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鹅厂AI新春折扣有点猛!

模型如雨后春笋般涌现,并以惊人的速度和规模,重塑着我们对AI能力的认知。...腾讯云AI产品的新春采购节,正是我们对这一信念的践行。...本次新春,腾讯云智能精心挑选了一系列AI优品,从语音识别到语音合成,从AI绘画到数智人,从人脸核身到人脸特效,从文字识别到机器翻译,再到腾讯同传等,每一项技术产品都是我们对AI未来的深刻洞察和精心打磨...腾讯云新春AI会场特设两大专区: @首单专区:新用户购买,限购1次,最低0.4折! @特惠专区:不限新老用户,最低1.5折!...更多腾讯云AI产品新春折扣与活动详情可点击左下角 阅读原文 了解与采购下单!

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数据库如何应对保障活动

“功夫在诗外”,同样,活动下数据库稳定、顺畅的运行,主要工作在前的准备上,所以,准备工作是重点。 一.前准备工作 1.对活动应该尽可能地去了解,去熟悉。...2.梳理活动用到的系统链路,对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解,制作活动全链路的数据库流程。 3.梳理链路上的数据库资源。...10.通过监控工具、慢查询日志等对消耗资源较多的SQL语句进行梳理,针对性优化。常规的优化手段主要有:新建索引、调整索引、数据归档、有无大字段、表结构更新、数据归档、SQL语句优化等。...比如,为应对活动的系统请求,SA可能会增加应用的部署。 13.期间数据库性能阈值预估。合理的阈值是准确衡量大情况下数据库健康程度的温度计。 14.梳理可降级的应用。...6.记录过程中出现的主要异常。 三.后复盘 1.完善补充促使用的链路,完善没有想到的节点。 2.收集汇总期间出现的问题点。

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中通大数据平台在中的进化

一年一度的双十一又双叒叕来了,给技术人最好的礼物就是技术指南!...而经过这些年的发展,早已不仅仅局限于电商行业,现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动,汽车界有 818,电商有 618 、11.11 等等,各种各样的场景,对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战...,做到分钟级的统计分析;最后是中通一直在探索的,即要建立 100 + 列以上的宽表,基于这张宽表,要做到多维度的查询分析。...对于企业而言,除了支持业务创新,也是一次对自身技术架构的练兵和全链路演练。通过大的极致考验,企业的 IT 架构、组织流程、人才技能都获得了大幅提升。...而在中的经验和思考,也会加速企业日常的业务创新节奏,提升技术驱动的创新效率,打造增长新引擎。

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解密双十一、618电商数据屏指标实现原理

数据分析,大数据应用的一个主要场景,通过数据分析指标监控企业运营状态,及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的,各种统计、关联分析、汇总报告,都需要大数据平台。...而运营数据的获得,需要在应用程序中大量埋点采集数据,从数据库、日志和其他第三方采集数据,对数据清洗、转换、存储,利用SQL进行数据统计、汇总、分析,才能最后得到需要的运营数据报告。...漏斗 表示在用户的整个访问路径中每一步的转化率。...当重要的营收指标(GMV、利润、订单量)发生异常的时候,就必须要对整个的漏斗进行分析,判断是网站的入口流量发生了问题,还是中间某一步的转化发生了问题;是内容的问题还是系统的问题,需要逐个进行分析排查。...监控屏: 做展示用,在公司显眼的位置放一个大屏幕,显示主要的运营指标和实时的业务发生情况,给公众和参观者展示直观的公司商业运营情况。

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运营大型促销设计小结

运营就是根据不同产品策略目标,对多个产品设计不同的创意玩法及套餐方案,集成整合进行大规模的限时售卖活动(如:新春、618年中、双11等活动),为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增长,...运营设计难点 运营一般每年都会进行三场活动推广:新春、618、双11,而每期都需要不同的策略玩法去实现运营目标,给我最大的感触有以下两点: a)设计周期短 设计包含:1 个主会场 + 4...所以在设计方面我们首次尝试以实景快速搭建的表现手法(放弃了之前花费一个多月设计的新春皮肤),在具有故事的环境下及疫情波动中,比较担忧数据是否会受影响。...一个月后我们持续跟进各环节数据情况,整体结果还是非常不错的。...总结 无论是短期还是长线小,对于设计者来说,都需要从多角度去思考分析,在产品策略和目标的基础上去打磨,并在设计完成后追踪活动数据及模块点击率,通过数据反复推敲打磨,优化结构关系凸显产品核心内容。

