在 iOS 开发中，CAEmitterLayer 是一个强大但相对复杂的类，它可以创建出各种炫酷的粒子效果，如火焰、烟雾、雨、雪等自然现象，或者用于增强用户界面的视觉效果。本文将深入探讨 CAEmitterLayer 的使用方法，帮助你掌握这个强大的视觉效果工具。01什么是 CAEmitterLayer？
在软件开发的世界里，“建模”往往是被频繁提起，却又容易被忽视的环节。无论是需求分析、系统设计，还是最终的代码实现，建模都扮演着承上启下的关键角色。它不仅仅是画几张图，而是一种把复杂业务抽象成可理解、可实现结构的过程。本文将从建模的基本概念出发，梳理软件工程中的三类建模方式，探讨为什么建模始终是软件工程的难题，并结合业务建模的具体推导环节，帮助开发者更清晰地理解业务建模的价值与实践路径。
在与AI结对编程的过程中，优秀的 Prompt 设计是充分发挥 AI 能力的关键。本文将分享一些开发中实用的 Prompt 优化技巧，帮助开发者更高效地与 AI 协作。
本文以手淘搜索“长颈鹿（手机淘宝搜索结果页头部自定义区块）”场景下的前端开发实践为例，探讨如何通过AI赋能提升开发效率。面对Weex/Muise架构限制、跨端兼容难题及分散的文档体系，作者转变传统开发模式，构建结构化、可被AI理解的研发知识库，并结合项目级编码规范与RAG技术，实现AI在组件开发、埋点集成、支付对接等环节的高效协同。通过“问题→修复→规则化”的闭环优化，不仅显著缩短开发周期（提效60%），更提出“AI编程即上下文工程”的核心理念，展望知识驱动AI自动编码的未来方向。
2023 年被称为大模型元年，但真正让人记住的模型并不多。到了 2024 年，技术与应用的双重驱动，让大模型进入前所未有的“快车道”。2025 年初，DeepSeek 的爆火更是点燃了全球的热情，每周都有数个乃至十余个新模型问世，文本、语音、图像、视频全线开花。可是在这琳琅满目的发布与宣传中，谁才是真正的 SOTA？通用榜单、技术报告的数据真的可靠么？面对眼花缭乱的分数、榜单与宣传语，企业和开发者又该如何选型？这篇文章带你穿梭大模型“井喷之年”的浪潮，揭开榜单背后的真相，并分享一套面向业务实践的评测方法论。读完之后，你也许会发现：选模型，不只是追逐最新的名字，而是一次关乎判断力与洞察力的考验
在高级编程语言的世界中，开发者始终与【object/struct】这类高度抽象的数据结构打交道。然而在分布式架构下，任何服务进程都不是数据孤岛——跨进程数据交换是必然需求。 以Java为例，业务逻辑的输入输出都是【object】。但在RPC场景中，这些对象必须经由网络传输。这里出现了一个根本性矛盾：网络介质(网线/光纤)对面向对象编程(OOP)一无所知，它们只会用光和电忠实地传输扁平化的字节流(byte[])。
