1 引言 为了了解当前前端的发展趋势,让我们从国内各大互联网大厂开始,了解他们的最新动态和未来规划.这是解密大厂前端技术体系的第四篇,前三篇已经讲述了阿里.腾讯.百度在前端技术这几年的技术发展. 这一篇从携程讲起. 携程技术全景图 移动技术产品 移动技术产品分为四大模块: 技术平台:MCD(持续交付平台),APM(性能监控平台),MTS(日志排障平台)和MTP(无线技术平台) 通信层:通信工具,消息推送平台,服务端推送 框架层:涵盖App中通用能力,例如设备信息.位置信息.热更新.网络通信.配置…

1 引言 为了了解当前前端的发展趋势,让我们从国内各大互联网大厂开始,了解他们的最新动态和未来规划.这是解密大厂前端技术体系的第三篇,前两篇已经讲述了阿里和百度在前端技术这几年的技术发展.这一篇从腾讯讲起. 2 腾讯团队介绍 2018年9月30日,腾讯宣布正式启动新一轮战略升级,优化组织架构,将原有的七大事业群拆分重组,在保留原有四个事业群的基础上新增平台与内容事业群和云与智慧产业群. 平台与内容事业群(PCG)成立后,把过去散落在QQ.QQ浏览器等不同产品中的团队聚集到一起.腾讯是希望,5G时…

引言 在上篇中,我已经介绍了美团点评的业务情况.大前端的技术体系,其中大前端的技术全景图如下: 上篇重点介绍了工程化和代码质量的部分,工程化涵盖了客户端持续集成平台-MCI.全端监控平台-CAT.移动端集成日志库-Logan和全栈前端框架-Era.代码质量部分重点介绍了ESLint在大规模项目中落地实践和移动端静态分析工具-Hades. 在这篇文章中,我们将继续介绍大前端技术体系中的跨平台.UI组件库和前端框架. 跨平台 跨平台动态化方案 跨平台.动态化始终是移动互联网时代永恒的话题,在性能体验…

引言 进入2019年,大前端技术生态似乎进入到了一个相对稳定的环境,React在2013年发布至今已经6年时间了,Vue 1.0在2015年发布,至今也有4年时间了. 整个业界在前端框架不断迭代中,也寻找到了许多突破方向,例如跨平台中的RN.Flutter,服务端GraphQL.Serverless,前端和客户端的融合越来越紧密,前端在Node和Electron的加持下,也扩展了自己的版图到服务端和桌面. 同时,随着前端开发越来越复杂,整个前端研发也经历了人工化->工具化->工程化->智…

OpenAI 推出的 ChatGPT 对话模型掀起了新的 AI 热潮,它面对多种多样的问题对答如流,似乎已经打破了机器和人的边界.这一工作的背后是大型语言模型 (Large Language Model,LLM) 生成领域的新训练范式:RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ,即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型. 过去几年里各种 LLM 根据人类输入提示 (prompt) 生成多样化文本的能力令人印象深刻.然而,对生成结果的评估是…

进入2019年,大前端技术生态似乎进入到了一个相对稳定的环境,React在2013年发布至今已经6年时间了,Vue 1.0在2015年发布,至今也有4年时间了. 整个业界在前端框架不断迭代中,也寻找到了许多突破方向,例如跨平台中的RN.Flutter,服务端GraphQL.Serverless,前端和客户端的融合越来越紧密,前端在Node和Electron的加持下,也扩展了自己的版图到服务端和桌面. 同时,随着前端开发越来越复杂,整个前端研发也经历了人工化->工具化->工程化->智能化的…

1 引言 整个业界在前端框架不断迭代中,也寻找到了许多突破方向,例如跨平台中的RN.Flutter,服务端GraphQL.Serverless,前端和客户端的融合越来越紧密,前端在Node和Electron的加持下,也扩展了自己的版图到服务端和桌面. 同时,随着前端开发越来越复杂,整个前端研发也经历了人工化->工具化->工程化->智能化的演变.目前各个大厂在工程化实践不断迭代,出现了许多Low/No Code等前端智能化解决方案,工程化实践也深入到研发的各个环节,不断提升前端研发的标准化…

进入2019年,大前端技术生态似乎进入到了一个相对稳定的环境,React在2013年发布至今已经6年时间了,Vue 1.0在2015年发布,至今也有4年时间了. 整个业界在前端框架不断迭代中,也寻找到了许多突破方向,例如跨平台中的RN.Flutter,服务端GraphQL.Serverless,前端和客户端的融合越来越紧密,前端在Node和Electron的加持下,也扩展了自己的版图到服务端和桌面. 同时,随着前端开发越来越复杂,整个前端研发也经历了人工化->工具化->工程化->智能化的…

本文是关于ChatGPT 背后核心技术实现的一个通俗白话版,不涉及到的AI具体实现的技术细节哦. 在编排上增加了一些分割,内容具体如下: LLMs(大型语言模型) 如果将ChatGPT比作是动物,它就像一只饥饿的毛毛虫一样,毛毛虫喜欢啃食树叶,并不断的长大. LLMs(大型语言模型)也喜欢吞噬大量的文本数据,并利用这些数据来学习,然后变得更加的聪明,更加的强大.LLMs消耗的文本数据越多,它们对语言和词语之间的关系的理解就越深. 就如同自然界内,毛毛虫要变成美丽的蝴蝶一样,LLMs也会进化为强大…

神经网络AI加速器技术 能够直接加速卷积神经网络,还能够直接运行常见的网络框架,如TensorFlow.Caffe.PyTorch,DarkNet等,支持用户定制化的网络和计算类型. 功能特点: ● 数据类型 ○ 16位浮点 ○ 8位定点 ○ 8位/4位整数 ● 网络压缩 ○ 稀疏矩阵 ○ 剪枝 ○ 权值共享 ● 张量计算 ○ Point wise ○ Depth wise ○ 4 dimensions ● 网络层 ○ Conv ○ Full connection ○ Pooling ○ Act…