在数据隐私保护的大背景下，联邦学习受到了学术界和工业界越来越多的关注。

本文首先介绍联邦学习的基本概念，以及联邦学习中的数据安全，并探讨如何在vivo实际业务场景中，使用联邦学习技术，保护用户隐私。

本文首先介绍Embedding召回框架和封装的算法，然后介绍Embedding召回在vivo手机的阅图锁屏、以及内置i主题App这2个推荐场景中的应用效果。

本文探讨了VCAP如何采用不同的内存复用策略，对不同类型的模型进行内存优化。

图片标签（Tag），作为主体图片的特性信息，在各个产品中位置各异，样式也各异，似乎毫无章法，到底哪一种才更契合你的产品呢？希望这边小文可以给你答案。

本文翻译自QBox官方博客“Elasticsearch性能调优权威指南”系列文章的第一篇。

QBox在其博客上发布的系列文章之一，本文是该系列的第三篇。

本文主要介绍使用shell实现一个简易的Docker。

本文从提升用户行为分析效率角度出发，详细介绍了H5埋点方案规划，埋点数据采集流程，提供可借鉴的用户行为数据采集方案。

本文主要介绍在Node.js应用中， 如何用全链路信息存储技术把全链路追踪数据存储起来，并进行相应的展示，最终实现基于业界通用 OpenTracing 标准的 Zipkin 的 Node.js 方案。

本文通过分析Dubbo中ZooKeeper注册中心的实现ZooKeeperResitry的继承体系结构，详细介绍了Dubbo中ZooKeeper注册中心的实现原理。

本文梳理了Elasticsearch对于数值索引实现方案的升级和优化思考。

本文主要介绍超大数据规模场景下分布式消息中间件在vivo的应用实践。

本文以“满屏”场景下的页面布局思考为切入点，以微组件为元素单元，提供了一种新的布局方案设计思路——基于行为预设的动态布局方案，并详细的分享了设计目的及具体实现方案。

本文从功能框架、特性使用流程、功能描述三个维度说明文档编写的逻辑性。

本文从“监控”这件事说起，深入浅出Prometheus的架构原理、目标发现、指标模型、聚合查询等设计核心点。

悟空活动中台作为vivo移动互联网首选的在线制作活动平台，有哪些关键能力支撑了它？本文作为开篇将为大家揭晓vivo活动中台的能力与创新。