数据服务和数据分析系统也是无法统一，分析产生的数据结果往往是离线的，需要额外开发数据服务，无法快速转化为线上服务赋能外部系统，使得分析和服务之间难以快速形成闭环。而且在以往数据加工过程中存储往往只考虑了当时的需求，当后续需求场景扩展，最初的存储引擎可能不适用，导致一份数据针对不同的场景要存储到不同的存储引擎，带来数据一致性隐患和成本浪费问题。

LangChainLangChain是一个以 LLM （大语言模型）模型为核心的开发框架，LangChain的主要特性： 可以连接多种数据源，比如网页链接、本地PDF文件、向量数据库等 允许语言模型与其环境交互 封装了Model I/O（输入/输出）...

本章节从精准定位、分层设计、异步组件、拖拽四个方面分析飞码画布设计。

归并排序遵循分治的思想：将原问题分解为几个规模较小但类似于原问题的子问题，递归地求解这些子问题，然后合并这些子问题的解来建立原问题的解，归并排序的步骤如下

JsonPath是一种能够提取部分JSON文档属性、对象、数组的语法，支持条件过滤、数学运算、字符串处理等功能。JsonPath与JSON文档就像 XPath 表达式与 XML 文档结合使用一样。

就在 11.10 号早上，ChatGPT 已经偷摸的把GPTs功能，开放给所有尊贵的 Plus 用户了。随着这波的功能开放，界面也是改了不少。点击左侧的 Explore 或者左下角的用户处，就可以直接进入新的 GPTs 功能：

Node.js是一个基于ChromeV8引擎的JavaScript运行环境，使用了一个事件驱动、非阻塞式I/O模型，让JavaScript 运行在服务端的开发平台，它让JavaScript成为与PHP、Python、Perl、Ruby等服务端语言平起平坐的脚本语言。Node中增添了很多内置的模块，提供各种各样的功能，同时也提供许多第三方模块。

Promise对象用于清晰的处理异步任务的完成，返回最终的结果值，本次分享主要介绍Promise的基本属性以及Promise内部的基础实现，能够帮我们更明确使用场景、更快速定位问题。

笔者前文“浅析代码可视化”中讲述了代码可视化的基本实现原理，并给出了一些业界的应用场景。由于涉及原理和技术范围较广，以笔者能力难以做到面面俱到，为了减少信息传递偏差，便给出了一些信息来源供读者深入阅读。不过针对文中提到应用场景中的一些小的功能点，可以拿出来详尽的分析一下实现方案，以小见大。因此本文将针对代码可视化在代码变更影响分析上的应用做较详细的阐述，希望能对大家有所帮助。

分享一款用于分析iOSipa包的脚本工具，使用此工具可以自动扫描发现可修复的包体积问题，同时可以生成包体积数据用于查看。这块工具我们团队内部已经使用很长一段时间，希望可以帮助到更多的开发同学更加效率的优化包体积问题。