互联网公司一般都会有专门的数据团队对公司的一些业务指标负责;为了拿到这些基本的业务指标,一般也要工程团队去配合做一些数据采集工作,于是埋点诞生了。
优惠券的使用非常广泛,从线下门店到线上电商,经常使用到优惠券的。但并不是每一个商家的优惠券都能激发用户的兴趣,有的优惠券使用率很高,有的则是极低;
前言 本应该继续连载手撸框架系列文章的。但最近有一个需求 -> 优惠卷,之前很多朋友让我出一篇优惠卷相关的文章。这不,本章应了大伙的愿。开始我自己的表演 ?? 额,这里还要插一句,有很多新人感觉在使用
该模式定义了一系列算法,并将每个算法封装起来,使它们可以相互替换,且算法的变化不会影响使用算法的客户,比如公司都会为我们每个人交公积金,但是每个公司所交的比例又不一样,又如我们每个每个人出行所选择的交通工具也不一样,有人开劳斯莱斯出行,有人开宾利,而我要么坐地铁,要么骑共享单车
总觉得大数据应用未尽人意,特别是传统行业用户,相比生来即原生的互联网企业来说,传统行业企业备受冲击和挤压,其中的原因之一,就是基于数据的应用。
我们先看一下维基百科是怎么说的: Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。其持久化层本质上是一个“按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列”,[这使它作为企业级基础设施来处理流式数据非常有价值。此外,Kafka可以通过Kafka Connect连接到外部系统(用于数据输入/输出),并提供了Kafka Streams——一个Java流式处理库。看完这个说法,是不是有点一脸蒙蔽, 再看看其他大神的理解:Kafka 是由 Linkedin 公司开发的,它是一个分布式的,支持多分区、多副本,基于 Zookeeper 的分布式消息流平台,它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。 总的来说就是他就是发布订阅消息的引擎系统,在做集群的时候需要依靠zookeeper。
在电商平台中,促销是必不可少的营销手段,尤其在国内 各种玩法层出不穷,最开始的满减/秒杀 到优惠卷 再到 拼团/砍价等等
前阵子因为机器学习训练营的任务安排,需要打一场 AI 比赛。然后就了解到最近热度很高且非常适合新人入门的一场比赛:天池新人实战赛o2o优惠券使用预测。今天,红色石头把这场比赛的一些初级理论分析和代码实操分享给大家。本文会讲解的很细,目的是带领大家走一遍比赛流程,实现机器学习理论分析到比赛实战的进阶。话不多说,我们开始吧!
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秒杀专区为用户展示了后台设置的秒杀商品,在秒杀有效期内可以进行商品秒杀操作. 后台使用了储存过程提高秒杀操作的tps
ReentrantLock是 java提供代码层面的锁,和synchronized关键字相同。为什么在用提供了 synchronized关键字后,还提供了ReentrantLock等代码层面的锁API,首先在synchronized关键字刚推出是,性能方面差很多,直到后面的版本中推出了锁升级的概念,在性能上有所好转。更重要的也是,JUC的包里面,提供的API更加灵活,符合生产环境各种需求。
电视剧《你安全吗?》我也追完了,到了终结篇。在结尾,网安黑产头子马平川终于因为陷害秦淮攻击虎迫系统被查出来就是虎迫内奸,随后也被一系列证据指出饮料厂等薅羊毛事件背后都有马平川的影子:
网申情况介绍 春招实习生网申一般在4月初开始,上一篇面经主要是聊了很多自己的看法之类的,这一次面经就写自己的其他面试的经过以及面试题吧 笔试介绍 笔试的话,携程、去哪儿的笔试题还是比较友好的,没有很多行测题,选择题也是考验一个行业术语解释,题量还可以,主观题比较多,不过主观题也比较适合PM答。 小米笔试题是邮件发过去的,一个是做一个音乐软件的竞品分析,另一个附加题是画一个原型图 面试问题 携程 携程的问题就是深挖简历,携程大多数事业群只有一面,那一面也不是很难,个人感觉还是比较水一些,不过也是看面试官
