为什么页面显示都是自己所心水的东西?为什么现在的快递速度那么快? 9小时的时间,今年双十一仅淘宝天猫的交易额就达到了1000亿。 作为买买买的主力军,先问大家一个问题:购物车里面的东西都清空了吗?是不是还在一边在内心哭着喊着要剁手,一边忍不住的动手一键下单购买呢? 虽然双十一发福利的花样越来越多,令许多人恨不得不参加双十一,但是,很多人还是会时不时地打开淘宝、天猫等购物类APP逛一逛,看到中意的就直接加入购物车……按照淘宝双十一期间逐年提高的交易额来看,相信在接下来的日子里,国内外朋友都会被快递包裹所包围。
双十一来了,你准备好了吗?不管你是否准备完毕,我们带来了全网首发的 PowerBI 秒级实时大屏展示方案,你可以直接用来展示双十一的实时状况。
对大多数人而言,今年的双十一可谓是无感而过。然而,这个「无感」正是今年支付宝技术团队的一个重要目标。
一年一度的双十一购物狂欢节又要来临了,你准备好剁手了吗?我每年都要购买好几百,有时候甚至是一千多的东西。不过以前我还没有考虑过这背后的技术问题,直到最近我做了一个烂项目以及和同事谈论双十一购物效率问题时才思考了一下这个问题。
双十都来了,双十一还会远吗?北方,特别是京津冀的剁手党们,赶紧多赚钱吧!剁手夏已发现谁盯上你的钱包了,看完这篇剁不剁手就看你自己了!
11月12日凌晨,2020天猫双11落下帷幕,淘宝天猫官方消息,天猫双十一成交额4982亿。媒体报道各不相同,但聚焦的都是4982亿这张照片,它就是天猫双十一向全球提供的唯一窗口--媒体中心的数据大屏。
喜大普奔,腾讯云首届数据库诊断赛初赛圆满结束啦~经过一个月紧锣密鼓的比赛,腾讯云智能数据库管家DBbrain对每个参赛用户的实例进行了健康巡检和打分,恭喜以下30名选手进入决赛! 有朋友问了:虽然我没有进入决赛,但是重在参与,对于初赛的题目我还有很多疑惑,到底应该怎么调优呢? 那么今天除了公布成绩,数据君也为大家带来了初赛的赛题解析和优秀选手的解题思路分享。 一、赛题设置 首先我们来回顾一下比赛规则:腾讯云在云服务器上模拟业务访问,造成每组的MySQL云数据库上出现故障、异常、隐患等现象,参赛者需
阿里江湖中,很多资源和技术,如神龙服务器、OceanBase、POLARDB等等,在开源、自研、云这三架马车上形成协同效应,既是内功也是武器。
在很早之前就采集过关于淘宝双11的数据,之前也只是做了比较简单的数据分析,那么就在假日的最后,作一番比较深入的分析吧。我们的目标是:分析双十一销量的影响要素,以及要素在影响销量的比重。 一、数据来源说
WeTest 导读 2018年双十一战场小程序购物通道表现不俗,已逐渐成为各大品牌方角逐的新战场。数据显示,截止目前95%的电商平台都已经上线了小程序。除了电商企业外,许多传统线下商家也开始重视小程序的作用,正在充分利用小程序链接线上线下场景和流量的优势,实现新零售升级。根据腾讯2018年双十一数据显示,2018年双十一期间,从11月2日至11日,品牌自营类小程序今年DAU增长七倍,交易金额增长22倍。众多电商平台和品牌商在双十一分别在微信和支付宝上开通小程序。 零售电商小程序质量现状 在小程序商
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每年“双11”都是一场电商盛会,消费者狂欢日。今年双11的意义尤为重大,它已经发展成为全世界电商和消费者都参与进来的盛宴。而对技术人员来说,双十一无疑已经成为一场大考,考量的角度是整体架构、基础中间件、运维工具、人员等。
随着双十一购物盛会落下帷幕,各大电商平台纷纷公布出自己今年的成绩。与其它同行不同的是,京东除了公布1598亿的线上下单金额,还公布了线上线下融合的战果。
