最近看到 自如团队 发布的 自如客APP裸眼3D效果的实现，这个布局确实做得很有趣，越玩越上瘾，感谢自如团队的分享。随即按照自己的思路用 Flutter 实现一遍，来看看最终效果。

让「工具书」成为好工具，「被窝客户服务手册」设计全解析。

本文从实际使用场景出发，介绍了HyperLogLog算法的原理和Redis的实现。最后通过一系列实验，解释了文章最初的问题，以加深对HyperLogLog的理解。

本文简要回顾了端到端模型的发展历程，并介绍了其在贝壳经纪人流失预警场景下的应用，包括样本的选取、特征工程、模型结构的选择、模型训练和优化等，最终相对于传统分类器，排序性能取得了较大的提升。

Oak（Off-heap Allocated Keys）是用于数据实时分析的可伸缩、并发的键值映射kv-map，它保持所有键和值都在堆外，与使用标准JVM堆管理相比，使用相同的内存占用下允许存储更多的数据。

当抵达 Node 服务的请求数达到理论最高吞吐量时, 单个请求的响应时间和所有请求平均响应时间会是什么关系？

答: 所有请求平均响应时间一切如常, 单个请求响应时间突然飞涨

为什么是这样？

零信任网络建设，是一项艰难且长期的工作，建设过程中涉及许多同SRE团队、网络团队甚至业务团队协作完成的工作，但其可见的效果值得企业投入并持续迭代。

本文仅作为我们零信任网络建设实践过程中的一些经验的记录，抛砖引玉，后续也将有更多的建设细节呈现出来，希望同大家分享，并共同探讨零信任网络建设方法，共同解决建设过程中遇到的困难。

上个月，左晖因病去世，引发地产经纪企业家、从业者的深切怀念。曾经的中介老大中原地产创始人施永青接受采访时说，“左晖是一个值得敬佩的人，他推动了行业的进步。我相信他做这些不是为了赚钱，而是对这个社会、对行业做点贡献。”

这段话足以见左晖对地产中介行业影响之大。难得的是，他过去还真诚的对外表达了不少对行业的思考，既深刻又犀利。

所以第三篇，我们打算聊聊左晖。这篇文章我们从 4 月份就开始写，刻意避开了左晖去世的追热点行为。我们想冷静沉淀一段时间再发，很多表达和总结可能会更为客观。

在实际运维过程中，我们发现，当机器的负载很高时，超时经常会集中发生，尤其是会大量的出现“Resolving timed out”，难道机器负载升高，会影响域名解析的时间吗？

在土士学习联盟组织的“走进贝壳”参访活动中，贝壳的CHO左东华同学详细做了打造贝壳组织核心竞争力的分享。

在被窝家装的B端体系中，装修施工是最为核心的场景。

在大家的固有印象里，装修是一个非常“累”的过程：一方面装修是一件特殊的商品，它既承载了客户对家的想象，具有十分强烈的情感依托，同时“家”又有非常实际的居住诉求，自然会对装修要求非常严格。另一方面装修行业又有非常多不透明乱收费现象，往往花了钱效果却无法保证，补救成本又非常高，这就造成客户要额外付出精力亲力亲为，而面对复杂的装修又因知识盲区无从下手，没有掌控感，身心俱疲。

被窝家装引入管家服务，将装修施工中的大小杂事交由管家负责，并通过被窝家装APP随时掌握装修细节及进度，帮客户从累中解脱出来，从而实现装修不用盯的高品质服务。

那么，为管家服务的产品应该如何进行体验设计呢？

贝壳是一家值得尊重的数据公司，推动了房产交易实现数字化，大大降低了行业内资源损耗。这段时间在研究蓝领市场的过程中，我们一直拿贝壳和滴滴举例，贝壳的核心底层之一是“ACN网络”，可“ACN网络”到底是什么？

ACN平台（Agent Cooperate Network，经纪人合作网络），作为行业龙头，通过经纪人合作机制（ACN），将二手房经纪人的工作角色进行拆解分工，通过对不同交易环节定价，打破经纪人之间的零和博弈机制。ACN 运行模式：角色分工，协同工作，佣金共享。贝壳将二手房交易（包括二手房销售和租赁）划分为不同的步骤，分析经纪人的个人特征，与适当的角色相匹配，使多个经纪人在一次交易中有效合作，并根据其角色分配佣金。经纪人分为卖方经纪人和买方经纪人，卖方经纪人为卖方服务，主要的工作分配包括发布、实地工作、建档、钥匙保管、关系和信息管理；买方经纪人为买方服务，主要的工作划分包括签署协议、合同准备、协商、看房、房源推荐。

PWA全称为ProgressiveWeb Apps（渐进式网页应用），是由谷歌提出推广的，在移动端利用提供的标准化框架，使得网页可以像原生App一样运作。在离线监控中，我们目前只需要用到ServiceWorker的离线功能。

从业务中生长出来的B端体验监测系统。