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全民K折叠屏适配探索

优化效果 这是全民K优化前后的效果对比。 优化前: ? 优化后(这是视频,请点击播放享用!)...更好的适配方案 为此,我们得采取自行处理配置变更的方案,一般来说有如下解决策略: 填充适配模式(K采取的方案) 多窗口模式 应用内分屏模式 兼容模式 下面,我们先来谈谈全民K的适配策略。...视频内容适配 对于全民K来说,有较多的视频图片展示场景;在这些场景中往往存在着较多的适配问题。...计算模型 这是K的视频适配策略: ? 整个计算模型是K共用的计算路径,而不同的业务场景仅仅只是决定其输入参数的不同即可;那么在计算后则会有一个较为合理的展示效果。...至此,全民K的适配完成! 更多界面适配方案 我们主要来谈谈后3种适配方案。

2.4K30

全民K跨端体系建设

1.4 K 现状 对 K 来说,通过一段时间的调研,实践和风险考虑,最终主要采用了腾讯内部自研的类 RN 框架 - Hippy,目前在站内已开发超过 200+的业务,覆盖了像点歌台,任务页这类一级入口...K 跨端体系建设 2.1 体系建设 跨端技术的实践往往需要一系列的配套建设,以及针对性的性能优化,下面是 K 在跨端上的体系建设,主要分为四个部分: ?...国内版,极速版以及 Flutter 的项目中。...K 跨端实践优化 3.1 能力扩展 首先是能力扩展部分,原框架提供的能力往往不能满足和覆盖我们复杂的业务场景,为此我们根据业务需要和优先级梳理了一套符合 W3C 规范的 WebApi,依靠框架提供的插件能力扩展了所需要的功能...3.2.2 卡顿优化 Native 分析工具 对于 K 所使用到的 Hippy 框架,或者是 RN/Weex 这类的跨端框架,其实最终还是会渲染成 Native 的原生组件,所以我们也可以借助客户端的相关工具排查卡顿性能

1.2K40

python爬取好友的全民K

无意中打开了全民k发现好友都挺喜欢唱歌的,就没事的点开了几个好友的,朋友们唱的都挺好的,越听越想听。但是每次都得点开别人的主页听歌,难免有些尴尬。...而是需要通过浏览器、抓包工具啥的对目标网页进行分析,全民k也是一样 1.1登陆全民k 全民k的主页长这个样子 [1.png] 可以看到啥也没有啊,咋办呢?...2.2歌曲信息的url 在上面的查看网页源代码的过程中,我们可以发现,具体到哪一首的链接是嵌入在网页的源代码中的,但是在主页上所展示的信息并不是完整的,仅仅是展示了一小部分而已。...其实这里的shareid就是每一个具体歌曲界面的一个唯一标识 2.3具体歌曲网页分析 可以看到一首的url为: https://kg.qq.com/node/NtmjrPr3oI/play_v2/?..."Chrome/100.0.4896.127 Safari/537.36"} username="" # 拿到用户的名字 total=0 # 拿到total用于计算后面需要循环多少次进行拿到歌单

1.1K30

python爬取好友的全民K

无意中打开了全民k发现好友都挺喜欢唱歌的,就没事的点开了几个好友的,朋友们唱的都挺好的,越听越想听。但是每次都得点开别人的主页听歌,难免有些尴尬。...而是需要通过浏览器、抓包工具啥的对目标网页进行分析,全民k也是一样 1.1登陆全民k 全民k的主页长这个样子 可以看到啥也没有啊,咋办呢?一头雾水,啥也不说了,先打开好友的主页看一下。...2.2歌曲信息的url 在上面的查看网页源代码的过程中,我们可以发现,具体到哪一首的链接是嵌入在网页的源代码中的,但是在主页上所展示的信息并不是完整的,仅仅是展示了一小部分而已。...其实这里的shareid就是每一个具体歌曲界面的一个唯一标识 2.3具体歌曲网页分析 可以看到一首的url为: https://kg.qq.com/node/NtmjrPr3oI/play_v2/?..."Chrome/100.0.4896.127 Safari/537.36"} username="" # 拿到用户的名字 total=0 # 拿到total用于计算后面需要循环多少次进行拿到歌单

