计算机或手机的渲染是一个非常复杂的过程，本文介绍了渲染相关的一些基础知识，并结合 iOS 和安卓的技术框架介绍了移动端渲染原理，最后详细的解析了 iOS 中的离屏渲染以及圆角优化的一些方法。
在数据领域，有几类经典的查询场景：1.想要统计某段时间内访问某网站的 UV 数，或是统计某段时间内既访问了页面 A 又访问了页面 B 的 UV 数，亦或是统计某段时间内访问了页面 A 但未访问页面 B 的 UV 数，通常我们对这种查询叫做基数统计。2. 想要观察某些指标的数据分布，例如统计某段时间范围内访问页面 A 与页面 B 各自的浏览时长 95 分位数、50 分位数，则需要用到分位数统计。3. 想要统计某段时间内播放量最多或者点击率最高的 10 个视频或者文章（热榜列表），则需要用到 TopN 统计。
行为序列模型相对于传统机器学习的主要优势在于不依赖行为画像特征，无需强专家经验挖掘高效特征来提升模型性能，缩短了特征工程的周期，能快速响应黑产攻击。黑产通过刷接口、群控、真人众包等作弊手段在关注、点赞、评论等核心场景进行攻击。不同作弊方式在行为序列上有不同的特点。刷接口、群控作弊属于机器作弊，行为序列呈现团伙相似性、序列周期性 / 密集性。真人众包主要通过线下软件分发任务真人账号执行，行为链路具有比较固定模式以上作弊方式在行为序列上具有显著性，所以在风控业务上序列模型有很好的落地能力。
本方案梳理了业界主流权限模型，IT Saas 化中权限管理要解决的问题，参考了公司内外、国内外的一些权限设计方案，结合 RBAC、ABAC 模型提出了 ITAM 融合模型权限管理方案。
在反作弊场景中，黑产必须通过文本进行信息传递或触达受害者，而文本由于其生产成本低廉、传递信息能力强的特点成为了黑产与我们进行对抗的主要战场。文本理解算法为应对各类强对抗提供了文本检索、文本风险标签、风险信息提取的能力，以及一个文本模型训练平台。这些能力的组合使用可有效打击文本内容维度的作弊行为，现已在反作弊的各业务场景中得到应用。
从系统设计角度看，一个系统从设计搭建到数据逐步增长，SQL 执行效率可能会出现劣化，为继续支撑业务发展，我们需要对慢 SQL 进行分析和优化，严峻的情况下甚至需要对整个系统进行重构。所以我们往往需要在系统设计前对业务进行充分调研、遵守系统设计规范，在系统运行时定期结合当前业务发展情况进行系统瓶颈的分析。
为什么我们需要一把分布式锁？ 1.为了效率(efficiency)，协调各个客户端避免做重复的工作。即使锁偶尔失效了，只是可能把某些操作多做一遍而已，不会产生其它的不良后果。比如重复发送了一封同样的 email（当然这取决于业务应用的容忍度）。 2.为了正确性(correctness)。在任何情况下都不允许锁失效的情况发生，因为一旦发生，就可能意味着数据不一致(inconsistency)，数据丢失，文件损坏，订单重复，超卖或者其它严重的问题。
