中展在参展商和观众申请参展环节，需充分利用贸促系统宣传渠道，确保信息能够精确送达展商和观众，帮助他们能够快速、便利地申请参展。 贸促云展平台通过腾讯企点领航平台，提供了非常灵活的配置和扩展能力，比如用户可以在后台系统中自定义字段、自定义页面布局、自定义视图等。 “贸促云展”平台展现了实施快、上线快、安全稳定的特点，体现了优质平台的运营效率，一跃成为国内四大线上展会平台之一。 目前“贸促云展”已入驻“中国贸促会展览公共服务网”平台，为贸促系统各单位、地方商务部门、各类展览行业企业和参展企业提供线上展览服务。 “中国贸促会展览公共服务网”集成中国贸促会主要展览业务，旨在最大化地为贸促系统和中国企业参展办展提供综合服务，更好发挥展览促进贸易、拉动投资的作用。
对话系统涉及的五种主要技术。 -DM 口语理解下游是对话管理，任务是针对用户输入决定系统如何回复，例如根据上下文信息请求缺失的槽位，或者确认系统理解，或者输出结果。 为了克服前三的缺点，出现了基于机器学习的对话管理系统，主要是MDP和POMDPs，其有两个主要的优点:第一，可以将不确定性表示引入到模型中，相对基于规则的系统，其对语音和语义理解的噪音有更好的鲁棒性。 在对话过程中，每一步还需要一个回报函数来体现理想中的对话系统特性。 POMDP的对话系统.pdf
京东物流超强仓配体系，特别是在电商行业中独有的仓储系统，在其中起到了决定性的作用。 当前京东的库房已经遍布全国，京东仓储管理系统（简称WMS系统）是最核心的生产系统，涵盖了从入库，复核，打包，出库、库存和报表等等环节。 而作为系统最后端的数据库，不仅仅承担着存储数据的任务，还是系统可用性的最后一道防线，如何保证仓储系统数据库的高性能和高可用，直接决定了库房生产是否能顺畅进行。 但是随着业务规模的增长，全国各地库房建设日益增多，数据量也与日倍增，而对系统的高性能和高可用的要求却越来越高，如何在现有架构模式下，还能保障系统的高效稳定运行，故障及时恢复，都对仓储系统的运维带来极大的挑战 四、故障自愈 仓储数据库故障自愈系统主要解决两个问题，一个是故障的自动切换，一个是组件的自动恢复。系统功能图如下所示： ?
围绕小程序 / 公众号 H5 / 视频号/企业微信等微信场景下的节日大促、直播带货、整点「秒杀」等营销活动，已成为众多电商、新零售企业获客转化的新标配。 微信云开发营销大促一站式解决方案 腾讯云推出微信云开发营销大促一站式解决方案，结合腾讯云微搭低代码、云函数、云开发、云托管等多种产品能力，并搭载微信安全网关、风控、私有链路等安全服务，从低码开发到测试上线
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基于微信生态下的获客转化成为众多电商、新零售等企业的主战场之一，基于小程序 / 公众号 H5 / 视频号等微信场景下的节日大促、直播带货、整点「秒杀」等营销活动，再通过企业微信搭建私域用户流量池，早已成为众多电商 更低成本 活动大促专属资源包服务配置，实用实收，降低核心服务资源投入。 02. （ 客户小程序访问量 ） 全链路性能优化 从小程序前端接入层到后端数据库，从外部链路到 VPC 网络，针对客户预估的 QPS 做全链路性能分析、监控及调优，降低响应时间、提高系统吞吐量和整体服务的可用性 GitHub: github.com/serverless 官网: cloud.tencent.com/product/serverless-catalog 点击「阅读原文」，了解更多营销大促一站式解决方案详情
在电商大促时，为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排，都通常都需要对这次大促的GMV和订单规模做预测，避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题，导致客户流失未能成交。 本篇文章，就简单地说一说在做大促预测时候常用的一般方法和逻辑。这里需要说明的时候，预测是允许存在一定误差的，我们无法要求实现百分百的准确，但是至少，需要做到和最终结果在数量级上是一致的。 这里很明确的，我们就是要预测某个大促时间段的GMV，做本次预测的核心目标是，让业务方做好对促销资源投入的评估，最终实现投入资源的合理分配。 在传统的预测中，通常是基于历史GMV趋势做预测的，衡量的是历史大促期相对平销期流失爆发度，计算公式是本次大促GMV=大促前平销期GMV*大促爆发系数，其中，大促前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得，而大促期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的 这样，预测的输出结果就明确了，首先是用户id，用于用户的分类，例如基于此，可以将用户分为A组、B组等；其次是不同分类用户的购买概率，例如A类、B类客户购买概率分布是多少；最后是大促的购买金额。
电商大促期间剧增的流量，对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。 比如秒杀抢购活动要求高并发处理能力，核心业务流程要求更好的可用性以及稳定性，为了大促需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。 这篇博客，来聊聊电商大促期间，性能测试工程师都在做哪些事情。。。 PS：由于某些原因，这篇博客延期了将近一个月才发布，不过即将为双十一做准备，到时候会更一篇更详细的博客来说明具体的细节。。。 由于时间紧任务重，为了保证在大促期间系统能稳定运行，需要梳理出核心的业务。如下图： ? ②、除了核心业务流程，还有大促时会有一些抢购秒杀抽奖等活动，这类型的业务一般具有短时间内流量剧增，商品优惠券数量有限下的超卖现象，因此需要考虑高并发和超卖问题。 对于我司来说，第一次大力度的大促，只能通过高峰流量来进行倍增预估，然后做好随时扩容的准备。 4、渠道引流转化量 鉴于业务特性以及商务合作方面，有时候会有其他合作渠道的引流。
数据库作为系统的重要节点，其稳定性和性能格外重要，数据库的全力保障是一个大的挑战。电商大促，这场没有硝烟的战争很多人已有体会，在此不再赘述。 “功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。 2.梳理大促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，制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。 12.评估大促期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。 备用物理资源清单需细化到服务器类型、操作系统、资源规格、预装系统、IP等情况。 16.DBA值班计划编制。 二.大促进行时 1.注意对数据库监控系统及时监控。 2.链路数据延时监控。
“618大促”用云量创新高 后疫情期首次大促，“618”主要电商用云量翻倍 直播卖货流量半年涨5倍 腾讯云支持“618大促”资源创新高 ? ? “618大促”落幕，主要电商平台业绩和用云量再创新高，显示出消费已经复苏。 今年“618大促”期间，腾讯云的计算资源相比去年增长了一倍。与此同时，直播带货正在成为新趋势。2020年上半年，直播卖货的流量节节高走，6月整个行业直播卖货的带宽相比1月增长了500%。 ?