1.1K20

全民K推流直播Web实践

随着站外直播场景业务需求逐步增多,K直播旧的业务代码无法满足不断增长的产品功能需求和用户体验需求。在此背景下,Web侧急需为推流直播业务提供更加可靠的技术支持。...为此,Kweb团队封装了一套同时支持hls和flv视频流播放的kg-player SDK。...再例如,由于KiOS主播端的推流没有对直播源进行旋转,导致原本竖屏的直播流为横屏状态。...技术架构 ---- KWeb侧推流直播的整体技术架构图如下: ?...未来我们还将支持更多的Web直播业务场景例如直播房等,而K直播技术架构也将会不断完善,从整体性能以及用户体验上出发,不断进行优化以便更好的支撑起更多更复杂的直播项目。

5.4K2117

腾讯全民K直播推荐算法实践总结

本文主要分享腾讯音乐旗下全民K的推荐系统技术及应用。将围绕下面四点展开: 业务背景 推荐系统架构及挑战 召回模型算法设计 精排模型算法设计 01 业务背景 直播推荐和其他推荐的比较 ?...K的直播推荐对比虎牙/YY:场景更大而全,用户的量级更大,用户行为和画像更丰富。而虎牙/YY它们的类目是更丰富的。 02 推荐系统架构 ?...我们的思考点是K大部分的主播其实是属于唱歌类型的主播,大部分的直播间可能都带着SongID这样一个特征信息,这样的信息是不是能辅助我们对用户进行推荐呢?...尤其是K直播的许多新用户其实很早以前就是K的老用户,他/她对这个Song其实已经有了很多的丰富行为,加了这个信息来作为一个辅助View是不是能够对新用户提升一些效率呢?...进一步思考,直播的本质是我们能够通过理解它的内容来给用户一个更好的推荐,尤其是对一些刚来K的用户的第一印象而言,比如对于一个男生来,他会看到这个女生很漂亮,这样一种情况,那么多媒体会给我们一些比较大的帮助

1.6K10

亿级月活全民KFeed业务如何玩转腾讯MongoDB

引言 全民K作为腾讯音乐集团四大产品线之一,月活超过1.5亿,并不断推出新的音娱功能及新玩法,极大丰富了数亿用户的音乐娱乐活动。...作为腾讯音乐集体核心部门,KFeed等业务采用腾讯MongoDB作为主存储服务,极大的方便了K业务的快速迭代开发。...本文主要分享K技术演进过程中的一些踩坑过程、方案设计、性能优化等,主要包括以下技术点: 全民K业务特性; Feed业务读写选型; Feed数据吐出控制策略优化; Feed核心表设计; K业务层面踩坑及优化过程...一、MongoDB业务层面优化 (一)腾讯音乐全民K业务特性 每一个社交产品,都离不开Feed流设计,在全民K的场景,需要解决以下主要问题: 我们有一些千万粉丝、百万粉丝的用户,存在关系链扩散的性能挑战...二、MongoDB使用层面优化 该业务MongoDB部署架构图如下: K业务MongoDB架构图:客户端通过腾讯VIP转发到代理mongos层,代理mongos接受到请求后,从config server

86310

全民K内存篇2——虚拟内存浅析

全民K内存篇1——线上监控与综合治理》 《全民K内存篇2——虚拟内存浅析》 《全民K内存篇3——native内存分析与监控》 一、简介 在多任务操作系统中,每个进程都拥有独立的虚拟地址空间,通过虚拟地址进行内存访问主要具备以下几点优势...至于区块数量,以全民K为例,启动并覆盖录歌、直播、房等主场景后,不超过8000条,估计还没那么容易超出默认的限制。...4.2 内存增量分析 全民K的直播间业务中,观众首次进退房后会存在一定的内存增量,我们需要分析这一增量是否合理。...对merge1.txt和merge2.txt中相同的mapping内容进行增量计算,并分类汇总。...QQ音乐/全民K招聘Android/ios客户端开发,投递简历发送至邮箱:tmezp@tencent.com

3.7K30

记一次全民K的crash定位过程

全民K4.6版本发布后,出现了一个与RecyclerView相关的IllegalArgumentException,作此记录。...mCachedViews 当itemView滑出屏幕并从RecyclerView中被remove时,会先添加到这里,其最大容量默认为2 mVewCacheExtension 业务自定义的的缓存逻辑,K没有实现...而K动态只有在请求到后台数据前才会是INVISIBLE的状态,只要拿到了数据或协议失败,都会更改为VISIBLE的状态。...用户点开K时,默认是定位好友页的,但如果发现用户上次离开时不在好友,那这次打开应自动切换到用户离开时的那个页面,这是通过TitleBar内View的performClick来触发切换的,FeedFragment...另外,用户在K内的一些互动操作会触发广播,比如在作品详情页评论了作品,那动态中这个作品的feed评论计数会实时更新,不需要等待列表的刷新操作,广播也都是有注册的。

