本文系统回顾了计算机视觉的发展历程，从早期基于手工特征的传统方法，到深度学习的崛起与卷积神经网络（CNN）的广泛应用，并通过数学原理、代码示例与可视化手段，全面解析了卷积操作的本质与CNN的架构设计。
在AI快速发展的浪潮中，传统的关键词搜索早已难以满足用户日益复杂的需求。尤其在酒店预订领域，如何精准理解“2大1小”“江浙周边遛娃”这类模糊却真实的意图，成了提升用户体验的关键。本文将带您深入探索语义搜索如何颠覆传统检索方式，从实体识别、向量召回到大模型加持的语义理解，全面解析携程在智能搜索上的技术路径与实践经验。读完此文，您将看到一个未来——用户只需自然表达需求，系统便可一步到位，智能推荐最匹配的酒店。这不仅是搜索技术的革新，更是用户体验的革命。
在数字内容井喷的时代，移动端已成为视频创作的重要阵地，而视频编辑页作为创作工具的核心场景，不仅为创作者提供了丰富的表达手段和创意平台，更是提升视频制作的效率。通过直观的操作界面和丰富的功能集成，用户可以轻松地将素材、音频、特效及文字等进行融合，创造出独具风格、彰显个性的作品。然而，视频编辑页的页面设计和代码实现也充满了复杂性和挑战。在单一页面中集成了视频、音频、文字、贴纸、特效等多种功能。横向上，数十个模块互相交织与影响；纵向上，每个模块又提供了丰富的功能和精细化的操作。如此的业务复杂度，对页面架构以及功能代码的设计提出了更高的要求。
关于AI Coding这个话题，其实一直被持续的讨论，同时相关的工具和产品都在不断的演进，包括各类的Copilot插件、集成AI的IDE以及一些Remote的AI Agent，伴随着也开始讨论AI Coding会不会替代程序员（可能Junior Engineer为主）；但是从我们当前身边的实践来看，对于AI Coding的效果和跟个人日常coding工作的结合度的情况可能会存在不同的反馈和声音，有很爽的，有爽了几次的，有一直用着但是可能也说不出滋味的，也有浅尝辄止的。2025年5月，O'Reilly邀请了一些资深人士和技术畅销书的作者，针对AI Coding的出现以及能力的持续提升，是否会替代掉Promgramming这一职业的开放性讨论，结论可能也没出乎大家意料，都是不buy in这个观点的；笔者结合这个会议里的内容和自己的一些思考，在这里和大家分享交流下一些观点。
在当今数字化时代，数据的产生和流动呈爆发式增长，消息队列作为一种高效的数据传输和处理工具，在各种应用场景中发挥着关键作用。TDMQ CKafka 版作为一款分布式、高吞吐量、高可扩展性的消息系统，100% 兼容开源 Kafka API 2.4、2.8、3.2 版本 ，基于发布 / 订阅模式，通过消息解耦，使生产者和消费者异步交互，无需彼此等待。凭借高可用、数据压缩、同时支持离线和实时数据处理等优点，TDMQ CKafka 版广泛应用于日志压缩收集、监控数据聚合、流式数据集成等场景。 对于开发者而言，深入了解并熟练掌握 TDMQ CKafka 版的生产消费实践至关重要。它不仅能够帮助我们构建高效、稳定的数据传输和处理系统，还能在面对海量数据时，确保系统的性能和可靠性。本文将详细介绍 TDMQ CKafka 版的生产实践教程，包括生产消息的各个环节以及相关的参数配置和最佳实践，希望能为大家在实际项目中应用 TDMQ CKafka 版提供有益的参考和指导。
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。
