Swift 5.5 提供了盼望已久的 async/await 的功能，为多线程开发带来了前所未有的便利。但 Core Data 由于其特有的并发规则，使用不慎容易导致代码陷入不可控状态，因此让不少开发者对在 Core Data 中进行多线程开发产生了望而却步的情绪。本文将对 Core Data 并发编程中几个常见的问题予以提示，以便开发者更好地了解 Core Data 的并发规则，充分享受 Core Data 提供的强大功能。
SwiftUI 和 Core Data 之间相差将近十年 —— SwiftUI 随着 iOS 13 面世而 Core Data 则是 iPhoneOS 3 的产物；很久以前，它还没有被称为 iOS，因为 iPad 尚未发布。尽管时间相距遥远，Apple 还是投入了大量工作以确保这两种强大的技术能够完美地相互配合使用，这意味着 Core Data 就像始终以这种方式设计一样，已集成到 SwiftUI 中。
本期是 Swift 编辑组整理周报的第四十二期，每个模块已初步成型。各位读者如果有好的提议，欢迎在文末留言。
自 2014 年正式亮相以来，Swift 已步入其发展的第十个年头。虽然自 2015 年末起 Swift 便开始支持 Linux，但长期以来，其在非苹果平台上的推广和应用进展缓慢，许多人仍旧将 Swift 视作苹果生态下的专属语言。
Ask Apple 为开发者与苹果工程师创造了在 WWDC 之外进行直接交流的机会。本文对本次活动中与 Core Data 有关的一些问答进行了整理，并添加了一点个人见解。本文为下篇。
本篇文章中，我们将探讨Core Data with CloudKit应用中最常见的场景——将本地数据库同步到iCloud私有数据库。我们将从几个层面逐步展开：
上下文(背景/语境) context 是当前运行程序的环境。 网上各种不可说，模糊不清，但是一个概念的提出肯定有最初的含义。
最近几年DDD（领域驱动设计 domain-driven design）概念很火，它以统一的语言来表述业务流程和技术架构，方便领域专家、技术开发交流达成共识，不失为一个复杂业务的解决之道。
商品中心随着自身业务的发展，系统复杂度逐渐变高。在业务治理过程中，我们尝试引入了DDD来辅助进行现有业务的模型重建，并在此基础上完成了中台服务能力的沉淀和对外提供。通过将核心业务逻辑下沉内聚，降低调用方的业务复杂度，防范逻辑腐化。
提高开发效率，降低 Bug 发生率，是我们每个开发所追随的目标。个人认为通过 CocoaPods 实现模块化组件化，积累适合的组件模块，重复利用公用模块，不仅可以提高开发效率并且可以有效的降低 Bug 的发生，另外可以借助Gckit-CLI等脚本工具降低重复无用的代码编写，进一步提高开发效率，降低低级错误的发生，本文以下内容主要讲解个人通过 CocoaPods 结合Gckit-CLI实现开发效率的最大化的一些项目实践
在上节中，我提到“解空间”映射包含 3 部分的内容：战略设计、战术设计、代码实现。其中，战略设计主要包含 3 部分工作：
作者 | Sergio De Simone 译者 | 刘雅梦 策划 | 丁晓昀 脸书（Facebook）在 2012 年重写了其 iOS 应用程序，以利用原生性能，并提供了比以前基于 HTML5 跨平台实现更高的可靠性和可用性。脸书工程师 Dustin Shahidehpour 解释说，在重写后的十年里，应用程序代码库一直在不断发展，以适应新功能的引入，规避 SDK 限制，并跟上 iOS 平台的变化。 在原生重写的两年后，脸书的 iOS 应用程序开始出现与核心数据使用相关的可靠性问题。Shahi
