本文通过拆解原始问题、发散思路优化等方式，记录了扫一扫从单码到多码识别的技术框架改造及多码识别率优化方案。其中涉及解码SDK的能力、码处理技术链路、码转换算法、降低漏检率策略等设计与实现。
本文主要介绍 Apache Doris 设计和开发数据湖联邦分析特性的思考和实践。 全文分为三部分，首先介绍数据湖相关技术的演进，其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性，最后介绍 Apache Doris 在数据湖联邦分析上的未来规划。
相关推荐模块是商详页的推荐核心模块，以帮助用户高效选择商品为目标进行算法迭代。但是在优化过程中，我们发现性价比高的商品往往会在算法推荐的排序中更有优势，更容易曝光给用户。然而这并非所有用户的需求，例如在亲友送礼有价格档位需求等场景下，过度考虑性价比会引起适得其反的效果，导致不符合用户需求、价格突兀等体验问题。 存在的问题如下图所示，主商品是两千左右的吸尘器，但是推荐商品中混入价格一百多的商品。虽然都是家用吸尘器而且推荐商品的销量都不错，但是以这次进商详页的用户行为意图推断，这款一百多的吸尘器不是目标商品。从用户的角度看，推荐商品和主商品的相关性偏弱了，影响到用户体验。对平台而言，这次商品曝光没有达到帮助用户更高效浏览的期望，没能满足用户需求。
为什么要做精细化设计 1）不同圈层用户需求不同，如股票小白、一般散户、专业用户群体，特点不同，需求也不同，充分对用户进行挖掘、细分才能更好的理解用户。 2）在产品同质化严重背景下，精细化设计是一条能持续产生创新收益路径。 3）互联网新流量获取困难，比起抢占流量，当下更重要的，是提升用户粘性、更好的服务用户、打造精细化服务体系。 精细化设计方法优势 精细化设计是可以被复用的标准化流程方法，设计师可以通过精细化用户/场景/时段分析后更好的理解用户多样化需求，从而转换角色发现用户痛点，基于痛点制定设计策略，展开具体设计，设计方向精耕、细致，更关注效果，重视投入产出比。
2022 年 10 月，腾讯自研业务产品全面完成云原生上云。自研业务产品云上规模已突破 5000w CPU，借助云原生的技术优势，全面提升了腾讯自研业务产品的运营效率，在此过程中我们也对腾讯云产品进行了打磨和验证。无论是在业务场景、稳定性要求、运维效率等多个方面，大规模容器化过程中都面临不少的技术挑战。本篇将进行分享，希望可以给广大开发爱好者带来灵感。
Linux 发行版的多样性不是缺点，而是有益的特性。 无论你的需求是在旧硬件或者存储空间有限的系统上运行 Linux，还是需要占用最少磁盘空间同时又能处理特定任务，在这里都可以找到适合你的选项。 因此，让我重点介绍一些用于此类场景的超轻量级 Linux 发行版。
本文基于笔者对doop静态程序分析框架源代码和规则学习，并结合对目前漏洞公开技术细节的学习，修改增强doop app only模式下的分析规则后，实现通过doop工具识别commons text rce漏洞（CVE-2022-42889）。内容包含三部分，第一部分简单介绍doop分析框架，第二部分简单介绍commons text漏洞的原理和代码调用栈，第三部分重点介绍如何改造doop app only模式下的规则以识别commons text漏洞的污点信息流。
从内部需求出发，我们基于TiKV设计了一款兼容Redis的KV存储。基于TiKV的数据存储机制，对于窗口数据的处理以及过期数据的GC问题却成为一个难题。本文希望基于从KV存储的设计开始讲解，到GC设计的逐层优化的过程，从问题的存在到不同层面的分析，可以给读者在类似的优化实践中提供一种参考思路。
本文介绍了将 DevOps 和 Kubernetes 视为图形的方法，以提高效率和弹性。通过将 Kubernetes 部署中的不同组件建模为图中的节点，组织可以更好地了解不同组件的交互方式以及一个区域的更改如何影响整个系统。这可以帮助组织采取更为主动、战略性的 DevOps 方法，而不仅仅是在问题出现时做出反应。 Kubernetes 可以跨多个主机部署应用程序，同时让团队将它们作为单个逻辑单元进行管理。它抽象了底层基础架构，并提供了一个用于与集群交互的统一 API，以及用于简化工作流程的自动化。它是现代开发实践的完美系统。 但在这些以云为先的生态系统中确保效率和弹性并不容易。微服务架构使得无法跟上正在不断发生的所有软件和基础架构变化。这个问题只会因分裂的监视和可观测工具以及团队和个人之间的隔离信息而变得更加严重。 为了跟上，组织必须以一种新的方式考虑 DevOps 和 Kubernetes - 作为一个图形。
