Nacos 是 Dynamic Naming and Configuration-Service 的首字母简称，定位于一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。从 2018 年 7 月开始宣布开源以来，已经走过了第四个年头，在这四年里，备受广大开源用户欢迎，共收获 23.3K 的 star 数，10.3K 的 Fork 数，在开源中国发布的 2021 年度 OSC 中国开源项目评选中，Nacos 被评为云原生领域人气指数 Top5 的项目，发布电子书《Nacos 架构与原理》6w+阅读量，2w 下载量，发布半年的时间里在阿里云藏经阁历史下载榜前十。Nacos 在社区共同的建设下不断成长，逐步的开始帮助用户解决实际问题，助力企业数字化转型，目前已经广泛的使用在国内的公司中，根据微服务领域调查问卷，Nacos 在注册配置中心领域已经成为国内首选，占有 50%+国内市场份额，被头部企业广泛使用！
Serverless 架构将成为未来云计算领域重要的技术架构，将会被更多的业务所采纳。进一步深究，Serverless 架构在什么场景下有优秀的表现，在什么场景下可能表现得并不是很理想呢？或者说，有哪些场景更适合 Serverless 架构呢？
本文探讨了如何在工业界的连续学习的框架下实现跨域推荐模型，提出了连续迁移学习这一新的跨域推荐范式，利用连续预训练的源域模型的中间层表征结果作为目标域模型的额外知识，设计了一个轻量级的Adapter模块实现跨域知识的迁移，并在有好货推荐排序上取得了显著业务效果。
代码生成，即希望机器能像人一样将一些自然逻辑，用形式化的方式，或者说代码表达出来，这样的能力非常令人振奋，同样也充满了困难。目前尽管深度学习非常强大，但即使是百亿级的 Transformer，仍然在这个任务上做的不尽人意。而本文提出的模型，第一次真正在工业开发场景中，帮助用户快速生成高效的代码。
