公司：腾讯
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。
企业微信超大型工程-跨全平台UI框架最佳实践
企业微信作为跨android、ios、mac、pc、web五个端，超千万行代码的超大型工程，每一个需求迭代周期，都需要5端同步开发、发版，不管是对于开发，还是产品、设计、测试来说，都是一个巨大的挑战。
如何用打造产品的思路触达用户、做增长运营？
如果产品是一道料理，那运营活动或许就是调味料，为了让味蕾有更多可能。
Web应用组件自动化发现的探索
提到Web指纹识别，大家并不陌生，相关的项目汗牛充栋，比如知名的Wappalyzer、WhatWeb等。而在运营上，各企业也都大同小异，利用提前构建好指纹库，通过对公司全域资产进行扫描实现对公司资产的摸底排查，当某些组件出现高危漏洞时，大家可以第一时间做到攻击面的迅速收敛。
但是本文所聊的Web应用组件，并不是单指指纹识别中的小组件，比如jQuery、Bootstrap等，更多是指这个站点较为独立的应用本身。
使用 LLVM 实现一个简单编译器
这个系列来自 LLVM 的Kaleidoscope 教程，增加了我对代码的注释以及一些理解，修改了部分代码。
使用frida 逆向新版微信公*号推送（Android）
想要hook微信的消息并不难，网络上也有相关文章，但大多版本停留在6.x，已经不太适用新版微信。
TDSQL-C PostgreSQL(CynosDB) 内核解密-披荆斩棘,勇往直前的腾讯云数据库
从数据库内核的角度揭秘TDSQL-C PostgreSQL的核心架构与关键技术。
WebSocket 基础与应用系列（一）—— 抓个 WebSocket 的包
WebSocket 是为了满足基于 Web 的日益增长的实时通信需求而产生的。
基于 RUM 的前端优化理论与实践 - 性能篇（一）
对于前端来说，最重要的是体验，而在前端体验中，最为核心的就是性能。
相信大多数用户接入前端性能监控（RUM）都是为了通过 RUM 质量评价体系来验证前端性能和质量如何，而直接影响性能和质量的则是一系列的指标，因此了解页面性能指标显得格外重要！
前端性能监控 RUM 是腾讯云的大前端领域页面质量和性能监控平台，聚焦提升用户体验。 通俗点说，某用户想了解页面访问速度快，是否快，究竟有多快？怎么衡量？需要一个中立的裁判来裁决，而 RUM 的角色正是这个裁判。
本文会结合前端监控 SDK 源码 - Aegis 和 Google 最新的页面性能规范为大家讲解下列两大个主题：
- 前端页面性能关键指标的规范和计算规则。
- 如何看懂 RUM 可视化图表？并通过图表数据进行项目优化？
如何梳理团队良好关系，避免暴力沟通？（下）
对话鹅厂项目经理，你是否也有不同程度的暴力沟通？
MongoDB 基础浅谈
详细介绍MongoDB。
手把手教你写一个迷你 Webpack
现代脚手架工具帮我们做好了很多配置工作，我们甚至不需要了解 Webpack 就能用它来构建打包项目。你是否好奇 Webpack 的原理是怎么样的？本文根据 Webpack 的打包原理一步步教你如何实现一个迷你的Webpack！
微信搜一搜在线检索技术演进复盘
2020 年下半年我们(搜一搜工程团队)开发了一个新的内存检索引擎 ZeroSearch，并开始对搜一搜背后的大量垂直搜索系统进行升级，随着升级过程中遇到的各种问题和新的需求，以及半年多来我们自身认识的提高，在线检索引擎在各个方面都取得了长足的进步。在本文中，我会对我们团队做过的一些主要事件进行经验的分享，全文较长，约 2 万 2 千字，内容涵盖评测体系介绍，倒排查找算法优化，线程模型优化，索引压缩原则，wand 检索实践，向量融合方案，以及性能优化方面的工作。
本文与前文(ZeroSearch 在线检索设计)的目的一致，并不是因为觉得自己做得比较好，而是因为网络上关于搜索领域的工程技术文章实在太少了，几乎都是从大的方案架构上进行介绍，然而从目前了解到的信息来看大家其实都大同小异，而稍微细化一点介绍具体实现的资料却几乎没有。
“并联”双塔模型 | 你还不知道怎么玩吗！
双塔模型广泛应用于推荐、搜索、广告等多个领域的召回和排序阶段，模型结构可分为user、item 两个塔，先在塔内构建网络结构生成 user、item 两个向量表示，然后通过两个向量的内积或者 cosine 来拟合 label 进行训练。在线 serving 阶段由于 item 向量可以预先计算好，所以每次请求只需计算一次 user 向量，多次内积或者 cosine 即可，从而性能非常强，但由于存在某些缺点，双塔模型的效果也受到限制：1、特征受限，无法使用交叉特征；2、模型结构受限，user 和 item 分开构建，最后只通过一次内积来交互，不利于 user-item 交互的学习。
在 QQ 浏览器小说推荐场景中，我们在召回和粗排阶段都使用了双塔模型，并在双塔模型结构上进行了探索和创新来提升模型的效果，主要创新思路在于：1、尝试通过＂并联＂多个双塔结构（MLP、DCN、FM、FFM、CIN）增加双塔模型的＂宽度＂来缓解双塔内积的瓶颈从而提升效果；2、对＂并联＂的多个双塔引入 LR 进行带权融合，LR 权重最终融入到 userembedding 中，使得最终的模型仍然保持的内积形式。这些尝试在小说推荐场景都取得了不错的收益。
短视频运营干货：100W+爆款怎么炼成？有手就行！
从0-1做短视频账号需要怎么做？笔者总结了五步法则：CCPMO法则，即了解渠道（channel）、了解竞品（competitor）、账号运营方案规划（programme）、以爆款为目标进行内容素材制作（material）、优化运营（optimization）。
React语境下前端DDD的思考
笔者在react项目中尝试使用DDD方法论，为业务对象建模，以更好的理解和把握业务。本文从对业务的思考、react项目的特征出发，阐述笔者在项目中进行的前端DDD探索，以抛砖引玉，和读者一起思考前端DDD的理解和方法。
如何保证CDN和源站内容同步？
本文将讲解两种让CDN和源站内容同步的好方法！