（VRPinea 12月29日讯）今日重点新闻：触觉技术厂商bHaptics，发布了全新的VR触觉手套TactGlove，售价299美元；Meta已收购数据合成公司AI.Reverie，将其并入AR/VR团队Reality Labs；Meta Quest开启“2022新年特卖”活动，20多款热门VR游戏低价促销中。
售政策 每到年头岁尾，众多的企业都“种下梧桐树，引得凤凰来”——又制定来年的销售政策，以达成新年度的营销目标。 当初，没有“三大纪律，八项注意”就没有人民军队，共和国就无从谈起。市场建设也不例外。没有作为市场销售宪法的销售政策，市场扩张、提升渠道或终端竞争力，形成网络竞争战略优势，达成营销系统的良性循环是不可能的。 中国市场很是特殊，南北风俗，东西差异，各不相同，使许多铁板一块的营销策划案失灵了。长线品牌，中线政策，短线终端。这里的政策就是销售政策。 对于企业常用的销售政策有包括如下内容：1）价格政策； 2
利是又称利事，即红包，是中国文化传统的一种社交行为。现在，新年开工第一天，很多中国公司也形成了派开工利是的风俗，比如马化腾携高管亲自给员工发红包已成为腾讯的传统，今年元宵节李彦宏也系上了围裙，在公司饭堂给百度员工乘起了汤圆…… 企业主如此重视开工日，不难理解：不只是可以起到激励士气的目的，更重要的是要自上而下地传达出一种新年新气象的氛围。 今年钉钉也抓住了开工日，从元宵节后的第一个工作日开始，一直到本月底期间，举办“酷公司开工季——20万元开工特权”系列开工利是活动，面向钉钉500万家中小企业客户中已获得钉
这篇文章主要是讲述如何通过LDA处理文本内容TXT，并计算其文档主题分布。 在了解本篇内容之前，推荐先阅读相关的基础知识： LDA文档主题生成模型入门 结巴中文分词介绍 爬取百度百科5A景点摘要并实现分词 使用scikit-learn计算文本TF-IDF值
导读：电商业务与我们的生活息息相关，大家可能对电商多少也有一些了解，事实上，即使是一个最小化的电商系统，也依然是非常复杂的。
爆竹声中一岁除，春风送暖入屠苏。千门万户曈曈日，总把新桃换旧符。2020年，云+社区总共举办了大大小小近30场活动。2020年，云+社区以2019云+社区创作者年度总结暨新年活动 划出一个新的开始，以圣诞活动 和杂货摊第二季 落下一个完美的句号。现在，2021年已经被【技术创作101训练营】第二季 激活了，《2020云+社区创作者年度总结》当然也不能落后！云+社区在2021年1月14号发布了《2020云+社区创作者年度总结》，各位创作者大大可以在2021年1月14号之后登录云+社区，通过活动入口进入查看自己的H5报告！
前言 运营团队主要负责拉新促收，活动直接接触用户，效果好坏都立竿见影，所以部分同学对运营项目特别有兴趣，好奇运营设计什么内容？有哪些活动类型？这里就给大家简单介绍一下运营设计团队主要负责的四种活动类型：大型促销、短线+单品、长线运营、新品发布 今天主要和大家聊一聊关于大型促销这块的设计内容。 什么是运营大促？ 运营大促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：新春大促、618年中大促、双11大促等活动），为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增
在中国，对于生活在社会底层的人来说，生活和幸存就是一枚分币的两面，它们之间轻微的分界在于方向的不同。
云+社区于2020年1月16日发布了《2019云+社区创作者年度总结》，各位创作者可以在2020.1.16之后登录云+社区，通过活动入口进入查看自己的H5报告。
小刘，服务器这会好卡，是不是出了什么问题啊，你看能不能做个监控大屏实时查看机器的运行情况？
