干货!前端 Code Review 的最佳实践方案 (mp.weixin.qq.com)

【简介】

我一直认为Code Review(代码审查)是软件开发中的最佳实践之一,可以有效提高整体代码质量,及时发现代码中可能存在的问题。包括像Google、微软这些公司,Code Review都是基本要求,代码合并之前必须要有人审查通过才行。

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@code小生 2020-06-21 22:42分享 / 0个评论
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要不要再学学下面的文章?
关于 Android MVVM 一些理解与实践 (mp.weixin.qq.com)
viewmodel可以理解为桥梁,通过viewmodel 将 View和Model双向绑定,数据的变化可以直接作用在View上,就是MVVM,其实MVVM,MVP都是在MVC的基础上演变而来。
by @code小生 2021-04-05 13:41 分享 查看详情
必须知道的 11 个微前端框架 (mp.weixin.qq.com)
微前端将前端整体分解为许多更小、更易管理的片段。每个团队可以端到端地拥有自己的功能,可以在自己的代码库中工作,可以独立发布版本,可以不断进行小的增量升级,还可以通过 API 与其他团队集成,以便他们可以一起组建和管理页面和应用程序。本文中,作者收集了 11 个最杰出的微前端构建工具,并提供了进一步学习的链接和视频。
by @code小生 2021-03-28 11:24 分享 查看详情
腾讯 Code Review 规范出炉! (mp.weixin.qq.com)
作为公司代码委员会 golang 分会的理事,我 review 了很多代码,看了很多别人的 review 评论。发现不少同学 code review 与写出好代码的水平有待提高。在这里,想分享一下我的一些理念和思路。
by @code小生 2021-03-28 11:24 分享 查看详情
成为最差前端开发的 10 个建议 (mp.weixin.qq.com)
我经常看到很多人写文章,就职业选择、面试技巧或如何成为优秀程序员等针对开发人员的主题提出建议。
我觉得换一种思路,反其道而行之也可以让你大开眼界,让大家知道该对什么事情敬而远之,或者该专注于哪些领域。
by @code小生 2021-03-14 12:44 分享 查看详情
全链路风控解决方案深度解读 (segmentfault.com)
羊毛党和黑灰产是一群非常活跃的群体,只要有利可图(获利、引流等)他们便如蝗虫一般涌入,给企业带来非常大的经济损失。

但如此强大的黑灰产,也并非无懈可击,他们的动机很纯粹,即:获利。只要投入产出比不高,他们便不会“恋战”,便会转战其他投入产出比更高的平台。

所以,风控防刷的主要目的是提高刷子的成本,当然,其中不乏各种策略对抗。通过构建全链路风控方案和多业务联防联控的解决机制,便能逐步提高刷子的成本,最终让刷子“望而却步”。
by @shengting 2021-03-09 10:18 分享 查看详情
京东集团的风控实践 (www.infoq.cn)
传统风控更多的依赖专家经验,容易被黑灰产绕过,而且,传统风控更侧重于“事后”,因为它们对实时性要求不是很高。但是,如果是移动互联网企业,时效性对用户体验就有极大的影响,“如果还是传统方式,那用户体验无疑会非常糟糕。并且,当钱被黑灰产‘薅走’时,风控才应对,那么这就晚了。”他说,“我们希望将所有的风控前移。”
by @shengting 2021-03-09 10:12 分享 查看详情
敏捷业务实践之计划游戏 (teobler.com)
计划游戏是极限编程生命之环外圈的一个业务实践,它主要指的是IPM以及为了支撑IPM的一系列实践,比如估点,故事优先级排列以及速率预估和检查等等。

为了能够大概知道项目会在什么时候完结,往往会在项目开始前或每个迭代(一般两周为一迭代,不同项目可以调整迭代时长)开始前对接下来的工作进行大概的估算。
by @Teobler 2021-02-28 11:55 分享 查看详情
这样设置 VS Code,每天少加班 1 小时 (mp.weixin.qq.com)
代码编辑器很多,有些是免费的,有些是付费的。其中最喜欢的代码编辑器是 Visual Studio Code。它是免费的,并具有强大的功能,我陆续抛弃了Atom、Sublime Text以及也很强大的WebStorm。
by @code小生 2021-02-28 11:43 分享 查看详情
干货!程序员常用工具和网站集合(舍不得分享的) (mp.weixin.qq.com)
学习技术过程我们经常需要使用搜索引擎来检索资料,国内常用的也就是某了。
by @code小生 2021-02-28 11:42 分享 查看详情
Flink 在又拍云日志批处理中的实践 (zhuanlan.zhihu.com)
在选用 Flink 前,我们对日志批处理的整个业务需求分为三步:数据源采集、日志处理、结果的保存。我们的日志量在 100G/h,单机服务处理速度慢、扩容不方便,一些相似的需求都是以编码形式完成的。另外,数据处理流程复杂,需要在多个服务间流转,迫切需要一个方案来解决问题……
by @又拍云 2021-02-25 16:19 分享 查看详情