简单游作者平台绑定失败，请教如何解决
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时间：2018-08-05 03:14
总是提示我 绑定失败，代码-16【简单游吧】_百度贴吧
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总是提示我 绑定失败，代码-16
该删掉的防火墙 杀毒 什么的 全部都删掉了。。。 还是一直-16 。。好揪心。。。
是什么游戏什么脚本？着急使用的话 直接联系在线客服处理掉！
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&为了方便广大作者访问简单游作者论坛，并使用论坛的特殊功能，需联系作者专员开通相关权限.&&请务必按照以下步骤进行操作：&1、注册简单游平台账号（如已拥有则无需注册）&注册地址：http://user.jdyou.com/Register.aspx2、登陆简单游论坛激活账号（登入即可激活）&论坛地址： &注册好简单游账号，并登录简单游论坛激活后，还需要激活论坛账号的绑定邮箱，并且为账号添加好安全提问，之后即可按照以下图示进行绑定简单游账号。&&3、进入作者后台管理页面，点击&安全设置&，选择&绑定简单游账号&进行绑定操作。如下图：&&4、联系作者专员开通作者论坛权限&账号绑定其他功能概述：作者帐号绑定是为了更好的让作者测试自己的脚本,此绑定帐号必须为简单游的已注册帐号.且没有订购过自己的脚本.一经绑定,将无法修改,因此请慎用该绑定功能!如发现绑定的帐号被盗时,请即时更改绑定帐号的密码。&
以上内容是否已解决您的问题？我的图书馆
1 软件简介
“简单游”是一款在国家版权局注册登记的合法商业软件，是目前国内最大的网络游戏辅助脚本交易平台，以“绿色安全、健康合法、功能丰富”等品牌形象建立起良好的用户口碑。 简单游7主界面自创立来，总注册用户超过1000万，平均每日在线超过40万人次。目前包含了最新热的500多款网络游戏，5000多个网游绿色辅助脚本。所提供脚本均严格遵照商业软件使用协议，旨在帮助玩家实现人性化的游戏输入和游戏操作，提供更多的个性化游戏可能，减少游戏疲劳，增加游戏乐趣。 [1]简单游软件版本号：7.35.4913 软件大小：4.92MB（完整安装包）/4.28MB（免安装压缩包） 更新日期： 应用平台：所有windows操作系统 MD5：17E40A10B41D（完整安装包）/F0D546E1DEE6BD4C28F65（免安装压缩包）
2 7.0版本介绍
2.1 全新界面引爆视觉
一、全面的UI界面，全新的视觉感受 简单游7全新界面引爆视觉(6张)[2] 二、脚本列表展开效果，快速预览更多信息 三、添加更新脚本标识，及时了解脚本动态 四、分离交流群和专区公告， 内容一目了 五、优化充值界面，操作更直观 六、优化新手体验，增加引导提示
2.2 全新功能 快速上手
一、推出绑定手机功能 二、增加短消息到达提示 三、增加搜索游戏专区功能 四、增加一键返回已打开脚本功能 五、增加“最近使用脚本”快捷启动模块 六、内嵌网页客服中心问题列表
2.3 解决问题 优化体验
一、解决旧版本个别界面无法直接切换的问题 二、修正旧版本界面字符不规范的问题 三、解决重复弹窗问题
2.4 VIP功能
1、订购大优惠：一次性订购四周赠送10天 2、有买就有送：订购一周即送1天 3、节日更优惠：享受比一般会员更多的节日优惠特权 4、一元订脚本：活动充值有机会获取1元秒杀脚本的特权 5、积分换礼品：充值获积分，好礼换不停（即将推出） 6、脚本先体验：VIP用户有机会优先使用体验区脚本（即将推出） 7、新功能脚本：VIP用户将第一时间体验全新功能脚本（即将推出） 8、服务更快捷：专享VIP客服服务通道，优先为你排忧解难。
2.5 辅助工具
游戏辅助工具，即主要通过模拟键盘鼠标动作等手段，帮助用户在游戏过程中（或其他软件操作过程中）实现个性化和人性化的游戏操作，减少容易引起疲劳的机械化操作，从而在不触犯游戏版权，不触犯任何法律法规的基础上，有效增加游戏乐趣的合法工具软件。 著名的全球市场咨询和顾问机构IDC，在其权威报告《2003年度中国游戏产业报告》中，对外挂作出了如下定义： 外挂是某些人利用自己的电脑技术，专门针对一个或多个网络游戏，通过改变网络游戏软件的部分程序，制作而成的作弊程序。用户利用外挂这种作弊手段可以轻易得到其他正常用户无法得到，或必须通过长期运行程序才能得到的游戏效果，表现有许多种，比如在角色扮演游戏中，使用外挂者比正常用户奔跑快、攻击威力加大、获得更多的游戏道具等，从而对游戏本身和正常用户都造成严重影响。 在这个权威观点的基础上，结合外挂的技术发展，对于网络游戏的特定衍生物“外挂”，简单游提出了与时俱进的定义。 外挂即网络游戏作弊程序，它采取修改网络游戏客户端程序，拦截或修改游戏客户端与服务器端之间的数据传输，利用游戏BUG等技术手段中的一种或多种方式，在网络游戏中获取游戏运营方不予认可的不正当利益。用户利用外挂这种作弊手段，可以在网络游戏中轻易得到其他用户采取正常游戏方式而无法得到，或必须通过长期进行游戏才能得到的效果，从而对游戏本身和正常用户都造成严重影响。
2.6 再创佳绩
华军软件园评选凭借客观公正的评选精神和专业水准，在业界被视为最具权威的奖项之一。2010年的简单游秉承6年以来始终坚持将网游玩家的需求和体验放在首位的企业服务，不断优化软件应用提供更多的技术支持，开发功能更加强大的脚本服务。最终获得了评委的好评及广大用户的支持，最终获得年度新锐软件奖！ PChome电脑之家是国内最优秀的IT及消费电子产品主流资讯平台，在互联网上有着极大的覆盖面和影响力。在由Pchome电脑之家举办的“2010PChome年度产品评奖”中，简单游众望所归，荣获PChome电脑之家“编辑推荐”奖。简单游此次在众多软件中脱颖而出，充分体现了其本身的品质以及网友对该产品的喜爱与支持。 eNet硅谷动力网站作为中国最具影响力的IT门户网站之一，其每年一度的“金e奖”也成为了最具权威的奖项之一，成了众多IT业厂商检验2010年成绩的代表性指标。而简单游凭借其业界领先的综合实力和及无懈可击的表现，得到评委及用户的一致认可，荣获2010年度品牌新星奖！安全性 简单游已顺利通过国内外十家知名媒体的安全认证，其中被广为熟知的有瑞星杀毒、天空软件站、霏凡软件站、华军软件、新浪、IT168等，保证简单游的安装、使用、卸载全过程无病毒、无木马、无任何恶意行为。同时简单游也获得了瑞星云安全认证。
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喜欢该文的人也喜欢简单游7.0版评测 玩游戏助您胜人一筹
简单游7.0版公测评测 新增新手引导系统
如今新版简单游软件开启7.0公测，简单游是国内知名的网络游戏脚本交易平台，自创立六年来，玩家总注册用户达到1000万，平均每日在线40万人次，积累了大量的按键精灵忠实玩家，目前包含了最新热的400款网络游戏，5000个网游辅助工具。超过1000名游戏实力作者入驻，使得越来越多用户选择简单游。让我们来看看新版软件，在功能上有哪些新增与优化呢，以及小编对简单游产品点评看法。
一、新版界面优化：新增新手引导系统
(图1)简单游7新版界面
简单游界面重铸优化打造，UI靓丽动人，能够与Windows7系统各种特效完美整合，左边是直排菜单，右边为最新动态与网游新闻，正中央显示用户帐号使用情况、帐号余额、账户积分。简单游7界面新增“进入脚本仓库”按钮，大大降低了新手用户使用简单游技术门槛。
这样巧妙设计在软件中属上乘，充分考虑新用户需求、改善界面UI照顾老用户体验，新增了下方7.0版用户反馈，软件右下方还提示程序版本，用户通过界面将简单游版本情况尽在掌握。
新增“已打开”按钮：
简单游7.0版加入“已打开”显示窗，使得过去脚本打开状态繁琐步骤得到重大改善，通过快速切换打开脚本状态，是一个优秀方便的信息传递按钮。
(图2)进入简单游脚本库
通过“进入脚本仓库”按钮到达“脚本仓库”，热门脚本一搜到位。
简单游7.0版软件UI全新打造，为通过简单游平台搜索游戏脚本提供了极大便利。
简单游V7版 畅玩游戏轻松便捷
二、简单游V7版 畅玩游戏轻松便捷
(图3)游戏内测激活码给力发放
任何一款新游戏内测帐号、内测激活码都是稀有资源，简单游7.0界面短消息把珍贵给力资源整合到一起，其中包括了系统消息与会员消息，系统消息会定期发放测试帐号，会员消息用户能够收到本人相关信息。归纳说，简单游综合游戏信息平台协调了信息输送梳理。
(图4)搜索游戏
简单游7.0植入游戏脚本搜索条，让我们告别那个“笨软件”，搜索栏引入搜索引擎“关键词匹配技术”。假设用户搜索“魔兽世界”脚本，在简单游中键入魔兽点击“魔兽世界”匹对结果，一样能够搜索出想要的游戏名。
简单游坚持微创新，坚持做用户体验。老用户感受尤为明显，操作上便捷变化。
简单游脚本界面显示革命
三、永远领“鲜” 简单游脚本界面显示革命
(图5)简单游新脚本标识
简单游脚本库十分丰富，一个QQ三国练级脚本，就有多个版本。作为用户，通常会使用多个脚本，简单游全新设计帮助用户快速了解脚本更新状态，通过“N”字提示用户关注脚本变化，非常实用。
(图6)简单游管理用户脚本记录
新版简单游对于游戏脚本管理作出调整，打开简单游7.0界面，用户常用脚本会显示，免去了反复查找产生的繁琐，瞬间即可打开脚本。
通过简单游7.0快速打开游戏脚本，对有特殊情况游戏如：热门服务器维护完成人群蜂拥而入，测试服务器未满抢先登入有重大意义，如何高效执行游戏脚本，直接体现在简单游软件设计理念上。
简单游7.0在脚本识别上新增创意举动，用户脚本记录管理也做的到位，重点改善了脚本相关用户体验。
简单游加强账号安全保护措施
四、简单游7.0版 简单游加强账号安全保护措施
(图7)简单游帐号安全保障
简单游7.0版打造中国行业游戏脚本旗舰平台，平台账户安全性至关重要，简单游提供了“手机免费绑定”功能，同时可以设立“密保邮箱”、“密保问题”多种方式保障用户安全。整条安全体系完备，用户一旦帐号出现异常，均可通过这些功能来保驾护航。
(图8)简单游通过杀毒安全测试
通过业界著名VirSCAN.org在线扫描，小编用37款国际知名杀毒软件严格扫描简单游7.0版，用户完全可以安心使用。
安全性是一款平台软件首选。简单游无论从帐号安全验证系统，程序自身安全性设计，都十分出色。
简单游7.0测试版总结
简单游作为全国最大游戏绿色脚本交易平台，全新发布7.0版彻底推倒重置软件UI，软件界面华丽美观，脚本库优化后，用户使用便捷，众多新功能加入，软件整体用户体验提升，安全性能出众。一句话：简单游7.0版老用户抓紧升，新用户别犹豫！
官方网站：
软件名称：
简单游绿色游戏脚本交易平台
版本信息：
软件大小：
软件语言：先进肯定说不上，但是在一些关键产品点上有些很有趣的区别。就移动上的原生生态来说，我先过一篇文章比较：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3Ftimestamp%3D%26src%3D3%26ver%3D1%26signature%3DpqCgVX0Z4anh0-ZgVUmQNC6kqDkiZGSOihLrMutklz1zXJxjgDTf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&mp.weixin.qq.com/s?&/span&&span class=&invisible&×tamp=&src=3&ver=1&signature=pqCgVX0Z4anh0-ZgVUmQNC6kqDkiZGSOihLrMutklz1zXJxjgDTf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&*fljgCivQ0OIVwTyKT2rVewl1z8HCkCSU31wm51F326RfvkSGR38Nd5-s0y8q1FN4QFMkRRB0l1QY6LAGUjAbBKKMB8WnP6yHrrSL0G2goe*sLsBn1BKbeU=&br&&br&Google为何被Facebook弯道超车——程序化与原生化的阶段性矛盾&br&&br&&p&近来有两则大洋彼岸的消息，在国内的广告技术界激起了不小的波澜。一则是苹果关闭其移动广告平台iAd，一则是Facebook中止了其DSP产品计划。出于国内广告技术界对于移动和程序化概念的热捧，有许多行业大佬纷纷站出来，揶揄两家巨头在移动广告被浩浩汤汤的程序化洪流所抛弃。路见不平，拔刀相助，今天我就从一个产品狗的角度，谈谈对于移动广告程序化和原生化的看法，声援一下Facebook和苹果这两个阶级兄弟！（画外音：人家用得着你声援么？）&br&&/p&&br&&p&本文探讨的范畴，是Google和FB在第三方移动开发者中的地位，并不主要关注其站内流量的变现。有一些专家评价，说FB的产品技术玩不转第三方生态，退而专注自有流量变现。我不知道这样的判断从何而来，但是显然十分荒谬。好事者可以去市场上了解一下（不知道找谁了解的，我可以帮忙介绍）。&strong&就现状来说，第三方移动开发者在变现方面对FB的依赖，要远远高于Google。粗估一个数字，基本上开发者送给FB的变现流量，基本上是送给Google的两倍以上。&/strong&那么在程序化广告有着多年深入布局的Google，为什么在移动上会失掉对第三方开发者的统治地位呢？&/p&&br&&p&具体分析这个问题之前，先给大家提一个思考问题：为什么在数字广告领域占据了小半壁江山的搜索广告，从来就没有过程序化的交易模式？&strong&当然，如果有的读者跳出来跟我抬杠：谁说搜索不是程序化交易？那么请你自觉给本文打赏个大红包，我可以给你补上一节基础课。&/strong&&br&&/p&&br&&p&在展示广告领域，整个业界在PC时代很可能走过了一条不那么正确的道路。最初Yahoo!在网页上开始放广告时，完全把自己当成了一本杂志，所以自然地采用了“条幅(Banner)”这种形式。后来的历史，从封闭式竞价的Network方式到开放式竞价的程序化交易方式，就总体趋势而言，显示广告的决策权逐渐向需求方（广告主）发生转移。&strong&从媒体的视角来看，除了一些自行销售的广告流量外，广告位已经变成了“殖民地”（见下图）；从产业的角度来看，则正是这种标准化、规模化的“殖民地”变现方式，催生了大规模、高流动性的程序化交易市场。&/strong&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/4f47e529bc910be811a93_b.jpg& data-rawwidth=&554& data-rawheight=&247& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&554& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/4f47e529bc910be811a93_r.jpg&&&/figure&&br&&/p&&br&&p&到了移动时代，我们突然发现这样的“殖民地”式变现思路，有点儿难以为继了。为什么呢？因为移动设备的屏幕太小了，原本在PC浏览器上可以视而不见的标准广告位，在手机上就变成了“眼中钉、肉中刺”；另外一个更致命的问题，是触屏操作远比鼠标操作误点率高得多，试想你正在聚精会神玩游戏，却因为误点了上面的Banner而中断，不骂街还等什么？对于媒体来说，这样的变现显然得不偿失。&br&&/p&&br&&p&作为一个移动互联网用户，诸位可以自己想一想，在什么好应用里看到过Banner与插屏（部分游戏有些质量还不错的插屏位置）广告么？如果不多，那么移动程序化交易市场里的Banner与插屏都是来自哪里呢？&strong&我非常负责任地说，有很大一部分来自于那些本身就以变（zuo4）现（bi4）为使命的应用。&/strong&因此，如果一个广告产品的存量仍然以banner与插屏为主，比如说iAd和类似于某家那样的 Ad Exchange，确实没有任何继续运营下去的意义了。关掉它，才是符合三个代表和中（美）国梦的正确决策。&/p&&br&&p&看到这里，肯定有人要急了：你丫眼瞎了么，没看到移动广告的迅猛增长么？诸位稍安勿躁，听我说完再骂也不迟。其实，移动广告的增长，除了正比于流量红利的搜索广告增长，更重要的引擎来自于所谓“原生广告”。之所以给原生广告打个引号，是因为这个概念实在是鱼龙混杂。就我的观察，中国市场真正懂得原生广告产品精髓的人，到不了两位数。有人会说，原生不就是软文么？也有人说，原生不就是信息流么？&strong&甚至有某些互联网公司，在变现上为了拥抱原生，正在将其用户产品纷纷改造成信息流的样式，这样的思路，可以说是“削足适履”。&/strong&&/p&&br&&p&诚然，原生广告在移动上的发迹，起源于信息流广告。或者说，是FB在信息流广告上收入的快速增长，给市场带来了信心。（下图是表现原生的信息流广告鼻祖“Promoted Tweets”，之所以举PC的例子，是希望大家把原生与移动绑定起来的思维桎梏。）我们直接讨论信息流广告的产品本质，实际上是&strong&“付费内容（广告）的展示样式与自然内容基本一致”，我们把这一点叫做“表现原生”&/strong&。只要符合这个产品原则，不论是不是信息流，效果都会很不错。请大家注意，&strong&表现原生的产品原则，是广告适应要内容，而不是为了变现把内容都变成信息流。&/strong&一定会有人反问我，那么你说出了信息流还有什么成功的原生广告案例呢？嘿嘿，您这叫抬杠学能耐，我只能说，在游戏、桌面、图片乃至输入法等各类移动应用中，原生化都已经有了很多成熟的非信息流式落地方案，我也了解一些，这里就不展开说了。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/87d68cf360c36fdbbcae75_b.jpg& data-rawwidth=&1023& data-rawheight=&515& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1023& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/87d68cf360c36fdbbcae75_r.jpg&&&/figure&&br&&br&&p&表现原生是不是原生的全部呢？并不是。我们更加希望做到的，是所谓“意图原生”。&strong&什么是意图原生呢？就是广告的选择和决策，最好能符合用户所处的场景与意图。&/strong&比方说，一个旅游app的信息流里，显然酒店广告比电商广告的效果要好，用户体验也要好（这个更关键）；再比如，当用户在工作场景时，投放游戏广告显然是不合适的，效果也不会好。在移动环境下了解场景与意图，比起PC来说，有天然的数据优势。有人会问，意图原生是不是上下文广告呢？我们只能说，上下文广告的方向也是如此，不过由于自然语言理解等技术上的瓶颈，其结果并不令人满意。&/p&&br&&p&那么，符合“表现原生”与“意图原生”的广告产品，什么时候才会在市场上出现呢？其实，这样的产品早就有了啊，它就是搜索广告。在搜索广告中，展示样式与自然结果一致自不必说；由于用户意图非常清晰，意图原生也可以做到。因此，希望诸位从产品本质上理解搜索广告比显示广告RPM高那么多的原因，正因为它是彻底原生的。而移动时代的原生广告，虽然刚开始探索表现原生这一个点，就已经尝到了巨大的甜头，未来的空间可想而知。&br&&/p&&br&&p&再回到程序化。其实，我本人和整个业界的愿望一样，都希望程序化这样灵活高效的交易方式能够在移动时代继续发挥重要作用。然而，就现状而言，原生化和程序化之间，确实存在一些产品上还没有解决的矛盾点，而这些矛盾点也无非来自“表现原生”和“意图原生”这两个根本诉求。&/p&&br&&p&&strong&从表现原生的要求来看，同样一条广告，必然会在不同的媒体场景下表现出不同的样式。&/strong&比方说，同样是app下载类广告，在不同的媒体上，可能会变现出下图这些完全不同的样式。这显然给需求方的采买带来了新的产品问题：原来程序化交易中的跨媒体采购过程，需要按照不同的媒体适配成不同的样式。什么？有人说给每个媒体单独做一版创意？很遗憾，他在商业产品方面还没有入门。这个产品问题不解决，在真正原生的广告市场中实现灵活的程序化交易，将有非常大的流动性障碍。关于表现原生的规模化解决方案，我也有一些深度思考，由于目前还在实践中，暂时就不分享了。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/7e8b6ed710fd6d45cbcc588_b.jpg& data-rawwidth=&894& data-rawheight=&398& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&894& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/7e8b6ed710fd6d45cbcc588_r.jpg&&&/figure&&br&&br&&p&从意图原生的要求来看，程序化带来的问题就更棘手，我认为这是搜索没有开放程序化交易的根本原因。很显然，&strong&要做到意图原生，首先要搞清用户的场景与意图，其次要在广告选择过程中，确保用户意图与广告候选的相关性(relevance)。&/strong&可是，在程序化交易过程中，广告的选择权在需求方，要保证相关性简直比登天还难。有人说，难道不能由媒体把上下文的意图信息在竞价过程中传给DSP么？麻烦就在这里，你告诉我，我也不一定遵守啊！比方说我是某DSP，管你传什么上下文信息，我一律出下图这样的的广告，就挣钱最多没错了，至于你的相关性和用户体验，跟我有什么关系？而在显示广告中，媒体又很难直接分析返回的创意来判断相关性。&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/cc9cfdb3b81b7667002bef99_b.jpg& data-rawwidth=&979& data-rawheight=&160& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&979& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/cc9cfdb3b81b7667002bef99_r.jpg&&&/figure&&br&&p&不得不说，在PC程序化交易的发展过程中，Google的产品思路和布局一直是一骑绝尘的，大家可以看下面的图。以后有机会，我可以专门写文章介绍一下我对于Google程序化产品的体会。可以说，其宏观思路清晰，产品亮点频出。然而大家不要忘了，&strong&每个人的长处也都是他最大的弱点！&/strong&正因为Google程序化体系太完善成熟，反而在移动时代产生新的问题时，对形式的拘泥有点束缚了手脚。而FB呢，光脚不怕穿鞋的，按原生诉求来解决实际问题，显然比坚持“政治正确”的程序化更有吸引力。在原生化与程序化的阶段性矛盾没有得到解决之前，FB选择了对前者激进、对后者保守的策略。客观地说，在灵活地选择展示和变现方式这方面，FB确实走在了前面（具体的产品点不在这里展开说了）。从结果上看，FB的变现能力和广告质量，也在封闭体系中达到了比Adwords更高的水准，当然也成了移动开发者的变现首选。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/a6ddbfc9209_b.jpg& data-rawwidth=&1648& data-rawheight=&1237& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1648& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/a6ddbfc9209_r.jpg&&&/figure&&br&&p&本文的话题，可能会激发很多相关讨论。由于我的原则是只喷不辩，干脆对几个可能比较共性的问题预先补充如下：&br&&/p&&p&&strong&1. 原生广告流量的程序化。&/strong&没错，这肯定是将来的方向，不过现有的产品由于没有解决跨媒体异型广告位统一交易的问题，绝非真正可以规模化的最终状态。&/p&&p&&strong&2. 移动视频广告的程序化。&/strong&就现状而言，程序化在移动视频流量上是比较有作为的点，也是正确的发力点。不过实际上，移动视频广告也在飞快演进，各种与贴片广告位置、形式、结算和目的都不尽相同的原生视频广告正面临爆发。从这个意义上说，未来移动视频广告的程序化也会有大变化。&/p&&p&&strong&3. FB产品内部是否用的程序化交易？&/strong&这个我不得而知。即使如此，它与向第三方开放的公开竞价也不能认为是一回事，只能说技术相通，但产品目标截然不同。&/p&&p&&strong&4. 关于程序化直投(Programmatic Direct Buy, PDB)。&/strong&个人的观点，认为这一概念的政治意义大于产品意义。不过展开来说的话，一是太费口舌，二是招骂甚多，所以就此打住。&/p&&br&&p&好了，还剩下最后一个严肃的问题，在移动时代，北冥你是不是看好FB而唱衰Google呢？您又猜错了，我的结论恰恰相反。我觉得自己并不是精神分裂，这个结论也来自于对原生化趋势的坚信。或许有人知道，国内有一家做安卓桌面的公司，由于其数据与流量前景，在成立大半年后就达到了10亿美金的估值。那么诸位可以想一想，像安卓这样的生态级产品，前景有多大呢？恐怕其价值是个天文数字。&/p&&br&&p&就我的判断，Google的一众变现专家，应该在研究彻底的原生化变现方案。而在这样的方案成熟之前，是不会像国内迅速崛起的某厂商那样急于变现的。（恕我直言，该厂商的变现现在已经有些动作变形，失之简单粗暴，如果不加调整，恐怕对其手机生态有负面影响。）因此，恰恰是Google对安卓的按兵不同，让我有理由期待其未来。当然，也可能他们啥也没干，是我自己想多了。&/p&&br&&p&我并非站在程序化的对立面。不过在移动环境下，先要解决的现实问题是如何创造高质量的展示机会，然后才是交易模式的问题。没错，孩子将来十有八九是要上大学的，不过如果媳妇还没怀孕呢，全家人坐一块讨论孩子将来上哪个大学，就未免有些唐突了。&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//weixin.qq.com/r/0TvP163EU-Asrem0927D& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&weixin.qq.com/r/0TvP163&/span&&span class=&invisible&&EU-Asrem0927D&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a& (二维码自动识别)&/p&
