React编译器是React19推出的重量级工具，它通过自动化的方式解决了React应用中的性能优化问题，以往开发者需要手动使用useMemo或useCallback来优化渲染性能，现在编译器可以自动完成这些工作，...。...

  哈喽大家好，我是咸鱼，作为用户的我们在上网冲浪的时候总是希望快一点，尤其是抢演唱会门票的时候，但是现实并非如此，有时候我们会遇到页面加载缓慢、响应延迟的情况，而HTTP协议作为互联网世界的基础，从网站打开速度到移动应用的响应时间，HTTP性能的优化直接关系到我们在网络世界的舒适体验程度，更快的响应时...

  一.前言各类剪辑类工具中都有一键成片的能力，解决创作者在视频创作中剪辑特效包装难的问题，行业主流做法一般是对用户上传的视频素材识别提取高光，加上后期的模板特效包装，最后出片，以上处理均会对视频进行裁剪处理以适应模板填充坑位的时长，B站从2022年7月开始做智能成片功能，第一版仅支持，图片转视频，功能...

  如果需要动态修改响应头中的版本信息，可以使用如headers，more，nginx，module模块，这个模块允许你动态地添加、修改或删除Nginx的响应头，通过这个模块，可以完全控制Server响应头的内容，...。...

  探索大型语言模型，LLMs，在文本空间优化问题中的潜力在现代人工智能的研究与应用中，大型语言模型，LargeLanguageModels，简称LLMs，已经显示出其在处理复杂语言任务中的强大能力，从生成文本、理解文档到执行代码，LLMs的应用范围日益扩大，然而，除了这些生成性任务外，LLMs在优化问...

  ​多任务学习是推荐系统中非常常见的一个问题，推荐系统中，经常要对多个目标进行预测，比如点击率、转化率、观看时长等等，将这些任务联合学习，希望通过不同的监督信息，互相增强各自目标的拟合能力，但是同时，不同目标之间又不一定是正向关系，可能存在负向迁移问题，存在跷跷板现象，因此，如何最好的发挥多任务学习的...

  今天这篇文章给大家介绍几篇KDD2024中，大厂在推荐系统领域的优化工作，论文来自爱彼迎、腾讯、快手、美团等公司，设计多目标建模、多样性、搜索意图建模、rankingloss等问题，爱彼迎，多目标建模和模型蒸馏论文标题，Multi，objectiveLearningtoRankbyModelDist...

  尽管LLMs在生成自然语言文本方面表现出色，但在推理任务中的表现却不尽如人意，推理任务需要模型具备更高层次的认知能力，包括逻辑推理、因果关系分析和战略规划等，然而现有的LLMs在这些方面的能力有限，主要表现在缺乏深度推理能力，LLMs在处理复杂推理任务时，往往依赖于简单的模式匹配和统计规律，缺乏真正...

  当在业务中使用多个异步块时后，业务代码A需求模块A，业务代码B需求模块B，但是webpack无法去假设用户在代码中A与B这两个模块在同一时间是互斥还是互补，所以必然会假设同时可以加载模块A与B，此时基础代码X出现两个导出状态，这个是做不到的，从这方面来说，动态导入和TreeShaking很难兼容，具...

  一、前言本文分享了在工作中关于ElasticSearch的一些使用建议，和其他更偏向手册化更注重结论的文章不同，本文将一定程度上阐述部分建议背后的原理及使用姿势参考，避免流于表面，只知其然而不知其所以然，如有不当的地方，欢迎指正！二、查询相关充分利用缓存ES层面的缓存实现，封装在IndicesReq...

  当前数据库仍为单机部署，根据一些云厂商的基准测试结果，在4核8GB的机器上运行MySQL5.7时，大概可以支撑500TPS和10000QPS，运营负责人表示正在准备双十一活动，并且公司层面会继续加大在全渠道的推广投入，这无疑会引发查询量的大幅增加，今天我们将讨论如何通过主从分离来解决查询请求量激增的...