在钉钉 Flutter 桌面端落地过程中，我们遇到了很多仅仅依赖 Flutter 官方文档无法解决的问题，例如：桌面端集成模式问题、内存泄露问题、卡顿问题、光标焦点异常问题等。由于无法直接通过官方文档得到答案，我们便尝试通过分析源码实现和设计文档来寻找解决办法。虽然最终大部分问题得以解决，但是在这过程中有两点一直困扰我们： Flutter 生态中桌面端相关资料极少。少部分官方公开资料也仅有比较宽泛的介绍，缺少详细方案设计信息；业界对 FlutterEngine 架构分析和讨论，大多也仅仅设计移动端，桌面端相关内容很少涉及； FlutterEngine 在移动端和桌面端 Embedder 层设计有较大差异，移动端相关资料/方案无法直接应用到桌面端。 因此我们便萌生了整理一份 Flutter 桌面端资料集的想法。一方面来作为 Flutter 桌面端设计的入门资料，降低大家上手学习桌面端引擎设计的门槛、提升效率；另外一方面也可作为工具手册，为后续我们可能逐步落地的桌面端引擎改造提供技术储备。 本文主要从宏观角度来介绍一下 FlutterEngine 桌面端设计，从发展历史、架构概述、与移
本文整理自 Pulsar Summit Asia 2022 技术峰会上腾讯云中间件高级研发工程师韩明泽的分享《基于跨地域复制实现租户跨集群迁移》。本文主要介绍基于跨地域数据复制和订阅进度同步的实现及优化，以及腾讯云在跨集群迁移过程中遇到的问题及租户跨集群迁移解决方案。
小程序作为轻量级的应用发展迅速，国内已有多家小程序厂商相继推出。为了洞察用户真实体验及程序自身运行状况，监控已成为开发套件中必不可少的一环。随着业务愈来愈复杂，各厂商小程序管理后台免费提供的监控能力逐渐满足不了大部分业务与市场的需求。当前有小程序监控需求的用户都面临以下痛点： 仅支持 1 ~ 2 个小程序平台，不支持主流小程序跨端开发框架，如 uni-app 和 Taro。 异常监控、请求监控、启动/运行时性能监控能力薄弱。 SDK 配置繁琐、体积大、性能损耗高，接入成本高。 基于以上痛点，火山引擎 APM 团队针对小程序监控的的需求场景进行探索，再经过字节跳动内部多条业务线应用沉淀和多轮迭代，打造出了一站式小程序监控平台，旨在为开发者提供可跨平台、监控能力完善、简单易用的小程序监控服务。
2 月 7 日，微软 CEO Satya Nadella 在发布会上宣布，发布 ChatGPT 版搜索引擎 New Bing。发布会上 Nadella 称，"It's a new day for search... The race starts today" ，可以看出微软对其 Bing 搜索引擎的全面改革战略意义重大。必应目前仅占全球搜索量的 3%，而谷歌则占 93%，微软难得的机会来宣称技术优势，因为搜索市场面临多年来的首次重大变化，利用集成 ChatGPT 技术，对谷歌在搜索引擎市场长达 20 年的主导地位发起了前所未有的挑战。
腾讯文档 SmartSheet 视图是多种视图中的一种，该模式下 FPS 仅 20 几帧（普通 Sheet 视图下 58 帧），用户体验非常卡顿。腾讯文档团队针对该问题进行优化，通过禁用取色、多卡片离屏渲染等方式实现 FPS 接近 60 帧，提升两倍多。本文将详细介绍其挑战和解决方案，并输出通用的经验方法。希望本文对你有帮助。
在本系列第一篇 《没有银弹，只有取舍 - Serverless Kubernetes 的思考与征程（一）》 中介绍了 Kubernetes 的复杂性以及现有Serverless Kubernetes云产品的解决之道。本文将针对 Serverless Container 技术的特殊性，分享其对 Kubernetes 的架构影响，以及阿里云在Serverless Kubernetes方面架构选择。
本文将针对Serverless Container技术的特殊性，分享其对Kubernetes的架构影响，以及阿里云在Serverless Kubernetes方面架构选择。
对于世界杯这样的大型体育赛事而言，视频编码算法既要在高速运动、复杂纹理的场景下确保直播内容的清晰度和流畅度，保障用户的观赛体验，又要兼顾码率、延迟等对网络传输层面尤为敏感的指标。 另外，抖音实现了业界首次的世界杯比赛支持 4K HDR 10-bit 直播，其内容信息量相较于以往有极大提升，对编码器的实时性提出了更高要求。
深度语义匹配在闲鱼搜索相关性计算中扮演重要角色，相关工作在文章[1]《闲鱼搜索相关性——体验与效率平衡的背后》中有简单的介绍。如题，本文介绍前段时间在深度匹配任务上的另一种尝试，通过检索和生成任务联合训练的方法提升相关性匹配的效果。 融合生成任务提示匹配主任务的思路并不新颖，而在BERT流行的今天，本文则参考[2]《鱼与熊掌兼得：融合检索和生成的SimBERT模型》，稍加改动，使用BERT为Backbone来重新实现类似的思路，模型暂且仍叫SimBert。
未来城是淘宝探索下一代互联网电商在3D场景中的创新尝试，借助了云端强大的GPU完成高清复杂的场景渲染，实现3A影视级画面，端到端200ms时延，用户无需下载大型的安装包，就可在淘宝APP上启用自己的3D形象在虚拟世界探索，完成任务、交易、社交等互动玩法。云端渲染既有移动端发版的一些特点，也有服务端部署的特性，本文重点从测试发布流程、功能体验、性能标准、监控排查几方面阐述了云渲染的质量保障策略。
