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提供数据处理、检索串识别、搜索结果获取与排序、搜索数据运营等一站式搜索服务
  • 云服务器×视频云 联合大促

    组合嗨购低至2折,助力中小企业轻松搭建电商直播、社交直播、在线教育等音视频服务
  • 搜索,大促场景下智能化演进之路

    作为淘宝平台的基石,搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系,而每年双11大促都是验证智能化进程的试金石。搜索的智能化元素注入新一代电商搜索引擎的各个环节,通过批量日志下的offline离线建模,到nearline下增量数据的实时建模,解决了大促环境下的数据转移机器学习(Data Shift MachineLearning第一次在双11大促场景下实现了大规模的实时计算影响双11当天的流量分配。2014年双11当天,Pora系统首次经受了双11巨大流量的洗礼,系统运行可以说是一波三折。2. 2015年双11,双链路实时体系大放异彩2014年双11,实时技术在大促场景上实现了商品维度的特征实时,表现不俗。总结 经过三年大促的技术锤炼,围绕在线人工智能技术的智能框架初具规模,基本形成了在线学习加智能决策的智能搜索系统,为电商平台实现消费者、卖家、平台三方利益最大化奠定了坚实的基础。
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  • 人脸识别

    腾讯云神图·人脸识别基于腾讯优图世界领先的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人脸查重、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。
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  • 汽车租赁系统

    汽车租赁系统( CRSYS )为拥有车辆资源,正在线下开展租赁业务的企业,提供数字化系统。企业通过该系统可拥有媲美大企业的全数字化能力,拥有自己独立的客户端、运营门店端和业务系统。
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  • 零信任无边界访问控制系统

    腾讯云零信任无边界访问控制系统(ZTAC)是根据腾讯自身无边界零信任企业网的最佳实践,所推出的终端访问控制方案。依赖可信终端、可信身份、可信应用三大核心能力,实现终端在任意网络环境中安全、稳定、高效地访问企业资源及数据。
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  • 爆仓将至、人员不足,物流企业如何面对年末电商大促?

    11月,是每个物流企业都悲喜交加的时间。喜的是,九、十月份的物流淡季终于过去,这两个月积攒下来的业务量随着年末各个电商平台的大促到来,即将实现爆发性的增长,并向着全年最高峰进发。哪怕已经经历了许多年这样的情况,物流企业已经积累了不少的应对经验,但一旦年末大促开始,快递爆仓的事件还是屡见不鲜。造成这种原因的,归根结底主要是两个问题:一、内部流程管理不少物流企业,经历了野蛮发展的阶段,已经逐步向现代企业化转型,尤其是一些上市或准上市企业,更是已经有了自己的一套业务流程和规范。尤其是在最后几公里,面向终端客户的派件工作中,“临时工”就成了年末电商大促背景下,物流行业中一股重要的力量。在云计算的加持下,用户可以非常方便地在自己的设备上完成搜索、查询、查看、分类、下载等管理工作,全流程电子化操作安全、方便、合规的电子合同,解决了物流企业在工作流程签章、劳动合同签订、文件档案管理等各个方面的问题
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  • Elasticsearch Service

    Curator 管理索引,MySQL 数据实时同步到 ES,数据迁移,重启集群,监控告警配置建议,ES 版本升级检查,升级 ES 集群,升级ES商业特性,升级ES集群版本,腾讯云 ES+SCF 快速构建搜索服务kafka 数据并写入到 Elasticsearch,Logstash 实例定价,8核32G 3节点集群性能测试,4核16G 3节点集群性能测试,4核16G 3节点与8核32G 3节点集群压测结果比较,概述,企业微信机器人接收Curator 管理索引,MySQL 数据实时同步到 ES,数据迁移,重启集群,监控告警配置建议,升级,ES 版本升级检查,升级 ES 集群,升级ES商业特性,升级ES集群版本,腾讯云 ES+SCF 快速构建搜索服务数据并写入到 Elasticsearch,Logstash 实例定价,产品性能,8核32G 3节点集群性能测试,4核16G 3节点集群性能测试,4核16G 3节点与8核32G 3节点集群压测结果比较,概述,企业微信机器人接收
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  • 日志服务

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  • 物联网开发平台

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  • 行业 | 爆仓将至、人员不足,物流企业如何面对年末电商大促?

    喜的是,九、十月份的物流淡季终于过去,这两个月积攒下来的业务量随着年末各个电商平台的大促到来,即将实现爆发性的增长,并向着全年最高峰进发。哪怕已经经历了许多年这样的情况,物流企业已经积累了不少的应对经验,但一旦年末大促开始,快递爆仓的事件还是屡见不鲜。造成这种原因的,归根结底主要是两个问题:企业内部流程管理和人力资源配置。尤其是在最后几公里,面向终端客户的派件工作中,“临时工”就成了年末电商大促背景下,物流行业中一股重要的力量。尤其是在最后几公里,面向终端客户的派件工作中,“临时工”就成了年末电商大促背景下,物流行业中一股重要的力量。在云计算的加持下,用户可以非常方便地在自己的设备上完成搜索、查询、查看、分类、下载等管理工作,全流程电子化操作。
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  • 消费复苏!“618大促”用云量创新高

