本文主要接着《鹅厂练习13年 Coding 后，我悟了》的内容给大家带来工程师的自我修养，下面是一些在 review 细节中不能直接使用的原则。更像是一种信念和自我约束。带着这些信念去编写、review 代码，把这些信念在实践中传递下去，将是极有价值的。
打印日志是一门艺术，日志信息是开发人员排查线上问题最主要的手段之一，但规范打日志被开发同学经常所忽视。日志就像保险，平时正常的时候用不上，但是一旦出问题就都想看有没有保险可以用。一条良好的日志，是我们向外部证明的材料。
一、架构设计理念与技术 二、业务系统重构背景 三、系统重构改造模式和架构选择 四、业务驱动的微服务架构演进实践 五、总结和思考 六、Q&A
本文介绍了在 Kubernetes 和 Istio 中使用 gRPC 负载均衡的行为。首先，通过创建命名空间、部署资源和配置文件来准备环境。然后，介绍了没有 Istio 的情况下，gRPC 服务的负载均衡行为。接下来，介绍了如何使用 Istio 创建虚拟服务和目标规则来实现负载均衡。还讨论了 ConnectionPoolSetting 对负载均衡行为的影响。最后，介绍了如何通过入口网关访问 gRPC 服务，并提供了验证步骤。
当用户在浏览B站时，首页所呈现的视频内容以卡片形式依序展示，这些视频卡片的封面大多数是与视频相关的静态图像。在制作视频时，up 主通常会选取视频中的某一帧并加上较为醒目的文案来制作封面；而电影和记录片则倾向于选择具有代表性的精彩帧画面作为封面展示。这种策略通过简洁、直观的封面设计，让用户在页面浏览的时候能迅速捕捉到视频的主题。
人类有终身不断获取、调整和转移知识的能力，虽然在我们的一生中，我们确实倾向于逐渐忘记之前学习过的知识，但只有在极少的情况下，对新知识的学习会灾难性地影响已经学到的知识，这样的学习能力被称为增量学习的能力。 具体来讲，「增量学习的能力就是能够不断地处理现实世界中连续的信息流，在吸收新知识的同时保留甚至整合、优化旧知识的能力。」 增量学习(Incremental Learning)已经有20多年的研究历史，但增量学习更多地起源于认知神经科学对记忆和遗忘机制的研究，因此不少论文的idea都启发于认知科学的发展成果，本文不会探讨增量学习的生物启发，关于面向生物学和认知科学的增量学习综述可见 Continual lifelong learning with neural networks: A review[1]。
情绪识别在各种对话场景中具有广泛的应用价值。例如，在社交媒体中，可以通过对评论进行情感分析来了解用户的情绪态度；在人工客服中，可以对客户的情绪进行分析，以更好地满足其需求。 此外，情绪识别还可以应用于聊天机器人，通过实时分析用户的情绪状态，生成基于用户情感的回复，从而提供更加个性化的交互体验。对话情感识别(Emotion Recognition in Conversation)是一个分类任务，旨在识别出一段对话序列里面每句话的情感标签。 图1给出了一个简单的示例.对话中的话语情绪识别并不简单等同于单个句子的情绪识别,需要综合考虑对话中的背景、上下文、说话人等信息。
