周刊内容: 对一周内阅读的资讯或技术内容精品（个人向）进行总结，分类大致包含“业界资讯”、“技术博客”、“开源项目”和“工具分享”等。为减少阅读负担提高记忆留存率，每类下内容数一般不超过3条。
更新时间: 星期天
历史收录: shawn-weekly
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开篇图
最近资讯含AI量很高，大模型这波热度确实是前几次概念无法比拟的。同时由于国内的内卷，当下也是普通人白嫖AI的最佳时刻，但随着这波热潮过去或某些厂家杀出重围一统天下，前期价格战的成本迟早是要收回的。想想我开始写周刊也是吃到了大模型提效的红利，现在完成一篇周刊除去前期阅读的成本（也可以通过工具自动化，但收集的效果一直不太满意）基本可以在一小时内完成，视频的生成也能控制在20分钟左右，这种效率确实相当可观。不过本周开始还是决定将视频砍掉了，一方面是20分钟虽然短但对于周末来说还是太宝贵了😁，制作完还得发到各个平台也得花费不少时间。同时也分析了近一个月的数据，发现3分钟的视频在当前信息量爆炸的环境下还是太长了，80%的观众都在前20s就退出了，完播率很低。因此，还是优先将精力放在周刊文章上，把内容做的更好一点吧。
业界资讯
- Java 23 / JDK 23 正式发布
Java 23 / JDK 23 正式发布，此版本为非长期支持(LTS)版本，Oracle 仅提供六个月支持。包含12个JEP，重点包括ZGC默认模式切换为分代模式，以及多个预览特性如模式中的原始类型、Class-File API、Markdown文档注释、Vector API等。此外，还有数百个小增强和数千个错误修复。
技术博客
- 10种数据库技术的发展历程与现状
本文概述了数据库技术的演变历程，从早期的层次数据库IMS到现代的向量数据库Milvus。关系数据库如MySQL以其表格结构和SQL查询语言而流行，而NoSQL数据库则针对特定数据类型和查询需求提供了优化，包括列存数据库HBase、文档数据库MongoDB、键值数据库Redis、图数据库Neo4j和时序数据库InfluxDB。
随着技术的发展，出现了HTAP数据库TiDB，它结合了在线事务处理（OLTP）和在线分析处理（OLAP），以满足实时分析和事务处理的需求。向量数据库Milvus专注于处理大规模向量数据，支持高效的相似性搜索，适用于机器学习、图像识别等场景。
文章还预测了数据库技术的未来趋势，包括专业化、分布式架构、云原生化和数据安全技术的强化。这些趋势反映了数据库技术不断适应互联网服务、数据分析和人工智能等领域的发展需求。
- 消息队列选型看这一篇就够了
本文讨论了消息队列（MQ）在分布式系统中的重要性和应用，以及几种主流的消息队列系统：Kafka、Pulsar、RocketMQ、RabbitMQ和NSQ。
消息队列的作用：消息队列作为分布式系统中的关键组件，主要提供异步通信、流量削峰、系统解耦和数据缓存等功能。
Kafka：由Broker和ZooKeeper组成，支持高吞吐量的消息广播，适用于日志收集和流处理。
Pulsar：以Broker、BookKeeper和ZooKeeper为架构，实现存储与计算分离，支持多租户和跨地域复制，适合需要高可靠性的场景。
RocketMQ：由NameServer和Broker组成，支持顺序消息、延时消息和事务消息，适合金融级消息传递。
RabbitMQ：基于AMQP协议，通过Exchange和Queue实现复杂的消息路由，支持多种消息类型和优先级队列。
NSQ：由nsqlookup和nsqd组成，简单高效，适用于需要快速开发和部署的场景。
性能对比：Kafka和Pulsar在吞吐量和延迟上表现较好，RabbitMQ在低延迟方面有优势，NSQ适合高吞吐场景。
运维考量：包括高可用性、跨地域容灾、集群扩容和成本效益，不同消息队列产品在这些方面有不同的优势和限制。
使用场景：根据业务需求选择合适的消息队列产品，例如Kafka适合日志处理，Pulsar适合多租户和容灾需求，RocketMQ适合金融级消息传递，RabbitMQ适合复杂路由需求，NSQ适合快速开发。
开源项目
- free-for-dev
free-for-dev 是一个由社区维护的项目，旨在收集和分享各种对开发者和基础设施运维人员有用的软件即服务（SaaS）、平台即服务（PaaS）和基础设施即服务（IaaS）的免费层服务。这些服务包括但不限于云服务、代码托管、项目管理工具、CI/CD 工具、数据库服务、监控服务、域名注册等
- Pake
Pake是一个利用Rust语言开发的框架，可以将任何网页转换成桌面应用程序。
观点
- 我们的一生，都在为认知买单
文章强调认知力是解决未知问题的关键能力，对个人成长和企业发展至关重要。认知力的局限性可以通过“黑天鹅理论”来说明，即人们的认知往往受限于个人经验，而新信息的出现可以颠覆旧有认知。
提升认知力的四个层次包括：不知道自己不知道、知道自己不知道、知道自己知道、不知道自己知道。为了提升认知力，创业者需要构建思维框架，包括终局思维、第一性原理、增量思维和模型思维。
作者指出，创业者在认知自我和世界时常犯的错误包括自负、偏见和依赖片面的行业报告。他建议创业者通过直接的市场研究和与市场参与者的交流来获取信息，并与行业顶尖人物交流，以获得更广阔的视野和更深的认知。
提升认知力的方法包括搭建人际关系网，学会欣赏、建立信任和让利。这些方法有助于创业者获得更准确的市场信息，避免认知偏差，从而做出更好的决策。
总之，提升认知力是创业者和企业持续成长的关键，需要通过不断学习和实践来实现。