原ZLJ卖场的压测流程,是依托于阿里云PTS工具,团队自身缺乏性能测试能力自建,缺少性能分析和数据沉淀,测试场景单一,只有单接口和多接口压测,缺少场景和链路压测,不能相对合理的评估系统性能承载能力,机器扩容只凭借经验进行增加调整,缺乏评估依据。
每年双十一,对买家来说是一场买买买的剁手之旅,但对于电商公司的技术人员来说,却是一次严峻的技术期末考。如何保证系统在预估的流量洪峰来临时,既能保证用户的买买买不受影响,
每年“双 11”都是一场电商盛会,消费者狂欢日。今年双 11 的意义尤为重大,它已经发展成为全世界电商和消费者都参与进来的盛宴。而对技术人员来说,双十一无疑已经成为一场大考,考量的角度是整体架构、基础中间件、运维工具、人员等。
最近2年,相信程序员对于企业数字化转型这个话题并不陌生。不管是媒体的传播、企业的实践,都指明:数字化转型是企业的唯一出路。
性能问题是数据库中最重要也是最迫切要解决的问题之一,随着业务的发展和数据的不断加增,用户对于系统的响应速度的要求越来越高。而归根结底就是要提高数据库系统的性能。对于大部分的DBA来说,性能优化并不是一件容易的事情,造成性能问题的原因多种多样,在现实中,优化过程也会受到重重阻碍,随着云时代的到来以及自动化智能化运维的发展,那么云时代的DBA该如何优化数据库的性能呢? 在今年的数据技术嘉年华上,我们邀请了来自国内外各大企业的性能优化专家,从不同的角度分析云时代数据库性能优化的技术与技巧。 重点嘉宾与主题抢先一
双十一刚过,今年的双十一四场晚会“分台而播”,“猫狗狮拼”的战斗日趋白热化、“丁工人们”即便是没了手,还在持续输出,着实也是不容易。
机器之心原创 作者:徐丹 11 月 11 日零点刚过 26 秒,天猫双十一订单峰值产生,58.3 万笔 / 秒。 11 月 1 日零点至 11 月 11 日零点 30 分,今年整个双十一成交额破 3723 亿,实时成交额超过 1 亿元的品牌超过 300 个。 这是今年阿里交出的双十一成绩单。不断增长的订单数据背后,今年的消费体验也出现了很多变化,付款不再卡顿、快递速度极快… 盛大的消费狂欢过去后,来盘点一下,阿里用什么技术撑住了双十一? 一、阿里双十一技术发展史,从去 IOE 说起 从最底层来说,支撑双十一
MNN 是一个轻量级的深度学习端侧推理引擎,核心解决深度神经网络模型在端侧推理运行问题,涵盖深度神经网络模型的优化、转换和推理。目前,MNN 已经在手淘、手猫、优酷、聚划算、UC、飞猪、千牛等 20 多个 App 中使用,覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景,每天稳定运行上亿次。此外,菜鸟自提柜等 IoT 设备中也有应用。在 2018 年双十一购物节中,MNN 在天猫晚会笑脸红包、扫一扫明星猜拳大战等场景中使用。
在【精通高并发系列】的《实践出真知:全网最强秒杀系统架构解密!!》一文中,冰河详细的阐述了高并发秒杀系统的架构设计,也简单提到了如何扣减商品的库存。
数说君导读:MNN,Mobile Neural Network,用于在智能手机、IoT设备等端侧加载深度神经网络模型,进行推理预测。支持 Tensorflow、Caffe、ONNX 等主流模型格式,支持 CNN、RNN、GAN 等常用网络。这是阿里开源的首个移动AI项目,已经用于阿里手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个应用之中。覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。在IoT等移动设备场景下,也有若干应用。
“忙是肯定的,每天都挺忙的。”不过更多人所好奇的,是作为SaaS服务公司的有赞,在双十一这一天都在“忙”些什么?
