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引言：本文将全面且深入地解析BlazeRangePartitioning算子的Native实现过程。相较于原生Spark，RangePartitioning的Native实现在执行时间上达到了30%的显著下降，同时在资源开销方面节省了高达76%。这一改进大幅降低了运行成本，展现了Native实现带来的巨大优势。一、算子描述RangePartitioning是shufflepartitioning的一种分区类型。它通过根据数据的值范围将数据划分成多个分区。每个分区包含特定范围内的值，通常用于处理有...

导读：快手动效Vision平台为解决动效资源交付问题，引入了动效资源准入准出检测机制。通过分析现有交付流程的痛点，平台增加了了静态和动态检测服务，确保动效质量与性能。该套系统已成功召回并预防了多次线上问题，提升了使用动效资源的稳定性和效率。一、引言在系列文章的首篇​​《快手前端动效大揭秘：告别低效，vision平台来袭！》（点击回顾）​​​中，我们探讨了Vision平台的整体架构和演进思路，特别是针对动效生产成...

KwaiCoder23BA4v1是快手Kwaipilot团队最新开源的自研代码续写大模型，模型的训练依托于Kwaipilot团队提出的一种高效的模型训练方案。通过结合模型剪枝、知识蒸馏、细粒度合并等技术，相比传统方法以130的成本完成了23B宽MoE架构代码续写模型的训练，并在多个代码领域评测集上实现了新的SOTA。开源地址：​​https:huggingface.coKwaipilotKwaiCoder23BA4Bv1​​我们的路径：高质量数据：我们强调筛选和整理高质量代码、文本与合...

导读：在上一篇文章中，我们详细介绍了Vision动效平台的渲染引擎——Crab，并分享在复杂动效渲染场景下积累的实践经验和精彩案例。今天，我们将揭秘如何将「动效描述翻译为动效代码」——从Lottie导出CSSAnimated代码。一、项目背景在进行前端页面开发中，经常需要涉及到元素动效的开发，比如按钮的呼吸状态动效，弹窗的出现和消失动效等等，这些动效为用户在页面交互过程中获得良好的体验起到重要的作用。要开发这些动效，一般...

导读：在上一篇文章中，我们全方位地解析了快手Vision动效平台的整体架构及其演进思路。快手前端动效大揭秘：告别低效，vision平台来袭！​​​​​今天，我们将进一步深入，详细介绍Vision动效平台的渲染引擎——Crab，并分享在复杂动效渲染场景下积累的实践经验和精彩案例。​一、项目背景​1.1快手大型活动中的动效动效在设计和用户体验领域中有重要的价值，表现力强的动效不仅能够激发受众用户的兴趣，提高参与度，还能提高...

一、系统软件技术的核心价值与面临挑战系统软件作为软件架构的基石，扮演着连接软件与硬件的桥梁角色，位于整个软件生态的最底层，处于关键核心的位置。系统软件最为显著的特征在于其规模效应，随着服务器体量的增加，系统软件研发的价值愈发凸显。首先，系统软件技术能够显著提升服务器资源的利用率，实现翻倍效果，同时性能也能提升30%～50%，从而大幅降低公司的服务器资源成本。其次，专业的系统软件团队能够迅速定位并解决...

一、背景介绍1.1页面性能优化的价值与意义在业务迅猛发展的时代，用户体验已成为企业成功的关键因素之一，而页面性能则是塑造用户体验的核心要素。早在十多年前，亚马逊就已经意识到页面加载速度对商业成果的深远影响：亚马逊支付页面每增加100毫秒的延迟，可能减少1%有效转化。页面加载时间的延长和交互操作的不流畅性，不仅会损害用户体验，还可能导致转化率下降和用户流失等后果。在快手商业化团队，我们深知页面性能对提升...

导读：动效平台作为快手举办大型线上活动的坚实后盾，发挥着承上启下的关键作用。本篇文章将全方位地为您呈现Vision动效平台的整体架构及其演进思路，为您揭开这一强大平台的神秘面纱。一、前言本系列文章从我们在Vision动效平台中做的一些工作为切入点，计划通过多篇文章全面展现我们的工作成果。首篇将阐述Vision动效平台的整体演进思路，聚焦于平台的核心能力，为读者勾勒出我们在动效领域的初步布局。随后，我们将详细介绍...

Blaze是快手自研的基于Rust语言和DataFusion框架开发的Spark向量化执行引擎，旨在通过本机矢量化执行技术来加速SparkSQL的查询处理。Blaze在快手内部上线的数仓生产作业也观测到了平均30%的算力提升，实现了较大的降本增效。本文将深入剖析blaze的技术原理、实现细节及在快手实际生产环境中的真实表现。一、研究背景当下，Spark的重要发展方向之一是通过向量化执行进一步提升性能。向量化执行的思想是将算子的执行粒度从每次处...

导语：大模型技术正以前所未有的速度与各领域融合，为各行各业带来变革，围绕快手B端商业化的业务场景，本文详细阐述了构建基于LLM的Agent技术平台的策略、挑战及解决方案，为您带来宝贵的见解与启示。一、大模型应用建设背景快手商业化业务中台，作为核心支撑，全面赋能内部的一线销售、运营团队，以及外部的代理商和服务商。面对大模型技术的浪潮，我们精准捕捉智能化转型的先机。面对众多可选择的技术路径，经过我们进行了深...