知鸦日报2024-08-13

本文深入探讨了如何利用认知偏差和设计原则来提升移动应用的用户参与度和盈利策略。通过 Wise 等公司的实例分析，作者详细阐述了如何理解用户心理，运用逐步披露、劳动幻觉、好奇心差距等方式吸引和保留用户。

FS B+Design System是以当前互联网主流B端框架为基础，并编合FS特定业务场景而打造的具有"FS品牌特色的B端后台设计体系"(以下简称为"B+Design")，包含了有关颜色、字体、icon、栅格、版式、间距、数据可视化等设计规范指南，组件层提供 30+ 不同的组件，包括它们的不同状态，形成的模式，以及应用的产品。

深度解析网上流行的comfyui搭建的词云工作流。

B站是一个典型的多资源搜索场景，除了视频外，还接入了包括UP主、番剧影视（PGC）、直播等几十种不同类型的资源。

字节跳动正式发布下一代内核网络抓包工具：netcap（net capture），与 tcpdump 工具只能作用于内核网络协议栈准备发包和收包的固定点相比，netcap 可以几乎跟踪整个内核网络协议栈。

本文主要围绕ES核心特性：分布式存储特性和分析检索能力，介绍了概念、原理与实践案例，希望让读者快速理解ES的核心特性与应用场景。

目前，凤凰会商城支持全国商城、门店、酒司令、地推、群接龙等多种业务，并且具备多端能力。一套代码可以在凤凰会APP、移动端H5和微信小程序中运行，研发效率得到提高的同时，还能够更快地支持业务迭代。

随着业务的持续更新和迭代，凤凰会商城小程序的渲染性能逐步下降，微信后台性能评估表现一般，同时在互联网人口红利消失、增量变缓的背景下，用户对性能的要求不断提高。因此，性能优化已成为开发者必须关注并解决的重要课题。本文将介绍微信小程序性能优化的关键策略和实践，帮助开发者提供更出色的用户体验，以便更好地留住来之不易的增量用户，进一步助力业务成长。

架构设计建模的目的是通过统一的UML语言，完成业务的梳理，并对业务系统进行合理的组织（分层、分模块），以提高系统的可扩展性、可重用性、可移植性、易理解性和易测试性，从而达到一个高质量属性的软件系统。

接口自动化测试是一种软件测试技术，它通过模拟用户系统操作来对系统的接口进行自动化测试。接口自动化测试的目的是为了提高测试效率和准确性，同时降低测试成本和周期。

目前传媒资源调度正面临着的一些挑战：

1、资源调度逻辑复杂：资源调度查询条件多且要支撑各种组合查询条件，并确保这些支持条件的灵活组合以满足准确查询的需求。同时，随着业务的发展，资源调度逻辑可能随时发生变化，因此代码设计需要具有高扩展性和易维护性，以便于及时更新和改进，能够支持单元测试。

2、资源调度系统压力大：面对传媒业务近300万的媒体资源存量，系统需支持实时的资源检索与分配，并快速反馈结果，给系统带来了极大的负载压力。

3、资源调度过程复杂：为方便用户快速进行调度以提高系统易用性，需保证即便是在处理大量数据时也能充分满足用户的交互操作需求。为减少用户操作，需要封装各种套装方法，以供用户一键直达目标需求，但这又间接增加了系统的复杂性。

在现代软件开发领域，微服务架构与容器化部署已迅速成为行业新趋势。微服务架构通过将应用拆分成多个小型、自治的服务单元，每个服务承担某项特定的业务功能。而容器化部署则以其轻量级和高度可移植的特性，为这些微服务的有效打包、分发和运行提供了强大支持。

在这样的环境中，实现微服务的优雅上下线变得至关重要。优雅上下线意味着在进行服务更新、扩展或缩减服务规模时，能够无缝切换，避免或最小化对用户的影响。这种做法不仅保障了系统的高可用性和稳定性，还大幅提升了开发和运维团队的工作效率。

在移动互联网产品迅猛发展的今天，技术的不断创新使得企业越来越注重降低成本、提升效率。为了在有限的开发资源下迅速推出高质量、用户体验好的产品，以实现公司发展，业界催生了许多移动端跨平台解决方案。这些方案不仅简化了开发流程，还极大地提升了产品的兼容性和可维护性，确保企业能够在最短时间内，以最经济的成本，将卓越的产品体验带给广大用户。

如果说数据结构和算法是程序员构建高效代码的基石，那么设计模式则是打造高质量代码的“内功心法”。掌握并应用合适的设计模式，有助于管理项目复杂性，简化维护，并加速开发进程。

因此，深入理解并合理运用设计模式，是每个软件开发团队提升项目质量、保障开发效率、促进技术成长的关键步骤。这不仅是程序员个人技术能力的体现，更是软件项目成功的重要保证。在不断变化和技术迭代的开发环境中，掌握设计模式是每个软件开发者不可或缺的技能。

在工程化的前端项目中，通常使用webpack进行打包优化并上线。打包后的产物经过压缩和优化，对于一般开发者来说难以理解。当这样的产物交付到线上生产时，由于生产环境的状态是不可监控的，且代码已被压缩，导致如果发生前端js报错，报错信息无法准确地映射到源代码中的具体位置，从而给问题的定位带来了很大的挑战。因此，迫切需要一种前端监控手段来记录和收集这些报错，以便快速定位问题。

为了实现前端监控和快速定位问题，必须解决各种类型的数据记录、收集和监控，例如js报错、接口报错、文件加载报错、用户行为等。同时，如果要实现实时的视频回放能力，还需要解决视频文件过大不方便保存和上传的问题。本方案的目标就是解决这些问题，实现前端全方位的监控。

这里先简单介绍一下白屏监控实现方式，在进入webview后，由客户端对webview进行截屏随后上传图片到 OSS，并进行埋点。

在flink层消费埋点数据，获取图片，对图片判定结果(白屏，非白屏)进行落库。

本文介绍搜索实践的两种方案：

1、利用LangChain，通过代码编排链路的方式来实现RAG检索

2、利用DIFY工作流，通过可视化配置工作流的方式来实现RAG检索

近年来小红书业务一直保持高速增长，日均曝光、互动 UV 和日均搜索量都达到了非常高的水平。

从模型工程的角度来看，面临的主要挑战包括：

• 首先，随着模型的复杂度增加，其处理的数据量也越来越大；

• 其次，计算流程的需求也会随之增长；

• 此外，模型的应用场景也越来越广泛，不仅限于传统的搜索广告和推荐，还包括电商和直播等新业务。

面对业务高速增长带来的挑战，我们需要通过引擎技术有效降低成本，并为业务提供迭代空间。

图片加载作为重中之重的App体验指标，端侧的白屏问题则是其中最为严重的问题之一。想象一下如果你在浏览交易商品、社区帖子等核心场景下，图片无法完成加载是多么糟糕的体验，线上过往也陆续有一些白屏的用户反馈。

客户端架构侧从用户白屏问题反馈出发，深入分析每一个用户的实际情况，从0到1完成了白屏体系监控建设，借助独立搭建的白屏分析平台能力，从图片库、网络库、CDN质量等3个维度进行了专项治理优化。本文重点带你了解得物图片库是如何完成白屏精细化监控的基础能力、问题定位、治理优化，实现线上用户白屏问图片库相关Issue反馈基本清零。

从别人体内到你的体内，看骨头如何实现再就业。