知鸦日报2021-11-03

很多企业在实践中发现，现在做战略规划似乎越来越起不到预期的效果，好不容易做出三年战略规划，到实际执行的时候，当初决策所依赖的条件早已发生变化，根本没法落地，因此认为战略是无效的，战略规划这一套已经过时了。

并不是战略无用，而是你所使用的经典战略理论已与时代脱节。

设计的本质是为了解决问题，制定设计原则时需要建立在这个设计的中心思想之上。 其核心可划分为两个维度：审美交互维度、开发实现维度。

本文阐述了起点小说设定集从概念到落地的设计始末，在IP衍生方向的一些思路总结。

经常逛京东内容频道的用户可以发现，同样固化在首页的频道，他们的内容详情页样式各不相同。在建立内容生态体系的产品初期，设计更多的关注在，如何帮助业务提升频道的效率、打造频道各自的业务特色。随着频道数量的递增，内容体系越向个性化发散，线上样式多种多样，其次内容详情页需求方各自为政，需求变更频繁，大多数需求的业务目标几乎是一致的。在组织架构上，我们负责各自频道的设计与研发之间是相对独立的，多方都投入了大量的人力资源做内容、工作性质基本相同。所以，无论是从设计体验还是工作效率而言，内容详情页的统一都已经迫在眉睫。

经常有一些同学问我，非产品如何转型做产品经理？测试如何转型做产品经理等等，诸如此类的问题。最近重看了一些类似人人都是产品经理，数据产品设计等等的书。在此，就书中所述，结合自己的一些感受，浅谈下转型产品经理的一些看法，由于本人之前都是做游戏运营的，相关产品经理工作接触也是刚起步不久，因此概念类学习内容较多，希望抛砖引玉，跟大家多多交流。

物化视图这一使用的功能想必大家都不陌生，我们可以通过使用物化视图，将预先设定好的复杂SQL逻辑，以增量迭代的形式实时（按照事务地）更新结果集，从而通过查询结果集来避免每次查询复杂的开销，从而节省时间与计算资源。

事实上，很多数据库系统和OLAP引擎都不同程度地支持了物化视图。另一方面，Streaming SQL本身就和物化视图有着很深的联系，那么基于Apche Flink（下称Flink） SQL去做一套实时物化视图系统是一件十分自然而然的事情了。

本文介绍了汽车之家（下称之家）在基于Flink的实时物化视图的一些实践经验与探索，并尝试让用户直接以批处理SQL的思路开发Flink Streaming SQL 任务。希望能给大家带来一些启发，共同探索这一领域。

停车场实时车位信息对于出行决策非常有价值，但现实中硬件设备成本和在线运营成本高等原因，停车场在线信息覆盖并不理想。针对该问题，百度地图基于深厚的人工智能技术积累，利用深度学习技术为没有在线车位信息的停车场预测车位空闲信息，辅助用户出行决策。

数据库操作是大多数程序员必不可少的工作， GORM 作为一个拥有 25k star 的项目已经是 Go 语言操作关系型数据库的首选。由于 GORM 中提供了很多 interface{} 形式的参数，这让程序员很容易误用，导致线上项目存在 SQL 注入的风险。

分享一些大力作业灯客户端在编译优化上的实践。

If you have a page that includes a lot of information, it’s a good idea to let users search for what they might be looking for. I’m not talking about searching a database or even searching JSON data — I’m talking about literally searching text on a single rendered web page. Users can already use the built-in browser search for this, but we can augment that by offering our own search functionality that filters down the page making matching results easier to find and read.

​本文介绍百度广告托管前端团队在异常监控和治理上的实践经验总结。

为各类库存操作搭建一个统一的框架，对其中固定不变的共性逻辑进行复用，而对会随场景变化的部分提供灵活扩展的能力支持。

Neighbors all over the world turn to Nextdoor and look for local information through explicit queries in the search bar.

Neighbors use the search bar to connect with other neighbors, find business recommendations, information about local non-profits, and find out what is happening around them.

Sometimes the intent of our users is very clear. When neighbors search for “plumber recommendations” we know they want to find out what experiences neighbors have had with plumbing companies nearby.

However, when neighbors search for “home decor,” neighbors may think about hiring a company that specializes in home decor or they may be looking for ideas about home decoration.

Along the same lines, when someone searches for “barbecue” they could be looking to buy a barbecue grill from the neighbors, or they could be trying to find a nearby restaurant that serves barbecue.

We use these examples to portray the complexity of the intent our neighbors express. The Nextdoor Search Team is a small team that tackles serving neighbors with local and accurate search results. This work is at the intersection of Information Retrieval, Machine Learning, building scalable infrastructure, and classical software engineering.

Measuring video quality at scale is an essential component of the Netflix streaming pipeline. Perceptual quality measurements are used to drive video encoding optimizations, perform video codec comparisons, carry out A/B testing and optimize streaming QoE decisions to mention a few. In particular, the VMAF metric lies at the core of improving the Netflix member’s streaming video quality. It has become a de facto standard for perceptual quality measurements within Netflix and, thanks to its open-source nature, throughout the video industry.

As VMAF evolves and is integrated with more encoding and streaming workflows within Netflix, we need scalable ways of fostering video quality innovations. For example, when we design a new version of VMAF, we need to effectively roll it out throughout the entire Netflix catalog of movies and TV shows. This article explains how we designed microservices and workflows on top of the Cosmos platform to bolster such video quality innovations.

类型流是针对大团队、细分工组织设计的方法论。 高级程序员团队画类型流图建模，利用工具生成代码骨架，初级程序员填空。高级程序员团队仍然是一个敏捷团队，而初级程序员只有基本的编程要求。甚至单元测试能力也不要求。

前端开发中，无论是 React 还是 Vue 框架，列表项都要使用唯一的 key，很多人会直接使用 index 作为 key，而并不知道 key 的原理。这篇文章就会讲解 key 的作用以及为什么最好不要使用 index 作为 key。

去年下半年业务高速迭代，大量新 feature 上线，但同时带来的问题是首屏耗时数据日渐上涨，同学们纷纷表示"移动端文档打开越来越慢，太影响工作效率了"。