知鸦日报2022-11-24

PEST最初是被成为“ETPS”，美国哈佛商学院教授Aguilar Francis在著作《Scanning the Business Environment（检阅商业环境）》中描述“ETPS”是他对于四种企业环境因素——政治（Political）、经济（Economic）、社会（social）和技术（Technological）的一种记忆法，后被学者惯称为PEST。

Grab has grown rapidly in the past few years. It has expanded its business from ride hailing to food and grocery delivery, financial services, and more. Fraud detection is challenging in Grab, because new fraud patterns always arise whenever we introduce a new business product. We cannot afford to develop a new model whenever a new fraud pattern appears as it is time consuming and introduces a cold start problem, that is no protection at the early stage. We need a general fraud detection framework to better protect Grab from various unknown fraud risks.

Leveraging text generation models to build more effective, scalable customer support products.

北斗前端监控系统是 58 内部的一个线上质量监控排查解决方案，用于帮助用户大幅提升定位问题和优化项目的效率。系统共分为数据收集（SDK）、数据处理（Java）、数据存储（Druid、……）、数据分析（Node.js）、数据展示(React) 5 层模型。Node.js 作为系统中的数据分析层，提供各种数据分析和应用的方式。

在一期之后，系统的基础功能已经完备。平台可以收集 5 种类型、30 多种指标的数据，已经具备了很强的数据收集能力，数据应用的方式却很匮乏。

所以在二期开发时，我们计划在 Node 端加入多种数据应用的方式。实时告警，就是其中之一。

简单分析需求，服务端需要以一定的频次（例如每分钟）监测不同项目中用户配置关注的指标数值。当数值出现异常时，给用户发送邮件、短信等告警信息用于警示。

而其中的重点，就是如何在 Node.js 中设计并实现定时任务系统？

经历过多次故障复盘，有些复盘过程剑拔弩张、针锋相对，有些则是谈笑风生、以和为贵。本篇主要分享一些故障复盘时的感触和思考。

本篇文章主要介绍了规则引擎的概念以及Kie和Drools的关系，重点讲解了Drools中规则文件编写以及匹配算法Rete原理。文章的最后为大家展示了规则引擎在催收系统中是如何使用的，主要解决的问题等。

本文通过在vivo的日志采集服务的设计实践经验，为大家提供日志采集Agent在设计开发过程中的关键设计思路。

本文围绕 Tair 低延时这一本质特征在构建时所采用的系统手段，藉此提出更多问题来探讨，进一步打造更强大的内存数据库。

以用户为中心的产品设计中，根据不同的用户画像提供个性化的服务是必然趋势。设计师如何利用数据算法，参与设计开发千人千面的产品服务，提高转化率？

今天我们从设计师的视角来了解人工智能和机器学习，以及在实际业务中如何应用千人千面。

前端业务或 Node.js SDK 中重复逻辑太多，牵一发而动全身？本文或许可以帮到你。通过对业务本质的分析进行合理抽象，字节跳动国际化翻译平台文档解析 Node.js SDK 将核心代码减少了 70% 以上，可扩展性与可维护性大幅提升。

弹窗作为一种手段，被广泛用于活动或商业化。首页作为App的核心入口，首页的弹窗自然是最重要的活动或商业入口之一，如何平衡好用户体验与商业及活动，就变成了一个核心问题。

App利用首页弹窗和CPL结合，从而产生了重要的商业价值，但是当用户对投放内容意向不够强烈时，甚至没有意向时，如果去弹窗对用户就会产生干扰，严重影响用户的体验。从商业结果衡量上，会重点关注转化率（CVR）等；从用户体验衡量上，会重点关用户投诉，评分。

随着公司业务的发展，客服的业务量不断增加，为了解放人力，提升质检业务的覆盖率，及时有效的发现客服日常工作中的问题，需要建设智能质检系统，满足日益增长的话务质检系统需求。

最近几年，微服务拆分大行其道，在业务越来越复杂的情况下，许多业务纷纷抛弃了传统单体架构，拥抱微服务。但随着微服务的拆分结束，大家又发现了新的问题，比如服务间逻辑复杂，运维复杂性变高，微服务架构变得越来越难以管理，最终演化成大泥球架构。

而本文主要介绍如何通过DDD对微服务进行拆分，首先介绍了什么是DDD，通过从分析DDD的优势，到如何通过DDD进行业务拆分，并且在最后通过代码样例的方式，深入浅出的为读者介绍了DDD代码的核心实现。帮助大家进一步的了解DDD应该如何落地。

LTV（Lifetime Value）是指用户整个生命周期所产生的价值。这一概念从上世纪80年代起就有提及，在市场营销领域发挥着重要作用。学术研究时对LTV的定义略有不同，有些定义是剔除成本项后的净利润，有些是指未来所有利润贴现后的净现值[1]。流利说在实际应用中会结合CAC（Customer Acquisition Cost，单个用户获取成本），计算出ROI（Return on Investment，投资回报率）进行分析，后续LTV是指单个用户贡献的所有收入，未剔除成本。

Blink 最初是阿里巴巴内部的 Flink 版本代号，是实时计算部门基于内部应用场景对 Flink 做了大量的优化和稳定性改造后的内部产品。

本文，就我们对于OKR理念的理解和分析，和市面上一些变味的OKR实操，和大家探讨一下OKR理念，并初步介绍一下我们通过氛围来宣扬OKR理念的主要思路。

站在超市的饮料货架旁，你有没有注意到，可口可乐、雪碧、芬达等大部分饮料，包装瓶都是圆的。这是为什么？