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缓存技术-场景下热点数据的读写优化方案

一、缓存技术简介 1、缓存是指将被频繁访问的热点数据存储在距离计算最近的地方,以方便系统快速做出响应。...方案 三、扩展,深度了解JVM堆内内存和堆外内存(转载) 1、什么是堆内内存 Java 虚拟机在执行Java程序的过程中会把它在主存中管理的内存部分划分成多个区域,每个区域存放不同类型的数据。...所以,操作系统并不能直接得到堆内内存区域所存储的数据在主存中的正确地址。在一些特定的时间点,Java虚拟机会进行一次彻底的垃圾回收(full gc)。...这意味着:这样一次垃圾收集对Java应用造成的影响,跟堆内内存所存储的数据的多少是成正比的,过大的堆内内存会影响Java应用的性能。 2....同时因为这部分区域直接受操作系统的管理,别的进程和设备(例如GPU)可以直接通过操作系统对其进行访问,减少了从虚拟机中复制内存数据的过程。

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Text2Cypher:语言模型驱动的查询生成

而本质上,大多数知识图谱、数据库的应用都是在图上按照人类意愿进行查询,我们在数据库上构造方便的可视化工具、封装方便的 API 的工作都是为这个目标服务的。...一直以来,阻碍数据库、知识图谱被更广泛应用的主要因素可能就是数据库的查询门槛了。那么,在没有语言模型的时候,我们是怎么做的呢?...,最终查询数据库,并根据返回结果构造答案。...然而,Text2Cypher 只是一个开始,请大家关注我们后续的文章,展现更多知识图谱、数据库为语言模型生态带来的变革。...相关阅读 关于 LLM 和数据库的那些事 LLM:知识图谱的另类实践 技术在 LLM 下的应用:知识图谱驱动的语言模型 Llama Index 利用 ChatGLM 构建知识图谱

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”也挡不住顾客流失?可能是你的数据在“睡觉”

在近期的数据侠线上实验室中,大数据服务提供商“网聚宝”品牌数据部首席数据分析师宋剑豪为我们带来了一场“接地气”的零售数据典型分析方法分享。干货满满,本文为其分享实录。...这些“小阶梯”实质上反映的是双11的。 通过生命周期分析,我们还可以比较精准地去找到某一些类目的用户的购买习惯,然后去针对他的购买习惯,对其做一些特定的影响和营销的活动。...上图最左边这张对应着当年没有产生复购的新客户的趋势。可以看到在2015年的时候,3月份的新客数量是极高的。 而在2016年的时候,11月份的新客数极高,这两个产生了一个明显的对比。...我们同时可以发现,在4、5、6、7这几个月份里面,2016年的数据明显低于2015年的数据。有人可能会问,是不是新客转化了,新客产生复购了呢? 我们可以接着看上图第二张。...我们经过分析后得出了结论:一是从2015年到2016年,随着市场的变化,用户对的趋向性明显增加。二是这家店铺平日拉新客的难度越来越高了。 第三,我们发现他们的新客维护也可能存在一些问题。

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查询数据库的新ISO标准GQL

数据库现已正式成为计算机科学领域的一流实体。...“GQL 代表了数据查询和操作方面的重要一步,提供了一种用于导航复杂结构的统一且富有表现力的语言。”...计算的基础是属性,它在描述动态变化的数据方面更胜一筹。 数据库已广泛使用了几十年,直到最近,该形式才引起了人们对成为关键组件的新兴趣大型语言模型的生成式 AI 应用程序。...组件包括: 仅数据类型(顶点、边、路径) 标量数据类型 标量类型的运算、函数和谓词 事务模型 安全模型 模式匹配 类型,用于约束的内容 GQL 基于 Cypher——以及它的开源变体 OpenCypher...——这是最流行的数据库系统之一 Neo4j 的查询语言。

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