年底要到了，这大概是最适合买买买、购置理财产品的时机，乐乐的钱包已经准备好了！ 而对于金融、保险、零售、地产等行业的人来说，这也是一年中最紧张的时候——年底冲刺、开门红两座大山接踵而至，这段时间的业务做好了，可能抵得过半年的业绩。就拿保险行业来说，2019年一季度就贡献了全年43.42%的保费收入，可见把握这一时机有多重要。 这两场重要作战，乐享能如何助力？ 第一步：氛围打造 年前冲刺，是为过去的一年做一次升华；“开门红，红一年”，开门博得“头彩”，就是为新的一年开个好头。不管哪一个项目，打造出“迎新
https://mp.weixin.qq.com/s/xy6RdpAQfuC-bLrOy4_5Bw
前几篇已经实现了一个最简单的购买过程，这次开始往这个过程中增加一些东西。比如促销、会员价等，在我们的第一篇文章（如何一步一步用DDD设计一个电商网站（一）—— 先理解核心概念）中规划的上下文映射图可以看到，这些都属于一个独立的上下文（售价上下文）。
前几天，腾讯云DNSPod收到一封来自中国互联网络信息中心（CNNIC）的感谢信。 信中这样说： 自新冠肺炎疫情发生以来，腾讯云DNSPod积极投身疫情防疫工作，全力支持中国互联网络信息中心（CNNIC）推出的域名延期续费措施，将到期域名保留至疫情缓解后，甚至为无法联系的用户垫付一年的费用，避免因疫情期间域名未续费而导致域名停用的问题。 值此新年之际，感谢贵公司在抗击新馆肺炎疫情的关键时期，直面挑战，尽己所能。愿双方一如既往通力合作，共同推动国家顶级域名发展。 读完这封信，回想起在抗击新冠疫情期间为维护国
在互联网时代，推荐系统无处不在。不仅可以向用户推荐实体商品，还可以推荐电影、歌曲、新闻报道、酒店旅行等，为用户提供量身定制的选择。这些系统中有许多都涉及了协同过滤——根据其他相似用户的偏好向用户推荐 item。推荐系统的背后还用到了包括矩阵分解、邻域方法以及各种混合方法。
前面几篇已经实现了一个基本的购买+售价计算的过程，这次再让售价丰满一些，增加一个会员价的概念。会员价在现在的主流电商中，是一个不大常见的模式，其带来的问题是：
经过上一章的讨论相信你对运费模板有了一些了解。为了方便商家设置快速的设置商品运费，我们通过对快递公司的收费标准，和商品发布的综合考虑，抽象出了运费模板的概念。提供给商家使用，从而能够方面的支持运费计算。但是，运费的计算真的只有运费模板一个途径吗？今天猿人工厂君，就继续和你聊聊运费计算的那些事儿。
冒泡排序，选择排序，插入排序，快速排序，堆排序，归并排序，希尔排序，桶排序，基数排序新年帮您排忧解难。
上一篇我们已经确立的购买上下文和销售上下文的交互方式，传送门在此：http://www.cnblogs.com/Zachary-Fan/p/DDD_6.html，本篇我们来实现售价上下文的具体细节。
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题：产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题一
京东作为中国最大的自营式B2C电商平台，提供一站式综合性购物，服务亿万家庭，涵盖3C、家电、消费品、服饰、家居家装、生鲜和新通路（B2B），满足了消费者的多元化需求。每天都会发布相关的促销活动，来勾起消费者的购物欲望；每逢佳节还会进行大量的让利惠民，来促进全民狂欢。
上边这句话，从字面来看很简单。但是如何在开发过程中去应用，仅凭一个定义依然是一头雾水。以笔者曾经做过的商户进销存系统为例：
经过前面一段时间的学习，相信你对类目、属性、商品、促销、库存、购物车的业务和设计有了一定的了解。上一章节我们还讨论了一些订单设计的秘密。
译自 How Vector Search Can Influence Customer Shopping Habits 。
经过前一章节的学习，相信你对购物车的业务和和功能有了一定的了解。其实购物车，很多朋友都多多少少接触过一些，上一章节我们也挖掘了购物车的需求。经过需求的挖掘，相信你应该有一些了解了吧，购物车的功能相对来说比较繁杂，还有一些隐含逻辑，埋得比较深。天猿人工厂君，就和你继续从业务和功能层面去梳理购物车的那些隐含逻辑，至于技术实现，会在设计系列完成之后，的功能实现专辑中体现。
