最近，美国人工智能研究机构 Openai 发布了最新的大语言模型 ChatGPT，惊艳的性能在海外掀起了一波又一波热潮。 通过对各种领域专业知识的训练，ChatGPT 不仅可以帮助人们搜索知识，还能进行进一步的总结和分析。 目前，ChatGPT处于测试阶段，只要有 OpenAI 账户就可以免费使用。万万没想到，此超级对话模型一经开放，很多人便深陷其中，无法自拔。就连 OpenAI 背后的投资者马斯克不忘调侃一句，“很多人疯狂地陷入了 ChatGPT 循环中。”
本章通过对K8s内部原理的说明来对K8s有一个基础认知，来展示一些K8s的架构特种在后面对架构的分析与说明奠定基础。 在Ops的业务中有几项： 1.环境初始化：操作系统安装、运行环境安装、存储挂载、网络划分等等。 2.配置管理：根据运维配置，进行服务的配置。包括：副本数，可靠性保证，指标等。 3.运行服务：选择运行环境进行服务配置与服务启动等。 4.监控与升级：监控服务检查是否超过阈值进行相关的扩缩容，服务的升级工作等。 K8s主要解决的就是在Ops中的业务。以不可变基础设施来解决运行环境、配置管理、运行服务的问题。以声明式API来解决运维标准化的问题。
本文将深入介绍 Chromium 内核组成结构，并以渲染流水线为主线，从接收字节码开始，按渲染流程来一步一步分析这个字节码究竟是如何转变成屏幕上的像素点的。
本文主要针对Feeds流进行介绍，将从Feeds流的演变入手，带你一步步了解Feeds流，而后学习如何从开发角度入手，对其进行建模，抽象出Feeds流常见的架构，最终搭建高可用、高扩展、高性能的Feeds流应用。
近期，我们接管并重构了十多年前的 Query 理解祖传代码，代码量减少80%，性能、稳定性、可观测性都得到大幅度提升。本文将介绍重构过程中系统实现、DIFF修复、coredump 修复等方面的优化经验。
近期，我们接管并重构了十多年前的 Query 理解祖传代码，代码量减少80%，性能、稳定性、可观测性都得到大幅度提升。本文将介绍重构过程中系统实现、DIFF修复、coredump 修复等方面的优化经验。
本文简述了 GPU 的渲染管线和硬件架构，对一些常见问题进行了讨论和分析。有以下几点核心内容：（1）移动平台渲染管线 TBDR 的介绍；（2）GPU 缓存体系的介绍；（3）Warp 的执行机制；（4）常见的如 AlphaTest 或者分支对性能的影响。
Serverless 炙手可热，被称为云原生未来发展的方向。信通院报告显示：在核心业务中使用 Serverless 的用户占到18.11%，已经开始和计划使用 Serverless 技术的用户超过了70%。Serverless 广受追捧，得益于它在“快速的开发交付”、“极高的运维效率”、“极低的资源成本”这三个方面上的优势。 Serverless 可以让业务更快上云，让用户用最小的运维投入享受云带来的便利性。底层资源规划及运维交给更专业的云平台处理，使用户可以更专注业务和产品本身，从而更好地提升产品和业务的核心竞争力。 Serverless 的优势如此明显，但在实际落地使用中，无论是云厂商还是用户，均处在摸着石头过河的阶段，仍在不断学习不断试错，主要原因是 Serverless 在带来便利性的同时，也打破了传统 Serverful 模式下的种种用户使用习惯，对企业各个组织均造成了冲击；其先进的产品形态在老的架构上又引入了较高的适配复杂度。具体表现在：
