在之前的文章中，通过用采集到的公开数据对竞争对手投放sem广告方法和行业竞争态势做了分析，得到了如下结论：
即指用户访问网站时的所有访问、浏览、点击行为数据。比如点击了哪一个链接，在哪个网页停留时间最多，采用了哪个搜索项、总体浏览时间等。而所有这些信息都可被保存在网站日志中。通过分析这些数据，可以获知许多对网站运营至关重要的信息。采集的数据越全面，分析就能越精准。
导语 本文整理自 8 月 Apache Pulsar Meetup 上，刘燊题为《Apache Pulsar 在微信的大流量实时推荐场景实践》的分享。本文介绍了微信团队在大流量场景下将 Pulsar 部署在 K8s 上的实践与优化、非持久化 Topic 的应用、负载均衡与 Broker 缓存优化实践与 COS Offloader 开发与应用。 作者简介 刘燊 腾讯微信高级研发工程师 Apache Pulsar Contributor 在通信社交领域，微信已经成为国内当之无愧的社交霸主。用户人数在 2018
作为腾讯唯一的时序数据库，CTSDB 支撑了腾讯内部20多个核心业务（微信彩票、财付通、云监控、云数据库、云负载等）。
在软件开发领域，异地多活是分布式系统架构设计的一座高峰，很多人经常听到过他，但很少人理解其中的原理;
2015年6月30日，爱立信发布了最新版《移动市场报告》。报告显示：到2020年，先进的移动技术将无处不在；智能手机用户总数将达到61亿，较当今增长一倍以上；全球70%的人口将使用智能手机，移动宽带网
本文由公众号“水滴与银弹”号主Kaito原创分享，原题“搞懂异地多活，看这篇就够了”，为使文章更好理解，有修订。
作者 | 刘燊 编者按：本文整理自 8 月 Apache Pulsar Meetup 上，刘燊题为《Apache Pulsar 在微信的大流量实时推荐场景实践》的分享。本文介绍了微信团队在大流量场景下将 Pulsar 部署在 K8s 上的实践与优化、非持久化 Topic 的应用、负载均衡与 Broker 缓存优化实践与 COS Offloader 开发与应用。 在通信社交领域，微信已经成为国内当之无愧的社交霸主。用户人数在 2018 年突破了 10 亿，截至 2021 年第三季度末，微信每月活动账户总数已
随着宽带互联网在中国的迅速发展，全国各大电信运营商的网络规模都在不断扩张，网络结构日渐复杂，网络业务日趋丰富，网络流量高速增长。电信运营商需要通过可靠、有效的网络业务流量监测系统对其网络以及网络所承载的各类业务进行及时、准确的流量和流向分析，进而挖掘网络资源潜力，控制网络互联成本，并为网络规划、优化调整和业务发展提供基础依据。
罗超为虎嗅网独家撰稿，2013年5月27日发表于首页 5月，阿里入股微博并开始加强微博广告投放，最近，与360和搜狗搜索合作推出购物搜索频道；同时，百度搜索结果页则出现大量的淘宝、天猫和B2B的推广链接，链接多指向一淘网和B2B网站频道。在2008年百度推出自有C2C平台“有啊”之后，淘宝便屏蔽了百度爬虫并停止在百度投放关键字广告。眼前这些信息表明一点：阿里缺流量了。 马云和王健林立下了一个关于电商是否会取代传统零售的“亿元赌局“。2020年，如果电商在中国零售市场占50%，王健林将给马云一个亿，如果没到
在软件开发领域，「异地多活」是分布式系统架构设计的一座高峰，很多人经常听过它，但很少人理解其中的原理。
历经14年，双11已经被各大电商平台打造成全民消费节日。双11各大平台的消费GMV(商品交易总额)数据，一度也被视为反映中国居民消费信心的晴雨表。不过，令外界始料未及的是，今年各大平台不约而同地隐藏了GMV。
我们可以称之为沉浸式或浸入式的媒体。作为一种体验，人们对这方面的需求，或者愿望可以追溯到很远。广义上来说，通过音视频的技术，产生身临其境的感觉，就叫做浸入式的媒体。比如电话使得打电话人可以跟一个远在天边的人好像当面一样的交谈；用电视看一部电影，虽然坐在家里，但是仿佛到了电影的现场，只不过这些场景浸入式的感觉不是特别强烈。
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。
