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备战2018十一,电商平台需要什么“黑科技”?

每年的双十一,更是“羊毛党”攫取利益的最佳时机。据统计,2017“11”全网总销售额达2539.7亿元。巨大的市场潜力,也在验证着坊间传言“薅上一天,够吃一年”。...今年的双十一电商节已经启动,猖獗的羊毛党还会有什么新颖的手段?同时,对于电商平台而言,究竟用什么手段才能摆脱这些“看不见的客人”?...双十一背后的黑产狂欢: 专业工具、全链条潜伏、月入百万 近年来,“羊毛党”的踪迹几乎遍及每一处有优惠、红包、打折的地方,甚至连社交平台上的抽奖也不“放过”,不禁令人惊叹其搜刮福利的能力。...备足了弹药和武器之后,浩浩荡荡的羊毛党大军便走进了每年的双十一电商节。...腾讯云天御来帮忙 今年的双十一已进入倒计时,面对黑产大军的“黑云压城”,电商平台又该如何应对?如何精准识别恶意行为成为反制羊毛党的关键。

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    腾讯教育免费提供在线教育解决方案 覆盖20多省市数千万师生

    ” ———重庆市第十一中学高三级班主任童老师 多样的教学互动工具,例如画板、签到、答题卡、分屏播放PPT;另外,还有考勤、批改作业等教学管理工具——这是重庆市第十一中学决定采用腾讯课堂的原因。...和重庆市第十一中学4天完成线上复课一样,深圳中学也将从2月4日开始,通过腾讯课堂为部分高考应届生进行线上复课,之后将推进全校使用。...此外,多地教育局已经发文,全国各地多所中小学也已经宣布将接入腾讯教育相关在线教学和教学管理服务,腾讯教育将助力提供整体在线教育解决方案,搭建在线教学“空中课堂”。...面对疫情,腾讯智慧高校向各高校开放多项免费服务,解决老师在线办公、教学管理等问题。例如,通过腾讯会议、腾讯文档,可以实现远程音视频会议、在线文档协作、屏幕共享。...图:在线教学支持教育局、学校不停学、不停校 平台工具助力线下机构3天实现线上转型 除了为教育局、学校提供免费解决方案之外,腾讯教育也为线下教育培训机构转线上提供平台工具,确保线上恢复教学进度。

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    首次揭秘1112背后的云数据库技术!| Q推荐

    从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额, 11 已经开展了 12 年。如今,每年的 11 以及一个月后的 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的 11 12 的稳定进行?...《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴大淘宝技术部 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了 11 12 背后的数据库技术...在 11 12,这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示,在 11 秒杀系统中,秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔,是一个非常典型的电商秒杀场景。...也就是说,PMEM 和 Tair 的结合,实现了超大内存存储,能够将消费者平台红包、店铺红包、平台优惠券、店铺优惠券、店铺会员折扣、店铺限时折扣等几十项资产进行持久化归一存储,让业务在计算价格时,可以从一个地方获取所有数据

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    【图像增强】平台直方图均衡化(DPHE)

    一、平台直方图 平台直方图均衡是对直方图均衡的一种修正方法。...首先选择一个合适的平台阈值T,对统计直方图进行如下修正 :如果某灰度级的直方图值大于平台阈值T,将其直方图值置为T,如果其直方图值小于平台阈值T ,则保持不变。...二、平台直方图 平台直方图均衡化是对平台直方图均衡化的改进,通过引入两个平台阈值,上限阈值 Tup和下限阈值 Tdown 对红外图像的直方图进行调整,其中 Tup>Tdown。...如果某一灰度的直方图的统计值大于上限平台阈值 Tup,则将其直方图值设置为 Tup,抑制红外图像大量的背景灰度信息;如果某一灰度的直方图的统计值小于下限平台阈值 Tdown 且大于零,则将其直方图值设置为...三、仿真效果 以下图是仿真结果,分别是原图、直方图均衡、平台直方图均衡、平台直方图均衡结果,直方图均衡的结果有过增强现象,平台直方图均衡抑制了背景过增强,平台直方图均衡结果保护了细节。

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    用Python预测2020年十一交易额

    作者:林骥 去年双十一的时候,我曾复盘过阿里巴巴 2019 年双十一交易额。 今年的双十一,规则发生了很大的变化,从 10 月 21 日就开始预售,11 月 1 日到 3 日启动第一波销售。...另外,市场环境也发生了很大的变化,疫情对双十一的影响到底有多大?是正向的影响还是负向的影响?各种不确定性的因素交织在一起,无疑会大大增加预测的难度。...LinearRegression()) ]) poly_reg.fit(x, y) # 调用算法进行预测 predict = poly_reg.predict(z) # 输出预测结果 print('预测2020年十一交易额为...%.0f 亿元' % predict[0]) print('算法评分为 %.6f' % poly_reg.score(x, y)) 输出结果为: 预测2020年十一交易额为 3280 亿元 算法评分为...np.concatenate([x, z]) y2 = poly_reg.predict(x2) ax.plot(x2, y2, '--', c='#999999') ax.set_title('\n预测2020年十一交易额为

