今天把 FaasJS 的文档更新了下，补充了近期更新的不少内容。 虽然因为我忙于工作导致公众号很少更新，但大家如果关注 FaasJS 官网的 Changelog 或在 Github 上 watch faasjs/faasjs 项目的话，会发现更新还是较频繁的。
作者 | Khalil Stemmler 策划 | 田晓旭 在服务器上使用 GraphQL 代替 REST 是有很多好处的，使用 Apollo Client 取代自己编写的数据获取逻辑也有很多优势。在这篇文章中，我们主要讨论 GraphQL 最突出的架构优势。 本文最初发布于 khalilstemmler.com 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 在过去的几年中，我们已经看到各种规模和形态的公司都开始在整个组织中逐渐采用 GraphQL，例如 Expedia、Nerdwallet 和 A
随着多终端、多平台、多业务形态、多技术选型等各方面的发展，前后端的数据交互，日益复杂。
@annieanqi 开源了一个基于 Rust 和 Flutter 的 Notion 替代产品 appflowy，目前是MVP状态，该项目还处于一个比较早的状态，欢迎各位开发者提出自己的想法。
本文作者分享了在生产环境中使用 GraphQL 的一些经验和解决方法，并给出了一些构建实用 GraphQL 查询和变更（Mutation）的建议。
古映杰，携程研发高级经理，负责前端框架和基础设施的设计、研发与维护。开源项目react-lite和react-imvc作者。
Module Federation [ˌfedəˈreɪʃn] 使 JavaScript 应用得以在客户端或服务器上动态运行另一个 bundle 或者 build 的代码。
Apollo 正在构建软件平台帮助用户在应用程序和服务中统一 GraphQL。包括：
Webpack 5 Module Federation: A game-changer in JavaScript architecture
今天我们来聊一聊推荐系统中不得不学的Contrastive Learning方法，近年来Contrastive Learning在CV和NLP领域的应用越来越广泛，在推荐系统中当然也不例外。我想大家将对比学习与推荐系统结合主要有以下四个原因：
图匹配是计算机视觉和模式识别领域重要的NP难问题。本文主要介绍了基于随机游走的图匹配算法RRWM [1]以及它在超图匹配上的扩展RRWHM [2]。
2023年11月13日，厦门大学刘向荣教授团队，联合湖南大学曾湘祥教授、山东大学魏乐义教授，在PLoS Computational Biology上发表文章A general hypergraph learning algorithm for drug multi-task predictions in micro-to-macro biomedical networks。
Web应用在防火墙内部运行，它们通过高带宽、低延迟的局域网访问服务。其他客户端在防火墙之外运行，通过较低带宽、较高延迟的互联网或移动网路访问。
在此开放资源中，面对金融领域多元关系表示的困境和时序事件表示需求，我们以OWL语义为基础，结合金融领域专业知识，融合超图概念和事件5W（When，where，Why，What，Who）定义构建了可通用化的金融时序超图本体模型（Finanical Temporal Hypergraph Ontology，FTHO）。
Click-Through Rate Prediction with Multi-Modal Hypergraphs https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3459637.3482327 CIKM 2021
我认为，GraphQL 将改变世界。将来，你可以使用 GraphQL 查询世界上的任何系统。我在创造这样的未来。那么我为什么要对使用 GraphQL 进行辩驳呢？我个人最讨厌的是，社区一直在宣传 GraphQL 的好处，而这些好处却非常普通，并且与 GraphQL 实际上没有任何关系。如果我们想推广采用，那么我们应该诚实，应该摘掉有色眼镜。这篇文章是对 Kyle Schrade 的文章“为什么使用 GraphQL”的回应。这并不是批评。这篇文章是一个很好的讨论基础，因为它代表了我在社区中经常听到的观点。如果你读了整篇文章，当然这会花一些时间，你就会完全理解，为什么我认为 Kyle 的文章应该改名为“为什么使用 Apollo”。
最近在知乎看到了这么个问题：学完Vue还有必要学习React和Node吗？[1]， 有很奇妙的感觉，因为我在最开始入门前端时，也是以Vue入的门，在“学完”Vue之后， 我也有了类似的疑问，但当时的我没多想，觉得“技多不压身”，反正都是前端，以后肯定用得上，那就学呗。
