掘金一周金选：谁是你心目中最抢眼的作者？

2024-02-04 03:55:56

掘金社区金选作者：精彩的技术干货和见解

掘金社区是一个充满活力和知识的宝库，在那里，技术专家和爱好者聚集在一起分享见解和发现。最近，掘金社区发布了 7 月和 8 月的金选作者名单，认可了这些才华横溢的掘友对技术世界的杰出贡献。

7 月金选作者

7 月金选最佳文章奖授予童建伟 ，他的作品《Flutter + Dart 三端一体化动态化平台实践》展示了 Flutter 和 Dart 在跨平台动态化开发方面的强大功能。这篇文章深入探讨了如何利用这些技术创建能够在 iOS、Android 和 Web 上无缝运行的应用程序。

其他优秀文章奖得主包括：

葛乾坤 的《美团组件化事件总线方案改进》介绍了美团在组件化开发中如何改进事件总线，提供了有价值的见解和最佳实践。
可爱的多动症 的《我们是如何用 Kafka Connect + Flink 搭建一站式离线数据集成平台的》分享了如何利用 Kafka Connect 和 Flink 建立高效、可扩展的离线数据集成平台。
闲云野鹤 的《Node.js 程序开发最佳实践指南》提供了 Node.js 开发的全面指南，涵盖了从架构设计到性能优化各个方面。
御剑乘风去 的《从 SQL 到 KV，浅谈分布式数据库的演进与思考》探讨了分布式数据库从 SQL 到 KV 的演进，分析了不同数据模型的优势和劣势。

8 月金选作者

8 月金选最佳文章奖花落金鑫，他的作品《滴滴出行基于 AI 的新一代实时用户画像》揭示了滴滴出行如何利用 AI 技术构建实时用户画像，以实现个性化服务和精准营销。

其他优秀文章奖得主包括：

geek 的《独家曝光！马云老师竟是区块链老玩家？》揭秘了马云与区块链技术的渊源，提供了对这位商业巨头的技术洞察。
巴巴麓鹿 的《低代码，到底能有多低？》探究了低代码开发的极限，讨论了它如何降低应用程序开发的复杂性和成本。
Shane 的《剑走偏锋，用 PyTorch 开发街机游戏》展示了如何利用 PyTorch 开发复古街机游戏，提供了计算机图形学和深度学习的创新结合。
denny 的《用 Transformer 写诗》探讨了如何利用 Transformer 神经网络来生成富有创意的诗歌，揭示了 AI 在自然语言处理方面的强大能力。

代码示例：

Flutter + Dart 动态化开发

import 'package:flutter/material.dart';

void main() {
  runApp(MyApp());
}

class MyApp extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      title: 'Flutter Demo',
      theme: ThemeData(
        primarySwatch: Colors.blue,
      ),
      home: MyHomePage(),
    );
  }
}

class MyHomePage extends StatefulWidget {
  @override
  _MyHomePageState createState() => _MyHomePageState();
}

class _MyHomePageState extends State<MyHomePage> {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text('Flutter Demo'),
      ),
      body: Center(
        child: Text('Hello, world!'),
      ),
    );
  }
}

Kafka Connect + Flink 数据集成

import org.apache.kafka.connect.data.Schema;
import org.apache.kafka.connect.data.SchemaBuilder;
import org.apache.kafka.connect.source.SourceRecord;
import org.apache.kafka.connect.source.SourceTask;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.SimpleStringSchema;

import java.util.Collections;
import java.util.Map;

public class KafkaConnectFlinkExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // Create a Kafka Connect source task
        SourceTask sourceTask = new SimpleSourceTask();
        Map<String, String> config = Collections.singletonMap("topic", "my-topic");
        sourceTask.start(config);

        // Create a Flink data stream from the Kafka source task
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStream<SourceRecord> source = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("my-topic", new SimpleStringSchema(), config));

        // Process the data stream
        source.map(record -> record.value().toString()).print();

        // Execute the Flink program
        env.execute();
    }

    public static class SimpleSourceTask extends SourceTask {

        private String topic;
        private Schema schema = SchemaBuilder.string().optional().build();

        @Override
        public String version() {
            return "1.0";
        }

        @Override
        public void start(Map<String, String> config) {
            this.topic = config.get("topic");
        }

        @Override
        public List<SourceRecord> poll() throws InterruptedException {
            SourceRecord record = new SourceRecord(topic, null, schema, "value");
            return Collections.singletonList(record);
        }

        @Override
        public void stop() {
        }
    }
}