现实生活中，因果关系可以说是无处不在。但又不得不承认，因果关系的判定非常具有难度，无论是从数学、统计学或是哲学的意义上，都是一个值得钻研的课题。什么是因果？读者不妨暂停半分钟，试着给出一个对于因果关系的定义，然后想想看能否说服自己。

从社会科学领域到经济领域，“定性研究”与“定量研究”又岂止是巴菲特的投资法宝？

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有道精品课测试团队在最近1年半来为保证大促稳定性所做的一些尝试和探索。

从问卷调研需求到问卷设计

我们从React源码入手，结合有道精品课大前端的具体业务，运用三大原则对系统进行外科手术式的优化。同时介绍React Profiler这款工具如何帮我们定位性能瓶颈。

通过对Service Worker的理解和Workbox的应用，可以进一步提升产品的性能和弱网情况下的体验。

如何有效提升游戏商品的转化？

如何有效、高效地进行游戏竞品分析呢？

数据分析从上世纪 80 年代兴起以来，大体经历了企业数仓（EDW）、数据湖（Data Lake）、以及现在的云原生数仓、湖仓一体等过程。

企业数仓是数据仓库最原始的版本，主要用于企业内部的决策支持和商业分析（BI）。企业数仓的数据放置于集中式仓库当中，并以 schema-on-write（写时模式）的方式写入。从当前的视角来看，企业数仓存在着只能处理结构化数据、集中式的存储和计算、以及成本昂贵等缺点。

数据湖是伴随着数据爆炸式增长而出现的技术，它能够存储结构化以及非结构化的数据、拥有分布式的存储、以及经济的成本。但由于其“不管后面用不用，先存储起来”的理念（schema-on-read 模式），在数据治理、数据质量方面有很多的缺失，因此在后续实际的使用当中会面临较多的问题。

湖仓一体是当前较新的理念，它的目标是解决上述企业数仓和数据湖的主要缺点，并提供企业数仓和数据湖融合的优势。使其拥有数据湖的多样化结构支持、分布式存储、低成本以及企业数仓的数据治理能力，高速 SQL 访问性能等两者的优点。同时，作为一个新兴的形态，湖仓一体自身也带来了一系列增强的功能，如事务支持（ACID），支持数据 UPDATE/DELETE，更高的数据实时性甚至流式数据的生产和消费支持等等。

信息到人的精准分发。

当要深入了解 v8 内部的内存管理细节时，首先需要了解对象在 v8 中的处理方式，本文将结合源码对 v8 中的对象处理进行简单介绍。

如何根据具体的任务情景来调整BERT模型以更好判断在判断新闻时效性？本文做出了如下探讨。

如何拿出一份像艺术品一样的项目代码，然后赢得得同事们的赞许呢？

对 Node.js 的学习，无论如何都绕不开 Libuv。本文选择沿着 Libuv 的 Linux 实现的脉络对其内部一探究竟。

严选作为一家自营品牌电商，核心竞争力之一是对供应链的把控能力。在这其中，对库存的管理更是重中之重。如何降低库转、降低缺货率，是几年来持续研究的课题。而这些课题，都建立在库存数据管理的基础之上。本文介绍严选库存中心进行库存数据管理的设计实践。