本项目是在newbee-mall项目的基础上改造而来, 使用mybatis-plus,集成RedisSearch作为商城搜索中间件,商城首页集成tianai-captcha作为滑块验证码,还添加了高级秒杀、优惠劵以及完善可用的后台全部功能,喜欢的话麻烦给我个star
放了大半年假的我如今开学了,说实话在屋里呆久了还不太愿意来学校。待了两天了,还是觉得屋里安逸,舍不得离开。不过来了学校自己不会像在家里那么懒惰了,每天打卡鞭策自己努力前行,早日达到毕业条件。
大数据领域发展已经进入了后红海时代:技术发展收敛,明星开源引擎出现速度放慢,进入技术普惠和业务大规模应用的阶段。大数据发展的驱动力是什么?如果还要再往前一步,方向在哪里? 9 月 3-4 日的 ArchSummit 全球架构师峰会落地深圳。这次主题演讲我们邀请到了阿里研究员观滔,他在微软和阿里巴巴历了大数据发展 20 年过程中的后 15 年,是大数据核心技术最早期的研究和实践者之一,深度参与 / 主导了微软和阿里云大多数核心大数据平台项目的初创和迭代发展。他将带你了解当下领域内最被关注的热点,未来发展的趋势
我们在很多应用场景中,通常是需要给数据加上一些标识,已表明这条数据的某个特性。比如标识用户的支付渠道,标识商家的结算方式、商品的类型等等。对于这样的具有有限固定的几个值的标识,我们通过枚举的方式来标识就可以了,但是对于一些同时具有多个属性且变化比较大的就显然不合适了,举个很简单的例子,我们在某宝上想买一个平板,这个平板的商品类型可标识为电子商品、二手商品、、手机、数码等等,对于这种场景,一个商品对应多种类型,不确定性很大,这种就不是简单的通过几个值标识就能解决的了。本文就是针对这个问题,给出了自己的一些思考。
本文给大家推荐博主自己开源的电商项目newbee-mall-pro。在newbee-mall项目的基础上搭建而来, 使用 mybatis-plus 作为 orm 层框架,并添加了一系列高级功能以及代码优化,特性如下:
上一节我们讲解了数仓DWD层(用户行为日志数据)的搭建、解析、加载。并且讲解了通过编写java代码来实现UDTF功能。
招商引资是实现城市发展目标、构建现代化产业体系、形成发展优势的重要抓手,是促进经济社会高质量发展的重要手段和必然选择。改革开放以来,各个地方都不遗余力大力开展招商引资活动,很多经济发达地区都是招商引资活动成功开展的典范。有效的招商引资活动对于合理配置社会资源、推动地方经济更具有现实意义。
今天来探讨一下程序员写单元测试这个事儿,为什么国内程序员不喜欢写单元测试呢?我观察下来大概率是下面几个因素相互作用造成的。
如果您也是一名追求轻奢品牌的热衷者或者是正在考虑把自己的轻奢商店搬到线上微信小程序经营,那么请不要错过这期的案例推介,直播商城小程序绝对满足您的需求.
当今时代数据海量爆发,创新业务飞速发展,当前各行各业行业正处在巨大的IT架构变革与紧迫的数字化转型时期,数据库作为底层基础架构,它的选型尤为重要。TDSQL是腾讯云自主研发的企业级分布式数据库,直到今天整个TDSQL的产品家族已经为2000+家客户提供了数据库服务,覆盖政务、银行、保险、游戏、电商、互联网等多种行业。近日腾讯云官方就针对该产品设立了一场比赛,一起探索TDSQL的开发实战前景,为数据库领域用户创更高价值的产品与解决方案。正好借此机会,我来向大家介绍一下TDSQL的简单配置以及使用。
由于程序逻辑不严谨或逻辑太过复杂,导致一些逻辑分支不能正常处理或处理错误,统称为业务逻辑漏洞
京东的内容创作平台有很多的样式,比如文章、单品推荐、搭配、店铺上新、秒杀、直播预告、优惠卷。有些样式可以投稿到不同的频道,频道就好比露出的位置,频道露出的前提是内容质量审核通过后,频道侧二审通过。上面列举的有些样式因为时效性的考虑所以是不需要审核就可以外露的,比如直播预告、优惠卷,其他的样式则需要在CMS后台管理中经过一道或者两道审核,或者在质检抽查中复活。
上述就是实现最基本的优惠卷下单功能。当然真实的业务场景绝对不会是向我们这么简单的。
移动电商风起云涌,直播带货重塑销售模式,传统商业更是举步维艰,各行各业转型移动电商迫在眉睫,拥有一款好的移动社群社交电商系统成为众多企业与商家的心病!
