在钉钉 Flutter 桌面端落地过程中，我们遇到了很多仅仅依赖 Flutter 官方文档无法解决的问题，例如：桌面端集成模式问题、内存泄露问题、卡顿问题、光标焦点异常问题等。由于无法直接通过官方文档得到答案，我们便尝试通过分析源码实现和设计文档来寻找解决办法。虽然最终大部分问题得以解决，但是在这过程中有两点一直困扰我们： Flutter 生态中桌面端相关资料极少。少部分官方公开资料也仅有比较宽泛的介绍，缺少详细方案设计信息；业界对 FlutterEngine 架构分析和讨论，大多也仅仅设计移动端，桌面端相关内容很少涉及； FlutterEngine 在移动端和桌面端 Embedder 层设计有较大差异，移动端相关资料/方案无法直接应用到桌面端。 因此我们便萌生了整理一份 Flutter 桌面端资料集的想法。一方面来作为 Flutter 桌面端设计的入门资料，降低大家上手学习桌面端引擎设计的门槛、提升效率；另外一方面也可作为工具手册，为后续我们可能逐步落地的桌面端引擎改造提供技术储备。 本文主要从宏观角度来介绍一下 FlutterEngine 桌面端设计，从发展历史、架构概述、与移
在本系列第一篇 《没有银弹，只有取舍 - Serverless Kubernetes 的思考与征程（一）》 中介绍了 Kubernetes 的复杂性以及现有Serverless Kubernetes云产品的解决之道。本文将针对 Serverless Container 技术的特殊性，分享其对 Kubernetes 的架构影响，以及阿里云在Serverless Kubernetes方面架构选择。
本文将针对Serverless Container技术的特殊性，分享其对Kubernetes的架构影响，以及阿里云在Serverless Kubernetes方面架构选择。
深度语义匹配在闲鱼搜索相关性计算中扮演重要角色，相关工作在文章[1]《闲鱼搜索相关性——体验与效率平衡的背后》中有简单的介绍。如题，本文介绍前段时间在深度匹配任务上的另一种尝试，通过检索和生成任务联合训练的方法提升相关性匹配的效果。 融合生成任务提示匹配主任务的思路并不新颖，而在BERT流行的今天，本文则参考[2]《鱼与熊掌兼得：融合检索和生成的SimBERT模型》，稍加改动，使用BERT为Backbone来重新实现类似的思路，模型暂且仍叫SimBert。
未来城是淘宝探索下一代互联网电商在3D场景中的创新尝试，借助了云端强大的GPU完成高清复杂的场景渲染，实现3A影视级画面，端到端200ms时延，用户无需下载大型的安装包，就可在淘宝APP上启用自己的3D形象在虚拟世界探索，完成任务、交易、社交等互动玩法。云端渲染既有移动端发版的一些特点，也有服务端部署的特性，本文重点从测试发布流程、功能体验、性能标准、监控排查几方面阐述了云渲染的质量保障策略。
今天在这里和大家聊一聊前端组件，或者现在更流行的说法「物料」的话题。 物料本身已经不是一个新鲜的话题了，从 06 年 jQuery 发布，前端物料就开始以各种 jQuery 插件的形式不断涌现，直到今天我们仍然可以在 github 上看到很多 jQuery 物料插件，他们当中的设计思路在今天流行的这些前端组件库里仍然可以看到很多影子。 然而，物料也是一个常聊常新的话题，回看前端的发展历史，会发现伴随着前端技术的发展，新的模块化方式、工程化工具、研发框架的出现，物料的组织形式和品牌都在不断革新变化之中。究其原因，我觉得在于物料作为前端的一种模块化抽象，是最明显和快速的提效手段。前端团队和个人在业务开发到一定程度时，使用抽象物料的手段来降低业务开发的重复性和复杂度几乎可以说是一条必经之路。此外，物料的抽象往往又和模块化、工具、框架这些技术手段紧密相连，这些技术的革新也会催生新的物料生产和消费形式的诞生。 近些年来，低代码领域的话题热度在不断升温，国内外的各大云厂商和传统 SaaS 厂商都在低代码领域不断加码投入。在这样的时代大背景下，物料这个老生常谈的话题，又被赋予了哪些新的问题
无论是一次简单的汇报还是对于自己的学习过的知识的进行相应的总结，我们的信息要素总是没有经过结构化总结的。你是否会困惑一场汇报或者一些知识的总结该如何进行，或者你已经有了一些总结，但是还并不知道该如何结构化的组织它们，这个时候就可以采用金字塔结构进行组织。
众所周知，商品是电商产品体系的核心之一，构成商品的基础信息有很多，其中类目则是商品模型核心之一。在阿里电商演进史中，类目模型也从原先的简单分类进化到如今的类目/属性/属性值模型，这其实也是一种精细化分类的表现。类目系统提供基础的业务数据，贯穿着整个电商体系。在整个全球化实施的过程中，我们先后完成了数据合规，产品及技术架构融合，本地精细化运营，算法智能化，多国家商品互通等能力建设。由于篇幅有限，本文将通过三年前和三年后的对比路径，在产品及技术架构融合和本地精细化运营两个能力建设上，向大家介绍下类目域都经历了的变化及国内到国际的差异。希望本文可以给予同行业朋友或即将进入国际业务的朋友一些引导。
本文作者从以下三个方面讲述了fastjson2 使用了哪些核心技术来提升速度。 1、用「Lambda 生成函数映射」代替「高频的反射操作」 2、对 String 做零拷贝优化 3、常见类型解析优化
