技术专栏 第1061页

看似简单的一个需求，但传统的技术手段貌似都无法派上用场，比如语义相似度，文本编辑距离等等。

首先是系统能力增加了，这次增加了很多C接口能力，像我们用得比较多的场景有：Ability组件中元能力新增C API，可以从ApplicationContext中获取cache路径、Area以及bundleName的能力；ArkData组件中，Preferences可能在C API中使用了，但是不支持C API与ArkTS API混合使用；AVSession媒体播控模块可以在C中进行播放、暂停、停止、快进、快退等等；后台任务中像短时任务也增加C接口；Image组件支持通过C API从PixelMap中读取ARGB格式的数据。还有其它很多模块都对C的能力进行的增加，这次更新，算是全面提升了C接口的能力。

咱这加班啊，那可真是没个头。经常整到深更半夜，感觉自己都快不是个人了，身体那是越来越差，就像个破机器似的。可要是按时下班呢？心里就像有只小猫在挠，总觉得自己不负责任，怕项目因为自己出问题。这就像是夹在两块大石头中间，动弹不得。

KNN是一种基本的分类和回归方法，它根据一个样本在特征空间中的K个最近邻样本的类别，来预测该样本的类别。对于回归问题，则可能是根据K个最近邻样本的值来预测该样本的值。在向量检索中，KNN算法做的即是暴力检索，计算Query向量与向量库中每个向量的距离（或是方向，取决于衡量指标），来找出最相似的K条向量。KNN的优点是简单易懂，不需要训练，但它的缺点是计算成本高，尤其是在大数据集上，因为它需要计算测试样本与数据集中所有样本之间的距离。

这个函数内部声明了一个变量
__dso_handle，其类型是
struct MachOAnalyzer。

Explain 执行计划包含字段信息如下：分别是 id、select_type、table、partitions、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、filtered、Extra 12个字段。

如果你做过个人博客网站，那么一定对静态网站生成器不陌生。无论是 Ruby 语言的 Jekyll、Go 语言的 Hugo、还是基于 React 的 Gatsby，这些工具都有庞大的用户群体。对于喜欢的人来说，它们是无可替代的神器，而对于不喜欢的人，则可能难以“下咽”。正如俗话所说，“萝卜青菜，各有所爱”，没有最好用的工具，只有最适合自己的。

用户不再只是被动地接收信息，而是可以主动地输入数据、做出选择或触发事件，从而更加深入地参与到应用中来。

声明： 本文观点限定在重业务的软件系统研发场景下，其它场景不作为本文讨论的范围。