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11 特供!临战前收下这几款小程序,分分钟省下一个亿

时效性攻略负责满足眼下最痛的痛点,像 11.11 刷什么卡优惠最多,宝宝安全座椅选 11 购指南,实实在在的干货贴。...除此之外,当大家都不知道吃什么,喝什么,或争执不下没有定论时,亮出 「抛个硬币」,顺应天意,很快也就有了结果。 爽快地接受今天的麻婆豆腐+雪碧吧!...无论是吃吃喝喝,还是买买买,受不了持续纠结的时候,一步点开这个小程序,舒缓下自己的决策压力也是的。毕竟双十一,是为了让自己的更开心,不是更焦虑。 ?...它最核心的益处就是告诉你分期付款哪家强,哪款分期产品最适合你。主流信用卡+互联网白条产品,基本覆盖了目前的常用分期选择。在各种选择中,你最关心的无非就是哪家利息少,或者每月可以少还款。...「消费分期计算器」小程序使用链接 https://minapp.com/miniapp/4092/ 有了这 3 件神器防身,双十一剁手还怕什么,蓄势待发吧!

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计算机系统结构变革在即?

FPGA的逻辑是通过向内部静态存储单元加载编程数据来实现的,存储存储器单元中的值决定了逻辑单元的逻辑功能以及各模块之间或模块与I/O间的联接方式,并最终决定了FPGA所能实现的功能,FPGA允许无限次的编程...人工智能的应用场景,包括云(数据中心)和端(智能设备)两部分;其中,云端又包括离线训和在线服务。离线训练是指利用海量数据,选择合适的训练方法,训练出一个模型。...当时Intel并没有提到他们合作用的FPGA芯片来自哪家公司,现在可以公布了,这家公司就是被Intel收购的Altera公司,如今变成子公司了,各种合作也更方便了。...前面说到这种处理器将采用芯片封装,Intel对这种封装其实也很熟悉了,还记得Intel推出的第一代Pentium D核处理器吗?...Intel当时为了尽快拿出产品,Presler架构的PD核并不是原生的,而是两个单核处理器封装在一个芯片内,被玩家戏称为胶水核,未来的处理器大体上也会是这种结构。

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不只是1207亿,11之于阿里的新内涵是大生态、生活方式和用户运营

马云在11晚会上的总结是,双十一的成交额数字并不重要,双十一的目的是要激发拥有13亿人口的内需市场,促进物流等基础设施的改进,倒逼零售行业的升级换代。 ?...YunOS与Andorid不同,其设计理念是是尽量弱化本地计算和存储,比如YunOS for TV上大多数应用都是基于H5的,是一个轻量级的操作系统。...但同时又强化云端服务,YunOS在云端会整合大量来自于阿里和阿里之外的大数据、金融支付、零售、文化娱乐、移动资讯、O2O等服务。轻终端重服务的玩儿法让它可让设备变得真正智能起来。...它可以兼容更多设备,尤其是计算能力弱或者计算需求弱的设备,比如手环、冰箱、微波炉;它是实时在线的系统,可以进行数据收集、云端智能处理、云端实时推送;它还更适合实现不同设备之间的互联互通,进而协同发挥。...新的玩法、新的品牌、新的商品会在这一天让消费者接受,比如YunOS驱动的智能化生活,通过11就让更多消费者接触并接受,人们不只是购买简单的功能性产品,还有品牌、云端服务、智能体验,更多消费者通过11

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NAS 从入门到放弃

但是每年到了双十一购物节,总会看到一些 NAS 选型求推荐的帖子,总会再纠结买不买。...临近双十一,又叒叕看到了 NAS 选购的话题。冲动地选型 NAS 半小时以后,开始冷静了下来。我真的需要 NAS 吗?...搭建家庭 NAS 服务器有什么方案? NAS(Network Attached Storage:网络附属存储)按字面简单说就是连接在网络上,具备资料存储功能的装置,因此也称为“网络存储器”。...朋友和家人便能在单一个存储中心找到所有的数字文件,使用不同的平台和设备存取,也包括最方便的移动设备。 免费的离线下载 搭建私有离线下载服务,添加任务至下载列表,自动全天下载。...不需要,精简图片收集,定期整理,存储在手机云端随时存取。 我个人不是一个喜欢咔咔咔疯狂拍照的人,即使是去旅游,一般也只保留十几多张照片。

