OpenAI 发布的视频生成模型 Sora(https://openai.com/sora)，能根据文本生成长达一分钟的高质量视频，理论上支持任意分辨率，如 1920x1080 、1080x1920 ，生成能力远超此前只能生成 25 帧 576x1024 图像的顶尖视频生成模型 Stable Video Diffusion。 一起公布的，还有一篇非常简短的技术报告，报告大致介绍了 Sora 的架构及应用场景，并未对模型的原理做过多的介绍。技术报告链接：https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators 笔者参考了大量的资料，试着深入理解 Sora 的技术原理，最终将 Sora 生成视频的原理总结
作者在阿里一直从事测试开发相关工作，这几年学习很多、收获很多，作者希望给还在该方向摸爬滚打的同学一些启发和方向。
本文介绍了 HashiCorp Vault 的 AppRole 身份认证方案，分析该身份认证方案的整体流程，并简单介绍其在不同场景下的落地方式，最后总结了自己的一些看法。适合了解 Vault 在自动化场景下，对于身份认证和凭据管理提供的解决方案。
商业侧的业务比较复杂，B端项目中含有大量常量类的类型判断，且因历史原因，很多常量值前端无法直接知其含义，这既不利于新人的上手，也不利于项目的维护。 在开发协作上，前后端的API沟通，大都通过配置swagger api来进行，要不就是口口相传或者通过写info文档来定义结构、入参及出参，这种协作方式不仅沟通成本高，且前端缺少能主动感知后端API变更的手段。 同时，为了提高项目的可维护性，组内推动前端项目TS工程化，在改造过程中，也会因为业务迭代，需要创建新的项目，而新项目TS工程化的过程，不仅需要自定义大量的类型，也需要定义后端API类型参数，如果全部通过手动敲，代价太大，不仅很容易出错，也会影响业务的开发效率。 因此，为了提升开发协作效率，增加前端主动感知API的能力，提升项目的可维护性和开发效率，开发实现了TS自动化生成工具。
携程机票订单系统是由多个业务子系统组成，包括出票、改签、航变等等，获取订单行程信息复杂度较高。 例如：用户预订了一个包含了2个乘客的机票订单，该订单发生了航变，其中用户A选择了退票，用户B选择了改签。 业务系统需要获得该订单最新的行程信息以及行程变化轨迹，以进行展示和进一步处理。
抖音作为一个超大型的应用，我们在 ANR 问题治理上面临着很大的挑战。首先对于存量问题的优化，由于缺少有效的归因手段，一些长期的疑难问题一直难以突破解决，例如长期位于 Top 1 的 nativePollOnce 问题。同时我们在防劣化上也面临很大的压力，版本快速迭代引入的新增劣化，以及线上变更导致的激增劣化，都需要投入大量的人力去排查定位，无法在第一时间快速修复止损。
Sharding-JDBC是在JDBC层提供服务的数据库中间件，在分库分表场景具有广泛应用。本文对Sharding-JDBC的解析、路由、改写、执行、归并五大核心引擎进行了源码解析，并结合业务实践经验，总结了使用Sharding-JDBC的一些痛点问题并分享了对应的定制开发与改造方案。
JavaScript设计模式是编程世界的智慧结晶，提供了解决常见问题的优秀方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，掌握这些模式都能让你的代码更清晰、更灵活。本文将为你介绍一些常见的设计模式，帮助你提高代码质量，构建更可维护的应用。让我们一起深入了解这些设计模式的精妙之处吧！
