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本文简要介绍了特征拼接在实时推荐中的重要作用，并讲述了vivo实时推荐系统中特征拼接模块的架构演进过程以及采用现有的“基于RocksDB的大状态解决方案”的原因，重点叙述了该方案所遇到的一系列问题，并给出了这些问题的现象以及解决方案。

全民AI时代，前端er该如何蹭上这波热度？本文将一步步带大家了解前端应该如何结合端侧AI模型，实现一个AI版你画我猜小游戏。

本文从一次生产环境业务服务报错，逐步对问题进行定位，深入分析之后发现导致问题的原因，给出相应的优化方法，提升业务可用性。

异地协作模式，给开发和测试间的问题沟通及定位带来了诸多挑战。本文从前端开发视角出发， 阐述在这过程中遇到的痛点，探索解决的思路，并在过程中成功孵化出技术工具“前端三剑客”，文章深入解析了“前端三剑客”技术的实现原理及应用场景。

EC编码能够对部分缺失的数据进行数据恢复，广泛应用于存储与通信领域。vivo目前HDFS集群节点达万台级别，数据规模接近EB级别，并且业务数据规模还在以较高速度持续增长中。在推进压缩算法缓解存储压力的同时，EC编码的推进是存储降本的一大有力手段。

vivo 浏览器为应对多场景金币激励需求及旧架构流量、IO等痛点，升级福利中心架构。服务层面拆分流量与业务，打造金币集散中心；数据层面分库分表、拆解大表并优化流水设计；通过仲裁系统和软事务保障数据一致性。改造后，系统可支撑千万级DAU，性能稳定提升，物理存储成本降低，解决了流量与存储压力，成为高可用可复制架构，且将持续迭代保持竞争力。

本文从多个维度对比 Galacean 和 Three.js 两款Web3D 引擎的差异，并介绍拟我形象项目从Three.js 切换到 Galacean 以后带来的提升以及项目迁移的心得，为其他 Three.js 项目升级到 Galacean 提供参考。

本文聚焦多模态大语言模型（MLLMs）在文档问答（DocQA）任务中的性能提升，提出无需改动模型架构或额外训练的结构化输入方法，通过保留文档层次结构与空间关系（如标题、表格、图像位置）优化理解能力。研究发现， LaTeX 范式结构化输入显著提升表现。

本文介绍可以在微信小程序上应用的端智能技术方案，聚焦 TensorFlow.js 推理和微信原生推理，详细讲解这两种方案在项目中的应用过程，为小程序开发者提供可复用的端智能技术选型策略与工程化解决方案

本文提出了一种无需额外训练的GUI定位框架DiMo-GUI，通过​​逐级缩放动态聚焦​​目标区域减少视觉冗余，并​​分离文本与图标模态​​独立推理后综合评估确定目标，有效平衡多模态能力。在基准测试中性能显著提升，适用于网页导航和移动应用自动化等场景。

本文针对桌面挂件加载GIF难的问题，介绍和分析现有ViewFlipper和AnimatedImageDrawable方案的优劣，提出新方案：通过网络下发GIF，逐帧解析后使用ViewFlipper渲染，解决了不增大包体即可展示GIF动画的痛点。

本篇文章主要从Pulsar运维痛点、Ansible简介、Ansible核心模块详解、Ansible自动化部署zk集群、Ansible自动化部署Pulsar集群几个维度向大家介绍vivo Pulsar万亿级消息处理实践之运维部署。

本文通过一个线上慢SQL案例，介绍了Join的两种算法和Order by的工作原理，并通过Explain和Optimizer_trace工具完整推演了慢SQL的执行过程。基于对原理和执行过程的分析，本文给出一种“引导执行引擎选择效率更高的算法”的方案，从而使查询性能得到大幅提升。

本文针对服务启动后几分钟内 CPU 持续处于高峰状态的问题，提出了自己的分析思路与解决方案。最终线上效果比较显著，成功解决了每次发版过程中频繁告警、业务受损以及用户体验不佳的问题，为服务的高可用性增添了一道重要保障。本文的重点在于问题的发现、分析及解决思路。对于 CPU 相关的问题，火焰图和 Arthas 是非常有效的工具，建议大家在遇到类似情况时，积极尝试使用这些工具进行排查和解决。

随着越来越多代码的堆积，平台的运行加载性能也在逐步下降，在不同程度上极大地影响了用户体验，从而导致用户流失。本文通过对BI数据可视化平台的一系列的性能优化实践，给大家系统性阐述首页性能优化的核心策略，并探讨在日常开发中如何实现长效性能保障。

Apache Pulsar通过KoP兼容Kafka协议，使Kafka应用能无缝迁移至Pulsar，保留其生态优势，并提升性能、兼容性和可扩展性。vivo在使用Pulsar KoP的过程中遇到过一些问题，本篇主要分享一个分区消费指标缺失的问题。

本文以游戏周周乐的幸运码为切入点，针对其生成过程中涉及的随机性、唯一性及高并发等特点，设计了一种基于号段+子码的创新架构。该方案不仅在生成速度上表现突出，还显著提升了存储效率，同时降低了扩容成本，为类似的号码生成系统提供了设计上的新思路和启发。

本文从作者实际痛点出发，到产生愿景，最后再到落地的全过程，并结合实例案例，介绍了一些核心设计思路，希望读者阅读后对vivo分销业务，能有一些了解，也希望能对读者在应用的认证鉴权、流程编排、低代码等方面有所启发。

本文系统性分析并优化了一个Spring Boot项目启动耗时高达 280 秒的问题。通过识别瓶颈、优化分库分表加载逻辑、异步初始化耗时任务等手段，最终将启动耗时缩短至 159 秒，提升近 50%。文章涵盖启动流程分析、性能热点识别、异步初始化设计等关键技术细节，适用于大型Spring Boot项目的性能优化参考。

本文是《vivo Pulsar万亿级消息处理实践》系列文章第2篇，Pulsar支持上报分区粒度指标，Kafka则没有分区粒度的指标，所以Pulsar的指标量级要远大于Kafka。在Pulsar平台建设初期，提供一个稳定、低时延的监控链路尤为重要。