传统模式下，企业的经营活动会产生大量的业务数据。财务人员需要根据业务数据，进行会计核算，并输出财务数据。通过这些财务数据，企业可以进行财务管理、财务分析、业务决策。但会计核算的工作量非常庞大，大多工作也比较基础、简单，可以被计算机替代。企业每年在基础的核算工作上会花费大量的人力资源，在更重要的财务管理、财务分析、业务决策上无暇顾及。为了解决此类问题，财务中台应运而生。
WWDC 2023 正在如火如荼地进行。苹果不仅带来了全新形态的硬件产品，还推出了几个相当震撼的新框架。本文将聊聊我对本届 WWDC 中 SwiftUI 5.0 和 SwiftData 的初步印象。
保证应用不因 Core Data 的原因导致意外崩溃是对开发者的起码要求。本文将介绍可能在视图中产生严重错误的原因，如何避免，以及在保证视图对数据变化实时响应的前提下如何为使用者提供更好、更准确的信息。由于本文会涉及大量前文中介绍的技巧和方法，因此最好一并阅读。
多线程性能问题指的是在使用多线程进行程序设计时，可能会遇到的性能下降、资源争用、上下文切换开销等问题。这些问题可能会导致程序运行效率降低，响应时间增加，甚至引发程序的不稳定性。
近年来，大语言模型（LLM）及其底层的 transformer 架构已经成为了对话式 AI 的基石，并催生了广泛的消费级和企业应用程序。尽管有了长足的进步，但 LLM 使用的固定长度的上下文窗口极大地限制了对长对话或长文档推理的适用性。即使是使用最广泛的开源 LLM，它们的最大输入长度只允许支持几十条消息回复或短文档推理。
过去几年通天塔一直处于快速的业务能力建设和架构完善的阶段，以应对不断增长的业务需求和容量、高可用等技术需求，现在通天塔平台已经能满足集团主站的大部分活动、频道搭建和运营能力，主流程的新需求越来越少，个性化需求和非标准化流程的数据源和服务接入的需求越来越多，有些甚至是京东零售体系外的，同时通天塔技术和产品也在积极主动寻求变化和创新，这些因素结合在一起驱动通天塔孵化出了一个以技术为导向的项目：通天塔积木，旨在构建一个基于完全开放的前端SDK和后端数据源&服务、高度灵活和强大的积木画布、能够快速移植和部署到任何第三方IT环境的活动搭建解决方案，这套方案的初衷和设计理念也契合了京东国际化赋能和PaaS化的战略。目前通天塔积木已经取得阶段性成果，已开始赋能京东国内和国际站，但如何应对异常复杂的积木业务逻辑和不可预知的业务变化，构建业务和底层技术基础实施的完全解耦的系统，一直是我们面对的巨大挑战。也是时候从更高视角来看清问题和源头，思考一种能应对和控制业务复杂度、具备强扩展性和弹性的解决方案。纵观我们的目标，DDD这个词不知不觉映入了我的眼帘。
过去几年，通天塔一直处于快速的业务能力建设和架构完善的阶段，以应对不断增长的业务需求和容量、高可用等技术需求，现在通天塔平台已经能满足集团主站的大部分活动、频道搭建和运营能力，主流程的新需求越来越少，个性化需求和非标准化流程的数据源和服务接入的需求越来越多，有些甚至是京东零售体系外的，同时通天塔技术和产品也在积极主动寻求变化和创新，这些因素结合在一起驱动通天塔孵化出了一个以技术为导向的项目：通天塔积木，旨在构建一个基于完全开放的前端 SDK 和后端数据源&服务、高度灵活和强大的积木画布、能够快速移植和部署到任何第三方 IT 环境的活动搭建解决方案，这套方案的初衷和设计理念也契合了京东国际化赋能和 PaaS 化的战略。
本期是 Swift 编辑组自主整理周报的第十一期，每个模块已初步成型。各位读者如果有好的提议，欢迎在文末留言。
1、进程和CLR的关系 一个进程可以只包含一个CLR,也可以包含多个CLR 2、CLR和AppDomain的关系 一个CLR可以包含多个AppDomain 3、CLR和线程池的关系 一个CLR只包含一个线程池 所以得出一个CLR下的多个AppDomain共享一个线程池和一个进程下的多个CLR拥有多个线程池的结论.注:多个线程池间的线程池相互不产生影响.