问题：费时费力的花钱举办了一场打折优惠促销活动，可是零售商家如何知道活动办得好不好？
（一）可视化展示人体情绪波动图，如上图所示 紧张过度会让人胃口翻腾，尴尬难堪会使人脸颊红润，很显然，情绪对我们的身体具有直接的生理作用。最近，芬兰的一组研究人员对这一过程进行了确切分析，将情绪波动进行了可视化的展现。 为了构造情绪展示图，研究人员向773位参与者传达了不同的文字、故事、电影和表情，并让他们在一张人体轮廓图上标记出情绪反应活跃异常的身体部位。增加活跃度的区域从黑色到红色再到黄色的颜色进行标记，而减少活跃度的区域则由越来越明亮的蓝色表示。 这一项研究成果发表在《美国国家科学院院刊》上，其
年哥管理的地盘主要分为五大区：堆、方法区、虚拟机栈、本地方法栈、程序计数器。如下图所示。另外大家可以把图中的线程想象成村民，而堆是作为村民共享使用的区域。
作者|Duncan Gans 编译团队|吴蕾 任杰 行者 转眼2016年只剩下最后一周 年初设定的目标实现了吗？ 新年又想许下哪些愿望？ 目标太大无法实现？ 目标太多无从下手？ 本文作者Duncan Gans通过自己的亲身实践 告诉你如何利用数据可以帮助自己实现目标 在2017年开始之前， get用数据督促自己实现人生目标的新技能 如何通过数据，帮助你我实现目标 每个人都想获得成功，例如，取得好的成绩，变得富有，或是建立良好的人际关系。我们都盼望梦想成真，渴望拥有健康的体魄，梦想在万众瞩目下签名，或
随着新能源汽车的快速发展，越来越多的颠覆型玩家进入市场，汽车产品和技术在变，市场环境与结构在变，消费者需求在变，渠道也必然随之改变，全新销售模式横空出世，为传统汽车销售带来前所未有的挑战。如何敏锐捕捉服务市场日新月异的变化趋势并及时采取应对策略，对于汽车制造商和经销商而言至关重要。
经过上述过程的处理，数据集已经处理成营销增益模型所需的输入形式了。下面正式开始构建营销增益模型，和其他有监督模型一样，营销增益模型也需要划分训练集和验证集。我们通过如下的代码实现数据特征与数据标签的分离，同时按照7:3的比例划分训练集和测试集。
随着vivo商城的业务架构不断升级，整个商城较为复杂多变的营销玩法被拆分到独立的促销系统中。
又到一年春节时，年年春节多相似，今年春节QQfamily怎样玩点不一样的概念呢？在新年的时候，总会有很多人挑选吉日去寺庙祈福许愿，给自己一个好彩头，不如我们就来凸显这股东方神秘力量吧。在这个想法下有了这次新春福卡策划。由QQfamily的有趣形象演绎不同的福卡心愿，用精美有趣的设计带来新年整年的美满期许。
2018年再次证明了IT故障是普遍而没有偏见的，它可以发生在任何国家，不论是大公司还是小公司，不论是在商业、非营利组织还是政府组织中。
这个就不需要教了吧，上网找自己需要的素材图片，最好用同样格式的图片，方便后续的批量处理，如果图片多了，可以对等下的代码做一定修改，弄成对应格式的批量处理。
（五）进阶技术 2. 按需装载 前面已经做了“初始装载”和“定期装载”。还有一种需要熟悉的装载类型，按需装载。所谓“按需装载”指的是，在正常调度之外，当源数据有效时或者数据仓库需要时进行装载。例如，促销销售源数据只有在促销期内有效，而在其它时间是无效的。 在“准备数据仓库模拟环境”中讨论的“生成日期维度数据”可以看做是一种按需装载。数据仓库预先装载了日期，当日期用完时，需要再次运行预装载。 本篇的主题是按需装载，首先修改数据库模式，然后在dw数据库上执行按需装载。使用促销期场景进行说明。定期装载不适合促销期场景，因为促销期数据并不是按调度装载。下面是需要装载的促销期内容，存储在名为一个promo_schedule.csv的CSV平面文件中。 