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【掘金一周】本期亮点：
- 纯前端实现 Excel在线解析和预览（兼容APP、Web、小程序）
- 一文搞懂Reactor模型与实现
- 聊聊ChatGPT之抛砖引玉
- 【翻译】图解Stable Diffusion
- Diffusion Model原理详解及源码解析
- 面向 ChatGPT 开发 ，我是如何被 AI 从 “逼疯” 到 “觉悟” ，未来又如何落地
- ChatGPT｜一文读懂GPT-4！
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一周“金”选
内容评审们会在过去的一周内对社区深度技术好文进行挖掘和筛选，优质的技术文章有机会出现在下方榜单中，排名不分先后。
前端
生产上的问题你不会用 sourcemap 定位吗？ @ 熊的猫
没有埋点也没有接入错误监控的老项目出了问题，有没有其他方法能够快速帮助我们定位详细错误信息的方式呢？
我搞了个可以全自动化国际化的工具... @ pekonchan
纯个人创造，采用创新方案帮助你实现国际化自动化工作，大大提高工作效率！能够自动收录词条、自动转译代码、自动翻译等能力。
我开源了一款轻量级前端监控sdk @ LuciferHuang
本文主要介绍的是笔者的开源项目，前端监控 sdk：heimdallr-sdk。
纯前端实现 Excel在线解析和预览（兼容APP、Web、小程序） @ 左肩有你
本文实现了一个可以进行常规 Excel 文件的在线预览功能，完全不需要后端任何服务，可以为前端同学开发 Excel 编辑软件提供一种比较可靠的思路。
后端
在网络IO设计中，有两种高性能模型：Reactor模型和Proactor模型。Reactor基于同步IO模式，Proactor基于异步IO模式。而Netty网络框架，Redis等中间件中都有使用到Reactor模型。本文将对Reactor模型的三种分类进行学习和实现。
火山引擎 DataLeap：揭秘字节跳动业务背后的分布式数据治理思路 @ 字节跳动技术团队
经过十多年的发展， 数据治理在传统行业以及新兴互联网公司都已经产生落地实践。字节跳动也在探索一种分布式的数据治理方式。
Spring Cloud Alibaba Nacos是通过客户端和服务端的心跳机制，来实现服务的注册和下线的，Nacos的心跳机制默认是存在BeatInfo的period属性里面的，默认的心跳周期是5s，心跳的超时时间是15s，就意味着如果超过15秒不发送心跳，Nacos就认为这个服务不健康了，超过30秒该实例就将被Nacos删除下线。
但在某种情况下，默认的心跳时间30秒太长了，服务的上线和下线的感知还是有点慢的，为了能让服务上下线进行快速感知，笔者调整了Nacos的心跳配置时间。
面试官考我，单例类中为什么要使用volatile关键字？我表示...😏 @ bug菌
如何保证单例类线程安全？一文带你深入探索，告诉你如何解决该种情况出现。
Android
不少同学认为：保活不是看系统的心情么，系统想让谁活谁才能活，作为app开发者，根本无能为力。可真的是这样的吗？
使用DSL+MVI+SharedFlow的方式写了一个登录页面，这代码以后就这么敲了 @ Coffeeee
希望可以通过这篇文章，给一些不太愿意写xml布局，或者想尝试声明式UI而项目又不太方便转Compose或者Flutter的小伙伴们提供一个新的思路。
优化@BuilderInference注解，Kotlin高版本下了这些“毒手”！ @ 长安皈故里
笔者最近对于kotlin1.5.0及以上特性进行了一番了解，发现@BuilderInference注解高版本进行了不小的优化，本文就进行讲解下。
IOS
Swift AsyncThrowingStream 和 AsyncStream 代码实例详解 @ Swift社区
AsyncThrowingStream 和 AsyncStream 是 Swift 5.5 中由 SE-314 引入的并发框架的一部分。异步流允许替换基于闭包或 Combine 发布器的现有代码。
OC底层原理（十四）类扩展与关联对象 @ JackeyJin
人工智能
光知道ControlNet好用，不想知道它背后的原理么？今天就看一看这篇论文，带大家了解一下ControlNet是如何炼成的。