先进肯定说不上，但是在一些关键产品点上有些很有趣的区别。就移动上的原生生态来说，我先过一篇文章比较：*fljgCivQ0OIVwTyKT2rVewl1z8HCkCSU31wm51F326RfvkSGR38Nd5-s0y8q1FN4QFMkRRB0l1QY6LAGUjAbBKKMB8WnP6yHrrSL0G2goe*sLsBn1BKbe…
本文仅限知乎与「艾格吃饱了」。&br&&br&&p&新手如何入门厨房？2013年时我写过第一版答案，后来觉得有很多不地方写得不够好，便在几千赞的情况下删掉了。一直说要完善它，结果一直到2016年4月才完成。看下去，你就知道为什么工程量这么大了：）&/p&&br&&p&这次，我建议新手直接找一道菜来攻克：&b&青椒炒肉丝&/b&。而整个过程，也真正请来我一位新手朋友体验，看看她在最后能否做好，以及她站在新手角度的理解如何。&/p&&br&&p&为什么选这道菜，原因最后说。以及， 本文这次还要解决一个问题：少许适量一小把、滚刀断生爆香……如何看懂天书一样的中餐菜谱？&/p&&br&&blockquote&&p&&b&少许适量一小把，滚刀断生又爆香，&/b&&/p&&p&&b&看中餐菜谱怎么才能不瞎？&/b&&br&&/p&&/blockquote&&br&&p&我们先百度&b&青椒炒肉丝&/b&的菜谱，你看，一大堆问题：&/p&&p&
1.食材洗净；（多少食材？）&br&&/p&&p&
2.青椒切丝，肉切丝，葱姜蒜切末；（怎么切丝？怎么切末？）&/p&&p&
3.炒锅入油加热，下入葱姜蒜爆香，下入肉丝炒至变白，加酱油少许。（什么是少许啊？）&/p&&p&
4.下入青椒丝煸炒4-5分钟，淋水淀粉少许；（又少许……）&/p&&p&
5.盛出装盘。&/p&&br&&p&新手同学很抓狂，一边猜一边做，做出来是这样：&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/c8cbedc28dc3f_b.jpg& data-rawwidth=&1499& data-rawheight=&1030& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1499& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/c8cbedc28dc3f_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&看着很有食欲对吧？但这是错的。而且真的不好吃：
她凭感觉倒了「少许」酱油，明显咸了。肉丝炒老了，青椒没炒熟。
&/code&&/pre&&/div&&br&&p&让她去请教一位&b&上海厨师资格证的考官&/b&，先从最基本的问题问起。&/p&&br&&p&青椒肉丝，最后她一共炒了5盘。&/p&&br&&blockquote&&p&&b&读懂菜谱第一章&/b&&/p&&p&&b&买多少青椒，多少肉丝？&/b&&/p&&/blockquote&&br&&p&（1）记住这个&strong&结论&/strong&：按两人份算，像青椒肉丝这样的荤素小炒，一盘菜的分量大概在150～200g。&/p&&p&（2）新手不知道食材比例，就按1：1来买，不会错。所以我们需要100克青椒，100克肉。但是，青椒要去芯，于是，我们买了两个青椒，二两肉。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/9ee28fcfeb3a_b.jpg& data-rawwidth=&1446& data-rawheight=&980& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1446& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/9ee28fcfeb3a_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&这个青椒与iPhone6s同宽、8cm长，大约120g重，切丝后大概有50g左右。
我称过，你就不用称了，有个参考就好。
&/code&&/pre&&/div&&br&&blockquote&&strong&读懂菜谱第二章&/strong&&p&&strong&菜，到底要怎么切？&/strong&&br&&/p&&/blockquote&&br&&p&青椒要与肉丝一起切成&strong&统一规格&/strong&的丝儿，这是青椒肉丝好吃的关键！&br&&/p&&p&——青年厨师刘昴星&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/da2ca0a8473ebc029e81f_b.jpg& data-rawwidth=&1140& data-rawheight=&1140& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1140& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/da2ca0a8473ebc029e81f_r.jpg&&&/figure&&br&&p&为什么青椒炒肉丝，最重要的是&strong&切&/strong&法？&/p&&br&&p&这里就涉及，你明白&b&刀工的本质&/b&吗？我们切食物，&strong&不仅&/strong&是追求好看，也和味道有直接关系。整只青椒和整块肉下锅，炒不熟，不好吃。青椒切粗了，也炒不熟，会有生腥气。切得像头发丝一样细，不光浪费时间，也会吸太多油而失去脆感。&/p&&br&&p&青椒和肉要切成多细，才会在时间和口味之间获得平衡？问厨师考官就对了——各种食物规定要怎么切，切成什么尺寸，都是有道理的。&/p&&br&&p&所以&strong&，一盘菜要好吃，其实切法很重要。&/strong&&/p&&br&&p&在青椒肉丝里，青椒打开的正确方式是这样：&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/9b1df324499_b.jpg& data-rawwidth=&1140& data-rawheight=&1140& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1140& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/9b1df324499_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&专业厨师的手势，不仅为了酷炫，也因为这么处理效率最高。
练两只青椒就能会，你试试。
这张有个动图版本，知乎不支持，有需要的话要去微信看。
&/code&&/pre&&/div&&br&&p&去芯去筋后，先切块，再切丝：&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/feeed98c9d9298abbdad5bf811b55fc4_b.jpg& data-rawwidth=&2506& data-rawheight=&2220& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2506& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/feeed98c9d9298abbdad5bf811b55fc4_r.jpg&&&/figure&&br&&p&考官说厨师的标准应该是右一……&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/aa1cecc620a838f4e73dd02b_b.jpg& data-rawwidth=&1436& data-rawheight=&1026& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1436& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/aa1cecc620a838f4e73dd02b_r.jpg&&&/figure&&br&&p&按这个标准来估计大家都吃不上饭了，对新手来说尽量切细、切得均匀就好。&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/80b595abc61d1d57f26f64f9d6254390_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/80b595abc61d1d57f26f64f9d6254390_r.jpg&&&/figure&&br&&p&新手同学发这照片给我时我笑得……然后给她找了个强迫症专用菜板的淘宝链接，比那块塑料垫板好象强一点。&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/11e6c1c40f5eb9405b9fdd0e7b22f2af_b.jpg& data-rawwidth=&452& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&452& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/11e6c1c40f5eb9405b9fdd0e7b22f2af_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&这块砧板叫The OCD Chef，美国牌，全称是「强迫症主厨砧板Obsessive
Chef Cutting Board」，专用来支（嘲）持（笑）热爱厨房的新手。
&/code&&/pre&&/div&&br&&ul&&li&&strong&所以，现在可以来讲解，蔬菜和肉到底怎么切才对？&/strong&&br&&/li&&/ul&&p&&strong&（1）切菜的基本款：&/strong&&strong&丝&/strong&、&strong&柳&/strong&、&strong&条&/strong&、&strong&丁&/strong&、&strong&块&/strong&。&br&&/p&&br&&p&在厨师界，丝、柳、条的长度要求一般是&strong&1寸2&/strong&，丁块有指甲大小丁和小拇指大小菱形丁，块有三角块和滚刀块。&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/c2d1ac97e5b40874afa3e6aa503ac41d_b.jpg& data-rawwidth=&1807& data-rawheight=&1250& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1807& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/c2d1ac97e5b40874afa3e6aa503ac41d_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/fd8b588aab391_b.jpg& data-rawwidth=&1803& data-rawheight=&1086& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1803& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/fd8b588aab391_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&柳和条的区别在于厚度。想想无骨鸡柳和椒盐排条。
&/code&&/pre&&/div&&br&&p&&strong&（2）什么叫顺纹理切肉逆纹理切肉？&/strong&&/p&&br&&p&菜谱上说了「把猪肉顺纹理切成片」……什么叫纹理，你能说说清楚么？&/p&&ul&&li&&p&猪肉、鸡肉要顺纹理切，否则肉丝容易断。&/p&&/li&&li&&p&牛肉要逆纹理切。&/p&&/li&&li&&p&菜刀要锋利，新手会更容易切。&/p&&/li&&/ul&&br&&p&看，肉上横向的平行纹路，就是纹理。&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/3a303e7d75c32fbe83e69d_b.jpg& data-rawwidth=&1449& data-rawheight=&977& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1449& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/3a303e7d75c32fbe83e69d_r.jpg&&&/figure&&br&&p&刀刃和纤维平行，就是顺纹理：&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/f12f7dc0c2439ceaa9b2c_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/f12f7dc0c2439ceaa9b2c_r.jpg&&&/figure&&br&&p&垂直的就是逆纹理：&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/432e84b9dad804a17afa_b.jpg& data-rawwidth=&1437& data-rawheight=&858& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1437& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/432e84b9dad804a17afa_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&strong&（3）滚刀块，就是滚啊滚啊地切～&/strong&&/p&&br&&p&「把笋切滚刀块」……请看分解图：&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/ba65ab4ca0ee658e1c738_b.jpg& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&800& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/ba65ab4ca0ee658e1c738_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&先斜切一刀，把笋向自己「滚」45度，再切一刀。长条形的茄子和笋都可以这么切。
&/code&&/pre&&/div&&br&&p&切番茄，可以切成小三角块。有一个蛮好吃的&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMjM5NTYxODQyMA%3D%3D%26mid%3Didx%3D1%26sn%3D1eeb6ccd31ac10%23rd& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&蕃茄炒蛋，&/a&大家可以试试。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/1b1bfd6f350fa4b3b71ee_b.jpg& data-rawwidth=&1140& data-rawheight=&1140& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1140& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/1b1bfd6f350fa4b3b71ee_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&这么切的原因，是可以让蕃茄的种子和果肉均匀分布在一块上，炒起来不容易分离出水。
&/code&&/pre&&/div&&br&&p&这两张图都有动图版本，知乎不支持，有需要可以去微信看原文。&/p&&br&&blockquote&&p&&strong&读懂菜谱第三章&/strong&&br&&/p&&p&&strong&肉丝怎么上浆，蔬菜怎么焯水&/strong&&br&&/p&&/blockquote&&br&&p&肉丝上浆，是中餐菜谱里常见的手法。&br&&/p&&br&&p&这是&strong&考官对上浆的解释：&/strong&依次放入盐小半调料勺、水2瓷勺、料酒1瓷勺、蛋清1个、淀粉1调料勺。用手抓均，放置一会儿，让肉把水分吃进去。最后倒一层油，保鲜膜封好，放入冰箱腌制20分钟。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/4f4e8c9d2dd_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/4f4e8c9d2dd_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&你看我要写这么多来解释这些，中餐菜谱到底能说人话么……
&/code&&/pre&&/div&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/d7eeca5fb18e79cf86b4eb31e5394772_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/d7eeca5fb18e79cf86b4eb31e5394772_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&我们用了两种量器：调料勺，就是调料罐里的小勺子，不论厂家，容量都差不多；
瓷勺，就是中式单人喝汤瓷勺，也不论厂家，容量一般都在15ml。
&/code&&/pre&&/div&&br&&ul&&li&&strong&顺便说下「焯水」&/strong&&br&&/li&&/ul&&p&焯水，主要目的是&strong&去掉食物中不该有的气味&/strong&。&br&&/p&&br&&p&（1）大块的肉，要用冷水锅焯水，主要为了去除血腥气。把肉放进冷水锅，煮滚后再滚5分钟，直到血沫完全焯出，把肉捞出后冷水冲洗干净。&br&&/p&&br&&p&（2）菜谱上要求给蔬菜焯水，一般为了去掉青草气。水里放3调料勺盐，水滚后放入蔬菜，默数8秒即可。焯过水的蔬菜更容易熟，炒菜时也不吸油。&/p&&br&&blockquote&&p&&strong&读懂菜谱第四章 &/strong&&br&&/p&&p&&strong&热锅冷油，大火爆炒&/strong&&/p&&/blockquote&&br&&p&啊让我们回来说青椒肉丝。&br&&/p&&br&&p&肉丝，考官说，专业建议是&strong&热锅冷油&/strong&，因为放了蛋清上浆，油温一高肉就糊了。&/p&&br&&p&什么叫热锅冷油：开中火把锅子烧到很热，然后倒入大量油，再马上放入上过浆的肉丝温熟。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/e9c5af30a00a06c27bf07d8adeffcb78_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/e9c5af30a00a06c27bf07d8adeffcb78_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&热锅冷油，油量一般是锅子容量的1/4-1/3。炸东西，油量用到锅子容量的1/2。
&/code&&/pre&&/div&&br&&p&入锅后先不要搅动，等油温上来，肉丝成形，再用筷子将肉丝划开轻轻搅动，肉丝变白浮起后捞出。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/e636f3af5cba99d813ce3f_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/e636f3af5cba99d813ce3f_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&这些油并未滚沸，使用油量其实也很少，可以滤出来重复利用。
和少量油大火爆炒肉丝对比了下，结论是热锅冷油炒出来的肉丝的确更滑嫩好吃。
厨师界的规定，不是没有道理的。
