本文介绍了软件测试中效果评测的难点和重要性，特别是在搜索领域。知乎的搜索评测处于起步阶段，正在探索优化打分策略，并建立了自己的评测平台。评测方法包括抓取搜索结果进行对比、人工标注与质检评分，并生成测试报告。统计分析与短板review也是评测过程中的重要环节。文章还提到了希望通过实践优化评测方法，并扩大平台覆盖面。

这篇文章主要是一系列图片的集合，内容涉及多个领域。图片中包括建筑、风景、动物等各种不同的主题。文章没有提供任何具体的解释或描述，只是简单展示了这些图片。

这篇文章主要讲述了知乎在Druid集群建设中遇到的问题以及如何提升稳定性。文章介绍了Druid在知乎的应用场景和集群规模，以及Druid的整体架构和各节点的职责。通过阅读文章可以了解到集群从发展到不稳定再到稳定运行的历程，对于Druid初学者也有简单介绍。

质量保障团队为知乎质量体系建设做了一系列工作，包括规范流程、测试、集成流水线建设、内测和灰度等。他们决定实现一个自动收集和展示质量数据的平台，主要包括数据收集、数据处理和数据展示三个模块。数据收集主要获取客户端版本上的需求和Bug统计。版本信息对于测试报告是基本维度，分为开发、测试、灰度、上线四个阶段。事业部信息通过需求和Bug的负责人间接找到对应事业部。质量平台根据版本和事业部信息判断阶段和归属。

知乎iOS客户端项目Venom旨在解决工程构建、二进制构建、组件管理和调试工具等问题。它是一款为开发人员打造的Mac应用程序，内置了全套的Ruby Gem和Cocoapods等构建环境，用于简化开发过程中繁琐的任务。Venom使用自己的组件描述文件来扩展pod命令的DSL，将每个描述文件转化为一次podfile的pod调用。Venom还提供统一的开发环境，加快编译速度和打包速度，进行组件调试和多组件联合调试以及约束组件依赖关系等功能。

知乎利用录屏自动化测试方案评估App的启动耗时。方案包括通过训练模型识别关键节点图片、自动启动App并保存图片帧、进行数据处理和计算启动时间。最后建立MR准入机制。方案利用TensorFlow进行机器学习模型训练，保存在/tmp/output_graph.pb中。每个节点至少有20张图片。该方案能够更准确地反映用户的真实感受。

知乎开发的Gradle插件在Android Studio中的使用，支持自定义插件以实现各种扩展功能。插件提供了统一配置，如统一的依赖版本号的自动升级、git hook的添加、单元测试、覆盖率和pmd等的默认配置，以及组件化相关的默认配置。新开发者只需应用插件，即可完成通用配置，减少配置冲突和复杂度。插件还提供了解决依赖管理问题的方案，如限制第三方库的引入。

知乎商业化质量保障团队设计了客户端工作台Simba，用于解决商业广告测试中的问题。Simba提供了多种功能，包括通过扫描广告二维码预览线上广告样式，编辑基准数据进行精细化测试，实时展示广告的各种埋点数据统计。此外，Simba还提供了广告素材接口给客户端自动化测试服务，无需修改代码即可实时更新广告素材。工作台原理包括通过预览链接和二维码实现广告预览，以及使用多用户代理服务和基准数据进行详细测试。工作台使用Mitmproxy实现多用户代理，拦截、修改请求和响应，并通过加载脚本定制化操作。

本文主要分析了Java并发体系中的计算机系统层面上的并发问题以及面临的挑战。目标是实现在同一时刻运行更多任务的能力。并行计算提供了解决方案，但也带来了一些问题。文章建议读者深入研究HotSpot JVM 11的源代码，重点关注共享内存多核系统的架构与设计、Java内存模型、线程的创建与停止、synchronized机制、wait和notify/notifyAll机制以及volatile关键字的实现。并强调并发程序设计的复杂性和不确定性，鼓励读者通过下载代码进行编译和调试，以更好地理解核心功能。