PROMOTION CODE,PROMOTION NAME,START DATE,LAST DATE SO,Special Offer,2015-04-01,2015-04-10 DP,Disk Promotion,2015-05-05,2015-05-20 MS,Month Special,2015-06-01,2015-06-30 MS,Monitor Promotion,2015-07-10,2015-07-15 BS,Back to School,2015-08-10,2015-08-30 注意源数据提供了促销周期，而不是单个的促销日期。示例假设只需要装载今后新的促销数据，而在数据仓库中不需要促销期的历史数据。 修改数据库模式 图（五）- 2-1 显示了修改后的模式，date_dim表增加了promo_ind列，用来标识该日期是否为促销日期。使用清单（五）-2-1里的SQL脚本修改数据库模式。脚本中还建立了一个促销过渡表，用来装载促销期CSV文件的内容。
在业务的早期时代，也许使用硬编码或者逻辑判断就可以满足要求。但随着业务的发展，越来越多的问题会暴露出来：
摘要：本篇分享了kaggle比赛《Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting》冠军方案。因为业务需要所以调研了商品销量预测比赛，重点学习了冠军方案的特征工程和模型构建，其中关于时间滑动窗口特征的构建非常巧妙，受益匪浅。对商品销量预测相关问题感兴趣的小伙伴可以一起沟通交流。
新年新气象，今天知晓程序就给大家推荐几款实用的小程序，让你的 2018 年从「头」有一个崭新的开始。
之前陈老师分享了：汽车的速度表，可能是最好用的数据产品了。实际上，日常生活中还有一款数据产品非常普遍、非常好用，那就是——体温计。现在的电子体温计，只要在额头滴一下就知道体温，真方便！谁用谁知道。特别是有宝宝的同学，每家必备。
微信已不单单只是一个充满创新功能的手机应用。它已成为中国电子革命的代表。覆盖 90% 以上的智能手机，并称为人们生活中不可或缺的日常使用工具。
忙于项目和公司的事情，好久没有写关于数据分析的文章，很多关注我的朋友都在催促我更新。其实，一直都有在想写也在纠结写什么内容的文章，刚好最近做了一个关联销售的项目，这个项目比较易懂，实际用处也比较大，所以这次就写一个关联销售的案例。
大家新年好！作为新年的第一篇文章，为大家奉上推荐系统的入门书籍《推荐系统实践》的思维导图。对于我而言，因为是全新的领域，囿于能力所限，思维导图可能不是那么完美。
--导读-- 本文主要结合京东购物车的特性，从技术和业务层面综合考量，探索商品附属信息分页加载方案，为逐步扩容的购物车诉求做好底层技术支撑。通过本文，读者可以充分了解到主数据分页加载和附属信息分页加载分别适用哪些业务场景。在实际开发过程中，结合应用特性选择合适的分页技术方案，保证应用低碳高效运行。
从神经网络被学术界排挤，到计算机科学界三句话不离人工智能、各种建模和预测任务被深度学习大包大揽，只不过短短十年时间。这十年里我们目睹了 dropout、SGD+动量、残差连接、预训练等等深度学习技术的大爆发，见证了学术研究全面拥抱深度学习，也听到了对深度学习不足之处的质疑之声、感受到了很多人对非深度学习方法「复兴」的期盼。
AI 科技评论按：从神经网络被学术界排挤，到计算机科学界三句话不离人工智能、各种建模和预测任务被深度学习大包大揽，只不过短短十年时间。这十年里我们目睹了 dropout、SGD+动量、残差连接、预训练等等深度学习技术的大爆发，见证了学术研究全面拥抱深度学习，也听到了对深度学习不足之处的质疑之声、感受到了很多人对非深度学习方法「复兴」的期盼。
作者：fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。 来自：《决战618：探秘京东技术取胜之道》 零，题记 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集
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