近年来短视频的火爆，让内容创作类的APP获得了巨大的流量。用户通过这类工具编辑自己的短视频，添加各式各样的炫酷特效，从而呈现出更加丰富多彩的视频内容。本文将会介绍如何使用移动端原生API，将图片添加转场特效并且最终合成为视频的基本流程。
IVR（交互式语音应答，Interactive Voice Response）系统，是指用户通过拨打指定号码后可以根据语音提示，收听和点送所需语音信息，并且协助完成自助服务。通过不断完善IVR交互逻辑，可以实现客户来电自助操作，减轻客服座席压力，使之仅处理确实需要人工处理的呼叫。 本文将主要分享携程机票IVR可视化系统的探索与实践。
互联网行业中，有许多关键指标直接影响公司未来的规划与决策，比如流量、订单量、销售额等。有效地预测这些关键指标能够辅助公司提前做出相应的预算、规划、决策，实现收益的最大化。 预测关键指标实际上是个典型的时间序列预测问题，即基于指标的历史真实数据来预测未来一段时间的值。在携程也有一些相关的业务场景，本文将以预测流量、订单量、GMV为例，介绍我们在时间序列预测方面使用的一些方法与思考。
携程火车票包含1000+的业务指标，人工监测指标的异常情况耗时费力，而由于业务差异，基于规则和简单统计学的检测方案只能覆盖到单个指标或者单类指标，并且不能随着新业务上线或者功能变动灵活动态的调整相应的规则，并不适用于大量不同业务线的指标。我们希望使用AI算法来代替人工，对指标进行全自动的监控，旨在发现指标的异常和导致异常的潜在原因。 具体来说，对于异常检测，使用六种无监督检测算法计算异常得分，根据时间序列特性和指标的业务特点计算异常阈值，集成多种算法的异常结果进行硬投票，得到异常结果。对于根因定位，集成了Adtributor、Hotspot等四个算法做硬投票系统，按投票次数降序输出根因结果。此外根据指标的重要程度，设置不同的投票规则，来权衡精召率。
在电子商务平台上，商品结构起着至关重要的作用。它不仅承载着预订和服务流程中的商品信息，还在商户运营效率、平台可扩展性以及终端用户体验等多个维度产生显著影响。通过高度结构化的商品信息，平台能够运用数据分析和算法，更精准地推荐合适商品给目标用户群，更加高效地为买卖家用户创造价值，从而提升交易效率和客户满意度。 本文介绍了门票活动商品结构的演进和过程中的技术挑战。
在全球化战略的背景下，Trip.com作为一个面向国际市场的全球OTA平台，正努力推进国际化战略部署。Trip.com火车票正在积极投入资源和技术力量来拓展海外业务，通过将应用、数据部署新加坡、法兰克福等中心，从而给全球用户带来更好的购票体验和减少数据合规带来的风险。
如何科学地推断某个产品策略对观测指标产生的效应非常重要，这能够帮助产品和运营更精准地得到该策略的价值，从而进行后续方向的迭代及调整。 在因果推断框架下，效果评估的黄金准则一定是“AB实验”，因为实验的分流被认为是完全随机且均匀的，在此基础上对比实验组与对照组的指标差异就可以体现某个干预带来的增量值。但是很多场景下，我们较难进行严格的AB实验，例如对于酒店的定价；现金奖励的发放等等，不适宜向不同人群展现不同的内容。对于这些问题，我们会采取因果推断的方法来进行策略的效果评估。 本文主要介绍BSTS模型原理以及CausalImpact对模型的代码实现，旨在面对一些具有特定周期性特点的数据时，更精准科学地进行因果效应值的估计。下文将首先对模型原理进行简要阐释；随后利用模拟数据展示代码逻辑，最后在具体的业务场景中进行实践。
在日常的研发工作中，编写前端界面结构占据了一部分工作量。很多UI组件都存在共性，如何减少编写UI界面的开发时间，以及提取公用的前端组件，从而达到提升研发效能的目的，是我们的重要课题。 在《前端智能化探索，骨架屏低代码自动生成方案实践》中，我们曾经探索过一种自动生成骨架屏代码的方案，在此基础上，我们设计了一套代码生成器的定制流程，到达可以定制任意目的代码的效果。本文将围绕视觉稿生成任意代码，探讨代码生成器的原理与细节，最后是落地的效果展示。
