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电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层

电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 整体架构 业务发展初期主要以业务为导向,一般采用 「ALL IN ONE」的架构方式来开发产品,这个阶段用一句话概括就是 「糙猛快」。...电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 具体拆的方式,主要根据业务领域划分单元,进行垂直拆分。...电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 那我们什么时候该采用异步调用? 其实主要看业务场景,如果业务允许延迟处理,那就采用异步的方式处理 那我们该怎么实现异步调用呢?...电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 服务降级 服务降级主要解决资源不足和访问量过大的问题,比如电商平台在双十一、618 等高峰时候采用部分服务不提供访问,减少对系统的影响。...电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 刚刚说了降级的方式,那我们操作降级的时候有哪些注意点呢?

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    电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层

    电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 整体架构 业务发展初期主要以业务为导向,一般采用 「ALL IN ONE」的架构方式来开发产品,这个阶段用一句话概括就是 「糙猛快」。...电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 具体拆的方式,主要根据业务领域划分单元,进行垂直拆分。...电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 那我们什么时候该采用异步调用? 其实主要看业务场景,如果业务允许延迟处理,那就采用异步的方式处理 那我们该怎么实现异步调用呢?...电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 服务降级 服务降级主要解决资源不足和访问量过大的问题,比如电商平台在双十一、618 等高峰时候采用部分服务不提供访问,减少对系统的影响。...电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 刚刚说了降级的方式,那我们操作降级的时候有哪些注意点呢?

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    盘点:年末岁首,厂商火拼移动OA

    随着中国移动4G在12月6日正式发牌,云计算、大数据等技术大量兴起,社交网络、大平台化的日益普及,以云计算化、移动化、社交化、协同化为特征的办公管理软件应用大潮在年末岁首也随之风起云涌,移动OA更是成为办公管理软件厂商火拼的主战场...不但在Android平台上,而且也在iOS平台上推出WPS Office。WPS将PC时代“免费”的模式放在了移动市场领域,这种大胆出奇的做法让WPS最近迅速在安卓移动办公市场异军突起。...作为老牌OA商,泛微也把移动OA作为市场新突破口,在年末进行大促销。最近泛微称,其在移动OA上营销额度已突破2000万。...号称“市场占有率最高”的致远软件在年末也发起新一轮新产品文宣与推广活动。...显而易见,年末企业对于移动办公需求将出现爆炸式增长趋势,所以众厂商正抓紧最后的黄金时间抢占市场。而谁能在这块领域这段时间抢占制高点,抢到最大蛋糕,求新求变是关键。

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    Wyn Enterprise 核心功能:系统集成

    Wyn Enterprise 作为平台型产品,能够满足企业用户安装即用的需要;同时,作为工具型产品,也能够非常方便的与其他系统进行集成,包括:报表/仪表板查看器、报表/仪表板设计器、单点登录、数据权限、...通过 iframe 与 GraphQL 的结合,你可以将产品功能轻松嵌入到 Java、.NET、PHP、Node.js、APP 等平台的应用系统中;而且,产品原生支持与企业微信、钉钉的集成,无需二次开发...Wyn Enterprise支持公有云、私有云和本地部署等多种部署方式,并能在Java、.net、PHP等开发平台中使用。...葡萄城 2018 岁末福利 关于葡萄城年末促销的更多信息,请访问葡萄城年末促销页面 关于葡萄城 赋能开发者!

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    ActiveReports 大数据分析报告:公交车司乘冲突引发的刑事案件

    (注:本报告界定的“一审审结”是指一审审结且裁判文书已汇聚至人民法院大数据管理和服务平台的案件。) 2017年较2016年增长4.8%。 各年案件量约占全国一审审结刑事案件的万分之一。...本文数据来源:人民法院大数据管理和服务平台 数据统计时间:2016年1月1日至2018年10月31日 报表制作工具:葡萄城 ActiveReports .NET报表控件 关于ActiveReports....NET报表控件 ActiveReports 是一款专注于 .NET 平台的报表控件,全面满足 HTML5 / WinForm / ASP.NET / ASP.NET MVC / WPF 等平台下报表设计和开发工作需求...葡萄城 2018 岁末促销 关于葡萄城年末促销的更多信息,请访问葡萄城年末促销页面 关于葡萄城 赋能开发者!

