在面对大型且高度组件化的项目时，传统的开发模式——即边预览边手动修改代码，往往会因项目结构的复杂性而显得效率低下，尤其是对于新加入项目或对项目结构不够熟悉的开发者而言，从UI界面逆向定位到具体代码实现并作出修改的过程尤为耗时且挑战重重。为了解决这一问题，提升开发效率与团队协作的流畅度，我们构想了一种更为智能和直观的开发辅助方案，旨在通过UI直接映射到代码组件，并简化代码编辑过程，将源码AST与UI做绑定， 直接通过UI界面修改属性或内容，并自动同步到代码文件中，实现一种直观且高效的可视化编程体验，并通过这种方式来维护以及新建项目。
在腾讯会议320的APP改版中，我们需要构建一个一级TAB，在其中放置“我的录制”、“最近浏览”+“全部文件”的三大列表查询页。以下是腾讯会议录制面板的界面（设计稿） 我的录制就是作者本人所生产的录制文件，而所谓“最近浏览”很好理解，就是过去观看过的录制的足迹留痕。而所谓全部文件则相对比较复杂，可以认为是“我的录制”+“最近浏览”+“授权给我的录制”三个集合的并集。
本文深入探讨百度视觉搜索在快速发展的业务及技术背景下，如何通过持续的技术创新和架构升级强化自身的竞争力和适应性，支撑业务健康高效迭代。本文介绍了我们如何通过技术栈升级、架构能力提升以及稳定性建设，来实现全链路架构的演进。借助Golang、百度自研GDP开发框架和ExGraph图化引擎，我们对视觉搜索展现架构进行了全面重构，并重新定义了视觉搜索全系统通路上的模块职责和分层逻辑，开展了一系列系统收敛内聚优化。此外，我们还建设了配套稳定性基础设施，确保系统的高效运行。期望大家能有所收获和借鉴。
增长域H5日均访问量巨大，随着业务功能的迭代，互动场景越来越复杂，逻辑组合也愈发复杂。当下，进行全面的自测回归已变得异常艰难。回顾过去四个月，历史故障中多数是由变更引起的。目前前端除了灰度发布和众测，缺乏高效且低成本的回归测试手段，导致无法在开发阶段及早发现问题，使得稳定性压力都集中在变更发布前的验证环节。
随着ChatGPT和Stable Diffusion的发布，最近一两年，生成式AI已经火爆全球，已然成为移动互联网后一个重要的“风口”。就图片/视频生成领域来说，Stable Diffusion模型发挥着极其重要的作用。由于Stable Diffusion模型参数量是10亿参数的大模型，通常业界都是运行部署在显卡上。 但是随着量化、剪枝等模型压缩技术的进步，以及手机等终端设备的算力、带宽、内存持续增大。使得大模型在终端设备部署也成为的可能。大模型在终端部署可以有效保护用户隐私，而且终端设备日常广泛使用、用户可以随时随地生成想要的内容。
本文系统性回顾了数据库技术的发展历程与现状，从层次数据库 IMS 到新兴的向量数据库 Milvus，每一类数据库的诞生都映射了特定时代的技术挑战与应用需求。