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谁顶住11的世界级流量洪峰?神龙架构负责人等9位大牛现场拆解阿里秘籍

旭卿、观涛、鸣嵩、日照、褚霸、孤星、龙现、行易、镭铭,11月18日,在阿里举办的“11 背后的技术力量”沙龙活动,这9位阿里技术大牛展示了路数,全面解读双十一背后的武功秘籍。...在11中,阿里使用了全自研的一整套平台,平台包括超过10万台规模服务器集群,10+数据中心、10EB级别存储、每天千万级别的大数据和AI计算作业。...据统计,去年2018年十一的时候,这样的实时推荐给商家的智能决策,90%都会被商家采用。...为此,电商开始尝试混合云的架构,在大促时短时间内租用云的机器进行扩容,进而形成了云单元,另一方面又利用离线大数据集群和在线集群的错峰互补,形成了混布技术。...通过这一系列手段,应对双十一峰值的计算资源的成本得到了有效的控制。 在成本问题之后,阿里借助神龙服务器、云的弹性能力、秒级扩容技术、云端一体研发等实现了更有效率和更加开放。

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Flink Forward Asia 2020干货总结!

而 Flink 的流批一体数仓架构将实时离线链路合二为一,可以完全的解决上述这三个问题。不仅于此,Flink 的流批一体架构和数据湖所要解决的问题(流批一体存储问题)也完美契合。...今年双十一的实时数据处理峰值更是达到 40 亿条记录/秒的新高。 ? 莫问老师强调,“全数据链路实时化”并不是终点,阿里巴巴的目标是“实时离线一体化”。...2020 年,Flink 迎来了实时离线流批一体的新纪元 –– 首次在双十一最核心场景天猫营销活动分析大屏场景中落地,并带来了巨大的收益:实时和离线逻辑业务的一体化使得数据结果天然保持一致;同时使得业务开发效率提升了...传统的文件系统对于流式存储来说并不是一个的抽象,原因 1)文件的大小有限制,但是流式数据是持续注入的;2)在持续的数据注入中对存储的并发度也需要动态调整,这就涉及到多个文件的维护和操作;3)有序的流式数据的定位寻址问题在文件系统接口中也无法很好的被支持...未来可期,让我们携手共进,一起努力,把握机遇共同迎接挑战,共创美好的 Flink 2021! [1] 40亿条/秒!

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大数据实战【千亿级数仓】阶段一

最近开始上手一个大数据离线数仓项目。本篇博客先为大家进行一个总体的介绍,包括各个阶段的任务以及项目的简介,环境,需求等等… 码字不易,先赞后看 ! ?...2012年十一 ? 2019年十一 ? ? ? ? ?...千亿级数仓模仿阿里巴巴双十一的大屏显示功能实现的互联网电商指标的离线,同时也模仿了阿里巴巴大数据平台上面数据仓库的设计思想和理念。...商家发布商品 商家商品上架(商品可以被购买了) 用户搜索商品 用户浏览商品(查看商品的具体信息) 用户可以将商品添加到购物车 用户提交订单 用户支付 大数据离线数仓项目架构 ?...每日交易额:700W 商家数:5W 商品数:45W PV:500W UV:50W 数据在hdfs中平均每天 40G左右的速度增长,存储

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天猫11订单峰值58.3万笔秒,消费狂欢背后隐藏了哪些技术?

目前阿里的上云还停留在 IaaS 层,主要是对计算、网络、存储的虚拟化,经历过这一阶段阿里就进入了 PaaS 上云阶段,需要使用更多的云产品,包括中间件、存储、缓存甚至是应用托管平台等。...同时,由于「一体化」的特性,能实现实时与离线数据的完全一致。 从实际效果看,流批一体最大的好处是可以实现数据的实时分析。...三、更智能的体验 除了购物更快,今年双十一的另一个特征是更「智能」。 今年 11 前夕,淘宝首页大幅改版。在信息流、搜索、聚划算、会场和直播等用户场景,智能计算调用量日均已高达数千亿次。...第二层是推理层,根据现有知识对个性化场景进行理解和推理,在该层阿里也构建了全球首个云端协同神经网络,能通过差分机制、端侧运算更好的保护数据隐私。...阿里测算,这些数字化的 IoT 设备在今年 11 期间,会帮消费者节省 15 万个小时。 出身两个月不到的小蛮驴也已经应用在了双十一实践中,使社区无人配送成为可能。

