说起小游戏，最经典的莫过于飞机大战了，相信很多同学都玩过。今天我们也来试试开发个有趣的小游戏吧！我们将从零开始，看看怎样一步步实现一个H5版的飞机大战！ 首先我们定好目标，要做一个怎样的飞机大战，以及去哪整游戏素材？ 刚好微信小程序官方提供了一个飞机大战小游戏的模板，打开【微信开发者工具】，选择【新建项目】-【小游戏】，选择飞机大战的模板，创建后就是一个小程序版飞机大战。
在现代设计中，动效图在APP的UI界面中所起到的作用无疑是显著的。相比于静态的界面，动效更符合人类的自然认知体系，它有效地降低了用户的认知负载，UI动效俨然已经成为了不可或缺的一部分。 那么在开发过程中，当遇到UI提供的动态物料满足不了内存以及效果的要求时，我们程序员就不得不通过代码自己去实现效果，这就引出了我们今天要实现的这个旋转变色圆角三角形。当时接到需求的时候，我也以为只要UI同学提供物料即可，但是实验的时候发现如果想呈现动效效果好一点的话，在不同的手机上可能会发生丢帧，OOM以及图形的严重锯齿化等一系列问题，最后实现这个效果的重任就落到了我们程序员的头上（很头大）。 记得当时为了实现这个动画效果，也是发挥了我尘封已久的初中数学知识，还有朋友的帮忙，才能顺利完成开发任务。所以虽然时间过去了很久，依然想做个记录，供大家参考探讨！废话说完终于要进入正题了，大家可以看一下这个UI动效
无论是iOS还是Android系统的设备，在线上运行时受硬件、网络环境、代码质量等多方面因素影响，可能会导致性能问题，这一类问题有些在开发阶段是发现不了的。如何在线上始终为用户提供一个相对顺畅的用户体验，是客户端开发需要考虑的一个问题。
视频起播时间，即首帧时间，是视频类应用的一个重要核心指标，也是影响用户观看体验的核心因素之一。如果视频要加载很久才能开始播放，用户放弃播放甚至离开 App 的概率都会增加。 视频秒播是指用户在起播时平滑播放，没有首屏的顿感，用户几乎感知不到有首帧时间的存在。 我们把从开始播放到视频首帧画面展现出来这个链路的耗时称为首帧耗时，想要优化首帧耗时，达到秒播效果，我们需要知道这个链路上，都进行了哪些步骤，然后找到其耗时点，进行针对性优化。不同的业务场景下，播放行为和播控策略不尽相同，最常见的就是冷启动场景、短视频场景、页面切换场景以及长视频场景。本文主要讨论具体业务场景下的优化实践，我们可以根据场景的特性，采取不同的优化策略。
老版 Mac 使用 Intel 芯片，是x86_64架构，相应地在老版 Mac 上运行的模拟器使用的也就是 x86_64架构。 由于模拟器的 x86_64 架构与真机的 arm64、armv7 等架构不冲突，业界为了方便库文件管理，通常会将模拟器架构与真机架构通过 lipo 命令合并为一个 fat 文件。 对于 Intel 芯片的 Mac 这样处理就很高效合理的，但是 Apple 推出了 M 系列芯片的新版 Mac，这就导致模拟器也变成了 arm64 架构，同时 lipo 命令合并二进制文件时不允许出现同名的两个不同架构。也就是只要还采用通用二进制文件（fat 文件）的库管理方式，就无法同时使用真机 arm64 架构和模拟器 arm64 架构。
如今OpenResty已广泛被各个互联网公司在实际生产环境中应用，在保留Nginx高并发、高稳定等特性基础上，通过嵌入Lua来提升在负载均衡层的开发效率并保证其高性能。本文主要介绍接口鉴权、流量控制以及记录追踪几个工具在实际生产环境中的应用实践，用于解决实际业务问题，提升业务运维效率，对于Openresty基本原理不再赘述。
LLM 以及移动平台落地趋势 搜狐AI引擎内建集成离线可运行的GPT模型 Keras 定制预训练模型 TensorFlow Lite converter 迁移到移动设备
信息流个性化推荐场景中依赖爬虫抓取的海量新闻库，这些新闻中不乏互相抄袭的新闻，这些内容相似的文章，会造成内容的同质化并加重数据库的存储负担，更糟糕的是降低了信息流内容的体验。所以需要一种准确高效的文本去重算法。而最朴素的做法就是将所有文本进行两两比较，简单易理解，最符合人类的直觉，这种做法对于少量文本来说，实现起来很方便，但是对于海量文本来说是行不通的，所以应在尽可能保证准确性的同时，降低算法的时间复杂度。事实上，传统比较两个文本相似性的方法，大多是将文本分词之后，转化为特征向量距离的度量，比如常见的欧氏距离、海明距离或者余弦角度等等。下面以余弦相似度和simhash算法为例做简单介绍。
