统计学和机器学习为数据分析提供理论基础，入门时我看过很多统计学相关书籍，复杂的公式和推导过程让我一度陷入迷茫。对于数据科学/分析师来说，如何使用统计学知识并应用到我们的分析场景中更为重要。本文主要基于数据分析工作中的实际应用场景，分享一些魔法统计学/机器学习指数，对一些基础指数、原理及公式推导不过多阐述。
ChatGPT在当下已经风靡一时，作为自然语言处理模型的佼佼者，ChatGPT的优势在于其能够生成流畅、连贯的对话，同时还能够理解上下文并根据上下文进行回答。针对不同的应用场景可以进行快速定制，例如，在客服、教育、娱乐等领域中，ChatGPT可以作为智能助手为用户提供便捷的服务和娱乐体验。 从GPT-3到GPT-4，我们可以看到在高级推理，输入设置，微调行为和理解更长的上下文信息等方面，ChatGPT在不断的优化训练中已经取得了显著的进展。 但是针对于这种交互式的GPT模型，我们更希望看到能像电影里的人工智能，拥有自我意识，可以进行自我学习和进化。不需要通过频繁的引导和交互，我们只需要简单提出一个目标，AI就能自主的完成所有的执行规划和逻辑处理，并不断进行自我论证和优化，最后完成我们提出的目标。 那么今天它来了，它就是ChatGPT的进化版本：AutoGPT。
组件，是前端最常打交道的东西，对于 React、Vue 等应用来说，万物皆组件毫不为过。 有些工作经验的同学都知道，组件其实也分等级的，有的组件可以被上万开发者复用，有些组件就只能在项目中运行，甚至挪动到自己的另外一个项目都不行。 如何考察一个前端的水平，首先可以看看他有没有对团队提供过可复用的组件，一个前端如果一直只能用自己写的东西，或者从没有对外提供过可复用的技术，那么他对于一个团队的贡献一定是有限的。
开发者日常的整个工作流中，AI 大模型能做什么？ChatGPT 等 AI 大模型能不能通过开发者的指引，一步步完成从技术方案输出、编码、测试、发布到运营维护的整套流程？使用中有什么避坑点？本文从实际研发流程的各个环节出发，总结分享了 AI 大模型对研发效能的提升实践。欢迎围观～
Qunar 大前端团队一直致力于提升 App 页面的用户体验，基于前端技术手段，提高页面的流畅度和稳定性。 国内酒店作为 Qunar 的核心业务，需要时刻关注、提升预订主流程各个页面的性能指标和用户体验。近期我们使用非关键模块延迟加载、Bundle 预加载、接口提速等方案提升核心页面的流畅度，均得到了很好的效果，但是酒店详情页还未实现页面秒开的目标，需要继续提升。 酒店详情页的功能是展示酒店的基础信息、房型报价，是为用户提供预订酒店下单服务的重要入口，而 TTI 是衡量页面秒开的重要标准。 本文从现状、优化空间、具体方案设计及优化效果等方面来讲解我们对提升酒店详情页 TTI 的思考和动作，希望能给读者一些启发。
动态综合页比较容易因为高热事件，引起大量用户持续消费feed流，导致线上拉取动态时间线feed流接口快速飙升至平时峰值2~3倍以上而大量超时，较多用户无法正常消费其feed流。从监控上发现outbox(用户发件箱)服务依赖的redis集群大量实例CPU使用率皆超过了95%甚至达到100%(如图1)。因此，瓶颈在于outbox redis集群压力太大，无法扛住过大的高热流量。而痛点在于redis集群无法高效快速扩容，因此，我们遇到此类情况通常只能被迫降级限流，以防情况进一步恶化。
在上一篇介绍《天猫汽车商详页的SSR改造实践》一文中提到过，为免影响线上应用，我们的一体化应用（后面简称称 SSR 应用）是在原 CSR 项目基础上另起的应用仓库。
在一次飞行途中，我司客户遭遇到了得物App在飞机上的WiFi网络访问异常的问题。这让我们意识到在特定场景下，用户可能面临无法使用得物App的困扰。经过SRE团队与无线团队、网络团队联合全力排查与优化，最终成功解决了这一问题，并同时挖掘出全网防火墙设备在各个C端用户工作生活场景访问不到得物App的问题。为得物er稳定访问得物提供保障，同时也输出类似疑难问题排查模板。