&/code&&/pre&&/div&&br&&p&蔬菜，则要&strong&爆炒&/strong&。&/p&&br&&p&&strong&一瓷勺油&/strong&，&strong&七成油温&/strong&爆炒（一会和你说什么叫七成油温），翻炒至青椒丝脱水，边缘微微卷起，即可出锅。这个过程大概用了2分钟。&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/630d212d8e92bba7f0d2f_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/630d212d8e92bba7f0d2f_r.jpg&&&/figure&&br&&ul&&li&&strong&大火小火油温七成热，当然不是用手去试&/strong&&br&&/li&&/ul&&p&什么叫小火、中火、大火？本质是用火的大小，来&strong&控制锅里的温度&/strong&。&br&&/p&&br&&p&&strong&（1）菜谱上说的油温，一根葱就能看&/strong&&/p&&ul&&li&&p&把葱插进油里，观察&strong&气泡&/strong&大小和密度，就能知道油温。要用&strong&葱管&/strong&，葱尖那头插进去没反应。&/p&&/li&&/ul&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/245d0e46f9686ee0dfe3f77a72abc42b_b.jpg& data-rawwidth=&2000& data-rawheight=&744& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2000& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/245d0e46f9686ee0dfe3f77a72abc42b_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&看葱管边的气泡，油温分别为二成、四成和五成。
一成就是热锅冷油。
七八成的油会开始冒青烟，再高的油温一般用不到呢，葱一放下去就焦了。
&/code&&/pre&&/div&&br&&ul&&li&&p&记得把葱擦干，否则……噼里啪啦ā á ǎ à&/p&&/li&&/ul&&br&&p&&strong&（2）不同的油温能做什么？&/strong&&/p&&ul&&li&&p&二成热：调成小火来炒酱料。&/p&&/li&&li&&p&五成热：滑炒肉片。&/p&&/li&&li&&p&七成热：爆香调料（也就是传说中的「炝锅」），爆炒蔬菜也是这个油温。&/p&&/li&&li&&p&八成热：油炸或煎，鱼和肉外皮变得酥脆。&/p&&/li&&/ul&&br&&blockquote&&p&&strong&读懂菜谱第五章&/strong&&br&&/p&&p&&strong&来到了喜闻乐见的「少许」环节&/strong&&br&&/p&&/blockquote&&br&&p&青椒肉丝，我们已经炒完了：肉丝和青椒一起倒入锅内，调味、勾芡、出锅。&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/be5ffa02a07b03eeccfae_b.jpg& data-rawwidth=&1558& data-rawheight=&972& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1558& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/be5ffa02a07b03eeccfae_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&这盘用看的就知道不够好吃，因为淀粉多了，油也多了。
&/code&&/pre&&/div&&br&&p&这个环节也是新手最多困惑的，本章统统都是&strong&知识点。&/strong&&/p&&br&&ul&&li&&strong&名词解释①：适量盐，是多少盐？&/strong&&br&&/li&&/ul&&p&「适量」，就是放下去咸淡刚好，有了味道，但不过头。&br&&/p&&br&&p&这个可以根据自己的口味来确定。200g菜量，第一次先加1调料勺半盐，是我做菜的盐量。尝味后如果觉得不够，再半勺半勺加。&/p&&br&&p&你的口味要自己试，试完，记住这个分量。以及，盐一般是出锅前加。&/p&&br&&ul&&li&&strong&名词解释②：少许盐，是多少盐？&/strong&&br&&/li&&/ul&&p&「少许」，是指一次加进去不会让味道太过头，多用来提鲜和增香。我的习惯是半勺为准，装在调料罐里的调料，用调料勺，比如半勺盐、半勺糖。&br&&/p&&br&&p&装在瓶子里的调料，用瓷勺：半勺生抽、半勺黄酒。&/p&&br&&ul&&li&&strong&名词解释③：断生，不是让你了断人生&/strong&&br&&/li&&/ul&&p&「断生」，说人话，就是炒熟。新手最简单的方法就是&strong&尝&/strong&尝看。&br&&/p&&br&&p&有时候菜谱上让你把大块的肉「煮到断生」，可以用筷子戳戳看。一筷子进去，拔出来不带出血水，就是肉熟了。 &/p&&br&&ul&&li&&strong&名词解释④：爆香&/strong&&br&&/li&&/ul&&p&经常看到菜谱上写，葱蒜姜爆香。这是给菜提香用的。&br&&/p&&br&&p&爆香，就是七成热油温，把葱姜蒜炒出香味。讲究点的，爆香后会把料都捞出，只留香喷喷的油。&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/d534eccef5cf4020625efc525f66bd1b_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/d534eccef5cf4020625efc525f66bd1b_r.jpg&&&/figure&&br&&ul&&li&&strong&名词解释⑤：勾芡&/strong&&br&&/li&&/ul&&p&错误的勾茨：这盘芡勾得太薄了，水水的。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/6d21c1c4ad381badeef6e282_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/6d21c1c4ad381badeef6e282_r.jpg&&&/figure&&br&&p&这是考官提供的厨师界正确勾茨法：8调料勺淀粉，大半碗水，调匀。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/565b0a956a91d3bc0ac2_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/565b0a956a91d3bc0ac2_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&淀粉要用水调开，在出锅前淋上去，才不会结成糊糊。
&/code&&/pre&&/div&&br&&p&更讲究的做法，是单独勾茨。把锅子用&strong&中火&/strong&加热，倒入茨水，保持中火，顺时针搅动直到透明，就成为传说中的玻璃芡：浇在食物上，透亮保温，端上桌时不容易凉。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/ecf_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/ecf_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&锅子不能太热，火大容易糊，记得用中火慢慢加热。
&/code&&/pre&&/div&&br&&p&肉丝儿嫩嫩的，青椒丝儿脆脆的，白玉生青是春天的感觉。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/a29e4d4fb0e7278d0abf17_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/a29e4d4fb0e7278d0abf17_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&拿这盘青椒炒肉丝去考厨师证，能得几分？考官说，80分，切丝再细些，会更好吃。
新手同学玩了个摆盘，我不太赞成这样做。
从颜色上看，肉丝是标准的热锅冷油出品，勾茨到位，的确会比第一盘好吃。
&/code&&/pre&&/div&&br&&ul&&li&其他一些新手可能遇到的问题：&br&&/li&&/ul&1）肉丝要是像这样，糊糊的，可能是腌肉时淀粉或者蛋清放多了，还有就是一定要用手去抓，调料才会吃进去。&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/256c2126cbe8a1a26d63a3ea6bcef880_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/256c2126cbe8a1a26d63a3ea6bcef880_r.jpg&&&/figure&&br&2）此外，还要注意时间分配哟！&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/1debc1fc7d5_b.jpg& data-rawwidth=&941& data-rawheight=&706& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&941& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/1debc1fc7d5_r.jpg&&&/figure&&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&这是新手同学的配图，据说深刻反映了她的内心体验，供大家参考。
&/code&&/pre&&/div&&br&&blockquote&&p&&b&最后，补充并总结一下&/b&&/p&&/blockquote&&ul&&li&&p&我为什么让新手同学选青椒炒肉丝？因为很难炒。荤素要分开处理，涉及到不同油温，涉及到食材刀工——学会这道菜，能搞清楚厨房很多诀窍。&/p&&/li&&li&&p&来自考官的反馈说，这也是考厨师证的必考题。要炒得好，确实有很多讲究。&/p&&/li&&li&新手同学炒了5盘，第1盘在文章开头，不及格。这里4盘，考官打分：&br&&/li&&/ul&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/0c443e4e206fcf000e96ec3dd21910d5_b.jpg& data-rawwidth=&2000& data-rawheight=&2000& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2000& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/0c443e4e206fcf000e96ec3dd21910d5_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&新手同学表示说，学到的一个额外知识点是，菜好看，通常也会意味着好吃。色香味是一体的。
&/code&&/pre&&/div&&br&&ul&&li&&p&新手同学说，过程很确实痛苦，结果很值得。我同意，把这些中餐菜谱的名词学一遍，确实很适合新手入门。其实，对我来说也是一个很好的学习过程。&/p&&/li&&li&&p&本文的考官，是特级烹饪大师、上海名厨毛水生老师。&/p&&/li&&li&&p&微信原文链接，如果你需要看两张切菜的动图：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMjM5NTYxODQyMA%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3Dedd171bdd697b91cbff5b95%23rd& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&少许适量一小把，滚刀断生又爆香，看中餐菜谱怎么才能不瞎？&/a&&/p&&/li&&li&&p&把2013年的第一版原文放在下面，资料备索：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMjM5NTYxODQyMA%3D%3D%26mid%3Didx%3D1%26sn%3Df2661fafeda8f4%23rd& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&学做菜如何入门-2013版&/a&&/p&&/li&&/ul&
本文仅限知乎与「艾格吃饱了」。 新手如何入门厨房？2013年时我写过第一版答案，后来觉得有很多不地方写得不够好，便在几千赞的情况下删掉了。一直说要完善它，结果一直到2016年4月才完成。看下去，你就知道为什么工程量这么大了：） 这次，我建议新手直接…
懒惰，就做搬运工了，把之前回答的搬过来。&br&&br&&br&着题我有资格回答，我用8年，把一间小店，做到了4间店，全在大城市的黄金地段。请允许我保持一点神秘感，别问我店在哪，总之不再国内。&br&&br&在2016年开始的两个月，我的店已经发售了：&br&&br&adidas Yeezy Boost 350 pirate black 2.0&br&adidas NMD &br&adidas NMD R1 pack&br&adidas Tubular Doom&br&Asics Gel Lyte III x Highs & Lows &silverscreen&&br&Asics Gel Lyte III x &Ronnie Fieg &Homage&&br&Asics Gel Lyte V x KicksLab &Phys-Ed&&br&Asics Gel Lyle V x Monkey Time &sand Layer&&br&Saucony Shadow 5500 x Bait &Cruel World 6&&br&Nike Air Force 1 Ultra Flyknit&br&New Balance 998 Ronnie Fieg&br&&br&还有一些没有人排队的，我就不列下来了。&br&&br&～～～～～～～～～分割线～～～～～～～～～&br&&br&首先，Concepts 和 Footlocker 是不一样的存在， 我就先说Concepts这一类。&br&&br&Concepts 这一种店，我们简称为潮鞋店（Hype Sneaker Store)。我，就是在经营着这类型的店。在品牌的眼中，我们的地位，是商业行销价值大于盈利价值。&br&&br&如何被归纳为潮鞋店?&br&当最新，最多人想拥有的鞋子，除了在旗舰专卖店发售之外，你有能够被品牌授权发售。久而久之，就被人家称为潮鞋店。&br&&br&我们如何运作？&br&跟每一间鞋店一样，我们需要提前半年（或3个月）去预卖会，还是会订普通的货来支撑着平时的销售额（当然，潮鞋每每一发售就抢光，店内不卖普通货卖什么）。&br&&br&不一样的地方，就是我们会看到一些机密的产品策划，有时候有鞋样（Sample)有价钱，有时候有鞋样没价钱，有时候没鞋样（甚至图案也没有），通常要立刻决定。&br&&br&量的话，有时能自己决定，有时是品牌决定。&br&&br&更机密的，就只是通过电邮或电话就可以确定了。大多数都必须要很快的做决定，只有少过1天的思考时间。&br&&br&如何成为潮鞋店？&br&限量版的鞋子谁都想要，凭什么给你？从这个方面去想，就能知道答案。比如说：&br&&br&明星效应： 你是明星，有号召力，品牌自然会拉拢。&br&黄金地段： 店处在城市最黄金的地段，还有花费不菲的装潢。&br&知名度 : 网络媒体（Social Media) 处理的很好，让品牌能搜一搜就能完整的了解你店的全部。&br&销售额 ：如何定期地帮品牌增加盈利，就是除了潮鞋，其他鞋都要卖得好。&br&潮流敏感度 ：要对潮流极度敏感，要能准确预测半年后的潮流趋势，要让顾客开始想要拥有的潮鞋的时候，店里面已经卖着了。&br&&br&你的店需要做到什么，品牌如何才能一直支持你？&br&1. 一直无怨言的和品牌商业配合，哪怕有多不合理。明知道这计划会亏得很惨，还是要做。&br&2. 店面一直保持在最好的状态。从服务/装潢/摆设都处在“优越”的状态。&br&3. 一直和顾客保持良好关系，不管人数多寡，有投诉就是坏事。真实经历，就算鞋子只有10双，店外有300人，你也要想办法处理好。&br&4. 要专业，最好能准确的预测销售量。因为有些好的鞋款，还是可以下订单的，如何预测两个月最大的销售量，又不至于要打折就卖完，要达到这一点，要很专业（不然会亏的很惨)。这点做得好，就间接帮助品牌提升商业价值了。&br&5. 公平，对众多品牌中要做到不偏袒任何一方，不然你只能从nike和adidas，两者选一了，别忘了还有NB/REEBOK/VANS/CONVERSE/SAUCONY/ASICS, 少得到这几个牌子的好鞋，都称不上号的潮鞋店。&br&&br&利？&br&1.永远处在球鞋界最顶峰，最想要的鞋子你都买得到。&br&2.一直能参与品牌的策划，能学到最新的商业资讯。&br&&br&弊?&br&1. 一直要保持巅峰状态，一松懈就被下面虎视眈眈的商家爬头了。&br&2. 要跟很多品牌共同进退，有时候真的亏得很惨还要说谢谢。&br&&br&&br&就想到那么多了，再想到才补上。希望这是题主要（想）知道的。&br&&br&&br&Footlocker那一块，改天说吧。
懒惰，就做搬运工了，把之前回答的搬过来。 着题我有资格回答，我用8年，把一间小店，做到了4间店，全在大城市的黄金地段。请允许我保持一点神秘感，别问我店在哪，总之不再国内。 在2016年开始的两个月，我的店已经发售了： adidas Yeezy Boost 350 pirate…
&p&本文来源于今日头条&/p&&p&作者：曹欢欢博士 - 今日头条算法架构师&/p&&p&&br&&/p&&blockquote&今天，算法分发已经是信息平台、搜索引擎、浏览器、社交软件等几乎所有软件的标配，但同时，算法也开始面临质疑、挑战和误解。今日头条的推荐算法，从2012年9月第一版开发运行至今，已经经过四次大的调整和修改。&br&今日头条委托资深算法架构师曹欢欢博士，公开今日头条的算法原理，以期推动整个行业问诊算法、建言算法；通过让算法透明，来消除各界对算法的误解，并逐步推动整个行业让算法更好的造福社会。&br&以下为《今日头条算法原理》全文。&/blockquote&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-b8632ccd4db8baf2245c9_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-b8632ccd4db8baf2245c9_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&今日头条资深算法架构师曹欢欢：&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-08f9d19d8a46d445a122ea_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-08f9d19d8a46d445a122ea_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&本次分享将主要介绍今日头条推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析，内容安全等原理。&/p&&h2&一、系统概览&/h2&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-792c45deb51db2c0d3acc657d0bcb71b_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-792c45deb51db2c0d3acc657d0bcb71b_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&推荐系统，如果用形式化的方式去描述实际上是拟合一个用户对内容满意度的函数，这个函数需要输入三个维度的变量。第一个维度是内容。头条现在已经是一个综合内容平台，图文、视频、UGC小视频、问答、微头条，每种内容有很多自己的特征，需要考虑怎样提取不同内容类型的特征做好推荐。第二个维度是用户特征。包括各种兴趣标签，职业、年龄、性别等，还有很多模型刻划出的隐式用户兴趣等。第三个维度是环境特征。这是移动互联网时代推荐的特点，用户随时随地移动，在工作场合、通勤、旅游等不同的场景，信息偏好有所偏移。结合三方面的维度，模型会给出一个预估，即推测推荐内容在这一场景下对这一用户是否合适。&/p&&p&这里还有一个问题，如何引入无法直接衡量的目标？&/p&&p&推荐模型中，点击率、阅读时间、点赞、评论、转发包括点赞都是可以量化的目标，能够用模型直接拟合做预估，看线上提升情况可以知道做的好不好。但一个大体量的推荐系统，服务用户众多，不能完全由指标评估，引入数据指标以外的要素也很重要。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-e7f6c6df0cb_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-e7f6c6df0cb_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&比如广告和特型内容频控。像问答卡片就是比较特殊的内容形式，其推荐的目标不完全是让用户浏览，还要考虑吸引用户回答为社区贡献内容。这些内容和普通内容如何混排，怎样控制频控都需要考虑。&/p&&p&此外，平台出于内容生态和社会责任的考量，像低俗内容的打压，标题党、低质内容的打压，重要新闻的置顶、加权、强插，低级别账号内容降权都是算法本身无法完成，需要进一步对内容进行干预。&/p&&p&下面我将简单介绍在上述算法目标的基础上如何对其实现。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-b885ad8fc9ef3d460facb_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-b885ad8fc9ef3d460facb_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&前面提到的公式y = F(Xi ,Xu ,Xc)，是一个很经典的监督学习问题。可实现的方法有很多，比如传统的协同过滤模型，监督学习算法Logistic Regression模型，基于深度学习的模型，Factorization Machine和GBDT等。&/p&&p&一个优秀的工业级推荐系统需要非常灵活的算法实验平台，可以支持多种算法组合，包括模型结构调整。因为很难有一套通用的模型架构适用于所有的推荐场景。现在很流行将LR和DNN结合，前几年Facebook也将LR和GBDT算法做结合。今日头条旗下几款产品都在沿用同一套强大的算法推荐系统，但根据业务场景不同，模型架构会有所调整。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-3adb9caa0abced7a138171_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-3adb9caa0abced7a138171_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&模型之后再看一下典型的推荐特征，主要有四类特征会对推荐起到比较重要的作用。&/p&&p&第一类是相关性特征，就是评估内容的属性和与用户是否匹配。显性的匹配包括关键词匹配、分类匹配、来源匹配、主题匹配等。