2.2K30

全民K内存篇3——native内存分析与监控

全民K内存篇1——线上监控与综合治理》 《全民K内存篇2——虚拟内存浅析》 《全民K内存篇3——native内存分析与监控》 一、背景 在2020年的上半年,我们在用户反馈后台发现闪退、白屏问题不断增多...接着,对smaps文件的pss数据(实际占有的物理内存)进行统计分析,如下图是K直播场景内存分布情况: ?...如下图所示,是在测试K直播上下滑场景过程中的内存数据,发现nativePss在不断上涨。 ?...当然,也可以将其他场景添加业务打点,比如K直播房上下滑的每次滑动事件。当需要检测时,只需要开启开关运行业务场景即可,采集的数据自动写入设定的目录文件下。 ?...了解到这个问题是K打印日志的操作导致,也就是说在K运行过程中因为打日志而一直泄漏,连续运行时间越长,泄漏越多,触发OOM的概率也就大大提高。

5.4K32

全民K直播视频清晰度评估系统建设

背景介绍 随着直播、短视频以及各种音视频类应用的兴起与迅猛发展,如今全民K与QQ音乐活跃用户数以亿计,终端每天都会产生海量的UGC视频(包括直播和短视频等)。...视频清晰度评估可分为主观评估方法和客观评估方法,主观评估由观察者对视频清晰度进行主观评分,其工作量较大、耗时较长,使用起来不方便;客观评估是指根据算法计算得到视频的质量指标,根据评估时是否需要参考又可分为全参考...视频清晰度评估算法 TDQA 自研 TDQA 是一个无参考的端到端视频清晰度评估算法,其预测过程无需借助高质量的参考视频源,可实现从视频预处理、特征提取到清晰度评估的全流程计算。...K,同时还包含集团内部其他应用的直播视频样本。...3.2.3 模型训练 模型训练使用迁移学习的思想,采用two-step finetune的方式:首先在公开图像数据集ImageNet上进行预训练,之后在自身构建的K直播视频数据集上进行进一步调优训练。

1.6K61

全民K客观清晰度评估算法技术分享

本文主要分享多媒体实验室和全民K团队合作开发的针对细分主播场景定制的无参考清晰度评估算法,主要介绍我们如何在细分场景获取有效标注数据、模型训练和模型部署之后的数据上报汇总分析的细节内容: 区别于常见CV...具体的数据集构建信息: 视频内容:2595条视频,长度5s,2135条来自K,460条来自微视 打分方式:三分类 (好中坏三挡) 参与人数:134个独立用户 打分人次:30组x100条视频x60人次...数据分布问题:K直播场景为了保障产品的流畅度,相比于短视频等场景在在码率方面有所牺牲,一定程度上限制了高质量视频的比例,所以我们通过人脸检测+人工二次分类筛选出和K场景类似的约460条码率较高的微视短视频片段...作为无参考视频清晰度闭环反馈的关键步骤,我们针对性分析了低质量视频的产生原因,迭代了低质量原因分析算法,从而进一步提升K直播视频的整体质量。...【主播的网络和设备信息】     由于全民K主播大多使用手机的前置摄像头来采集直播画面,我们来看下iPhone不同机型的设备细节: iPhone7 front camera:7 MP, f/2.2 aperture

3K32

亿级月活全民KFeed业务在腾讯MongoDB中的应用及优化实践

全民K作为腾讯音乐集团四大产品线之一,月活超过1.5亿,并不断推出新的音娱功能及新玩法,极大丰富了数亿用户的音乐娱乐活动。...作为腾讯音乐集体核心部门,KFeed等业务采用腾讯MongoDB作为主存储服务,极大的方便了K业务的快速迭代开发。...本文主要分享K技术演进过程中的一些踩坑过程、方案设计、性能优化等,主要包括以下技术点: 全民K业务特性 Feed业务读写选型 Feed数据吐出控制策略优化 Feed核心表设计 K业务层面踩坑及优化过程...K业务MongoDB使用踩坑及优化 业务层面优化过程 1.腾讯音乐全民K业务特性 每一个社交产品,都离不开Feed流设计,在全民K的场景,需要解决以下主要问题: 我们有一些千w粉丝,百万粉丝的用户...作者:ctychen,ianxiong 全民K歌后台开发一组/腾讯MongoDB团队 腾讯MongoDB: 腾讯MongoDB当前服务于游戏、电商、社交、教育、新闻资讯、金融、物联网、软件服务等多个行业

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