Vue 3最值得期待的五项重大更新
最近关于即将发布的 Vue.js 的第 3 个大版本的消息越来越密集。虽然本文所讨论的内容还没有完全确定下来，但作者已经可以肯定它将是对当前（已经非常出色的）版本的大幅升级。 Vue 团队非常擅长改进框架 API。Evan You 总结了 Vue 3 的几大改进目标： 速度更快。 体积更小。 更易维护。 以原生为目标更容易。 让生活更轻松。 看过 RFC 和相关讨论后，我确信上述所有目标都肯定能实现。本文会带领读者浏览一些个人认为最有趣的更改内容，介绍它们的影响和潜力。 性能优化 我非常重...
教程 [2026-04-22]
了解JavaScript新特性：Optional Chaining
Optional Chaining 是 JavaScript 的一个新特性，它允许我们在尝试访问对象的属性之前检查对象是否存在。其他语言也有类似的东西，例如，C# 的 Null Conditional 操作符，与 Optional Chaining 非常类似。 JavaScript 中的长属性访问链很容易出错，因为它们中的任何一个都可能评估为null或undefined（也称为“空”值）。要在每个步骤都中检查属性是否存在，很容易搞出来一个深层嵌套结构的if语句或一个长长的if条件复制属性访...
教程 [2026-04-22]
过去、现在和未来：开发一款微信小程序的技术迭代全过程
2019 年 10 月 19 日，由腾讯云与微信小程序团队联合举办的“小程序·云开发”技术峰会在北京召开。23 万小程序·云开发注册账户，50 多万开发者上手使用，这是腾讯云与微信小程序团队联合推出云开发服务以来，交出的第一张重要成绩单。而这个过程，要从小程序诞生的那一日说起。 过去：从微信开发者工具到微信小程序解决方案 2016 年 1 月 11 日，张小龙现身微信公开课 Pro 版发表公开演讲。也就是在此次演讲中，微信官方正式宣布正在开发“应用号”的消息。而当时被形容为“像 App 一...
教程 [2026-04-22]
Apache主席话开源之道，ServiceComb微服务创新实践解放开发者
Apache ServiceComb项目成立已经2周年，一路以来，社区遵循Apache Way，坚持中立、开放、多样化的原则，携手用户和开发者长足健康发展。 2019年，在认真听取社区声音后，社区推出5大创新新品项目，期望与用户和开发者一起思考如何共同去解决微服务中的难题，为更好地回馈社区用户和开发者，在Apache软件基金会成立20周年之际，Apache ServiceComb在HC2019华为全联接大会会场举办了“Apache开源开发详解”和“微服务创新实践解放开发者”社区活动。本文回...
教程 [2026-04-22]
基于 Knative Serverless 技术实现天气服务（下篇）
上一期我们介绍了如何基于 Knative Serverless 技术实现天气服务-上篇，首先我们先来回顾一下上篇介绍的内容： 通过高德天气 API 接口，每隔 3 个小时定时发送定时事件，将国内城市未来 3 天的天气信息，存储更新到表格存储 提供 RESTful API 查询天气信息 接下来我们介绍如何通过表格存储提供的通道服务，实现 Knative 对接表格存储事件源，订阅并通过钉钉发送天气提醒通知。 整体架构 回顾一下整体架构： 通过 CronJob 事件源，每隔 3 个小时定时发送定时...
教程 [2026-04-22]
英特尔Q3营收192亿美元创纪录，但芯片短缺问题还将持续，AMD已趁虚而入
10月25日，英特尔发布了第三季度财报。 Q3季度营收192亿美元 财报显示，Q3季度英特尔营收192亿美元创下纪录，较上年同期基本持平，同比增长0.14%；净利润60亿美元，高于市场预期52.82亿美元，较去年同期的64亿美元下降6%；毛利率58.9%，较去年同期下跌5.6%。 第三季度每股收益(EPS)超过了7月份的预期。通用会计准则下，每股收益为1.35美元，同比下降2%；非公认会计准则下，每股收益上升1%，至1.42美元。 今年以来，英特尔创纪录地从营运中获得了233亿美元现金...
教程 [2026-04-22]
基于 Knative Serverless 技术实现天气服务（上篇）
提到天气预报服务，我们第一反应是很简单的一个服务，目前网上有大把的天气预报 API 可以直接使用，有必要去使用 Knative 搞一套吗？杀鸡用牛刀？先不要着急，我们先看一下实际的几个场景需求： 场景需求 1：根据当地历年的天气信息，预测明年大致的高温到来的时间 场景需求 2：近来天气多变，如果明天下雨，能否在早上上班前，给我一个带伞提醒通知 场景需求 3：领导发话“最近经济不景气，公司财务紧张，那个服务器，你们提供天气、路况等服务的那几个小程序一起用吧，但要保证正常提供服务”。 从上面的需求，...
教程 [2026-04-22]
面向神经机器翻译的篇章级单语修正模型
《面向神经机器翻译的篇章级单语修正模型》[1]是EMNLP2019上一篇关于篇章级神经机器翻译的工作。针对篇章级双语数据稀缺的问题，这篇文章探讨了如何利用篇章级单语数据来提升最终性能，提出了一种基于目标端单语的篇章级修正模型（DocRepair），用来修正传统的句子级翻译结果。 1、背景 近几年来，神经机器翻译迅速发展，google在2017年提出的Transformer模型[2]更是使得翻译质量大幅提升，在某些领域已经可以达到和人类媲美的水平[3]。然而，如今的大部分机器翻译系统仍是基...
