11月技术文章大赏：选出你的最爱

阿里开发者 · 公众号 · 科技公司 · 2024-12-01 09:00

正文

11月已经过去，我们发布了一系列精彩的技术文章，涵盖了多个领域的前沿知识和技术分享。为了更好地了解大家的喜好，提升我们的内容质量，我们特别发起这次投票活动，邀请您选出11月份您最喜欢的技术文章。

即日起至12月5日，在下方列出的文章中选择您最喜欢的一篇进行投票，投票结束后，我们将公布最受欢迎的文章名单，并据此为您提供更符合您期待的优质技术内容！

请花几分钟时间参与投票，选出您心目中的11月最佳技术文章吧！

🎁评论有奖哦！

欢迎在评论区畅所欲言，您可以聊聊感兴趣的技术领域，谈谈关于我们技术文章的评论思考以及对阿里云开发者公众号的期待。

评论点赞最高的5位用户，将为每人送出阿里云云小宝手办一个！

候选文章列表，欢迎大家点击文章链接回顾11月优质技术内容：

1. 什么才是架构师的真内核？

旨在帮助大家深入理解技术、架构和团队领导力的本质，从而获得持续成长的方法。

2. 再也不用心惊胆战地使用FastJSON了——序列化篇

介绍了json序列化的详细流程。

3. 写了BUG还想跑?---闲鱼异常日志问题自动追踪-定位-分发机制

为了高效地发现、定位和解决预发问题，闲鱼团队研发了一套异常日志问题自动追踪-定位-分发机制。这套机制通过自动化手段，实现了异常日志的定时扫描、精准定位和自动分发，显著降低了开发和测试的成本，提高了问题解决的效率。

4. 为Go应用无侵入地添加任意代码

旨在提供技术深度和实践指南，帮助开发者理解并应用这项创新技术来提高Golang应用的监控与服务治理能力。通过一些实际案例展示了如何在不同场景中应用这项技术。

5. 你的object可能没别人的快/小

深入探讨JavaScript对象在V8引擎中的内存管理和优化策略，特别是在处理大规模数据时可能出现的性能和内存问题。

6. 如何才能在Java中优雅的操纵时间？

整理了相关的概念和工具类，希望帮助读者们在代码开发的过程中对时间的使用更加优雅。

7.【提效】docker镜像构建优化-提速10倍

通过优化Docerfile文件将docker镜像构建从十几分钟降低到1分钟左右，效率提高了10倍左右。文章还展示了作者查阅相关资料，一步步排查问题，最后优化问题的过程。

8. 一文彻底搞定Redis与MySQL的数据同步

讲解了Redis与MySQL如何数据同步以及相关注意事项。

9. 基于开源框架Spring AI Alibaba快速构建Java应用

旨在帮助开发者快速掌握并应用 Spring AI Alibaba，提升基于 Java 的大模型应用开发效率和安全性。

10.一文详谈领域驱动设计实践

作者结合在团队的实践过程，分享了自己对领域驱动设计的一些思考。

11.白话文讲解大模型｜ Attention is all you need

从技术概述、架构介绍到具体模型实现等多个角度进行讲解，旨在详细阐述当前主流的大模型技术架构如Transformer架构。

12.为什么大模型连"Strawberry"的"r"都数不对？

本文将从两个常见的大模型翻车问题入手，解析这些问题背后体现的大模型技术原理，并解释了为什么会导致这些问题。

13.【由浅到深】从神经网络原理、Transformer模型演进、到代码工程实现

旨在帮助开发者们理解AI、看懂模型和代码并能够自己搭建模型用于实际任务。

14. 分布式读写锁的奥义：上古世代 ZooKeeper 的进击

本文介绍阿里云存储团队自研的分布式锁服务对社区 ZooKeeper 在分布式读写锁实践细节上的思考，希望帮助大家理解分布式读写锁背后的原理。

15. 告别头文件，编译效率提升 42%！C++ Modules 实战解析 | 干货推荐

以 Alinux 为操作环境，讲解模块相比传统头文件有哪些优势，并通过若干个例子，学习如何组织一个 C++ 模块工程并使用模块封装第三方库或是改造现有的项目。

16. 构建理想容器镜像——以CSI为例

围绕阿里云CSI（Container Storage Interface）镜像构建的实际案例，探讨了一系列优化容器镜像的最佳实践。

17. “无”中生有：基于知识增强的RAG优化实践

基于自身在RAG技术领域长达半年的实践经验，分享了从初识RAG的潜力到面对实际应用挑战的心路历程，以及如何通过一系列优化措施逐步解决这些挑战的过程。

18. 万字干货｜复杂表格多Agent方案：从LLM洞察、系统性思考到实践经验总结

笔者结合实践经验以近期在负责的复杂表格智能问答为切入点，结合大模型的哲学三问（“是谁、从哪里来、到哪里去”），穿插阐述自己对大模型的一些理解与判断，以及面向公共云LLM的建设模式思考，并分享软件设计+模型算法结合的一些研发实践经验。

19. 10 倍性能提升， GraalVM 应用可观测实践

本文介绍了GraalVM 静态编译技术在云原生环境下的应用：ARMS 发布了支持 GraalVM 应用的 Java Agent 探针，可为 GraalVM 应用提供开箱即用的可观测能力。

20. 作为开发者，我如何提高任务型大模型应用的响应性能

基于实际场景，分享了作为开发者提高大模型响应性能的四个实用方法。

感谢各位开发者们一直以来对我们公众号的支持和关注！您的每一票都是对我们最大的支持，也将帮助我们在未来提供更多符合大家期待的优质好文！