之前看过杨振宁的一个采访，说他最大的成就，不是获得了诺贝尔奖的研究，而是之前的一个普通理论的研究：他坚信事物是遵循一定规律的，不是大家认为的不可捉摸，花了7年时间，陆陆续续，终于找到了一个很好的解释，并且幸运的是，这个研究结果可以覆盖非常多的场景。 当我看到这个采访的时候，内心触动到的一个点是：尝试寻求表象背后的规律或者通用解释，是能够帮助更多的人、产生更大的影响的，这也应该是我们应该努力并坚持的方向。
“标签画像”或者说“用户画像”体系建设是各大互联网公司在发展过程中绕不开的话题，在阿里内部以及各大网络论坛上也有诸多分享和讨论。但大多立足数据算法或产品形态，解决方案方面并不多（尤其是工程研发实际构建角度）。本文初衷是想站在工程研发的角度，以阿里本地生活标签画像系统的开发经验为基础，分享一下构建标签画像体系的实践经验。 本文将按总分的结构进行展开：首先对标签画像的基本概念做简单的说明；其次会从业务需求的角度出发，阐述如何构建一个可用的最小标签画像系统单元；而后会以这个最小单元为基础，对部分重点模块进行扩展介绍；最后会进行总结，并对文中未涉及的发展方向简要说明。希望对大家有所帮助。
GaiaX 跨端模板引擎，是在阿里文娱内广泛使用的 Native 动态化方案，其核心优势是性能、稳定和易用。本系列文章《GaiaX 开源解读》，带大家看看过去三年 GaiaX 的发展过程。
最近在学习K8S，基础的知识参考于《Kubernetes in Action》。看完整本书基本上用了2~3个月的时间，进度比较慢；主要都是每天早晨到公司后，在正常工作时间之前的1个小时里完成的。由于时间拉的很长，各章的知识在我脑袋里是散状的，所以在我整理这篇笔记的时候，就想通过一个主题，把相关的内容串起来。第一篇笔记定的主题是“调度-当我们部署应用的时候都发生了什么？”，先从大的框架上记录一下K8S的架构与原理；对于卷、网络、configmap等组件会放在第二篇。初学者级别的学习笔记，有问题的地方大佬们及时勘误。 我在这里先给大家简单描述一下，当我们在aone里手动点击了升级之后，k8s里都发生了什么？ 当我们在aone里手动点击了重新部署，aone会通过k8s的api接口通知master节点创建一个Deployment，Deployment会按照配置里的声明要求创建一个新的RepliactionSet，RepliactionSet会按照配置的创建一个或者若干个Pod，pod会调度到相应的工作节点上，通过docker拉取镜像，启动应用。
以前构建应用，需要买 ECS 实例，搭建开源软件体系然后维护它，流量大了扩容，流量小了缩容，整个过程非常复杂繁琐。 用了 Serverless 服务以后，这些问题都简化了，从半托管到全托管，所有服务 API 化，无限容量充分弹性，可以组装使用，生产力大幅改变。同时推动软件研发模式升级，组装式研发将成为主流。 基于阿里云全面 Serverless 化的经历，阿里巴巴研究员、阿里云智能云原生应用平台总经理丁宇（叔同）阐述了企业应用架构的演进历程，以及 Serverless 兴起带来的行业变化。
闲鱼推荐的演进历程和这四个特性密不可分，所以闲鱼推荐大致可以分成四个阶段 • 阶段一：圈品+离线打分。这个阶段推荐主要靠圈品+离线算分为主，无个性化，时效性天级。 • 阶段二：少量算法。阶段二开始在首页核心场景引入算法，以天级的I2I为主，但推荐底池时效性已经到了秒级。 • 阶段三：扩大应用。随着业务拿到算法第一波红利，越来越多的业务开始接入算法。特征和模型时效性也从天级提升至小时级，闲鱼首次引入招选搭投，应用大规模铺开。 • 阶段四：随着业务快速成长，规模快速扩大，底层基建迎来大规模升级。全图化，模型自动压缩，通用推荐等实现从0到1的越跃变。
结构化思维是一种将信息要素从无效转化为有序，提炼核心要点，将信息转化为有结构的知识，更好的帮助大脑理解和记忆，并支持我们清晰表达的通用能力。
