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公司:爱奇艺

北京爱奇艺科技有限公司是百度集团旗下的视频网站平台,并同时经营内容制作及分销,截止2019年,主要服务地区为中国大陆、香港、澳门、 台湾、马来西亚、新加坡、缅甸、泰国、柬埔寨、菲律宾和印尼。爱奇艺为2021年中国市场份额最大的五个影音平台之一。

爱奇艺智能内容中台|无人值守的应用与实践

无人值守系统是爱奇艺内容中台的一个重要智能化组件。

录制快、回放稳,爱奇艺iOS云录制回放平台技术实践

本文将介绍爱奇艺iOS云录制回放平台的系统架构以及实现细节。

通用排序框架在爱奇艺推荐的应用

推荐系统通常由多个阶段组成,比如,有的推荐系统分为Recall、PreRanking、Ranking、ReRanking等四个阶段。在爱奇艺,我们的推荐系统在非常多的场景中都有应用,推荐的内容也不尽相同(如长视频、短视频、主题、影人等)。但是万变不离其宗,在这些场景中,推荐系统的核心工作方式有一定的共性。为节约开发成本,同时也要保障不同场景下推荐系统的稳定性,我们将不同推荐场景排序模型中相似的部分成体系地提炼出来,并加以标准化、组件化,进而针对推荐场景排序问题提供了通用化的解决方案。这也是我们提出爱奇艺通用排序框架的初衷。目前这一框架已经在爱奇艺多端多个场景落地——长视频推荐:主APP首页猜你喜欢、TV端首页猜你想看,短视频推荐:主APP短视频播放器,长短视频混合推荐:主APP频道页瀑布流、TV端首页Feed等。正所谓,推荐的复杂性如黑夜迷雾,希望能破晓见黎明。

爱奇艺基于SpringCloud的韧性能力建设

国际站后端业务不断扩展,支撑的服务实例规模也越来越大。并且在此过程中,支持了双云及多地部署。

代码覆盖率在敏捷式软件开发过程中的实践流量

基于需求粒度的精细化代码测试覆盖率的探索实践。

爱奇艺iOS稳定性测试实践

希望借本文跟大家分享爱奇艺移动实验室在【iOS稳定性测试】实践和优化过程中的心得和体会。

爱奇艺埋点投递治理实践

从埋点的定义、规范以及数据质量要求开始,介绍爱奇艺在治理埋点数据、提高埋点数据质量工作中的一些实践经验。

Source Map在前端监控中的应用和实践

如何平衡?SourceMap正是解决这个矛盾的利器。

爱奇艺数据质量监控的探索和实践

面对不同原因的数据异常,从监控角度我们怎么去管控呢?

爱奇艺 TensorFlow Serving 内存泄漏优化实践

本文分享了爱奇艺深度学习平台在实践中发现的两个TensorFlow Serving内存泄漏问题,并修复和提交了 PR 到社区,这里将详细介绍问题的背景以及解决的过程,希望能够有所帮助。

自动化驱动的高可用网络:爱奇艺B2网络流量自动调度系统建设实践

最终实现了分钟级自动调度,且链路可用率从99.524%提升到99.9999%。

会员业务基于Cloud KMS的数据安全应用

针对现有Cloud KMS进行二次封装,将数据加密和密钥管理与业务运行相结合,有效提升了会员数据的安全性。

爱奇艺本地实时Cache方案

本文将详细讲解爱奇艺TV后台分布式实时本地Cache实践方案,给大家解决高并发问题提供一个参考。

Dogfooding-爱奇艺移动端后台灰度环境优化实践

本文将介绍爱奇艺移动端后台如何通过灰度环境优化解决以上的问题。

APP DIFF自动化解决方案

APP DIFF方案利用deeplink、mock提升了UI自动化稳定率和效率,并结合AUI图像匹配算法,达到接近人工的验证效果,在收藏、card等业务推进落地,以较低成本持续产生收益,在移动端UI自动化方向实现了突破与创新。

如何支持亿级用户分流实验?AB实验平台在爱奇艺的实践

随着互联网公司的产品和业务越来越多样,利用数据来驱动业务决策成为必然,而AB实验正是以数据指标来判断产品功能和运营策略迭代效果的方法和工具,其可以在保证样本同时性和同质性基础上,对比两个或多个实验组在同一应用场景下的效果。

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