在这个数据驱动的时代，我们每天都在与海量的用户数据打交道。这些数据不仅是洞察用户行为的宝贵资源，也是推动产品创新和市场决策的关键。然而，面对大数据的挑战，尤其是数十万、数百万级别的规模，我们经常会遇到软件性能不足的问题，比如中途卡顿、崩溃、页面闪退，或有数据清洗、匹配等一系列繁琐的数据预处理过程，耗费大量的时间和精力。 在这样的背景下，对日常用户研究的量化工作来说，选择一款高效好用、容易上手的数据处理和分析软件，能让研究过程事半功倍。 在用户研究工具探索和学习过程中，KNIME（Konstanz Information Miner）这款软件脱颖而出。它于2004年由康斯坦茨大学软件工程师团队研发，目前已被广泛应用于制造业、汽车、能源、电信、媒体技术、金融、零售与消费等多个行业领域。 KNIME在驾驭大数据、融合多元分析工具以及实现任务自动化等方面展现出显著的优越性。对于需要进行大规模数据处理、复杂分析或重复性任务的研究场景来说，KNIME是一个很好的“增效”选择。
对于一个前端工程师而言，每天都在面对的较多的需求场景就是调用后端的接口，但是因为众所周知的原因，前端目前已经有无数种调用接口的方式，例如：之前有基于 XHR、Axios、Fetch 进行封装的工具，大家都试图在统一接口的调用方式，但是他们看起来最后都需要再进行改造。于是，我们试图在 B 站开发一套能够综合上述工具之长处，并结合 B 站事实需要的工具， 推出一个具有统一错误处理、减少代码冗余、抹平风格差异、降低文档负担、优化代码提示等功能的统一请求库。
TCP的经典异常问题无非就是丢包和连接中断，在这里我打算与各位聊一聊TCP的RST到底是什么？现网中的RST问题有哪些模样？我们如何去应对、解决？本文将从RST原理、排查手段、现网痛难点案例三个板块自上而下带给读者一套完整的分析。
作者日常在与其他同学合作时，经常发现不合理的日志配置以及五花八门的日志记录方式，后续作者打算在团队内做一次Java日志的分享，本文是整理出的系列文章第一篇。
在淘宝天猫两年半的A/B实验经历里，我从零到一分别经历了货架电商-淘特的A/B实验能力建设和内容电商-直播的A/B实验能力建设，前者更关注实验通用能力建设，后者更关注实验科学落地。在拥抱变化的当下，专注一个领域是幸运的，因此做个总结，聊聊我理解的“科学实验”怎么做。
