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如何利用碎片时间提升技术认知与能力? 点击获取答案

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    Netflix最新视频优化实践:用更少的带宽打造完美画质

    作者 Megha Manohara 关注 0 他的粉丝 ,译者 大愚若智 关注 9 他的粉丝   发布于  2018年3月16日

    本文介绍了Netflix视频算法团队通过改进的视频编码方式和算法改善视频质量,降低视频码率,并将其全面应用到生产环境中,借此提高用户观影体验的做法和实践。

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    用Prettier格式化JavaScript代码

    作者 Saransh Kataria 关注 0 他的粉丝 ,译者 孙浩 关注 2 他的粉丝   发布于  2018年3月1日

    Prettier是一个很有特色的代码格式化工具,它使整个代码库的格式化过程自动化。因此在设置好Prettier之后,你不再需要与同事讨论代码格式化问题了。在Prettier环境下,所有的javascript代码都会转换为抽象语法树,然后被重新格式化。因此,它也会确保不会对编写的代码进行任何破坏更改。

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    阿里巴巴WWW 2018录用论文:主搜索与店铺内搜索联合优化的初步探索与尝试

    作者 冯珺 关注 0 他的粉丝 , 李恒等 关注 0 他的粉丝 发布于  2018年2月5日

    本文提出一个多场景联合排序算法,旨在提升整体指标。我们将多场景的排序问题看成一个完全合作的、部分可观测的多智能体序列决策问题,利用Multi-Agent Reinforcement Learning的方法来尝试着对问题进行建模。该模型以各个场景为Agent,让各个场景不同的排序策略共享同一个目标,同时在一个场景的排序结果会考虑该用户在其他场景的行为和反馈。

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P2P如何将视频直播带宽降低75%?

作者 袁荣喜 关注 3 他的粉丝 发布于  2018年1月22日

基于 P2P 技术的整个分发架构在一个 10W+ 直播平台上进行了 9 个月的测试和调优,初步达成了设计目标。那整个系统是怎么设计的?使用了哪些技术来达成目标?接下来我来重点分享一下架构设计和技术细节。 1

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从CQS到CQRS

作者 hgraca 关注 0 他的粉丝 ,译者 薛命灯 关注 24 他的粉丝   发布于  2017年12月19日

作者介绍了CQS到CQRS的演化过程,并举例解释了CQRS的优缺点。

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语音视频SDK如何实现超低延迟优化?

作者 冼牛 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年11月6日

实时语音视频通话要获得超低延迟,不能仅仅依靠在各个环节不断地优化,而是要通过 FEC、ARQ 和码率自适应构建实时通讯机制。在这个基础上,还要充分考虑网络情况、实时要求和成本因素,以及需要大量经验数据的支撑。要比较妥善的做到上面的要求,对语音视频技术团队绝对是一个严峻的考验。如果要选择第三方的语音视频 SDK, 上述的技术要求也可以成为语音视频 SDK 的选型标准。

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Dropbox高吞吐量低延迟Web服务器优化之法

作者 Alexey Ivanov 关注 0 他的粉丝 ,译者 大愚若智 关注 9 他的粉丝   发布于  2017年10月18日

本文从硬件和驱动等底层内容,Linux内核及TCP/IP栈,以及库和应用程序层面的调优等角度介绍了针对常规用途Web服务器,尤其是nginx进行性能优化的思路。文章共分为上下两篇,上篇主要介绍硬件、驱动方面的优化措施和建议;下篇主要介绍Linux系统以及应用程序等方面的措施和建议。

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腾讯手游优化之路

作者 何纯 关注 2 他的粉丝 发布于  2017年10月16日

本文为何纯老师在 QCon 北京·2017 大会上的演讲内容,他主要从性能测试场景、数据采集、分析、优化、手游发布标准等方面阐述腾讯手游的优化之路。

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记一次获得3倍性能的Go程序优化实践

作者 潘卫华 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年9月14日

Golang的性能可以做到非常好,但是一些native包的性能很可能会拖后腿;通过优化,作者使程序获得了3倍性能。 on-cpu/off-cpu火焰图是程序性能分析的利器,往往一针见血。虽然生成一张火焰图比较繁琐,但绝对值得拥有! 1

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TiDB与gRPC的那点事

作者 黄东旭 关注 10 他的粉丝 发布于  2017年8月22日

通过对 gRPC 的诞生背景与设计原则的介绍,作者分享了 TiDB 选择 gRPC 的原因,并介绍了在这个过程中为了适应 TiDB 而对 gRPC 做出的调整与完善。最后,关于性能方面,介绍了调优的思路。

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“想你所想”之个性化推荐:实践与优化

作者 于敬 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年6月2日

在当今 DT 时代,每天都在产生着海量的数据,移动互联网的兴起更是让我们体验到获取信息是如此的简单和方便。 同时,更多的选择也带来更多的困扰,面对层出不穷的信息和服务带来的困扰,使得个性推荐迅速崛起,并且大放异彩,在金融、电商、视频、资讯、直播、招聘、旅游等各个领域都能看到推荐系统的存在。

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集预测、处理、关联和资源优化于一体的智能运维系统

作者 籍鑫璞 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年6月1日

随着业务量的增加,通过设置单纯的阈值来监控报警是远远不够的。而且这种被动式的触发报警很多时候需要人工去处理。 我们提出来DoctorStarange,它是一个智能的预测和处理系统,能够提前预测出一些监控项的报警,并提前处理预测的报警,最大程度减少报警次数;它是一个关联不同报警项的系统,能够帮助运维人员去更快地排查报警;它还是一个对机器各个维度进行检测的系统,能够优化机器资源。

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