著名计算机科学、数学、理论物理学家斯蒂芬·沃尔夫勒姆（Stephen Wolfram）可能是世界上最聪明的人，他的研究经常被人们视为「神作」。但当昨天沃尔夫勒姆宣布「找到了理论物理基础的正确道路」时，所有人仍然感到非常惊讶，第一时间不知如何做出评论。
本文主要针对序列推荐场景学习用户动态偏好，以往的方法更多的是关注单一交互类型，本文设计了一个多行为超图增强的 Transformer 框架 (MBHT) 来捕获短期和长期的跨类型行为依赖关系。具体来说，多尺度 Transformer 结合低秩自注意力，从细粒度和粗粒度级别联合编码行为感知序列模式。将全局多行为依赖商品合并到超图神经架构中，捕获分层的长期商品相关性。
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载，共介绍 18 个在推荐系统任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：DSSM、Youtube_DNN、SASRec、PinSAGE、TDM
1972年秋天，Vance Faber是科罗拉多大学的新教授。当两位有影响力的数学家PaulErdős和LászlóLovász来访时，Faber决定举办一场茶话会。尤其是Erdős，他是一位古怪而充满活力的研究人员，在国际上享有盛誉，Faber的同事渴望与他见面。
作为 Facebook 在 2015 年推出的查询语言，GraphQL 能够对 API 中的数据提供一套易于理解的完整描述，使得客户端能够更加准确的获得它需要的数据
关于多模态和推荐系统融合的文章，我们之前有分享过一期：BOOM！推荐系统遇上多模态信息。
新增Apollo Federation网关协议的支持，用rust写基于graphql接口的微服务成为可能！改变用rust来写graphql只能做做玩具项目的现状。。。
今天我们介绍2022年在圣母大学组织的一个网络生物学未来方向研讨会，本文由研讨会参与者合著，总结了研讨会的讨论，预计其将帮助塑造网络生物学未来计算和算法研究的短期和长期愿景。网络生物学是一个跨学科领域，集计算科学和生物科学于一体，对于深入理解细胞功能和疾病至关重要。该领域存在约20年，仍处于初级发展阶段。由于多种因素导致该领域发生了快速变化和出现了新的计算挑战，包括数据复杂性的增加和不同组织水平上多种数据类型的出现以及数据量的增长。这意味着该领域的研究方向也需要发展。因此，汇聚了网络生物学各个计算和算法方面的活跃研究者，以确定这个领域的紧迫挑战。讨论的主题包括：生物网络的推断和比较、多模态数据整合和异构网络、高阶网络分析、网络上的机器学习以及基于网络的个体化医学。
前面介绍了 Prometheus AlertManager、Alertmanager 配置实现钉钉告警、Pushgateway、基于K8S服务发现、监控常见服务、配置 Grafana 展示与报警、高可用集群方案相关的知识点，今天我将详细的为大家介绍Prometheus 高可用架构 Thanos相关知识，希望大家能够从中收获多多！如有帮助，请点在看、转发朋友圈支持一波！！！
本文主要针对推荐系统中的特征交互而提出的相关方法，如果将所有可能的特征都进行交互，那消耗是很大的，本文提出HIRS用于直接生成有益特征交互。生成的特征交互的数量可以指定为远小于所有可能的交互的数量，因此模型运行时间更短。
现有的基于会话的推荐方法只关注建模用户的兴趣偏好，而忽略了价格因素。而将价格偏好纳入基于会话的推荐存在以下挑战。
TLDR: 本文针对推荐数据中的噪声和倾斜分布问题，提出了一种基于超图Transformer的全局关系学习方法。该方法采用了自适应的超图关系学习，以得到更好的节点间关系结构，并采用全局信息传播模式，以便从交互稠密的用户、商品向交互数据稀疏的节点传递信息，并缓解交互数据在不同用户、商品节点间倾斜分布的问题。
k8s中的apisix-gateway反向代理k8s中的apollo, jenkins时（走apisix-gateway的nodeport），通过域名访问时有些页面自动302到apisix-gateway的targetport上（外部肯定是访问不同的），而不是nodeport。
好巧不巧，就在马老板到处摇人攒xAI的时候，科学界好像也和他心有灵犀，在Nature上发了一篇堪称「xAI目标的可行性报告」的论文。
「K8S 生态周报」内容主要包含我所接触到的 K8S 生态相关的每周值得推荐的一些信息。欢迎订阅知乎专栏「k8s 生态」 ( https://zhuanlan.zhihu.com/container )。
最近笔者在工作上一直听到后端工程师们在谈论 Microservices(微服务) 的架构设计，听到的当下立马去查询才知道原来 Microservices 这麽潮，身为前端工程师的我当然也希望前端也可以有这麽新颖的架构，于是这篇文章就要来跟读者介绍 Micro Frontends（微前端）。
