知鸦日报2022-11-23

用户增长（User Growth，UG）是指用户相关指标的增长。

用户增长的前提是你的产品是满足需求的，且与市场是匹配的，但到达用户存在阻碍。所以用户增长的主要工作就是要减少阻碍，降低交易成本（比如认知成本、信任成本、分享成本等等）。

本文从宏观视角，用逻辑来推导用户增长的原理，搭建用户增长的知识框架。首先，回顾了用户增长的商业模式、社会环境、企业生命周期、北极星指标、用户、增长（索洛增长模型、商业增长）等基础知识，从整个商业体系去看用户增长；接着，从增长框架（增长公式）、要素拆解、A/B试验（也称A/B测试）等三个方面介绍了用户增长的宏观原理、中观原理、微观原理；然后，介绍了AARRR模型、RARRA模型、Growth Loops模型、增长八卦模型、增长6R模型等用户增长的方法论模型；最后，对用户增长进行总结，指出用户增长的本质、用户增长的的假设，用户增长的局限，以及把用户增长与增长黑客（Hacking Growth）进行对比，说明二者的区别。

我们通过mVideoTracker调研以及爱奇艺、优酷动漫排行榜共计采样了25个案例，通过整理发现，使用类型较多的有「冒险」（7/25）、「热血」（6/25）「搞笑」（5/25）。由此得出以下结论：「冒险」、「热血」、「搞笑」类型相对来说更受欢迎。

文章主要阐述了优先级反转的一些概念和解决思路，并结合iOS平台的几种锁进行了详细的调研。通过深入的理解，可以去规避一些不必要的优先级反转，从而进一步避免卡死异常。

Nullsafe is a new static analysis tool that is used at Meta to detect NullPointerException (NPE) errors in Java code.

Ashwin explains why and how we implemented server-driven UI in the Shop App’s Store Screen, and his experience working on the project as a Dev Degree intern.

Data Catalog 通过汇总技术和业务元数据，解决大数据生产者组织梳理数据、数据消费者找数和理解数的业务场景。本篇内容源自于火山引擎大数据研发治理套件DataLeap中的Data Catalog 功能模块的实践，主要介绍Data Catalog在公有云部署和发布中遇到挑战及解决方案。

在工业界，深度学习已经逐渐从“以模型为中心”转向“以数据驱动为中心”，绝大多数时候模型容量都可以满足要求，只需要持续增加目标场景的训练数据，就可以优化模型从而满足产品效果。“以数据驱动为中心”工作模式提升效果速度快，也可以在有限的算法工程师人力下，通过不同场景的数据就能产出不同应用模型，极大提高模型生产和迭代优化的效率。

如业界非常出名的特斯拉Autopilot数据引擎框架，就是非常典型的“数据驱动为中心”。，

在来也最近一年里，我们逐渐也开始朝“数据驱动”的方式迈进，这种模式下，需要对数据、算法、模型、算力、推理、测试等系统有较高的集成和整合能力，而在所有环节中，测试系统对数据驱动至关重要，测试系统决定着模型是否能投产，还有指导模型优化人员如何通过数据来优化模型。

在本文中，我们将简述来也OCR测试系统一些关键设计理念和实践。

很多人认为，设计模式只是一种炫技，对系统没有实质作用。这个观点容易让人因噎废食，放弃日常编码中的设计。

CORS 称为跨域资源共享，是 W3C 制定的一个通信标准，是现代浏览器支持跨域资源请求的一种方式。目前，几乎所有网站都存在 HTTP 跨域请求，这篇文章适合任何人阅读。

在被微前端坑了几次之后，回过头发现，iframe真香！

介绍了今年雪球大前端团队在三端同构建设上的实践，包括RN / H5 同构的能力及效果、样式组件系统的优势及定制实现、同构的改造及服务端渲染 SSR、同构的 CICD、单元测试及开发测试流程、同构的 D2C 代码智能生成等。

Redis 是一个开源、基于内存、使用 C 语言编写的 key-value 数据库，并提供了多种语言的 API。它的数据结构十分丰富，基础数据类型包括：string（字符串）、list（列表，双向链表）、hash（散列，键值对集合）、set（集合，不重复）和 sorted set（有序集合）。主要可以用于数据库、缓存、分布式锁、消息队列等...

以上的数据类型是 Redis 键值的数据类型，其实就是数据的保存形式，但是数据类型的底层实现是最重要的，底层的数据结构主要分为 6 种，分别是简单动态字符串、双向链表、压缩链表、哈希表、跳表和整数数组。