本文是vivo互联网大数据团队《BI数据可视化平台建设》系列文章第1篇 - 交叉表组件。 交叉表在数据分析里应用广泛，通过本文，你将了解到： 交叉表的基本概念，以及BI可视化平台常见术语。 我们的表格类组件的演化过程，以及如何通过技术调研和优化实现大数据量下渲染性能，一步一步从原先的~10s降低到3~4s。 交叉表的一些特定场景，提供了一些技术实现简易描述，对这些场景有一些宏观认识。 Worker，虚拟滚动，微应用等关键技术的实现细节。
分布式链路追踪系统在企业的APM体系中扮演着重要的角色。本文分享了去哪儿旅行构建分布式链路追踪系统的实践经验。从APM整体架构设计入手，讲述了日志收集、Kafka传输和Flink任务处理等环节的性能优化实践和踩坑经验。 同时，作者结合丰富的分布式系统架构经验，探讨了APM系统和Trace数据的价值。通过阅读本文，你将了解到去哪儿旅行在构建APM体系中所面临的挑战，并学习如何应对这些挑战，实现更高效的性能监控和管理。
随着人工智能技术的快速发展，B站已经有非常多的AI算法可以用来助力多媒体业务，诸如超分辨率、人脸增强、视频插帧、窄带高清等等。如今，以扩散模型（Stable Diffusion）和大语言模型（LLM）掀起的生成式AI浪潮又给多媒体业务带来了更多技术可能。相对于各类AI算法模型的研发，模型推理与视频处理框架在多媒体业务部署中的重要性更为凸显，是工程化”基座“的存在。一个优秀的多媒体AI算法工程化框架，不仅可以提供更高的运行性能、异构计算及多平台支持等功能，同时也增加代码复用率，提升开发效率，加速了业务部署上线。为此，我们研发了一套多媒体业务算法工程化SDK，Bilibili Vision Toolkit (简称BVT)，为B站的各类点/直播业务提供AI算法支撑，已在线上提供了上亿量级的视频稿件处理。另外，BVT是对之前同样也是我们研发的一款视频处理引擎BANG做了重新设计和全面的改进升级，集成了更多的算法，提供更广泛的推理引擎支持，改善多平台兼容性，以及增加可自定义任务流等特性。
Modular 公司在 9 月正式对外发布了 Mojo，这是一门面向 AI 领域的新型编程语言，号称比 python 快 68000 倍，而且会“着火”，真有那么猛吗？跟随着这篇文章咱来一探究竟......
有赞目前，结合insight接口自动化平台、horizons用例管理平台、引流回放平台、页面比对工具、数据工厂等，在研发全流程中，已经沉淀了对应的质量保障的实践经验，并在逐渐的进化中。 在AI能力大幅进步的背景下，笔者尝试将业务场景给到ChatGPT，进行了文本用例生成的测试，观察到其输出测试用例的逻辑和测试人员编写用例的逻辑有较大的相似之处。在对ChatGPT的输出结果进行简单的调整和修改后，就可以用于业务测试中了。笔者发现AI设计的测试用例场景既能包括正向场景，也能包括逆向的异常场景，并能较为准确的给出测试用例描述和预期结果。在自动化测试中，测试工程师需要花费较多的时间去设计、实现和维护用例，对于该场景，我们是否可以应用ChatGPT的内容生成能力，来提升自动化测试脚本的编写效率呢？如果结合Fuzzing的测试思路，借助大量的生成用例来执行是否能挖掘潜在的代码问题呢？下面将介绍目前在做的基于Fuzzing（模糊测试）和ChatGPT结合的探索实践。
生成式人工智能（AIGC）可以彻底改变软件开发。它具有驱动软件开发人员显著提高生产力的能力，可以加快创新周期和上市时间。然而，如果将其狭窄地视为仅仅是代码生成工具，其潜在影响可能会受到严重削弱。不幸的是，这种观点并不少见；它建立在对AIGC和软件开发实践的误解之上。 这意味着，对于愿意与软件开发过程和技术团队的工作密切合作的业务和技术领导者来说，这里存在真正的机会。通过承认AIGC可以支持软件开发人员以及不能支持的领域，他们可以成为第一个有效利用AIGC获得真正竞争优势的人，使软件开发人员不仅工作更快，而且更智能。
