本文将围绕 RocketMQ 5.x 的新特性展开探讨，详细解读其在腾讯云上的实际应用案例，并展望未来的发展规划。
牛津大学路透新闻研究院每年都会推出一份观察报告《新闻、传媒和技术趋势预测》，来呈现全球新闻媒体在过去一年的发展趋势。在2024年的观察报告中，“平台转移”成为重要的关键词，事关受众资讯接受习惯的变化。报告引用了一项第三方数据，显示2023年来自Facebook的新闻网站流量下降了48%，来自X/Twitter的流量下降了27%。[1] 造成这种变化的重要原因，就是用户的新闻接收习惯发生了转变。目下，以TikTok为代表的短视频平台，正越来越成为年轻受众获取新闻类资讯的渠道。 这不仅仅是牛津一家机构的结论。多项大众调研都发现，短视频平台越来越成为Z世代的主要新闻来源，也是欧美国家越来越受欢迎的新闻来源。2023年，皮尤(Pew Research Center)的一项调查发现，30岁以下成年人中的三分之一，经常在TikTok上浏览新闻。Ofcom关于英国新闻消费的最新报告也显示，TikTok是成年新闻受众增长最快的新闻来源。 这些数据背后，呈现了全球新闻媒体行业正在发生的一项重要趋势与转变：短视频新闻正在快速崛起。
1 WebAssembly 的前世今生：从 Mozilla 说起 2 asm.js：WebAssembly 的前身，一种更快的 JS 3 WebAssembly：绕过 JS 直接生成机器码 4 WebAssembly 在 Web 端的应用 5 WebAssembly 在服务端的应用 6 总结
在流量增长、功能扩展的背景下，叠加性能优化的内在要求，把一个协议转换发展为业务网关，过程有多曲折？选型又有哪些考虑？为什么放弃了 JSAPI （客户端方案）、HTTPSSO（后台方案），最后选择了 Node（前端）方案？
大模型漏洞修复插件是腾讯朱雀实验室在安全垂类场景的一个重要实践。我们希望通过AI大模型，实现研发安全场景的漏洞自动修复，给出修复建议并提供修复代码，帮助更多开发人员提高研发效率。在腾讯混元大模型的支持下，漏洞修复插件通过精调后部署的私有化模型，实现了在帐密硬编码、SQL注入、命令注入等漏洞类型的修复建议输出和修复代码生成等功能，实现安全左移，更有效地在编程中使用插件收敛漏洞风险。
2023年是中国医疗大模型发展的元年，各种医疗大模型已广泛应用于临床辅助决策、医学研究、健康管理等多个场景。未来，医疗大模型有望实现多模态AI与医疗实践全流程的深入链接，应用于医疗教育和临床培训，提高药物研发和药物反应监测等方面的能力。但在实际应用中，医疗大模型仍面临一些挑战，如准确度、透明度和可解释性等问题，以及对数据隐私和安全问题的担忧。本文主要探讨医疗大模型在医疗领域的应用及其面临的挑战。
性能优化是降本增效路上必不可少的手段之一，在合适的时机采用合理的手段进行性能优化，一方面可以实现系统性能提升的目标，另一方面也可以借机对腐化的代码进行清理。在程序员的面试环节中，性能优化的问题也几乎是必考题。 然而性能优化并非一锤子买卖，需要一直监控，一直优化。过早的优化、过度的优化，以及优化 ROI 都是程序员们在工作中需要评估的关键点。本文作者总结了日常工作中常见的性能优化问题，围绕数据结构展开推荐了常见的几种性能优化方案——既有提升 3 倍性能的优化技巧，也有扛住26 亿/s API 调用量的健壮方案。文末还推荐了三款好用的性能测试工具，值得点赞收藏！
