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SearchFeed · Jun 14, 2024 · a17c0ad · a17c0ad
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+# 前端技术双周刊-2024.06.13
+![前端技术双周刊](https://gips0.baidu.com/it/u=2188273783,1274104616&fm=3028&app=3028&f=JPEG&fmt=auto&q=75&size=f900_383)
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+## JavaScript
+- [前端 JS 异常那些事](https://juejin.cn/post/7363836064484737061)
+<br>文章系统地介绍了什么是异常、异常的分类、异常的传播、异常的处理，以及一些异常处理的实践等等，对日常开发有一定帮助。
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+- [JavaScript的信号提案](https://github.com/tc39/proposal-signals)
+<br>这篇文章由TC39提案的领导者编写，讨论了JavaScript的信号提案。提案通过引入信号机制，类似于之前Promises/A+的努力，旨在改进应用程序状态的管理，使开发者能够专注于业务逻辑而非重复细节。作者强调，这一提案不仅仅是为了提供一个统一的开发人员界面API，而是为了精确地定义信号图的核心语义，为框架构建提供共同的信号图和自动跟踪机制。提案描述了信号在Web框架中的使用案例，以及如何通过信号简化和自动化数据绑定和状态管理。预期这种信号机制将能够以互操作的方式嵌入不同的框架中，带来实践中的实际益处
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+## AI 资讯
+- [Cartesia 发布低延迟音频生成模型](https://cartesia.ai/blog/sonic)
+<br>Cartesia 发布了一个拥有极快推理速度和超低延迟的语音生成模型。
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+- [OpenAI与苹果合作，将ChatGPT集成在iOS 18中](https://www.aihub.cn/news/openai-and-apple-announce-partnership/)
+<br>OpenAI在官网宣布与苹果达成技术合作，将ChatGPT深度集成在苹果产品矩阵中
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+## AI 实践
+- [大模型RAG入门及实践](https://blog.csdn.net/qiwoo_weekly/article/details/138876464?spm=1001.2014.3001.5502)
+<br>在大语言模型（LLM）飞速发展的今天，LLMs 正不断地充实和改进我们周边的各种工具和应用。如果说现在基于 LLM 最火热的应用技术是什么，检索增强生成（RAG，Retrieval Augmented Generation）技术必占据重要的一席。RAG 最初是为了解决 LLM 的各类问题的产生的，但后面大家发现在现阶段的很多企业痛点上，使用RAG好像是更好的解决方案。
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+## 扩展阅读
+- [Chroma + Ollama 搭建本地RAG应用](https://blog.csdn.net/qiwoo_weekly/article/details/139457416?spm=1001.2014.3001.5502)
+<br>文章基于Ollama本地运行大语言模型（LLM），并结合ChormaDB、Langchain来建立一个小型的基于网页内容进行本地问答的RAG应用。
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+- [使用Performance面板分析Node.js性能](https://developer.chrome.com/docs/devtools/performance/nodejs/)
+<br>这篇文章介绍了如何通过Chrome开发者工具中的Performance面板来分析Node.js应用的性能。文中讲解了什么是CPU性能分析、如何开启Node.js的DevTools、如何记录并分析CPU利用情况，并介绍了通过console.profile()命令进行性能分析的方法。性能分析结果可以帮助开发者发现程序中的性能瓶颈，优化代码。具体的步骤包括在命令行中启动Node.js或Deno程序的检测，连接到DevTools，记录性能，以及如何读取和使用各种工具（如Timeline、Bottom-Up、Call Tree、Event Log）来分析性能数据。这些工具为开发者提供了可视化的性能指标，使性能调优更加直观有效。
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