Prop drilling 是指当上层组件中持有 state，而一个深度嵌套的组件需要使用这个 state 时，一种做法是用 props 透过中间组件一层层往下传，尽管中间组件并不需要他们。 只需要做一下重构就可以避免 prop drilling：
笔者近期在尝试解决低资源场景下的文本分类任务时，发现使用一些在ModelScope社区上开源的零样本分类模型就可以极大提高分类准确率。因此对零样本文本分类模型进行了梳理，希望对大家有所帮助。
提到Spring依赖注入，大家最先想到应该是@Resource和@Autowired，很多文章只是讲解了功能上的区别，对于Spring为什么要支持两个这么类似的注解却未提到，属于知其然而不知其所以然。不知大家在使用这两个注解的时候有没有想过，@Resource又支持名字又支持类型，还要@Autowired干嘛，难道是Spring官方没事做了？ 真的是没事做了吗？读了本文你将会了解到： @Resource和@Autowired来源 Spring官方为什么会支持这两个功能如此相似的注解？ 为什么@Autowired属性注入的时候Idea会曝出黄色的警告？ @Resource和@Autowired推荐用法
下图示为手淘网络协议演进关键节点。2015年为优化标准TLS/1.2握手慢问题，我们自行研制上线了轻量级私有加密协议Slight SSL来优化握手与加密问题，在没有重放攻击风险时允许将会话协商和数据加密放在一个TCP报文中来实现0-RTT，目前手淘线上流量HTTP2+SlightSSL也是主要承载者。与此同时过往问题排查/业务接入/业务诉求面临一些疑难或者无法满足诉求问题，诸如 "WI-FI下长链全失败降级短链https可以成功，切换到4G网长链正常使用（SlightSSL私有协议被wifi防火墙断开）"、"你们计划支持TLS1.3吗？"、"我们域名接入服务端不支持部署SlightSSL"等；另一方面随着QUIC RFC9000、HTTP3 RFC9114正式发布，将手淘网络协议演进到HTTP3/QUIC不管是解决Slight SSL私有协议在业务上痛点，还是为了提高网络传输性能提升用户体验，同时也是当下网络协议向前演进的大势所趋。私有化协议带来高效网络体验的同时，归纳起来问题主要集中在以下三点： 私有化的协议意味着更定制，需要端到端的部署支持（侵入性） 不支持TLS1.3 偶有网络
这两年 AI 关键词频频热搜，从 2022 年 4 月初代码自动补全神器Copilot点燃程序员圈，到 10 月中旬的 AI 绘画Stable Diffcusion 1.0震惊绘画圈，最后到如今的ChatGPT引爆全网各领域。AI 人工智能时代已然到来。在 2023 年，AI 绘画技术和应用的发展已经非常迅速。目前，AI 绘画技术已经能够生成逼真的图像、视频和音频，同时还能够模仿艺术家的风格，创造出令人惊叹的艺术作品。 但是这些早期的 AI 绘画模型要么被大公司长久把持(例如OpenAI公司，他们早在 2021 年就推出了Dall-E1AI绘画模型，并未开源。直到Stability AI公司于 2022 年 8 月份发布并开源了Stable DiffusionAI 绘画模型，这才彻底让 AI 绘画热潮爆发! 自从Stable Diffusion 1.0模型发布以来，"AI 文本图片生成"真正的变成普通人也能使用的技术。同时各种国内外 AI 绘图软件，也不断频繁更新，像比较出名的文心一格、盗梦师、6pen 等生成工具，生成的图片已经达到了以假乱真的地步。
先扯个远的，人类的所有进步都离不开提效，不论是在农业时代，从手工劳作到牲畜业的发展，还是在工业时代，从电气化到机械化到过渡期的自动化，还是在后工业时代，从信息革命到网络化和智能化。而设计工作，无出其右，也先后伴随各种提效手段，比如纸张代替竹简，提高了生产和写作效率，活字印刷提高了批量生产效率，设计软件提高了创作效率等。今天我们主要结合过往的项目经验，讲下互联网产品设计如何提高效率，以及设计提效方面的思考和实践。
本文从目前业界实现Jenkins的高可用的实现方案，分析各方案的优缺点，引入vivo目前使用的Jenkins高可用方案，以及目前Jenkins资源的调度方案的设计实践和目前的落地运行效果。
随着分发规模地逐步增长，各企业对CDN带宽的使用越来越多。并且，各类业务使用CDN的场景各式各样，导致带宽会不断地出现骤增骤降等问题。基于成本考虑，国内CDN厂商的计费模式主要用峰值点的带宽来计费，就算不用峰值点的带宽，也会因为峰值问题所产生的成本而抬高带宽单价。基于此，控制CDN带宽的峰谷具有重要意义，降低峰值就意味着成本节省。
