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
来源：魔镜市场情报 公众号后台回复： 报告 获取源文件 欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看） 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷...
Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用，本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理，以及在 618 等重要大促场景中的应用和实践...618 大促来了，对于业务团队来说，最重要的事情莫过于各种大促营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具，通常用来渲染大促氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理，从业务视角来看，功能性的弹窗在大促中的重要性是其次的，而主要是营销类的弹窗，它们往往具备以下特点： 突发创意/需求：偶然的创意玩法，或突发的外部业务需求，时效性要求高，即上线时间不可逾期...尤其后续一些考虑 h5 实现的弹窗，完全可以迁移到这套搭投系统中，通过对比 h5 弹窗开发（图左侧）及搭投的方式（图右侧），可以大致看到使用搭投系统的优势： 图14.
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。
英文大模型：在 O-Cue 的情况下 Alpaca 也出现了类似 ChatGLM 的问题，即不能很好的跟随指令，此外英文大模型在较长的对话输入等场景下也表现不佳。...开放域对话系统往往需要很多的外部知识，比如用户的 persona，和 wikipedia 上的 document，以及其他的一些我们设计出来的一些帮助我们生成更好回复的数据库等等。...而之前的开放域对话系统大部分都是针对单一知识来源，要不是 persona 要不是 document 要不是其他的，也有一部分工作是考虑了多个外部知识的复合作用，但是不加区分的对于对话中的每一轮都使用所有知识...写在最后 本文探讨了一种以内外的视角去看待大模型时代下的对话系统，我们也关注内外合并，并做了简单的初步探索，欢迎大家关注我们的下一篇文章。...总的来说，我们认为对话上下文中蕴含的丰富的内部信息 + 外部知识调用将会是未来 LLM-based 对话系统的重要研究方向，尤其是在与不同的 Source，不同的 Task 上的交互从而带来的不同应用场景和设计
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。
“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%。
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。
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
EduChat 是华东师范大学计算机科学与技术学院的 EduNLP 团队开发的开源教育对话大模型。...该项目主要研究以预训练大模型为基底的教育对话大模型相关技术，融合多样化的教育垂直领域数据，辅以指令微调、价值观对齐等方法，提供教育场景下自动出题、作业批改、情感支持、课程辅导、高考咨询等丰富功能，服务于广大老师...在未来，开发者们将持续投入对基础模型的研究，并持续推出更为强大的 EduChat 版本，以丰富全球教育大模型生态，加速全球教育信息化进程。...在某些场景中，比如推理、代码、多轮对话等方面，模型的能力仍有待提高。...---- ️ 参考链接： EduChat - 探索了针对教育垂直领域的对话大模型相关项目研发 EduChat 模型 - 在 educhat-base-002-7b 基础上，使用构建的教育领域多技能数据微调后得到
这是一篇阿里妈妈的论文【KDD’23 | 转化率预估新思路：基于历史数据复用的大促转化率精准预估】 常规的销量预测，遇到一些特大事件，直播、大促，一般很难预估得准确。...论文地址： https://arxiv.org/pdf/2305.12837.pdf 只在此摘录一些片段： 1 片段一：大促预估不足的原因 直接原因：大促周期内用户转化行为突变(五花八门的电商机制：...10小时的真实CVR均值 3 大促期间 分布相似数据的搜寻 找到当下大促，相似的历史“促销”数据，包括双11，618，双12等等大促时间点 寻找的方式就是构建大促时序向量，然后求相似。...第一个是查找与99大促相似的促销。我们检索到的前两个日期是2022年8月8日的88大促，以及2022年6月14日的618大促二峰，CVR也都比较接近。第二个例子是寻找与88促销相似的促销。...我们检索到的Top2结果是2022年7月12日的狂暑季大促，以及7月31日的七夕节大促（没有检索到99大促是因为88大促发生在99大促之前）。同时，我们还随机展示了一个低相似度的非大促日期。
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作为淘宝平台的基石，搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系，而每年双11大促都是验证智能化进程的试金石。...第一次在双11大促场景下实现了大规模的实时计算影响双11当天的流量分配。 2014年双11当天，Pora系统首次经受了双11巨大流量的洗礼，系统运行可以说是一波三折。...2. 2015年双11，双链路实时体系大放异彩 2014年双11，实时技术在大促场景上实现了商品维度的特征实时，表现不俗。...因此效果会较离线模型有较大提升，特别是在大促这种实时数据极为丰富的情况下。 问题2：为什么实现秒级的模型更新？ 回答：相比离线长期模型，小时级模型和纯实时秒级模型的时效性都有大幅提升。...总结 经过三年大促的技术锤炼，围绕在线人工智能技术的智能框架初具规模，基本形成了在线学习加智能决策的智能搜索系统，为电商平台实现消费者、卖家、平台三方利益最大化奠定了坚实的基础。
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
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