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资本寒冬来袭,是否是家装O2O的终极决战?

于是,人们将年终这些企业的表现看作是它们能否顺利度过资本寒冬的关键,同所有O2O企业一样,家装O2O企业在年末同样上演了打折促销的价格大战。...这些家装O2O企业的表现说明他们都在利用各自的优势进行年终的促销大战,试图通过这种方式为自己能够顺利度过资本寒冬汲取能量。...纵观家装O2O市场,我们不难发现,它们选择的年末促销方式有着属于它们自身的特征。...目前正在发生着的家装O2O年末大战只不过是这些企业在谋求度过资本寒冬的一种独特的方式而已,用姜文的话来讲就是“躺着就把钱给赚了”,而家装O2O的年末大战则是“战着就把整个市场的份额给占了”。...由此可见,尽管在资本寒冬到来的条件下,家装O2O企业的年末大战并不会产生你死我活的终极决战。

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盘点:年末岁首,厂商火拼移动OA

随着中国移动4G在12月6日正式发牌,云计算、大数据等技术大量兴起,社交网络、大平台化的日益普及,以云计算化、移动化、社交化、协同化为特征的办公管理软件应用大潮在年末岁首也随之风起云涌,移动OA更是成为办公管理软件厂商火拼的主战场...作为老牌OA商,泛微也把移动OA作为市场新突破口,在年末进行大促销。最近泛微称,其在移动OA上营销额度已突破2000万。...号称“市场占有率最高”的致远软件在年末也发起新一轮新产品文宣与推广活动。...显而易见,年末企业对于移动办公需求将出现爆炸式增长趋势,所以众厂商正抓紧最后的黄金时间抢占市场。而谁能在这块领域这段时间抢占制高点,抢到最大蛋糕,求新求变是关键。

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都在追捧的新一代大数据引擎Flink到底有多牛?

Apache Flink是一个集流式批量于一体的大数据处理引擎,它具有高吞吐量和低延迟的性能,有很强容错性,非常适合各类对时间敏感的应用,如金融交易、风险控制、故障检测、电商促销等场景。...传统的大数据处理引擎无法胜任类似实时计算的工作。 提起大数据处理引擎,很多人会想到Hadoop或Spark,而在2019年,如果你身处大数据行业却没听说过Flink,那你很可能OUT了!...Flink最初是由德国几所大学发起的的学术项目,后来不断发展壮大,并于2014年末成为Apache顶级项目。如果你对MapReduce比较熟悉的话,那么Flink就是流式计算界的MapReduce。...Apache Flink是一个集流式批量于一体的大数据处理引擎,它具有高吞吐量和低延迟的性能,有很强容错性,非常适合各类对时间敏感的应用,如金融交易、风险控制、故障检测、电商促销等场景。...传统的大数据处理引擎无法胜任类似实时计算的工作。

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观点丨新经济 DTC 转型,一个简单而强大的数据平台至关重要

由此也对 IT 架构、对数据处理提出了新的要求,一场轰轰烈烈的技术变革正在快速酝酿、发酵。...相关数据显示,2019 年,数字订单占该企业餐厅收入约一半以上,截至 2019 年末,公司旗下的超级 APP 是中国餐饮业下载次数最多的应用程序,并在同行内拥有最高的月活跃用户数目。...其实就是数据处理。 众所周知,新经济时代,DTC(Direct To Customer,直面消费者)模式已经成为重要的发展趋势。如何理解 DTC?...用该餐饮巨头相关负责人的话说,通过引入 TiDB,借助无感知的水平扩展能力,促销活动前进行快速的扩容,促销活动中短时高峰实现应急在线扩容,促销活动完成后,可按需进行缩容,他们的业务变得更轻量、敏捷;依托出色的...换句话说,上文所提餐饮巨头未来只会越来越多,对海量数据处理的需求会越来越旺盛,这个市场会越来越大。

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年末将至,值得你关注的16个Java 开源项目!

年末将至,值得你关注的16个Java 开源项目! Star 的数量统计于 2019-12-29。 1.JavaGuide 把这个排第一没有个人因素影响哈! ?...6.advanced-java 本项目大部分内容来自中华石杉的一个课程,内容涵盖高并发、分布式、高可用、微服务、海量数据处理等领域知识,非常不错了!...后台管理系统包含商品管理、订单管理、会员管理、促销管理、运营管理、内容管理、统计报表、财务管理、权限管理、设置等模块。 8.okhttp 给我感觉是安卓项目中用的居多。...Github地址:https://github.com/apache/spark star: 24.7k 介绍: Spark 是一个快速、通用的大规模数据处理引擎,和Hadoop的MapReduce计算框架类似...线上遇到某个用户的数据处理有问题,但线上同样无法 debug,线下无法重现! 是否有一个全局视角来查看系统的运行状况? 有什么办法可以监控到JVM的实时运行状态?

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首发上会!5 年估值暴增超 200 亿元,星宸科技闯关安防芯片

此外,截至2020年末、2021年末、2022年6月末,星宸科技交易性金融资产分别为14140.74万元、30493.27万元、21662.81万元,该交易性金融资产主要为理财产品。...联发科成立于1997年,由蔡明介离开联电,同其带领的多媒体芯片设计部门一起成立,策略定位“三流价格、一流质量”,曾通过与华强北合作,拿下“山寨机之王”的称号。...在收购完成的前一年,即2017年,晨星半导体前COO林永育等一众MStar核心人员在厦门成立星宸科技,林永育担任董事长兼总经理,进攻消费电子、安防、物联网和多媒体等AI芯片领域。...此外,安防行业还需实时处理大量连续图像数据流,数据处理在于两大维度:一、每秒处理帧率要越来越高;二、图像分辨率要越来越高。

