知鸦日报2022-09-08

2022-09-07 16:30:00 ~ 2022-09-08 16:30:00

产品

间距篇 | 设计师必看的保姆级间距控制规范!

摘要

导航栏集合了用户常用或必用一些功能,复用率极高,当用户在进行部分路径操作时,导航栏就像黑暗中的一盏“明灯”,指引着用户进入下一步或回到上一步操作,所以做好用户体验是非常重要的。

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网易产品:可用性测试|提问的艺术

摘要

本篇文章介绍了在跟用户面对面测试期间,应该如何追问用户、如何保持客观。并提供了一些话术参考。

LOGO排版,你还在瞎整么?

摘要

无论你的LOGO做的是简单还是复杂,一个合适的排版都会为你的LOGO增加成倍的价值!

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为什么PaaS平台企业都在搞低代码?

摘要

目前国内除了阿里云、华为云,很多PaaS企业,包括涂鸦IoTPaaS、有赞云、徐工吉利工业互联PaaS、恒生Light云等等,都在推出或者计划推出低代码平台。文章尝试通过对应用软件研发发展阶段的分析,提供一个看待这一趋势的视角。

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聊一聊轻舟低代码NASL编程语言

摘要

NASL是轻舟低代码平台提供给开发者的一门可视化编程语言,在此前分享中有不少人对此感到困惑,今天我们围绕NASL做一些解读,希望大家对NASL及低代码实现原理有更深入的理解。

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轻舟低代码产品化进阶之路

摘要

低代码不是先有标准再出现的事物,它是研究机构对一类具备某些特性的高生产力应用开发平台(HPaPaaS)的归纳。不同类型的低代码厂商虽然目标相近,但是出发点和发展路径不尽相同。今天我们来聊一聊轻舟低代码想法的萌发和产品发展的情况。

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技术

字节跳动技术:字节跳动的云原生技术历程演进

摘要

以 Kubernetes 为代表的云原生技术底座支撑了字节跳动业务的快速发展。从微服务场景开始,Kubernetes 逐渐演化统一支撑了字节内部的大数据、机器学习以及存储服务等多种形态基础设施。

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58同城技术:基于位置变化的城市和县域弹窗式引导切换

摘要

引导切换场景中到底有多少场景是冲突的?整个引导过程中又有多少种切换场景呢?

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阿里巴巴技术:是什么让一段20行代码的性能提升了10倍

摘要

本文介绍通过5个版本的性能优化,性能得到了超过10倍的提升。

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lyft技术:A Federated Approach To Providing User Privacy Rights

摘要

Our journey of enabling user privacy rights started all the way back with the California Consumer Privacy Act (“CCPA”) going live in 2020. Recently, new state laws have begun going into effect, including upcoming changes in California with the California Privacy Rights Act, and our early work set us up for success. Lyft is positioned to seamlessly handle changes thanks to the choices we made with the federated design of our architecture. In this blog post, we’ll share an overview of some technical strategies Lyft uses to provide important privacy rights like those in CCPA and describe how we implemented user data export and deletion in our online systems.

To start off, let’s review some of the key challenges we faced in developing our response to user requests regarding privacy rights.

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shopify技术:Four Approaches to Debugging Server-side WebAssembly

摘要

Shopify Functions enables customizing the business logic of Shopify’s back end with server-side WebAssembly. There are many benefits to using a WebAssembly environment to host these customizations such as low cold-start latency and robust security compared to other alternatives. However, WebAssembly poses new challenges when debugging. These challenges aren’t unique to Shopify Functions and are common to other uses of WebAssembly including other server-side use cases. One of these challenges is a less refined developer experience when using step debuggers.

Step debuggers allow developers to pause execution on certain lines of code given certain conditions, execute lines of code one at a time, descend and ascend the current callstack, and see the values of in-scope variables at a particular point in execution. This flexibility can reduce the amount of time it takes to find a problem compared to debugging with print or log statements or studying the code. Some examples of step debuggers are GDB, LLDB, and the Visual Studio Debugger.

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阿里巴巴技术:谈谈CSS Houdini

摘要

Houdini 是一组底层 API,它们公开了 CSS 引擎的各个部分,从而使开发人员能够通过加入浏览器渲染引擎的样式和布局过程来扩展 CSS。Houdini 使开发人员可以直接访问CSS 对象模型 (CSSOM),使开发人员可以编写浏览器可以解析为 CSS 的代码,从而创建新的 CSS 功能,而无需等待它们在浏览器中本地实现。

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vivo技术:基于 iframe 的微前端框架 —— 擎天

摘要

基于全屏iframe的微前端框架--擎天,解决了iframe UI不同步、URL不同步、数据不共享的难题,并充分发挥了iframe作为页面容器的优势,实现了父子应用异步加载、子应用瞬间切换的能力,从而将微前端项目达到单体应用的体验。

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vivo技术:vivo 全球商城:电商平台通用取货码设计

摘要

本文主要给出了电商平台通用取货码的完整设计思路,按此思路可以实现大多数核销类券码的生成问题,也能够满足SaaS化的业务。

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得物技术:压测平台在全链路大促压测中的实践

摘要

压测平台旨在为了降低压测平台维护成本,压测流程提效,提升压测的易用性和体验性,保障压测期间的稳定性而建设。面对当今大流量的时代背景,无疑不是一件摸底应用性能瓶颈的利器,也是一份技术保障。

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百度技术:数字人技术在直播场景下的应用

摘要

本文介绍了在数字人AI技术发展迅猛,整体AI数字人市场呈现高速增长的趋势下,与强调高实时性互动的直播业务场景的结合与应用,通过数字人渲染技术、强大的AI全栈能力、算力为虚拟主播赋能,在面部表情、肢体动作、问答对话以及情绪反馈等交互效果上都达到了十分生动拟人的效果,同时结合智能剧本的驱动技术,更是在电商代班场景下实现了7x24小时虚拟主播不间断带货直播的能力,产生了真人主播无法达成的价值和效果。

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腾讯技术:如何基于标准化的OpenTelemetry构建APM探针能力

摘要

云原生为传统监控带来挑战。云原生场景下,企业大规模地部署容器,应用节点呈指数级增长,故障可能发生在任意节点,无法感知与预测的因素越来越多。业界将“可观测性”能力划分为5个层级,其中告警(Alerting)与应用概览(Overview)属于传统监控的概念范畴。腾讯云“应用性能观测”则补齐主动发现的能力。构建简单易用,高性能的全链路监控系统。如何做到简单易用,满足用户拿来即用的需求?构建标准化,完善的探针能力是关键。

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阿里巴巴技术:淘宝逛逛ODL模型优化总结

摘要

晚高峰期间,ODL模型在保障RT和P99没有明显上涨的前提下,顺利度过流量尖峰,GPU使用率从优化前最高的30%左右到优化后最高的43%,我们用更少的机器,完美支撑算法同学迭代ODL模型,拿到最终完整的算法效果与收益,保障业务持续快速发展。

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