如果一个饭店只有一个服务员,并且这个服务员不仅需要负责客人的点餐服务,还需要负责炒菜服务,显然这样的话,只能是先处理完第一个客人所有的点餐,烧菜任务后,才能去处理下一个客人的点餐,烧菜任务,这样显然把任务给串行化了,效率大大降低。
摘要:在到来的元宵节,为了结合传统元宵节活动和程序的互动,笔者决定开发一个前端H5猜灯谜游戏,那么本文就来分享一下基于前端H5实现一个交互性高、符合龙年主题的猜灯谜游戏,顺便和大家庆祝元宵佳节。
描述:在 DOM XSS 挑战中使用奖励支付load。 payload:复制代码到搜索框中即可。
招商引资是推动地方经济发展的重要抓手,然而随着我国经济发展进入新常态以及投资环境的新变化,为了吸引更多的优质企业,各地纷纷出台优惠政策和措施。随着地方政府不断介入,招商引资竞争的不断加剧,传统的招商模式中存在的问题也逐渐显现出来,政府招商引资工作也面临空前的挑战。
金三银四很快就到了,铁子们做好跳槽拿高薪的准备了吗? 前两天我在脉脉上,看到一条有趣的提问: 我想说难,很难!除非你厉害到公司愿意花钱挖你,否则就算你是 IT 大佬,学历不过关,机器也会直接把你过滤掉。 随着越来越多人涌入 IT 行业,程序员之间的内卷也愈发严重,除了技术卷,学历上更是卷得“要命”! 尤其在大厂的抢人大战中,他们往往只会高薪聘请少量学历高、技术硬的顶级人才,而把绝大多数基础岗位低价外包出去。 所以,底层程序员想要纯靠技术换取一个高薪未来的时代已经一去不返,早日提升学历才是关键! 随便翻
喧嚣而抢眼的2016美国总统大选终于落下帷幕了,川普成为美国第45届总统,也算是爆冷吧。毕竟在投票前,预测都是希拉里赢的,广大吃瓜群众也都是押她的。然而随着选区一个个开票,川普居然用农村包围城市的朴实作风稳扎稳打的取得了胜利。 可惜希拉里,一生总统梦,说破碎就破碎了。 是什么导致了剧情的逆转? 一个“邮件门”毁了希拉里的总统梦。 美国大选在即,希拉里却爆出“邮件门”! 而这里面最狠的,是那3万封被删掉的邮件,居然被黑客找了回来!还特意挑选希拉里生日当天曝光! 希拉里不仅用私人邮件办公,而且和华尔街有大额经
金三银四很快就到了,铁子们做好跳槽拿高薪的准备了吗? 前两天我在脉脉上,看到一条有趣的提问: 我想说难,很难!除非你厉害到公司愿意花钱挖你,否则就算你是IT大佬,学历不过关,机器也会直接把你过滤掉。 随着越来越多人涌入IT行业,程序员之间的内卷也愈发严重,除了技术卷,学历上更是卷得“要命”! 尤其在大厂的抢人大战中,他们往往只会高薪聘请少量学历高、技术硬的顶级人才,而把绝大多数基础岗位低价外包出去。 所以,底层程序员想要纯靠技术换取一个高薪未来的时代已经一去不返,早日提升学历才是关键! 随便翻一下岗位
自建开源大数据平台会随着企业数据的增长遇到:性能慢、扩容周期长、平台稳定性差、运维难、投入成本高等问题。在这里我们将从 EMR 的简介、EMR与自建Hadoop对比优势、自建迁移上云的实践案例来介绍 EMR 是如何解决这些问题的。
今年大家期待的金三银四似乎消失了,不少粉丝跟我反馈,投了上百份简历全都石沉大海。 再逛逛脉脉,映入眼帘的就是这样一条提问: 我想说难,很难!除非你厉害到公司愿意花钱挖你,否则就算你是IT大佬,学历不过关,机器也会直接把你过滤掉。 随着越来越多人涌入IT行业,程序员之间的内卷也愈发严重,除了技术卷,学历上更是卷得“要命”! 尤其在大厂的抢人大战中,他们往往只会高薪聘请少量学历高、技术硬的顶级人才,而把绝大多数基础岗位低价外包出去。 所以,底层程序员想要纯靠技术换取一个高薪未来的时代已经一去不返,早日提升
制造型企业有哪些业务问题可以通过数据分析解决?今天开始将给大家以具体的业务场景为例,剖析制造行业数据分析相关的具体业务问题。
随着移动设备、物联网设备的持续增长。流式数据呈现了爆发式增长。同时,越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求。基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求,在这个背景下,各种实时流处理平台应运而生。 运用好大数据可以让为消费者提供产品或服务的企业进行更精准的营销;比如我们大家都熟知的海尔,他们在推出某一款新型智能空调时,将广告投放到与会员大数据平台合作的旅游、健康类杂志上,不仅为杂志用户提供购买优惠的双赢模式,还通过用户订阅的杂志来判断用户的特点,从而进行更精准的营销。
java枚举的顺序从0开始递增,没法自己指定,我有些枚举并不是从0开始的,或者不是+1递增的,比如一些行业的标准代码。
