本文简单介绍了百度搜索Push个性化的发展过程，揭示了面临的困境和挑战：如何筛选优质物料、如何对用户精准推荐等。我们实施了一系列策略方法进行突破，提出核心的解决思路和切实可行的落地方案。提升了搜索DAU和点击率，希望本文的内容能为相关从业者带来启发和借鉴价值。
在传统营销中，客户在策划广告推广时需要层层搭建计划、手动添加素材、时刻关注效果，这个繁琐流程需要大量表单填写和反复跳转，重复的基建工作量很大，导致商业营销成为繁重的体力活，影响整体投放效率。 借助文心大模型，我们推出了轻舸：一个成本优化、高效经营的智能营销平台。
本文讲述为了提升产运侧数据观察、分析、决策的效率，支持业务的快速迭代，移动生态数据研发部对数仓建模与BI工具完成升级，采用宽表建模与TDA平台相结合的方案，一站式自助解决数据应用需求。在此过程中，数据交付模式发生了变革，从研发定制化开发到产运自助化获取开始转变，业务侧数据获取更加方便、快捷、准确。
百度搜索exgraph图执行引擎设计重点分成三个部分：图描述语言、图执行引擎、对接扩展。 图描述语言是一种基于文本可读的图描述语言，用于描述任务中的算子以及算子之间的依赖关系，即让人可以理解，也可以被计算机理解并执行。 图执行引擎是exgraph的核心，负责根据图描述语言生成的图语法树进行高效执行。它支持如串行、并行、中断、选择等范式，以满足不同场景下的需求。 对接扩展则提供了与其他协议框架的接口，方便用户将exgraph集成到现有的系统中。 总之，exgraph图执行引擎设计的目标是实现高效、灵活的任务编排，以满足复杂逻辑处理需求。
分布式数据传输系统是一种用于在多个计算节点之间高效传输大量数据的系统，诣在高效的解决大规模数据迁移、备份、跨地域复制等问题，其广泛应用在实时数据流传输、跨数据中心数据迁移、多媒体传输等场景，在大多数企业中的日志管理、业务数据建库等场景中也都会使用到。众所周知，数据的高效传输往往直接影响着企业对市场先机的把握，对企业发展有重要意义，特别是在金融领域，如证券行业，它对分布式数据传输系统的设计提出了更高的要求，证券领域数据变化飞快，一个高时效、稳定的数据流传输系统不仅能有效的提升用户体验，更能提供用户一手的投资信息，有助于用户的投资决策，进而拉进企业与用户的距离。本文将通过一个百度搜索下的金融案例来分享分布式数据传输系统的设计。
品牌符号宣传海报作为品牌运营很重要的曝光手段，随着AI技术的不断发展已经逐渐替代传统设计方法，质量、效率方面的提升使它成为热门的超级符号延展的设计方式，今天我们就来了解下这套设计方法论，解析利用AI生图制作超级符号海报的方式。
Swift 是一种适用于iOS/macOS应用开发、服务器端的编程语言。自2014年苹果发布 Swift 语言以来，Swift5 实现了 ABI 稳定性、Module 稳定性和Library Evolution，与Objective-C（下文简称“OC”）相比，Swift 在开发效率、安全、编译优化、运行性能和内存管理方面具有显著优势。（官方博客：https://www.swift.org/about/） 百度App 已在工程和环境上支持 Swift 开发，百度搜索大前端团队负责搜索服务的稳定落地，我们积极探索 Swift的应用，希望能大幅提升开发效率和灵活性、提升端用户的搜索体验。然而，在实施过程中可能会遇到各种问题，例如代码陈旧且不支持Swift，人员对Swift掌握不够熟练、意识不足，协作方对Swift的支持不足等。 对于其他语言来说，Swift相对年轻，我们在实践过程中整理一些常见问题及其解决方法，希望能帮助读者更顺利地使用Swift进行编程，提高研发效率。
