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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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WHAT - zod with Typescript

Zod});有人会说“为什么不用 TypeScript,而要用Zod为什么用 Zod 而不是仅仅使用 TypeScript?能力TypeScriptZod静态类型检查(编译期)✔️✔️(推导类型)运行时校验❌✔️附加规则(min/max/regex/email/file mime…)❌✔️自定义错误信息❌✔️保证 API 返回值、用户输入是否合法❌✔️Node/Browser 运行时安全性❌✔️。
原创
博文更新于 2025.12.11 ·
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WHAT - swr isLoading vs isValidating

isLoading:首次加载数据时为 true(还没有数据):正在重新请求 / 校验数据时为 true(不管有没有数据)两者不是替代关系,而是用于区分首屏加载和后续刷新的。
原创
博文更新于 2025.11.28 ·
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WHAT - CICD 之分阶段和批次发布(含不同发布策略的介绍)

这些策略都需要基础设施和部署平台(如 Kubernetes、Service Mesh、流量网关等)具备相应能力,否则无法实现。(例如:一次性全量部署 / 手动部署 / 不支持版本共存)。因为部署架构不支持这些特性,所以也没办法在未来扩展出。下面我会按从简单到复杂的顺序介绍主流的发布策略。”(如分批滚动升级、按用户/地区逐步上线)。:Kubernetes 默认策略。一般比较原始的系统的部署方式是。:逐个替换实例,不会中断服务。:用户量大、需要控制风险的产品。的部署方式非常重要。Green(新版本)
原创
博文更新于 2025.11.26 ·
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WHAT - 常用的一些数据网站和信息来源渠道

常用的一些数据网站和信息来源渠道。
原创
博文更新于 2025.11.23 ·
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HOW - 两个项目本地 link 调试方案

比如,本地开发,想要随时看到 “SDK 最新代码的效果”,最常见、最方便、最稳定的有。
原创
博文更新于 2025.11.20 ·
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HOW - JavaScript 数值处理之数值展示兜底方案

今天梳理一份。
原创
博文更新于 2025.11.19 ·
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WHAT - JavaScript 数值处理之浮点数精度丢失的来龙去脉(0.1 + 0.2 !== 0.3)

JavaScript 浮点数精度丢失的来龙去脉
原创
博文更新于 2025.11.19 ·
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HOW - JavaScript 数值处理之大数相加如何避免溢出(含 JavaScript 最值、安全整数最值、BigInt)

JavaScript 使用 IEEE 754 浮点数标准来表示和处理浮点数。IEEE 754 定义了两种浮点数表示形式:单精度浮点数(32 位)和双精度浮点数(64 位)。在 JavaScript 中,所有数字都被存储为双精度浮点数。那两个大整数或者两个大浮点数相加超出范围会发生什么?如何避免?
原创
博文更新于 2025.11.19 ·
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WHAT - 日志数据上报之统一日志 SDK 架构图

至此,我们可以设计出如下架构图:包含:架构说明(简短版)1. Capture Layer负责捕获各种日志:PV、点击、性能、错误。决定此条日志是否需要上报:解决多 Tab 问题:根据日志大小选择最佳策略:指数退避,避免日志风暴。
原创
博文更新于 2025.11.18 ·
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HOW - 日志数据上报之日志抽样策略

今天系统梳理一套。
原创
博文更新于 2025.11.18 ·
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HOW - 日志数据上报之多 Tab 日志合并策略

1. 多 Tab 合并:localStorage + BroadcastChannel2. 队列 + flush:对主 Tab 执行批量压缩上传3. 超大日志处理:分片上传 + 流式上传高可靠零丢失不重复高性能多 tab 自动容灾兼容极端情况(page_close、crash、sleep)
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博文更新于 2025.11.18 ·
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HOW - 日志数据上报之分片和流式策略(单条日志过大或超大)

JSON → stringify → 生成完整字符串 → gzip → 上传整条 JSON → UTF-8 → 分片内存需要一次性构建完整日志字符串需要复制到多份 buffer超大日志(几 MB)会卡顿主线程不适合截图、性能 trace 等极大长字符串内容小日志 → 批量队列 + flush中等日志 → 分片上传(chunk upload)超大日志 → 流式上传(streaming upload)最低传输成本最低内存占用浏览器不卡顿可靠交付服务端易于处理。
原创
博文更新于 2025.11.18 ·
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HOW - 日志数据上报实践

如何创建一个全面、精细、深度的前端监控体系,以满足各个场景的监控分析需求,从而保障线上业务的稳定性?
原创
博文更新于 2025.11.18 ·
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HOW - 日志数据上报之采集不同类型的数据

如何创建一个全面、精细、深度的前端监控体系,以满足各个场景的监控分析需求,从而保障线上业务的稳定性?
原创
博文更新于 2025.11.18 ·
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HOW - 日志数据上报之批量上报策略(包含压缩、flush队列、有限重试策略)

✔队列缓冲,避免频繁发请求✔队列满 / 定时器 / 页面关闭均会 flush✔gzip 压缩(Content-Encoding: gzip)✔fetch keepalive 确保 page_leave 期间仍能发出日志✔失败回写队列+有限重试✔完全符合现代前端生产级日志体系标准。
原创
博文更新于 2025.11.18 ·
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HOW - 日志数据上报之请求头配置

今天我们来梳理一份这份是通用前端日志上报(page_view / page_leave / error / performance / click 等)都可复用的最佳实践。
原创
博文更新于 2025.11.18 ·
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HOW - 日志数据上报之广告追踪

广告追踪 = 识别用户从哪里来 + 记住他的广告来源 + 在后续行为 / 转化事件里携带该广告归因信息。广告追踪实质是通过 URL 参数(UTM、clickid 等)识别入口广告,并将其写入会话,再在所有事件采集时附带广告信息。难点在于参数丢失、跨端、Cookie 限制与多触点归因。
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博文更新于 2025.11.17 ·
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HOW - 日志数据上报之 PageView 采集和 PageLeave 采集

日志采集工具的自动 page_view = 浏览器事件监听 + History API 劫持 + 路由 hook。page_leave 难点主要在于页面卸载阶段 JS 容易被中断、请求无法保证送达、浏览器对 unload 事件支持不一致、visibilitychange 可能误报、SPA 没有真实离开事件。常用方案包括、visibilitychange 触发、SPA 路由 hook、本地持久化与重试。
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博文更新于 2025.11.17 ·
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HOW - Web Worker 批处理大量表格数据支持导出Excel和PDF格式文件

数据平台一般有上千上万条表格数据需要导出,并且可能需要中间数据再加工。如果是 Excel 格式,导出体验很好;但如果是 PDF 会涉及到大量处理计算。页面无响应等待时间久甚至页面崩溃。
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博文更新于 2025.11.14 ·
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WHAT - useCallback 深入理解

例如在一个自定义 Hook 里需要外部传一个回调。⚠️ 如果handler每次都是新函数(没用),那每次渲染都会移除再添加一次事件监听。}, []);场景是否适合用 useCallback说明子组件 props 是函数且使用 React.memo✅避免子组件重复渲染函数放在 useEffect 依赖中✅避免无限循环自定义 Hook 接受回调✅避免重复副作用函数只在本组件使用❌没必要缓存简单 onClick/onChange❌直接写即可。
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博文更新于 2025.11.06 ·
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