文章简要介绍浏览器启动后的进程结构、主进程职责、线程与资源分配方式，帮助理解浏览器架构及其在页面加载和系统资源管理中的核心作用。

很多人都认为，要让AI表现出色，关键在于使用"更好的模型"。 但事实并非如此。 像OpenAI、Anthropic(Claude)和Google这样的大公司，他们使用的AI模型其实差不多，但他们与AI

当 Go 服务遭遇性能瓶颈，重构 Rust 成本高、风险大，该怎么办？一款基于 Rust 和 LLVM 的全新 Go 编译器 —— ROG 来啦～

先说结论：层级搞错了，一切都怪不上工具 这两年做研发提效、GraphRAG、内部助手，身边最常见的一幕是： 有人拉起一个 n8n，三下五除二搭了个“AI 工作流”，Slack 连上了，Notion 连

在当今快速迭代的开发环境中，开发环境的快速搭建和验证成为提升开发效率的关键环节。本文通过在VMware虚拟机中部署openEuler操作系统，完整验证在该平台上获取应用运行时的便捷性和性能表现...

2022，低代码彻底火了，甚至火到没有点相关经验，都不好意思出去面试的程度，堪称lowcode“元年”。在整个互联网大裁员的背景下，无论你是否相信它是降本提效的利器，都不重要了。因为行业趋势总是这般浩

字节跳动服务框架团队基于内部大量迁移实践，融合大模型能力与工程经验，推出「半空」富脚手架模式，将迁移从“人工主导”转变为“标准化流程”，为需要进行 Go2Rust 迁移的团队提供了一套可落地的技术参考

记得我第一次接触 Expo的时候，那天我只是想随手写个小工具 App，结果打开 Xcode 的那一刻，差点就放弃了。证书、签名、依赖、Gradle……那一堆“警告黄”比代码还多。 然后，一个朋友甩给我

我一直觉得 Flutter 是写 App 的。 写页面、搞交互、连接口，没想到有一天，我居然用它做了个小游戏。 说实话，最开始只是想玩玩。那种“程序员周末突发奇想”的玩玩。 结果做着做着，发现——Fl

在追求“一次编码，多端运行”的跨平台开发圣杯之路上，我们从未像今天这样面临一个如此有趣的选择。一边是凭借自绘UI和庞大生态早已封神的 Flutter，另一边是JetBrains倾力打造、原生开发者翘首

有时候我真觉得，开发这行越来越像“数据运输业”。 我们每天都在运数据：前端到后端、后端到数据库、数据库再到模型。 只是现在的运输成本，不再是网络带宽，而是——LLM 的 token 费。 几毛钱一次

“大数据”是一个模糊的术语，却迅速成为企业家、科学家、政府和媒体关注的现象。 五年前，来自谷歌的一组研究人员在世界顶级科学期刊《自然》（Nature）上宣布了一项了不起的成就。他们不需要任何体检结果，

有时候，我挺羡慕 React 的生态。 React Native、Expo、Next.js，哪哪都有它的影子。 但我自己是个 Vue 党。写惯了 v-if、v-for，再去写 useEffect，总觉

当 AI 被比作“博士生”，我们不得不重新思考：在 AI 快速进化的今天，什么才是架构师真正的护城河？

有时候，前端的痛苦是很具体的。 比如说——要在浏览器里「截图」一个元素。 听上去不难，对吧？ html2canvas、dom-to-image、rasterizeHTML……一大堆库。随便 npm 搜

一款方便的开发过程中的多语言词条管理工具，用户体验更棒，方便快捷进行词条编辑，支持多种不同类型的平台，支持各种翻译器以及 AI 翻译等等等等。

先说结论（不按套路）：MiniMax Agent 并不是魔法，它更像是一套工程化的“分工 + 编排”方案——把能力拆成可调用的工具，把逻辑拆成会排队的智能体，再把不可靠的地方用重试、检查点、沙箱和监控

在参与公司内部“AI提效”项目时，我接到一个看似简单却极具挑战的任务：从零搭建一个能自动解析用户上传的PDF/Word文档，并生成结构化摘要与问答接口的AI应用。面对技术选型的迷雾、模型服务的复杂性以

我最近把 Intlayer（一个 i18n 解决方案） ——一个由多个应用组成的 monorepo（Next.js、Vite、React、design-system 等）从 pnpm 迁移到了 Bun