上回回顾：当 morphdom 遇上 Vue在上一篇文章中，我们经历了一场 Markdown 渲染的性能优化之旅。从最原始的 v-html 全量刷新，到按块更新，最终我们请出了 morphdom 这个“终极武器”。它通过直接比对和操作真实 DOM，以最小的代价更新视图，完美解决了实时渲染中的性能瓶颈和交互状态丢失问题。 然而，一个根本性问题始终存在：在 Vue 的地盘里，绕过 Vue 的虚拟 DO

需求背景在最近接手的 AI 需求中，需要实现一个类似 ChatGPT 的对话交互界面。其核心流程是：后端通过 SSE（Server-Sent Events）协议，持续地将 AI 生成的 Markdown 格式文本片段推送到前端。前端负责动态接收并拼接这些 Markdown 片段，最终将拼接完成的 Markdown 文本实时渲染并显示在用户界面上。 Markdown 渲染并不是什么罕见的需求，尤

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事情的起因是需要在网页上展示一个时长约为 5 分钟的产品展示视频，拿到的 H264 编码的原文件有 60MB 大。高达 1646 Kbps 码率的视频文件通过网络传输，烧 cdn 流量费用不说，对于弱网环境下的用户体验也绝对不会好。因此必须在兼顾浏览器兼容性（太好了不用管 IE）的情况下，使用更现代的视频压缩算法进行压缩。 哪些压缩算法是目前的主流？AV1AV1 作为目前压缩效率最高的主流视频编码

这是精弘内部的图床开发时遇到的事情，大一的小朋友反馈说 el-image 和 el-table 打架了。 demo 的 iframe 引入 看到后面的表格透出 el-image 的预览层，我的第一反应是叫小朋友去检查 z-index 是否正确，el-image 的 mask 遮罩的 z-index 是否大于表格。 经过我本地调试，发现 z-index 的设置确实没问题，但后面的元素为什么会

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事情的起因是因为精弘的前技术总监抱怨学校的内网服务器无法连接外网，从而导致 apt 安装与更新异常困难，需要手动从源中下载软件包、软件包的依赖及其依赖的依赖。。。然后将这些包通过 sftp/rsync 一类的手段传到服务器上手动安装。 于是本文应运而生，我们可以在本机使用 Caddy （Nginx 当然也行）反代一个 APT 源镜像站，通过 ssh 隧道建立端口转发，这样就可以在内网服务器上访问