在了解qps、tps、rt、并发数之前，首先我们应该明确一个系统的吞吐量到底代表什么含义，一般来说，系统吞吐量指的是系统的抗压、负载能力，代表一个系统每秒钟能承受的最大用户访问量。
Oracle 在 Youtube 分享了一段关于JDBC 连接池的视频，演示了同等业务压力下，不同的连接池线程数设置对数据库性能的影响，HikariCP 转载了这个视频，并进行了一些分析。本文主要内容为英文原文的翻译（推荐阅读原文），部分内容为转述。
结合我们本次系列的第一篇博文中提到的上下文映射图（传送门：如何一步一步用DDD设计一个电商网站（一）—— 先理解核心概念），得知我们这个电商网站的核心域就是销售子域。因为电子商务是以信息网络技术为手段，以商品交换为中心的商务活动，一个好的核心域设计可以大大提升企业的竞争力和对市场变化的相应速度。
本期是 Swift 编辑组自主整理周报的第二十一期，每个模块已初步成型。各位读者如果有好的提议，欢迎在文末留言。
本文从需求分析到API设计，试图描述领域驱动设计的过程及思想。同时也能看的出领域驱动设计并不是孤立存在的，它为解决开发团队和业务人员之间沟通而生，进而驱动微服务的划分以及API的设计。
Part1 前言 在开源网站github上，有一段关于JDBC连接池的视频，演示了同等业务压力下，不同的连接池线程数设置对数据库性能的影响，并用文字进行了深入分析，得出在部分情况下，连接数/并发数并不一定是越高越好这样有意思的结论，本文主要内容为英文原文的翻译（推荐阅读原文，原文链接见文末）。 连接池是创建和管理一个连接的缓冲池的技术，这些连接准备好被任何需要它们的线程使用。 Part2 一个1万用户的测试 开发者在配置连接池的时候经常会犯下一些错误，因为理解了一些连接池参数的意义之后，实际配置的数值可能
过去几年，通天塔一直处于快速的业务能力建设和架构完善的阶段，以应对不断增长的业务需求和容量、高可用等技术需求，现在通天塔平台已经能满足集团主站的大部分活动、频道搭建和运营能力，主流程的新需求越来越少，个性化需求和非标准化流程的数据源和服务接入的需求越来越多，有些甚至是京东零售体系外的，同时通天塔技术和产品也在积极主动寻求变化和创新，这些因素结合在一起驱动通天塔孵化出了一个以技术为导向的项目：通天塔积木，旨在构建一个基于完全开放的前端
摘要随着低成本、紧凑型2.5/3D视觉传感设备的出现，计算机视觉界对室内环境的视景理解越来越感兴趣。本文为本课题的研究提供了一个全面的背景，从历史的角度开始，接着是流行的三维数据表示和对可用数据集的比较分析。在深入研究特定于应用程序的细节之前，简要介绍了在文献中广泛使用的底层方法的核心技术。之后根据基于场景理解任务的分类，回顾了所开发的技术：包括全局室内场景理解以及子任务，例如场景分类、对象检测、姿势估计、语义分割、三维重建、显著性检测、基于物理的推理和提供性预测。随后，总结了用于评估不同任务的性能指标，并对最新技术进行了定量比较。最后对当前面临的挑战进行了总结，并对需要进一步研究的开放性研究问题进行了展望。
虽说线程的数量是有限的,但是我们平时在用的过程中并没有,发现线程受限制,这就涉及到CPU的时间片轮转机制了,也称为RR调度
云应用程序通常实现各种操作。 在某些解决方案中，合理的做法是最初遵循问题分离的设计原则，将这些操作划分成分别进行托管和部署的单独计算单元（例如，作为单独的应用服务 Web 应用、单独的虚拟机或单独的云服务角色）。 但是，虽然此策略可以帮助简化解决方案的逻辑设计，不过将大量计算单元作为相同应用程序的一部分进行部署可能会增加运行时托管成本并使系统管理更复杂。
零信任是一个安全概念，自 2010 年提出后，近年来逐渐由理论走向实践。它认为由于网络流量的不可信因素，使得网络环境中的人、事和物之间的连接变得脆弱，易受到外部或内部环境的攻击，因此企业不应该自动信任内部或外部的任何人/事/物，应在授权前对任何试图访问企业系统的人/事/物进行验证，严格执行访问控制。
在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西，虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置，但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境，但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚，所以老是被网上的教程绕得云里雾里，所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考。
每件事物的出现都有它各自的使命，我们今天提数据集就不得不提到ImageNet，ImageNet数据集及其它推动的大规模视觉比赛对人工智能特别是计算机视觉领域的巨大贡献是毋庸置疑的。