今天带来一个电脑上的软件,尤其对于我这种女生来说再适合不过了,经常性的不小心安装了很多垃圾软件导致电脑卡顿。
/public_html/App/M/Action/PddAction.class_bak.php
绝对路径是以"/"开头的路径,相对路径是不以"/"开头的路径,关于两者的区别可以参考java FTPClient中的相对路径和绝对路径这篇文章,以免踩坑
大数据存储不是一类单独的产品,它有很多实现方式。EMC Isilon存储事业部总经理杨兰江概括说,大数据存储应该具有以下一些特性:海量数据存储能力,可轻松管理PB级乃至数十PB的存储容量;具有全局命名空间,所有应用可以看到统一的文件系统视图;支持标准接口,应用无需修改可直接运行,并提供API接口进行面向对象的管理;读写性能优异,聚合带宽高达数GB乃至数十GB;易于管理维护,无需中断业务即可轻松实现动态扩展;基于开放架构,可以运行于任何开放架构的硬件之上;具有多级数据冗余,支持硬件与软件冗余保护,数据具有高可靠性;采用多级存储备份,可灵活支持SSD、SAS、SATA和磁带库的统一管理。 通过与中国用户的接触,杨兰江认为,当前中国用户最迫切需要了解的是大数据存储有哪些分类,而在大数据应用方面面临的最大障碍就是如何在众多平台中找到适合自己的解决方案。 EMC针对不同的应用需求可以提供不同的解决方案:对于能源、媒体、生命科学、医疗影像、GIS、视频监控、HPC应用、某些归档应用等,EMC会首推以Isilon存储为核心的大数据存储解决方案;对于虚拟化以及具有很多小文件的应用,EMC将首推以VNX、XtremIO为核心的大数据存储解决方案;对于大数据分析一类的应用需求,EMC会综合考虑客户的具体需求,推荐Pivotal、Isilon等一体化的解决方案。在此,具体介绍一下EMC用于大数据的横向扩展NAS解决方案——EMC Isilon,其设计目标是简化对大数据存储基础架构的管理,为大数据提供灵活的可扩展平台,进一步提高大数据存储的效率,降低成本。 EMC Isilon存储解决方案主要包括三部分:EMC Isilon平台节点和加速器,可从单个文件系统进行大数据存储,从而服务于 I/O 密集型应用程序、存储和近线归档;EMC Isilon基础架构软件是一个强大的工具,可帮助用户在大数据环境中保护数据、控制成本并优化存储资源和系统性能;EMC Isilon OneFS操作系统可在集群中跨节点智能地整合文件系统、卷管理器和数据保护功能。 杨兰江表示,企业用户选择EMC Isilon的理由可以归纳为以下几点。第一,简化管理,增强易用性。与传统NAS相比,无论未来存储容量、性能增加到何种程度,EMC Isilon的安装、管理和扩展都会保持其简单性。第二,强大的可扩展性。EMC Isilon可以满足非结构化数据的存储和分析需求,单个文件系统和卷中每个集群的容量为18TB~15PB。第三,更高的处理效率,更低的成本。EMC Isilon在单个共享存储池中的利用率超过80%,而EMC Isilon SmartPools软件可进一步优化资源,提供自动存储分层,保证存储的高性能、经济性。第四,灵活的互操作性。EMC Isilon支持众多行业标准,简化工作流。它还提供了API可以向客户和ISV提供OneFS控制接口,提供Isilon集群的自动化、协调和资源调配能力。 EMC Isilon大数据存储解决方案已经在医疗、制造、高校和科研机构中有了许多成功应用。
2015年12月10-12日,由中国计算机学会(CCF)主办,CCF大数据专家委员会承办,中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办,以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference 2015,BDTC 2015)在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 2015中国大数据技术大会第二天的大数据基础设施分论坛中,来自阿里云、Hulu、北京忆恒创源、阿里巴巴、企事录以及中科院计算所的技术专家分享了大数据基础
抛去测试、架构来说,数据表设计是指定功能开发的一个起点,如果出现失误将会对未来开发以及运行都会有很大的影响。接下来我们聊聊应该如何根据需求去设计数据表。
简单说明一下:逻辑漏洞可以分为很多种web逻辑漏洞、业务逻辑漏洞、支付逻辑漏洞等等 其中有部分漏洞都是大体相似的,所以鄙人就不再做归类总结了
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