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pos機刷卡代碼92
過去一年，字節跳動技術團隊提交了近3000萬次代碼，在多個技術領域持續投入，從計算機視覺到自然語言處理，從大數據到安全，再到機器人等前沿探索，都有了新進展。
同時，字節跳動技術團隊致力于開源社區建設，今年陸續開源了微服務中間件CloudWeGo、前端研發框架Modern.js、LightSeq訓練加速引擎、Flutter調試工具UME、移動研發工具鏈MBox、GAN模型壓縮算法OMGD等30余個重要項目。
我們選了10項有代表性的技術成果，與大家分享。
BVC系列編碼器奪得17項冠軍這是一段BVC2編碼器初始化和啟動過程的偽代碼。
BVC系列編碼器由字節跳動技術團隊研發。今年4月，MSU 2020全球視頻編碼器大賽公布完整結果，BVC系列編碼器參加了17個項目，均排名最佳質量評比第一。
BVC編碼器性能領先，同樣質量的視頻內容，可以節約8%-15%的帶寬和存儲成本。使用BVC編碼器轉碼后，用戶在地鐵、野外等網速較慢的情況下，也能享受高畫質、流暢的視頻體驗。
目前，這些技術成果已通過火山引擎開放給企業客戶，并逐步應用到抖音、西瓜視頻等產品中，進一步降低創作成本，顯著提升廣大用戶的觀影體驗。
左為現行標準處理后，右為BVC2.0處理后，畫質更清晰
并行翻譯技術首次奪冠，打破自回歸模型絕對統治地位上面這四行代碼展示了“并行翻譯”技術的訓練過程。
6月18日，在WMT2021國際機器翻譯大賽上，字節跳動技術團隊以并行翻譯系統參賽，獲得德語到英語方向機器翻譯比賽自動評估第一名。
這是并行翻譯在國際大賽首次亮相，成功擊敗了從左向右逐詞翻譯的“自回歸模型”技術，打破后者在機器翻譯領域的絕對統治地位。
目前并行翻譯技術已應用在火山翻譯產品中，用以支持飛書、今日頭條、西瓜視頻等業務的翻譯需求，并將通過火山引擎服務外部的企業客戶。
左為從左向右逐詞輸出，右為“并行翻譯”同步輸出
59年來，中國科學家團隊第2次摘得ACL最高獎項上面這個代碼片段展示了詞表學習方案 VOLT的部分流程。
字節跳動技術團隊在一篇機器翻譯技術論文中提出了這一方案，通過最優傳輸算法計算最優詞表大小，并生成適用于機器翻譯任務的最優粒度詞表。
相比于主流詞表BPE，VOLT方案可以節省大約92%的算力，不僅顯著地提高訓練的效率，還極大地降低了訓練成本，可以說是真正的綠色環保方案，在工業應用方面有著巨大潛力，可以成為節能減排的利器。
在8月5日舉行的國際頂級學術會議ACL 2021中，字節跳動技術團隊的這篇論文獲得了“最佳論文”榮譽。這是ACL成立59年以來，中國科學家團隊第2次摘得最高獎項。
VOLT是一項綠色環保方案
業界首家720p/1080p端上實時超分技術上面這個代碼片段展示了移動端實時超分的處理流程。
由于拍攝設備和網絡傳輸等限制，很多視頻質量不佳，無法滿足用戶對于極致高清畫質的需求。超分技術可以有效解決這一問題，但算法往往需要很高的算力并導致極高功耗，無法在移動設備大規模落地。
字節跳動技術團隊研發出了針對手機端720p/1080p 35fps以內視頻的超低功耗超分辨率算法，將電流功耗優化至行業普遍指標的十分之一以內（20ma），徹底解決超分在移動端落地的行業技術瓶頸，為數億用戶帶來高清畫質播放體驗。這一方案在業內屬于首家，目前已在抖音、頭條、西瓜視頻等多個業務的視頻播放場景落地。
iBOT自動學習海量圖像，幫計算機理解現實世界這段代碼展示的是視覺大模型無監督預訓練方法 iBOT。
這種方法適用于計算機視覺領域，可以在海量的圖像數據中自動學習結構和知識信息，幫助計算機更好地理解現實世界。計算機視覺是近年來人工智能增長最快的領域之一，應用前景廣泛，包括智能汽車、無人機、智能眼鏡等。
今年11月，字節跳動、約翰霍普金斯大學等機構組成的聯合團隊提出iBOT。在十幾類任務和數據集上，iBOT達到了業界當前最高水平。