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电商网站后台九大功能模块详解

二、商品模块: 1.商品管理:商品和商品包的添加、修改、 删除、复制、批处理、商品计划上下架、SEO、商品多媒体上传等,可以定义商品是实体还是虚拟,可以定义是否预订、是否缺货销售等。...三、销售模块: 1.促销管理:分为目录促销、购物车促销和 优惠券促销三类,可以随意定义不同的促销规则,满足日常促销活动:购物折扣、购物赠送积分、购物赠送优惠券、购物免运输费、特价商品、特定会员购买特定商品...四、订单模块: 1.订单管理:可以编辑、解锁、取消订单、 拆分订单、添加商品、移除商品、确认可备货等,也可对因促销规则发生变化引起的价格变化进行调整。订单处理完可发起退货、换货流程。

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零售行业的交叉销售数据挖掘案例(python案例讲解)

作者:Nature 出品:AI机器思维 “从数据处理基础扎实练习是数据分析与数据挖掘的第一步” 做一道好菜需要食材,好的食材需要经过优质的萃取提炼。...业界中用到的数据量都超过GB级别,研究数据处理,学好数据处理是万里长征第一步,也是学习数据分析与数据挖掘的核心。练习基本功需要耐心和毅力,也需要学习方式。...建议学习方式如下: ○对各类数据每一种类型的数据处理根据案例学习并总结数据处理经验。...例如如果苹果促销,就在旁边摆上奶酪。但是香蕉和奶酪同时搞促销就没有多大意义了,因为我们发现购买奶酪的顾客中,接近66%的人即使不搞促销也会买香蕉——即使搞促销,也不会给销量带来多大提升。...学好数据挖掘,数据处理是关键,其他就是引用统计学的方法以及机器学习的算法等!

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【系统架构】第二章-计算机系统基础知识(二)

、组合结构图、包图、交互概览图、计时图),(5种视图:用例视图、逻辑视图、进程视图、实现视图、部署视图) 5、形式化语言 软件生命周期:可行性分析、需求分析、体系结构设计、详细设计、编码和测试发布 多媒体...媒体可分为: 1、感觉媒体:如视、听觉、触觉等 2、表示媒体:如图像、声音、视频等 3、表现媒体:如键盘、鼠标、扫描仪、显示器等 4、传输媒体:如电缆、光缆等 多媒体的重要特征: 1、多维化...2、集成性 3、交互性 4、实时性 多媒体系统的组成: 1、多媒体硬件:计算机主要配置和外部设备以及各种外部设备的控制接口 2、多媒体软件:多媒体驱动软件、多媒体操作系统、多媒体数据处理软件...、多媒体创作工具软件和多媒体应用软件等 系统工程 系统工程师运用系统方法,对系统进行规划、研究、设计、制造、试验和适用的组织管理技术 系统工程方法的特点:整体性、综合性、协调性、科学性、实践性 系统工程流程的...保障阶段(目的是提供持续的系统能力) 7、退役阶段(目的是存储、归档或退出系统) 系统性能 性能指标: 1、计算机的性能指标:时钟频率(主频)、运算速度、运算精度、内存的存储容量、存储器的存取周期、数据处理速率

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计算机基础知识

1.1.2 计算机的应用领域 1.科学计算:利用计算机的高速计算、大存储容量和连续运算的能力. 2.数据处理:(最广泛)对数据进行收集、存储、整理、分类、统计、加工、利用、传播 三个发展阶段; 电子数据处理...,其中两种或多种的组合构成了多媒体。...多媒体技术有以下几个主要特点:集成性、控制性、交互性、非线性、实时性、信息适用的 方便性、信息结构的动态性。...1.4.2 多媒体计算机系统的组成 1.多媒体计算机的硬件:音频卡、视频卡、采集卡、扫描仪、光驱。...2.多媒体计算机的软件:字、图像处理软件,动画制作、绘图软件,声音、视频编辑软件 1.4.3多媒体的关键技术 1. JPEG压缩标准:有损和无损两种解压编码方案 2.

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这个烂大街的用户消费分析案例,我用了点不一样的pandas技巧

更多 Python 数据处理的干货,敬请关注!!!! 发现许多小伙伴入门Python几个月,还是低效率做数据处理。...这套课程以形象的示意图,精心安排的案例,循序渐进带你玩转数据处理分析神器——pandas,课程中还有分析案例噢,干货满满!...这可能是那段时间搞促销,或某明星出新专辑,有粉丝大量购买。..."整体每月的销售额趋势": 眼瞎也能看出 97年4月的销售额出现大幅下降 销售额的下降有各种可能: 消费人数减少 消费金额减少(客单价) 一开始搞促销吸引大量顾客,促销后出现逆转 一个个来看看。...这时候出现了高价值的顾客 "那么是不是真的一开始搞促销才有大量客户来购买?"

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Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析|附代码数据

:当天促销与否 Promo2:Promo2是某些商店的连续和连续促销:0 =商店不参与,1 =商店正在参与 PromoInterval:描述促销启动的连续区间,并指定重新开始促销的月份。...# 让我们导入EDA所需的库: import numpy as np # 线性代数 import pandas as pd # 数据处理,CSV文件I / O导入(例如pd.read_csv) import...store_df.groupby(by = "Promo2", axis = 0).count() 如果未进行促销,则应将“促销”中的NaN替换为零  我们合并商店数据和训练集数据,然后继续进行分析。..._subplots.AxesSubplot at 0x7f7c33d79c18> 我们可以得到相关性: 客户与销售(0.82) 促销与销售(0,82) 平均顾客销量 vs促销(0,28) 商店类别 vs...促销仅在工作日进行。 客户倾向于在星期一(促销)和星期日(没有促销)购买更多商品。 我看不到任何年度趋势。仅季节性模式。

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