很多应用开发者都会遇到这样一个需求，当程序需要处理某个敏感的核心任务，或者执行某些动画时，需要杜绝一切外部干扰，优先保证任务的完成，之后再去处理其它任务。否则如果在处理过程中受到外部事件的干扰，可能会引入严重的问题，而规避这些问题需要额外编写过多的逻辑。 例如，当程序在忙着清理应用内缓存的过程中去处理其它任务，这时候由于其它任务可能会产生新的缓存，这就会和现有的任务冲突。所以在清理缓存的过程中，app 一般会暂时中断用户和非用户的请求，优先保证缓存清理的完成。 所以，为了简化产品设计逻辑，开发者一般会选择在处理任务时暂时屏蔽其它任务，优先保障现有任务的完成。
一直想开发一个自己的短信过滤 APP，但是一直没有具体实施，现在终于静下心来，边开发边记录下整体的开发过程。
从2022年12月以来，chatGPT 的横空出世掀起了新一波的 AI 浪潮，热度一直居高不下直到现在。半年时间里，从底层模型 API 到上层应用的生态逐渐建立，经过一轮轮迭代不断完善创新。本文将结合开源框架和应用程序，从工程师的角度，与大家讨论如何对大语言模型进行封装和应用，并从工程层面解决现有问题，搭建完整可商用的 AI 应用程序。 LLM，Large Language Model，即大语言模型。这个“大”是说参数量大（通常数十亿个权重或更多），是一种语言模型的概念。为了更深入理解，我们选用OpenAI 公司的 GPT 模型进行讨论。本文实验都在 GPT3.5 的模型上进行（GPT4 太贵了）。
在本文中，我们将介绍如何使用自动生成代码工具来解决前端开发中的重复性工作和效率问题。我们将从获取接口文档和项目信息开始，然后介绍如何区分不同类型的项目，并生成相关的关联对象。接着，我们将介绍如何使用自动生成代码工具来生成 ts 定义、页面代码、service 定义等，以及如何将这些代码结合起来并输出到对应页面路径。最后，我们将介绍如何统计项目生成的代码信息，以便于更好地了解项目开发状况和提高开发效率。目前我们已经在业务线陆续接入，包含后台和微信小程序已经有7个项目，生成代码行数五万行加。
我们内部团队使用 Jetpack Compose 开发项目已近一年，经历了简单布局到复杂布局的应用，对 Compose 的使用越来越成熟，构造了很多易用的基础组合，提升了项目的开发效率，与此同时 Compose 布局的一些性能问题也慢慢凸显出来，因此专门对 Compose 布局优化进行了调研工作，旨在减少重组提高性能，规避负面效应，提高应用稳定性。结合具体场景来具体分析。
在房地产 2B 业务场景中，有这样一种情况，每个季度或者每个月，甚至每个周，交付侧需要定期产出一份报告向客户开发商汇报各种产品的使用情况，投用效率，收益比率等等，制作这样一份报告通常会耗费掉大量时间，需要排版布局，需要统计数据制作图表，需要分析总结。我们知道报告样式可以直接套用模板，如果更进一步，有这么一份模板，模板包括了所需的文字，图表，你需要做的只是选择数据源，就可以生成对应的报告，这样的模板可以大大提高工作效率，将一天的工作量缩短到简单的1分钟就能够完成。针对这个诉求，自定义报告导出平台应运而生，在需要定期汇报的情况下都可以快捷简单迅速地生成一份完整的汇报 ppt ，从“苦 ppt 久矣”的工作中解放出来。
在本文中，我们将介绍六个 TypeScript 的高级技巧，每个技巧都有例子展示其如何实现和使用。使用这些技巧，您不仅可以提高您的代码质量，也可以提高您作为一名 TypeScript 程序员的技能水平。
BERT是由Google提出的预训练语言模型，它基于transformer架构，被广泛应用于自然语言处理领域，是当前自然语言处理领域最流行的预训练模型之一。而了解BERT需要先了解注意力机制与Transformers。
