你的useMemo真正为你的项目带来了多少性能上的优化？由于useMemo和useCallback类似，所以本文全文会在大部分地方以useMemo为例，部分例子使用useCallback帮助大家更好的理解两个hooks。
本文介绍了AutoMQ基于Regional ESSD构建的十倍降本云原生，降低成本并提供无限容量，通过将存储层分离，使用ESSD作为WAL，OSS作为主存储，实现了成本降低和性能优化。此外，它利用弹性伸缩和抢占式实例，减少了70%的计算成本，并通过秒级分区迁移实现了高效弹性。而且，AutoMQ与Apache Kafka相比，能实现10倍成本优化和百倍弹性效率提升，且完全兼容Kafka API。
当系统出现大量或者重大的错误却不被人感知，将会对业务产生影响，从而导致资产损失。当竞争对手实施了新战术，却无法及时感知，跟不上竞争对手的节奏，总是追着对方尾巴走。当要做决策的时候，海量的业务数据增长却无法实时看到聚合结果，决策总是凭借过往经验或者过时的数据分析之上。
本文为您介绍如何基于Hologres向量计算能力，结合大模型的阅读理解和信息整合能力，对该垂直行业的问题提供更贴切的回答，即费、快速定制专属聊天机器人。
很多平台类应用或系统（如电商CRM平台、仓库订单平台等等），它们的服务模型是围绕用户维度（这里的用户维度可以是一个卖家或品牌，可以是一个仓库，等等）展开的。因此，这类型的平台业务，为了支持业务系统的水平扩展性，业务的数据库通常是按用户维度进行水平切分。
本文所涉及的实验体验的就是怎么建设AI的外脑?向量数据库的核心价值:AI外脑