电子签业务快速起量，服务日志的倍速增长使得我们在性能优化、问题定位时需投入大量的精力维护原有的ELK架构。
面试redis和DB数据一致性问题，也是经常被问到的，只要你建立写了redis,如果面试官想问一些场景问题，都会扯到数据一致性问题，今天我们就解读一下这个问题,按照以下思路解读
前言 作者在腾讯一直从事数据相关领域的系统运营和运营平台的建设工作。目前主要负责 TDW 的系统运营，TDW 是腾讯内部最大的离线处理平台，也是国内最大的 HADOOP 集群之一。 在运营这么大集群的时候，运营面临各种各样的难题，在解决这些难题的过程中，团队提炼出来的一个运营理念，用两句话去描述。 用建模的思路去解决运营的难题 运营的问题怎么解决？你必须用一些数据建模的办法，把这个难题解析清楚，然后我们再去考虑运营平台建设。 运营平台支撑模型运作 不是为了建设运营平台而建设，而是它必须有一定的运营理念。下文
2019中国国际旅游交易会在云南昆明启幕 11月15日，2019中国国际旅游交易会上午在昆明滇池国际会展中心启幕，作为亚太地区规模最大、影响最广泛的专业旅游展会之一，本届交易会共吸引了75个国家和地区参展。 2019中国国际旅游交易会展区面积达9万平方米，展位总数3866个，设有国内文化和旅游厅（局）展区、国内旅游企业展区、全域旅游展区、文化展区、红色旅游展区、度假休闲展区、海外旅游展区、旅游商品展区等8大展区。参展商涵盖景区、酒店、航空公司、旅行社、资源规划和品牌推广机构等各类文化和旅游
2020年过去了，衷心感谢大家又一年的陪伴！这一年云点播不断上新与优化，坚持打磨更好的产品与服务，为广大音视频开发者们提供更强大的技术支撑、更丰富的产品能力。 我们在此整理了2020年直播用户最关心最常见的产品问答，涵盖了产品上新、计费变更、技术咨询等重要问题，与大家共同回顾过去一年点播产品的点滴成长。同时我们也希望与您一起，2021更加可期！ 云直播（CSS）“你问我答”第二季（2020年2月） Q1：直播支持录制功能吗？ Q2：录制功能使用场景？ Q3：播放视频为什么会卡顿？ Q4：如何切
本文主要总结当Kafka集群流量达到 万亿级记录/天或者十万亿级记录/天 甚至更高后，我们需要具备哪些能力才能保障集群高可用、高可靠、高性能、高吞吐、安全的运行。
随着国际火车票业务的高速发展，订单量快速增长，单数据库瓶颈层面的问题逐渐显露，常规的数据库优化已无法达到期望的效果。同时，原先的底层数据库设计，也存在一些历史遗留问题，比如存在部分无用字段、表通过自增主键关联和各个应用直连数据库等问题。
【新智元导读】中国山东大学陈宝权教授率领北京电影学院未来影像高精尖创新中心和山东大学研究团队，联合以色列、加拿大的研究人员，提出了一种新颖的 3D 物体形状重建法，将液体（水）作为获取物体形状的介质，巧妙地把 3D 形状获取转化为体积问题，类似用水对物体做 CT。新的方法比常用的激光扫描更先进，能够准确重建物体隐藏部分，应用范围广，性价比高。 说起 3D 物体形状重建，你可能首先想到了先进的激光扫描仪。但是，最近一项在 SIGGRAPH 2017 发表的研究却另辟蹊径，用水（而非光）这一介质来获取物体表面，
世界首屈一指的光刻机厂商－荷兰的ASML，在8、90年代时，还是寂寂无闻的小公司，那时风头正劲的公司是日本尼康，在193纳米制程上一家独大，把所有对手按地上摩擦，占据全球光刻机市场超 50%的份额。
在分布式系统建设的过程中，我们思考的重点不是避免故障，而是拥抱故障，通过构建高可用架构体系来获得优雅应对故障的能力。QQ音乐高可用架构体系包含三个子系统：架构、工具链和可观测性。
导语 | 故障是开发者高频关注的问题。在分布式系统建设的过程中，我们思考的重点不是避免故障，而是拥抱故障，通过构建高可用架构体系来获得优雅应对故障的能力。本文作者冯煦亮从架构、工具链、可观测三个维度，介绍了QQ音乐多年来积累的高可用架构实践。期望对你有帮助。 QQ音乐高可用架构体系全景 故障无处不在，而且无法避免。在分布式系统建设的过程中，我们思考的重点不是避免故障，而是拥抱故障，通过构建高可用架构体系来获得优雅应对故障的能力。QQ音乐高可用架构体系包含三个子系统：架构、工具链和可观测性。 架构：架构包
