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从拼多多事看电商的模型

投放时选择:即该的有效时段投放区域选择:针对全平台还是部分平台(自营或指定店铺),或者仅针对APP平台用户类型:针对新注册用户,VIP用户等规则规则是管理的核心。 在管理活动时,需要指定规则,这就产生了二者之的关联关系。 在现实世界,各种概念之总是会存在各种错综复杂的关系,例如在学校,有教师与学生之的师生关系,有院长与教师之的上下级关系,有教授与研究生之的科研关系。 分析产品时,我们发现模型的概念并未处于同一个抽象层次,且相互存在混合关联的关系。 在模型,这些实体就是一个个,在实现时,体现为多个实例,这些实例可以通过活动的“适用商品”活动类型,作用到同一商品,形成这种优惠的叠加。目前给出的模型考虑还不全面。

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腾讯云年-热云产品年付 3 折起

最近腾讯云搞起了年活动,热云产品 3 折起,还可以参加爆款秒杀抢购活动。话说腾讯云今年的活动蛮多的,从年初到现在搞了好几场,对于站长来说也确实有实惠可以拿,感兴趣的朋友可以继续往下看看。 秒杀规则 活动对象:腾讯云官网已注册且完成实名认证的国内站用户均可参与(协作者除外);活动时:2018 年 5 月 10 日——6 月 22 日,每天五场(09:00, 11:00, 14:00, 16 秒杀说明:秒杀活动优惠不能与其他优惠叠加,不能使用代金券; 订单 15 分钟内未完成支付将自动关闭,请下单后尽快支付;达到购买数量和次数限制后若取消订单,10 分钟后恢复对应次数的购买资格; 秒杀活动, 代金券领取地址:点我打开代金券规则领取条:新、老用户无门槛一键领取,同一用户(同一手机、邮箱、实名认证用户视为同一用户)限领 1 次;使用规则:可用于所有预付费产品的续费升级,每个续费升级订单限用一张代金券 如果你有购买云服务方面的需要,可以点击上面链接去看一下是否能找到需求,最低 3 折的价格在平时是享受不到的。

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    Koa - (理解、实现一个验证token

    前言Koa 应用程序是一个包含一组函数的对象,它是按照类似堆栈的方式组织和执行的。当一个调用 next() 则该函数暂停并将控制传递给定义的下一个。 当在下游没有更多的执行后,堆栈将展开并且每个恢复执行其上游行为。以上两句话,是我在官方文档找到其对 Koa 的描述。 在Koa是一个很有意思的设计,它处于request和response,被用来实现某种功能。像上篇文章所使用的 koa-router 、koa-bodyparser 等都是。 可能有些人喜欢把理解为插,但我觉得它们两者并不是同一种概念的东西。插像是一个独立的工具,而更像是流水线,将加工好的材料继续传递下一个流水线。 所以给我的感觉更灵活,可以像零一样自由组合。单看有堆栈执行顺序的特点,两者就出现质的区别。的概念这张图是 Koa 执行顺序的图示,被称为“洋葱模型”。

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    浅析几种设计模式--策略模式

    ; }} 为秋节准备的活动Bclass StrategyB extends Strategy{ @Override public void showActivity() { System.out.println (秋节活动B); }}为圣诞节准备的活动Cclass StrategyC extends Strategy{ @Override public void showActivity { System.out.println : 秋节就使用秋节活动 strategy = new StrategyB(); break; case C: 圣诞节就使用圣诞节活动 strategy = new StrategyC(); (对于春节:); mSalesMan = new Context_SalesMan(A); mSalesMan.SalesManShow(); 秋节来了,使用秋节活动 System.out.println 总结优点策略类之可以自由切换 由于策略类都实现同一个接口,所以使它们之可以自由切换。

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    策略模式(Strategy Pattern)- 最易懂的设计模式解析

    public void show() { System.out.println(为春节准备的活动A); }} 为秋节准备的活动Bclass StrategyB extends Strategy 春节就使用春节活动 case A: strategy = new StrategyA(); break; 秋节就使用秋节活动 case B: strategy = new StrategyB SalesMan(C); mSalesMan.SalesManShow(); } }结果输出对于春节:为春节准备的活动A对于秋节:为秋节准备的活动B对于圣诞节:为圣诞节准备的活动B通过上述这个常见的生活例子 优缺点在全面解析完后,我来分析下其优缺点:3.1 优点策略类之可以自由切换 由于策略类都实现同一个接口,所以使它们之可以自由切换。 应用场景一个系统需要动态地在几种算法选择一种的情况如果在一个系统里面有许多类,它们之的区别仅在于它们的行为,那么使用策略模式可以动态地让一个对象在许多行为选择一种行为如果一个对象有很多的行为,如果不使用合适的模式

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    猿设计11——真电商之的玩法你真的知道吗?

