知乎作为中文互联网高质量的问答社区，积累了海量的问答、文章、想法等不同形态的内容数据，如何对内容进行高质量刻画和分发，提升用户的整体体验，成为算法工程师们亟须解决的问题。为此，我们需要对内容进行深入理解和刻画，并将高质量的内容匹配到感兴趣的用户群体，从而实现高质量分发和提升用户体验。

TiDB 是一款开源的分布式关系型数据库，兼容 MySQL 协议，支持水平扩展，具有强一致性和高可用性。它融合了传统关系型数据库与 NoSQL 的优势，支持大规模数据处理，适合处理高并发、复杂查询和大数据存储的场景，广泛应用于金融、互联网等行业。

这篇文章介绍了一个名为Kids的日志系统，它是为了构建一个方便实时订阅应用日志的anti-spam系统而开发的。Kids系统具有分布式收集、集中存储、实时订阅、不丢失数据和对应用性能影响小等特点。文章提供了Kids的样例配置文件和发布订阅的简单操作方法。Kids系统的配置文件可以通过不同类型的store来实现日志的写入、丢弃和转发等功能。同时，Kids系统还支持远程节点和备用文件存储，以确保数据不丢失。该系统的协议与Redis协议兼容，可以通过Redis客户端进行订阅操作。

Sketch是一种设计产品交互原型的主流工具，但在Android手机上无法使用官方提供的Sketch Mirror。文章介绍了三种在Android上预览Sketch文件的方式，并推荐了一个实现了实时预览功能的Sketch Mirror App for Android。使用时需要注意良好的WIFI环境、分辨率适配以及不支持横屏/分屏模式等问题。连接Sketch的原理是通过WebSocket传输数据，第三方软件可以读取这些数据实现实时预览功能。

知乎最近开始尝试使用聚类的方式去发现和挖掘spam用户。聚类的目的是将相似的内容和行为聚集在一起。常见的聚类方法有k-means、层次聚类以及基于密度和图的聚类分析方案。相似度的度量是聚类的关键之一，常用的相似度算法有edit distance、cosine similarity、Jaccard相似度和pearson相关系数等。本次聚类使用了Jaccard和sim-hash算法，其中sim-hash适用于数据量较大的场景。sim-hash的计算过程包括词的hash值计算、加权、合并、降维和相似度比较。相似度比较使用hamming distance来衡量。

知乎反作弊系统Wukong进行了局部重构，主要解决了重复查询和大数据量查询对Mongodb读压力过大的问题。重复查询指的是相隔时间很短的多个相同类型的Action，而大数据量查询则是查询结果的一大部分是相同的。这些问题只存在于某些策略中，对于其他策略并不适用。重构的目标是减轻对Mongodb的读压力，放开读的条数限制，提高系统性能。

知乎在服务化过程中遇到了服务数量不可控、RPC分拆的发布风险和性能问题。他们发现基于SSO机制对HTTP接口进行垂直拆分是可行的，可以灰度控制风险，并对客户端透明。新项目与主站的耦合较低，只需要少量RPC接口，并且对外暴露的接口也很少。这种拆分方式可以降低主站联动的发布频率，减少发布风险。他们得到的启发是，服务的分拆应该减少RPC，增加内聚，以实现更稳定的接口和较小的服务边界。

本文介绍了苹果在WWDC 2016上开放的SiriKit，以及其设计理念和实践。SiriKit是一款智能语音助手软件，开发者可以利用其API将自己的服务提供给用户。SiriKit可以实现语音和视频通话、发送消息、发送或接收付款、照片搜索、打车和管理健身等功能。使用SiriKit可以为应用增加系统级的入口，提升用户体验，并且能够在系统应用中使用自己的服务。同时，文章还详细介绍了SiriKit的Intent处理流程，包括Speech、Intent和Action三个步骤，以及不同意图下的信息采集。

