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百度文库新一代文档阅读器!核心技术点全解析!

导读:文库有数十亿文档,包括 word、ppt、excel、txt 和 pdf 等十几种常见办公文档,核心技术是转码和展现,转码的目的是把不同文档进行解析转换成一套通用的数据格式,由后端实现,而展现是把文档数据进行渲染。在这之前,文库前端采用的HTML+CSS进行渲染,这种方式在后面的业务发展过程中遇到了阻力,比如很难实现文档导出长图、文档标记、关键字高亮、水印、文档内容分析、防复制等。 全文2803字,预计阅读时间14分钟 一、架构 在今年5月份时候,我们开始使用 Canvas 实现新一代阅读器,它能够同时支持PC、wap 和小程序,相比与老的阅读器它具备以下优势: 在技术选型的时候,我们选择了 vite + ts,vite 能够带给我们极致的开发体验,ts 能够让我们写的代码更有保障,业务方调用API时更便捷。整体架构分为: 逻辑层:负责管理数据的加载、页面创建、页面渲染调度、事件分发、对外提供核心API; 数据层:负责加载文档数据,包含文档内容、自定义字体、图片; 解析层:负责把文档数据进行解析,产出要渲染的数据,比如文本内容、字体大小、文本位置、图片内容、图片位置等; 渲染层:...

应对 Job 场景,Serverless 如何帮助企业便捷上云

作者| 冯一博 编辑&校对| 王晨、筱姜 ​ (Job)任务,是互联网服务的一种常见场景。在诸如 AI 训练、直播(视频转码)、数据清洗(ETL)、定时巡检等场景下,任务平台能否支持快速的高并发任务启动性能、提供较高的离线计算资源利用率以及丰富的上下游生态是这类场景的核心痛点。函数计算作为事件驱动的全托管计算服务,其执行模式天生就与这类 Job 场景非常契合,对上述痛点进行了全方面的支持,助力“任务”的无服务器上云。 函数计算和 Serverless Jobs “Job” 系统应具备什么能力? 在上述的“Job”场景中,一个任务处理系统应该具有以下能力: 任务触发:支持灵活的任务触发方式。如支持客户端手动触发,支持事件源触发,支持定时触发等; 任务编排:能够编排复杂任务流程,管理子任务之间关系,如分支、并行、循环等逻辑; 任务调度及状态管理:调度任务优先级,多租隔离及任务状态管理,支持多种任务并发度、限流;能够管理任务状态,控制任务的执行等; 资源调度:解决任务的运行资源问题。这里面包括多种运行时支持,计算资源冷启动延迟控制,在/离线任务混部,最终目标是使得系统具有较高的资源利...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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