像FM模型中也有一些隐性匹配，从用户向量与内容向量的距离可以得出。&/p&&p&第二类是环境特征，包括地理位置、时间。这些既是bias特征，也能以此构建一些匹配特征。&/p&&p&第三类是热度特征。包括全局热度、分类热度，主题热度，以及关键词热度等。内容热度信息在大的推荐系统特别在用户冷启动的时候非常有效。&/p&&p&第四类是协同特征，它可以在部分程度上帮助解决所谓算法越推越窄的问题。协同特征并非考虑用户已有历史。而是通过用户行为分析不同用户间相似性，比如点击相似、兴趣分类相似、主题相似、兴趣词相似，甚至向量相似，从而扩展模型的探索能力。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-a7f8efda21_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-a7f8efda21_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&模型的训练上，头条系大部分推荐产品采用实时训练。实时训练省资源并且反馈快，这对信息流产品非常重要。用户需要行为信息可以被模型快速捕捉并反馈至下一刷的推荐效果。我们线上目前基于storm集群实时处理样本数据，包括点击、展现、收藏、分享等动作类型。模型参数服务器是内部开发的一套高性能的系统，因为头条数据规模增长太快，类似的开源系统稳定性和性能无法满足，而我们自研的系统底层做了很多针对性的优化，提供了完善运维工具，更适配现有的业务场景。&/p&&p&目前，头条的推荐算法模型在世界范围内也是比较大的，包含几百亿原始特征和数十亿向量特征。整体的训练过程是线上服务器记录实时特征，导入到Kafka文件队列中，然后进一步导入Storm集群消费Kafka数据，客户端回传推荐的label构造训练样本，随后根据最新样本进行在线训练更新模型参数，最终线上模型得到更新。这个过程中主要的延迟在用户的动作反馈延时，因为文章推荐后用户不一定马上看，不考虑这部分时间，整个系统是几乎实时的。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-649efac0f339a44331cf_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-649efac0f339a44331cf_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&但因为头条目前的内容量非常大，加上小视频内容有千万级别，推荐系统不可能所有内容全部由模型预估。所以需要设计一些召回策略，每次推荐时从海量内容中筛选出千级别的内容库。召回策略最重要的要求是性能要极致，一般超时不能超过50毫秒。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-f08e05c163d697eca5b13_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-f08e05c163d697eca5b13_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&召回策略种类有很多，我们主要用的是倒排的思路。离线维护一个倒排，这个倒排的key可以是分类，topic，实体，来源等，排序考虑热度、新鲜度、动作等。线上召回可以迅速从倒排中根据用户兴趣标签对内容做截断，高效的从很大的内容库中筛选比较靠谱的一小部分内容。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-d1ddcd01aca06cc91a83b31cbc79d4c9_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-d1ddcd01aca06cc91a83b31cbc79d4c9_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&h2&二、内容分析&/h2&&p&内容分析包括文本分析，图片分析和视频分析。头条一开始主要做资讯，今天我们主要讲一下文本分析。文本分析在推荐系统中一个很重要的作用是用户兴趣建模。没有内容及文本标签，无法得到用户兴趣标签。举个例子，只有知道文章标签是互联网，用户看了互联网标签的文章，才能知道用户有互联网标签，其他关键词也一样。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-cb79c6d28ab4a4e1264003_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-cb79c6d28ab4a4e1264003_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&另一方面，文本内容的标签可以直接帮助推荐特征，比如魅族的内容可以推荐给关注魅族的用户，这是用户标签的匹配。如果某段时间推荐主频道效果不理想，出现推荐窄化，用户会发现到具体的频道推荐（如科技、体育、娱乐、军事等）中阅读后，再回主feed,推荐效果会更好。因为整个模型是打通的，子频道探索空间较小，更容易满足用户需求。只通过单一信道反馈提高推荐准确率难度会比较大，子频道做的好很重要。而这也需要好的内容分析。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-6eb7845cbeedb4c69aa947_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-6eb7845cbeedb4c69aa947_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&上图是今日头条的一个实际文本case。可以看到，这篇文章有分类、关键词、topic、实体词等文本特征。当然不是没有文本特征，推荐系统就不能工作，推荐系统最早期应用在Amazon,甚至沃尔玛时代就有，包括Netfilx做视频推荐也没有文本特征直接协同过滤推荐。但对资讯类产品而言，大部分是消费当天内容，没有文本特征新内容冷启动非常困难，协同类特征无法解决文章冷启动问题。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-426d04b3c86bc_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-426d04b3c86bc_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&今日头条推荐系统主要抽取的文本特征包括以下几类。首先是语义标签类特征，显式为文章打上语义标签。这部分标签是由人定义的特征，每个标签有明确的意义，标签体系是预定义的。此外还有隐式语义特征，主要是topic特征和关键词特征，其中topic特征是对于词概率分布的描述，无明确意义；而关键词特征会基于一些统一特征描述，无明确集合。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-8e86ba2c5fedad8ff29159_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-8e86ba2c5fedad8ff29159_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&另外文本相似度特征也非常重要。在头条，曾经用户反馈最大的问题之一就是为什么总推荐重复的内容。这个问题的难点在于，每个人对重复的定义不一样。举个例子，有人觉得这篇讲皇马和巴萨的文章，昨天已经看过类似内容，今天还说这两个队那就是重复。但对于一个重度球迷而言，尤其是巴萨的球迷，恨不得所有报道都看一遍。解决这一问题需要根据判断相似文章的主题、行文、主体等内容，根据这些特征做线上策略。&/p&&p&同样，还有时空特征，分析内容的发生地点以及时效性。比如武汉限行的事情推给北京用户可能就没有意义。最后还要考虑质量相关特征，判断内容是否低俗，色情，是否是软文，鸡汤？&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-e2f340e2dccf39d15c51cb_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-e2f340e2dccf39d15c51cb_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&上图是头条语义标签的特征和使用场景。他们之间层级不同，要求不同。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-fe707f27bfb560_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-fe707f27bfb560_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&分类的目标是覆盖全面，希望每篇内容每段视频都有分类；而实体体系要求精准，相同名字或内容要能明确区分究竟指代哪一个人或物，但不用覆盖很全。概念体系则负责解决比较精确又属于抽象概念的语义。这是我们最初的分类，实践中发现分类和概念在技术上能互用，后来统一用了一套技术架构。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-3c408e5b81a77b0ae40789_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&359& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-3c408e5b81a77b0ae40789_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&目前，隐式语义特征已经可以很好的帮助推荐，而语义标签需要持续标注，新名词新概念不断出现，标注也要不断迭代。其做好的难度和资源投入要远大于隐式语义特征，那为什么还需要语义标签？有一些产品上的需要，比如频道需要有明确定义的分类内容和容易理解的文本标签体系。语义标签的效果是检查一个公司NLP技术水平的试金石。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-650e1a1bde9e2334f4ded_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-650e1a1bde9e2334f4ded_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&今日头条推荐系统的线上分类采用典型的层次化文本分类算法。最上面Root，下面第一层的分类是像科技、体育、财经、娱乐，体育这样的大类，再下面细分足球、篮球、乒乓球、网球、田径、游泳...，足球再细分国际足球、中国足球，中国足球又细分中甲、中超、国家队...，相比单独的分类器，利用层次化文本分类算法能更好地解决数据倾斜的问题。有一些例外是，如果要提高召回，可以看到我们连接了一些飞线。这套架构通用，但根据不同的问题难度，每个元分类器可以异构，像有些分类SVM效果很好，有些要结合CNN，有些要结合RNN再处理一下。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-faa404d321e56d9_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-faa404d321e56d9_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&上图是一个实体词识别算法的case。基于分词结果和词性标注选取候选，期间可能需要根据知识库做一些拼接，有些实体是几个词的组合，要确定哪几个词结合在一起能映射实体的描述。如果结果映射多个实体还要通过词向量、topic分布甚至词频本身等去歧，最后计算一个相关性模型。&/p&&h2&三、用户标签&/h2&&p&内容分析和用户标签是推荐系统的两大基石。内容分析涉及到机器学习的内容多一些，相比而言，用户标签工程挑战更大。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-7e2b7ed6fcdd_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-7e2b7ed6fcdd_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&今日头条常用的用户标签包括用户感兴趣的类别和主题、关键词、来源、基于兴趣的用户聚类以及各种垂直兴趣特征（车型，体育球队，股票等）。还有性别、年龄、地点等信息。性别信息通过用户第三方社交账号登录得到。年龄信息通常由模型预测，通过机型、阅读时间分布等预估。常驻地点来自用户授权访问位置信息，在位置信息的基础上通过传统聚类的方法拿到常驻点。常驻点结合其他信息，可以推测用户的工作地点、出差地点、旅游地点。这些用户标签非常有助于推荐。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-329d9150533cdf11bda75fdde04b864f_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-329d9150533cdf11bda75fdde04b864f_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&当然最简单的用户标签是浏览过的内容标签。但这里涉及到一些数据处理策略。主要包括：一、过滤噪声。通过停留时间短的点击，过滤标题党。二、热点惩罚。对用户在一些热门文章（如前段时间PG One的新闻）上的动作做降权处理。理论上，传播范围较大的内容，置信度会下降。三、时间衰减。用户兴趣会发生偏移，因此策略更偏向新的用户行为。因此，随着用户动作的增加，老的特征权重会随时间衰减，新动作贡献的特征权重会更大。四、惩罚展现。如果一篇推荐给用户的文章没有被点击，相关特征（类别，关键词，来源）权重会被惩罚。当然同时，也要考虑全局背景，是不是相关内容推送比较多，以及相关的关闭和dislike信号等。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-ce40d1e358fde0_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-ce40d1e358fde0_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&用户标签挖掘总体比较简单，主要还是刚刚提到的工程挑战。头条用户标签第一版是批量计算框架，流程比较简单，每天抽取昨天的日活用户过去两个月的动作数据，在Hadoop集群上批量计算结果。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-6d7c24492a72edf315e8a2_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-6d7c24492a72edf315e8a2_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&但问题在于，随着用户高速增长，兴趣模型种类和其他批量处理任务都在增加，涉及到的计算量太大。2014年，批量处理任务几百万用户标签更新的Hadoop任务，当天完成已经开始勉强。集群计算资源紧张很容易影响其它工作，集中写入分布式存储系统的压力也开始增大，并且用户兴趣标签更新延迟越来越高。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-c3c1a0defc06886cbb3f2d4ed04ed0a0_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-c3c1a0defc06886cbb3f2d4ed04ed0a0_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&面对这些挑战。2014年底今日头条上线了用户标签Storm集群流式计算系统。改成流式之后，只要有用户动作更新就更新标签，CPU代价比较小，可以节省80%的CPU时间，大大降低了计算资源开销。同时，只需几十台机器就可以支撑每天数千万用户的兴趣模型更新，并且特征更新速度非常快，基本可以做到准实时。这套系统从上线一直使用至今。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-fc67aad379bdb07fcc501_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-fc67aad379bdb07fcc501_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&当然，我们也发现并非所有用户标签都需要流式系统。像用户的性别、年龄、常驻地点这些信息，不需要实时重复计算，就仍然保留daily更新。&/p&&h2&四、评估分析&/h2&&p&上面介绍了推荐系统的整体架构，那么如何评估推荐效果好不好？&/p&&p&有一句我认为非常有智慧的话，“一个事情没法评估就没法优化”。对推荐系统也是一样。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-36cdaf17b7_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-36cdaf17b7_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&事实上，很多因素都会影响推荐效果。比如侯选集合变化，召回模块的改进或增加，推荐特征的增加，模型架构的改进在，算法参数的优化等等，不一一举例。评估的意义就在于，很多优化最终可能是负向效果，并不是优化上线后效果就会改进。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-2504dbfaad1e874a3207ac_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-2504dbfaad1e874a3207ac_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&全面的评估推荐系统，需要完备的评估体系、强大的实验平台以及易用的经验分析工具。所谓完备的体系就是并非单一指标衡量，不能只看点击率或者停留时长等，需要综合评估。过去几年我们一直在尝试，能不能综合尽可能多的指标合成唯一的评估指标，但仍在探索中。目前，我们上线还是要由各业务比较资深的同学组成评审委员会深入讨论后决定。&/p&&p&很多公司算法做的不好，并非是工程师能力不够，而是需要一个强大的实验平台，还有便捷的实验分析工具，可以智能分析数据指标的置信度。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-164ba16ec30fde5c7de2e0_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-164ba16ec30fde5c7de2e0_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&一个良好的评估体系建立需要遵循几个原则，首先是兼顾短期指标与长期指标。我在之前公司负责电商方向的时候观察到，很多策略调整短期内用户觉得新鲜，但是长期看其实没有任何助益。&/p&&p&其次，要兼顾用户指标和生态指标。今日头条作为内容分创作平台，既要为内容创作者提供价值，让他更有尊严的创作，也有义务满足用户，这两者要平衡。还有广告主利益也要考虑，这是多方博弈和平衡的过程。&/p&&p&另外，要注意协同效应的影响。实验中严格的流量隔离很难做到，要注意外部效应。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-9388c1bee9a5a2b7b83b840e91b2da56_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-9388c1bee9a5a2b7b83b840e91b2da56_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&强大的实验平台非常直接的优点是，当同时在线的实验比较多时，可以由平台自动分配流量，无需人工沟通，并且实验结束流量立即回收，提高管理效率。这能帮助公司降低分析成本，加快算法迭代效应，使整个系统的算法优化工作能够快速往前推进。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-7c6c3ebf209fd825a1ce00d714a49d18_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-7c6c3ebf209fd825a1ce00d714a49d18_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&这是头条A/B Test实验系统的基本原理。首先我们会做在离线状态下做好用户分桶，然后线上分配实验流量，将桶里用户打上标签，分给实验组。举个例子，开一个10%流量的实验，两个实验组各5%，一个5%是基线，策略和线上大盘一样，另外一个是新的策略。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-e846cb6ca778c0c27a0dba30c2dc958b_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-e846cb6ca778c0c27a0dba30c2dc958b_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&实验过程中用户动作会被搜集，基本上是准实时，每小时都可以看到。但因为小时数据有波动，通常是以天为时间节点来看。动作搜集后会有日志处理、分布式统计、写入数据库，非常便捷。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-a3f6d554ce6e42817fdee217ac7c55d9_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-a3f6d554ce6e42817fdee217ac7c55d9_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&在这个系统下工程师只需要设置流量需求、实验时间、定义特殊过滤条件，自定义实验组ID。系统可以自动生成：实验数据对比、实验数据置信度、实验结论总结以及实验优化建议。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-9ec108ce4c058a2f9b44f_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-9ec108ce4c058a2f9b44f_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&当然，只有实验平台是远远不够的。线上实验平台只能通过数据指标变化推测用户体验的变化，但数据指标和用户体验存在差异，很多指标不能完全量化。很多改进仍}