目前，這項技術已正式開源，并將逐步應用在字節跳動旗下各個視頻業務、智能硬件、VR/AR等技術領域。
左為車燈、狗耳朵等類別語義，右為條帶、波紋等紋理語義
無需圖紙就能自主設計橋梁的機器人這是一段智能機器人的代碼片段。
這款機器人具備更智能的任務理解和操作抓取能力，不需要看圖施工，可以自主設計架構，并完成工程模型搭建。此外，這款機器人還可以對不夠完美的設計進行優化。當發現左側橋面不夠平整時，機器人會重新擺放積木；當橋梁搭建完成后，機器人會挪走多余的積木，最大程度節省材料。
機器人“無圖搭橋”技術由字節跳動技術團隊和清華大學合作完成，入選國際智能機器人與系統大會IROS 2021。這類技術從研發階段到商業化落地，中間還有很長的距離，但潛力很大，可以進一步幫助人們提升效率、降低成本。
給數據湖帶來實時更新的“超高速公路”這是一段實時數據湖集成的代碼。
字節跳動技術團隊基于開源大數據計算框架Apache Flink和數據湖框架Apache Hudi，打造了流式數據湖集成解決方案，解決了Hive不支持更新的痛點，并且支持了純流式數據寫入，數據實時性上相比Hive有大幅度的提高。
這就好比我們在離線數倉和在線數據庫之間，構建了一條更寬敞的“超高速”公路，端到端的數據同步更快，而用到的資源則更少。例如Mysql導入到Hive，端到端的數據延遲從一個小時以上降低到了5-10分鐘，端到端計算資源大約節約了70%。
依靠這條“超高速公路”，數據分析場景的實時性進一步提高，能幫助業務根據實時情況作出敏捷決策。
實時數據湖集成技術有助于業務敏捷決策
云原生分布式數據庫，解決海量數據實時分析難題這是一段ByteHTAP數據庫系統的偽代碼。
ByteHTAP數據庫是字節跳動技術團隊研發的一款云原生分布式數據庫，旨在提供基于海量數據做實時分析及商業決策的能力。
數據分析對于提升用戶體驗和產品競爭力至關重要。ByteHTAP數據庫具備百萬級QPS的寫入能力，更新的數據在1秒以內可支持復雜查詢，并保證數據的事務一致性。相比業界常規的“將在線數據導入離線數據倉庫做數據分析”的方案，ByteHTAP能大幅降低硬件和運維成本。
目前，ByteHTAP數據庫已支持字節跳動部分業務，并將通過火山引擎服務更多企業客戶。
業界常規方案的延遲達到天/小時級
ByteHTAP的延遲時間在1秒以內
視頻隱藏水印能力躋身行業前列這是一段隱藏水印算法的代碼片段。
隱藏水印也叫暗水印，在經過傳播和處理之后，仍然可以提取出來。這種技術在數據安全和版權保護領域應用廣泛，用以識別數據歸屬和版權，追蹤數據流向和來源。
字節跳動技術團隊基于多種融合算法，研發出隱藏水印算法，滿足了中長視頻、短視頻、WEB平臺等不同場景對視覺效果、碼率等層面的極端要求，同時保證隱藏水印可以“從容”應對壓縮、打碼、裁剪、屏攝拍照等處理。
今年10月，這項算法獲得數字媒體內容保護技術研究國家廣播電視總局重點實驗室ChinaDRM實驗室的安全評估認證，這意味著字節跳動的視頻隱藏水印能力躋身行業前列，正在參與行業標準制定。
添加隱藏水印前后
節省大頁內存管理開銷，一年解決行業十年難題這是一段Linux內核代碼。
Linux是當下最常用的操作系統內核，穩定性高，支撐著眾多企業服務器的運轉。然而，一些Linux云計算場景會使用大頁，帶來額外的內存管理開銷。對于規模龐大的服務器來說，這種損耗會成倍放大。這個問題已經困擾了行業十多年，一直沒有解決辦法。
字節跳動技術團隊用一年時間找到了減少內存管理開銷的方案，為公司使用大頁場景業務節省1.56%的內存。這意味著一臺1024GB的服務器，最大能節省將近16GB的內存，可以為行業帶來很大收益。
目前，這項方案已經開源，合入Linux內核主線，并得到業界的認可。
技術推陳出新，字節跳動不止。
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