本文将基于火山引擎客户服务实践和字节跳动内部技术实践，介绍利用云原生技术稳定支撑百万 QPS 广告业务、在云资源消耗上实现极致性价比。
传统实验引擎基于单一实验单元、普通随机分组、大样本和个体独立性，适用于单边场景实验，但在多边场景中显得不足。此外，多边场景中溢出效应成为常态，进一步挑战了传统方法的适用性。针对这些挑战，本文提出了新方案可作为有用的指南，帮助实验平台建设者应对开发中的挑战，并采用不同方法确保实验的可靠性和高效性。
RTP-LLM是阿里巴巴智能引擎团队推出的大模型推理框架，支持了包括淘宝、天猫、闲鱼、菜鸟、高德、饿了么、AE、Lazada 等多个业务的大模型推理场景。RTP-LLM与当前广泛使用的多种主流模型兼容，使用高性能的 CUDA kernel, 包括 PagedAttention、FlashAttention、FlashDecoding 等，支持多模态、LoRA、P-Tuning、以及WeightOnly 动态量化等先进功能，已在众多LLM场景中得到实际应用与检验。 本篇文章介绍了RTP-LLM的整体架构，并着重分析了模型加载过程中的核心部分：模型的权重和配置文件。本文主要由社区用户mingming贡献，特此感谢其对项目的支持。
过去几年的开发生涯，我一直都在思考 技术成长/核心竞争力 这些命题。 程序员这个行业面临的年龄危机和焦虑感是前所未见的，这些命题也将伴随程序员的整个职业生涯。在计算机软件工程的一些经历著作里面，前辈们也给出了不少关于这些方面的参考。但正如你无法只通过阅读理论而学会游泳一样，正如好的架构设计是慢慢地从解决问题和大量实践中生长出来的一样，真正的答案需要在大量的项目经验和编码实践中不断寻找。 我想，我的答案可能都藏在过程里面。作为一名非典型的前端开发，无论是在初期转做服务端开发工程师，还是负责开发亿级流量的前端监控接入层服务，又或是前端开发经历，虽说走了不少弯路，但都锻炼了我的技术能力，拓宽了我的技术视野，并且带给我很多解决问题的思维。 对于技术需要怎么具体地去学？项目需要怎么具体地去做？这些竞争力是不是能伴随我们度过 35 岁的门槛？希望我能通过这篇文章的复盘给出一些答案，同时能给各位读者一些启发。让我们一起共同面对这高悬头上的达摩克利斯之剑。
前不久，我因为运动时的姿势不对，导致右腿骨折，喜提三个月的居家修养。按照作家刘震云的说法，这叫做着正确的事情，却迈着不正确的步伐。于是乎，我的活动空间骤减，每日除了短暂地楼下放风，便是卧坐于方寸之间。周遭静下来，许多回忆便涌了上来。 从 2008 年开始，我陆陆续续参与了多个 DevOps 系统的建设，如今，审视这些系统的建设初衷和它们的设计思路或遇到的问题，依然有不少借鉴意义。我会按照时间顺序，把每个 DevOps 系统的特点，诞生的背景，以及在当时所主要解决的问题做一个概要的介绍，同时，我们也会以今天的视角再次审视这些问题，来看下同样的问题，经过十几年的发展，解决方案上有哪些不同。
随着浏览器版本的持续更新，浏览器对JavaScript的支持越来越强大，Babel的重要性显得较低了。但Babel的设计思路、背后依赖的ECMAScript标准化思想仍然值得借鉴。 本文涉及的Babel版本主要是V7.16及以下，截至发文时，Babel最新发布的版本是V7.25.6，未出现大版本更新，近2年也进入了稳定迭代期，本文的分析思路基本适用目前的Babel设计。
单点登录作为公共组件，在各个公司内部被各个系统所广泛使用，但是在使用过程中我们会遇到各种各样的问题，其中循环登录问题就是一个比较经典的问题。本文主要分析单点登录和权限系统设计的基本原理，然后结合实际案例来分析循环登录的原因，并给出具体的解决办法。
