最近做了一些服务性能优化，文章池服务平均耗时跟p99耗时都下降80%左右，事件底层页服务平均耗时下降50%多左右，主要优化项目中一些不合理设计，例如服务间使用json传输数据，监控上报处理逻辑在主流程中，重复数据每次都请求下游服务，多个耗时操作串行请求等，这些问题都对服务有着严重的性能影响。 在服务架构设计时通常可以使用一些中间件去提升服务性能，例如使用mysql，redis，kafka等，因为这些中间件有着很好的读写性能。除了使用中间件提升服务性能外，也可以通过探索它们通过什么样的底层设计实现的高性能，将这些设计应用到我们的服务架构中。
大规模语言模型（LLM, Large Language Models）扮演着越来越重要的角色。然而，想要真正发挥这些模型的强大能力，关键在于如何向模型输入明确、详细且符合预期的指令，这就是我们今天要讨论的重中之重——Prompt的写作。 Prompt，作为一种结构化的输入序列，不仅为模型提供任务要求和背景信息，更在很大程度上决定了模型输出的质量与相关性。一个设计优秀的Prompt，能够最大程度地减少误解，使得模型理解用户的需求并生成高质量的响应。 这篇文章的核心宗旨就是教你如何写出优秀的Prompt。我们将从Prompt的定义、运行过程，以及优秀Prompt应具备的各个要素入手，逐步展开详细的解析和实用示例，让你在短时间内掌握写作高效Prompt的技巧和策略。通过不断优化你的Prompt写作能力，你将能够更好地引导大模型，为各类应用场景生成高质量的文本输出。 准备好了吗？让我们一起开启Prompt写作秘笈，解锁大模型的无限可能！
本文将详细介绍如何使用 React 的 Context API 优雅地实现多主题切换，解决 props 穿透问题，并避免不必要的重新渲染。通过具体的示例代码，展示如何在浅色和深色模式之间切换，并探讨在实际项目中管理多个 Context 的最佳实践。
当你在浏览器输入 qq.com 按下回车键，到页面呈现在你面前，整个过程发生了什么？我以前思考过这个问题，从最前面的浏览器到最后的 db 都梳理的一遍，触发了一次技术顿悟，将很多散落的知识点贯通起来了。
OpenAI 找回场子：chatgpt-4o-latest AI 模型多项跑分力压谷歌 Gemini 1.5 Pro