小游戏这么火，到底能不能变现，怎么变现？这是众多游戏开发者都关心的问题。 就在 3 月 28 日晚间，微信官方介绍小游戏主要的变现方式：主要包括「游戏内虚拟物品购买」和「广告推广」两大方面。 小游戏变现，方法都有啥？ 1. 游戏内购买 / 付费 DLC 首先就是小游戏的道具内购，这是开发者创收最直接的一种方式，不过要注意的是，仅 Android 能支持道具内购，iOS 暂不支持。 在 Android 平台上，开发者收益的计算大概遵循这样的等式： 开发者收益 = 小游戏道具内购总流水收入 - 腾讯渠道技术服务
linux都有相应开源工具实时采集网络连接、进程等信息其中网络连接一般包括最基本的五元组信息(源地址、目标地址、源端口、目标端口、协议号)再加上所属进程信息pid, exe, cmdline)等。其中这两项数据大多可直接读取linux /proc目录下的网络状态连接文件/proc/net/tcp、/proc/net/udp), 进程状态目录(/proc/pid/xx) 。
据调查显示，当下消费者对于大部分广告的记忆时长仅有9秒，这是消费者面对高度轰炸的碎片化营销信息所产生的免疫反应，因此企业即使拥有制作精良的营销内容，无法落实差异化、个性化的推送机制也是枉然。
在信息安全这个领域里，不管在甲方还是乙方工作，信息收集都是很重要的一环，信息收集的好坏，也将影响到后期的环节。比如说在乙方得到对目标的渗透授权之后，第一个步骤就是信息收集，因每个渗透测试人员的思路不同导致他们采集的信息也不相同，我举例一些常见、主流的信息收集有：
大家对下面这个排队的场景应该非常熟悉，这个是小米手机抢购的用户排队交互图，大家看到这些排队的兔子时，说明也有很多用户在同一时间向小米抢购系统提交了购买请求。
大型网站架构是一个系列文档，欢迎大家关注。本次分享主题：电商网站架构案例。从电商网站的需求，到单机架构，逐步演变为常用的，可供参考的分布式架构的原型。除具备功能需求外，还具备一定的高性能，高可用，可伸缩，可扩展等非功能质量需求（架构目标）。 根据实际需要，进行改造，扩展，支持千万PV，是没问题的。 本次分享大纲 电商案例的原因 电商网站需求 网站初级架构 系统容量估算 网站架构分析 网站架构优化 架构总结 电商网站案例，一共有三篇本篇主要说明网站的需求，网站初始架构，系统容量估算方法。 一、电商案例的原
如果我们穿越到1980年，告诉那时的人，30年以后你们会有维基百科，会有今天各种各样很酷的技术，没有人会相信。展望今后20年，也是今天的我们难以想象的。我唯一知道的是，20年以后最伟大的产品，现在还没被发明出来。未来将至，你怎么看
我很喜欢的一句话和大家分享一下：很多模式是不能直接复制的。当数量级直线上升的时候，其背后的难度是几何增长的。
双 11 的大幕已经落下，在大型电商平台各自晒出漂亮成绩单的同时，相信也有很多人关注小程序的第一次双 11「考试」。
“双11”进入到第十三个年头，几乎所有的电商平台都在进行备战，可除了李佳琦和薇娅制造的恐怖销售额，并没有留下太多的新鲜感。
在人工智能的盛宴上，大模型如同占据主宴的巨人，其庞大的身躯在技术世界里引发地震。然而，在这场光鲜亮丽的变革背后，一个亟需探讨的议题正悄然升起：大模型真的需要深入到每一个技术领域和业务逻辑中，成为“浸入式”的存在吗？或者，更深层地问，我们是否准备好让它们这样做？
