01 前言 在日常視頻播放中，我們經常會遇到這樣的問題：視頻的長寬比例與設備屏幕不一致，導致畫面上下或左右出現黑邊。雖然這並不影響視頻的正常播放，但從用户體驗的角度來看，這些黑邊往往打斷了視覺的沉浸感，顯得格外突兀。 為了解決這一問題，業界主流播放器（如 YouTube、Netflix）引入了一種被稱為氛圍模式（Ambient Mode）的視覺增強效果。它的核心思路是
導讀 線上問題覆盤發現質量保障存在測試召回、有效性及排查止損時效性不足等痛點，根源在於保障對象多樣演進、線上問題處置複雜。為此我們構建質量風險管控系統，本文分別從風險管理系統的構建思想實踐、風險感知系統的AI效果提升、風險控制系統的智能化建設等維度展開介紹，整體風險管控系統在構建過程效果、使用效果和質量結果等層面均取得較好效果。未來，AI將更深度參與質量風險管控過程，與人工
導讀 面對研發交付中Feature級項目複雜度攀升、信息分散及跨端協作低效等痛點，傳統的Story級管理模式已顯乏力。本文詳細闡述了一套“項目級效能提升一站式交付最佳實踐”，通過構建三大核心體系重塑研發流程：一是通過AI側邊欄與風險管控打造“AI項目管理”，實現信息聚合與決策提效；二是推動“一站式Feature交付”，利用AI自動生成測試方案與搭建環境，實現端到端閉環；三是
導讀 通過Turing Data Analysis(TDA）一站式自助分析平台建設，實現了業務看數、分析一體化閉環。然而，隨着業務深度使用，分析需求也更加的複雜、多樣，對TDA的分析能力提出了更高的要求，同時用户的極限查詢與性能形成對抗，也影響了用户的分析體驗。本文將聚焦分析能力增強與性能優化兩方面，闡述具體的優化策略，以持續保證用户分析體驗。 01 背景與問題
導讀 本文概述了在業務高速發展和降本增效的背景下百度MEG（移動生態事業羣組）大數據成本治理實踐方案，主要包含當前業務面臨的主要問題、計算數據成本治理優化方案、存儲數據成本治理優化方案、數據成本治理成果以及未來治理方向的一個思路探討，為業界提供可參考的治理經驗。 01 背景 隨着百度各業務及產品的快速發展，海量的離線數據成本在持續地增長。在此背景下，通過大數據治