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强大、好用的离线笔记软件综合评测:优点、缺点、对比

云笔记优点:数据云端实时同步,提供历史版本回溯;随时随地通过多种设备访问自己的数据内容;缺点:数据存储云端。...与此同时,不少云笔记开始支持端到端加密等功能,让云端数据成为加密文本,断绝开发者从后台查看数据的可能性。常见的离线笔记软件离线笔记软件主要有三种类型:系统自带的备忘录软件。比如,苹果备忘录。...比如,链笔记 Obsidian、思源笔记、Logseq....Obsidian 官网Logseq一款本地优先、重视隐私、类 Roam Research 、大纲类型的链编辑器。...此外,文件上传、单个块字数限制等核心功能,FlowUs 提供了更多的存储空间以及更少的功能限制。当然,FlowUs 也支持教育优惠。

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伸手党福利 - 直击TFS技术内幕

排重索引 TFS平台针对用户数据在云端多份存储常见的场景,特别是热点视频、图片、安装包等,对文件和数据分块都支持了排重,以QZone相册为例,排重率大于36%,而微云则超过了55%,排重效果可观。...基于MHT技术,我们在运营中还实现了读去毛刺和平滑扩容。 读去毛刺。...节点故障离线、增加节点带来数据腾挪均衡是常态,而数据腾挪是一个离线的过程,如何保证在线访问新写数据不丢呢?...TSSD在接入层加入数据搬迁中的源和目标存储单元串联写的访问控制,实现平滑扩容,扩容过程可进可退。...十一年的数据极速增长,TFS从无到有、架构不断演进,后续也将持续通过数据异地分布、硬件定制等技术,继续在数据高可靠、高性能、更低成本上助力业务更好发展。

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不仅仅是11大屏—Flink应用场景介绍

11大屏 每年天猫双十一购物节,都会有一块巨大的实时作战大屏,展现当前的销售情况。 这种炫酷的页面背后,其实有着非常强大的技术支撑,而这种场景其实就是实时报表分析。...最典型的案例便是淘宝双十一活动,每年双十一购物节,除疯狂购物外,最引人注目的就是双十一大屏不停跳跃的成交总额。...针对这些数据类型主要包括实时智能推荐,复杂事件处理,实施欺诈检测,实时数仓,与ETL类型、流数据分析类型、实时报表类型等实施业务场景,而Flink对于这些类型的场景都有着非常的支持。...实时数仓与ETL 结合离线数仓,通过利用流计算的诸多优势和Sql灵活的加工能力,对流式数据进行实时清洗、归并、结构化处理,为离线数仓进行补充和优化。...另一方面结合实时数据ETL处理能力,利用有状态流式计算技术,可以尽可能降低企业由于在离线数据计算过程中调度逻辑的复杂度,高效快速的处理企业需要的统计结果,帮助企业更好地应用实时数据所分析出来的结果。

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阿里技术分享:深度揭秘阿里数据库技术方案的10年变迁史

第二个方案就是在线离线混部,日常让离线任务跑在在线(应用和数据库)的服务器上,11大促在线应用使用离线的计算资源,要实现这种弹性能力,数据库最核心要解决一个技术问题就是:存储计算分离。...存储计算分离后,数据库可以在11使用离线的计算资源,从而实现极致的弹性能力。通过使用云资源和混部技术,可以最大程度降低11交易峰值带来的成本。 11备战中另外一个重要的技术趋势就是:智能化。...X-KV技术在2016年11第一次得到了应用,用户反馈非常,QPS可以做到数十万级别。...可以看出,数据库和缓存是一对互相依赖的伙伴,他们互相借鉴,取长补短,共同撑起了11海量数据存储和访问的一片天。...经过大家的共同努力,最终基于盘古2.0的计算存储分离方案都在2017年11落地,并且验证了使用离线机头挂载共享存储的弹性方案。经过这次11,我们证明了数据库存储计算分离是完全可行的。

