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抖音架构的发展历程.pptx

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简介:
该PPT讲述了抖音自创立以来的技术架构演进过程,详细介绍了各个发展阶段的关键技术和架构调整,帮助读者理解支撑抖音快速发展背后的技术力量。 抖音架构演进是指从单体架构逐步过渡到组件化架构的过程,在此过程中经历了四个阶段的演变。 一、原始工程架构 起初,抖音项目采用的是单一的整体结构加上Cocoapods管理第三方库的方式。所有业务代码、配置文件和资源都集中在一个大型仓库中,并通过Podfile来指定各个依赖项的具体版本信息。 二、壳工程分离后的架构设计 在将核心部分(即“壳”)与其余组件拆分出来之后,主要的配置设置及系统资源被迁移到了新的主宿主壳项目里。同时,一些基础功能代码也独立成库并单独进行版本控制发布。开发者可以选择单仓库或多个仓库的工作模式;对于那些无需直接修改源码的库,则通过二进制文件的形式链接进来。 三、组件化架构 随着项目的日益庞大复杂,开始采取将整个应用分割为若干个小型且相对独立的功能模块的方法来应对挑战。每个这样的模块都代表一个特定的服务或功能,并与其他相关联的部分形成完整的业务逻辑体系结构图谱。这种方式极大地促进了不同团队之间的合作效率以及多个产品线并行开发的能力。 四、流水线式迭代更新 为了更好地适应快速变化的市场环境,抖音还引入了基于组件化的持续集成与交付流程(CI/CD)。通过将整个项目细分成更小的任务单元,并以自动化的方式进行构建测试部署等操作,从而加快新功能上线的速度并确保质量。 综上所述,在经历了一系列技术革新之后,目前抖音已经建立起了一个高效灵活的工程体系框架。这一系列改进不仅解决了大型软件开发中的协作难题和多任务并发执行的问题,还显著提升了团队的工作效率以及产品的竞争力。

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    该PPT讲述了抖音自创立以来的技术架构演进过程,详细介绍了各个发展阶段的关键技术和架构调整,帮助读者理解支撑抖音快速发展背后的技术力量。 抖音架构演进是指从单体架构逐步过渡到组件化架构的过程,在此过程中经历了四个阶段的演变。 一、原始工程架构 起初,抖音项目采用的是单一的整体结构加上Cocoapods管理第三方库的方式。所有业务代码、配置文件和资源都集中在一个大型仓库中,并通过Podfile来指定各个依赖项的具体版本信息。 二、壳工程分离后的架构设计 在将核心部分(即“壳”)与其余组件拆分出来之后,主要的配置设置及系统资源被迁移到了新的主宿主壳项目里。同时,一些基础功能代码也独立成库并单独进行版本控制发布。开发者可以选择单仓库或多个仓库的工作模式;对于那些无需直接修改源码的库,则通过二进制文件的形式链接进来。 三、组件化架构 随着项目的日益庞大复杂,开始采取将整个应用分割为若干个小型且相对独立的功能模块的方法来应对挑战。每个这样的模块都代表一个特定的服务或功能,并与其他相关联的部分形成完整的业务逻辑体系结构图谱。这种方式极大地促进了不同团队之间的合作效率以及多个产品线并行开发的能力。 四、流水线式迭代更新 为了更好地适应快速变化的市场环境,抖音还引入了基于组件化的持续集成与交付流程(CI/CD)。通过将整个项目细分成更小的任务单元,并以自动化的方式进行构建测试部署等操作,从而加快新功能上线的速度并确保质量。 综上所述,在经历了一系列技术革新之后,目前抖音已经建立起了一个高效灵活的工程体系框架。这一系列改进不仅解决了大型软件开发中的协作难题和多任务并发执行的问题,还显著提升了团队的工作效率以及产品的竞争力。
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    本演示文稿探讨了自然语言处理技术从早期概念到现代应用的发展历程,涵盖了关键算法和技术突破。 自然语言处理(NLP)是人工智能领域的重要分支之一,专注于研究人类与计算机之间的语言交互问题。其主要任务分为两类:一是让机器理解人们日常生活中使用的语言表达;二是使机器能够生成流畅、自然的语言。 20世纪50至60年代,NLP进入了萌芽期,在此期间的主要工作集中在语言翻译上,如美国工程师韦弗提出的计算机进行语言翻译的概念。这一时期的研究方法主要分为符号派和随机派两大阵营:前者侧重规则驱动的方法研究,后者则更注重概率模型的应用。 1957年,英格维提出了一个关于计算机翻译的理论框架,并将该过程分为了三个阶段。与此同时,布劳宁与布莱德索在1959年建立了一套用于文本识别的贝叶斯系统,尝试实现对自然语言字符进行最优识别和推算的目标。 进入60年代后,NLP开始步入发展期。这一时期的研究成果包括沃古瓦提出的翻译模型、威尔克斯强调语义重要性的“优选语义学”理论以及科尔默劳尔开发的Prolog系统与维诺格拉德设计的SHRDLU系统等,在自然语言理解和知识推理方面取得了显著进展。 然而,从70年代到80年代,由于技术限制和理论不成熟等因素的影响,NLP领域进入了相对停滞的发展阶段。直到90年代,随着大规模文本数据处理成为可能及计算机技术尤其是机器学习与数据挖掘的飞速进步,NLP迎来了繁荣期。这时期的显著特点是能够高效地处理大量文本信息,并产出更加丰富实用的结果。 进入21世纪以来,自然语言处理的研究重点转向了四个主要方向:一是深入研究语言本身的规律;二是通过大数据进行更精准的语言分析和建模;三是从人工智能与认知科学角度探索人类如何理解和生成语言的过程;四是致力于开发具有实际应用价值的NLP系统。阿里巴巴于2017年发布的一项研究成果展示了自然语言处理在智能问答及文本分类等领域的高水平实践,进一步证明了该技术在现实应用场景中的智能化程度不断提高。 综上所述,从早期的语言翻译尝试到后来理论框架和模型的发展再到如今的数据驱动式创新应用,NLP经历了漫长而复杂的历史演变过程。未来随着计算机科学与统计学的深度融合以及对人类语言理解能力探索的不断深入,自然语言处理将继续推动人机交互方式的根本性变革,并为人工智能领域带来更广泛深远的影响。
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