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    资本寒冬来袭,是否是家装O2O的终极决战?

    于是,人们将年终这些企业的表现看作是它们能否顺利度过资本寒冬的关键,同所有O2O企业一样,家装O2O企业在年末同样上演了打折促销的价格大战。...这些家装O2O企业的表现说明他们都在利用各自的优势进行年终的促销大战,试图通过这种方式为自己能够顺利度过资本寒冬汲取能量。...纵观家装O2O市场,我们不难发现,它们选择的年末促销方式有着属于它们自身的特征。...目前正在发生着的家装O2O年末大战只不过是这些企业在谋求度过资本寒冬的一种独特的方式而已,用姜文的话来讲就是“躺着就把钱给赚了”,而家装O2O的年末大战则是“战着就把整个市场的份额给占了”。...由此可见,尽管在资本寒冬到来的条件下,家装O2O企业的年末大战并不会产生你死我活的终极决战。

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    美妆押宝双十一,各平台卷出新高度

    促销力度方面:天猫宣布平台补贴力度为“满300元减50元”,京东为“满299元减50元”,相较双方2021年的“满200元减30元”,促销力度均有所加大。...各平台“内卷”双十一进入10月后,各电商平台先后公布双十一优惠活动细节,我们梳理了天猫、京东、抖音、快手四大典型电商平台的2022年双十一的运营策略, 发现上述平台的运营各有侧重,对这次大促似乎志在必得...京东则采取“五阶段”促销策略,分为预售期、开门红、场景期、高峰期、返场期。...并配以双档位促销优惠,分别为“每299元减50元”和“每1000元减100元”,均封顶40000元,活动期间同一款商品仅可参与其中一档促销。...美妆板块急需一个大爆发来拉升全行业的信心,作为电商大促节日的鼻祖,双十一无疑成为美妆品牌们最为关注的节点,期望以此提振年末业绩。

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    云从科技 | 从初创企业上位AI“国家队”,看看背后都干了些什么?!

    云从科技致力于打造智能感知闭环:搭建平台,将人脸识别、体态识别、OCR(光学文字识别)、语音识别等技术向公众开放,全面降低人工智能准入门槛,让“AI普惠”成为了可能。...同时,在2018年年末,云从科技牵手弘阳集团,计划共同打造智慧城市。 在广州即将出现一座“未来之城”,它汇聚了全球最前沿的人工智能技术,把未来智慧生活带到你眼前。...双方将推动“AI+X”服务创新应用,共建HCI平台(人机交互平台),充分融入智慧都市场景联通终端与后台。...云从科技将发挥在人工智能平台、数据、算法、人工智能应用等方面的优势,结合在人工智能各领域应用的实践经验,围绕“AI+社区服务”、“AI+养老”、“AI+长租公寓”、“AI+零售”、“AI+产业地产”等领域开展深度合作...云从科技就从国家发改委手里接过国家「互联网+」重大工程——「人工智能基础资源公共服务平台」建设的重任,并获得广州市政府 20 亿元的资金支持,正奔波于中美两地召集全球顶级的技术与管理人才。

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    清华AI研究院里程碑事件:成立「智能人机交互研究中心」,发布四大开放平台

