有道AI情报局

本文的重点在于如何定量的排查冷启动过程中的耗时操作，并提供对应的优化思路和实践方法总结。同时本文涉及到的冷启动优化主要涵盖两个方面：Application 的性能优化和 Launcher Activ

本文介绍了异步模型和 Promise 设计模式的实际应用场景，讨论了异步API的设计原则，并介绍了相应的解决方案。

本系列文章共2篇，对 Java 语言的异步非阻塞模式进行科普。《原理篇》讲解异步非阻塞模型的原理，以及核心设计模式“Promise”的基本特性。《应用篇》会展示更加丰富的应用场景，介绍 Promise

本文将从业务场景出发，介绍 Ceramics 的技术实现，并讲述其如何高效地为高质量的互动内容生产赋能，希望能给对 Web 互动技术感兴趣的前端开发人员提供一些参考。

本文主要描述了怎么样提高一个客户端开发排查和定位的效率，并且动手写了一个小工具的实践和思考，以及团队中其他合作者能够提高了定位问题效率，验证功能是否准确的效率。 作者/马杰 中国大学 MOOC 团队

本文将以有道精品课项目组的物流后台服务为例，介绍 seata 框架落地的过程，遇到的问题以及解决方案。

在人工智能技术不断深入发展的今天，我们对于计算的性能要求越来越高。随着数据的指数式增长，依靠云侧的计算已经显现了诸多不足，例如数据处理的实时性、网络条件制约、数据安全等，因此端侧的推理则愈发重要。

导读 这篇文章主要给大家分享精品课测试团队为保证大促稳定性，在最近一年半时间的所做的一些尝试和探索。

React性能优化是在业务迭代过程中不得不考虑的问题，大部分情况是由于项目启动之初，没有充分考虑到项目的复杂度，定位该产品的用户体量及技术场景并不复杂，那么我们在业务前期可能并不需要考虑性能优化。