随着技术和产品的更新迭代，行业对人才的要求越来越严格。作为一名技术从业者，到底要如何做才能让我们在这个领域里发展得更好？
我们常说经验是靠积累的，但更新换代的技术需要持续不断地学习。一篇技术干货文章，一场技术大佬的直播，甚至是一则行业资讯，都是我们拓展知识面，构建知识体系，延伸个人视野的途径。
本书一共包含：
28个应用案例
28个配套学习PPT和视频资料
3家大企业的5个内推岗位
不管你是希望在技术上进阶，还是想求职涨薪，本书都极具阅读价值。
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网易精选案例
①《网易数帆云原生日志平台的架构演进与实践》
原文：电子书 P119
作者：傅轶 网易数帆
导读：网易从2015年就开始了各部门的大规模云原生化改造，日志作为可观测性的重要一环，我们经历了从使用开源日志采集Agent Filebeat到对其增强改造的一系列演进，但在生产环境大规模应用后，稳定性、可排障性、性能等各类棘手问题接踵而至。于是我们决定自研并开源了新一代的基于Golang的轻量级、高性能、云原生日志采集Agent/Aggregator Loggie，提供了原生Kubernetes的日志使用形态和一栈式日志解决方案，形成了全方位的可观测性、快速排障、异常预警、自动化运维能力。
②《网易大数据平台之HDFS性能优化实践》
原文：电子书 P440
作者：祝江华 网易
导读：本篇以实践出发，结合网易多年来对HDFS的理解，以系统性的方式对分布式存储在性能优化方面所做的总结。在大型集群构建的路途中，会遇到多种挑战，例如集群规模增长带来的性能要求，数据增长与数据管理问题；要解决这些问题既要考虑宏观架构，又要注重细节的处理；本着从实际出发的原则，网易在集群分层架构，服务快速响应，集群水平拓展，智能监控，业务拓展等方面有着充分的经验；目前在网易内部，已经可以支撑起较大规模的集群和业务，并能够充分对外部赋能。
③《网易云音乐广告算法实践》
原文：电子书 P141
作者：蒋能学 网易云音乐
导读：本文首先介绍了网易云音乐广告系统从浅层模型向深度模型的转变过程，然后从广告业务问题出发，介绍了如何采用深度学习技术来解决这些问题，以及背后的思考。例如对于广告主与媒体方的博弈问题，深度学习技术给出了什么解决方案；新广告缺少样本导致CTCVR预估不准确，如何做冷启动。云音乐广告团队采用多目标优化来解决广告主和媒体方新的博弈，采用基于向量的计算来实现Lookalike算法，以解决冷启动的问题。技术和业务指标（CTR、CVR以及客户留存率）都有了明显的提升。
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