你好，我是周维。

在第 16 讲中，我提到过剪辑的好坏直接决定了视频内容的质量，而视频质量的高低是影响内容成为爆款的重要因素之一。那么这里你可能会存在一些疑问：衡量视频质量高低的标准是什么，以及我要如何通过剪辑来提升视频质量呢？

18 | [名师分享] metaclass，是潘多拉魔盒还是阿拉丁神灯？

你好，我是蔡元楠，是极客时间《大规模数据处理实战》的作者。很高兴受邀来我们专栏分享，今天我分享的主题是：metaclass，是潘多拉魔盒还是阿拉丁神灯？

你好，我是海丰。

这节课，我们来学习分类模型的评估指标。上节课我们说了，分类模型的性能评估指标有混淆矩阵、KS、AUC 等等。混淆矩阵是其中最基础的性能评估指标，通过它，我们可以直观地看出二分类模型预测准确和不准确的结果具体有多少，而且像是 KS、AUC 这些高阶的评估指标也都来自于混淆矩阵。

你好，我是刘津。

今天我们终于来到了第三个模块：发现“四两拨千斤”的增长机会。

这个模块内容不多，但却起到了非常重要的承上启下的作用。在这一模块里，我们沿着北极星指标和一级战略方向，通过用户增长地图梳理若干二级增长策略，然后再具体落地执行。

多层感知器是一类全局逼近的神经网络，网络的每个权重对任何一个输出都会产生同等程度的影响。因而对于每次训练，网络都要调整全部权值，这就造成全局逼近网络的收敛速度较慢。显然，这是一种牵一发而动全身的全局作用方式。

专栏上一期，我给你讲解了常用的客户端负载均衡算法，它帮我们解决了服务消费者如何从众多可用的服务节点中选取一个最合适的节点发起调用的问题。但在业务中经常还会遇到这样的场景，比如服务 A 部署在北京、上海、广州三个数据中心，所有的服务节点按照所在的数据中心被分成了三组，那么服务 A 的消费者在发起调用时，该如何选择呢？这就是今天我要给你讲解的服务路由的问题。

前面我们讲了开发任务的分解和需求管理的分解，这些都是针对“已经确定好要做的事情”的分解策略，今天我们再上一个台阶，聊聊面对那些不确定的产品功能该如何分解。

18 | 三段分解法：怎么利用10000小时成为大牛？

你好，我是华仔。

10000 小时定律虽然理论上很简单，但真正要落地实行也并不那么容易。上一讲我介绍了怎么通过海绵学习法来获取你的 10000 个小时，但是就算有了时间，你也很难十年如一日地坚持学习。

你好，我是 LMOS。

在前面的课程中，我们建立了物理内存页面管理器，它既可以分配单个页面，也可以分配多个连续的页面，还能指定在特殊内存地址区域中分配页面。

答疑 | 线上服务篇留言问题详解

你好，我是王喆。

今天是专栏的第二次答疑加餐时间，第一次答疑我已经对基础篇和特征工程篇中常见的问题进行了解答，所以这节课我们重点来看看线上服务篇中很有代表性的课后思考题和留言问题，我会对它们进行一些补充回答，希望对你有帮助。