近些年随着越来越多的公司或组织引入OKR，OKR在国内逐渐由原来的星星之火发展出燎原之势，本文主要讲述vivo互联网平台产品研发团队对于OKR的理解以及引入OKR之后带来的改变，把我们认为好的东西与大家一起分享。
本文是《OKR 之剑》系列之理念第 2 篇。 本文介绍了vivo互联网平台产品研发团队引入OKR的实践经验，并以此总结出适用于其他企业引入OKR的必要步骤和过程。对乐于了解和探索OKR的管理者们有非常好的参考和借鉴意义。
本文主要介绍在行为分析场景下，随着接入应用以及DAU日益增加，如何针对ClickHouse JOIN进行优化，提升执行效率、降低错误率。
本文通过图文的方式详细介绍了在淘宝App中如何使用3D相关技术，优化淘宝App中的数字藏品的展示。从背景介绍、方案设计、模型预处理，模型处理、脚本操作等过过程出发来介绍，同时重点分析了其中的一些核心技术问题的解法。希望通过这篇文章，能够给初次接触 blender 和 unity 的前端开发同学有一定的启发和参考。
“递归” (recursion) 是一种在程序设计语言中被广泛使用的算法。它有两大特点，一是调用自己，二是化繁为简。我们当中那些优秀的技术人又何尝不是如此？他们以身作则，用实际行动影响身边的人，规范了流程、提高了效能，使整个团队从中得益。这就是我们「递归」栏目的初心，记录平凡腾讯技术人的不平凡。
随着移动互联网的深入发展，视频消费场景逐渐变成主流，早期由于手机硬件的限制问题，导致生产出来的视频画质、清晰度存在较大的问题，用户体验不太好，当时的网络也处于4G的发展阶段，网络的限制也无法持续支持高清视频的消费，但是现在5G发展地如火如荼，网络的高速发展，手机硬件性能的提升，用户越来越不满足于低画质和低清晰度的视频。提升视频的画质和清晰度势在必行，需要一套行之有效提升视频清晰度的优化方案。
用户生成内容（User Generated Content，UGC）是互联网上多模态内容的重要组成部分，UGC数据级的不断增长促进了各大多模态内容平台的繁荣。在海量多模态数据和深度学习大模型的加持下，AI生成内容（AI Generated Content，AIGC）呈现出爆发性增长趋势。其中，文图生成（Text-to-image Generation）任务是流行的跨模态生成任务，旨在生成与给定文本对应的图像。典型的文图模型例如OpenAI开发的DALL-E和DALL-E2。近期，业界也训练出了更大、更新的文图生成模型，例如Google提出的Parti和Imagen，基于扩散模型的Stable Diffusion等。
When I’m solving a problem, especially if it’s a new problem, I don’t initially think about whether concurrency is a good fit or not. I look for a sequential solution first and make sure that it’s working. Then after readability and technical reviews, I will begin to ask the question if concurrency is reasonable and practical. Sometimes it’s obvious that concurrency is a good fit and other times it’s not so clear.
In the first part of this scheduling series, I explained aspects of the operating-system scheduler that I believe are important in understanding and appreciating the semantics of the Go scheduler. In this post, I will explain at a semantic level how the Go scheduler works and focus on the high-level behaviors. The Go scheduler is a complex system and the little mechanical details are not important. What’s important is having a good model for how things work and behave. This will allow you to mak
