在飞速发展的互联网信息化时代下，抓住并充分利用“流量”将为业务增长带来“泼天”富贵，已成为共识。如何通过真实、海量的数据打造一个集成本、质量、效率于一体的融合流量管理平台，也成了各行各业的关注焦点，本文通过”拨测“与“融合流量管理”两个维度，来分享vivo在流量管理领域的一些实践和探索。
为解决拟我形象在多场景展示中依赖 3D 渲染导致的性能与接入问题，本文提出将形象预先导出为视频或动图资源。对比三种技术路径后，最终选择 Puppeteer + H5 渲染帧 + FFmpeg 合成视频 的方案，实现了渲染效果一致、服务端批量处理和低接入成本，为拟我形象的规模化应用提供了高效可扩展的技术基础。
vivo大数据平台通过引入RSS服务来满足混部集群中间结果（shuffle 数据）临时落盘需求,在综合对比后选择了Celeborn组件，并在后续的应用实践过程中不断优化完善，本文将分享vivo在Celeborn实际应用过程中对遇到问题的分析和解决方案，用于帮助读者对相似问题进行参考。
并行加载是 H5 即开 SDK 的加速技术，通过 native 层在用户打开页面时并行请求关键资源（如 index.html 和 CSR 模式 API），利用 webview 初始化时间窗口提前发起请求，减少加载耗时。其核心挑战是解决 webview 与并行任务间的资源交接问题。
在当代前端开发领域，打字机效果作为一种极具创造力与吸引力的交互元素，被广泛运用于各类网站和应用程序中，为用户带来独特的视觉体验和信息呈现方式，深受广大用户的喜爱。 本文将深入介绍在AI搜索输出响应的过程中，打字机效果是怎样逐步演进的。力求以通俗的语言和严谨的思路深入剖析打字机效果在不同阶段的关键技术难点和优劣势。
本文简要介绍了特征拼接在实时推荐中的重要作用，并讲述了vivo实时推荐系统中特征拼接模块的架构演进过程以及采用现有的“基于RocksDB的大状态解决方案”的原因，重点叙述了该方案所遇到的一系列问题，包括TM Lost、RocksDB性能调优门槛高、TM初始化慢、状态远程存储HDFS RPC飙高等，并给出了这些问题的现象以及解决方案。
全民AI时代，前端er该如何蹭上这波热度？本文将一步步带大家了解前端应该如何结合端侧AI模型，实现一个AI版你画我猜小游戏。
本文从一次生产环境业务服务报错，逐步对问题进行定位，深入分析之后发现导致问题的原因，给出相应的优化方法，提升业务可用性。
