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公司:腾讯

关联话题: Tencent、微信、QQ

腾讯控股有限公司(英语:Tencent Holdings Limited),简称腾讯,是中国一家跨国企业控股公司,为中国大陆规模最大的互联网公司,1998年11月由马化腾、张志东、陈一丹、许晨晔、曾李青5位创始人共同创立,总部位于深圳南山区腾讯滨海大厦。腾讯业务拓展至社交、金融、投资、资讯、工具和平台等不同领域,其子公司专门从事各种全球互联网相关服务和产品、娱乐、人工智能和技术。目前,腾讯拥有中国大陆使用人数最多的社交软件腾讯QQ和微信,以及最大的网络游戏社区腾讯游戏。在电子书领域 ,旗下有阅文集团,运营有QQ阅读和微信读书。

腾讯于2004年6月16日在香港交易所挂牌上市,于2016年9月5日首次成为亚洲市值最高的上市公司,并于2017年11月21日成为亚洲首家市值突破5000亿美元的公司。2017年,腾讯首次跻身《财富》杂志世界500强排行榜,以228.7亿美元的营收位居478位。2021年腾讯因财付通业务,也受到了国家金融机构的监管风暴影响,一度被重罚股价大跌,直到2023年整顿完成后才重回世界十大。

香港财经界把阿里巴巴、腾讯、美团点评、小米四只中国大陆科技股的英文名称首个字母,合称“ATMX”股份。

【用户增长】渠道增长SOP:轻松实现内渠提效复盘分析

微信是内渠分发的重要渠道,增长中心与微信深度合作,通过成熟游戏节点活动等多种方式提升IEG游戏在微信的分发效率,增长数据组围绕内渠提效增长沉淀了一套分析SOP,方便快速定位投放中出现的问题,接下来为大家分享下,我们的内渠提效增长SOP建设遇到的问题和我们的拆解方法。

生存or毁灭?QQ空间150万行代码的涅槃重生

QQ悾間の拾バ歲重构铖人礼,归莱芿是尐哖丿。

看不见的引导设计

在电子游戏中,必然会存在新手教程这一环节。为了让玩家走向正确的方向,作者会在游戏中加入很多的引导元素,其中有的直白如画面上常亮的 ui 指引,有的却能隐藏在流程中,让你发觉不到它的存在,两种风格各有优劣,本文章会通过一些经典案例浅析游戏设计中隐性引导的部分设计方法,探索游戏设计师是如何让你主观地选择出“正确答案”。

大模型微调方法总结

LoRA,Adapter,Prefix-tuning,P-tunin.

如果写劣质代码是犯罪,那我该判无期

代码和人,有一个能跑就行。

「PaaS产品设计」用视觉策略助力产品客户价值传达

上半年参与了两款 PaaS 产品的体验设计,分别是 TMF(移动开发平台)和 TCMPP(小程序平台),在项目过程中梳理了一套使用视觉手段来帮助产品传达客户价值的方法,并且根据已收到的部分数据反馈初步验证了设计策略的效果,在此进行分享。

毫秒级突破!腾讯技术团队是如何做前端性能优化的?

只有2.5个月,我在腾讯如何救活一个技术架构?

深入理解并发编程艺术之内存模型

探讨并发编程中BUG的源头。

测评 PS 最新 AI 功能 在美宣上的使用

前一阵,Adobe宣布Photoshop(Beta)迎来了一次重大更新,新增了"创意填充(Generative Fill)"的功能。

我们第一时间对这个新功能进行了体验,它的实际效果远超出了我们的预期。

尽管目前只是测试阶段,但无论是操作的流畅性,还是生成效果上,Generative Fill都展示出了强大的潜力和影响力。

它仿佛在告诉我们,这不仅仅是一项新功能,而是一场真正意义上设计领域的革命。

消息队列20年:腾讯专家沉淀的MQ设计精要

秒懂消息队列,看这篇就够了。

面向AI编程:探索可视化分析模型

大规模语言模型 (LLM) 拥有大量的数据来源,能针对用户提出的问题提供不同形式的回答,但其回答形式仅限于“文本”。尽管文本内容清晰,但在包含复杂逻辑或需要向外展示的场景下,文本表达存在局限性。可以想象,将“文本” 转换为“可视化” 分析模型甚至UI界面将具有更出色的效果。本文将汇总关于这种场景的探索和实现思路。

基于ChatGPT+Stable Diffusion实现AI绘画

近年来,AI生成内容(AIGC)领域的飞速发展催生了诸多创新技术与应用,尤其是AI绘画。为降低构建Prompt的复杂性,我们基于ChatGPT实现了一个Stable Diffusion提示词生成器,支持多语言提示词和智能优化与扩展提示词,助力初学者轻松探索AI绘画世界。

企业微信大规模组织架构性能优化实践

长、短线的迭代优化。

30秒生成可视化用户旅程地图&精益画布

交互、视觉、产品设计师和产品经理,应该都绘制过 用户旅程地图、用户画像、设计蓝图、商业画布、SOWT分析等常用的分析模型。但在前期分析时或多或少都遇到过这些痛点:整理&分析结论耗时长、绘制「便于理解」的分析结论重复繁琐 等等痛点。

用ChatGPT搭建代码知识库,提升开发效率

ChatGPT 是一种强大的自然语言处理模型。在工作中,我们可以借助其卓越的自然语言生成能力,快速检索代码信息,使程序员们能更加专注于业务逻辑的实现和优化。然而,由于它的知识库仅覆盖至 2021 年 9 月前的信息,一些新的技术文档无法被查询到,例如我们公司前端经常使用的开源框架 TDesign。本文讲解了本人为了解决这一痛点的实验过程,即通过应用 embedding 技术并结合 AST 解释器,实现了对 TDesign 代码知识库的自然语言查询。在 30 个常见用例的测试下,查询精度达到了 90%。常用组件的检索时间从平均 10 分钟缩短至 2 分钟,从而提升了前端研发效率 20%。

你还在用听不懂人话的 ChatGPT 吗?

鹅厂人真实的使用tips:让你的GPT不再答非所问。

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