本文给大家介绍海报生成相关知识以及使用中常见的问题。希望能够抛砖引玉，为遇到类似需求或问题的伙伴们提供参考。

1 多任务学习简介1.1 什么是多任务学习1.2 NLP的多任务学习2 业界类目预测方法3 多任务学习在转转的实践3.1 多任务学习在类目预测的实践3.2 多任务学习在转转的未来规划参考文献<

我们将实际演示如何搭建一个简单的 1v1 音视频通话 demo，让理论知识真正应用于实践。同时，还将介绍多路通信架构，探索如何在 WebRTC 中处理复杂的通信需求。

我们在转转推荐中尝试结合因果推断来解决流行度偏差问题。本文首先讲解因果推断的基本概念，其次介绍因果推断在推荐系统中的一个代表性工作MACR，最后展示因果推断在转转场景下的探索。

做开发这么久，学习过很多概念，也看过不少的书，但今天回过头来看自己实际工作中所负责的系统， 除了具体的编码技巧，术的层面外，在系统的设计上，真的是一言难尽，似乎一直都达不到满意的状态，经常幻想着要是能够从零开始构建就好了。理论和实践是有不同，但究竟在那个点上造成的？

为了提升搜索推荐系统的效率和服务质量，我们的系统架构被拆分为中控、召回、排序三个独立模块。然而，接入新排序服务后，微详情页和搜索场景的响应时间分别增加了10毫秒和20毫秒，导致性能下降，因此需要进一步优化和解决延迟问题。

履约时效，简称Promise，对于消费者来说，可以让他们更好地规划自己的时间和需求，知道自己购买的商品能够在特定时间内到达，有助于消费者做出合理的决策，并减少等待的焦虑。

InnoDB默认的事务隔离级别是REPEATABLE-READ，它为了解决该隔离级别并发情况下的幻读问题，使用了LBCC（基于锁的并发控制）和MVCC（多版本的并发控制）两种方案。其中LBCC解决的是当前读情况下的幻读问题，MVCC解决的是快照读情况下的幻读问题，那既然如此，该隔离级别下是否仍然还存在幻读的问题呢？幻读问题到底有没有完全解决呢？

本文详细介绍了58同城邀约业务系统的架构设计和实践经验。文章涵盖了系统的业务背景、整体架构、核心组件设计、技术实现细节等。

实时通信技术正在迅速改变我们的沟通方式，WebRTC（Web Real-Time Communications）作为这场变革的核心，为开发者和用户带来了无限可能。

转转每一台‘官方验’的设备，都会经过质检站点对其进行全方面的检测。在检测流水线中，质检工程师对每台设备进行检测作业；这过程中除了产生对应的检测结果外，检测过程的动作、硬件参数、耗时等数据目前没有系统性的利用起来；而这些操作过程中的数据可以较好的体现质检工程师的整个质检过程。基于此，我们希望能通过技术手段获取到这个过程的数据。

MySQL死锁问题大家或多或少都有了解，但是面对实际场景该如何排查呢，本文将通过实际的例子来带大家一起揭秘。

视觉媒体的趋势之一是对真实感和图形保真度的要求越来越高，这在真人实景拍摄中表现得最为明显，也是情理之中的，由于实景媒体本身就具有真实感，因为在真人作品中使用视觉特效时，这些特效也必须同样逼真，才能避免突兀。

完全实现照片级别的视觉效果并不容易，有时甚至没必要。事实证明，只用在整体风格化的图像中添加一定程度的现实主义元素，就足以显著提升其外观效果。例如，即使是最简单的场景，复杂的光照效果也能带来非一般的改善。

分代ZGC是ZGC的一个实现版本，依据假说：应用中大部分对象都是短生命周期的，被设计为分代。它是一个可伸缩的低延迟垃圾收集器，最高支持TB级堆内存，能并发执行繁重任务，且不会让应用的暂停时间超过1ms。通过本文带你走近分代ZGC。

第三方授权登录作为一种用户认证方式，允许用户通过已有的第三方账户（微信、QQ、新浪等）进行登录，无需在新的应用中手动注册新的账户。这种方式简化了用户注册和登录的流程，提高了用户体验和登录转化率。

RocketMQ的消息回溯功能大家有没有接触过呢？本文将从实践与源码两个方面为大家揭晓其中的奥秘。