    即使没有优惠券体系的参与,的形式依然很丰富,接下来我们就聊聊比较常见的手段。(1) 直降 这个比较值观了,比如某个商品原100块,直接减20块,优惠价80块。 它通过描述对象之发送消息的时顺序显示多个对象之的动态协作。它可以表示用例的行为顺序,当执行一个用例行为时,其的每条消息对应一个类操作或状态机引起转换的触发事。 时序图每个对象和底部心都有一条垂直的虚线,这就是对象的生命线,对象 的消息存在于两条虚线。 5、消息(Message)消息是定义交互和协作交换信息的类,用于对实体的通信内容建模,信息用于在实体传递信息。允许实体请求其他的服务,类角色通过发送和接受信息进行通信。 本章节主要是给不怎么熟悉玩儿法的童鞋科普下的业务知识,下一章我们一起来看看怎样设计系统。

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    vivo商城系统架构设计与实践-概览篇

    我们将分系列来介绍vivo商城系统建设的过程遇到的问题和解决方案,分享架构设计经验。 二、系统框架2.1 业务梳理在介绍业务架构前我们先简单了解下vivo商城系统业务能力建设历程,对现能力进行梳理回顾。在商城v2.0功能存在以下问题:1. ,着重解决以上运营痛点:提供时光穿越功能,实现用户能够“穿越”至未来某个时点,从而实现活动的提前点检;提供价格监控功能,结合「商城营价格能力矩阵」规划的能力,通过事前事事后多维度监控措施,来“ 但因一些原因vivo商城系统独立过程,并没有与系统放一块:首先,优惠券系统在商城v2.0时就已独立,已经对接很多上游业务,已经是成熟的台系统;再者,就是优惠券也有相较与其它优惠的业务特殊性 组对外部系统的调用添加熔断保护,防止外部系统的故障造成整个系统的服务崩溃监控和告警通过配置日志平台的错误日志报警、调用链的服务分析告警,再加上公司各和基础组的监控告警功能,让我们能够第一时发现系统异常四

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    Python对商店数据进行lstm和xgboost售量时序列建模预测分析

    p=17748在数据科学学习之旅,我经常处理日常工作的时序列数据集,并据此做出预测。 :当天与否Promo2:Promo2是某些商店的连续和连续:0 =商店不参与,1 =商店正在参与PromoInterval:描述启动的连续区,并指定重新开始的月份。 train_df = pd.read_csv(..Datatrain.csv)test_df = pd.read_csv(..Datatest.csv) #文有多少数据:print(在训练集,我们有 如果未进行,则应将“的NaN替换为零 我们合并商店数据和训练集数据,然后继续进行分析。第一,让我们按售量、客户等比较商店。 商店类别 B的每位客户平均售额最低。因此,我认为客户只为小商品而来。商店类别 D的购物车数量最多。仅在工作日进行。客户倾向于在星期一()和星期日(没有)购买更多商品。

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    HAWQ取代传统数仓实践(十五)——事实表技术之无事实的事实表

    利用无事实的事实表可以按各种维度计数上课这个事。        无事实的事实表还可以用来说明某些活动的范围,常被用于回答“什么未发生”这样的问题。例如:范围事实表。 这时,通过建立范围事实表,将商场需要的商品单独建立事实表保存,然后通过这个范围事实表和售事实表即可得出哪些商品没有售出去。        为确定当前的产品哪些尚未卖出,需要两步过程:首先,查询无事实的事实表,确定给定时的产品。然后从售事实表确定哪些产品已经卖出去了。答案就是上述两个列表的差集。 这样的范围事实表只是用来说明活动的范围,其没有任何事实度量。建立一个单独的商品维度表能否可以达到同样的效果呢? 假设是以一周为持续期,在范围事实表,将为每周每个商店的产品加载一行,无论产品是否卖出。该事实表能够确保看到被定义的键之的关系,而与其它事,如产品售无关。