本文介绍了Java中的并发同步技术synchronized的实现机制。作者指出早期的HotSpot JVM采用解释执行器效率低下，因此转而采用模版执行器。模版执行器通过将Java字节码手动编写为固定模式的机器指令，跳过C/C++层次，提高了执行效率。文章还提到了在OpenJDK中探索monitorenter和monitorexit指令执行的细节过程。通过阅读源码，我们可以了解到JVM中不同解释器的实现方式。

这篇文章主要讲解了Java中Object类的wait和notify的实现机制。文章首先介绍了wait和notify的基本概念，并指出它们是基于native实现的。然后详细分析了在HotSpot JVM中的wait和notify的实现逻辑。具体来说，文章解释了wait函数的实现过程，包括判断是否可中断并抛出异常、创建ObjectWaiter对象、将线程添加到等待集合等。最后，文章提到了被notify唤醒后的善后逻辑。

知乎算法团队负责人孙付伟在中国AI开发者大会上分享了Graph Embedding技术及其在知乎的实践。Graph Embedding是将图的拓扑结构转化为向量表示的方法，用于推荐等场景。孙付伟重点介绍了Graph Embedding技术及其在知乎用户和收藏夹数据中的应用。他强调在问答社区中的连接关系是非常重要的，如人与人之间的连接、人与内容之间的连接以及内容之间的连接。通过有效表征这些连接关系，可以提高知乎的推荐效果。未来，知乎还计划用Graph Embedding进行会员购买预测和个性化推送的召回。

知乎云测平台采用基于Netty Socket的实时任务交互方式。通过PC作为服务器，使用Agent模块与服务端和移动设备进行数据交互。任务通过http消费任务池，确保即时性。同时，平台选择了Appium作为自动化测试框架，Agent模块包括设备控制和维护功能。

云测试平台利用自动化测试框架进行随机测试、遍历测试和UI自动化测试。测试报告中包含实时生成的测试结果、设备日志和分析结果、可控的自动化测试过程、设备截图或录制视频以及设备类型数据分析。自动化执行框架采用appium，并使用Java作为脚本语言。与C#相比，Java在平台上需要更多的兼容性工作。在脚本执行方面，平台没有使用第三方的运行框架，主要是为了保持对脚本运行的控制和运行数据的交互。脚本的编写能力由平台提供，并通过动态编译和反射实例化对象来运行脚本。脚本运行过程中可以调用实例中的方法进行数据和控制交互。

知乎的孙晓光老师在TiDB Hackathon 2019中获奖作品TiSearch的介绍。全文检索是搜索引擎的基本能力，但当前TiDB还无法实现全文检索需求。为了解决这个问题，孙晓光团队采用整合Elasticsearch的方式扩展TiDB的全文检索能力。他们在短短一天的Hackathon时间内成功实现了这一功能。这项功能可以帮助用户更准确、快速地搜索到想要的内容。

「快页面」是知乎内部的一个平台，通过在线智能编辑器和文档，使得非前端人员也能参与到前端页面开发中。该平台提供了一个简短、可通信、可存储的JSON配置形式，通过数据库存储和在线编辑器，省去了构建和部署流程，实现了快速上线。最近，他们计划进一步改进在线智能编辑器，使其更强大，从而转变为一个可视化的草图编辑器，使更多人能够参与前端页面开发的过程。这样，后端人员可以使用在线智能编辑器独立完成前端页面开发，从而大大降低沟通和联调成本。根据提供的新信息，摘要如下：知乎内部平台「快页面」通过在线智能编辑器和文档，让非前端人员参与前端页面开发；通过简短、可通信、可存储的JSON配置形式，省去构建和部署流程，实现快速上线。平台计划改进编辑器为可视化的草图编辑器，让更多人参与开发，降低沟通和联调成本。