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【掘金一周】本期亮点：
- 【特征选择】Filter - 过滤法中的数学原理
- 【Flow】图文详解Kotlin中SharedFlow和StateFlow
- 兄弟，王者荣耀的段位排行榜是通过Redis实现的？
- React最佳实践之"你可能不需要 Effect"
上榜规则：文章发布时间在本期「掘金一周」发布时间的前一个月内；且符合各个栏目的内容定位和要求。
一周"金"选
内容评审们会在过去的一周内对社区深度技术好文进行挖掘和筛选，优质的技术文章有机会出现在下方榜单中，排名不分先后。
前端
推送数据？也许你不需要 WebSocket @ zxg_神说要有光
提到推送数据，大家可能会首先想到 WebSocket。确实，WebSocket 能双向通信，自然也能做服务器到浏览器的消息推送。但如果只是单向推送消息的话，HTTP 就有这种功能，它就是 Server Send Event。
多年老鸟教你TypeScript要做的性能优化、关键字进阶与实践、常用几个技巧 @ 易师傅
基于自己使用 TypeScript 有了几年的时间，故简单做一个总结，如果你想进阶高级 TSer 以及想如何更好的写好 TS 代码，我觉得这篇文章对你肯定是受益匪浅，终身受用 ~
🚀3.40秒到231.84毫秒，我用Performance面板分析性能瓶颈全流程（多图流量预警⚠️）@ 一只大加号
工作中发现了一个下拉框打开的数据比较慢，并且打开弹框的时候会有相当长一段时间的延迟，下拉的弹框不是使用组件库的，而是自己封装的一个组件，怀疑存在数据量过大影响的情况，所以借助性能分析工具来找出具体的原因。
React最佳实践之"你可能不需要 Effect" @ 荣达
曾经本小白R的水平一直停留在会用React写业务，讲究能跑就行的程度，最近尝试学习一些关于React的最佳实践，感兴趣的朋友一起上车吧！！
刚好看到这么一个东西，甘特图，然后又发现好像*echarts* 里面没有这个图形渲染，也去找了一下插件，都不符合我的要求，然后自己就想着看能不能实现一个，然后说干就干，过程还挺复杂的，不过一想清楚了，也就还行。
后端
兄弟，王者荣耀的段位排行榜是通过Redis实现的？ @ 哪吒编程
在王者荣耀中，我们会打排位赛，而且大家最关注的往往都是你的段位，还有在好友中的排名。作为程序员的你，思考过吗，这个段位排行榜是怎么实现的？了解它的实现原理，会不会对上分有所帮助？
MongoDB保姆级指南(上)：七万字从零到进阶，助你掌握又一款强大的NoSQL！ @ 竹子爱熊猫
在之前的文章中，关于数据存储这个方向，咱们用《全解MySQL专栏》深入剖析了
MySQL这个关系型数据库，也单开过《Redis综述篇》来讲述Redis这个非关系型数据库，可是数据存储太过庞大，表现优异的产品还有很多，本文咱们聊聊MongoDB。
MongoDB保姆级指南(上)：七万字从零到进阶，助你掌握又一款强大的NoSQL！ @ 竹子爱熊猫
在之前的文章中，关于数据存储这个方向，咱们用《全解MySQL专栏》深入剖析了
MySQL这个关系型数据库，也单开过《Redis综述篇》来讲述Redis这个非关系型数据库，可是数据存储太过庞大，表现优异的产品还有很多，本文咱们聊聊MongoDB。
移动端
对于Android开发，Jetpack Compose真的要开始学起来了？ @ 小马快跑
很遗憾，Jetpack Compose 确实要学起来了（快起来，你还能学！哈哈...），随着Jetpack Compose 版本的不断迭代，API 逐渐稳定了，性能也越来越好了。
App 出海实践：Google Play 结算系统 @ 业志陈
在最近的一年多时间里，我一直在负责一个海外项目的开发工作，这个过程中也接入了 Google Play 结算系统。在刚开始时，由于对当中的各个概念不够了解，其整体支付流程又和国内常用的各类支付服务相差挺大的，导致我走了不少的弯路，这里我就来写一篇文章，对 Google Play 结算系统进行详细介绍，希望对你有所帮助
【Flow】图文详解Kotlin中SharedFlow和StateFlow @ Taonce
在进入StateFlow和SharedFlow学习之前，我们先回顾下Flow的基本知识，在之前的文章中有介绍过，Flow是一种冷流，只有在收集者开始收集数据的时候，它才会去发射数据，而今天介绍的StateFlow和SharedFlow却是一种热流，只要有数据它们就会发射并不会在意有没有收集者。
人工智能
【特征选择】Filter - 过滤法中的数学原理 @ rink1t
本文主要对特征工程中特征选择部分的部分常见方法的数学原理进行讲解，将不涉及或很少涉及代码实现或应用，阅读前请确保已了解基本的机器学习相关知识。
推荐场景的特点是表多、数据更新频繁、单次查询会涉及多张表。了解这些特点，对于推荐引擎的设计非常重要。通过阅读本文，希望能对大家了解推荐引擎有一定帮助。
使用 Amazon SageMaker 的生成式 AI 定制个性化头像 @ 亚马逊云开发者
在本文中,我们演示了如何使用 Amazon SageMaker 中的 Stable Diffusion 2.1基础模型构建个性化头像解决方案,并通过多模型端点(MME)同时节省推理成本。 该解决方案演示了,通过上传10-12张自拍照,您可以微调一个个性化模型,然后基于任何文本提示生成头像。
社区活动日历
| 活动名称 | 活动时间 | 活动主理人 |
|---|---|---|
| 🌟 金石计划5.0｜热爱技术坚持创作，传递价值！ | 8月1日 - 9月10日 | @靠谱活动专家 |
| 更文挑战玩法升级，快乐成长不迷茫｜掘金·日新计划 | 8月14日- 9月22日 | @小斗金 |
| ✏️ 创作者训练第二期 | 9月6日-9月30日 | @靠谱活动专家 |
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