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    基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 进阶技术(十二)

    十二、接数据源 本节讨论如何处理接数据源。接数据源与维度表具有不同的粒度,因此不能直接装载进数据仓库。 在这里通过修改进阶技术(八)——“多路径和参差不齐的层次”里的源数据说明怎样处理接数据源。 而且一个期可能延续多个月,正如上面显示的2016年第一个期有四个月。这意味着期信息重复了四次,也就是四行。比方说希望简化期源数据的准备工作,每个期不管有多长,只准备一行数据。 新的数据格式可以改成下面所示,存在non_campaign_session.csv文。 下面给出了修改后的期装载脚本。

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    基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 进阶技术(二)

    例如,售源数据只有在期内有效,而在其它时是无效的,而对期数据就要进行按需装载。 在“建立数据仓库示例模型”讨论的日期维度数据生成可以看做是一种按需装载。 下面是需要装载的期内容,存储在source.promo_schedule表。 示例假设只需要装载新的期数据,而在数据仓库不需要期的历史数据。 下图显示了修改后的DW数据库模式,date_dim表增加了promo_ind列,用来标识该日期是否为日期。 ? 1. use dw; alter table date_dim rename to date_dim_old; -- 原来的日期维度表是普通的CSV文格式,因为需要行级更新标记字段,所以新建ORC文格式的表 beeline -u jdbc:hive2:cdh2:10000dw -f on_demand.sql on_demand.sql文的HiveQL脚本如下: -- 设置变量以支持事务 set hive.support.concurrency

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    Django

    可以实现给所有请求做相同的操作,免去给每一个视图函数加装饰器的工作。介绍什么是  官方说法:是一个用来处理Django的请求和响应的框架级别的钩子。 在Django,其实我们一直都在使用,在Django项目的settings.py文,有一项就是的配置:MIDDLEWAREMIDDLEWARE = MIDDLEWARE配置项是一个列表 自定义示例在项目下单独新建一个  my_middlewares.py  文,专门放置自定义。 也就说:如果MIDDLEWARE注册了6个,执行过程,第3个返回了一个HttpResponse对象,那么第4,5,6的process_request和process_response 版登陆验证版的登录验证需要依靠session,所以数据库要有django_session表。

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    Java

    什么是 关注于数据的发送和接受,利用高效可靠的异步消息传递机制集成分布式系统 JMS与AMQP Java消息服务(Java Message Service)即JMS,是一个Java平台关于面向消息的 API,用于两个应用程序之,或分布式系统发送消息,进行异步通信 AMQP(advanced meswsage queuing protocol) 是一个提供统一消息服务的应用层标准协议,基于此协议的客户端与消息可传递消息 ,并不受客户端不同产品,不同开发语言的限制 常见消息服务器 我的博客即将搬运同步至腾讯云+社区,邀请大家一同入驻:https:cloud.tencent.comdevelopersupport-plan

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    Django

    目录一.二.用途三.方法 四.自定义process_viewprocess_exceptionprocess_template_response五.CSRF_TIKEN跨站请求伪造六 .局部禁用和使用csrf一.就是介于request与response处理之的一道处理过程,相对比较轻量级,并且在全局上改变django的输入与输出。 对象,就可以通过来实现。 preocess_request方法是在执行视图函数之前执行的2.当配置多个时,会按照MIDDLEWARE的注册顺序,也就是列表的索引值,从前到后依次执行的3.不同传递的request 如果返回一个None,则交给下一个的process_exception方法来处理异常。它的执行顺序也是按照注册顺序的倒序执行。

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    Express

    –save 和 --save-dev通过 --save 参数安装的包,是将依赖项保存到 package.json 文的 dependencies 选项。 通过 --save-dev 参数安装的包,是将依赖项保存到 package.json 文的 devDependencies 选项。 ----Expresshello world基本路由根据不同的请求路径分发到具体的请求处理函数处理静态资源模板引擎Express APIexpress()ApplicationRequestResponseRouter 包名 # npm install -g 包名yarn global add 包名 # npm uninstall -g 包名yarn global remove 包名目标能掌握理解 Express 执行机制并举例能掌握利用 Express 处理网站 404能掌握 Express 统一处理全局错误能掌握 Nunjucks 模板引擎的基本使用(布局功能)能掌握利用 Express 解析表单 POST 请求体

