场景

本篇文章我们介绍了在项目中遇到的性能诊断的需求和场景，并提供了一种通过插桩的方式对具体方法进行分析的技术方案，介绍了方案中遇到的难点以及解决方法，以及实际使用过程中可能存在的扩展场景。

学习这其中的 池化架构​ 思想，对平时项目开发还是能提供一些灵感的，其次对那些一次性使用 byte[] 的场景，用池化是个非常不错的方法，这也是我对朋友dump分析后提出的一个优化思路。

React-Spring​ 是一个非常优秀的动画库，它的接口 hook​化的设计、常用场景的完美支持，十分贴合react的生态系统，使得它在 Github​ 斩获了 26.3k​的 star，所以这是一款值得推荐的库。

Narrator可以从文本描述中自然可控地生成人与场景交互，适用于各类情况：由空间关系指导的交互、由多动作指导的交互、多人场景交互，以及上述类型的自由组合。

在这篇文章中我们从各种场景分析了同步与异步这两个概念，但是不管在什么场景下，同步往往意味着双方要相互等待、相互依赖，而异步意味着双方相互独立、各行其是。希望本篇能对大家理解这两个重要的概念有所帮助。

基于公司Bamboo、EOS，SonarQube平台，在项目中开展CICD持续集成与部署。介绍CICD开展的场景，项目中的实际应用，以及后续规划。

图像合成在艺术创作、海报设计、电子商务、虚拟现实、数据增广等领域有着广泛应用。新物体无缝融入背景图像的可控方法。

在一些轻量级的需要规则引擎的场景下，AviatorScript 真的太香了，尤其是它的扩展性，支持通过Java自定义函数，我甚至可以在脚本里查询数据库、查询Redis、调用外部接口……这样就可以像搭积木一样搭建想要的功能。

苹果官方在专利中表示：“在传统场景下，用户可能需要多种计算设备，来满足不同的使用需求。而通过模块化设计，可以重新配置这些设备，提高不同场景下的工作效率。”

RocketMQ 自身会存储消息，相当于帮我们实现了消息发送的记录；发送半消息相当于插入一条消息发送记录；发送确认消息相当于更新消息发送记录；消息回查相当于后台任务的补偿和重试。

本文主要从理论层面为大家介绍写好代码的需要哪些知识储备，下一篇会从具体业务场景出发，具体实操怎么结合这些理论知识来把代码写好。

在今天的文章中总结了使用 @Transactional注解导致事务失效的几个常见场景，如果 @Transactional事务不生效，则可以根据这几种情形排查一下，其实次数最多的也就是发生自身调用、异常被捕获、异常抛出类型不匹配这几种场景。

在工作中现阶段主要受限于信息安全和技术瓶颈，直接使用 GPT 的场景会相对比较有限，自己用数据训练大模型成本又太高，所以在起步阶段以工具化的形式快速应用到现有场景为主，而且需要这些场景不包含业务数据，以尽可能的确保信息安全。

为了可以应对更多场景，我们期望可以配置加载中的提示信息，不配置使用默认值，如果是 false ，那么仅展示 loading 图。

Numpy 是作科学计算和数据分析的最重要的库之一，并行性是提升其性能的重要手段。文章介绍了 5 种可以实现 Numpy 并行性的场景和方法：加载/保存 Nu