近期 TIOBE 最新指数显示，PHP 的流行度降至了历史最低，排在第 17 名，同时，在年度 Stack Overflow 开发者调查报告中，PHP 在开发者中的受欢迎程度已经从之前的约 30% 萎缩至现在的 18%。“PHP 是世界上最好的语言”已成为承载程序员黑色幽默的烂梗。在满是唱衰的市场环境中，究竟 PHP 是否真的没有前景，是否已经不值得学习了？今天，我们特邀了识沃科技 CEO 、腾讯云 TVP 韩天峰老师，他将为我们深入解读 PHP 的发展现状和未来发展趋势。
多活建设：提高业务应用的可用性，避免单个集群或单个数据中心故障导致业务应用暂时不可用。 混合云建设：引入公有云弹性资源解决业务大促节假日资源洪峰 控制故障爆炸半径
在这个部分，我们将对几种主要的跨平台语言进行比较，主要从执行效率、引入testcase前后app体积变化、运行内存峰值和运行内存的overhead这几个方面进行考察。 对比的平台在iOS、AndroidOS、HarmonyOS这三个平台上进行测试，由于不同平台的硬件设备无法做到一致，所以我们会在各平台选一款设备作为测试标准。 对比的语言在目前bilibili实际生产环境中使用到的语言，分别为Kotlin、JavaScript、Dart、C++、Swift。
日志，作为系统运行的忠实记录者，不仅是问题追踪的利器，更是性能调优的指南针。通过深入分析日志，我们可以洞悉系统运行的每一个细节，从而快速定位问题、优化性能。同时，日志也可以作为数据分析和决策的重要依据。研发流程中，如何使用好日志，还是存在着以下难点。
如果看明白了上一篇文章对神经网络和深度学习的介绍，再来逐步深入了解AI相关的概念和原理应该就相对容易了。 希望上一篇文章能给大家一点印象：AI并没有想象中复杂。AI能处理海量信息，但是它并没有人类难以理解、异常复杂的机制。因为只有机制相对简单，消耗的能源才能少，计算的速度才能快，处理的信息才能够多。自然界也一样，如果大脑的机制比现在更复杂一些，估计脑子要烧掉。 废话不多说，上一篇文章我们看到了，最基础的神经网络可以用来识别手写数字；同时也发现如果神经网络“学”的不好，对问题的一般规律没有抽象对，就会出现过拟合，过拟合往往跟数据和模型两个因素有关。本篇文章我们会讲图像识别领域有哪些经验来应对过拟合，也会讲神经网络和深度学习如何扩展到自然语言处理等其它领域。
这次我们来用 CSS 实现这样一个功能：有多个宽度不同的标签水平排列，当外层宽度不足时，会提示超出的数量，演示效果如下