摘要:对于智能硬件来说,现在是否能够大幅降价或许并不会有太大的营销效果——双十一的核心在于将人们已将被压抑的消费需求通过降价和活动激发出来,而智能硬件当前最大的瓶颈并不是价格,而是需要去挖掘和教育人们的需求。 全民狂欢双十一之时,科技圈则是几家欢喜几家愁。电商平台很high,与电商没关系的互联网产品在这几天却找不到存在感;大卖家在天猫很high,没钱砸流量的中小卖家却很难得到订单;几家明星智能手机厂商很High,长尾手机厂商们却很失落;做电商营销的段子手和大号们很High,与电商没关系的营销玩家却只有观望
今晚八点,各大店家将陆续开启了双十一预售,意味着双十一活动就此打响。用户希望的是网站千万别卡顿,秒杀的时候网速要跟得上,商家则更希望的是网站平稳运行,交易正常,利润源源不断,万一网站崩溃,就会对用户体验和网站收入造成双重伤害。
当前,随着电商节日的增多(6.18、双十一、双十二)、平台拉新趋于频繁,大促活动也越来越普遍。作为一个电商平台,每年都会有一次,甚至几次的流量“大考”。数据库作为系统的重要节点,其稳定性和性能格外重要,数据库的全力保障是一个大的挑战。电商大促,这场没有硝烟的战争很多人已有体会,在此不再赘述。现在,我们直接切入主题--数据库如何 积极应对,全力保障 大促活动。这个题目分解为三个部分进行讲解: 第一部分,准备工作;第二部分,大促进行时;第三部分,大促后复盘。
双十一在进入到14个年头后,终于激情不再。从双十一开始前品牌宣传的减少、到双十一当天“晚会”的缺席、再到双十一过后“战报”不再发布。与多年前“全民狂欢”的景象相比,今年的“冷清”多少还是有点让人始料未及。
数据君一般不带货,除非太实惠 腾讯云一年一度的双11盛典已全面开启! 今年各大电商平台的“双节棍”让你心累了吗?定金立减、尾款、品类券、购物券、店铺券、专享券、满减券……不仅让人算得心累,可能到头来还没平时买的便宜省心。 但是,我们的双11不一样,没有花里胡哨的玩法,也没有心机满满的算法,简单直接的降价带给您更加直观的新“云”体验!上云就上腾讯云,双十一全网年度最低价来袭:MySQL高可用版1C2G低至99元/年!更有价值11000元代金券大礼包等你来领取,玩法简单直接,错过又要等一年! 11月1
十一月临近,一年一度的电商大戏“双十一”又将隆重出场,目前各大商家已经开始各类优惠券的发放,各类大促的商品表单也已经提前流出,即将流入各个用户的购物车中。
大家的钱包都还好吗? 上个月的账单还未还清 双十一又又又来势汹汹 虽已接近尾声,但也带来最后的狂欢 钻研了数日名目繁多的剁手套路 熬了数个通宵双眼通红的尾款人们 是否也在懊恼错过了心仪好物或零点秒杀福利 双十一,不能没有“AI” 今年,腾讯云AI也不负大家热情 重磅推出了「AI特惠购」 在这里 与AI新技术相遇,与全年真低价相遇! 半价折扣、1元购、邀新赢大礼、抽奖应有尽有 跟着买,不迷路 腾讯云AI没套路 具体来说↓↓↓ AI专场特惠:6折起 AI专场推出的特惠购产品包括: 人像变换 7
“数据猿年度重磅活动预告:2020年度金猿策划活动(金猿榜单发布+金猿奖杯颁发+2.0版产业图谱+落地颁奖大会)即将推出,敬请咨询期待!
