知鸦日报2021-06-01

2021-05-31 16:30:00 ~ 2021-06-01 16:30:00

商业

市场多一点,还是计划多一点 - 关于供给侧改革的一点想法

摘要

供给和需求是一体的两面,互为促进,有点蛋生鸡、鸡生蛋的味道,好像说不清谁先于谁。但要变革总得从一头抓起。

技术

腾讯技术:全民K歌直播视频清晰度评估系统建设

摘要

当我们在讨论视频清晰度时,我们关注的是什么?本文详细介绍了从零到一的全民K歌直播视频清晰度评估系统建设过程。

腾讯技术:你真的了解:直播中台SDK架构演进吗?

摘要

无侵入式全方位定制架构在直播SDK的落地。

阿里巴巴技术:如何实现事务原子性?PolarDB原子性深度剖析

摘要

在巍峨的数据库大厦体系中,查询优化器和事务体系是两堵重要的承重墙,二者是如此重要以至于整个数据库体系结构设计中大量的数据结构、机制和特性都是围绕着二者搭建起来的。他们一个负责如何更快的查询到数据,更有效的组织起底层数据体系;一个负责安全、稳定、持久的存储数据,为用户的读写并发提供逻辑实现。我们今天探索的主题是事务体系,然而事务体系太过庞大,我们需要分成若干次的内容。本文就针对PolarDB事务体系中的原子性进行剖析。

携程技术:Tensorflow for Java + Spark-Scala分布式机器学习计算框架的应用实践

摘要

Qunar 智能风控场景中,风控研发团队经常会应用一些算法模型,来解决复杂场景问题。典型的如神经网络模型,决策树模型等等。而要完成模型从训练到部署预测的全过程,除了模型算法之外,离不开技术框架的支撑。本篇文章将和大家分享一下,在预测服务部署阶段,基于 Tensorflow for Java 和 Spark-Scala 构建分布式机器学习计算框架的实践经验。

有赞技术:有赞TCP网络编程最佳实践

摘要

本文是根据有赞中间件团队多年的TCP网络编程实践经验总结而来,目的是为了避免应用因各种网络异常而出现各种非预期行为,从而造成非预期的影响,影响系统稳定性与可靠性。

本文不会涉及TCP的各个基础知识点,主要是总结一些TCP网络编程实践中可能碰到的一些问题,以及相应的经过实践验证的解决方案等。虽然本文档很多细节主要是针对于Linux系统,不过,大部分建议适合于所有系统。

腾讯技术:视频播放优化浅析

摘要

随着移动终端的普及和网络的提速,以短视频为媒介的内容成了大家普遍接受和喜欢的内容消费形式。但是短视频是如何从一个视频地址到我们能看见的音视频内容呢?我们都知道播放器就是用来完成视频从地址解析到视频渲染这个流程的集合。那在我们Android平台上播放器的发展和演进过程中,有哪些实现方式?他们背后都有些什么优缺点呢?对于一个内容消费者来说,在浏览短视频的过程中,哪些性能指标是影响用户体验的呢?技术人员对于这些性能指标有哪些可做的优化?以及在快速的版本迭代中如何保证海量用户的播放体验呢?带着这些问题,本文尝试从播放器的原理开始着手,梳理一下在Android客户端上的播放架构的演进,以及在播放体验的核心指标的优化上,针对不同场景所作出的各种优化。

vivo技术:ANR日志分析全面解析

摘要

业界在如何解决和避免ANR问题上已经有较多博文,但是在如何分析ANR日志上很少有全面完备的阐述。本文系统总结了分析ANR日志的技巧,阅读本文将获得快速分析线上ANR日志的能力。

vivo技术:深入浅出负载均衡

摘要

本文先介绍负载均衡的作用以及技术分类,接下来详细介绍负载均衡的常见算法特性及具体实现。通过这些内容,能够帮助读者对负载均衡的特性及原理有一个较为全面的认知。

字节跳动技术:基于 Node.js Addon 和 v8 字节码的 Electron 代码保护解决方案

摘要

我们有一个项目使用了 Electron 开发桌面应用,使其能够在 Windows / Mac 两端上跨平台运行,因此核心逻辑都是通过 JavaScript 编写的,黑客非常容易对我们的应用进行解包、修改逻辑破解商业化限制、重新打包,去再分发破解版。

虽然我们已经对应用做了数字签名,但是这还远远不够。要想真正解决问题,除了把所有商业化逻辑做到服务端,我们还需要对代码进行加固,避免解包、篡改、二次打包、二次分发。

58同城技术:流式和离线语音场景下VAD语音端点检测算法实践

摘要

近年来,AI智能语音应用在58同城广泛落地。无论是智能语音交互平台还是“灵犀”智能语音分析平台,都需要对电话语音进行处理分析,服务上层应用。如果把音频信号比作水流,语音端点检测(VAD, Voice Activity Detection)就是控制水流的阀门,其结果决定了系统的后续动作。

本文主要讲述了58自研的VAD系统在流式、离线两大场景中的实践过程,第一部分简单介绍这两大场景,第二部分是对VAD算法的一个概述,第三、第四部分分别描述了流式、离线场景中遇到的不同问题以及解决方案,第五部分是评测结果,第六、第七部分是总结和参考文献。


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