深入解析基于ArkTS的电商应用开发，包含数据模型设计、瀑布流布局实现及商品详情页构建技巧。

深入解析跑步应用的数据结构设计、实时状态管理和UI可视化实现，提升运动数据分析效率。

详解Pandas MultiIndex的创建、索引、排序及文件读写操作，提升数据处理效率。

harmony-utils之LocationUtil，定位相关工具类

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HMRouter是鸿蒙应用内最强大的路由管理工具，支持页面跳转、弹窗提示、转场动效等功能，解决原生页面跳转问题。

详细讲解如何在HarmonyOS应用中集成个推SDK实现推送功能，包括平台注册、SDK初始化及测试验证步骤。

本文详细介绍了HarmonyOS 5中桌面快捷方式（Shortcuts）功能的实现方法，适用于金融类应用等高频操作场景。通过配置文件shortcuts_config.json定义快捷方式元数据（如ID、名称、图标及跳转目标），并在module.json5中声明引用。开发时需注意快捷方式数量限制（最多4个）、参数校验及跳转逻辑处理。

本文深入解析HarmonyOS NEXT的ArkUI框架，特别适合教育科普行业学习。从基础认知入手，解释UI、组件的概念及两大开发模式（声明式和类Web开发），并通过对比表展示各自优势。重点推荐声明式开发，因其简单直白、性能优越且符合未来趋势。详细介绍了ArkTS的核心语法、组件创建与样式设置，以及事件处理和避坑指南。最后强调自定义组件的重要性，提供实操代码和开发建议，助力开发者快速上手ArkUI

AI输出常偏离预期源于'直男式理解'，需清晰指令、具体场景和明确边界。PromptIDE工具通过提示词生成与优化解决此问题：用户输入需求后AI生成提示词，支持测试、精调、格式编辑及分享；优化模块提供通用、带格式、带建议、指令型和迭代优化五种方向，支持自定义。优质Prompt可显著提升产出效率。

Apache Paimon是流批统一的实时数据湖存储格式，实现高效写入与查询。核心能力包括实时入湖、流批一体处理、多生态集成及高效查询。提供主键表（支持更新/删除）和Append表（仅追加）两种类型，通过分桶（Bucket）优化存储与并行度。支持动态分桶、跨分区更新及多种合并机制。文件结构包含快照、清单及LSM数据文件，采用乐观并发控制。压缩策略包括异步压缩与全量压缩，平衡读写性能。

58集团数据探查平台通过引入StarRocks引擎实现Ad-Hoc查询10倍性能提升，日均处理6.5万条SQL，平均响应时间降至3.3秒。通过语法兼容改造、元数据缓存优化、函数兼容性处理及容器化部署方案，解决了Spark与StarRocks的兼容性问题，并实现98%以上的查询成功率。后续将探索智能物化视图进一步提升查询效率。

本文详细介绍了企业数据仓库（数仓）和中台建设的规范与最佳实践，基于OneData体系，涵盖数据模型设计、分层架构（ODS、CDM、ADS）、公共规范、指标定义等核心内容。强调高内聚低耦合、核心与扩展模型分离、成本与性能平衡等原则，并提供分层调用、数据类型、冗余与拆分等实操指南。通过标准化指标体系和命名约定，确保数据一致性、可复用性及高效管理，助力企业构建高质量数仓体系。

阿里妈妈基于Paimon+Dolphin湖仓一体架构升级品牌数据链路，解决Lambda架构效率低、存储计算成本高的问题。Paimon支持流批一体与主键更新，结合Dolphin的OLAP优化能力，实现非精确UV计算、SST格式点查提升及高性能查询。业务场景包括实时报表、多目标调控和实时特征生产，整体成本降低60%，时效性达分钟级，查询性能显著提升。

本文介绍了字节跳动自研的湖仓一体存储方案，针对Lambda架构存在的实时/离线存储计算不统一等问题，基于Hudi数据湖框架扩展实时加速服务层（BTS），实现批流读写统一、秒级延迟可见。方案通过内存服务优化实时处理性能，支持多维分析、流批复用等场景，显著降低组件依赖与资源成本。未来计划提升并发写入、容灾能力及Kafka兼容性。该方案已通过火山引擎LAS产品对外开放。

本文回顾了Qcon上海站关于湖仓一体架构的主题分享，探讨了从Hadoop到湖仓一体的演进趋势，剖析了LAS产品的核心优势及关键技术组件。通过抖音电商、用户画像、金融行业和消费行业四个实践案例，展示了湖仓一体架构在解决数据孤岛、提升时效性和降低开发成本中的应用价值。最后提出实时湖仓、智能湖仓和引擎增强三大未来规划方向。

多模态数据治理面临理论体系缺失、技术支撑不足、AI工具不完善及场景难挖掘等挑战，导致实施复杂性与成本增加。现有数据治理框架虽适用，但需融合AI技术与工程化实践。建议结合DAMA和DCMM构建多模态治理体系，通过‘自上而下’或‘自下而上’策略闭环推进，强调技术与业务协同。

本文介绍了在JavaScript中使用Fetch API获取请求和响应Headers数据的方法。可以通过response.headers.get()获取特定Header，使用forEach遍历所有Headers，或将其转换为对象。创建请求时可以设置自定义Headers，并通过request.headers.get()查看。

「巨人对话」是一款多功能的智能对话工具，支持文心大模型、DeepSeek、豆包等多个AI引擎，实现多模型自由切换与对比。提供对话内容一键分享与发布功能，便于团队协作与知识传播。内置提示词库和收藏夹，帮助用户高效管理和复用提示词，提升工作效率。

多模态数据治理是对文本、图片、视频、音频等多种数据类型进行管理、存储、处理和分析的过程，旨在实现不同模态数据的融合与应用。随着移动互联和物联网的发展，传统数据治理模式难以应对非结构化数据的挑战，人工智能技术的进步为多模态数据治理提供了新工具和方法。