你好，我是刘津。

前面我们学习了精益闭环的思路，也讲解了不少案例。其实精益闭环的思路可以应用在各种事项上，今天我们就来讲解一些有意思的延伸案例。

如果让你构思“啥是佩奇”

不仅产品设计、需求文档可以用到精益闭环的思路，创意类的工作也同样适用。你还记得年初刷爆朋友圈的短片“啥是佩奇”吗？

梅拉妮·米切尔在《复杂》中举过一个例子：在巴西的亚马逊雨林中，几十万只行军蚁（已知的行为最简单的生物）正在行进。用现在时髦的话说，这是一支去中心化、自组织的大军。在这个蚁蚁平等的团体中，单个蚂蚁几乎没有视力，也不具备什么智能。可聚集成团体的他们组成了扇形的团状，一路风卷残云地吃掉所有能吃掉的，带走所有能带走的。高效的它们只需一天就能消灭雨林里一个足球场面积内的所有食物。到了夜间，蚂蚁会自发形成一个球体，保护起蚁后和幼蚁，天亮后又各就各位，继续行军。

微服务是近几年非常火热的架构设计理念，大部分人认为是 Martin Fowler 提出了微服务概念，但事实上微服务概念的历史要早得多，也不是 Martin Fowler 创造出来的，Martin 只是将微服务进行了系统的阐述（原文链接：https://martinfowler.com/articles/microservices.html）。不过不能否认 Martin 在推动微服务起到的作用，微服务能火，Martin 功不可没。

你好，我是黄申。

之前我们讲过如何让计算机理解现实世界中的事物，方法是把事物的各种特性转为机器所能理解的数据字段。而这些数据字段，在机器学习里通常被称为特征。有了特征，我们不仅可以刻画事物本身，还能刻画不同事物之间的关系。

前面所讲的编译过程，都存在一个明确的编译期，编译成可执行文件后，再执行，这种编译方式叫做提前编译（AOT）。 与之对应的，另一个编译方式**是即时编译（JIT），**也就是，在需要运行某段代码的时候，再去编译。其实，Java、JavaScript 等语言，都是通过即时编译来提高性能的。

26 | 在线测试：如何在推荐服务器内部实现A/B测试？

你好，我是王喆。这节课我们来聊一聊推荐系统的线上 A/B 测试。

上两节课，我们进行了推荐系统离线评估方法和指标的学习。但是无论采用哪种方法，离线评估终究无法还原线上的所有变量。比如说，视频网站最想要提高的指标是用户观看时长，在离线评估的环境下可以模拟出这个指标吗？显然是非常困难的。即使能够在离线环境下生成这样一个指标，它是否能真实客观地反映线上效果，这也要打一个问号。

33 | 整数的运算有哪些安全威胁？

在我的日常工作中，有一类错误，无论是原理还是后果，我都十分清楚。但是写代码的时候，这类错误曾经还是会反复出现。如果不是代码评审和代码分析环节的校正，我都很难意识到自己的代码中存在这样的缺陷。今天，我想和你聊聊，那些“道理我都懂，但代码就是写不好”的老顽固问题。

在上一课时，我们介绍了分布式链路追踪组件的相关背景和概念。市面上有多款流行的分布式链路追踪组件，包括 Zipkin、Jaeger、SkyWalking 和 Pinpoint 等，那它们具体的工作特性是怎样的呢？在实际工作中，我们又应该如何选型呢？

34丨AdaBoost（上）：如何使用AdaBoost提升分类器性能？

34丨AdaBoost（上）：如何使用AdaBoost提升分类器性能？

今天我们学习 AdaBoost 算法。在数据挖掘中，分类算法可以说是核心算法，其中 AdaBoost 算法与随机森林算法一样都属于分类算法中的集成算法。