    人机交互、智能交互方面,探索自然交互的科学问题,建立通过智能技术实现自然交互的理论基础; 二、构建开放平台。...尤政院士表示,智能人机交互研究中心将以促进清华和国家人机交互研究与发展为宗旨,打造具有广泛影响力的学术研究、交流中心、智能交互平台与原创技术推广中心,更好地服务于国家和清华的人工智能发展战略。...四个开放平台 智能人机交互研究中心成立仪式后,史元春教授还发布了四个智能交互开放平台:智能文本输入开发套件 ITIS、人机互启发式英文写作系统 ESODA、情感交互数据库 ACP、视觉脑机交互实验系统...易鑫博士、陶品副研究员、贾珈副教授、王毅军研究员分别对四个开放平台做了介绍。...「除了促进我们研究院自己的分析研究、同行的交流,我们希望通过开放平台能够扩大合作的可能和成果影响的面,我们也希望能够带动产业进步。」史元春教授这样阐释发布开放平台的出发点。

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    深度解析京东个性化推荐系统演进史!

    新版推荐系统是一个系统性工程,其依赖数据、架构、算法、人机交互等环节的有机结合。...三、数据平台 京东拥有庞大的用户量和全品类的商品以及多种促销活动,可以根据用户在京东平台上的行为记录积累数据,如浏览、加购物车、关注、搜索、购买、评论等行为数据,以及商品本身的品牌、品类、描述、价格等属性数据的积累...以秒杀为例,推荐结果会根据当前用户的用户画像中的画像模型(性别、年龄、促销敏感度、品类偏好、购买力)进行加权,让用户最感兴趣的商品排在前面。 用户画像也是场景推荐的核心基础。...如用户选择“包治百病”标签,会按用户画像中的性别、年龄、品类、促销敏感度等画像模型进行推荐商品的重排序。 ? 图10 用户画像示意图 ?...个性化推荐系统是一个系统工程,依赖产品、数据、架构、算法、人机交互等进行场景推荐,本节重点从这几个维度阐述了京东的个性化推荐系统。

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    深度解析京东个性化推荐系统

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    深度解析京东个性化推荐系统演进史

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    一线互联网智能推荐系统架构演进

    新版推荐系统是一个系统性工程,其依赖数据、架构、算法、人机交互等环节的有机结合。...三、数据平台 京东拥有庞大的用户量和全品类的商品以及多种促销活动,可以根据用户在京东平台上的行为记录积累数据,如浏览、加购物车、关注、搜索、购买、评论等行为数据,以及商品本身的品牌、品类、描述、价格等属性数据的积累...以秒杀为例,推荐结果会根据当前用户的用户画像中的画像模型(性别、年龄、促销敏感度、品类偏好、购买力)进行加权,让用户最感兴趣的商品排在前面。 用户画像也是场景推荐的核心基础。...如用户选择“包治百病”标签,会按用户画像中的性别、年龄、品类、促销敏感度等画像模型进行推荐商品的重排序。 ? 图10 用户画像示意图 ?...八,总结 个性化推荐系统是一个系统工程,依赖产品、数据、架构、算法、人机交互等进行场景推荐,本节重点从这几个维度阐述了京东的个性化推荐系统。

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    深度解析京东个性化推荐系统演进史

    新版推荐系统是一个系统性工程,其依赖数据、架构、算法、人机交互等环节的有机结合。...数据平台 京东拥有庞大的用户量和全品类的商品以及多种促销活动,可以根据用户在京东平台上的行为记录积累数据,如浏览、加购物车、关注、搜索、购买、评论等行为数据,以及商品本身的品牌、品类、描述、价格等属性数据的积累...以秒杀为例,推荐结果会根据当前用户的用户画像中的画像模型(性别、年龄、促销敏感度、品类偏好、购买力)进行加权,让用户最感兴趣的商品排在前面。 用户画像也是场景推荐的核心基础。...如用户选择“包治百病”标签,会按用户画像中的性别、年龄、品类、促销敏感度等画像模型进行推荐商品的重排序。 ? 图10 用户画像示意图 ?...个性化推荐系统是一个系统工程,依赖产品、数据、架构、算法、人机交互等进行场景推荐,本节重点从这几个维度阐述了京东的个性化推荐系统。

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