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揭秘:2018阿里11秒杀背后的技术

在今天 11 这个万众狂欢的节日,对于阿里员工来说,每个环节都将面临前所未有的考验,特别是技术环节,今天我们就一起来探讨下11天量交易额背后的技术。 一、阿里11秒杀场景 ?...今日凌晨零点,2018年天猫11全球狂欢节,根据现场实时数据,11开场2分05秒破百亿,26分03秒破500亿,1小时47分26秒破千亿。...在线交易的数据实时和离线计算能力 支撑全球最大规模在线交易的数据实时和离线计算能力,包括承载阿里巴巴集团核心大数据的离线计算平台,以及双十一保证每秒处理亿条日志的计算。 5....总之,11将涉及:基础设施、存储、中间件、云计算、业务架构、大数据、认知计算与人工智能、交互技术等技术领域。...除此以外还会涉及到分布式小文件存储以及搜索引擎,以及服务器集群监控等技术。

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如何打造一款可靠的WAF(Web应用防火墙)

对于数据量巨大的云WAF,都会有单独的大数据团队来支撑架构这一块,包括数据存储(e.g. hdfs) ,数据传输(kafka),数据离线分析(hadoop/spark),数据实时分析(storm),数据关联分析...Web应用指纹识别 FingerPrint IP相关 使用免费的本地IP地理库来定位IP地理位置-GeoIP lookup 获得IP的地理位置信IP Geolocation及IP位置可视化 IP地理信息离线获取脚本...IP地理信息在线获取脚本 识别搜索引擎脚本 判断使用哪家CDN脚本 代理类型判断脚本 Proxy探测脚本与HTTP基本认证暴力破解脚本 CDN架构 网站负载均衡技术读书笔记与站长产品的一点想法 正则优化...HTTP发包工具 HTTP.pl——通过HTTP发包工具了解HTTP协议 HTTP发包工具 -HTTPie WAF实现的思维导图 参考: 《ModSecurity Handbook》 第八、九、十,十一我是反复看

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一个线上IM系统必要的组件

四、消息去重系统 这个系统会对网络上的消息包进行检测重复,这些重复可能是网络上tcp的一些不可靠因素或者重试发送带来的,检测重复的机制是保存历史的消息,同时为了减轻存储压力,一般会对这种存储做个有效期自然消亡...五、消息存储系统 消息服务端存储一个主要动机是对方可能是离线状态,或者是对方上线,但是可能拉取不成功,需要重复拉取。...所以这个消息存储有个队列,至少要等接收放完全拉取时,并回复ACK,才能从消息队列中删除消息。 对于不丢失高可靠的要求,消息存储可能还需要做写。...十、离线push系统 在线消息通过接入系统发给用户,但是离线消息只能通过push通道传输,比如说apns,gpm/fpm,华为小米OV魅族的第三方push通道。...十一、统计消息模块 对消息进行监控,比如说已读取和未读取消息的状态等等。 十二、用户读消息偏移指针的记录模块 需要记录用户当前已读的seq,以便后面发送相应的未读消息给用户。

1.6K10

十一狂欢的背后,人工智能在行动

从衣食住行到吃喝玩乐,电商平台所提供的服务覆盖面越来越广,服务体验也在不断提升, 而今天的热搜也几乎全部围绕着“11”——“双十一1分36秒破100亿”“双十一付尾款时的我”“高中生用函数模型做11...攻略”…… 用数据说话 今年是阿里巴巴第十一届双十一,也是马云退休后的第一届双十一。...京东方面表示,从11月1日到11月10日24时止,京东11.11全球物节十天累计成交金额达1313亿元。...北京“亚洲一号”的Shuttle设备高19层,穿梭车通过巷道进行存储及拣货操作,其存储密度是常规货架的3倍以上,相比常规人工拣货效率提升了6-8倍。 ?...让的技术走出实验室,走进现实,让科技成果惠及更多人,这样我们的生活才会更美好。

