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有赞是一个商家服务公司，提供全行业全场景的电商解决方案。在有赞，大量的业务场景依赖对实时数据的处理，作为一类基础技术组件，服务着有赞内部几十个业务产品，几百个实时计算任务，其中包括交易数据大屏，商品实时统计分析，日志平台，调用链，风控等多个业务场景，本文将介绍有赞实时计算当前的发展历程和当前的实时计算技术架构。
今年年初京东提出了数字化管理的战略方向，通过数字化的技术和管理模式提升组织绩效。在这个背景下，研发效能的提升就成为了很多产品技术部门今年的重要目标，有些部门专门成立了相应的工程效率团队，期望从组织、文化、技术、流程等方面的优化来促进研发效能的整体提升。
微服务从发展到成熟，已经经历了很长一段时间，很多企业都在进行微服务改造工作。在网易传媒如何进行微服务改造，将分两篇文章阐述，本篇文章主要是对微服务及目前开源组件做比较全面的介绍。
Flutter发布以来，我们在今日头条主客户端多个有限场景下尝试了Flutter的落地，从实际表现上来看，整个技术栈还是不错的。上层Flutter Framework引入Widget/LayerTree等概念自己实现了界面描述框架，下层Flutter Engine把LayerTree用OpenGL渲染成用户界面，有点类似游戏引擎解决移动平台跨端开发的思路。性能方面超过目前已有的大部分跨平台动态化方案，包括RN和小程序。
微软（亚洲）互联网工程院资深语音科学家汪曦为大家推荐语音领域的经典书目，涵盖了语音研究中的信号处理、语音和语言处理、深度学习研究等多个方面，里面包含了大量语音技术的基础知识，在大家关心深度学习算法和模型的同时，积累基础知识，概念，方法和思想对深入了解该领域是非常有意义的，但是同时也提醒大家，由于语音领域的发展十分迅速，所以在阅读基础书籍的同时，关注相关领域最新、最有影响力的文章也是十分重要的。
对于用户来说，大众点评最重要的价值是提供丰富多元化的信息，其中信息流的价值日益凸显。本文主要介绍大众点评信息流内容团队利用文本生成技术在创意优化方向上的一些思考和实践。
敏捷转型是一个系统性的改进工程，具有时间和空间两个维度的复杂性，故要用动态的眼光来观察。作为参与组织全局优化的改进工作者，视野不能局限于研发过程，更要避免深陷于诸如“在某个小技术团队内推行三三五五”之类流于形式的过程中。
Faas函数计算云平台是公司自研的Serverless架构云平台，在Faas平台上可以快速编写和部署云函数。本文将介绍Faas平台的设计和实现方案，核心技术原理、以及在小程序云上的使用。
DevOps落地重要的一方面是选好工具集，本文介绍了2019年最流行的DevOps工具。
一次事故如一场战役，不管是在故障过程中的处理，还是故障后的总结，除了吐槽，我们自己有没有可以改进的空间呢？
本文简单介绍了阿里巴巴的云化战略的演进与发展，其中包括IDC建设、内核优化、虚拟化技术、调度与混部等多方面的配合演进。
本文详细阐述了网易新闻客户端在短视频性能方面的优化思路，过程及结果，做到了小投入高产出。我们在过去的一年中对视频的性能进行了持续的优化，虽然期间遇到过很多困难，但也因此收获了宝贵的经验。我们希望将这个过程中的经验和思考分享出来，一方面是作为一个阶段性的总结，另一方面也希望能对大家有所帮助和启发。
本文分析了后端服务运维中大量报警出现时相互淹没的问题，选定了一种基于聚类的根因分析算法，并且针对业务报警日志进行了设计与实现，最后构造实验对算法的效果进行了验证与定性分析。
随着技术的快速发展和人们生活水平的不断提升，传统的零售模式已经难以满足消费者的需求，而且传统的运营模式需要进行重构。京东提出了无界零售的概念，对于前端门店用户体验来说，需要用运营技术能力来重构整体的购物体验，并通过数字化数据资产的沉淀来反向改进门店运营和用户体验。本文以京东时尚数字化门店为样板，介绍门店的数字化升级及体验升级。
开放学术组织(Open Academic Society)是由微软、清华、艾伦人工智能研究所、亚利桑那大学、华盛顿大学等20个全球机构联合成立的学术组织，旨在推广学术数据的开放共享、加强学术交流与合作。其中，连接了来自微软和清华大学两个亿级学术图谱的开放学术图谱（Open Academic Graph，OAG）是该组织的一个重要项目。近日，微软研究院和清华大学联合发布了OAG 2.0版本，新版本增加了作者和出版地点相关的数据，并实现了两个数据集中实体的自动匹配链接。
目前，跨平台、高性能的渲染引擎逐渐成为大前端领域的一个热点。作为其中的明星， Flutter有很大的机会成为下一代主流的跨端解决方案。 闲鱼技术基于Flutter 深耕，开源了2亿用户背后的Flutter应用框架：Fish Redux。接下来，我们就一起深入解读 Fish Redux ，了解它的函数式的编程模型、可预测的状态管理、可插拔的组件体系、最佳的性能表现。
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课程强调动手操作；内容以代码落地为主，以理论讲解为根，以公式推导为辅。讲解机器学习和深度学习的模型理论和代码实践，梳理机器学习、深度学习、计算机视觉的技术框架，从根本上解决如何使用模型、优化模型的问题；每次课中，首先阐述算法理论和少量公式推导，然后使用真实数据做数据挖掘、机器学习、深度学习的数据分析、特征选择、调参和结果比较。
课程主要关注于如何以领域驱动设计(DDD)为核心，设计并开发一套企业级应用开发的架构模型(Architectural Model)的关键部件。对于分层架构中各层所出现的DDD概念及工具，提供实际设计思路以及实现代码。
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