用户测评 | EDAS Serverless 上手体验
最初, 是因为对 Serverless 这一概念感兴趣, 所以开始试用阿里云函数计算,使用过程中感受到了函数计算快速、按需付费和弹性伸缩等方面的优势,随后我在天气预报、发送短信等场景下开始了更深的体验,并开始接触 EDAS Serverless。
最初, 是因为对 Serverless 这一概念感兴趣, 所以开始试用阿里云函数计算,使用过程中感受到了函数计算快速、按需付费和弹性伸缩等方面的优势,随后我在天气预报、发送短信等场景下开始了更深的体验,并开始接触 EDAS Serverless。
本文详述了全域建模技术在美团首页推荐系统的发展和演进。美团首页推荐算法团队通过多阶段递进式探索验证,在召回与排序模块引入多展位、多应用渠道的多源用户交互数据,并在落地过程中解决了美团多展位、多业务、时空场景强相关性的特点导致的严重跨域信号负迁移挑战。
本文是分享使用Deepin来搭建Linux的音乐制作环境的体验。
Deepin自带ALSA、Pulseaudio和FFmpeg,基于Debian能直接使用几乎所有软件。唯一有点小麻烦的地方是在wine官方源安装高版本wine需要另外安装依赖。
外卖场景下,用户“复购”属性强、下单频次高,既想下单老商家,也会想换换“新口味”。为更好平衡用户的复购、尝新体验,外卖推荐团队从2022年起开始持续投入,构建了外卖场景新颖性推荐的体系化解决方案。截止目前,外卖首页用户曝光新颖性累计提升19%+,新颖好评率累计提升7%+,用户新颖体验Case率累计降低18%+。本文将详细介绍外卖首页Feed用户新颖体验优化过程中面临的挑战、解决思路以及业务思考。
改造遗留系统并非易事,如果该系统没有良好的架构和编码,那么在这基础上做功能升级改造,往往比做全新系统更加费时费力。
Serverless是目前比较热门的技术话题,各个大云厂商以及互联网大厂内部都在积极建设Serverless产品。本文将介绍美团Serverless产品在落地过程中的一些实践经验,其中包括技术选型的考量、系统的详细设计、系统稳定性优化、产品的周边生态建设以及在美团的落地情况。虽然各个公司的背景不尽相同,但总有一些可以相互借鉴的思路或方法,希望能给大家带来一些启发或者帮助。
验证软件具备基础的体验能力后,测试人员不妨故意“犯傻”,反向验证一下软件的防呆能力。
做 toB 一个非常高的成本是, 用户的环境/网络/数据等, 可能跟你预期的差异很大, 再加上沟通相对困难(涉及三方/四方, 无法便捷地登机器排查问题, 无法便捷地获取日志, 接口人业务或技术水平参差不齐).
而这时候, 你会面临一个问题, 如何在信息不足/沟通不畅的场景下, 尽量提升效率, 降低成本(大部分情况下, 逢单必结, 你必须解决问题, 没有选择的余地)。
充分熟悉和理解项目背景,产品愿景和干系人关系永远是重要的第一步。在拒接“标签化”客户的同时,也不要“标签化”自己,在认清当前不足的前提下,也要敢于质疑,勇敢尝试, 最终才能自信地和客户"say no“。
最常见的操作大概就是:前期以各种免费福利圈养用户,当用户对产品产生依赖后,就开始用“钝刀子”收割——变成付费模式,对免费账号设下重重限制。
本文介绍 4 个很多前端开发不知道的可以提升用户体验的 media 媒体查询语句,希望可以帮到大家的学习。