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【掘金一周】本期亮点：
- 🔥一文带你从0到1做性能优化------国际化业务中台性能优化实践（上）
- Vue3项目实战之实现物品小球飞入购物车动画
- 我是如何实现Go性能5倍提升的？
- 使用Apache Commons Chain实现命令模式
- 实时数仓投放主备链路Diff测试工具落地实践
- 深入理解经典红黑树 | 京东物流技术团队
- 字节跳动安全研究团队公布大模型联邦精调最新研究进展
- Dart 启动流程解析：探秘梦之起源
「上榜规则」：文章发布时间在本期「掘金一周」发布时间的前一周内；且符合各个栏目的内容定位和要求。 如发现文章有抄袭、洗稿等违反社区规则的行为，将取消当期及后续上榜资格。
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
古茗的前端数据中心包含了前端监控、性能、日志、埋点等能力，还支持错误分析、埋点分析报表等功能 不仅支持小程序、web 还支持客户端 flutter、服务端 nodejs 等。本文作者带你了解他们是如何做前端数据中心的。
本文作者从定制优化方案、详解优化过程的方式带你深入了解limu
物品小球飞入购物车动画是现在许多项目中都会运用到的一个动画技术，不仅好看还很好玩捏~
该动画也是作者自己在写项目的时候想要实现它，经过学习，也是成功实现啦！所以，现在该篇文章将会非常详细地带大家实现这个动画效果，以及在实现过程中会遇到的问题。
🔥一文带你从0到1做性能优化------国际化业务中台性能优化实践（上） @ T___
如果你正在负责自身项目或团队的性能优化工作，想知道应该如何快速推进并达成既定目标； 或者作为前端新人，想了解在实际工作中应该怎样理论结合实际将前端页面加载性能做到极致。 本文将带你完成从0到1的前端性能优化。
后端
酷家乐基于Clickhouse实现的调用链全保留方案实践 @酷家乐监控技术团队
在分布式系统中，前端发起的一次请求可能经过了多个微服务、多台机器、多个中间件，这使得排查问题变得艰难，调用链通常是帮助开发同学快速定位、排查线上问题的重要手段。酷家乐通过自研的Hunter SDK来进行分布式服务调用链追踪，Hunter主要借鉴了Google Dapper论文的开源版本Twitter Zipkin实现。
使用Apache Commons Chain实现命令模式 @宋小黑
本文作者通过理论实践相结合的方式带你了解怎样用Commons Chain来实现命令模式，让代码变得更加优雅和高效。
代码的稳健、可读和高效是每一位 coder 的共同追求，写出更高效的代码不仅让自己爽、让 reviewer 赏心悦目，更能对业务带来实际的正面影响。本文将从实践及源码层面对 Go 的高性能编程进行解析，带你进入 Go 的高性能世界。
Kubernetes Storage 101: 浅谈如何实现一个 CSI 插件 @CloudNative101
本文我将继续和大家聊一聊关于 K8s 存储的一个重要组成部分：Container Storage Interface (CSI)。 在本文的内容中，我们将会了解到 CSI 的工作原理、核心概念以及如何将其集成到你的容器化环境中。
Android
如何应对Android面试官->嵌套滚动原理大揭秘，实战京东首页二级联动 @老A说
本章作者主要从 嵌套滑动、滑动冲突方案解决来入手揭秘嵌套滚动原理及京东首页二级联动实战。
本文作者阅读一篇关于 Dart 服务端的应用开发文章，其中的「Dart 的 GC 机制不适合需要长时间运行的服务端应用」这句话让作者思考了一个问题：现代高级语言居然在长时间运行会有内存问题？正是上面这个问题给了我一点启发，我想如果能弄清楚 Dart GC 机制并解释上面这个现象一定是一个有趣且有意义的事。在此之后便开始了 Dart VM 的源码阅读，本专栏就是作者的学习历程。
人工智能
目前实时数仓提供的投放实时指标优先级别越来越重要，特别下游为规则引擎提供的数仓数据，直接对投放运营的广告投放产生直接影响，数据延迟或者异常均可能产生直接或者间接的资产损失，本文作者就带你了解实时数仓投放主备链路Diff测试工具的落地实践。
本文作者通过经典案例带你深入理解红黑树。
本文将聚焦于 Transformer ，这是一个利用注意力机制显著提升模型训练速度的先进模型。在特定任务上，Transformer 甚至超过了谷歌的神经机器翻译模型。但它最大的优势在于适合并行处理。Google Cloud 甚至推荐将 Transformer 作为使用其 Cloud TPU 的参考模型。接下来，作者将带你深入分析 Transformer 的工作原理。
在本文中，作者探讨了向量数据库及其在解决大语言模型（LLM）应用中的局限性的重要性。了解了向量数据库的基本概念、数据存储方式以及如何进行向量数据的检索， 同时介绍了一些常见的ANN算法，如Flat、k-means、LSH等，以及它们在向量数据库中的应用。
字节跳动安全研究团队公布大模型联邦精调最新研究进展 @ 字节跳动安全中心
近日，字节跳动安全研究团队联合南京大学在⼤语⾔模型联邦精调领域发布了研究论文 A Split-and-Privatize Framework for Large Language Model Fine-Tuning 。该论文主要关注在模型即服务 (Models-as-a-Service, MaaS) 场景下，大语言模型 (Large Language Model, LLM) 精调服务中模型和数据的隐私问题。论文提出了一种基于分割学习的"分割-隐私化" (Split-and-Privatize, SAP) 联邦精调框架，能够在保障模型和数据隐私的同时，有效提升模型在下游任务上的可用性，为大语言模型精调服务的实际应用落地做了更多探索努力，本文就带你深入了解。
社区活动日历
活动日历
| 活动名称 | 活动时间 | 活动主理人 |
|---|---|---|
| 一个关键词总结2023，你会选择哪个词呢？2023年终总结征文活动 | 2023年12月06日-2024年1月20日 | @小斗金 |
| 🏆 技术专题23 期： 2023年度技术盘点征文 | 2023年12月15日-2024年1月21日 | @小斗金 |
| 博客搬家 1月 2024年 ，让掘金见证你的成长吧，即刻开启写作之旅！ | 2023年1月9日-2024年1月31日 | @小斗金 |
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