vivo互联网技术

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，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， 阐述过程中遇到的痛点，探索解决的思路，并成功孵化出技术工具“前端三剑客”，文章深入解析了技术的实现原理及应用场景。

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。

为应对旧架构流量、IO等痛点，升级vivo浏览器的福利中心架构：服务层面拆分流量与业务，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。改造后成为高可用可复制架构

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。

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。

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