在学习今天的内容前，我们先来回顾下专栏第 9 期。我给你讲过单体应用改造为微服务架构后，服务调用从本地调用变成了远程方法调用后，面临的各种不确定因素变多了，一方面你需要能够监控各个服务的实时运行状态、服务调用的链路和拓扑图；另一方面你需要在出现故障时，能够快速定位故障的原因并可以通过诸如降级、限流、切流量、扩容等手段快速干预止损。这个时候就需要我今天要讲的微服务治理平台了。

深度前馈网络（Deep Feedforward Network）是具有深度结构的前馈神经网络，可以看成是进化版的多层感知器。与只有一个或两个隐藏层的浅层网络相比，深度前馈网络具有更多的隐藏层数目，从而具备了更强的特征提取能力。

学完两节课之后，对于后端编译过程，你可能还会产生一些疑问，比如：

1. 大致知道汇编程序怎么写，却不知道如何从 AST 生成汇编代码，中间有什么挑战。

2. 编译成汇编代码之后需要做什么，才能生成可执行文件。

在前面的 22 篇文章中，我分步骤向你介绍了如何在浏览器上实现一套简单的直播系统。比如，如何采集音视频数据，如何在同一个浏览器上进行音视频通话，如何传输非音视频数据，等等。

你好，我是黄申。

你平时应该见过手机 App 推送的新闻吧？你有没有觉得这些 App 的推荐算法很神奇？它们竟然可以根据你的喜好来推荐新闻。想要实现这些推荐算法，有一个非常重要的步骤就是给新闻分类。可是，新闻头条这种综合性的平台，需要处理的新闻都是海量的，我们不可能完全靠人工手动处理这些事情。这个时候，我们就要用到计算机技术，来对文本进行自动分类。

理论的优点在于清晰简洁、易于理解，但缺点就是高度抽象化，省略了很多细节，导致在将理论应用到实践时，由于各种复杂情况，可能出现误解和偏差，CAP 理论也不例外。如果我们没有意识到这些关键的细节点，那么在实践中应用 CAP 理论时，就可能发现方案很难落地。

在分享《发布系统一定要注意用户体验》和《发布系统的核心架构和功能设计》这两大主题时，我分别从用户体验和架构设计两个方面，和你分享了携程灰度发布系统的一些经验和实践。但是，要做出一个出色的发布系统，仅仅考虑这两方面还不够。

因为发布系统最终要服务的对象是业务应用，而业务应用又和业务、企业的系统架构有紧密的联系，所以要做好一套发布系统，我们还要考虑其要服务的业务及系统架构的需要，并且要善于利用系统架构的优势为发布系统服务。

你好，我是刘津。

在前面两讲中，我们学习了如何通过用户增长地图明确关键增长指标，以及如何借助二级用户洞察发现对应的二级机会。这些内容表面看起来并不难，但在实际的使用过程中，还是很容易出现问题的，我们今天来一一剖析清楚。

你好，我是蔡元楠。

今天我要与你分享的话题是“站在 Google 的肩膀上学习 Beam 编程模型”。

在上一讲中，我带你一起领略了 Apache Beam 的完整诞生历史。通过上一讲，你应该对于 Apache Beam 在大规模数据处理中能够带来的便利有了一定的了解。

个人，建立好了知识体系，各方面都明了了，但有时做起事来却还会感觉发挥不出来；团队，牛人众多，但感觉做出的事情效果却很一般。

这类问题的症结，多就出在从体系积累到输出转化的环节，它涉及两个实体的转化问题：