公司:字节跳动
北京字节跳动科技有限公司,简称字节跳动,是一家位于中国北京的跨国互联网技术公司,成立于2012年3月,旗下有产品媒体聚合服务今日头条和短影音抖音(及其海外版本TikTok)、西瓜视频、社交平台Lemon8等,也有一些加入人工智能技术的专业生产力软件,例如剪映、办公套装拉客(lark,中国版本称飞书)等业务。
至2018年,字节跳动的移动应用月度用户超过十亿人,估值750亿美元,超越Uber成为全球最有价值的创业公司。截至2019年7月,字节跳动的产品和服务已覆盖全球150个国家和地区、75个语种,曾在40多个国家和地区位居应用商店总榜前列。
在中国互联网企业中,字节跳动是第一家没有向阿里巴巴、腾讯或百度寻求商业保护或融资的创业公司;相反地,字节跳动被认为与百度、腾讯两大巨头有强烈的竞争关系,因字节跳动资金主要来源于抖音和今日头条的广告收入。
至2020年3月,字节跳动已经有六万员工,并计划再增员一万人。投资人和内部消息将字节跳动2019年的营收定在1,040亿元至1,400亿元人民币,超过了Uber、Snapchat和推特的总和。在中国,其广告收入也超越了腾讯、仅次于阿里巴巴。抖音的全球下载量达1.15亿次,固定用户近10亿。
知识图谱技术概述
“知识图谱”的概念在提出之初特指Google公司为了支撑其语义搜索而建立的知识库。随着知识图谱的不断发展,知识图谱已经成为大数据时代最重要的知识表示形式。
字节Android Native Memory Corruption工具原理与实践
MemCorruption工具是字节跳动AppHealth团队开发的一款用于定位野指针、内存越界、重复释放类问题检测工具,广泛用于字节跳动旗下各大 App 线上问题检测。本文将通过方案原理和实践案例来介绍此工具。
深入理解一致性与 C++ 内存模型
本文旨在对计算机科学下的一致性模型以及 C++ 的内存模型做一个系统的、深入浅出的介绍。一共 3 个 章节:第 1 章介绍一致性模型,第 2 章介绍 C++ 内存模型,第 3 章是参考资料。
SkyNet:字节跳动泛客诉问题挖掘与风险监控中台实践
随着互联网和智能手机的普及,人们的生活大多时候都离不开移动 App,在信息量与日俱增的大数据时代,用户反馈数据可以帮助发现热点问题、避免安全问题、优化产品体验、提升产品质量等。
SkyNet 天网平台专门聚焦于泛客诉问题数据,包括 App 端内离线反馈、IM(Instant Messaging,即时通讯)反馈、电话热线反馈、举报反馈、各大应用市场评论、App 端内实时评论、内部运营工单等数据,挖掘其中的价值,为各方业务带来收益。
再谈字节小程序
如今,全网小程序数量已超700w+个,细分行业200+个,开发者数量超500w个,作为移动互联网的重要新基建小程序互联网已成型,用户习惯已经养成。
字节小程序身处大的生态之中,基于字节APP而建。围绕开放场景、开放接口、开放信任关系搭建的一套以小程序为最终落地的技术载体连接外部企业主体所提供服务的全链路生态解决方案。方案在主要提供和具备多页应用级形态的开发和运行模式同时,还提供了单页、卡片等的开发和运行模式,可支持多形态和运行模式间的运行时打通和联动。目前已经覆盖字节内部抖音、抖音火山版、西瓜、头条等20+个APP,并支持对外赋能,已上线外部APP 50+个。
让宿主有运行小程序的能力是可打破应用孤岛、连接更多服务的第一步。不同宿主基于各自发展的愿景和使命,集成小程序框架所赋予开发者的玩法空间,承载的业务场景各有不同。基于一套小程序框架,可多种延展,以最轻量的方式实现同外部服务的快速连接,拓展能力边界,构建业务生态能力。
优雅地打包非 JavaScript 静态资源
本文教你在现代前端下,如何优雅地打包非 JavaScript 静态资源。
Linux 内核 | 网络流量限速方案大 PK
网络流量限速是一个经久不衰的话题,本文从锁竞争、带宽分配等角度出发,对已有方法进行了对比汇总。
用 TS 类型系统实现大数加法
网上有很多实现 TS 加法的奇淫技巧,但是都有很多限制,没法实现太大的数字计算,如何实现一种高效的大数加法呢?
基于CV的通用自动注册/登录方案
为了更优雅且通用的支持众多App的账号登录,我们推出了这套基于CV的智能注册/登录方案,可支持一键登录、微信登录和手机验证码登录三种登录方式,可登录各种非游戏竖屏App,并已在字节内部投入使用。
Android 资源溢出崩溃轻松解
本文介绍了Android应用开发下常见的一种崩溃的排查方法,包括看不到堆栈的OOM崩溃、FD溢出问题。
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本文由浅入深,全方位覆盖Android Studio插件开发的基础技能、高阶技巧,随文附带演示Demo。
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一次奇妙的域名解析失败之旅。一层层为你揭开公司内域名解析到底是如何运作的,每一层解析都发生了什么样的故事,最后真想出乎意料...
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用户众测白名单控制原理及优化过程
本文主要讲述了当前用户众测服务中白名单控制相关的原理以及优化过程。同时借此分享一些在优化过程中使用的Golang小技巧以及遇到的一些问题,不一定具有普适性,或能给乃们在日常搬砖中些许的灵感。
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万字长文从背景和意义,微前端的优缺点,以及如何调试,实现等方面阐述了在字节跳动内部是如何落地微前端的,希望能给大家带来收获。文中提到的 garfish 微前端解决方案已经开源,欢迎大家提PR 和 Issue。
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