一。 不管有没有晋升成功，参加了晋升，就已经包赚不赔了。 总的来说，晋升的准备工作充分体现出了——功夫在平时。平时要是没有两把刷子，光靠答辩准备的一两个月，是绝无可能把自己“包装”成一个合格的候选人的。 下面整体剖析一下自己在整个准备过程中的观察、思考、判断、以及做的事情和拿到的结果。
提到Spring依赖注入，大家最先想到应该是@Resource和@Autowired，很多文章只是讲解了功能上的区别，对于Spring为什么要支持两个这么类似的注解却未提到，属于知其然而不知其所以然。不知大家在使用这两个注解的时候有没有想过，@Resource又支持名字又支持类型，还要@Autowired干嘛，难道是Spring官方没事做了？ 真的是没事做了吗？读了本文你将会了解到： @Resource和@Autowired来源 Spring官方为什么会支持这两个功能如此相似的注解？ 为什么@Autowired属性注入的时候Idea会曝出黄色的警告？ @Resource和@Autowired推荐用法
