随着门店结算业务的不断扩展，我们面临了日益增长的复杂性。目前，需要聚合计算的结算指标数量庞大，每个指标都依托于一套复杂的公式，而这些公式又是由众多业务配置参数构成的。业务的复杂化导致需要维护的公式数量急剧增加，带来了一系列挑战：

1. 配置分散问题：业务配置目前分散在代码、Apollo配置中心以及数据库中，这种分散性使得维护工作变得繁琐且低效。
2. 频繁更新问题：随着业务的不断调整，结算公式需要频繁更新。每一次微小的改动都要求进行系统上线，这增加了开发的负担。
3. 代码维护问题：每次新公式的上线，都需要保留旧版本的指标公式。这导致在代码中需要同时维护多套指标公式，严重影响了代码的可读性和可维护性。

基于这些问题，我们的优化方案是建立一个公式管理中心，将所有的这些指标运算进行收拢。同时引入了强大的表达式引擎来处理这些运算，本文就如何使用表达式引擎解决这些问题展开分析。

为什么要做异常场景自动化监控？怎么做？做这件事情的意义!

在公司接到一个IP形象的设计需求？作为乙方接到了甲方的IP设计？想要给自己设计一个IP形象？

随着58业务体系的不断建设与发展，数据分析与应用需求越来越丰富，给数据仓库的建设工作带来了很大的挑战。

全站行为数据仓库建设过程中，我们总结的问题包括如下几点：

(1) 数据体系架构已经无法支持业务的快速迭代，数据集成的开发、维护成本高；

(2) 数据业务知识散乱，数据分析与应用成本高；

(3) 数据质量定义模糊，缺乏有效统一的数据质量监控体系；

(4) 缺失数据建设规范，数据开发、表结构定义不统一，数据任务、数据表维护成本高。

综上，全站行为数据仓库的建设，需要在现有的大数据平台基础上，借鉴互联网行业通用的维度建模方法论，构建架构合理，分层清晰，具有统一数据规范的全站行为数据仓库。

揭秘谷歌与微软背后的智能产品设计原则，打造有温度的用户体验。

58同城APP随着功能不断扩展，群体需求的多样化，如何实现流畅、高效的用户体验成为了我们面对的新挑战。我们不再满足局限于单一场景的功能实现，决定对Feed、消息中心及个人中心等场景进行跨场景界面整体升级，以提供更全面、个性化的用户体验。

JTS，全称 Java Topology Suite，是一个用于创建和操作向量几何的 Java 库。提供了对几何模型的抽象，以及各种空间操作和空间关系判断，非常强大。

为了支持公司业务的发展，我所负责测试的售后系统，不可避免的出现很多业务相关配置，比如入口配置、退款配置、业务平台设置等相关配置，这些配置在新业务接入时，就需要逐一添加配置，来保证新业务的正常运行，而这些配置是散落在不同的地方去配置的，所以在配置时，就很容易漏掉某个配置，而这些未正常添加的配置，就会影响到系统单据流转，比如缺少入口配置不能申请售后，缺少退款配置不能正常退款，业务同学在测试过程中遇到这类问题，就需要我花时间一一排查问题，这样即消耗我的时间，也影响业务同学测试，为了减少这类时间的消耗，所以我们需要有一套逻辑来帮助我们解决这个问题。

写在前面魔方是转转内部的可视化搭建平台，用于快速创建活动页面。

就算是经常写死锁的同学看到估计都会有点懵，两条一模一样的 DELETE 语句怎么会产生死锁呢？

在日常工作中，设计师在应对运营和UI设计的B端图标时，常常面临大量的构思、制作和渲染等工作，耗时耗力。我们可以利用Stable Diffusion(以下简称SD)结合AI的方式，帮助设计师优化图标的设计流程，使任何对这一领域感兴趣的人都能尝试并创作出多样化的图标设计，灵活高效运用在项目之中。

文章介绍了转转客户端的Lego日志系统结构，并探讨了埋点上报的优化方向。通过优化和升级，提高了数据上报的可靠性、实时性和稳定性，并降低了维护成本。文章还指出了未来的演进方向，如采用低功耗传输方式替代https接口请求，优化异常处理方案以及日志文件上传策略。

什么样的文案会显著影响商业转化？文案需要因受众/产品性质不同而不同？怎么搭建趁手且轻量的文案规范？

包含生成式AI助手评估思路与业务案例，图多、浅显易懂，适合对AI助手设计感兴趣的朋友。

这篇文章主要讲述了游戏业务在商品更新消息队列（MQ）消费方面的重构过程。重构的架构设计包括数据预处理、按分类调用Handler进行消费和收拢调用更新接口。数据预处理负责过滤和预查询数据，减少重复查询、提升接口效率。按分类抽取Handler和公共Handler，使职责清晰分明。在Handler之下额外抽取了一层Manage层，提供可复用组件，增强功能内聚性。重构的目标是减少更新接口的调用次数，解决接口调用频率放大的问题。重构方案分为三个阶段实施。

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