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&签到排名：今日本吧第个签到，本吧因你更精彩，明天继续来努力！
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该删掉的防火墙 杀毒 什么的 全部都删掉了。。。 还是一直-16 。。好揪心。。。
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&为了方便广大作者访问简单游作者论坛，并使用论坛的特殊功能，需联系作者专员开通相关权限.&&请务必按照以下步骤进行操作：&1、注册简单游平台账号（如已拥有则无需注册）&注册地址：http://user.jdyou.com/Register.aspx2、登陆简单游论坛激活账号（登入即可激活）&论坛地址： &注册好简单游账号，并登录简单游论坛激活后，还需要激活论坛账号的绑定邮箱，并且为账号添加好安全提问，之后即可按照以下图示进行绑定简单游账号。&&3、进入作者后台管理页面，点击&安全设置&，选择&绑定简单游账号&进行绑定操作。如下图：&&4、联系作者专员开通作者论坛权限&账号绑定其他功能概述：作者帐号绑定是为了更好的让作者测试自己的脚本,此绑定帐号必须为简单游的已注册帐号.且没有订购过自己的脚本.一经绑定,将无法修改,因此请慎用该绑定功能!如发现绑定的帐号被盗时,请即时更改绑定帐号的密码。&
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1 软件简介
“简单游”是一款在国家版权局注册登记的合法商业软件，是目前国内最大的网络游戏辅助脚本交易平台，以“绿色安全、健康合法、功能丰富”等品牌形象建立起良好的用户口碑。 简单游7主界面自创立来，总注册用户超过1000万，平均每日在线超过40万人次。目前包含了最新热的500多款网络游戏，5000多个网游绿色辅助脚本。所提供脚本均严格遵照商业软件使用协议，旨在帮助玩家实现人性化的游戏输入和游戏操作，提供更多的个性化游戏可能，减少游戏疲劳，增加游戏乐趣。 [1]简单游软件版本号：7.35.4913 软件大小：4.92MB（完整安装包）/4.28MB（免安装压缩包） 更新日期： 应用平台：所有windows操作系统 MD5：17E40A10B41D（完整安装包）/F0D546E1DEE6BD4C28F65（免安装压缩包）
2 7.0版本介绍
2.1 全新界面引爆视觉
一、全面的UI界面，全新的视觉感受 简单游7全新界面引爆视觉(6张)[2] 二、脚本列表展开效果，快速预览更多信息 三、添加更新脚本标识，及时了解脚本动态 四、分离交流群和专区公告， 内容一目了 五、优化充值界面，操作更直观 六、优化新手体验，增加引导提示
2.2 全新功能 快速上手
一、推出绑定手机功能 二、增加短消息到达提示 三、增加搜索游戏专区功能 四、增加一键返回已打开脚本功能 五、增加“最近使用脚本”快捷启动模块 六、内嵌网页客服中心问题列表
2.3 解决问题 优化体验
一、解决旧版本个别界面无法直接切换的问题 二、修正旧版本界面字符不规范的问题 三、解决重复弹窗问题
2.4 VIP功能
1、订购大优惠：一次性订购四周赠送10天 2、有买就有送：订购一周即送1天 3、节日更优惠：享受比一般会员更多的节日优惠特权 4、一元订脚本：活动充值有机会获取1元秒杀脚本的特权 5、积分换礼品：充值获积分，好礼换不停（即将推出） 6、脚本先体验：VIP用户有机会优先使用体验区脚本（即将推出） 7、新功能脚本：VIP用户将第一时间体验全新功能脚本（即将推出） 8、服务更快捷：专享VIP客服服务通道，优先为你排忧解难。
2.5 辅助工具
游戏辅助工具，即主要通过模拟键盘鼠标动作等手段，帮助用户在游戏过程中（或其他软件操作过程中）实现个性化和人性化的游戏操作，减少容易引起疲劳的机械化操作，从而在不触犯游戏版权，不触犯任何法律法规的基础上，有效增加游戏乐趣的合法工具软件。 著名的全球市场咨询和顾问机构IDC，在其权威报告《2003年度中国游戏产业报告》中，对外挂作出了如下定义： 外挂是某些人利用自己的电脑技术，专门针对一个或多个网络游戏，通过改变网络游戏软件的部分程序，制作而成的作弊程序。用户利用外挂这种作弊手段可以轻易得到其他正常用户无法得到，或必须通过长期运行程序才能得到的游戏效果，表现有许多种，比如在角色扮演游戏中，使用外挂者比正常用户奔跑快、攻击威力加大、获得更多的游戏道具等，从而对游戏本身和正常用户都造成严重影响。 在这个权威观点的基础上，结合外挂的技术发展，对于网络游戏的特定衍生物“外挂”，简单游提出了与时俱进的定义。 外挂即网络游戏作弊程序，它采取修改网络游戏客户端程序，拦截或修改游戏客户端与服务器端之间的数据传输，利用游戏BUG等技术手段中的一种或多种方式，在网络游戏中获取游戏运营方不予认可的不正当利益。用户利用外挂这种作弊手段，可以在网络游戏中轻易得到其他用户采取正常游戏方式而无法得到，或必须通过长期进行游戏才能得到的效果，从而对游戏本身和正常用户都造成严重影响。
2.6 再创佳绩
华军软件园评选凭借客观公正的评选精神和专业水准，在业界被视为最具权威的奖项之一。2010年的简单游秉承6年以来始终坚持将网游玩家的需求和体验放在首位的企业服务，不断优化软件应用提供更多的技术支持，开发功能更加强大的脚本服务。最终获得了评委的好评及广大用户的支持，最终获得年度新锐软件奖！ PChome电脑之家是国内最优秀的IT及消费电子产品主流资讯平台，在互联网上有着极大的覆盖面和影响力。在由Pchome电脑之家举办的“2010PChome年度产品评奖”中，简单游众望所归，荣获PChome电脑之家“编辑推荐”奖。简单游此次在众多软件中脱颖而出，充分体现了其本身的品质以及网友对该产品的喜爱与支持。 eNet硅谷动力网站作为中国最具影响力的IT门户网站之一，其每年一度的“金e奖”也成为了最具权威的奖项之一，成了众多IT业厂商检验2010年成绩的代表性指标。而简单游凭借其业界领先的综合实力和及无懈可击的表现，得到评委及用户的一致认可，荣获2010年度品牌新星奖！安全性 简单游已顺利通过国内外十家知名媒体的安全认证，其中被广为熟知的有瑞星杀毒、天空软件站、霏凡软件站、华军软件、新浪、IT168等，保证简单游的安装、使用、卸载全过程无病毒、无木马、无任何恶意行为。同时简单游也获得了瑞星云安全认证。
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简单游7.0版公测评测 新增新手引导系统
如今新版简单游软件开启7.0公测，简单游是国内知名的网络游戏脚本交易平台，自创立六年来，玩家总注册用户达到1000万，平均每日在线40万人次，积累了大量的按键精灵忠实玩家，目前包含了最新热的400款网络游戏，5000个网游辅助工具。超过1000名游戏实力作者入驻，使得越来越多用户选择简单游。让我们来看看新版软件，在功能上有哪些新增与优化呢，以及小编对简单游产品点评看法。
一、新版界面优化：新增新手引导系统
(图1)简单游7新版界面
简单游界面重铸优化打造，UI靓丽动人，能够与Windows7系统各种特效完美整合，左边是直排菜单，右边为最新动态与网游新闻，正中央显示用户帐号使用情况、帐号余额、账户积分。简单游7界面新增“进入脚本仓库”按钮，大大降低了新手用户使用简单游技术门槛。
这样巧妙设计在软件中属上乘，充分考虑新用户需求、改善界面UI照顾老用户体验，新增了下方7.0版用户反馈，软件右下方还提示程序版本，用户通过界面将简单游版本情况尽在掌握。
新增“已打开”按钮：
简单游7.0版加入“已打开”显示窗，使得过去脚本打开状态繁琐步骤得到重大改善，通过快速切换打开脚本状态，是一个优秀方便的信息传递按钮。
(图2)进入简单游脚本库
通过“进入脚本仓库”按钮到达“脚本仓库”，热门脚本一搜到位。
简单游7.0版软件UI全新打造，为通过简单游平台搜索游戏脚本提供了极大便利。
简单游V7版 畅玩游戏轻松便捷
二、简单游V7版 畅玩游戏轻松便捷
(图3)游戏内测激活码给力发放
任何一款新游戏内测帐号、内测激活码都是稀有资源，简单游7.0界面短消息把珍贵给力资源整合到一起，其中包括了系统消息与会员消息，系统消息会定期发放测试帐号，会员消息用户能够收到本人相关信息。归纳说，简单游综合游戏信息平台协调了信息输送梳理。
(图4)搜索游戏
简单游7.0植入游戏脚本搜索条，让我们告别那个“笨软件”，搜索栏引入搜索引擎“关键词匹配技术”。假设用户搜索“魔兽世界”脚本，在简单游中键入魔兽点击“魔兽世界”匹对结果，一样能够搜索出想要的游戏名。
简单游坚持微创新，坚持做用户体验。老用户感受尤为明显，操作上便捷变化。
简单游脚本界面显示革命
三、永远领“鲜” 简单游脚本界面显示革命
(图5)简单游新脚本标识
简单游脚本库十分丰富，一个QQ三国练级脚本，就有多个版本。作为用户，通常会使用多个脚本，简单游全新设计帮助用户快速了解脚本更新状态，通过“N”字提示用户关注脚本变化，非常实用。
(图6)简单游管理用户脚本记录
新版简单游对于游戏脚本管理作出调整，打开简单游7.0界面，用户常用脚本会显示，免去了反复查找产生的繁琐，瞬间即可打开脚本。
通过简单游7.0快速打开游戏脚本，对有特殊情况游戏如：热门服务器维护完成人群蜂拥而入，测试服务器未满抢先登入有重大意义，如何高效执行游戏脚本，直接体现在简单游软件设计理念上。
简单游7.0在脚本识别上新增创意举动，用户脚本记录管理也做的到位，重点改善了脚本相关用户体验。
简单游加强账号安全保护措施
四、简单游7.0版 简单游加强账号安全保护措施
(图7)简单游帐号安全保障
简单游7.0版打造中国行业游戏脚本旗舰平台，平台账户安全性至关重要，简单游提供了“手机免费绑定”功能，同时可以设立“密保邮箱”、“密保问题”多种方式保障用户安全。整条安全体系完备，用户一旦帐号出现异常，均可通过这些功能来保驾护航。
(图8)简单游通过杀毒安全测试
通过业界著名VirSCAN.org在线扫描，小编用37款国际知名杀毒软件严格扫描简单游7.0版，用户完全可以安心使用。
安全性是一款平台软件首选。简单游无论从帐号安全验证系统，程序自身安全性设计，都十分出色。
简单游7.0测试版总结
简单游作为全国最大游戏绿色脚本交易平台，全新发布7.0版彻底推倒重置软件UI，软件界面华丽美观，脚本库优化后，用户使用便捷，众多新功能加入，软件整体用户体验提升，安全性能出众。一句话：简单游7.0版老用户抓紧升，新用户别犹豫！
官方网站：
软件名称：
简单游绿色游戏脚本交易平台
版本信息：
软件大小：
软件语言：先进肯定说不上，但是在一些关键产品点上有些很有趣的区别。就移动上的原生生态来说，我先过一篇文章比较：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3Ftimestamp%3D%26src%3D3%26ver%3D1%26signature%3DpqCgVX0Z4anh0-ZgVUmQNC6kqDkiZGSOihLrMutklz1zXJxjgDTf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&mp.weixin.qq.com/s?&/span&&span class=&invisible&×tamp=&src=3&ver=1&signature=pqCgVX0Z4anh0-ZgVUmQNC6kqDkiZGSOihLrMutklz1zXJxjgDTf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&*fljgCivQ0OIVwTyKT2rVewl1z8HCkCSU31wm51F326RfvkSGR38Nd5-s0y8q1FN4QFMkRRB0l1QY6LAGUjAbBKKMB8WnP6yHrrSL0G2goe*sLsBn1BKbeU=&br&&br&Google为何被Facebook弯道超车——程序化与原生化的阶段性矛盾&br&&br&&p&近来有两则大洋彼岸的消息，在国内的广告技术界激起了不小的波澜。一则是苹果关闭其移动广告平台iAd，一则是Facebook中止了其DSP产品计划。出于国内广告技术界对于移动和程序化概念的热捧，有许多行业大佬纷纷站出来，揶揄两家巨头在移动广告被浩浩汤汤的程序化洪流所抛弃。路见不平，拔刀相助，今天我就从一个产品狗的角度，谈谈对于移动广告程序化和原生化的看法，声援一下Facebook和苹果这两个阶级兄弟！（画外音：人家用得着你声援么？）&br&&/p&&br&&p&本文探讨的范畴，是Google和FB在第三方移动开发者中的地位，并不主要关注其站内流量的变现。有一些专家评价，说FB的产品技术玩不转第三方生态，退而专注自有流量变现。我不知道这样的判断从何而来，但是显然十分荒谬。好事者可以去市场上了解一下（不知道找谁了解的，我可以帮忙介绍）。&strong&就现状来说，第三方移动开发者在变现方面对FB的依赖，要远远高于Google。粗估一个数字，基本上开发者送给FB的变现流量，基本上是送给Google的两倍以上。&/strong&那么在程序化广告有着多年深入布局的Google，为什么在移动上会失掉对第三方开发者的统治地位呢？&/p&&br&&p&具体分析这个问题之前，先给大家提一个思考问题：为什么在数字广告领域占据了小半壁江山的搜索广告，从来就没有过程序化的交易模式？&strong&当然，如果有的读者跳出来跟我抬杠：谁说搜索不是程序化交易？那么请你自觉给本文打赏个大红包，我可以给你补上一节基础课。&/strong&&br&&/p&&br&&p&在展示广告领域，整个业界在PC时代很可能走过了一条不那么正确的道路。最初Yahoo!在网页上开始放广告时，完全把自己当成了一本杂志，所以自然地采用了“条幅(Banner)”这种形式。后来的历史，从封闭式竞价的Network方式到开放式竞价的程序化交易方式，就总体趋势而言，显示广告的决策权逐渐向需求方（广告主）发生转移。&strong&从媒体的视角来看，除了一些自行销售的广告流量外，广告位已经变成了“殖民地”（见下图）；从产业的角度来看，则正是这种标准化、规模化的“殖民地”变现方式，催生了大规模、高流动性的程序化交易市场。&/strong&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/4f47e529bc910be811a93_b.jpg& data-rawwidth=&554& data-rawheight=&247& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&554& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/4f47e529bc910be811a93_r.jpg&&&/figure&&br&&/p&&br&&p&到了移动时代，我们突然发现这样的“殖民地”式变现思路，有点儿难以为继了。为什么呢？因为移动设备的屏幕太小了，原本在PC浏览器上可以视而不见的标准广告位，在手机上就变成了“眼中钉、肉中刺”；另外一个更致命的问题，是触屏操作远比鼠标操作误点率高得多，试想你正在聚精会神玩游戏，却因为误点了上面的Banner而中断，不骂街还等什么？对于媒体来说，这样的变现显然得不偿失。&br&&/p&&br&&p&作为一个移动互联网用户，诸位可以自己想一想，在什么好应用里看到过Banner与插屏（部分游戏有些质量还不错的插屏位置）广告么？如果不多，那么移动程序化交易市场里的Banner与插屏都是来自哪里呢？&strong&我非常负责任地说，有很大一部分来自于那些本身就以变（zuo4）现（bi4）为使命的应用。&/strong&因此，如果一个广告产品的存量仍然以banner与插屏为主，比如说iAd和类似于某家那样的 Ad Exchange，确实没有任何继续运营下去的意义了。关掉它，才是符合三个代表和中（美）国梦的正确决策。&/p&&br&&p&看到这里，肯定有人要急了：你丫眼瞎了么，没看到移动广告的迅猛增长么？诸位稍安勿躁，听我说完再骂也不迟。其实，移动广告的增长，除了正比于流量红利的搜索广告增长，更重要的引擎来自于所谓“原生广告”。之所以给原生广告打个引号，是因为这个概念实在是鱼龙混杂。就我的观察，中国市场真正懂得原生广告产品精髓的人，到不了两位数。有人会说，原生不就是软文么？也有人说，原生不就是信息流么？&strong&甚至有某些互联网公司，在变现上为了拥抱原生，正在将其用户产品纷纷改造成信息流的样式，这样的思路，可以说是“削足适履”。&/strong&&/p&&br&&p&诚然，原生广告在移动上的发迹，起源于信息流广告。或者说，是FB在信息流广告上收入的快速增长，给市场带来了信心。（下图是表现原生的信息流广告鼻祖“Promoted Tweets”，之所以举PC的例子，是希望大家把原生与移动绑定起来的思维桎梏。）我们直接讨论信息流广告的产品本质，实际上是&strong&“付费内容（广告）的展示样式与自然内容基本一致”，我们把这一点叫做“表现原生”&/strong&。只要符合这个产品原则，不论是不是信息流，效果都会很不错。请大家注意，&strong&表现原生的产品原则，是广告适应要内容，而不是为了变现把内容都变成信息流。&/strong&一定会有人反问我，那么你说出了信息流还有什么成功的原生广告案例呢？嘿嘿，您这叫抬杠学能耐，我只能说，在游戏、桌面、图片乃至输入法等各类移动应用中，原生化都已经有了很多成熟的非信息流式落地方案，我也了解一些，这里就不展开说了。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/87d68cf360c36fdbbcae75_b.jpg& data-rawwidth=&1023& data-rawheight=&515& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1023& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/87d68cf360c36fdbbcae75_r.jpg&&&/figure&&br&&br&&p&表现原生是不是原生的全部呢？并不是。我们更加希望做到的，是所谓“意图原生”。&strong&什么是意图原生呢？就是广告的选择和决策，最好能符合用户所处的场景与意图。&/strong&比方说，一个旅游app的信息流里，显然酒店广告比电商广告的效果要好，用户体验也要好（这个更关键）；再比如，当用户在工作场景时，投放游戏广告显然是不合适的，效果也不会好。在移动环境下了解场景与意图，比起PC来说，有天然的数据优势。有人会问，意图原生是不是上下文广告呢？我们只能说，上下文广告的方向也是如此，不过由于自然语言理解等技术上的瓶颈，其结果并不令人满意。&/p&&br&&p&那么，符合“表现原生”与“意图原生”的广告产品，什么时候才会在市场上出现呢？其实，这样的产品早就有了啊，它就是搜索广告。在搜索广告中，展示样式与自然结果一致自不必说；由于用户意图非常清晰，意图原生也可以做到。因此，希望诸位从产品本质上理解搜索广告比显示广告RPM高那么多的原因，正因为它是彻底原生的。而移动时代的原生广告，虽然刚开始探索表现原生这一个点，就已经尝到了巨大的甜头，未来的空间可想而知。&br&&/p&&br&&p&再回到程序化。其实，我本人和整个业界的愿望一样，都希望程序化这样灵活高效的交易方式能够在移动时代继续发挥重要作用。然而，就现状而言，原生化和程序化之间，确实存在一些产品上还没有解决的矛盾点，而这些矛盾点也无非来自“表现原生”和“意图原生”这两个根本诉求。&/p&&br&&p&&strong&从表现原生的要求来看，同样一条广告，必然会在不同的媒体场景下表现出不同的样式。&/strong&比方说，同样是app下载类广告，在不同的媒体上，可能会变现出下图这些完全不同的样式。这显然给需求方的采买带来了新的产品问题：原来程序化交易中的跨媒体采购过程，需要按照不同的媒体适配成不同的样式。什么？有人说给每个媒体单独做一版创意？很遗憾，他在商业产品方面还没有入门。这个产品问题不解决，在真正原生的广告市场中实现灵活的程序化交易，将有非常大的流动性障碍。关于表现原生的规模化解决方案，我也有一些深度思考，由于目前还在实践中，暂时就不分享了。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/7e8b6ed710fd6d45cbcc588_b.jpg& data-rawwidth=&894& data-rawheight=&398& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&894& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/7e8b6ed710fd6d45cbcc588_r.jpg&&&/figure&&br&&br&&p&从意图原生的要求来看，程序化带来的问题就更棘手，我认为这是搜索没有开放程序化交易的根本原因。很显然，&strong&要做到意图原生，首先要搞清用户的场景与意图，其次要在广告选择过程中，确保用户意图与广告候选的相关性(relevance)。&/strong&可是，在程序化交易过程中，广告的选择权在需求方，要保证相关性简直比登天还难。有人说，难道不能由媒体把上下文的意图信息在竞价过程中传给DSP么？麻烦就在这里，你告诉我，我也不一定遵守啊！比方说我是某DSP，管你传什么上下文信息，我一律出下图这样的的广告，就挣钱最多没错了，至于你的相关性和用户体验，跟我有什么关系？而在显示广告中，媒体又很难直接分析返回的创意来判断相关性。&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/cc9cfdb3b81b7667002bef99_b.jpg& data-rawwidth=&979& data-rawheight=&160& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&979& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/cc9cfdb3b81b7667002bef99_r.jpg&&&/figure&&br&&p&不得不说，在PC程序化交易的发展过程中，Google的产品思路和布局一直是一骑绝尘的，大家可以看下面的图。以后有机会，我可以专门写文章介绍一下我对于Google程序化产品的体会。可以说，其宏观思路清晰，产品亮点频出。然而大家不要忘了，&strong&每个人的长处也都是他最大的弱点！&/strong&正因为Google程序化体系太完善成熟，反而在移动时代产生新的问题时，对形式的拘泥有点束缚了手脚。而FB呢，光脚不怕穿鞋的，按原生诉求来解决实际问题，显然比坚持“政治正确”的程序化更有吸引力。在原生化与程序化的阶段性矛盾没有得到解决之前，FB选择了对前者激进、对后者保守的策略。客观地说，在灵活地选择展示和变现方式这方面，FB确实走在了前面（具体的产品点不在这里展开说了）。从结果上看，FB的变现能力和广告质量，也在封闭体系中达到了比Adwords更高的水准，当然也成了移动开发者的变现首选。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/a6ddbfc9209_b.jpg& data-rawwidth=&1648& data-rawheight=&1237& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1648& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/a6ddbfc9209_r.jpg&&&/figure&&br&&p&本文的话题，可能会激发很多相关讨论。由于我的原则是只喷不辩，干脆对几个可能比较共性的问题预先补充如下：&br&&/p&&p&&strong&1. 原生广告流量的程序化。&/strong&没错，这肯定是将来的方向，不过现有的产品由于没有解决跨媒体异型广告位统一交易的问题，绝非真正可以规模化的最终状态。&/p&&p&&strong&2. 移动视频广告的程序化。&/strong&就现状而言，程序化在移动视频流量上是比较有作为的点，也是正确的发力点。不过实际上，移动视频广告也在飞快演进，各种与贴片广告位置、形式、结算和目的都不尽相同的原生视频广告正面临爆发。从这个意义上说，未来移动视频广告的程序化也会有大变化。&/p&&p&&strong&3. FB产品内部是否用的程序化交易？&/strong&这个我不得而知。即使如此，它与向第三方开放的公开竞价也不能认为是一回事，只能说技术相通，但产品目标截然不同。&/p&&p&&strong&4. 关于程序化直投(Programmatic Direct Buy, PDB)。&/strong&个人的观点，认为这一概念的政治意义大于产品意义。不过展开来说的话，一是太费口舌，二是招骂甚多，所以就此打住。&/p&&br&&p&好了，还剩下最后一个严肃的问题，在移动时代，北冥你是不是看好FB而唱衰Google呢？您又猜错了，我的结论恰恰相反。我觉得自己并不是精神分裂，这个结论也来自于对原生化趋势的坚信。或许有人知道，国内有一家做安卓桌面的公司，由于其数据与流量前景，在成立大半年后就达到了10亿美金的估值。那么诸位可以想一想，像安卓这样的生态级产品，前景有多大呢？恐怕其价值是个天文数字。&/p&&br&&p&就我的判断，Google的一众变现专家，应该在研究彻底的原生化变现方案。而在这样的方案成熟之前，是不会像国内迅速崛起的某厂商那样急于变现的。（恕我直言，该厂商的变现现在已经有些动作变形，失之简单粗暴，如果不加调整，恐怕对其手机生态有负面影响。）因此，恰恰是Google对安卓的按兵不同，让我有理由期待其未来。当然，也可能他们啥也没干，是我自己想多了。&/p&&br&&p&我并非站在程序化的对立面。不过在移动环境下，先要解决的现实问题是如何创造高质量的展示机会，然后才是交易模式的问题。没错，孩子将来十有八九是要上大学的，不过如果媳妇还没怀孕呢，全家人坐一块讨论孩子将来上哪个大学，就未免有些唐突了。&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//weixin.qq.com/r/0TvP163EU-Asrem0927D& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&weixin.qq.com/r/0TvP163&/span&&span class=&invisible&&EU-Asrem0927D&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a& (二维码自动识别)&/p&