最近对青少年的纵向研究报告了MRI与青春期前瞻性焦虑症状的相关性，而青春期是焦虑障碍发病的易感时期。然而，它们的预测价值尚未确定。通过机器学习算法进行个体预测可能有助于缩小与临床相关性之间的差距。采用随机森林、支持向量机和逻辑回归算法的投票分类器，评估感兴趣的灰质体积和心理测量学评分在检测前瞻性临床焦虑中的预测相关性。研究对象为年龄18 ~ 23岁的临床焦虑患者(N = 156)和健康对照者(N = 424)。提取Shapley值对特征重要性进行深度解读。对合并焦虑障碍的前瞻性预测主要依赖于心理测量学特征，达到了中等水平(受试者工作曲线下面积= 0.68)，而广泛性焦虑障碍(GAD)的预测达到了相似的性能。仅就心理测量学特征而言，MRI局部体积并不能改善前瞻性合并焦虑症的预测性能，但它们改善了GAD的预测性能，其中尾状核和苍白球体积是贡献最大的特征之一。总之，在非焦虑的14岁青少年中，未来4-8年的临床焦虑发作可以个体化预测。心理测量学特征如神经质、绝望和情绪症状是汇总焦虑障碍预测的主要贡献因素。神经解剖学数据，如尾状核和苍白球体积，已被证明对GAD有价值，应纳入前瞻性临床焦虑预测。
运营商已跨入大数据时代 由于网络的快速发展和智能机的快速拓展，目前已经进入移动互联网时代，移动数据流量大幅增加。 造就该趋势主要有两个原因：第一，运营商大力推广3G 甚至4G 智能手机，支持高速宽带的智能终端得到进一步普及;第二，移动网民规模持续增长，而在智能终端的支持下，网民对移动服务的需求也在持续增加。 目前，运营商在数据的采集上进展迅速。三大运营商普遍已在2012 年起开始进行大数据中心的建设，并于2013 年起开始陆续收集大数据(如图表2)，开始累积比较完整的用户信息;进入20
参考： https://www.kancloud.cn/java-jdxia/big-data/606445 https://www.cnblogs.com/rmxd/p/11455810.html
现今，“买二手、用二手”不再是什么让人难以启齿的事情，反而被越来越多年轻人推崇，二奢消费已然成为一种流行的生活方式。人们积极通过电商、直播等交易方式购买二手奢侈品，除了垂类平台，类似淘宝之类的综合电商平台也在成为二奢交易的集合场。
作者：腾讯大数据 全文共 6212 字，阅读需要 12 分钟 —— BEGIN —— 数据分析对于运营来说是一个数据抽象的过程。 现实情况是连续的、复杂的、互相影响的，而数据抽象的过程，就是将这些复杂多变的现实情况简化为数字量，搭建数据模型，计算相关因子，推断事件归因，并推进自身改进优化。 由于现实的复杂性，我们作为产品、运营或者数据分析师，在实际问题处理时，就需要做归因分析，需要屏蔽其他因子的干扰，因此我们常常使用用户分群。 分群后，我们的用户群可能简化为： 在每一个分群下，我们可以简化地对比某个
在大型分布式微服务场景下，各个服务版本快速迭代，各类业务规模不断膨胀，同时监控的场景也在不断的发生变化，线上故障随时可能发生，各个平台错综复杂，如何保证线上服务稳定运行，同时提升运维效率，降低运维成本成了监控平台的挑战。 一、什么是监控
以两条流混流为例，如果其中一条流断开，混流不会自动取消，如果开了录制，录制也将继续进行。如果两条流均断开，15分钟后混流自动取消。
自建 Redis 系统是得物 DBA 团队自研高性能分布式 KV 缓存系统，目前管理的 ECS 内存总容量超过数十TB，数百多个 Redis 缓存集群实例，数万多个 Redis 数据节点，其中内存规格超过 1T 的大容量集群多个。
随着物联网的普及和工业技术的不断发展，高效管理海量时间序列的需求越来越广泛，数据量越来越庞大。时间序列主要分为两种，即单元时间序列和多元时间序列。单元时间序列是指一个具有单个时间相关变量的序列，单元时间序列只包含一列时间戳和一列值。多元时间序列是指一个具有多个时间相关变量的序列，多元时间序列包含多个一元时间序列作为分量，各个一元时间序列的采样时间点相同，所以数据可以用矩阵形式表示，每行为一个时间点，每列为一个一元时间序列。
CDP（Customer Data Platform，客户数据平台）是由营销人管理的客户数据库，将来自不同渠道、不同场景的实时和非实时的客户数据进行采集、整合、分析和应用，以实现客户建模、设计营销活动、提升营销效率和优化客户体验的目标，从而促进企业业绩及利润的增长。接下来跟大家聊聊为什么需要建设 CDP；我们应该怎么去建设 CDP;最后是建设 CDP 我们需要做什么。
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