最近AI比较火，本文主要分享在AI绘画中整理的一些小知识。
聊聊ChatGPT之抛砖引玉 @ 用户2933622095944
本文主要分为三部分： 1. 介绍ChatGPT的原理，包括：InstructGPT的模型结构、数据集、训练、实验、ChatGPT的算力消耗； 2. 介绍下游应用 3. 笔者自己的一些思考。
经典论文-MobileNet V1论文及实践 @ uncle_ll
论文提出了一类有效的模型，称为MobileNets, 专注于移动端和嵌入式视觉应用程序。能在目标检测 、细粒度分类、人脸属性和大规模地理定位等用例中有效使用。
【翻译】图解Stable Diffusion @ Ann
AI最近比较吸引人的一个方向是图像生成。从文本描述中生成图像，某种意义上也意味着人类创造艺术的方式的转变。Stable Diffusion的发布是这一发展的里程碑，因为它的存在让普通用户使用高性能模型成为可能。
在试过AI图像生成后，你肯定想知道其背后原理。本文就是对Stable Diffusion工作原理的简要介绍。
使用飞桨高阶自动微分功能探索AI+结构领域科研 @ 飞桨PaddlePaddle
本期聚焦于结构领域中的“高阶”物理机理，向大家说明飞桨如何利用“高阶自动微分算子”处理结构领域中的经典问题。在案例中将介绍如何使用飞桨框架对4阶以上偏微分方程进行无监督求解，同时结合DeepXDE或赛桨PaddleScience等科学计算工具组件获得更好的开发体验。
使用 SpeechT5 进行语音合成、识别和更多功能 @ HuggingFace 的个人主页 - 动态 - 掘金
SpeechT5 是一种架构中的三种语音模型。它可以做：语音到文本，用于自动语音识别或说话人识别；文本转语音，用于合成音频；语音到语音， 用于在不同语音之间进行转换或执行语音增强。
Diffusion Model原理详解及源码解析 @ 秃头小苏
本文为大家介绍Diffusion Model（扩散模型 ），它对标的是生成对抗网络（GAN），只要GAN能干的事它基本都能干。笔者之前用GAN网络来实现一些图片生成任务其实效果并不是很理想，而且往往训练很不稳定。但是换成Diffusion Model后生成的图片则非常逼真，也明显感觉到每一轮训练的结果相比之前都更加优异，也即训练更加稳定。
本文将用通俗的语言和公式为大家介绍Diffusion Model，并且结合公式为大家梳理Diffusion Model的代码，探究其是如何通过代码实现的。
热点观察
搜集行业热点，洞察技术趋势。
GPT-4凌晨已发布赶紧申请，前端小白用最近用刚学的golang对接了GPT-3.5的6个接口 @ 那个曾经的少年回来了
静下心来学习一下当前最火热的chatgpt，笔者作为一个前端，最近也在学习golang，索性就用go语言来对接openai的几个接口吧，作为自己的小工具，后续细节将不断优化。
不被ChatGPT征服，就要征服ChatGPT! @ 37手游后端团队
不被ChatGPT征服，就要征服ChatGPT! 本文将介绍chatGPT相关知识和工具，并有对应的demo 调用参考，教你一键玩转chatGPT！
面向 ChatGPT 开发 ，我是如何被 AI 从 “逼疯” 到 “觉悟” ，未来又如何落地 @ 恋猫de小郭
ChatGPT 从落地实现上看，不是单纯的统计模型， 它的核心并不是完全依赖于它的「语料库」，更多来自于临场学习的能力「 in-context learning」，这就是 ChatGPT 不同于以往传统 NLP「一切都从语料的统计里学习」的原因。
而作为一个普通开发者，笔者关心的是 ChatGPT 可以如何提升我的开（mo）发（yu）效率，只是没想到随手一试，笔者竟会被 ChatGPT 的 「 in-context learning」 给「逼疯」。
5分钟带你看完百度文心一言发布会！
本文将带你：了解GPT-4、知道GPT-4的用途、了解GPT-4的不足以及如何体验GPT-4。
程序人生
社区活动日历
活动日历
| 活动名称 | 活动时间 | 活动主理人 |
|---|---|---|
| 写好文，参与现金奖池瓜分丨金石计划3.0玩法大升级！ | 3月08日 - 4月21日 | @小斗金 |
| 人工智能领域的创作者速速集结 丨官方扶持来袭！ | 3月13日 - 4月9日 | @小斗金 |
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