随着自动化任务在端上逐渐普及，我们可以在每天的任务中获取大量的截图。在UI自动化任务中，对于颜色的人工断言非常的耗费时间和精力，而真正存在颜色问题的占比又很少，导致人力成本过高但收益却很小。并且人力在大量的过滤这些图片的时候对于图片颜色的准确度并不能很好的把控。长时间的人工断言会产生颜色视觉上的审美疲劳，需要极强的专注力。在一些文字背景颜色相关的UI自动化任务当中，为了解决上述这些问题，我们通过一系列的图像处理和计算机视觉算法，将文字区域的背景色和字体颜色提取出来，为后续的自动化断言提供精确的输入，降低人工检查的成本。
VR 眼镜的出现与快速发展让“赛博朋克”、“未来世界”不再遥远，通过手柄与音视频画面的互动，人们可以在娱乐、健身时体会到一种全面超越现有音视频的“沉浸式”体验。而在体验云游戏、大型全景赛事互动等应用时，如果想保持这种“身临其境”的“沉浸式”体验，还需要有超高清、高帧率的全景视频源、强劲的传输带宽和超低头动延时（MTP）。
随着应用的能力更新迭代，应用安装包体积将逐步增大，用户下载应用消耗流量产生资费进一步增长，用户下载意愿会相对下降；另一方面，随着包体积增大，安装应用的时间会相对变长，影响用户使用感受；对于ROM较小的低端手机，应用解压后内存占用更大，部分手机管家会提示内存不足提示卸载，直接影响用户使用。
字节跳动内部已经将ClickHouse广泛应用，并在原引擎基础上重构了技术架构，本系列文章将从Upsert、多表关联查询、可用性提升等多方面介绍字节跳动基于ClickHouse的能力增强实践。
2022 年 6 月在 Flutter 3.0 版本中 Google 官方正式将渲染器 Impeller 从独立仓库中合入 Flutter Engine 主干进行迭代，这是 2021 年 Flutter 团队推动重新实现 Flutter 渲染后端以来，首次正式明确了 Impeller 未来代替 Skia 作为 Flutter 主渲染方案的定位。Impeller 的出现是 Flutter 团队用以彻底解决 SkSL（Skia Shading Language） 引入的 Jank 问题所做的重要尝试。官方首次注意到 Flutter 的 Jank 问题是在 2015 年，当时推出的最重要的优化是对 Dart 代码使用 AOT 编译优化执行效率。在 Impeller出现之前，Flutter 对渲染性能的优化大多停留在 Skia 上层，如渲染线程优先级的提升，在着色器编译过久的情况下切换 CPU 绘制等策略性优化。
字节的数据可分为端数据和业务数据，这些记录往往需要通过加工处理才能产生业务价值。数据加工处理的流程一般是读取原始数据，进行数据清洗，再经过多种计算和存储，最终汇入指标、报表和数据服务系统。数据血缘描述了数据的来源和去向，以及数据在多个处理过程中的转换，是组织内使数据发挥价值的重要基础能力。
基于字节跳动分布式治理的理念，数据平台数据治理团队自研了 SLA 保障平台，目前已在字节内部得到广泛使用，并支持了绝大部分数据团队的 SLA 治理需求，每天保障的 SLA 链路数量过千，解决了数据 SLA 难对齐、难保障、难管理的问题。
