知鸦日报2021-08-11

复盘Netflix发展历程、产品策略和财务表现对于分析中国国内长视频行业具有一定借鉴意义。

按照黄燕铭的工作习惯，每年的3月13日都要给国泰君安证券研究所的分析师们上一次课，并对全年A股市场的大势研判阐述看法，以布置全所的研究策划。本文列表显示的内容，即为黄燕铭于2018年3月13日在国泰君安证券研究所内部的培训教材PPT。

我写作的初衷是希望能够完善巴菲特的老师格雷厄姆所开创的价值投资理论框架。研究公司基本面，巴菲特特别强调“护城河”，这个框架增加了一个新的研究维度----“进化力”;巴菲特曾经说过，伯克希尔的目标是“以合理的价格买入一家好公司”，什么是“好公司”，巴菲特说的很多，但什么价格是“合理的价格”，巴菲特说的很少，我在这个框架里作了比较系统的论述。在这么高效的市场里要获得超额收益，我认为，不但要深刻理解基本面，还要深刻理解市场，才有这个可能。

德国设计大师迪特·拉姆斯说过，好的设计就是要注重每一个细节；其实往往在那些不易被察觉的细微之处，倾注了设计师的诸多巧思与心血，今天我们就来聊聊那些能够打动人心的设计细节。

卡顿和 ANR 问题一直是 Android 性能优化的重点问题，直接关系到用户体验。当主线程的消息执行耗时过长时，轻则出现不流畅，不跟手，重则有肉眼可见的卡顿感，最严重则是发生 ANR，系统会弹出弹窗提示用户等待或关掉程序，严重影响用户体验。

对于卡顿的监控，现有的方案大多是在消息执行前埋点，当消息耗时过长时进行抓栈操作，ANR 的监控则是通过监听 SIGQUIT 信号并判断进程状态，在 ANR 时拿到各线程堆栈及各类辅助信息来定位问题。这种抓堆栈的方案对于单点长耗时是有效果的，比如锁等待和死锁，但是对于由多个消息和函数耗时累积造成的 ANR，一次堆栈是无法定位问题的，所以经常会出现 ANR 堆栈不准的情况。

西瓜视频的 Android TOP 1 ANR 就是聚类到了 nativePollOnce，根据 ANR 前的消息调度耗时可以看到存在许多长耗时消息，这些长消息是造成 ANR 的根本原因，而不是真的阻塞在了 nativePollOnce。分析发现其实这部分问题都是由于抓栈时机滞后导致的，从感知到 ANR 到完成抓栈存在一定的时间间隔，很容易错过现场，而 nativePollOnce 是主线程中执行频率最高的函数，抓栈很容易落到这里，所以导致很多 ANR 都是 nativePollOnce 的堆栈。另外传统的监控方案对于多个耗时消息累积导致的 ANR 也很难做到有效监控，单次抓栈大概率无法明确问题。所以如果能拿到 ANR 前的一段时间的 Method Trace，那么就能看到主线程到底在做什么，进而准确定位问题。

这段时间在开发一个腾讯文档全品类通用的 HTML 动态服务，为了方便各品类接入的生成与部署，也顺应上云的趋势，考虑使用 Docker 的方式来固定服务内容，统一进行制品版本的管理。本篇文章就将我在服务 Docker 化的过程中积累起来的优化经验分享出来。

云计算产品大多都会与云原生发生关联，云原生正在重塑整个软件的生命周期。但到底什么是云原生？云原生带来的最大技术创新和未来机会是什么？围绕云原生，是否可以构建出一套云上的开发&运维体系，打造新一代研发平台，实现研发效率的最大化？

Customer Support (CS) can make or break a guest’s travel experience. To support Airbnb’s community of guests and Hosts, we have been investing heavily in developing intelligent CS solutions leveraging state-of-the-art natural language processing (NLP), machine learning (ML), and artificial intelligence (AI) technologies.

In this blog post, we’ll introduce the automated support system at Airbnb, which employs the latest task-oriented conversational AI technology, through the lens of a recently launched feature called Mutual Cancellation. We will describe in detail how we framed the business problem as an AI problem, how we collected and labeled training data, how we designed and built the ML models, and how the models were deployed in the online system. Throughout each step, we’ll discuss some technical challenges we faced during this project and the solutions we innovated to address these challenges.

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短视频内容是淘宝内容分发的核心，需要创作者创作高质量的视频内容。封面图是影响视频点击的核心因素。我们提供了智能封面图之后还是存在将近20%的用户选择主动上传封面图。为了优化这一个操作，提供视频自定义截取功能。

系统会根据时间线和关注给你推送相关内容，那么其后台系统是如何设计的呢？

针对手机外的硬件设备（运动相机、无人机、云台相机等），视频号提供了硬件直播能力，主播无需复杂的设置，就能将硬件设备所拍摄的画面实时地在视频号内直播，今天我们跟大家聊聊这个功能背后的故事。

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