先进肯定说不上，但是在一些关键产品点上有些很有趣的区别。就移动上的原生生态来说，我先过一篇文章比较：*fljgCivQ0OIVwTyKT2rVewl1z8HCkCSU31wm51F326RfvkSGR38Nd5-s0y8q1FN4QFMkRRB0l1QY6LAGUjAbBKKMB8WnP6yHrrSL0G2goe*sLsBn1BKbe…
本文仅限知乎与「艾格吃饱了」。&br&&br&&p&新手如何入门厨房？2013年时我写过第一版答案，后来觉得有很多不地方写得不够好，便在几千赞的情况下删掉了。一直说要完善它，结果一直到2016年4月才完成。看下去，你就知道为什么工程量这么大了：）&/p&&br&&p&这次，我建议新手直接找一道菜来攻克：&b&青椒炒肉丝&/b&。而整个过程，也真正请来我一位新手朋友体验，看看她在最后能否做好，以及她站在新手角度的理解如何。&/p&&br&&p&为什么选这道菜，原因最后说。以及， 本文这次还要解决一个问题：少许适量一小把、滚刀断生爆香……如何看懂天书一样的中餐菜谱？&/p&&br&&blockquote&&p&&b&少许适量一小把，滚刀断生又爆香，&/b&&/p&&p&&b&看中餐菜谱怎么才能不瞎？&/b&&br&&/p&&/blockquote&&br&&p&我们先百度&b&青椒炒肉丝&/b&的菜谱，你看，一大堆问题：&/p&&p&
1.食材洗净；（多少食材？）&br&&/p&&p&
2.青椒切丝，肉切丝，葱姜蒜切末；（怎么切丝？怎么切末？）&/p&&p&
3.炒锅入油加热，下入葱姜蒜爆香，下入肉丝炒至变白，加酱油少许。（什么是少许啊？）&/p&&p&
4.下入青椒丝煸炒4-5分钟，淋水淀粉少许；（又少许……）&/p&&p&
5.盛出装盘。&/p&&br&&p&新手同学很抓狂，一边猜一边做，做出来是这样：&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/c8cbedc28dc3f_b.jpg& data-rawwidth=&1499& data-rawheight=&1030& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1499& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/c8cbedc28dc3f_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&看着很有食欲对吧？但这是错的。而且真的不好吃：
她凭感觉倒了「少许」酱油，明显咸了。肉丝炒老了，青椒没炒熟。
&/code&&/pre&&/div&&br&&p&让她去请教一位&b&上海厨师资格证的考官&/b&，先从最基本的问题问起。&/p&&br&&p&青椒肉丝，最后她一共炒了5盘。&/p&&br&&blockquote&&p&&b&读懂菜谱第一章&/b&&/p&&p&&b&买多少青椒，多少肉丝？&/b&&/p&&/blockquote&&br&&p&（1）记住这个&strong&结论&/strong&：按两人份算，像青椒肉丝这样的荤素小炒，一盘菜的分量大概在150～200g。&/p&&p&（2）新手不知道食材比例，就按1：1来买，不会错。所以我们需要100克青椒，100克肉。但是，青椒要去芯，于是，我们买了两个青椒，二两肉。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/9ee28fcfeb3a_b.jpg& data-rawwidth=&1446& data-rawheight=&980& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1446& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/9ee28fcfeb3a_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&这个青椒与iPhone6s同宽、8cm长，大约120g重，切丝后大概有50g左右。
我称过，你就不用称了，有个参考就好。
&/code&&/pre&&/div&&br&&blockquote&&strong&读懂菜谱第二章&/strong&&p&&strong&菜，到底要怎么切？&/strong&&br&&/p&&/blockquote&&br&&p&青椒要与肉丝一起切成&strong&统一规格&/strong&的丝儿，这是青椒肉丝好吃的关键！&br&&/p&&p&——青年厨师刘昴星&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/da2ca0a8473ebc029e81f_b.jpg& data-rawwidth=&1140& data-rawheight=&1140& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1140& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/da2ca0a8473ebc029e81f_r.jpg&&&/figure&&br&&p&为什么青椒炒肉丝，最重要的是&strong&切&/strong&法？&/p&&br&&p&这里就涉及，你明白&b&刀工的本质&/b&吗？我们切食物，&strong&不仅&/strong&是追求好看，也和味道有直接关系。整只青椒和整块肉下锅，炒不熟，不好吃。青椒切粗了，也炒不熟，会有生腥气。切得像头发丝一样细，不光浪费时间，也会吸太多油而失去脆感。&/p&&br&&p&青椒和肉要切成多细，才会在时间和口味之间获得平衡？问厨师考官就对了——各种食物规定要怎么切，切成什么尺寸，都是有道理的。&/p&&br&&p&所以&strong&，一盘菜要好吃，其实切法很重要。&/strong&&/p&&br&&p&在青椒肉丝里，青椒打开的正确方式是这样：&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/9b1df324499_b.jpg& data-rawwidth=&1140& data-rawheight=&1140& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1140& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/9b1df324499_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&专业厨师的手势，不仅为了酷炫，也因为这么处理效率最高。
练两只青椒就能会，你试试。
这张有个动图版本，知乎不支持，有需要的话要去微信看。
&/code&&/pre&&/div&&br&&p&去芯去筋后，先切块，再切丝：&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/feeed98c9d9298abbdad5bf811b55fc4_b.jpg& data-rawwidth=&2506& data-rawheight=&2220& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2506& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/feeed98c9d9298abbdad5bf811b55fc4_r.jpg&&&/figure&&br&&p&考官说厨师的标准应该是右一……&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/aa1cecc620a838f4e73dd02b_b.jpg& data-rawwidth=&1436& data-rawheight=&1026& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1436& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/aa1cecc620a838f4e73dd02b_r.jpg&&&/figure&&br&&p&按这个标准来估计大家都吃不上饭了，对新手来说尽量切细、切得均匀就好。&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/80b595abc61d1d57f26f64f9d6254390_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/80b595abc61d1d57f26f64f9d6254390_r.jpg&&&/figure&&br&&p&新手同学发这照片给我时我笑得……然后给她找了个强迫症专用菜板的淘宝链接，比那块塑料垫板好象强一点。&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/11e6c1c40f5eb9405b9fdd0e7b22f2af_b.jpg& data-rawwidth=&452& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&452& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/11e6c1c40f5eb9405b9fdd0e7b22f2af_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&这块砧板叫The OCD Chef，美国牌，全称是「强迫症主厨砧板Obsessive
Chef Cutting Board」，专用来支（嘲）持（笑）热爱厨房的新手。
&/code&&/pre&&/div&&br&&ul&&li&&strong&所以，现在可以来讲解，蔬菜和肉到底怎么切才对？&/strong&&br&&/li&&/ul&&p&&strong&（1）切菜的基本款：&/strong&&strong&丝&/strong&、&strong&柳&/strong&、&strong&条&/strong&、&strong&丁&/strong&、&strong&块&/strong&。&br&&/p&&br&&p&在厨师界，丝、柳、条的长度要求一般是&strong&1寸2&/strong&，丁块有指甲大小丁和小拇指大小菱形丁，块有三角块和滚刀块。&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/c2d1ac97e5b40874afa3e6aa503ac41d_b.jpg& data-rawwidth=&1807& data-rawheight=&1250& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1807& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/c2d1ac97e5b40874afa3e6aa503ac41d_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/fd8b588aab391_b.jpg& data-rawwidth=&1803& data-rawheight=&1086& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1803& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/fd8b588aab391_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&柳和条的区别在于厚度。想想无骨鸡柳和椒盐排条。
&/code&&/pre&&/div&&br&&p&&strong&（2）什么叫顺纹理切肉逆纹理切肉？&/strong&&/p&&br&&p&菜谱上说了「把猪肉顺纹理切成片」……什么叫纹理，你能说说清楚么？&/p&&ul&&li&&p&猪肉、鸡肉要顺纹理切，否则肉丝容易断。&/p&&/li&&li&&p&牛肉要逆纹理切。&/p&&/li&&li&&p&菜刀要锋利，新手会更容易切。&/p&&/li&&/ul&&br&&p&看，肉上横向的平行纹路，就是纹理。&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/3a303e7d75c32fbe83e69d_b.jpg& data-rawwidth=&1449& data-rawheight=&977& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1449& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/3a303e7d75c32fbe83e69d_r.jpg&&&/figure&&br&&p&刀刃和纤维平行，就是顺纹理：&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/f12f7dc0c2439ceaa9b2c_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/f12f7dc0c2439ceaa9b2c_r.jpg&&&/figure&&br&&p&垂直的就是逆纹理：&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/432e84b9dad804a17afa_b.jpg& data-rawwidth=&1437& data-rawheight=&858& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1437& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/432e84b9dad804a17afa_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&strong&（3）滚刀块，就是滚啊滚啊地切～&/strong&&/p&&br&&p&「把笋切滚刀块」……请看分解图：&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/ba65ab4ca0ee658e1c738_b.jpg& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&800& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/ba65ab4ca0ee658e1c738_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&先斜切一刀，把笋向自己「滚」45度，再切一刀。长条形的茄子和笋都可以这么切。
&/code&&/pre&&/div&&br&&p&切番茄，可以切成小三角块。有一个蛮好吃的&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMjM5NTYxODQyMA%3D%3D%26mid%3Didx%3D1%26sn%3D1eeb6ccd31ac10%23rd& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&蕃茄炒蛋，&/a&大家可以试试。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/1b1bfd6f350fa4b3b71ee_b.jpg& data-rawwidth=&1140& data-rawheight=&1140& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1140& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/1b1bfd6f350fa4b3b71ee_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&这么切的原因，是可以让蕃茄的种子和果肉均匀分布在一块上，炒起来不容易分离出水。
&/code&&/pre&&/div&&br&&p&这两张图都有动图版本，知乎不支持，有需要可以去微信看原文。&/p&&br&&blockquote&&p&&strong&读懂菜谱第三章&/strong&&br&&/p&&p&&strong&肉丝怎么上浆，蔬菜怎么焯水&/strong&&br&&/p&&/blockquote&&br&&p&肉丝上浆，是中餐菜谱里常见的手法。&br&&/p&&br&&p&这是&strong&考官对上浆的解释：&/strong&依次放入盐小半调料勺、水2瓷勺、料酒1瓷勺、蛋清1个、淀粉1调料勺。用手抓均，放置一会儿，让肉把水分吃进去。最后倒一层油，保鲜膜封好，放入冰箱腌制20分钟。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/4f4e8c9d2dd_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/4f4e8c9d2dd_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&你看我要写这么多来解释这些，中餐菜谱到底能说人话么……
&/code&&/pre&&/div&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/d7eeca5fb18e79cf86b4eb31e5394772_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/d7eeca5fb18e79cf86b4eb31e5394772_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&我们用了两种量器：调料勺，就是调料罐里的小勺子，不论厂家，容量都差不多；
瓷勺，就是中式单人喝汤瓷勺，也不论厂家，容量一般都在15ml。
&/code&&/pre&&/div&&br&&ul&&li&&strong&顺便说下「焯水」&/strong&&br&&/li&&/ul&&p&焯水，主要目的是&strong&去掉食物中不该有的气味&/strong&。&br&&/p&&br&&p&（1）大块的肉，要用冷水锅焯水，主要为了去除血腥气。把肉放进冷水锅，煮滚后再滚5分钟，直到血沫完全焯出，把肉捞出后冷水冲洗干净。&br&&/p&&br&&p&（2）菜谱上要求给蔬菜焯水，一般为了去掉青草气。水里放3调料勺盐，水滚后放入蔬菜，默数8秒即可。焯过水的蔬菜更容易熟，炒菜时也不吸油。&/p&&br&&blockquote&&p&&strong&读懂菜谱第四章 &/strong&&br&&/p&&p&&strong&热锅冷油，大火爆炒&/strong&&/p&&/blockquote&&br&&p&啊让我们回来说青椒肉丝。&br&&/p&&br&&p&肉丝，考官说，专业建议是&strong&热锅冷油&/strong&，因为放了蛋清上浆，油温一高肉就糊了。&/p&&br&&p&什么叫热锅冷油：开中火把锅子烧到很热，然后倒入大量油，再马上放入上过浆的肉丝温熟。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/e9c5af30a00a06c27bf07d8adeffcb78_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/e9c5af30a00a06c27bf07d8adeffcb78_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&热锅冷油，油量一般是锅子容量的1/4-1/3。炸东西，油量用到锅子容量的1/2。
&/code&&/pre&&/div&&br&&p&入锅后先不要搅动，等油温上来，肉丝成形，再用筷子将肉丝划开轻轻搅动，肉丝变白浮起后捞出。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/e636f3af5cba99d813ce3f_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/e636f3af5cba99d813ce3f_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&这些油并未滚沸，使用油量其实也很少，可以滤出来重复利用。
和少量油大火爆炒肉丝对比了下，结论是热锅冷油炒出来的肉丝的确更滑嫩好吃。
厨师界的规定，不是没有道理的。
