北极星腾讯内部统一的服务发现和治理平台，服务超过90%的腾讯业务。本文介绍了北极星的基础概念和功能特性，并分享了企点基于北极星做的服务发现实践。

本文是在组内技术分享的发言稿，主要介绍 TGW 基本原理和架构，同时为了加深理解，会辅助对比 TGW 与 LVS（ipvs）的异同。本次分享是偏基础性的 TGW 介绍，不会特别深入技术细节，目的是帮助需要用到 TGW 的同事快速的了解 TGW。

在这里阅读的是，微信安卓653.980版的反编译后的代码。很清晰的可以看到，小程序在代码中被称为appbrand，主要逻辑放在包com.tencent.mm.plugin.appbrand下面（部分抽出的ui控件除外）；另外引用了3个js资源，均在/assets/wxa_library/下。虽然很大部分代码被混淆过的，但是适当的反编译后，我们还是能看出绝大部分东西。

用户访谈是用户调研中收集定性数据（如感知行为、态度、想法、动机、需求、原因等），进行定性研究的常用方法之一。在用户访谈过程中，访谈员常会以访谈提纲为基础，询问受访用户问题并倾听用户所讲述内容，进而收集及挖掘与研究目的相关的有价值的定性数据。但这个过程并不容易，可能会遇到这样或那样的问题：

• 受访用户防备心强，难破冰，难以切入研究主题，访谈氛围严肃或尴尬；
• 受访用户不回答，或回答简单、保守甚至敷衍，不敢说、怕说错，或不知说什么，或者会想说了你也不懂，也不理解，最终导致得不到丰富有效的定性数据；
• 不知道追问深挖哪些点，难以引导受访用户更多思考和讲述；
• 访谈觉得挺顺利但一到总结环节，总发现有价值和深度的信息很少：有模糊不清不知是否理解正确的；有只停留行为表面没深入追问背后心理动机和缘由的；有知道动机和缘由但不清楚程度和范围的。

虽然出现以上问题的原因有各种，但有一种可能是访谈员缺少了“共情”。

TypeScript 在版本 2.0 和 3.0 分别引入了 “never” 和 “unknown” 两个基本类型，在引入这两个类型之后，TypeScript 的类型系统得到了极大的完善。

知识图谱作为语义网络，其技术算法研究被广泛应用在人工智能和大数据等领域。

一直以来，无数开发者都在不断尝试通过各种可视化搭建的手段来降低应用的研发门槛，提高生产效率，帮助业务线赢得提升效率这场战役。

你知道内存都去哪儿了吗？

本文总结了在使用随机森林处理特征共线性问题时，正确计算特征重要性和特征选择的科学解决方案。

下篇主要介绍田野笔记撰写方法、人类学方法应用于用户研究岗位的思考。

让玩家感知到叙事的妙趣，产生探索欲延伸是叙事体验的核心。简要聊聊叙事落入游戏生产，使用任务形式的叙事载体，或将赋予叙事于游戏设计层的真正含义。

技术也可以很有温度。

最近看了一本书《解构-领域驱动设计》，书中提出了领域驱动设计统一过程（DDDRUP），它指明了实践 DDD 的具体步骤，并很好地串联了各种概念、模式和思想。因此，我对书本内容做了梳理、简化，融入自己的理解，并结合之前阅读的书籍以及实践经验，最终形成这篇文章。希望可以帮助大伙理顺 DDD 的各种概念、模式和思想，降低上手 DDD 的门槛。

在认识或接触出海产品的过程中，我们常常会听到“国际化”和“本地化”两个概念。

面对困难，最好的办法就是“具体”。

众所周知视频是一组连续的图像序列，由连续的帧构成，一帧即为一幅图像。由于人眼的视觉暂留效应，当帧序列以一定的速率播放时，我们看到的就是动作连续的视频。在视频采集的时候一般是以每秒25帧或30帧的频率进行采集，在视频信号数字化后数据量会变得非常大，现有的网络和存储设备无法直接存储原始的视频图像。而由于连续的帧之间相似性极高，为便于储存和传输，可对视频和图像进行编码压缩，以便去除空间、时间维度的冗余。现有的主流压缩视频算法有 H.264/AVC，H.265/HEVC，VP8，VP9，VVC 等。