Applovin是一家美国公司，也是广告行业中的重要企业。2021年对Applovin来说有着几件大的事件：在2021年上半年于美国上市，目前市值超过200亿美元；年初以6亿美元收购行业中头部数据追踪公司Adjust。除此之外，旗下有MAX聚合SSP产品、Lion Studio游戏发行产品，在广告行业中一个很好的标杆。Applovin在2021Q1的财报可以参考https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1751008/000119312521161989/d16771d10q.htm

Scrapy是一个非常方便的爬虫框架，功能可以覆盖基本的应用场景，比如多任务、去重、proxy、深度控制、session等等。虽然有些人会认为Scrapy是基于python的，由于python先天的解释性特点，以及GIL的问题，性能不好，但其实爬虫的瓶颈不在性能，在小规模下性能不重要，大规模下瓶颈在带宽也不在性能。这里主要基于Scrapy介绍一下使用socks5 proxy，虽然网上有一些方案介绍，但其实都有问题，此外分享一些使用上的技巧。

平时难免有一些访问“外网”的需要，或者网络爬虫需要一些代理，也有方式能够购买一些代理ip，但如果想很简单的部署一个稳定的代理ip，那么这里提供一个参考，使用Golang实现的sock5代理服务。

H5中有很多播放器可以使用，比如DPlayer、Video.js，这里不是去做播放器之间的对比，而是基于DPlayer，总结一下在Vue中如何使用，以及相关的一些关键点，比如播放Hls（m3u8）视频，以及播放成功和失败的事件监听。

2020年在iOS广告生态上影响最大的，还是伴随iOS 14发布使APP内获取idfa成为一种opt-in设置（默认不能获取idfa，需要用户主动修改设置才能开启。而这之前，是默认可以获取idfa，但用户可以修改设置关闭禁止获取）。Apple控制idfa的获取，能体现当前全球强调数据隐私的意识型态，但对行业的影响甚至可以说打击是非常大，虽然Apple台面上希望使用SKAdNetwork来补救这块市场的缺陷（不排除Apple希望自己控制广告生态），但SKAdNetwork还是一个飘在天上的设计，面对马上就要到达Apple说的期限，这里总结一下idfa和SKAdNetwork的问题。

要做针对股票做量化分析和交易，免不了试需要抓取数据，虽然现在不少券商提供了量化API接口，但要么收费，要么对调用次数有限制。有些初学者或者临时做个分析，不想搞这么复杂，那么抓取网上的数据，是一个比较简单有效的方法。这里就分享我抓取数据用到的一些代码。

之前总结了在Hugo中如何加入valine来实现第三方评论插件，可以回顾《Hugo中加入Valine评论功能》，但希望Hugo上有评论时能够有一个通知的机制，这里就以邮件通知为例，基于之前介绍的Valine评论功能，进一步介绍如何实现Valine的评论通知。

Python的版本众多，很多lib在不同Python版本之间的兼容性不尽相同，之前使用Python时非常苦恼，比如字符编码问题，mysql客户端lib，以及在数据挖掘和量化交易中的工具（如zipline）。虽然现在也有conda能简化这些操作，但是学会virtualenv仍然是Python开发能力发展的必经之路。

使用KPI还是OKR来做目标和绩效管理，这么多年了一直都是一个讨论不断的话题，尤其是近期头条的OKR管理理念散播，也许跟头条要推进飞书一些功能商业化有关，OKR和KPI的差异又引起很多公司管理层面的讨论。我目前参与团队管理层面的工作已经十多年的时间，对KPI、OKR和绩效考核，也有自己的一些总结，这里分享沉淀出来。

目前对于股票投资，我目前为止已经是一个股龄超过十几年的深度患者，虽然不应该对股票投资的规律性报有太大的希望，但仍然免不了对规律探索的欲望。量化是一个将规律程序化，减少主观判断的方式。

在建设和使用量化的环境时，也是一个不断学习和沉淀的过程，也发现有很多需要注意的点，现在网上的信息虽然多，但是很多细节没有，以及很多知识没有串在一起，自己建设量化环境还是有比较高的成本，这里把已经沉淀和之后沉淀的经验逐渐记录分享。