近年来，国家采取了多项重要举措来加强个人数据保护，这些举措旨在确保用户隐私的安全，同时确保企业合规运营。在处理敏感数据时，企业有责任采取适当的措施来保护用户信息。

软件的质量保证包括外部质量和内部质量两部分，外部质量是用户的使用质量，用户能够直接感知；内部质量主要包括技术架构和代码质量等，随着业务的快速发展，内部质量往往很容易被忽视。

之前QA在进行全流程质量把控的过程中，更多的关注点都放在业务维度，主要包括：需求质量、提测质量和线上online问题等，随着业务的迭代，系统类问题如运行时异常和业务异常会不断的累积，QA也需要在日常对系统层面做关注，跟开发同学一起进行质量内建，只有将清理做到日常，我们的系统才会越来越健壮，业务也才能够快速发展。

本文主要介绍了转转在服务瘦身方面的实践，主要包括下掉僵尸服务，下掉僵尸代码和下掉僵尸组件依赖3个部分。

关于BKD技术，只看这一篇就足够了。

本文介绍转转在OLAP自助分析场景的解决方案。通过为什么做自助分析、具体做成什么样、技术上怎么实现以及我们的一些优化案例几个方面展开聊聊，供大家参考。

Node.js允许开发者使用C、C++等语言开发像普通的Node.js模块一样通过require()函数加载的原生模块。

ZK的选举端口在收到错乱的数据包时，可能会因创建负数大小的数组而抛出NegativeArraySizeException，导致选举端口的监听线程整体退出，从而无法选举。 集群还能正常读写，但无法选举，一旦有节点重启就加入不了。

基石，基于传统BI多类型数据源管理，在自助式生成数据展示页面的基础上，加强了数据增强分析能力。

本次分享主题为转转 One-Service 数据服务体系建设，主要介绍转转在建设数据服务体系过程中的三个阶段，其中将详细介绍 One-Service 统一查询服务建设思路。

流量的背后，是海量的数据，而数据又逐渐成为各个企业的核心资产。做好数据的防护工作，是每一个互联网企业需要认真对待的一件事情。

转转正在开发一套数据服务中台系统，通过数据来源和数据内容来构建一个健壮的数据服务体系。数据处理器根据规则检验数据内容，防止脏数据流入系统，并根据规则处理数据。数据分发处理根据标准数据找到对应的数据处理器，确保数据的准确性与一致性。转转的目标是提供高质量、一致性和可信度的数据支持，通过统一定义、统一生产和统一消费的设计思路来解决数据治理问题。

Hooks 提供了更清晰、可组合的方式来处理组件的状态和逻辑，随着项目的逐步迭代，开发者在实践中逐渐体会到 Hooks 的优势。越来越多的开发者熟悉并纷纷加入 Hooks 的行列。

Z时代文化趋势下，大品牌们正如何利用最前沿的AI技术制造出让人目不转睛的热梗呢？今天，我们就来揭秘一下，企业是如何玩转“梗营销”，让他们的品牌形象更年轻化、更具个性化的。

文章介绍了一种原创的语义效力阶梯模型，用于标准化不同沟通场景中的语义效果。该模型包括容易理解、引发注意、接受/认同和情感共鸣四个层级，其中情感共鸣是最高层级。作者提到可以运用该模型进行目标拆解和研究方向的拆解，并通过语义手册的沉淀来实现长期的增长效果。同时，在洞察阶段通过丰富的调研手段了解用户人群，形成精准的用户数据画像，为后期定制化设计提供基础。

门店业务重构的目的是解决系统架构和模型规划不完善的问题，同时满足运营侧任务多样化的需求。重构内容包括任务发布、报备逻辑服务迁移、任务反馈和通知等方面。测试方案采取分批提测和分批测试，并兼容已有业务流程的任务。通过该重构和测试方案，节省了8人日的工作量，缩短了整个项目的交付周期。

在我们实际业务中，多个服务常常需要向用户发送不同形式的消息，包括但不限于企业微信、飞书、短信、邮件、微信通知和手机应用通知等。如果每个服务都独立开发一套消息发送代码，这将导致维护难度大、错误率高，效率极低。为解决这一问题，我们开发了信鸽平台。