为 Python Function 自动生成 Web UI 彭未康 Touch-Callable The web framework for less serious application. Touch-Callable vs (Flask, Django) • Django, Flask • 起步快且容易（getting started quick and easy） • 扩展为复杂应用（scale

Apifox（广州睿狐信息科技有限公司）成立于 2021 年，是一家专注于企业 API 研发管理工具及解决方案 的创新企业。围绕 API 全生命周期协同与管理需求， 提供 API 文档、API 调试、API Mock、API 自动化 测试等核心产品能力，致力于为全球研发团队提高 API 开发与协作效率，节省研发团队的每一分钟，助 力企业研发效能升级。 关于 Apifox 获得知名创投机构信任与支持 超百万开发者的选择 “API First” 的先进理念，为 API 的开发协作带来全新体验 过去的 API 协同 ❌ 可视化程度低，学习成本⾼ ❌ ❌ 接⼝数据没有统⼀规范 ❌ 多系统，数据不互通 多⼯具切换，团队难以协作 可视化设计，⼩⽩都会⽤ ⼀个系统，同⼀份⽂档⼀次定义，⾃动同步 多⼈协作，实时反馈，合作更紧密 ⾃动化程度⾼，提⾼开发⼈员⽣产⼒ 以⼀致性提⾼软件的质量，简化企业 API 治理 定义业务接口规格，多方评审 • 统一接口标准 • 可复用性、扩展性强 • 适合长期/大型项目 • 先编码，后写文档 • 快速交付 • 适合一次性或小型定制型项目 IDE 插件：注释自动生成文档 调试模式：边写代码边调试 一套定义，处处复用 Apifox：广受好评的 API 研发新体验 组件化引⽤，⼀处修改多处同步 ⾼度可视化，对新⼿友好 测试报告 多⼈实时协作 多分⽀并⾏编辑

DevOps # '()# *+#,- 缺乏合适的 技术和工具 最大障碍 !" API # $%& '( API ) * 常用解决方案 API 开发调试 Postman API 自动化测试 API 压力测试 JMeter API 文档设计 Swagger API 数据Mock Mock.js 测试人员 API 设计者 前端开发 后端开发 存在问题 多系统 数据不互通 上定好接口文档初稿。 2. 前后端：一起评审、完善接口文档，定好接口用例。 3. 前端：使用系统根据接口文档自动生成的 Mock 数据进入开发，无需手写 mock 规则。 4. 后端：使用接口用例 调试开发中接口，只要所有接口用例调试通过，接口就开发完成了。如开发过中接口有变化，调 试的时候就自动更新了文档，零成本的保障了接口维护的及时性。 5. 后端：每次调试完一个功能就保存为一个接口用例。 6 测试人员：直接使用接口用例测试接口。 7. 所有接口开发完成后，测试人员（也可以是后端）使用集合测试功能进行多接口集成测试，完整测试整个接口调用流 程。 8. 前后端 都开发完，前端从Mock 数据切换到正式数据，联调通常都会非常顺利，因为前后端双方都完全遵守了接口定 义的规范。 谁在使用 Apifox 接口文档设计 接口文档设计 1. 完全可视化 2. 零学习成本 3. 遵循 OpenAPI

CRUD，服务健康状态检查，服务权重管理等功能。  配置管理：实现配置管 CRUD，版本管理，灰度管理，监听管理，推送轨迹，聚合数据等功能。  元数据管理：提供元数据 CURD 和打标能力，为实现上层流量和服务灰度非常关键。 19 > Nacos 架构 内核层  插件机制：实现三个模块可分可合能力，实现扩展点 SPI 机制，用于扩展自己公司定制。  事件机制：实现异步化事件通知，SDK 数据变化异步通知等逻辑，是 扩展。  推送通道：解决 Server 与存储、Server 间、Server 与 SDK 间高效通信问题。  容量管理：管理每个租户，分组下的容量，防止存储被写爆，影响服务可用性。  流量管理：按照租户，分组等多个维度对请求频率，长链接个数，报文大小，请求流控进行控制。  缓存机制：容灾目录，本地缓存，Server 缓存机制，是 Nacos 高可用的关键。  启动模式：按照单机模式，配置模式，服务模式，DNS 从单个租户的角度来看，我们要配置多套环境的配置，可以根据不同的环境来创建 Namespace 。 比如开发环境、测试环境、线上环境，我们就创建对应的 Namespace（dev、test、prod）， Nacos 会自动生成对应的 Namespace Id 。如果同⼀个环境内想配置相同的配置，可以通过 Group 来区分。如下图所示： Nacos 架构 < 26 从多个租户的角度来看，每个租户都可以有自己的命

图神经网络训练框架的实践和探索 66 图技术在美团外卖下的场景化应用及探索 83 大规模异构图召回在美团到店推荐广告的应用 102 美团搜索粗排优化的探索与实践 116 美团外卖推荐情境化智能流量分发的实践与探索 129 大众点评搜索相关性技术探索与实践 152 美团 SemEval2022 结构化情感分析跨语言赛道冠军方法总结 174 检索式对话系统在美团客服场景的探索与实践 & ECCV 2022 | 美团视觉 8 篇论文揭秘内容领域的智能科技 413 前端 427 知识图谱可视化技术在美团的实践与探索 427 终端新玩法：技术栈无关的剧本式引导 459 自动化测试在美团外卖的实践与落地 483 深入理解函数式编程（上） 512 深入理解函数式编程（下） 541 Android 对 so 体积优化的探索与实践 568 从 0 到 1：美团端侧 KDD Cup/Kaggle 比赛冠军的方案与理解，问题涉及推 荐、广告、交通、环境、人工智能公平性等多个领域问题。接着会介绍在以上比赛中 发挥关键作用的 AutoML 技术框架，包括自动化特征工程，自动化模型优化，自动化 算法 < 39 模型融合等，以及如何通过该技术框架系统性建模不同的问题。最后再介绍以上比赛 形成的通用方法，即面对一个新问题，如何进行分析、理解、建模、与挑战解决、从 而实现问题的深度优化。

本文档版本 2.0：简单、易用、经典、稳定 ====>> 切换至 3.0 版本文档 请根据需求选择FISCO BCOS的版本，并确认周边组件与其版本相匹配。 FISCO BCOS 2.0 技术文档 FISCO BCOS 是一个稳定、高效、安全的区块链底层平台，经过多家机构、多 个应用，长时间在生产环境运行的实际检验。 注解 本技术文档适用于FISCO BCOS 2.x版本, FISCO DE等IDE 协同工作，提升开发体验与开发效率。 Ansible for FISCO BCOS 自动化生成企业级部署文件 [https://github.com/newtouch-cloud/ansible-for-fisco-bcos]：本项目由为区块链开源项 目 FISCO-BCOS 提供了自动化生成企业级配置文件的 ansible playbook。 2 群组 3 机构 6 节点的环境，可以在 0版本以及大部分业界传统区块链平台，交易是被打包成一个区块，在一个 区块中交易顺序串行执行的。 2.0版本基于预编译合约，实现一套并行交易处 理模型，基于这个模型可以自定义交易互斥变量。 在区块执行过程中，系统 将会根据交易互斥变量自动构建交易依赖关系图——DAG，基于DAG并行执 行交易，最好情况下性能可提升数倍（取决于CPU核数）。 更多并行计算模型的介绍，请参考并行交易的 设计文档 和 使用手册。 预编译合约 FISCO

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