最近在知乎看到了这么个问题：学完Vue还有必要学习React和Node吗？， 有很奇妙的感觉，因为我在最开始入门前端时，也是以Vue入的门，在“学完”Vue之后， 我也有了类似的疑问，但当时的我没多想，觉得“技多不压身”，反正都是前端，以后肯定用得上，那就学呗——
当一个应用的规模逐渐扩张，其所包含的应用状态一般也会变得更加复杂。作为开发者，我们可能既要协调从多个远端服务器发送来的数据，也要管理好涉及 UI 交互的本地数据。我们需要以一种合适的方法存储这些数据，让应用中的组件可以简洁地获取这些数据。 许多开发者告诉过我们，使用 Apollo Client 可以很好地管理远端数据，这部分数据一般会占到总数据量的 80% 左右。那么剩下的 20% 的本地数据（例如全局标志、设备 API 返回的结果等）应该怎样处理呢？ 过去，Apollo 的用户通常会使用一个单独的 Red
访谈嘉宾：用友董事长王文京、太极总裁刘淮松、东华软件总经理吕波、超图软件总裁宋关福。 上周我们发表了《软件行业的十字路口看用友、太极、东华、超图各位老总如何谈转型》，从访谈中可以看到大家都在做尝试和改变，包括他们对未来的预判，但是都有过失误，这一点是很多老总都不愿谈起的，特别是在公开场合，那么我们来看看这些老总们怎么看待从前错过的机会。读者可以从前辈们身上又可以学习到哪些经验。 谈反思 东华软件总经理吕波表示：在东华的发展过程中，很多软件研发都是以用户需求作为导向。其间也有几件后悔的事情，就是当初有的产
这里有个坑，如果是没有用到默认的application.properties,这里我们就需要填写namespace了，如下，需要配置value="使用的namespace"
Furioin 是一款基于.NET5技术开发的功能强大、性能极致、文档完善、示例丰富、极易入门、快速开发、极易维护的Web框架。
近年来分子生成问题收到了很多关注。但是现有的方法都是基于深度神经网络，需要在很大的数据集上训练。在实践中，由于劳动密集型实验和数据收集，特定类别化学数据集的规模通常是有限的（例如，几十个样本）。这对深入学习生成模型全面描述分子设计空间提出了相当大的挑战。另一个主要挑战是只产生物理上可合成的分子。这对于基于神经网络的生成模型来说是一项非常重要的任务，因为相关的化学知识只能从有限的训练数据中提取和概括。
传统的单体架构中只需要开放一个服务给客户端调用，但是微服务架构中是将一个系统拆分成多个微服务，如果没有网关，客户端只能在本地记录每个微服务的调用地址，当需要调用的微服务数量很多时，它需要了解每个服务的接口，这个工作量很大。那有了网关之后，能够起到怎样的改善呢？
这篇文章可能大家会觉得很空洞，没有实际的实战东西，主要是自己整理出来的IdentityServer4 的一些概念性的东西；如果你对IdentityServer4有过一定的实战经验，可以跳过不需要阅读该文章，后续我会以一个Demo 来给大家带来IdentityServer4深入的实战分享 。
ICLR2021投稿的3篇值得关注的图相关论文： 1.图-图相似网络——将图分类问题转化为一个经典的节点分类问题 2.如何找到你的友好邻里：自监督的图注意设计——提出了一种改进的噪声图的图注意模型——
分布式服务开发复杂于服务间交互，协调，治理等。服务的复杂性由应用本身转移到了网络交互层。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Module Federation 是 webpack5 中振奋人心的新特性，也是号称能改变 JavaScript 架构游戏规则的功能。接下来让我们慢慢揭开 Module Federation 的神秘面纱
要出发周边游（以下简称要出发）是国内知名的主打「周边游」的在线旅行网站，为了降低公司内部各个业务模块的耦合度，提高开发、交付及运维效率，我们在 2017 年就基于 Spring Cloud 完成了公司内部业务微服务化的改造，并在 2019 年实现了 Spring Cloud 至 UK8S 平台的迁移。
进入2019年，大前端技术生态似乎进入到了一个相对稳定的环境，React在2013年发布至今已经6年时间了，Vue 1.0在2015年发布，至今也有4年时间了。
现有基于 GNN 的推荐系统的思想是递归地执行沿用户-商品交互边传递消息，从而得到相应的embedding。尽管它们很有效，但大多数当前的推荐模型都依赖于充足且高质量的训练数据，因此学习的表征可以很好地捕捉用户偏好。许多实际推荐场景中的用户行为数据通常是嘈杂的并且呈现出偏态分布，这可能导致基于 GNN 的模型中的表征性能欠佳。本文提出了 SHT，自监督超图Transformer框架 (SHT)，它通过以显式方式探索全局协作关系来增强用户表征。具体来说，利用图协同过滤范式使用超图Transformer来维持用户和商品之间的全局协作效果。利用提炼的全局上下文，提出了一种跨视图生成自监督学习组件，用于在用户-商品交互图上进行数据增强，以增强推荐系统的鲁棒性。
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