我们在开发webapi项目时如果遇到api接口需要同时支持多个版本的时候，比如接口修改了入参之后但是又希望支持老版本的前端（这里的前端可能是网页，可能是app,小程序等等）进行调用，这种情况常见于app，毕竟网页前端我们可以主动控制发布，只要统一发布后所有人的浏览器下一次访问网页时都会重新加载到最新版的代码，但是像app则无法保证用户一定会第一时间升级更新最新版的app，所以往往需要api接口能够同时保持多个版本的逻辑，同支持新老版本的调用端app进行调用。针对上面的描述举一个例子：比如一个创建用户的接口，api/user/createuser如果我们这个时候对该接口的入参和返回参数修改之后，
前言 所谓的APP和H5打通，是指H5集成JavaScript数据采集SDK后，H5触发的事件不直接同步给服务器，而是先发给APP端的数据采集SDK，经过APP端数据采集SDK二次加工处理后存入本地缓存再进行同步。一、App与H5打通原因1.1数据丢失率 APP端采集数据的丢失率一般在1%左右，而H5采集数据的丢失率一般在5%左右（主要是因为缓存，网络或切换界面等原因）。因此，如果APP与H5打通，H5所有事件都可以先发给APP端数据采集SDK，经过APP端二次加工处理后并入本地数据库，在符合特定策略后进行数据同步，即可把数据丢失率由5%降低到1%左右。1.2数据准确性 众所周知，H5无
前言 所谓的APP和H5打通，是指H5集成JavaScript数据采集SDK后，H5触发的事件不直接同步给服务器，而是先发给APP端的数据采集SDK，经过APP端数据采集SDK二次加工处理后存入本地缓存再进行同步。一、App与H5打通原因1.1数据丢失率 APP端采集数据的丢失率一般在1%左右，而H5采集数据的丢失率一般在5%左右（主要是因为缓存，网络或切换界面等原因）。因此，如果APP与H5打通，H5所有事件都可以先发给APP端数据采集SDK，经过APP端二次加工处理后并入本地数据库，在符合特定策略后进行数据同步，即可把数据丢失率由5%降低到1%左右。1.2数据准确性 众所周知，H5无
背景在公司和业务发展到一定阶段，高层管理者会逐步期望从直觉化的管理逐步转向量化的关键指标管理；同时从hr层面okr和kpi的考核逐步从直觉化的定性考核，转变为数据化指标考核为主做评估和分析。此时中层管理者要实践关键指标读取和分析，及对团队成员从长期关注，变成短期快速反馈并推进绩效改进。难点1.研发成果难以评估：研发属于研究性的脑力输出,不同能力输出的结果是不一样的，难以通过可见性的指标精准评估成果的好坏。2.研发指标容易作弊：研发指标难以通过自动化的标准准确输出可靠，诸如代码质量只能是相对的。特定的指标容易通过作弊的方式达成（比如代码行数）。3.大量重复性的统计：量化指标需要大量研发过程性数据
背景在公司和业务发展到一定阶段，高层管理者会逐步期望从直觉化的管理逐步转向量化的关键指标管理；同时从hr层面okr和kpi的考核逐步从直觉化的定性考核，转变为数据化指标考核为主做评估和分析。此时中层管理者要实践关键指标读取和分析，及对团队成员从长期关注，变成短期快速反馈并推进绩效改进。难点1.研发成果难以评估：研发属于研究性的脑力输出,不同能力输出的结果是不一样的，难以通过可见性的指标精准评估成果的好坏。2.研发指标容易作弊：研发指标难以通过自动化的标准准确输出可靠，诸如代码质量只能是相对的。特定的指标容易通过作弊的方式达成（比如代码行数）。3.大量重复性的统计：量化指标需要大量研发过程性数据
本文有5230字，阅读大概需要10分钟。10分钟你肯定看不完，老老实实看吧。碎碎念事情是这样的，前两天晚上我嵩突然发了DreamStudio让我们玩一下。其实我现在正在做的方向就是扩散模型，然后恰好这个DreamStudio就是扩散模型，更巧的是它列了四条技术，第一个就是CLIP。那我们就来说一下CLIP是什么东西。CLIP论文地址：[2103.00020]LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervision(arxiv.org)代码地址：openai/CLIP:ContrastiveLanguage-ImagePretr
本文有5230字，阅读大概需要10分钟。10分钟你肯定看不完，老老实实看吧。碎碎念事情是这样的，前两天晚上我嵩突然发了DreamStudio让我们玩一下。其实我现在正在做的方向就是扩散模型，然后恰好这个DreamStudio就是扩散模型，更巧的是它列了四条技术，第一个就是CLIP。那我们就来说一下CLIP是什么东西。CLIP论文地址：[2103.00020]LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervision(arxiv.org)代码地址：openai/CLIP:ContrastiveLanguage-ImagePretr
