资讯
文章推荐
边缘 AI 指的是在数据源附近（如传感器或设备）进行数据处理和分析的人工智能技术。这与传统的云计算相比，边缘 AI 能更快地处理数据并减少延迟。文章中主要讲解了边缘 AI 的优势、应用场景、主要挑战。
文章详细描述了一起由于内核版本升级导致的严重内核故障,并着重分析了故障产生的原因以及排查过程。探讨了内核小白如何利用有限的知识和工具定位和解决此类故障的方法。
本文主要通过本地 demo 手把手清晰的实现了基于 Nginx 的灰度上线系统，可对灰度有个更直观深度的理解
本文讲述了小红书瀑布流的实现：
- 获取服务端的数据（存储着图片的高度和宽度）
- 遍历数据，根据图片的高度获取当前最小高度一列算出该图片的左偏移量和上偏移量（最初始的第一行除外）
- 由于文案的内容多少不固定会分行，导致高度的每个卡片的容器高度（图片➕文案）不能确定，需在 nextTick 中（即 DOM 已经进行了挂载但是还没有渲染到界面上），计算下 每个卡片的具体高度，重新计算卡片的左偏移量和上偏移量
- 监听视口宽度改变，重置数据，重新走一遍上述数据处理
- 宽度改变到一定程度，改变列数。同时重置数据，重新走一遍上述数据处理
文章整体从会员体系的底层逻辑、会员规则的设计、建立持续的会员增长体系三个方面分享对会员体系的认识，讲述：如何从 0 到 1 搭建起一套会员体系？
本文章对动态化容器抽象总结为四层：UI 框架，运行时支持、平台抽象层、渲染层，深度分析了 4 层各自的定义层及其目标。 同时也阐述了对终端渲染的技术发展的观点：
- 前端代码运行在不受我们控制且计算资源有限的用户设备上，不同于后端的主要问题是高并发，前端的主要问题是怎样把代码低成本跨过物权边界送到大规模且不同的用户的设备上并高效运行起来。
- 性能表现好原生要做动态化降低部署成本，部署成本低的H5要优化性能提升用户体验。换句话说，前端工程领域的核心问题是部署成本和用户体验的平衡
小茗推荐
最后
关注公众号「Goodme前端团队」，获取更多干货实践，欢迎交流分享。