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    Express

    如果在跳过剩余的,可以手动调用next(‘route’)将控制权交给下一个。 即使不需要next对象,也必须在签名声明它,否则会被识别为一个常规,不能处理错误。 next(‘route’)会跳过当前剩余的,直接进入下一个。 这个缺省的错误处理将被添加到堆栈的底部。 ());请参考 第三方 获取 Express 经常用到的第三方列表

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    基于Hybris平台的电商个性化服务实践

    这就是我们要介绍的解决方案的另一个关键模块 — 规则引擎模块。在Hybris,规则引擎模块主要是用于的业务,所解决的问题是为让电商网站的所有客户平等的获得享受的权利。 换而言之,这是一种广泛性的应用。那么,如何提供个性化的服务呢?这就是我们在项目实践一个创造性的应用,即把规则引擎用于个性化的服务。 根据个性化表现行为抽象出CMS组“新商品推荐“组 – 该组可以绑定任意一种商品,提供商品描述以及加入购物车功能“买一送一”个性化优惠2. 映射CMS组等资源到个性化模块,用于配置管理CMS 组- 技术实现:??? 解决方案:利用Segment模型“持续时”属性(单位:天)来动态计算活动周期。技术实现:开始时:客户分配时;结束时:通过持续时和客户分配时,推算出结束时;4.

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    django组-

    的概念顾名思义,是介于request与response处理之的一道处理过程,相对比较轻量级,并且在全局上改变django的输入与输出。 Django默认的Middleware:MIDDLEWARE = 每一个都有具体的功能。 请求流程分析:? 自定义一共有四个方法:process_request process_view process_exception process_responseprocess_request,process_response 当用户发起请求的时候会依次经过所有的的,这个时候的请求时process_request,最后到达views的函数,views函数处理后,在依次穿过,这个时候是process_response 上述截图都是django的,我们也可以自己定义一个,我们可以自己写一个类,但是必须继承MiddlewareMixin需要导入from django.utils.deprecation

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    23种设计模式(二)---策略设计模式

    再来看商场搞: 打8折, 打7折, 满100减30, 购物满500返现50等等, 无论何种打折方式, 其根本都是算法, 这些算法就是一种策略. 策略之是可以随机互换的. 比如同一商场,今天可以打8折, 明天可以满10030. 策略设计模式: 定义【一组】算法, 将【每个】算法进行包装, 并且他们之可以随意【互换】, 来看一下UML图: ? 策略设计模式代码实现我们就以商场为例, 使用策略设计模式来实现. 现在商场要, 商品方式有: 原价, 折扣(8折, 7折), 满减(满100减30, 满100减20)等. 具体的方式就是策略. 并定义了方案.2.2 第二步: 方案的实现类方案一共有3种: 第一种:原价, 第二种: 打折 第三种: 满减 先来看看第一种: 原价package com.lxl.www.designPatterns.strategy

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    .Net Core 环境下构建强大且易用的规则引擎

    ,必须花大量的人力和时去测试这些困境在『 小明历险记:规则引擎 drools 教程一』 一文可以体会一番,一开始只是简单的根据购物金额来发放积分,运行期又要更改为更多的规则层次,如果不及时引入对应的规范化处理机制 在设计模型时,我们必须先参考现实生活遇到的电商活动,大致可以想到有这么几种活动类型:满减、单品、套装、赠品、满赠、多买优惠、定金等。 在这里,我选择对多买优惠做分析,多买优惠即所谓的阶梯打折,如买一9折,买两8折,其模型大致如下: public class LadderDiscountPromotion { public 为了匹配现实可能出现的组合优惠(类似满减活动后还可以使用优惠券等)现象和相反的独斥现象(如该商品参与xx活动后不支持X券),设置了一个字段来判断是否可以组合优惠,也可以理解为所有活动都为组合优惠,只是有些组合优惠只有一个活动 注:想了解更多关于电商系统设计可参考脑图2.3 规则配置转换为了实现 规则引擎和配置尽量不要耦合到一块,必须有层对规则配置进行转换为 Nrules 能够接受的规则描述。

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      消息队列 TDMQ

      消息队列 TDMQ 是基于 Apache 顶级开源项目Pulsar自研的金融级分布式消息中间件,是一款具备跨城高一致、高可靠、高并发的分布式消息队列,拥有原生Java 、 C++、Python、GO 多种API, 支持 HTTP 协议方式接入,可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力,同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。

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