本系列文章将系统介绍我们在播放器音频后处理模块中的技术方案与工程实现，主要面向音视频方向的开发者。我们主要基于 FFmpeg的音频滤镜框架，结合自定义模块，构建了一套可扩展、高性能、易适配的音效处理链路。
主要概述百度搜索业务数据建设的创新实践，重点围绕宽表模型设计、计算引擎优化和新一代业务服务交付模式（图灵3.0开发模式）三大方向，解决了传统数仓在搜索场景下面临的诸多挑战，实现了搜索数据建设的高效、稳定、低成本；为百度搜索业务敏捷迭代奠定夯实基础。
百度MEG上一代大数据产品存在平台分散、易用性差等问题，导致开发效率低下、学习成本高，业务需求响应迟缓。为了解决这些问题，百度MEG内部开发了图灵3.0生态系统，包括Turing Data Engine(TDE)计算&存储引擎、Turing Data Studio(TDS)数据开发治理平台和Turing Data Analysis(TDA)可视化BI产品。依托图灵3.0生态，我们引入了数据湖表格式：Apache Iceberg，利用其特性并在多种业务场景下进行优化实践，解决图灵数仓业务实时数据入湖，数据表历史记录更新效率低等多个痛点问题。
日志中台是百度内部针对打点数据的全生命周期管理平台，作为公司日志数据的唯一入口，承担以下核心职能：1.功能覆盖：提供从数据采集、传输、存储到查询分析的一站式服务，支持产品运营分析、研发性能监控、运维管理等多元场景。2.业务赋能：通过标准化流程实现用户行为日志的埋点申请、审批及退场管理，助力APP端、服务端等业务线挖掘数据价值。3.生态协同：与大数据平台、推荐中台、性能平台深度联动，避免重复建设，提升资源利用率，强化业务中台能力。
本文全面探讨了营销活动反作弊与电商反作弊的图算法应用。首先介绍了黑产薅取活动奖励、刷单等作弊行为的背景，随后深入讲解了同人挖掘技术，包括同人建模、挖掘步骤及稳定性处理。接着，依次介绍了标签传播算法、Fraudar算法、GCN网络的原理、优缺点及应用。最后，文章展望了未来图算法在风控反作弊应用的发展方向，如多模态数据融合与动态图实时计算，旨在应对黑产的快速演化，确保营销活动的公平性与数据真实性。
随着互联业务的发展、业务逐渐的复杂，传统代码架构在日常开发中存在的多种弊端，如代码混乱、补丁式开发、迭代成本高等问题，大大影响了迭代的效率。本文作者借助 DDD 的战略设计和战术设计，介绍了如何通过限界上下文、领域模型、聚合、资源库等概念，实现业务逻辑与技术的解耦，提升代码的可维护性、扩展性和稳定性。同时，文章作者结合团队在落地DDD时，遇到的卡点、痛点，创新性的提出一种 DDD 的分层实践，并在实际开发中取得了较好的效果
多模态理解大模型，是一类可以同时处理和理解多种数据形式（如图像、文本、视频等）的人工智能大模型，可以应用于图文理解、视觉问答、文档理解、场景描述等任务。本文将介绍目前热门的 DeepSeek-VL2多模态大模型。DeepSeek-VL2是一款基于混合专家（MoE，Mixture of Experts）架构的多模态大模型，结合了混合专家架构和多模态数据处理能力，通过稀疏计算和专家分工的方式高效处理多种模态（如文本、图像、音频等）的数据，推理时只激活部分网络参数。而前两期课程介绍的 Qwen2.5VL、Janus-Pro 以及 DeepSeek-VL第一代模型，则是经典的 Dense 类的多模态理解大模型，会对所有模型参数进行计算和更新。MoE（Mixture of Experts）混合专家模型的核心思想是将模型划分为多个专家子网络（experts），并通过路由机制（router）动态选择合适的专家来处理输入数据。MoE 的最大优势就是是稀疏激活，只有少数几个专家网络模块会被激活，这意味着计算量可以显著减少，计算效率得到提升，同时精度指标远远超出相同激活参数量的 Dense 类模型。