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    什么是数据集成平台?数据集成平台推荐

    为了应对这个挑战,数据集成平台成为了现代企业不可或缺的一部分。数据集成平台的基础知识1. 什么是数据集成平台?数据集成平台是一种用于管理和协调数据流动的软件工具或服务。...数据集成平台的主要组件数据集成平台通常包括以下主要组件:连接器 连接器是用于与不同数据源通信的组件。每个数据源都有其自己的连接器,用于确保数据的顺利流动。...数据集成平台与ETL的区别数据集成平台和ETL(提取、转换、加载)是数据管理领域中的两个不同概念,它们虽然有一些重叠之处,但也存在一些关键区别。...数据集成平台则更加通用,可以应对多种不同的数据集成需求,包括批处理和实时数据处理。数据集成平台工具介绍选择适合企业需求的数据集成平台至关重要。以下是一些推荐的数据集成平台1....(数据集成工作流界面)(数据集成监控功能)市面还有很多其他数据集成平台,企业可以根据自身的需求选择不同的数据集成平台工具。

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    魅族推荐平台架构

    摘要 魅族是一家智能手机研发公司,也是一家互联网公司,拥有超大规模的用户量及海量数据量,魅族推荐平台实现了在海量的数据中对算法模型进行在线及离线训练,在高并发的场景下实时进行预测为用户推荐更感兴趣的信息...魅族推荐平台架构演进 推荐平台需要做的事 平台的核心需求: 支撑5个以上的大产品线的不同场景的推荐业务需求,保证业务稳定运行,可用性达到99.9%,推荐场景当次请求响应在100毫秒以内,一天需要支撑亿级别的...魅族推荐平台现状 三代架构的核心需求 集群资源动态管理,解决模型存储及计算资源利用率问题; 用户行为数据能够实时的进行计算,并最终反馈到模型,提高推荐结果的准确性; 优法算法模型训练过程,将大部分工作能通过可视化的方式完成...推荐平台架构分层 推荐系统被分为三层。 Offline运算层:该层主要是离线对海量的数据进行建模加工,生产有价值的数据,如Item相似库、user相关库、CF离线推荐结果等。...; 推荐平台对外开放,能为行业其它的企业提供专业的推荐服务; 深度学习集成。

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    神盾推荐——离线算法平台

    离线算法平台是神盾产品化中负责训练离线算法模型,并出库模型和特征到线上推荐的模块,最小训练粒度为小时级。同时,离线算法平台还整合了离线批量打分、文本内容理解与特征工程等针对特定需求的功能。...一、离线算法平台简介 算法+特征是推荐的基础,自然也是离线算法平台的两个核心模块。 离线算法平台算法库,提供了LR、CF、XGBoost、FM等多个算法模型,并且为部分算法提供了不同的优化器。...第一,推荐算法所使用的数据在数据时间上必须符合逻辑,因此离线算法平台指定所有数据读取都必须满足取数规则。 ?...同时,神盾产品化平台提供了Debug功能模拟上线及线上推荐效果。...四、写在最后 降低推荐的门槛,同时通过通用的方案提高推荐效果,离线平台接下来要做以下工作:一方面是丰富特征工程,提取出行业相关的通用解决方案,快速接入的同时简化部分高效特征的提取工作;另一方面是算法库的开放和丰富

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    推荐几个在线练题平台

    最近在刷LeetCode,对于这种刷题平台由衷的喜欢,同时发现了几个非常好的在线练习平台,分别是学习 Git、SQL、正则表达式的在线练习平台。...Python练习平台 首先要推荐这个:http://codecombat.163.com,我很早之前用过的,以游戏方式学Python,还挺有意思,而且还可以练习JavaScript ?...我必须要墙裂推荐一下,我敢说它是最好的Git命令练习平台,像我这样用了Git好几年的人,基本上也就是熟悉一些常用的命令,比如clone、pull、push、commit、checkout,其他的命令基本就是现用现查...正则表达式练习平台 做Python开发,可以说是一定会用到正则表达式,这里我推荐两个平台,一个是练习平台,一个是测试平台 练习平台:https://regexone.com/ ?...以上推荐的几个练习平台,还是Git那个最推荐,用户交互最友好,LeetCode中也是有SQL的练习,但是比较难,所以最好是刷了基础以后再去LeetCode上尝试。

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    推荐系统遇上深度学习(三十一)--使用自注意力机制进行物品推荐

    整个网络是在度量学习(metric learning)的框架下进行训练,实验表明该方法可以在很大程度上改善序列化推荐的效果。接下来,我们就一探究竟。 1、为什么要用自注意力机制?...推荐系统中,很多情况下我们使用用户的历史交互数据进行推荐,比如点击数据、浏览数据、购买数据等等。...使用这些交互数据进行推荐,我们可以把推荐问题当作一个序列问题,即通过历史交互中的物品序列来预测用户下一个可能发生交互的物品。 既然是序列问题,常用的解法主要有RNN和CNN。...2.4 模型训练 综合短期兴趣和长期兴趣,模型的整体架构如下: 综合两部分,我们便可以得到用户对于某个物品的推荐分,这里推荐分越低,代表用户和物品越相近,用户越可能与该物品进行交互: 而模型采用pair-wise...由这篇论文也可以看出,自注意力机制、Transformer不仅仅在NLP领域得到应用,推荐系统领域也开始尝试,所以学好这个模型是十分必要的呀!

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