在日常的开发工作中，为了程序的健壮性，大部分方法都需要进行入参数据校验。本文围绕作者如何优雅的进行参数校验展开讨论。
锁是解决这些问题的传统方法，而无锁化编程是一种更高级但复杂的技术，它能够在某些情况下提供更优的性能和可扩展性。正确选择和实现适合应用场景的并发策略，是高效多线程编程的关键。本文由作者带着大家一起学习无锁化编程。
作者天士从事测试开发十多年，期间经历不少角色转换，以下是他在测开成长升级、质量体系建设、专项建设方面的总结，以及职场上的一些思考。
在日常的开发工作中，为了程序的健壮性，大部分方法都需要进行入参数据校验。本文围绕作者如何优雅的进行参数校验展开讨论。
Havenask是阿里巴巴智能引擎事业部自研的开源高性能搜索引擎，深度支持了包括淘宝、天猫、菜鸟、高德、饿了么在内的几乎整个阿里的搜索业务。本文针对性介绍了Havenask作为一款高性能的召回搜索引擎，应用在向量检索和LLM智能问答场景的解决方案和核心优势。通过Havenask向量检索+大模型可以构建可靠的垂直领域的智能问答方案，同时快速在业务场景中进行实践及应用。
近几个月，随着基于Stable Diffusion的相关技术发展，基于参考图的角色定制化技术[1,2, 3, 4, 7]受到相关行业以及学者的广泛关注。其中，人像定制化是指：给定任务角色（参考图），通过提示词控制生成多样新的图像，并且图像中的人物身份信息和参考图保持一致。人像定制化生成技术可以分为1）基于角色LoRA训练以及2）基于注入图像特征两种方案。其中，基于LoRA训练的技术通过收集定制化人物的多张图像（数量越多，效果越好），将该角色的身份信息隐式的表达在添加了LoRA的Stable Diffusion中（或称为训练数字分身），对于每一个人物，在线训练的时长3~5min不等，例如《妙鸭相机》。而基于注入图像特征的方案规避了“数字分身”的训练过程，受到学者的广泛关注，一些学者利用Stable Diffusion能够生成某些名人多种图像这一特性，开发了少样本的训练方案[8]，另一些研究集中于从输入图像中学习到一些特征，注入到Stable Diffusion中。这类方案往往需要较大的数据集，效果相对更加出色。我们基于预训练的人物肖像特征提取器，设计了一种保持人物身份信息的技术方案
我们小时候都玩过乐高积木。通过堆砌各种颜色和形状的积木，我们可以构建出城堡、飞机、甚至整个城市。现在，想象一下如果有一个数字世界的乐高，我们可以用这样的“积木”来构建智能程序，这些程序能够阅读、理解和撰写文本，甚至与我们对话。这就是大型语言模型（LLM）能够做到的，比如 GPT-4，它就像是一套庞大的乐高积木套装，等待我们来发掘和搭建。
本文主要介绍可观测数据采集器iLogtail的架构升级原因、目标及具体实践，同时分享了作者在此过程中收获的一些思考和成长。