&/code&&/pre&&/div&&br&&p&蔬菜，则要&strong&爆炒&/strong&。&/p&&br&&p&&strong&一瓷勺油&/strong&，&strong&七成油温&/strong&爆炒（一会和你说什么叫七成油温），翻炒至青椒丝脱水，边缘微微卷起，即可出锅。这个过程大概用了2分钟。&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/630d212d8e92bba7f0d2f_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/630d212d8e92bba7f0d2f_r.jpg&&&/figure&&br&&ul&&li&&strong&大火小火油温七成热，当然不是用手去试&/strong&&br&&/li&&/ul&&p&什么叫小火、中火、大火？本质是用火的大小，来&strong&控制锅里的温度&/strong&。&br&&/p&&br&&p&&strong&（1）菜谱上说的油温，一根葱就能看&/strong&&/p&&ul&&li&&p&把葱插进油里，观察&strong&气泡&/strong&大小和密度，就能知道油温。要用&strong&葱管&/strong&，葱尖那头插进去没反应。&/p&&/li&&/ul&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/245d0e46f9686ee0dfe3f77a72abc42b_b.jpg& data-rawwidth=&2000& data-rawheight=&744& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2000& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/245d0e46f9686ee0dfe3f77a72abc42b_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&看葱管边的气泡，油温分别为二成、四成和五成。
一成就是热锅冷油。
七八成的油会开始冒青烟，再高的油温一般用不到呢，葱一放下去就焦了。
&/code&&/pre&&/div&&br&&ul&&li&&p&记得把葱擦干，否则……噼里啪啦ā á ǎ à&/p&&/li&&/ul&&br&&p&&strong&（2）不同的油温能做什么？&/strong&&/p&&ul&&li&&p&二成热：调成小火来炒酱料。&/p&&/li&&li&&p&五成热：滑炒肉片。&/p&&/li&&li&&p&七成热：爆香调料（也就是传说中的「炝锅」），爆炒蔬菜也是这个油温。&/p&&/li&&li&&p&八成热：油炸或煎，鱼和肉外皮变得酥脆。&/p&&/li&&/ul&&br&&blockquote&&p&&strong&读懂菜谱第五章&/strong&&br&&/p&&p&&strong&来到了喜闻乐见的「少许」环节&/strong&&br&&/p&&/blockquote&&br&&p&青椒肉丝，我们已经炒完了：肉丝和青椒一起倒入锅内，调味、勾芡、出锅。&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/be5ffa02a07b03eeccfae_b.jpg& data-rawwidth=&1558& data-rawheight=&972& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1558& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/be5ffa02a07b03eeccfae_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&这盘用看的就知道不够好吃，因为淀粉多了，油也多了。
&/code&&/pre&&/div&&br&&p&这个环节也是新手最多困惑的，本章统统都是&strong&知识点。&/strong&&/p&&br&&ul&&li&&strong&名词解释①：适量盐，是多少盐？&/strong&&br&&/li&&/ul&&p&「适量」，就是放下去咸淡刚好，有了味道，但不过头。&br&&/p&&br&&p&这个可以根据自己的口味来确定。200g菜量，第一次先加1调料勺半盐，是我做菜的盐量。尝味后如果觉得不够，再半勺半勺加。&/p&&br&&p&你的口味要自己试，试完，记住这个分量。以及，盐一般是出锅前加。&/p&&br&&ul&&li&&strong&名词解释②：少许盐，是多少盐？&/strong&&br&&/li&&/ul&&p&「少许」，是指一次加进去不会让味道太过头，多用来提鲜和增香。我的习惯是半勺为准，装在调料罐里的调料，用调料勺，比如半勺盐、半勺糖。&br&&/p&&br&&p&装在瓶子里的调料，用瓷勺：半勺生抽、半勺黄酒。&/p&&br&&ul&&li&&strong&名词解释③：断生，不是让你了断人生&/strong&&br&&/li&&/ul&&p&「断生」，说人话，就是炒熟。新手最简单的方法就是&strong&尝&/strong&尝看。&br&&/p&&br&&p&有时候菜谱上让你把大块的肉「煮到断生」，可以用筷子戳戳看。一筷子进去，拔出来不带出血水，就是肉熟了。 &/p&&br&&ul&&li&&strong&名词解释④：爆香&/strong&&br&&/li&&/ul&&p&经常看到菜谱上写，葱蒜姜爆香。这是给菜提香用的。&br&&/p&&br&&p&爆香，就是七成热油温，把葱姜蒜炒出香味。讲究点的，爆香后会把料都捞出，只留香喷喷的油。&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/d534eccef5cf4020625efc525f66bd1b_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/d534eccef5cf4020625efc525f66bd1b_r.jpg&&&/figure&&br&&ul&&li&&strong&名词解释⑤：勾芡&/strong&&br&&/li&&/ul&&p&错误的勾茨：这盘芡勾得太薄了，水水的。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/6d21c1c4ad381badeef6e282_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/6d21c1c4ad381badeef6e282_r.jpg&&&/figure&&br&&p&这是考官提供的厨师界正确勾茨法：8调料勺淀粉，大半碗水，调匀。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/565b0a956a91d3bc0ac2_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/565b0a956a91d3bc0ac2_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&淀粉要用水调开，在出锅前淋上去，才不会结成糊糊。
&/code&&/pre&&/div&&br&&p&更讲究的做法，是单独勾茨。把锅子用&strong&中火&/strong&加热，倒入茨水，保持中火，顺时针搅动直到透明，就成为传说中的玻璃芡：浇在食物上，透亮保温，端上桌时不容易凉。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/ecf_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/ecf_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&锅子不能太热，火大容易糊，记得用中火慢慢加热。
&/code&&/pre&&/div&&br&&p&肉丝儿嫩嫩的，青椒丝儿脆脆的，白玉生青是春天的感觉。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/a29e4d4fb0e7278d0abf17_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/a29e4d4fb0e7278d0abf17_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&拿这盘青椒炒肉丝去考厨师证，能得几分？考官说，80分，切丝再细些，会更好吃。
新手同学玩了个摆盘，我不太赞成这样做。
从颜色上看，肉丝是标准的热锅冷油出品，勾茨到位，的确会比第一盘好吃。
&/code&&/pre&&/div&&br&&ul&&li&其他一些新手可能遇到的问题：&br&&/li&&/ul&1）肉丝要是像这样，糊糊的，可能是腌肉时淀粉或者蛋清放多了，还有就是一定要用手去抓，调料才会吃进去。&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/256c2126cbe8a1a26d63a3ea6bcef880_b.jpg& data-rawwidth=&1616& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1616& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/256c2126cbe8a1a26d63a3ea6bcef880_r.jpg&&&/figure&&br&2）此外，还要注意时间分配哟！&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/1debc1fc7d5_b.jpg& data-rawwidth=&941& data-rawheight=&706& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&941& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/1debc1fc7d5_r.jpg&&&/figure&&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&这是新手同学的配图，据说深刻反映了她的内心体验，供大家参考。
&/code&&/pre&&/div&&br&&blockquote&&p&&b&最后，补充并总结一下&/b&&/p&&/blockquote&&ul&&li&&p&我为什么让新手同学选青椒炒肉丝？因为很难炒。荤素要分开处理，涉及到不同油温，涉及到食材刀工——学会这道菜，能搞清楚厨房很多诀窍。&/p&&/li&&li&&p&来自考官的反馈说，这也是考厨师证的必考题。要炒得好，确实有很多讲究。&/p&&/li&&li&新手同学炒了5盘，第1盘在文章开头，不及格。这里4盘，考官打分：&br&&/li&&/ul&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/0c443e4e206fcf000e96ec3dd21910d5_b.jpg& data-rawwidth=&2000& data-rawheight=&2000& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2000& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/0c443e4e206fcf000e96ec3dd21910d5_r.jpg&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&新手同学表示说，学到的一个额外知识点是，菜好看，通常也会意味着好吃。色香味是一体的。
&/code&&/pre&&/div&&br&&ul&&li&&p&新手同学说，过程很确实痛苦，结果很值得。我同意，把这些中餐菜谱的名词学一遍，确实很适合新手入门。其实，对我来说也是一个很好的学习过程。&/p&&/li&&li&&p&本文的考官，是特级烹饪大师、上海名厨毛水生老师。&/p&&/li&&li&&p&微信原文链接，如果你需要看两张切菜的动图：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMjM5NTYxODQyMA%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3Dedd171bdd697b91cbff5b95%23rd& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&少许适量一小把，滚刀断生又爆香，看中餐菜谱怎么才能不瞎？&/a&&/p&&/li&&li&&p&把2013年的第一版原文放在下面，资料备索：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMjM5NTYxODQyMA%3D%3D%26mid%3Didx%3D1%26sn%3Df2661fafeda8f4%23rd& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&学做菜如何入门-2013版&/a&&/p&&/li&&/ul&
本文仅限知乎与「艾格吃饱了」。 新手如何入门厨房？2013年时我写过第一版答案，后来觉得有很多不地方写得不够好，便在几千赞的情况下删掉了。一直说要完善它，结果一直到2016年4月才完成。看下去，你就知道为什么工程量这么大了：） 这次，我建议新手直接…
懒惰，就做搬运工了，把之前回答的搬过来。&br&&br&&br&着题我有资格回答，我用8年，把一间小店，做到了4间店，全在大城市的黄金地段。请允许我保持一点神秘感，别问我店在哪，总之不再国内。&br&&br&在2016年开始的两个月，我的店已经发售了：&br&&br&adidas Yeezy Boost 350 pirate black 2.0&br&adidas NMD &br&adidas NMD R1 pack&br&adidas Tubular Doom&br&Asics Gel Lyte III x Highs & Lows &silverscreen&&br&Asics Gel Lyte III x &Ronnie Fieg &Homage&&br&Asics Gel Lyte V x KicksLab &Phys-Ed&&br&Asics Gel Lyle V x Monkey Time &sand Layer&&br&Saucony Shadow 5500 x Bait &Cruel World 6&&br&Nike Air Force 1 Ultra Flyknit&br&New Balance 998 Ronnie Fieg&br&&br&还有一些没有人排队的，我就不列下来了。&br&&br&～～～～～～～～～分割线～～～～～～～～～&br&&br&首先，Concepts 和 Footlocker 是不一样的存在， 我就先说Concepts这一类。&br&&br&Concepts 这一种店，我们简称为潮鞋店（Hype Sneaker Store)。我，就是在经营着这类型的店。在品牌的眼中，我们的地位，是商业行销价值大于盈利价值。&br&&br&如何被归纳为潮鞋店?&br&当最新，最多人想拥有的鞋子，除了在旗舰专卖店发售之外，你有能够被品牌授权发售。久而久之，就被人家称为潮鞋店。&br&&br&我们如何运作？&br&跟每一间鞋店一样，我们需要提前半年（或3个月）去预卖会，还是会订普通的货来支撑着平时的销售额（当然，潮鞋每每一发售就抢光，店内不卖普通货卖什么）。&br&&br&不一样的地方，就是我们会看到一些机密的产品策划，有时候有鞋样（Sample)有价钱，有时候有鞋样没价钱，有时候没鞋样（甚至图案也没有），通常要立刻决定。&br&&br&量的话，有时能自己决定，有时是品牌决定。&br&&br&更机密的，就只是通过电邮或电话就可以确定了。大多数都必须要很快的做决定，只有少过1天的思考时间。&br&&br&如何成为潮鞋店？&br&限量版的鞋子谁都想要，凭什么给你？从这个方面去想，就能知道答案。比如说：&br&&br&明星效应： 你是明星，有号召力，品牌自然会拉拢。&br&黄金地段： 店处在城市最黄金的地段，还有花费不菲的装潢。&br&知名度 : 网络媒体（Social Media) 处理的很好，让品牌能搜一搜就能完整的了解你店的全部。&br&销售额 ：如何定期地帮品牌增加盈利，就是除了潮鞋，其他鞋都要卖得好。&br&潮流敏感度 ：要对潮流极度敏感，要能准确预测半年后的潮流趋势，要让顾客开始想要拥有的潮鞋的时候，店里面已经卖着了。&br&&br&你的店需要做到什么，品牌如何才能一直支持你？&br&1. 一直无怨言的和品牌商业配合，哪怕有多不合理。明知道这计划会亏得很惨，还是要做。&br&2. 店面一直保持在最好的状态。从服务/装潢/摆设都处在“优越”的状态。&br&3. 一直和顾客保持良好关系，不管人数多寡，有投诉就是坏事。真实经历，就算鞋子只有10双，店外有300人，你也要想办法处理好。&br&4. 要专业，最好能准确的预测销售量。因为有些好的鞋款，还是可以下订单的，如何预测两个月最大的销售量，又不至于要打折就卖完，要达到这一点，要很专业（不然会亏的很惨)。这点做得好，就间接帮助品牌提升商业价值了。&br&5. 公平，对众多品牌中要做到不偏袒任何一方，不然你只能从nike和adidas，两者选一了，别忘了还有NB/REEBOK/VANS/CONVERSE/SAUCONY/ASICS, 少得到这几个牌子的好鞋，都称不上号的潮鞋店。&br&&br&利？&br&1.永远处在球鞋界最顶峰，最想要的鞋子你都买得到。&br&2.一直能参与品牌的策划，能学到最新的商业资讯。&br&&br&弊?&br&1. 一直要保持巅峰状态，一松懈就被下面虎视眈眈的商家爬头了。&br&2. 要跟很多品牌共同进退，有时候真的亏得很惨还要说谢谢。&br&&br&&br&就想到那么多了，再想到才补上。希望这是题主要（想）知道的。&br&&br&&br&Footlocker那一块，改天说吧。
懒惰，就做搬运工了，把之前回答的搬过来。 着题我有资格回答，我用8年，把一间小店，做到了4间店，全在大城市的黄金地段。请允许我保持一点神秘感，别问我店在哪，总之不再国内。 在2016年开始的两个月，我的店已经发售了： adidas Yeezy Boost 350 pirate…
&p&本文来源于今日头条&/p&&p&作者：曹欢欢博士 - 今日头条算法架构师&/p&&p&&br&&/p&&blockquote&今天，算法分发已经是信息平台、搜索引擎、浏览器、社交软件等几乎所有软件的标配，但同时，算法也开始面临质疑、挑战和误解。今日头条的推荐算法，从2012年9月第一版开发运行至今，已经经过四次大的调整和修改。&br&今日头条委托资深算法架构师曹欢欢博士，公开今日头条的算法原理，以期推动整个行业问诊算法、建言算法；通过让算法透明，来消除各界对算法的误解，并逐步推动整个行业让算法更好的造福社会。&br&以下为《今日头条算法原理》全文。&/blockquote&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-b8632ccd4db8baf2245c9_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-b8632ccd4db8baf2245c9_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&今日头条资深算法架构师曹欢欢：&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-08f9d19d8a46d445a122ea_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-08f9d19d8a46d445a122ea_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&本次分享将主要介绍今日头条推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析，内容安全等原理。&/p&&h2&一、系统概览&/h2&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-792c45deb51db2c0d3acc657d0bcb71b_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-792c45deb51db2c0d3acc657d0bcb71b_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&推荐系统，如果用形式化的方式去描述实际上是拟合一个用户对内容满意度的函数，这个函数需要输入三个维度的变量。第一个维度是内容。头条现在已经是一个综合内容平台，图文、视频、UGC小视频、问答、微头条，每种内容有很多自己的特征，需要考虑怎样提取不同内容类型的特征做好推荐。第二个维度是用户特征。包括各种兴趣标签，职业、年龄、性别等，还有很多模型刻划出的隐式用户兴趣等。第三个维度是环境特征。这是移动互联网时代推荐的特点，用户随时随地移动，在工作场合、通勤、旅游等不同的场景，信息偏好有所偏移。结合三方面的维度，模型会给出一个预估，即推测推荐内容在这一场景下对这一用户是否合适。&/p&&p&这里还有一个问题，如何引入无法直接衡量的目标？&/p&&p&推荐模型中，点击率、阅读时间、点赞、评论、转发包括点赞都是可以量化的目标，能够用模型直接拟合做预估，看线上提升情况可以知道做的好不好。但一个大体量的推荐系统，服务用户众多，不能完全由指标评估，引入数据指标以外的要素也很重要。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-e7f6c6df0cb_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-e7f6c6df0cb_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&比如广告和特型内容频控。像问答卡片就是比较特殊的内容形式，其推荐的目标不完全是让用户浏览，还要考虑吸引用户回答为社区贡献内容。这些内容和普通内容如何混排，怎样控制频控都需要考虑。&/p&&p&此外，平台出于内容生态和社会责任的考量，像低俗内容的打压，标题党、低质内容的打压，重要新闻的置顶、加权、强插，低级别账号内容降权都是算法本身无法完成，需要进一步对内容进行干预。&/p&&p&下面我将简单介绍在上述算法目标的基础上如何对其实现。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-b885ad8fc9ef3d460facb_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-b885ad8fc9ef3d460facb_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&前面提到的公式y = F(Xi ,Xu ,Xc)，是一个很经典的监督学习问题。可实现的方法有很多，比如传统的协同过滤模型，监督学习算法Logistic Regression模型，基于深度学习的模型，Factorization Machine和GBDT等。&/p&&p&一个优秀的工业级推荐系统需要非常灵活的算法实验平台，可以支持多种算法组合，包括模型结构调整。因为很难有一套通用的模型架构适用于所有的推荐场景。现在很流行将LR和DNN结合，前几年Facebook也将LR和GBDT算法做结合。今日头条旗下几款产品都在沿用同一套强大的算法推荐系统，但根据业务场景不同，模型架构会有所调整。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-3adb9caa0abced7a138171_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-3adb9caa0abced7a138171_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&模型之后再看一下典型的推荐特征，主要有四类特征会对推荐起到比较重要的作用。&/p&&p&第一类是相关性特征，就是评估内容的属性和与用户是否匹配。显性的匹配包括关键词匹配、分类匹配、来源匹配、主题匹配等。像FM模型中也有一些隐性匹配，从用户向量与内容向量的距离可以得出。