我使用 Core Data 已经有三年的时间了，虽然至今也不能算是完全掌握，但基本上可以做到熟练使用，很少会犯原则性的错误了。当前，如何让 Core Data 融入流行的应用架构体系，在 SwiftUI、TCA、Unit Tests、Preview 等环境下更加顺畅地工作已成为我的主要困扰和研究方向。我将通过几篇文章来介绍近半年来在这方面的一些想法、收获、体会及实践，也希望能够与有类似困惑的朋友进行更多的探讨。
当你点开这个链接时，想必你已经了解了什么是“数字产品经理”，如果还没有，我们建议你可以先看一看《数字产品经理的培养》，或者直接看我们为你摘取的这部分：
随着软件系统越来越庞大，需求越来越模糊，代码越来越混乱，测试越来越困难，技术演进基本不可能，而其中大型复杂的软件项目更容易走向系统老化的过程，形成需求难、开发难、测试难、创新难，单体架构局部业务膨胀可以拆成微服务，那么微服务局部业务膨胀又应该怎么做？DDD之所以火，即能解决微服务解决不了的问题。DDD是为了解决快速变化、复杂系统的设计问题。
对于CPU密集型任务，由于CPU密集型任务的性质，导致CPU的使用率很高，如果线程池中的核心线程数量过多，会增加上下文切换的次数，带来额外的开销。因此，考虑到CPU密集型任务因为某些原因而暂停，这个时候有额外的线程能确保CPU这个时刻不会浪费，还可以增加一个CPU上下文切换。一般情况下：线程池的核心线程数量等于CPU核心数+1。例如需要大量的计算，视频渲染啊，仿真啊之类的。这个时候CPU就卯足了劲在运行，这个时候切换线程，反而浪费了切换的时间，效率不高。打个比方，你的大脑是CPU，你本来就在一本心思地写作业，多线程这时候就是要你写会作业，然后立刻敲一会代码，然后在P个图，然后在看个视频，然后再切换回作业。emmmm，过程中你还需要切换（收起来作业，拿出电脑，打开VS…）那你的作业怕是要写到挂科。这个时候你就该一门心思地写作业。
为了加快程序处理速度，我们会将问题分解成若干个并发执行的任务。并且创建线程池，将任务委派给线程池中的线程，以便使它们可以并发地执行。在高并发的情况下采用线程池，可以有效降低线程创建释放的时间花销及资源开销，如不使用线程池，有可能造成系统创建大量线程而导致消耗完系统内存以及“过度切换”（在JVM中采用的处理机制为时间片轮转，减少了线程间的相互切换） 。
线程的使用目的是提高运行速度，提高运行的速度是要充分提用CPU和I/O 的利用率。
数据库连接池大小往往是一个很容易被大家所忽略的参数，通常这个参数也和公司或者组内文化有关系，以前在美团的时候基本所有的项目连接池大小都设置20， 当时也没有考虑为什么会这么设置，反正就跟着大伙儿用。后来来到了猿辅导，发现大家使用的连接池是tomcat-jdbc，并没有针对连接池大小做特殊配置，使用的是默认的100。
CPU密集型也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%，CPU要读/写I/O(硬盘/内存)，I/O在很短的时间就可以完成，而CPU还有许多运算要处理，CPU Loading很高。
业务系统开发中，产品经常提出这样的功能，要求系统系统支持excel格式数据导出，这种功能再常见不过，熟练的程序员可能几个小时就搞定了，然后随着数据量的增加，使用频率的提高，有没有遇到一下情况呢 ？
我在《解构领域驱动设计》一书中分析了软件复杂度的成因，一曰规模，一曰结构，还有一个则是变化的影响。规模与结构存在一定的矛盾关系：解决规模复杂度的有效方法为“分而治之”，一旦系统被分解为多个更为细小的软件元素，结构复杂度就会增加。结构与变化之间存在互相影响的关系：如果结构控制不合理，变化带来的影响就会更强，使得系统更加复杂。
兴趣点(Point-of-Interest, POI)查询是目前地图服务系统与叫车应用中最重要的功能之一。现有的POI查询方法聚焦在比较查询的上下文信息和POI的地理信息之间的静态相似性来返回结果。但是，在实际应用中，由于POI查询具有动态变化的特点，对于不同时空情景下不同用户的相同查询，系统往往不能很好的返回个性化的查询结果。为此，罗格斯大学与百度的研究人员在WWW2021上发表了论文 《Incremental Spatio-Temporal Graph Learning for Online Query-POI Matching》。该论文提出了一种增量的时空图学习框架（IncreSTGL） 用于解决动态场景下的在线POI查询问题。
Ask Apple 为开发者与苹果工程师创造了在 WWDC 之外进行直接交流的机会。本文对本次活动中与 SwiftUI 有关的一些问答进行了整理，并添加了一点个人见解。本文为下篇。
securityContext是什么呢，有什么作用呢，其实这个就是用来控制容器内的用户权限，你想用什么用户去执行程序或者执行操作等等。
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