项目 TS 化，最大的难点还是在于如何补齐类型。

IMWebConf 2020直播期间，腾讯课堂上课页出现flv流直播场景页面崩溃现象： 此稳定性问题颇为严重，在此记录下解决过程以示警戒。

精选小程序发生了一次线上问题，测试阶段的小程序开发码测试ok，但是小程序正式码由于打包问题，"我的订单"页面文件打包失败，导致线上用户访问我的页面白屏。

当前并不能避免该打包问题，为了规避异常版本发布至线上，需要在预发、体验码发布、正式码发布等各阶段进行主流程回归。手动回归测试非常耗时，在发布前的各阶段，测试人员须重复执行大量测试用例，以确保本次上线功能OK且对其他功能无影响。

一遍又一遍执行相同的测试用例，不仅要花费更多的时间，而且还会降低整体测试效率，因此引入微信小程序自动化以解放重复人力。

接触前端音视频之后，需要掌握大量音视频和多媒体相关的基础知识。在使用 FFmpeg + WASM 进行视频帧提取时，涉及到视频帧和颜色编码等相关概念。本文将对视频帧中的颜色空间进行介绍。

近期重构了项目的投放系统，有幸做了一次比较完整的服务优化，尤其针对trace方面的分析网上资料还是比较少了，这里结合自己的理解记录一下！

Linux 内存管理是一个很复杂的“工程”，它不仅仅是对物理内存的管理，也涉及到虚拟内存管理、内存交换和内存回收等。

本文介绍我们是怎么对腾讯文档进行无障碍化改造的。

高可用可以说是分布式系统中最常谈到的词之一，那么我们在聊高可用时，我们其实在聊什么？本文将通过问答的形式抛砖引玉，其中不会涉及过多的技术细节，旨在为企业的系统高可用建设提供一些参考思路和启发。

回忆一下每逢节假日的“朋友圈摄影大赛”，当我们看到让自己也心动却又未知的风光美景时，除了直接点赞评论“这是哪里呀？”

用了这么久正则表达式，你知道它的原理吗？ DFA , NFA 的区别是什么？ NFA 的回溯会造成什么副作用？

捕获和处理前端组件异常是个十分重要且必要的操作。对于 React 来说，一般用 ErrorBoundary 来实现，今天就带大家一起造一个 react-error-boundary 的轮子吧~。

本文详细描述Native内存问题分析与监控的基本原理、实践方案以及经验成果。

微信识图已经在微信的扫一扫识物，微信聊天/朋友圈/公众号长按图片搜一搜等场景上线，并且从最初的电商类目（鞋子、箱包、美妆、服装、家电、玩具、图书、食品、珠宝、家具等），扩展到更加丰富的万物场景，囊括了植物、动物、汽车、红酒、地标、菜品、名画、商标、作业以及其他通用场景。在算法架构上，微信识图主要由三大核心步骤组成，即为主体检测+子类目预测+子类目细粒度同款检索，开发一个高性能的检测器对于前两个步骤至关重要，本文将主要介绍我们针对微信识图场景的数据多源异构特性而打造的后台检测器。

这篇文章整理于 2020 年 12 月 31 号在腾讯 WXG T 族开放技分享材料，分享内容是我们在搭建一套适合微信游戏业务特色推荐系统过程中的设计方案和实践经验。这套系统从 18 年底开始设计 19 年初开发完成，现在已经在业务上运行了一年多，当前部门所有的推荐业务都已经应用上这套能力，包括所有精品 app 游戏分发和游戏相关的内容推荐、几万款小游戏分发，服务着几亿微信游戏玩家。在实际业务应用中，它切实满足了很多业务对推荐的诉求，同时在业务核心指标上有了不错的提升，下面是最近一段时间三个不同类型应用场景：小游戏推荐、游戏精细化运营挖掘、定向分享收到的业务产品同学的反馈，没有商业互吹，都是真实对业务指标有提升。

本文是Pulsar技术系列中的一篇，主要简单梳理了Pulsar消息存储与BookKeeper存储文件的清理机制。其中，BookKeeper 可以理解为一个NoSQL的存储系统，默认使用RockDB存储索引数据。

内存占用会居高不下，在使用的过程中非常容易出现崩溃，卡顿等问题，在进行一系列的优化之后，写下这篇文章，总结下期间用到的一些优化方案，希望可以或多或少帮助或者启发一下他人。