由于流量红利逐渐消退，越来越多的广告企业和从业者开始探索精细化营销的新路径，取代以往的全流量、粗放式的广告轰炸。精细化营销意味着要在数以亿计的人群中优选出那些最具潜力的目标受众，这无疑对提供基础引擎支持的数据仓库能力，提出了极大的技术挑战。 本篇内容将聚焦字节跳动OLAP引擎技术和落地经验，以字节跳动内部场景为例，具体拆解广告业务的实现逻辑和业务效果。
消费者在得物下单购买商品后，卖家不会直接发货给买家，而是先发货给得物，由得物鉴别师团队对商品进行真伪鉴别和瑕疵查验分级，确保是全新正品之后，才会发货给消费者。全流程由得物技术提供的系统能力支撑运作。
在本文中，我们将介绍如何使用自动生成代码工具来解决前端开发中的重复性工作和效率问题。我们将从获取接口文档和项目信息开始，然后介绍如何区分不同类型的项目，并生成相关的关联对象。接着，我们将介绍如何使用自动生成代码工具来生成 ts 定义、页面代码、service 定义等，以及如何将这些代码结合起来并输出到对应页面路径。最后，我们将介绍如何统计项目生成的代码信息，以便于更好地了解项目开发状况和提高开发效率。目前我们已经在业务线陆续接入，包含后台和微信小程序已经有7个项目，生成代码行数五万行加。
随着移动互联网和智能设备的普及，前端开发人员需要采用多端同构技术来适配不同的终端（小程序、App和Web）。这些终端之间存在着明显的差异，包括浏览器引擎、操作系统、交互方式以及代码语言等方面。 这些差异给前端开发人员带来了不少挑战。一方面，不同终端采用不同的浏览器引擎和操作系统，导致页面渲染和交互行为的表现各不相同。另一方面，不同终端所使用的代码语言和开发工具也存在差异，需要开发人员具备不同的技术背景和知识，才能编写多份代码来适配不同的终端。这样做不仅增加了研发人员的开发工作量和代码维护的难度，还可能导致用户在不同设备上遇到不一致的用户体验，影响产品的质量和用户满意度。 为了解决这些问题，多端同构技术应运而生。通过多端同构技术，旅游前端和公共团队合作多端探索与实践，根据不同终端的特性进行灵活的适配和定制。这样可以减少开发成本和维护难度，提高开发效率和代码的可复用性。同时，多端同构技术还能提供一致的用户体验，无论用户使用哪种设备访问应用程序，都能获得相似的界面和功能。
在人工智能领域的不断发展中，语言模型扮演着重要的角色。特别是大型语言模型（LLM），如 ChatGPT，已经成为科技领域的热门话题，并受到广泛认可。在这个背景下，LangChain 作为一个以 LLM 模型为核心的开发框架出现，为自然语言处理开启了一个充满可能性的世界。借助 LangChain，我们可以创建各种应用程序，包括聊天机器人和智能问答工具。
用户激励体系是数字化时代产品运营中非常重要的一环，它可以有效促进用户的活跃和留存，同时也能够激发消费行为，为产品带来更多的收益。常见的用户激励方式包括积分、金币、等级、优惠券、礼品、抽奖等，而针对不同的人群，需要设计不同的激励体系。本文以百度商业的商家等级体系为例，旨在简述针对To B产品的用户激励手段的设计思路，希望能够给您带来一些启发。