&/p&&p&第二类是环境特征，包括地理位置、时间。这些既是bias特征，也能以此构建一些匹配特征。&/p&&p&第三类是热度特征。包括全局热度、分类热度，主题热度，以及关键词热度等。内容热度信息在大的推荐系统特别在用户冷启动的时候非常有效。&/p&&p&第四类是协同特征，它可以在部分程度上帮助解决所谓算法越推越窄的问题。协同特征并非考虑用户已有历史。而是通过用户行为分析不同用户间相似性，比如点击相似、兴趣分类相似、主题相似、兴趣词相似，甚至向量相似，从而扩展模型的探索能力。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-a7f8efda21_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-a7f8efda21_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&模型的训练上，头条系大部分推荐产品采用实时训练。实时训练省资源并且反馈快，这对信息流产品非常重要。用户需要行为信息可以被模型快速捕捉并反馈至下一刷的推荐效果。我们线上目前基于storm集群实时处理样本数据，包括点击、展现、收藏、分享等动作类型。模型参数服务器是内部开发的一套高性能的系统，因为头条数据规模增长太快，类似的开源系统稳定性和性能无法满足，而我们自研的系统底层做了很多针对性的优化，提供了完善运维工具，更适配现有的业务场景。&/p&&p&目前，头条的推荐算法模型在世界范围内也是比较大的，包含几百亿原始特征和数十亿向量特征。整体的训练过程是线上服务器记录实时特征，导入到Kafka文件队列中，然后进一步导入Storm集群消费Kafka数据，客户端回传推荐的label构造训练样本，随后根据最新样本进行在线训练更新模型参数，最终线上模型得到更新。这个过程中主要的延迟在用户的动作反馈延时，因为文章推荐后用户不一定马上看，不考虑这部分时间，整个系统是几乎实时的。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-649efac0f339a44331cf_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-649efac0f339a44331cf_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&但因为头条目前的内容量非常大，加上小视频内容有千万级别，推荐系统不可能所有内容全部由模型预估。所以需要设计一些召回策略，每次推荐时从海量内容中筛选出千级别的内容库。召回策略最重要的要求是性能要极致，一般超时不能超过50毫秒。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-f08e05c163d697eca5b13_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-f08e05c163d697eca5b13_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&召回策略种类有很多，我们主要用的是倒排的思路。离线维护一个倒排，这个倒排的key可以是分类，topic，实体，来源等，排序考虑热度、新鲜度、动作等。线上召回可以迅速从倒排中根据用户兴趣标签对内容做截断，高效的从很大的内容库中筛选比较靠谱的一小部分内容。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-d1ddcd01aca06cc91a83b31cbc79d4c9_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-d1ddcd01aca06cc91a83b31cbc79d4c9_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&h2&二、内容分析&/h2&&p&内容分析包括文本分析，图片分析和视频分析。头条一开始主要做资讯，今天我们主要讲一下文本分析。文本分析在推荐系统中一个很重要的作用是用户兴趣建模。没有内容及文本标签，无法得到用户兴趣标签。举个例子，只有知道文章标签是互联网，用户看了互联网标签的文章，才能知道用户有互联网标签，其他关键词也一样。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-cb79c6d28ab4a4e1264003_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-cb79c6d28ab4a4e1264003_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&另一方面，文本内容的标签可以直接帮助推荐特征，比如魅族的内容可以推荐给关注魅族的用户，这是用户标签的匹配。如果某段时间推荐主频道效果不理想，出现推荐窄化，用户会发现到具体的频道推荐（如科技、体育、娱乐、军事等）中阅读后，再回主feed,推荐效果会更好。因为整个模型是打通的，子频道探索空间较小，更容易满足用户需求。只通过单一信道反馈提高推荐准确率难度会比较大，子频道做的好很重要。而这也需要好的内容分析。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-6eb7845cbeedb4c69aa947_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-6eb7845cbeedb4c69aa947_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&上图是今日头条的一个实际文本case。可以看到，这篇文章有分类、关键词、topic、实体词等文本特征。当然不是没有文本特征，推荐系统就不能工作，推荐系统最早期应用在Amazon,甚至沃尔玛时代就有，包括Netfilx做视频推荐也没有文本特征直接协同过滤推荐。但对资讯类产品而言，大部分是消费当天内容，没有文本特征新内容冷启动非常困难，协同类特征无法解决文章冷启动问题。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-426d04b3c86bc_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-426d04b3c86bc_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&今日头条推荐系统主要抽取的文本特征包括以下几类。首先是语义标签类特征，显式为文章打上语义标签。这部分标签是由人定义的特征，每个标签有明确的意义，标签体系是预定义的。此外还有隐式语义特征，主要是topic特征和关键词特征，其中topic特征是对于词概率分布的描述，无明确意义；而关键词特征会基于一些统一特征描述，无明确集合。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-8e86ba2c5fedad8ff29159_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-8e86ba2c5fedad8ff29159_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&另外文本相似度特征也非常重要。在头条，曾经用户反馈最大的问题之一就是为什么总推荐重复的内容。这个问题的难点在于，每个人对重复的定义不一样。举个例子，有人觉得这篇讲皇马和巴萨的文章，昨天已经看过类似内容，今天还说这两个队那就是重复。但对于一个重度球迷而言，尤其是巴萨的球迷，恨不得所有报道都看一遍。解决这一问题需要根据判断相似文章的主题、行文、主体等内容，根据这些特征做线上策略。&/p&&p&同样，还有时空特征，分析内容的发生地点以及时效性。比如武汉限行的事情推给北京用户可能就没有意义。最后还要考虑质量相关特征，判断内容是否低俗，色情，是否是软文，鸡汤？&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-e2f340e2dccf39d15c51cb_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-e2f340e2dccf39d15c51cb_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&上图是头条语义标签的特征和使用场景。他们之间层级不同，要求不同。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-fe707f27bfb560_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-fe707f27bfb560_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&分类的目标是覆盖全面，希望每篇内容每段视频都有分类；而实体体系要求精准，相同名字或内容要能明确区分究竟指代哪一个人或物，但不用覆盖很全。概念体系则负责解决比较精确又属于抽象概念的语义。这是我们最初的分类，实践中发现分类和概念在技术上能互用，后来统一用了一套技术架构。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-3c408e5b81a77b0ae40789_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&359& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-3c408e5b81a77b0ae40789_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&目前，隐式语义特征已经可以很好的帮助推荐，而语义标签需要持续标注，新名词新概念不断出现，标注也要不断迭代。其做好的难度和资源投入要远大于隐式语义特征，那为什么还需要语义标签？有一些产品上的需要，比如频道需要有明确定义的分类内容和容易理解的文本标签体系。语义标签的效果是检查一个公司NLP技术水平的试金石。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-650e1a1bde9e2334f4ded_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-650e1a1bde9e2334f4ded_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&今日头条推荐系统的线上分类采用典型的层次化文本分类算法。最上面Root，下面第一层的分类是像科技、体育、财经、娱乐，体育这样的大类，再下面细分足球、篮球、乒乓球、网球、田径、游泳...，足球再细分国际足球、中国足球，中国足球又细分中甲、中超、国家队...，相比单独的分类器，利用层次化文本分类算法能更好地解决数据倾斜的问题。有一些例外是，如果要提高召回，可以看到我们连接了一些飞线。这套架构通用，但根据不同的问题难度，每个元分类器可以异构，像有些分类SVM效果很好，有些要结合CNN，有些要结合RNN再处理一下。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-faa404d321e56d9_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-faa404d321e56d9_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&上图是一个实体词识别算法的case。基于分词结果和词性标注选取候选，期间可能需要根据知识库做一些拼接，有些实体是几个词的组合，要确定哪几个词结合在一起能映射实体的描述。如果结果映射多个实体还要通过词向量、topic分布甚至词频本身等去歧，最后计算一个相关性模型。&/p&&h2&三、用户标签&/h2&&p&内容分析和用户标签是推荐系统的两大基石。内容分析涉及到机器学习的内容多一些，相比而言，用户标签工程挑战更大。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-7e2b7ed6fcdd_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-7e2b7ed6fcdd_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&今日头条常用的用户标签包括用户感兴趣的类别和主题、关键词、来源、基于兴趣的用户聚类以及各种垂直兴趣特征（车型，体育球队，股票等）。还有性别、年龄、地点等信息。性别信息通过用户第三方社交账号登录得到。年龄信息通常由模型预测，通过机型、阅读时间分布等预估。常驻地点来自用户授权访问位置信息，在位置信息的基础上通过传统聚类的方法拿到常驻点。常驻点结合其他信息，可以推测用户的工作地点、出差地点、旅游地点。这些用户标签非常有助于推荐。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-329d9150533cdf11bda75fdde04b864f_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-329d9150533cdf11bda75fdde04b864f_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&当然最简单的用户标签是浏览过的内容标签。但这里涉及到一些数据处理策略。主要包括：一、过滤噪声。通过停留时间短的点击，过滤标题党。二、热点惩罚。对用户在一些热门文章（如前段时间PG One的新闻）上的动作做降权处理。理论上，传播范围较大的内容，置信度会下降。三、时间衰减。用户兴趣会发生偏移，因此策略更偏向新的用户行为。因此，随着用户动作的增加，老的特征权重会随时间衰减，新动作贡献的特征权重会更大。四、惩罚展现。如果一篇推荐给用户的文章没有被点击，相关特征（类别，关键词，来源）权重会被惩罚。当然同时，也要考虑全局背景，是不是相关内容推送比较多，以及相关的关闭和dislike信号等。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-ce40d1e358fde0_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-ce40d1e358fde0_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&用户标签挖掘总体比较简单，主要还是刚刚提到的工程挑战。头条用户标签第一版是批量计算框架，流程比较简单，每天抽取昨天的日活用户过去两个月的动作数据，在Hadoop集群上批量计算结果。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-6d7c24492a72edf315e8a2_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-6d7c24492a72edf315e8a2_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&但问题在于，随着用户高速增长，兴趣模型种类和其他批量处理任务都在增加，涉及到的计算量太大。2014年，批量处理任务几百万用户标签更新的Hadoop任务，当天完成已经开始勉强。集群计算资源紧张很容易影响其它工作，集中写入分布式存储系统的压力也开始增大，并且用户兴趣标签更新延迟越来越高。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-c3c1a0defc06886cbb3f2d4ed04ed0a0_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-c3c1a0defc06886cbb3f2d4ed04ed0a0_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&面对这些挑战。2014年底今日头条上线了用户标签Storm集群流式计算系统。改成流式之后，只要有用户动作更新就更新标签，CPU代价比较小，可以节省80%的CPU时间，大大降低了计算资源开销。同时，只需几十台机器就可以支撑每天数千万用户的兴趣模型更新，并且特征更新速度非常快，基本可以做到准实时。这套系统从上线一直使用至今。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-fc67aad379bdb07fcc501_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-fc67aad379bdb07fcc501_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&当然，我们也发现并非所有用户标签都需要流式系统。像用户的性别、年龄、常驻地点这些信息，不需要实时重复计算，就仍然保留daily更新。&/p&&h2&四、评估分析&/h2&&p&上面介绍了推荐系统的整体架构，那么如何评估推荐效果好不好？&/p&&p&有一句我认为非常有智慧的话，“一个事情没法评估就没法优化”。对推荐系统也是一样。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-36cdaf17b7_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-36cdaf17b7_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&事实上，很多因素都会影响推荐效果。比如侯选集合变化，召回模块的改进或增加，推荐特征的增加，模型架构的改进在，算法参数的优化等等，不一一举例。评估的意义就在于，很多优化最终可能是负向效果，并不是优化上线后效果就会改进。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-2504dbfaad1e874a3207ac_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-2504dbfaad1e874a3207ac_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&全面的评估推荐系统，需要完备的评估体系、强大的实验平台以及易用的经验分析工具。所谓完备的体系就是并非单一指标衡量，不能只看点击率或者停留时长等，需要综合评估。过去几年我们一直在尝试，能不能综合尽可能多的指标合成唯一的评估指标，但仍在探索中。目前，我们上线还是要由各业务比较资深的同学组成评审委员会深入讨论后决定。&/p&&p&很多公司算法做的不好，并非是工程师能力不够，而是需要一个强大的实验平台，还有便捷的实验分析工具，可以智能分析数据指标的置信度。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-164ba16ec30fde5c7de2e0_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-164ba16ec30fde5c7de2e0_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&一个良好的评估体系建立需要遵循几个原则，首先是兼顾短期指标与长期指标。我在之前公司负责电商方向的时候观察到，很多策略调整短期内用户觉得新鲜，但是长期看其实没有任何助益。&/p&&p&其次，要兼顾用户指标和生态指标。今日头条作为内容分创作平台，既要为内容创作者提供价值，让他更有尊严的创作，也有义务满足用户，这两者要平衡。还有广告主利益也要考虑，这是多方博弈和平衡的过程。&/p&&p&另外，要注意协同效应的影响。实验中严格的流量隔离很难做到，要注意外部效应。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-9388c1bee9a5a2b7b83b840e91b2da56_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-9388c1bee9a5a2b7b83b840e91b2da56_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&强大的实验平台非常直接的优点是，当同时在线的实验比较多时，可以由平台自动分配流量，无需人工沟通，并且实验结束流量立即回收，提高管理效率。这能帮助公司降低分析成本，加快算法迭代效应，使整个系统的算法优化工作能够快速往前推进。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-7c6c3ebf209fd825a1ce00d714a49d18_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-7c6c3ebf209fd825a1ce00d714a49d18_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&这是头条A/B Test实验系统的基本原理。首先我们会做在离线状态下做好用户分桶，然后线上分配实验流量，将桶里用户打上标签，分给实验组。举个例子，开一个10%流量的实验，两个实验组各5%，一个5%是基线，策略和线上大盘一样，另外一个是新的策略。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-e846cb6ca778c0c27a0dba30c2dc958b_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-e846cb6ca778c0c27a0dba30c2dc958b_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&实验过程中用户动作会被搜集，基本上是准实时，每小时都可以看到。但因为小时数据有波动，通常是以天为时间节点来看。动作搜集后会有日志处理、分布式统计、写入数据库，非常便捷。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-a3f6d554ce6e42817fdee217ac7c55d9_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-a3f6d554ce6e42817fdee217ac7c55d9_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&在这个系统下工程师只需要设置流量需求、实验时间、定义特殊过滤条件，自定义实验组ID。系统可以自动生成：实验数据对比、实验数据置信度、实验结论总结以及实验优化建议。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-9ec108ce4c058a2f9b44f_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-9ec108ce4c058a2f9b44f_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&当然，只有实验平台是远远不够的。线上实验平台只能通过数据指标变化推测用户体验的变化，但数据指标和用户体验存在差异，很多指标不能完全量化。很多改进仍}
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