Erasure Coding(简称EC)，是一种纠删码。EC编码能够对部分缺失的数据进行数据恢复，广泛应用于存储与通信领域。在Hadoop3.0版本中，作为一种新的冗余存储的方式引入进来。使用EC编码的方式替代原来的三副本存储，保证数据可靠性的同时可以节约存储。相应地，付出的代价是读取性能的下降，对于访问频率不高的数据，使用EC编码很合适。 vivo目前HDFS集群节点达万台级别，数据规模接近EB级别，并且业务数据规模还在以较高速度持续增长中。在推进压缩算法缓解存储压力的同时，EC编码的推进也是存储降本的一大有力手段。
vivo 浏览器为应对多场景金币激励需求及旧架构流量、IO等痛点，升级福利中心架构。服务层面拆分流量与业务，打造金币集散中心；数据层面分库分表、拆解大表并优化流水设计；通过仲裁系统和软事务保障数据一致性。改造后，系统可支撑千万级DAU，性能稳定提升，物理存储成本降低，解决了流量与存储压力，成为高可用可复制架构，且将持续迭代保持竞争力。
本文从多个维度对比 Galacean 和 Three.js 两款Web3D 引擎的差异，并介绍拟我形象项目从Three.js 切换到 Galacean 以后带来的提升以及项目迁移的心得，为其他 Three.js 项目升级到 Galacean 提供参考。
蓝河操作系统（BlueOS）是vivo 面向通用人工智能时代，自主研发的智慧操作系统，它从内核到系统框架全栈使用Rust 语言编写，具有天生更智慧、天生更流畅、天生更安全的特性。从2023 年正式发布并率先搭载于智能手表，到2024 年实现全栈Rust 自研，再到今年7 月正式开源内核，蓝河操作系统已经在Rust的技术路线上深耕多年，在技术探索、产品落地与开源实践层面，都已走在行业前沿。在 Rust 十周年之际，我们邀请了vivo蓝河操作系统的相关负责人和研发专家，通过访谈的方式，一起交流了蓝河操作系统与 Rust 的故事。
本文聚焦多模态大语言模型（MLLMs）在文档问答（DocQA）任务中的性能提升，提出无需改动模型架构或额外训练的结构化输入方法，通过保留文档层次结构与空间关系（如标题、表格、图像位置）优化理解能力。研究发现，传统无结构OCR输入导致注意力分散，性能下降，而 LaTeX 范式结构化输入显著提升表现。注意力分析揭示其诱导“结构化注意力”，减少无关区域干扰，聚焦语义核心。在MMLongBench、PaperTab等四个数据集上验证，该方法尤其在复杂图表任务中效果显著，为智能文档处理与自动问答提供高效的解决方案。
本文介绍可以在微信小程序上应用的端智能技术方案，聚焦 TensorFlow.js 推理和微信原生推理，详细讲解这两种方案在项目中的应用过程，为小程序开发者提供可复用的端智能技术选型策略与工程化解决方案。
本文从桌面挂件开发过程中遇到的GIF图片难以加载的问题展开，分别介绍了现有的挂件中加载GIF图片的两种可行方案——ViewFlipper和AnimatedImageDrawable，同时阐述了两种的方案的优缺点。然后针对现有方案中的痛点，结合现有方案，提出通过网络下发GIF并通过逐帧解析得到帧图片，再采用ViewFlipper来实现加载的方案，解决痛点中的引入资源过多导致包体增大的问题，使挂件既能不增加包体又能展示GIF。
Pulsar作为下一代云原生架构的分布式消息中间件，存算分离的架构设计能有效解决大数据场景下分布式消息中间件老牌一哥“Kafka”存在的诸多问题，2021年vivo 分布式消息中间件团队正式开启对Pulsar的调研，2022年正式引入Pulsar作为大数据场景下的分布式消息中间件，本篇文章主要从Pulsar运维痛点、Ansible简介、Ansible核心模块详解、Ansible自动化部署zk集群、Ansible自动化部署Pulsar集群几个维度向大家介绍vivo Pulsar万亿级消息处理实践之运维部署。
本文通过一个线上慢SQL案例，介绍了Join的两种算法和Order by的工作原理，并通过Explain和Optimizer_trace工具完整推演了慢SQL的执行过程。基于对原理和执行过程的分析，本文给出一种“引导执行引擎选择效率更高的算法”的方案，从而使查询性能得到大幅提升。
