在严选基于webview+APP的混合开发模式下，前端和客户端的协作显得尤为重要。细节、标准与沟通可以说是我过去两年时间做混合开发的主要经验，本文中将从这几个方面展开，来从一个前端的角度讲述混合开发经验。
先扯个远的，人类的所有进步都离不开提效，不论是在农业时代，从手工劳作到牲畜业的发展，还是在工业时代，从电气化到机械化到过渡期的自动化，还是在后工业时代，从信息革命到网络化和智能化。而设计工作，无出其右，也先后伴随各种提效手段，比如纸张代替竹简，提高了生产和写作效率，活字印刷提高了批量生产效率，设计软件提高了创作效率等。今天我们主要结合过往的项目经验，讲下互联网产品设计如何提高效率，以及设计提效方面的思考和实践。
乐高（MINOS）的初衷是为了快速解决网易严选 C 端大促频繁配置 + 大量已有业务配置沉淀在 Apollo 的现状下，引发的对研发资源占用问题，希望能够把技术语言的配置转化为业务语言，同时将配置的角色扩散到产品、业务方等。
Iceberg是数据湖解决方案中比较热门的方案之一，通常用于批流一体中数据存储的组织实现，希望通过本文让大家了解到严选是如何从老的Lambda架构升级到基于Iceberg的批流一体架构，并在落地过程中解决的一系列问题和做了哪些改进优化。
本文就目前较为冷门的一些数据任务优化手段做了简单的分析和总结，内容相对比较零散，不会聚焦常用的优化手段（比如小文件合并，数据倾斜等的优化等），只是对一些相对不太常见，但是在研发中又比较重要且有效的方式进行简单的一些沉淀，希望大家批评指正！
严选在前期发展过程中，为了快速交付需求，绝大部分系统采用的都是单体架构。本文将主要针对严选交易DB如何进行数据源独立以及在数据源切换整体流程的解决方案以及实施迁移的过程中遇到的一些问题解决思路作为经验分享给大家，希望对后续业务团队在进行相关工作开展有所帮助。
在算法模型整个生命周期（算法模型生命周期：初始训练数据 --> 模型训练 --> 模型评估 --> 模型预估 --> 训练数据）中，任何环节的问题引入都可能导致算法模型质量问题。所以我们在做模型质量保障的过程中，需要关注各个阶段的质量。
2020年10月14日，严选技术产品团队发布了第一篇文章，2022年，公众号几乎保持着每周一篇的频率为大家献上我们的优秀好文。感谢大家陪伴公众号又走过了一年，本期我们汇总了2022年度阅读量比较靠前的10篇文章，欢迎大家品阅。
Loggie萌芽于网易严选业务的实际需求，成长于严选与数帆的长期共建，持续发展于网易数帆与网易传媒、中国工商银行的紧密协作。广泛的生态，使得项目能够基于业务需求不断完善、成熟。目前已经开源：https://github.com/loggie-io/loggie
针对库存中心线上业务full gc问题进行深入分析，并结合此次问题解决的方法、根因分析落地此类问题的解决思路，并沉淀出一些通用的实践经验及注意事项。