    “618大促”用云量创新高 后疫情期首次大促,“618”主要电商用云量翻倍 直播卖货流量半年涨5倍  腾讯云支持“618大促”资源创新高 ? ?“618大促”落幕,主要电商平台业绩和用云量再创新高,显示出消费已经复苏。今年“618大促”期间,腾讯云的计算资源相比去年增长了一倍。与此同时,直播带货正在成为新趋势。2020年上半年,直播卖货的流量节节高走,6月整个行业直播卖货的带宽相比1月增长了500%。 ?长期来看,在竞争激烈的市场中,开源节流、降本增效已经成为各类电商企业的普遍需求。另一方面,云厂商提供了一站式直播解决方案,降低了平台和企业接入直播的技术门槛,这些都进一步带动了直播带货的发展。
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  • 云服务器

    论坛,手动搭建 WordPress 个人站点(Linux),腾讯云软件源加速软件包下载和更新,跨地域搜索,绑定子机与弹性网卡,修改实例vpc属性,修改实例所属项目,修改实例的属性,修改实例续费标识,关闭实例NTP 服务相关,手动搭建 LNMP 环境(CentOS 8),生成创建实例 API Explorer 最佳实践脚本,端口问题导致无法登录,关于不再支持 Windows Server 2008 R2 企业版论坛,手动搭建 WordPress 个人站点(Linux),腾讯云软件源加速软件包下载和更新,跨地域搜索,更新开发商各地域cvm的概览信息列表,绑定子机与弹性网卡,实例相关接口,密钥相关接口,镜像相关接口镜像,关于云服务器部分告警指标变更的公告,选择计费模式,选择实例类型,选择存储介质,规划网络,配置安全组,估算成本,使用限制总览,便捷功能,网络相关,最佳实践,故障处理,快照,置放群组,调整网络配置,搜索实例NTP 服务相关,手动搭建 LNMP 环境(CentOS 8),生成创建实例 API Explorer 最佳实践脚本,端口问题导致无法登录,关于不再支持 Windows Server 2008 R2 企业版
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  • “618”大促落下帷幕,我们守住了2.7亿张优惠券

    2019年“618大促”告一段落。作为上半年规模最大的促销活动,各大电商平台给出了最大的优惠力度,成绩也都再创新高。为保障大促顺利进行,腾讯云提前调度资源、组织驻场团队,提供了全方位的保障方案。今年“618大促”期间,腾讯云新增的计算资源相比去年翻了一倍,整体的CDN和带宽峰值较去年也有明显提升。大促过后,电商业务恢复到正常状态,不再需要额外的计算资源。腾讯云的弹性扩缩架构,可以将资源回收,让客户的成本更可控。 抗D大促期间,腾讯的安全能力可以为电商平台提供铠甲。防刷腾讯安全天御则保证“优惠券给对人”,在抢购、拼团、砍价等环节,通过“活动防刷”等能力,保证大促期间的优惠券不会被羊毛党薅走,也避免企业物资被黑灰产低价薅去高价变卖。通过用户的点击、浏览、搜索等信息,利用Spark Streaming等流式大数据工具, 实时处理分析用户行为, 并快速做出应用的变更与推荐。
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  • 电商大促GMV和支付规模预测

    在电商大促时,为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排,都通常都需要对这次大促的GMV和订单规模做预测,避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题,导致客户流失未能成交。本篇文章,就简单地说一说在做大促预测时候常用的一般方法和逻辑。这里需要说明的时候,预测是允许存在一定误差的,我们无法要求实现百分百的准确,但是至少,需要做到和最终结果在数量级上是一致的。这里很明确的,我们就是要预测某个大促时间段的GMV,做本次预测的核心目标是,让业务方做好对促销资源投入的评估,最终实现投入资源的合理分配。在传统的预测中,通常是基于历史GMV趋势做预测的,衡量的是历史大促期相对平销期流失爆发度,计算公式是本次大促GMV=大促前平销期GMV*大促爆发系数,其中,大促前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得,而大促期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的这样,预测的输出结果就明确了,首先是用户id,用于用户的分类,例如基于此,可以将用户分为A组、B组等;其次是不同分类用户的购买概率,例如A类、B类客户购买概率分布是多少;最后是大促的购买金额。
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  • 容器服务

    Service 负载均衡配置,Service 使用已有 CLB,Service 后端选择,使用 KMS 进行 Kubernetes 数据源加密,基本概念,原生 Kubernetes 名词对照,使用 TCR 企业版实例内容器镜像创建工作负载边缘容器分布式节点状态判定机制,概述,PV 和 PVC 的绑定规则,使用环境变量配置日志采集,在 TKE 上部署 Nginx Ingress,健康检查,自定义 Kubernetes 组件启动参数,TKE Kubernetes 大版本更新说明Service 负载均衡配置,Service 使用已有 CLB,Service 后端选择,使用 KMS 进行 Kubernetes 数据源加密,基本概念,原生 Kubernetes 名词对照,使用 TCR 企业版实例内容器镜像创建工作负载概述,PV 和 PVC 的绑定规则,使用环境变量配置日志采集,网络,在 TKE 上部署 Nginx Ingress,健康检查,自定义 Kubernetes 组件启动参数,TKE Kubernetes 大版本更新说明
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