【新热点】 拼多多三季报:不再烧钱换流量,陈磊把省下来的钱花哪儿了? “好物联盟”升级为“快分销”,快手电商掀起“供给侧改革 禁令解除!Meta(FB.US)允许加密货币公司投放广告播 淘宝直播双12推商家自播特别版,降低参与门槛 【新奇特】 字节跳动旗下火山引擎发布全系云产品 【新数据】 B站公布10月社区治理数据,处理31万违规账号 黑猫投诉:2021年“双十一”消费投诉数据报告 新热点 11月28日 拼多多三季报: 不再烧钱换流量,陈磊把省下来的钱花哪儿了? 11月26日,拼多多(PDD.NASD
下面我分享一下如何用 1 个肉夹馍的钱来搭建一套云上的大数据平台。经过本人反复的钻研,发现薅羊毛这件事简直是太简单了。最后买 MySQL 19.9元,流计算 Oceanus(Flink) 1 元,花了二十几块钱,搭建了这样式的大数据系统。
2分零5秒破百亿、全天成交额2135亿的战绩,不仅见证了中国人民买买买的热情,同时也让天猫官博感叹图都来不及做,只能发手写数据。而包括天猫在内的22家平台3143.2亿的全网销售额,也整体刷新了过往记录。
一年一度的双十一就快到了,各种砍价、盖楼、挖现金的口令将在未来一个月内充斥朋友圈、微信群中。玩过多次双十一活动的小编表示一顿操作猛如虎,一看结果2毛5。浪费时间不说而且未必得到真正的优惠,双十一电商的“明降暗升”已经是默认的潜规则了。打破这种规则很简单,可以用 Python 写一个定时监控商品价格的小工具。
在刚刚结束的「 PingCAP 用户峰会」中,PingCAP 研发副总裁唐刘、PingCAP 中国区技术服务总经理李超群从 PingCAP 的 自主开源、工程研发体系、产品未来技术演进方向 等方面,分享了 PingCAP 如何 通过产品研发和服务体系将产品价值“又快又稳”地交付给客户,获得客户的信任,并帮助客户实现成功 。以下为分享实录。
最近几年全链路压测无疑成为了一个热门话题,在各个技术峰会上都可以看到它的身影。一些大型的互联网公司,比如阿里巴巴、京东、滴滴等,都已将全链路压测应用到了生产环境。
去年8月,国内某大型快递公司S为了应对双十一的快递系统高峰,想学习阿里用全链路压测的方法对系统进行提前检查、优化系统性能。
实时报表分析是近年来很多公司采用的报表统计方案之一,其中最主要的应用就是实时大屏展示。利用流式计算实时得出结果直接被推送到前端应用,实时显示出重要指标的变换情况。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。在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集,数据计算,数据校验,最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内,顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒,通过多条链路流计算备份确保万无一失。
2016年3月18日-19日,由CSDN重磅打造的数据库核心技术与实战应用峰会、互联网应用架构实战峰会将在上海举行。作为SDCC 2016(中国软件开发者大会)系列技术峰会的一部分,活动继续秉承干货实料(案例)为主的内容原则,这两场峰会将邀请业内顶尖的架构师和技术专家,共同探讨高可用/高并发系统架构设计、新技术应用、移动应用架构、微服务、智能硬件架构、云数据库实战、新一代数据库平台、产品选型、性能调优、大数据应用实战等领域的热点话题与技术。 2月29日24点前仍处于八折优惠票价阶段,单场峰会(含餐)门票只需
疫情以来,餐饮行业总体的损失不可谓不沉重,但最先从打击中恢复的却是门店数量最多、经营最复杂的各大快餐巨头,或者更具体的说,是那些在 DTC 有着更多投入和积累的快餐企业。以去年双十一为例,多家快餐顶流仅用不到 12 小时就突破了去年双十一全天的销售额,业务涨势喜人。
第一年天猫双十一只有5000万销售额,2018年达到了1682亿。如果算上京东、苏宁等电商平台的交易额,这个数字将更加可观。
第13届双十一即将画上句号,除了李佳琦、薇娅制造的带货神话,不同类型的主播带货不断涌现也让人印象深刻。
今年的双十一已然过去,之前文章里有提到过我预测了天猫的成交额为2675.55亿元,和真实值的数据非常地相近,有朋友就问我是如何预测的,方法其实很简单,多项式回归。
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