教程 [2026-04-22]
新的人工智能编程语言超越了深度学习
麻省理工学院的一个研究小组正在努力让初学者更容易进入人工智能的领域，同时也帮助专家推动这一领域的发展。 在本周的编程语言设计和实现会议上，研究人员描述了一种名为“Gen”的新型概率编程系统。用户从人工智能技术应用的多个领域(如计算机视觉、机器人和统计)编写模型和算法，而无需处理方程或手工编写高性能代码。GEN还让专家研究人员编写以前不可行的复杂模型和推理算法(用于预测任务)。 例如，在他们的论文中，研究人员证明，一个简短的GEN程序可以推断三维身体的姿势，这是一项困难的计算机视觉推理任务，在自治...
教程 [2026-04-22]
未来十年大数据工程师即将失业？自动化建模平台已实现零基础建模
人工建模需要花费很多时间进行数据预处理、模型选择、变量选择、调参、模型评估等，自动化建模将原本需要数周乃至数月的模型开发过程大幅缩短，甚至只需要几分钟就能找到最佳的模型。这样就可以在不同的业务场景中，针对不同的群体，快速建立大量不同的模型。飞贷金融科技即将在 11 月初上线公测其自动化建模平台，InfoQ 记者专访飞贷金融科技副总裁兼首席数据官林庆治，提前揭秘该平台背后的技术细节。 在日常的建模工作中，我们都或多或少会思考一个问题：建模可不可以被自动化？自动建模与机器学习的未来会如何发展？...
教程 [2026-04-22]
Photoshop 2020来了，人工智能让设计更轻松
Photoshop Elements 2020版 前几天，Adobe 发布了最新版本的Photoshop Elements 2020，基于Adobe Sensei AI的强大功能，Photoshop Elements 2020为使用者带来了一系列的一键式照片效果和照片编辑工具。 视频连接：https://v.qq.com/x/page/u3010esqw7r.html Photoshop Elements 2020旨在整合Adobe的Sensei AI，使用功能强大的机器学习技术来实现创...
教程 [2026-04-22]
跨平台移动端框架UniApp的应用实践
引言 CRM改造项目需要研发涵盖网上营业厅（web版）主要业务能力的移动端掌厅APP，项目整体开发周期较短，且要求支持多平台上线（IOS、安卓、H5等）。每个平台要求相对一致的展示效果和用户体验，多端多尺寸设备的适配效果和SDK接入都成为痛点，引入一套跨平台的Hybrid（混合开发）框架势在必行。 一、移动端跨平台技术演进 以往最早的以Cordova为代表的Hybrid开发，主要依赖于WebView。但是WebView是一个很重的控件，很容易产生内存问题，而且复杂的UI在WebView上...
教程 [2026-04-22]
谷歌面试题解析：单位换算
这是“谷歌面试题解析”系列的又一篇文章。在这些面试题被泄露之前，我曾在谷歌的面试中使用过它们。离开谷歌后，我成了Reddit的工程经理，但我仍然想把这些面试题分享出来。之前已经分享了动态规划、矩阵求幂和查询同义词，这一次，我想要深入探究一个全新的问题。 免责声明：虽然面试候选人是我的工作职责之一，但这篇文章仅代表我的个人观察、个人经历和个人观点。如果有任何错误，请不要将它们归咎于谷歌、Alphabet、Reddit或任何其他个人或组织。 寻找新的面试题 在上一篇文章中，我介绍了我最喜欢的一...
教程 [2026-04-22]
程序员们该如何破局！
新读者可能不知道，老读者都晓得，虽说现在转身做了自媒体，但我是实打实的程序员一枚，在一家创业公司写程序写了五年，做产品做了两年，只是因为写代码时期喜欢写博客，各种因缘际会，现在做自媒体，成了一位自由职业者。 我写程序那会，特别流行远程办公，那会一直有个梦想，希望有一天成为一名远程办公的自由职业者，主要是我这人特别不喜欢打卡，有一台电脑，随时随地可以办公，就是我梦想的生活。 只是没想到，这份梦想现在靠写字达成了，有时候，我就觉得，人生很奇妙，未来真的没法规划。 以前写程序那会，我特别喜欢深夜，...
教程 [2026-04-22]
各种NLP操作难实现？谷歌开源序列建模框架Lingvo
Lingvo 是一个能够为协作式深度学习研究提供完整解决方案的 Tensorflow 框架，尤其关注序列到序列模型。Lingvo 模型由模块化构件组成，这些构件灵活且易于扩展，实验配置集中且可定制。分布式训练和量化推理直接在框架内得到支持，框架内包含大量 utilities、辅助函数和最新研究思想的现有实现。过去两年里，Lingvo 已被数十个研究人员在 20 篇论文中协作使用。本文作为对框架各个部分的介绍，概述了 Lingvo 的基本设计，同时还提供了展示框架能力的高级功能示例。 自然语言处理...