知鸦日报2025-11-13

2025-11-12 16:30:00 ~ 2025-11-13 16:30:00

技术

携程技术:携程数字人直播实战:成本降低90%,我们如何实现规模化落地?

摘要

携程数字人直播通过AI技术实现高保真音色与形象复刻,支持实时互动与自动化氛围渲染,提升用户体验。采用播单推流模式,降低资源消耗,确保直播流畅。通过异步任务调度优化视频生成效率,控制成本,满足大规模应用需求。未来将探索切片实时交互与站外推流功能,扩展应用场景。

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爱奇艺技术:爱奇艺多桌面端统一:Mac客户端架构升级实践

摘要

爱奇艺通过LWA框架重构桌面客户端,统一Windows和Mac用户体验,降低成本。LWA基于Web技术栈,支持跨平台复用前端代码,提升开发效率。Mac客户端采用WKWebView和移植Windows播放器逻辑,实现大屏优化和快速迭代。AI辅助编程显著提升代码迁移效率,未来计划将LWA应用于UWP客户端,进一步统一多端体验。

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腾讯技术:一套代码跨8端,Vue3恐怖如斯?详解跨端框架到底香不香

摘要

跨端框架的发展源于多操作系统的需求,旨在通过一套代码适配多个平台,提升开发效率和用户体验。常见的跨端框架如Taro、React Native、Hippy等,各有优劣。腾讯视频搜索系统通过Vue3实现跨“八”端应用,展示了跨端技术的巨大潜力。尽管跨端框架在代码复用和人力节省上优势明显,但也面临代码复杂度和维护难度的挑战。选择合适的跨端框架,能显著提升团队开发效率。

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阿里巴巴技术:从 yield 到 await:Python 协程的进化史

摘要

Python协程的演进史:从生成器到async/await的华丽转身!20年间,yield的诞生开启了协程雏形,社区用@wrappertask填补过渡期痛点,最终yield from实现标准代理,而async/await带来原生支持。这段技术进化告诉我们:优雅的语法背后,是无数实践打磨的智慧结晶~

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Programming principles for self taught front-end developers

摘要

编程原则的核心在于简洁与高效。避免过早优化,遵循“三次法则”重构代码,确保代码功能明确后再优化。函数应具备单一职责,操作在同一抽象层次,保持幂等性,便于推理和维护。简单系统逐步演进为复杂系统,而非一开始就设计复杂。这些原则帮助开发者写出易于理解和维护的高质量代码。

Perfectly Pointed Tooltips: To The Corners

摘要

小编带你探索现代CSS中工具提示的进阶技巧,这次聚焦于角落定位。通过position-areaflip-inline等属性,灵活调整工具提示位置。利用margin控制间距,结合clip-path隐藏多余尾部,打造精准的视觉效果。文章还引入anchor-size()函数,动态获取锚点尺寸,提升布局灵活性。最后,鼓励读者通过实践掌握这些新技巧,体验CSS定位API的强大功能。

Crafting Generative CSS Worlds

摘要

现代CSS技术通过堆叠网格和3D变换,能在浏览器中构建完全可寻址的3D空间,重现了90年代像素艺术的怀旧魅力。利用.scene.floor元素设置视角和倾斜度,结合.z层创建3D网格,通过translateZ控制高度。地形生成器引入斜面、楔形等基本形状,遵循2:1的尺寸系统,确保几何一致性。光影效果通过固定光源和亮度等级实现,地形高度图由噪声生成并平滑处理,最终形成逼真的3D地形。CSS堆叠网格技术为轻量级3D项目提供了简洁、可读的解决方案。

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携程技术:从单智能体到多智能体协作:Agentic System的演进与LangGraph4j实战

摘要

大模型时代,智能体(Agent)与工作流的界限逐渐模糊,实际应用中需在自主性与可控性间寻找平衡。单Agent处理简单任务高效,但面对复杂场景时,多智能体系统(MAS)更具优势。LangGraph4j框架通过状态图模型,支持多Agent协作,提升任务处理能力与系统鲁棒性。开发者应根据业务需求,灵活选择架构,实现最佳效果。

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得物技术:RN与hawk碰撞的火花之C++异常捕获

摘要

本文深入探讨了RN页面偶发crash的根本原因,重点分析了unwind机制与C++异常处理的关系。通过剖析fbjni异常抛出、C++标准库与unwind的交互,揭示了ndk版本不一致导致的SIGSEGV和SIGABRT崩溃。文章还讨论了动态库符号链接过程及其对crash的影响,最终提出了MMKV符号裁剪和动态下发加载的解决方案,确保应用的稳定性。

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得物技术:风控基建实战:特征工程实践

摘要

特征工程是提升模型性能的关键,通过精心设计特征能有效捕捉数据中的预测价值。RFM模型和时间窗口是两大核心工具,前者量化用户行为,后者界定数据边界。自动化工具Featuretools可高效生成特征,但需结合业务理解避免无效组合。大模型Agent的引入让特征衍生更智能,兼顾解释性与预测力。好特征永远是模型的基石。

vivo技术:Flink 的 RocksDB 状态后端在 vivo 的实践

摘要

特征拼接是实时推荐的关键环节,vivo团队从小时级Spark拼接演进到Flink流式架构,最终采用RocksDB大状态方案解决Redis存储成本问题。实践中攻克了TM内存溢出、RocksDB性能调优、任务启动慢等难题,通过参数优化和资源调度策略将拼接率提升至99%以上。未来计划引入混合存储架构和远程状态后端,进一步优化实时推荐系统的稳定性和扩展性。

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