这篇文章讲述了团队通过挖掘未登录词来应对站内的恶意营销问题。为了确定一个词是否可以成为新词，团队使用了信息熵和互信息这两个指标。信息熵用来衡量词语在不同语境中的出现频率，互信息则衡量两个词之间的共享信息量。通过计算候选词的左右信息熵和互信息，团队可以判断是否可以形成新词。这种方法取得了良好的效果。简而言之，团队通过分析词语的特点和关联性来解决恶意营销问题。

RxJava 是 Android 开发中的一件神器，但要注意在 Activity 或 Fragment 里使用 RxJava 时可能导致内存泄漏。文章提供了一个解决方案，即在 Activity 销毁时手动切断 Observable 与 Observer 的联系。然而，这种方法不够优雅，需要保存 Disposable 的引用并手工进行 Dispose。文章介绍了一种更优雅的方法，即使用 Rx 官方提供的操作符 TakeUtil，可以提前中止 Observable 与 Observer 的联系。通过创建一个变换操作符，可以实现自动释放对 Observer 的引用。

本文介绍了一款名为Matisse的图片选择器，它可以帮助开发者方便地在Android应用中选择图片。与系统组件相比，Matisse具有更符合业务场景的界面和交互，并且支持日夜间模式。Matisse的调用非常简单，只需传入一些参数即可实现图片选择功能。它支持多种图片类型的选择，可以有序选择图片并指定最大可选数量，还可以定义筛选规则和缩略图的缩放比例。此外，Matisse还支持横竖屏切换，并且可以与不同的图片加载库一起使用。

Tache是一个Python的缓存框架，支持Python2和Python3。它能缓存不同类型的函数和方法，并支持基于标签的缓存和失效。文章提供了两个使用案例：一是使用标签实现批量失效，只需失效一个对象变更处；二是使用标签控制分页操作的缓存，保证增加和删除评论时的缓存一起失效。同时，文章介绍了批量缓存的使用，可以对列表中的多个元素进行批量缓存。针对分页操作，文章提供了get_comments函数的重构示例，使用标签来缓存评论数据。

为了维护社区氛围，知一声通过使用BILSTM-CRF模型识别和控制垃圾广告。该模型结合了LSTM和CRF的优点，在序列标注任务上表现优异。模型的目标函数由最后一层决定，通过最小化负对数似然来优化参数。训练数据需要标记，并且可能需要考虑导流信息的前后缀。CRF层利用viterbi解码算法从状态分数和转移矩阵中解码输出状态序列。通过分析导流样本，模型在识别导流内容方面表现出色。

知乎通过深度学习算法辅助审核不友善内容，提高了举报处理效率。每天收到约25,000条举报，其中大约7,000条关于不友善内容。如果算法预测某条内容为不友善，会在0.3秒内删除并发送私信通知。非不友善内容会被忽略，其他内容会进行多次人工审核。知乎重视每一个举报，根据举报增强算法的准确度，并每天全量审核新产生的内容。由于数据不均衡和词语分布的特点，全量内容模型的准确率要达到98%以上非常困难，因此采取适当的阈值来维持召回内容的处理准确率在80%以上，并进行人工审核。知乎的不友善内容处理系统使用深度学习模型，其中采用了Google的word2vec词向量模型。

这篇文章介绍了使用随机森林算法来识别答非所问的内容。随机森林通过多棵分类树的投票来确定分类结果。文章还提到了特征工程和训练样本集的生成。对于Random Forest的实现，作者使用Spark中的Random Forest完成了模型的迭代，取得了不错的结果。此外，文章还分析了与时间和回答的暴光有关的特征对识别的影响。根据图表显示，经过一天的时间累积，准确率达到90%，但召回率只有40%。随着时间的增加，准确率和召回率有所提升。

知乎进行内测和灰度的方式有所不同。在内测阶段，他们会将新功能的安装包发布到知乎内测平台供用户下载，同时也会在内网提供给内部员工试用。内测用户的邀请策略经历了两个阶段：邮件和私信邀请内部员工，以及App内邀请内部员工和线下活动邀请外部用户。在灰度阶段，他们会将新版本发布给少部分用户，以降低质量风险。至于如何让用户下载内测/灰度版本以及持续收集用户反馈的问题，将在后文中详细说明。