大语言模型LLM的精妙之处在于很好地利用数学解决了工业场景的问题，笔者基于过往工程经验继续追本溯源，与腾讯学堂合作撰写本文，尝试让鹅厂小伙伴人人都能懂大语言模型的基础原理。
在文章《矢量图Vector安卓详解》中，我们了解到Android只支持Vector矢量图，且必须在项目中预置Vector文件，不支持直接从外部加载Vector文件，也不支持直接加载SVG文件。但在实际项目中客户端可能需要使用服务端下发的矢量图，如换肤icon，节日主题icon，活动icon等。服务端下发矢量图需要支持多端展示，不会选择下发Vector文件，毕竟只有Android支持Vector，且Vector不支持文本，文本路径，样式和遮罩等，只能绘制path图形。由于H5和iOS对SVG文件的原生支持较好，服务端选择统一下发SVG文件会更合适。为了支持服务端下发SVG矢量图和较为复杂的矢量图，Android项目就不能只支持系统的Vector矢量图，还得支持SVG矢量图。下面文章会分别介绍Android直接显示SVG文件的常见方案。
当 Transformer 架构像一把钥匙打开深度学习的新大门，大语言模型（LLM）已从实验室走向产业落地。但对多数人而言，从基础概念到架构选型的学习之路，常像在参数森林里迷路 —— 哪些是必须掌握的核心原理？不同模型架构的取舍背后藏着怎样的逻辑？ 本LLM系列文章选自腾讯云架构师技术同盟成员羚羊工业互联网股份有限公司 高级系统架构师 宋国磊。宋老师为开发者搭建了一条由浅入深的学习路径。 《LLM系列（四）神奇的数字27》讲述：国内外主流 LLMs（如 ChatGPT、Claude、DeepSeek 等）在被要求生成 1-50 之间的 “随机” 数字时，普遍倾向于选择 27。这一现象并非技术缺陷，而是模型在人类生成的文本数据上训练时，继承了人类的认知偏差 —— 人类在生成随机数时存在系统性偏好，27 因处于 “黄金地带”（既不明显如 1、10 等，也不无趣如 20、30 等），被认为更具 “随机感”的原理。
在软件开发这个充满变数的世界里，有些规律就像物理定律一样不可违背。无论你是刚入行的新手，还是带团队的技术管理者，这15条定律都会在某个时刻让你恍然大悟：你可真是个小可爱！ 有些定律你可能早就听说过，有些则相对小众，还有一些纯属程序员的自嘲。但它们对工程师和管理者来说都极其有用，15条都听过的我们一般称之为码神，看看你知道几个？
在当今快速发展的软件开发环境中，安全漏洞管理正在经历一场深刻的变革。随着 DevOps 理念的广泛普及，安全左移（Shift Left Security）已成为行业共识，企业纷纷将安全检测前置到开发流程的早期阶段，构建真正的 DevSecOps 体系，去哪儿网也基于微软提出的软件开发生命周期（SDLC）将安全左移嵌入 DevOps 流程中。在实际工程实践中，SAST 作为安全检测的核心能力，承担着漏洞发现的兜底责任，而 IAST 和 DAST 更多作为补充手段。这种架构设计使得 SAST 的运营质量直接决定了整个安全漏洞管理体系的有效性。安全开发生命周期（SDLC）中的白盒扫描环节一直面临着严峻挑战：业内比较优秀的静态应用安全测试（SAST）工具的准确率基本也维持在 60-70%左右，大量人力消耗在漏洞真实性确认上。大部分互联网公司安全团队在 SDLC 上的人力投入可达 40% 甚至更多。
