从 Flutter 和前端角度出发，聊聊单线程模型下如何保证 UI 流畅性
文章主题是“单线程模型下如何保证 UI 的流畅性”。该话题针对的是 Flutter 性能原理展开的，但是 dart 语言就是 js 的延伸，很多概念和机制都是一样的。具体不细聊。此外 js 也是单线程模型，在界面展示和 IO 等方面和 dart 类似。所以结合对比讲一下，帮助梳理和类比，更加容易掌握本文的主题，和知识的横向拓展。
相关分享
AutoConsis：UI内容一致性智能检测
深入分享了美团在 UI 自动化一致性检测上的技术方案，从设计思路到实际应用，全面展示了如何提升产品质量和用户体验！想了解大厂如何用技术解决复杂问题？快来阅读并转发！
无图
大前端：如何突破动态化容器的天花板？
长久以来，容器要实现动态化和双端复用，难免要牺牲掉一些性能。有没有办法让动态化容器的性能尽可能接近原生？美团金服大前端团队给出了一种解决方案，尝试突破动态化容器的天花板。
无图
一种适用于 Zustand 和 React Query 的前端数据管理方式
本文介绍了一种结合Zustand和React Query进行前端数据管理的方法。作者指出，直接使用React Query进行复杂数据的乐观更新可能会导致性能和维护问题。通过使用Zustand创建数据映射表和自定义hook，可以简化状态管理和数据同步，提升效率和可维护性。文章还提供了在开发RSS信息流浏览器“Follow”中的应用示例。
无图
【大模型系列】指令微调
本文总结了大模型中的指令微调（Instruction Tuning）技术，重点介绍了如何通过指令化数据对大语言模型进行参数微调以提升任务性能。文章探讨了数据构建方法如Self-Instruct和Evol-Instruct，以及微调策略包括优化设置和高效微调方法。通过这些技术，模型可以在多任务场景中表现出色。此内容对希望提升大语言模型能力的研究者和开发者具有参考价值。
无图
【大模型系列】提示学习
本文介绍了提示学习（Prompt Learning）的基础概念和应用场景。作者详细讨论了提示学习在大语言模型中的作用，以及如何通过优化提示来提高模型的任务表现。文章还分享了在实际应用中调整和设计提示的技巧，并探讨了该技术在自然语言处理中的未来发展趋势。这篇文章为希望利用大模型进行高效自然语言处理的开发者提供了有价值的见解。
无图
聊聊Top Layer顶层特性的隐患与实践
文章探讨了Web开发中使用<dialog>元素和其他顶层特性的方法和潜在问题。作者介绍了如何通过showModal()方法使<dialog>元素成为顶层，从而覆盖页面其他元素，并详细讨论了顶层元素带来的显示问题及其解决方案，如使用showPopover()方法显示自定义提示信息。此外，文章还分享了对未来技术兼容性和实用性的见解。
无图
大批量动画模型的优化
最近和公司一个开发团队探讨了一下他们正在开发的游戏中遇到的性能问题，看看应该如何优化。这个游戏的战斗场景想模仿亿万僵尸(They are billions）的场景。在亿万僵尸中，场景中描绘了上万的僵尸潮，但我们这个游戏，超过 500 个僵尸就遇到了性能问题。固然，手机的硬件性能比不上 PC ，但 500 这个数量级还是略低于预期。
对于游戏中大量类似的动画物体，肯定有方法可以优化。
无图
无图
无图
聊聊 Go 的边界检查消除技术
在翻译的从慢速到SIMD一文中， SourceGraph工程师其中的一个优化就是边界检查消除(BCE,bounds check elimination)技术，同时他也抛给了读者一个问题：
为啥在使用 a[i:i+4:i+4] 而不是 a[i:i+4]?
本文第一部分先回答这个问题。 第二部分介绍更好的边界检查消除方法。 第三部分再全面梳理Go的边界检查消除技术。
无图