頂着“今日頭條孵化、抄襲美國短視頻軟件”這樣的新聞字眼，“抖音”火了。很多人都很難以想象，抖音從上線以來到春節期間狂增3000萬DAU（日活躍用戶），直接超過了西瓜和火山成為今日頭條旗下的新寵！
短視頻正在改變網民春節社交娛樂習慣
一條視頻點贊動輒百萬，甚至已經超越了去年最火的“快手”和老牌短視頻玩家“美拍”，成為移動互聯網新貴。
截圖來自抖音用戶模仿岳雲鵬視頻
其實無論是快手，還是抖音，他們能在短時間內實現用戶暴增，一定離不開強大的技術支持。
那么短視頻APP如抖音，在技術上又是如何支持其業務增長的呢？
01
抖音對技術的重視第一個就是雲計算的普遍使用。
回顧前幾年直播興起的時候，每當用戶涌向平台的時候，服務器就不堪重負，頻頻出現類似不能注冊、無法登陸、頁面錯誤、卡頓等問題。
更何況，抖音以及快手之類的短視頻在技術細節上要求更高，比如美顏、美聲、濾鏡、特效等等。
而今日頭條在其高速發展過程中，就已經開發了基於Kubernetes這一套最新的私有雲平台，同時融合了微服務的理念，構建了高效、穩定的雲計算平台。
抖音背靠頭條這棵大樹，在雲計算方面自然比競爭對手要高出一籌，從而也支撐起其用戶的暴增。
02
抖音對技術的重視第二個體現在推薦算法上。
作為今日頭條旗下的明星產品，抖音自然在推薦算法上，應用了很多頭條的做法。
尤其現在90后、00后的年輕人都希望得到個性化的關注，自然也希望所看到的視頻都是個性化推薦而來的。
那么業界如何搭建一個個性化推薦系統？
以短視頻觀看為例（這也適用於Facebook、Musically等社交網絡系統），推薦系統需要搜集產品本身的信息（比如視頻的觀看時長、觀看次數），這個可以得到產品本身的屬性(item profile)。
然后進一步了解用戶的信息（user profile)，比如通過用戶的觀看、點贊、留言互動等得到用戶喜歡哪一類產品，進而做個性化的推薦。
抖音在推薦算法上還有一個特點，就是去中心化。
抖音不會只推薦那些粉絲多的用戶，只要你內容的質量好，你的Click-Through Rate (CTR)就會高，就依舊可以得到粉絲的關注。
這種算法首先可以鼓勵新人不斷的去挖掘有趣的內容，以及提高視頻的質量（你看到的1分鍾短視頻可能他們花了一天時間准備），避免出現類似微博那樣“大V一統天下”的情況，從而鼓勵誕生更多的網紅。
從用戶的角度來說，也會看到更多有趣、生鮮的內容，避免平台內容陷於同質化。
03
抖音在技術上的第三個優勢就是各種圖像檢測技術的廣泛應用。
比如，尬舞機上的人體關鍵點檢測技術就來自己今日頭條人工智能實驗室。
抖音新功能“尬舞機”成爆款
這項技術可以檢測到視頻和圖像中所包含人體的各個關鍵點的位置，從而實現從用戶姿態到目標姿態的准確匹配。
現在的年輕人都很在乎自己展現出來的形象，希望能夠完整的表達自己的想法，抖音的這些功能，進一步鼓勵了用戶創造出更多高質量和原創的內容。
再加上背后頭條技術的支持，讓抖音能夠成功成為爆款。
想掌握“抖音”背后的爆款技術嗎？
想學習雲計算、推薦系統嗎？
那么，你千萬不能錯過
以下這幾個大項目：
來Offer全棧項目實踐課程 | 項目介紹
基於雲計算和大數據的
用戶分析系統
隨着雲計算和大數據(MapReduce)的不斷普及，用戶行為分析越來越成為工業界分析大系統穩定性的重要工具，本項目從網站系統的Log收集做起，然后加以分析和綜合，得出對公司至關重要的用戶行為。
本期項目實戰班將從淺入深講解在業界是如何從雲平台收集Log，如何清洗和保存，並且使用Kibana做出各種極具商業價值的分析，比如基於時間序列的系統資源分析和基於地理信息的用戶行為分析。
涵蓋的主流技術包括了ElasticSearch, Amazon Cloud, Kibana, Logstash，MapReduce等。
基於Amazon Web Service
的Event推薦系統
推薦系統是所有IT公司獲取利潤的來源，無論是大公司如Google、Facebook、Amazon，還是各類Startup如Airbnb、Uber、Pinterest都需要一套高性能的推薦系統。
本期項目實戰班將帶領同學了解一個推薦系統是如何從設計開始到具體實現的方方面面，實際設計和開發一個Event推薦API和Ticket搜索系統，主打后端服務和數據庫的開發，並且部署到Amazon Cloud上進行測試和維護。
涵蓋的主流技術包括MySQL, MongoDB, MapReduce，REST API, Java Servlet, OOD, Test, Cloud Computing等等全方面的學習，完整掌握一個后端工程師所必須的設計和開發能力。
基於Geo-index的
下一代社交網絡項目
隨着主流社交網絡（如微信、Facebook）的全球普及，一直以來，工業界一直在尋求下一代社交網絡的雛形。
更好的用戶體驗（例如過濾假新聞和垃圾信息）和更好的內容呈現方式都可能成為下一代社交網絡的重點提升方向。
本項目將帶您分析各種社交網絡形態的利弊，並帶領您從零開始搭建一個基於Geo-index理念的Go+React社交網絡，並在其中加入眾多熱門技術的功能模塊。
涵蓋了Go+React, Google Cloud Platform, Bigtable, BigQuery, Dataflow, ElasticSearch等內容
基於大數據的
NBA球員數據分析和可視化
大數據分析一直是最熱門的方向之一，本項目講以NBA球員的關鍵指標如控球率、得分率等為分析背景，給球隊教練在排兵布陣方面提供強大的數據分析支持。
本項目將使用React JS作為框架，資深的前端工程師將帶領同學們深入淺出的學習眾多前端框架如React、JSX、Redux、ES6、Promise、LESS\SASS、Webpack、JSLint、NPM、Yeoman及其應用。
基於基於Google Firebase的
城市熱點搜索Android App
隨着整個IT產業不斷從Web遷移到Mobile的服務，Mobile Developer有大量的空缺職位。幾乎每一個IT公司都配有Android和iOS開發團隊。深入學習Android項目有助於同學們獲取更多的面試經驗。