在大促流量高峰期，一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败，立即下单报错，购物车内添加的商品丢失等问题，用户就会对平台，乃至品牌本身产生“心理阴影”，那么我们该如何对系统进行“彻查”，才能保障大促期间用户的顺滑体验呢 一到大促心就慌？ 诉求1 在大促期间，服务器承压往往是个重大的考验，而很多企业往往会忽视压力测试这一环节，没有正确预估系统能承载的最大流量，或是虽然提前做了压测，但由于没有清晰完整的压测规划和完善的应对方案，并没有真正了解各链路的承载能力 WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案 为保障大促活动顺利开展，WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案，能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈， 目前，压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大促前的压测专家服务，帮助企业高效解决性能瓶颈问题，保障大促期间核心系统的稳定性。
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图进行分析，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。 监控大屏： 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。 如老板要做一个运营监控系统，要先跟老板确认清楚几个要点： 1、用户。给谁看的。只面向管理层还是老板、中层、普通员工甚至外部用户，这会涉及数据权限及功能权限 2、核心指标。 监控系统上游有指标体系数据来源、下游有数据分析和运营动作，明确时间点后便于拆解落地。 之后才到具体产品方案、系统架构、技术选型以及开发排期和跟踪。 PS,数据监控系统免不了对数，上线后还是要每日走查数据，被老板先发现问题就完蛋了
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的确对话系统也一般被分为以上三大类来实现。还有一些其他分类标准，把问答型也归类到任务型对话中，因为有部分底层技术比如知识图谱等在一定程度上是相通的，而且对知识的查询本质上也是一种任务。 要更好地评价对话系统，那么就需要对其实现逻辑有个基本的了解。对话系统本质上分为三个大的模块，首先是自然语言的理解（NLU），然后是回复的生成（NLG），最后是对话管理（DM）。 上文所述的”四大天王“的例子本质上也是一个二阶问法，不过很多系统会借助简称别名来简化一部分高阶问法。 后续的各种评价方式大致也分为三大类：1)通过构造某种特定形式的用户模拟系统进行评价;2)人工评价; 3)在动态部署的系统中进行评价。 6、参考文献 北京大讲堂-AI大咖季：文本中的智能（对话系统方向） 对话系统评价方法综述 Machine Learning Yearning PARADISE: A framework for evaluating
网络安全的用户方面，原来的国内网络安全用户主要是集中在政府、金融、运营商等大的行业用户，而近几年来我们看到，越来越多的中小型企业开始关注网络安全问题，一些基于SaaS模式的云安全服务也开始发力并成为了网络安全领域不可或缺的力量 整个网络安全市场的快速发展显而易见，小安认为，传统用户迈向下一代安全，以及更多潜在用户和中小型用户全新的安全需求会催生安全厂商越来越多的技术创新，综合以上观点，安全架构的变化、国家层面的重视以及网络安全用户的增加这三大因素将促进网络安全市场的增速
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大促技术指南！ 而经过这些年的发展，大促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，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战 大促中，大家买买买后最期盼的事情就是收到快递。成立于 2002 年的中通快递，是一家以快递为主体，以国际、快运、云仓、商业、冷链、金融、智能、星联、传媒为辅的综合物流服务品牌。 大促对于企业而言，除了支持业务创新，也是一次对自身技术架构的大练兵和全链路演练。通过大促的极致考验，企业的 IT 架构、组织流程、人才技能都获得了大幅提升。 而在大促中的经验和思考，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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下雪了，注意保暖 在进行整体电商架构设计过程中，关注系统的稳定性是很重要的工作，也是对架构师能力的一种考察，特别是在电商系统准备搞一次大促时，合理的对系统进行容量规划就显得尤为重要。 在大促的峰值时刻，绝大部分用户选购什么商品，早已加入到了购物车中，且各种优惠券也已经申领成功，就等着最后这个时间点直接下单完成订购。所以，在大促这个场景下，交易下单这个环节是核心中的核心。 所以大促的容量规划，就是在大促零点峰值时刻，评估好交易流量，再进一步转化一下，就是每秒的交易订单峰值。 下图常用的路径分析示例，用户首先从首页、大促会场或者微信里的分享页面转化过来，然后通过搜索、店铺、详情页以及购物车进行最后的转化，形成订购下单和最终的支付。 ? 这就需要不断地积累经验，记录早期大促的详细数据和真实场景（比如不同用户购物车里的商品数量、优惠策略、不同渠道比例等，以及各种运营活动的玩法），这样可以最大程度地模拟真实的用户访问模型。
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