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端智能在大众点评搜索重排序的应用实践

相比于传统的云计算,在智能手机等终端部署运行 AI 模块有以下几个方面的优势:首先,数据本地化可以缓解云存储的压力,也有利于用户数据的隐私保护;其次,计算的本地化可以缓解云计算过载问题;最后,端智能减少了和云端系统的请求通信成本...另外,在搜索推荐场景下也有一些实践,其中,手机淘宝“猜你喜欢”在端上部署了智能推荐系统,取得较为显著收益(EdgeRec[1],双十一 IPV 提升 10%+,GMV 提升 5%+)。...3.1 特征工程 在端上建设特征工程的思路和云端搜索排序系统基本一致,User/Item/Query/Contextual 各个维度的基础、交叉特征可以快速复用到端上,当然需要考虑传输和存储优化,以及端...这时,加入一些显式的强交叉特征(例如,待排商户距实时点击商户的距离等)就能非常的捕捉这种意图,从而把距离远但和用户意图更匹配的相关商户排上来。...大规模的 ID 特征 Embedding Table 部分(占整体网络参数量的 80%),存储云端的 TF-Servering 服务中,在客户端发起搜索请求时,会从 Serving 服务中获取当前页商户结果所对应的

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端智能在大众点评搜索重排序的应用实践

相比于传统的云计算,在智能手机等终端部署运行 AI 模块有以下几个方面的优势:首先,数据本地化可以缓解云存储的压力,也有利于用户数据的隐私保护;其次,计算的本地化可以缓解云计算过载问题;最后,端智能减少了和云端系统的请求通信成本...另外,在搜索推荐场景下也有一些实践,其中,手机淘宝“猜你喜欢”在端上部署了智能推荐系统,取得较为显著收益(EdgeRec[1],双十一 IPV 提升 10%+,GMV 提升 5%+)。...3.1 特征工程 在端上建设特征工程的思路和云端搜索排序系统基本一致,User/Item/Query/Contextual 各个维度的基础、交叉特征可以快速复用到端上,当然需要考虑传输和存储优化,以及端...这时,加入一些显式的强交叉特征(例如,待排商户距实时点击商户的距离等)就能非常的捕捉这种意图,从而把距离远但和用户意图更匹配的相关商户排上来。...大规模的 ID 特征 Embedding Table 部分(占整体网络参数量的 80%),存储云端的 TF-Servering 服务中,在客户端发起搜索请求时,会从 Serving 服务中获取当前页商户结果所对应的

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11腾讯云大使推广赚钱攻略💰

可选择推广返佣产品合辑活动页,该活动页商品均在返佣范围内且与双十一同价。获取【返佣合辑活动页】key推广链接的方式:获取主会场key链接后,自行替换key链接中的双十一活动链接为返佣合辑页链接。...spread_hash_key=xxxx &cps_key=xxxxx步骤2: 将步骤1复制出来的key链接中加粗的第一部分双十一链接替换为为返佣合辑页链接:https://cloud.tencent.com...1)老用户有四款白名单返佣产品:老用户产品首购/复购/续费仅限GPU云服务器、CBS云硬盘、网站建设、对象存储COS,按10%返佣,其他产品均不参与。...三、双十一推广的五重激励活动是哪些?...3、【新手大使抽奖礼】仅针对新会员和1星会员11月新会员和1星会员的推广大使,拉新客户数≥2人,且单笔订单金额≥50元,即可获得1次抽奖机会(高星级返佣权益/当月积分翻倍/现金红包/代金券)图片具体的奖品和发放时间如下

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端智能在大众点评搜索重排序的应用实践

相比于传统的云计算,在智能手机等终端部署运行 AI 模块有以下几个方面的优势:首先,数据本地化可以缓解云存储的压力,也有利于用户数据的隐私保护;其次,计算的本地化可以缓解云计算过载问题;最后,端智能减少了和云端系统的请求通信成本...另外,在搜索推荐场景下也有一些实践,其中,手机淘宝“猜你喜欢”在端上部署了智能推荐系统,取得较为显著收益(EdgeRec[1],双十一 IPV 提升 10%+,GMV 提升 5%+)。...3.1 特征工程 在端上建设特征工程的思路和云端搜索排序系统基本一致,User/Item/Query/Contextual 各个维度的基础、交叉特征可以快速复用到端上,当然需要考虑传输和存储优化,以及端...这时,加入一些显式的强交叉特征(例如,待排商户距实时点击商户的距离等)就能非常的捕捉这种意图,从而把距离远但和用户意图更匹配的相关商户排上来。...大规模的 ID 特征 Embedding Table 部分(占整体网络参数量的 80%),存储云端的 TF-Servering 服务中,在客户端发起搜索请求时,会从 Serving 服务中获取当前页商户结果所对应的

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