近期，第29届国际知识发现与数据挖掘大会（ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining，以下简称KDD）在美国加州长滩举办。 由火山引擎数智平台，北京大学计算机学院和蒙特利尔学习算法研究所等单位合作的论文 《Rover: An online Spark SQL tuning service via generalized transfer learning 》（以下简称Rover）成功被大会收录。Rover由北京大学的沈彧和火山引擎数智平台的任鑫宇杨担任共同第一作者，北京大学的崔斌教授担任通讯作者。
本文聚焦于抖音集团增长指标经验和实践案例，理清底层逻辑教你0—1构建增长指标体系。 本文分为四大板块：增长分析基本方法论、如何构建增长指标体系、如何用增长分析实现指标分析闭环、增长分析新型指标分析场景。
本文将分享一下个人的判断经验，期望引起大家对判断本身的关注。此外，由于决策常常是动态的，风格和经历也各有差异，也的确只能 “仅供参考”。
Shell 是 Linux 的核心部分，它允许你使用各种诸如 cd、ls、cat 等的命令与 Linux 内核进行交互。 Bash 是 Linux 上众多可用的 Shell 中的一个。这些 Shell 主要的语法基本相同，但并非完全一样。Bash 是目前最受欢迎的 Shell，并在大多数 Linux 发行版中被设为默认 Shell。 当你打开一个终端或 SSH 会话时，即使你无法真切地看到它，你其实已经在运行着一个 Shell。
本文作者是蚂蚁集团客户端工程师博欢，介绍了支付宝如何基于 HarmonyOS 4.0 实况窗实现医疗场景履约智能提醒，欢迎查阅～
在日常工作中，无论是产品经理写PRD或是开发、测试同学写技术方案、整理业务文档等场景都会用到诸如流程图、时序图、用例图、泳道图等形式的图来辅助阅读者理解。相信平时工作中有画图需要的读者都有这样的感受：有些图制作过程非常简单但逻辑清晰又不失美观，而有些图费时费力制作繁琐，但效果却不是特别惊艳，这其中的底层逻辑尤为关键，毕竟作图也是一门艺术。本文将会以直播商品讲解业务场景出发，给大家分享一些画图小知识。 上面我们提到了很多种的图，归根结底是两类：流程图和UML图。细分的话有活动图、状态图、用例图、顺序图、类图、对象图、协作图等13种。不同的图适用于不同的情形。
微信实验平台主要提供微信内部各个业务场景（视频号、直播、搜一搜、公众号等）下的各类实验场景的支持，有 AB 实验、MAB 实验、BO 实验、Interleaving 实验、客户端实验、社交网络实验、双边实验等。
建设低代码平台的目的，就是通过可视化的方式，加上可复用的建设能力，用较少的投入、以较快的速度来交付应用程序。 我们通过aPaaS架构思路，复用已经实现了的开发能力，解构业务模型，形成更通用的能力，对业务进行快速编排。实现低代码，甚至部分无代码的快速定制应用。将开发模式从做加法，改进为做乘法，48小时内快速定制大部分基础应用。 我们不单需要解决今天的可见需求，同时还需要解决明天潜在的问题。实现更少的投入，更聪明的办法，建设更好的产品，产生更大的价值。
算法模型的研发具有很强的范式，首先是特征数据加工，选取一些数据作为特征。拿到特征之后，选择一个模型并进行相关的训练。第三步是把训练好的模型部署到模型平台上面。最后，决策平台会做业务流程的编排。 如图是整个平台的产品架构图。上面是各类应用场景，包括智能调度、营销&增长、司乘匹配、基础算法等。平台接入层提供内部SOA协议的接入，上面有各种各样的服务，会对接我们的平台。我们的平台分为离/近线系统和近/在线系统，其中离/近线系统包括特征平台和训练平台，近/在线系统包括模型平台和决策平台。
