知鸦日报2024-07-16

随着AI技术的发展，设计领域也在积极探索其助力方式。我们结合AI工具，对公司金融业务“白付美”的IP形象“付小美”进行了二次升级，进一步凸显其金融属性，更好地服务业务，提升品牌影响力和竞争力。 制作过程中虽遇挑战，但AI作为全新创作模式，释放了无限想象力，拓宽了设计边界。总体而言，AI是强大的工具。

Closer than you think.

在探索期，我们迅速迭代，以业务为导向，主要目标是快速适配业务调整，寻找稳定的业务增长模式。进入成长期，我们开始注重数据生产的效率和质量，努力将数据沉淀成体系，规范化地、高效、高质量地为业务提供支持。这一时期，数据产品丰富多样，针对不同数据域和场景诞生了多种数据产品。目前，我们处于稳定期，核心追求是数据的多元化能力，期望每份数据能服务更多场景，并提供更规范、合理有效的数据方案。

项目发起时对OGV主要核心流程梳理下来主要分为三部分：由媒资入库、视频生产以及策略绑定组成。

网络爬虫通过图论的遍历算法，实现了从一个网页出发自动访问并存储每一个网页的功能。

尽管现代互联网规模庞大，技术复杂，但通过分布式系统、优先级调度、页面分析与哈希表等技术手段，网络爬虫依然能高效地爬取和下载网页。

在企业级应用中，Elasticsearch 常常被用来处理复杂的数据查询和操作。

在构建高吞吐量和高可靠性的消息系统时，Apache Kafka 成为了众多程序员的首选。本文深入剖析了 Kafka 的内部机制，从宏观架构到消息流转的细节，揭示了 Kafka 如何通过精心设计的系统组件和策略，实现消息的异步处理和流量管理。

本文将带你探索 Kafka 的 ack 策略、数据持久化技术以及提升系统性能的关键设计，包括批量处理、压缩、PageCache 和零拷贝等技术。同时，文章还涵盖了负载均衡和集群管理，为你提供一个全面视角，理解 Kafka 如何满足大规模分布式系统中对消息队列的严苛要求。

本文作者记录了一次代码中的踩坑经历，一行很简单的代码在不同的场景下可能也暗藏玄机，希望大家看完都有所收获。

整个系统主要是通过更高效的数据结构和更合理的系统架构，达到了3个数量级的性能提升。

随着58业务体系的不断建设与发展，数据分析与应用需求越来越丰富，给数据仓库的建设工作带来了很大的挑战。

全站行为数据仓库建设过程中，我们总结的问题包括如下几点：

(1) 数据体系架构已经无法支持业务的快速迭代，数据集成的开发、维护成本高；

(2) 数据业务知识散乱，数据分析与应用成本高；

(3) 数据质量定义模糊，缺乏有效统一的数据质量监控体系；

(4) 缺失数据建设规范，数据开发、表结构定义不统一，数据任务、数据表维护成本高。

综上，全站行为数据仓库的建设，需要在现有的大数据平台基础上，借鉴互联网行业通用的维度建模方法论，构建架构合理，分层清晰，具有统一数据规范的全站行为数据仓库。

在支撑实验能够规模化运行的过程中，得物实验平台也面临了多方面包括稳定性、性能、准确性的挑战，本文将为你带来得物AB实验平台数据驱动决策的实践。

最近做了一些移动端页面的首帧优化的工作，有很多心得和感受，其中有很多共性的东西，总结成一篇文章希望可以帮助到更多业务，也希望引起读者一起讨论。

大大小小的蚊子包，都是免疫系统为你战斗的证明。