『目的』满足贯穿从商品展示、搜索、购买、支付等整个流程，电商对于精细化、精准化促销运营的需求，使多渠道（终端）、多区域化营销成为简单易行的配置操作，提升运营能力。
移动推送是一款快速/稳定/安全/高效的APP消息推送服务，支持APP弹窗/通知栏推送/应用内消息等多样化推送，并提供完善易用的运营平台，能有效提升用户活跃/留存及付费转化。
成年人的11.11，不只有“衣食住行相关的买买买”，还有“囤课”、“抢课”。 数据显示，2020年，腾讯课堂11.11单日成交额同比增长200%，高峰时期180万人涌入竞相选课。今年以来，全国青年在线学习职业技能热情不减。腾讯课堂延续去年11.11活动热度，联合更多机构加码投入百万补贴，连续15天为用户发放红包，并推出海量的1元秒杀课程等福利活动。11.11活动将从10月29日启动，并持续到11月12日。 值得注意的是，今年11.11活动期间，腾讯课堂还将特别推出全国热学课程榜单、好评课程榜单、薪选好课榜
数据存储管理指导开发者基于HarmonyOS进行存储设备（包含本地存储、SD卡、U盘等）的数据存储管理能力的开发，包括获取存储设备列表，获取存储设备视图等。
本文档为数据存储与操作思维导图与知识点整理。共分为6个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
刚刚过去的11.11，京东创下了2044亿元的成交新纪录，电商历史由此翻开了崭新的一页。
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
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刚刚过去的11.11，讨论最多的莫过于直播电商，无论是薇娅李佳琦惊人的销售额，还是抖音电商公布的2546万小时的直播总时长和395亿累计看播人次，这些都让品牌商家在面对直播电商有了更多的思考。
回顾2022年，与同城业务紧密相关的即时零售和本地生活，成为零售电商行业最受热议和关注的话题。
如今，更为经济的闪存存储器在可预见的未来有望打破存储设备在应用性能上的瓶颈。为了充分利用闪存，人们需要以正确的方式和正确的技术来实现它。这样，就可以从整体的固态存储部署和存储网络中提取最高性能和更高的效率。
今天给大家介绍一的是一款常见存储设备-Vsan的结构原理，相对而言技术性文字较多。VSAN是一种以vSphere内核作为基础开发出来的一款可以扩展使用的分布式存储架构。这款存储在vSphere集群主机中安硬盘及闪存构建出VSAN存储层，通过存储进行管理与控制，最终形成一个共享存储层。
在当今数字化时代，电商业务正蓬勃发展。为了满足不断增长的电商市场需求，构建高效、可扩展的电商系统至关重要。Mall 项目是一套出色的电商系统，包括前台商城系统和后台管理系统，采用了现代化的技术栈，为您提供了构建电商平台的最佳实践。
鲍永成 京东商城基础架构部技术总监 京东技术11.11基础架构峰会讲师 2013年加入京东，负责京东容器集群平台研发，带领团队完成京东容器大规模落地战略项目，有效承载京东全部业务系统以及数据库和中间
2016年初，京东在印尼正式落地了第一个海外本土站点；今年11.11，京东印尼站当天单量同比增长845%，连续三年保持超高速增长。
京东快速发展的同时，应用规模、数据中心以及机器的规模都同步倍增，在面对如此大规模的机器，应运而生了京东数据中心操作系统（JDOS，JingdongDatacenter OS）。历经多年时间的技术沉淀与发展，JDOS不仅仅作为京东数据中心操作管理资源，更作为京东统一的PaaS平台致力于支撑业务系统快速交付、稳定运行，基础中间件托管提升基础平台敏捷交付。尤其是线上运行的阿基米德系列系统，将应用于实现京东商城数据中心资源智能调度，支撑在线业务系统与大数据计算混合部署融合计算，并节约采购成本。而每一次的11.11都是对JDOS系统的一次检验和挑战，经过无数次的紧张演练，问题排查，系统升级优化，服务应用快速交付；从容支撑大促高峰流量，保障了业务的高速发展。
随着业务数据量不断增长的同时，数据结构也变得越来越灵活多样，数据不再局限于规整的结构化数据，半结构化、非结构化数据在数据域处理中的占比逐年上升，因此对不同模态的数据进行智能化数据处理的需求越来越迫切。
11.11光棍节已经过去，12.12促销又要到来，回望双十一的疯狂与激情，哪些人在买小米、哪些人在买华为，哪些人在买林志玲，哪些人在买杜蕾斯，都将是有趣的话题。11月27日，在京东举办的《京东技术解密》新书发布会上，笔者获得了不少11.11京东商城的趣闻大数据，京东网友的性福指数羞答答出炉，卖出80万块香皂、900万卷手纸，大北京的区县性福对比让我惊讶异常。 《京东技术解密》这本书讲述了京东技术团队从30人到4000人的发展历程，详细介绍了京东在海量订单处理、庞大却高效的供应链管理、大型技术团队管理等方面干
作为一名市场调查人员，我们需要了解目标用户的行为和偏好，以便我们能够制定相应的市场调查方案。我们可以利用关键词采集工具来了解目标用户的行为和偏好，这些工具可以帮助我们了解用户在搜索引擎上使用哪些关键词和短语，以及他们在社交媒体上的行为和偏好。以下是我总结的十个方面因素：
在互联时代，拥有一个大数据战略来收集、存储、组织和分析广泛客户数据的踪迹，对于及时开展个性化客户交互至关重要。幸运的是，通过采用正确的技术、基础设施和分析功能来全面释放这一数据的潜力，实现与互联客户的更深入交流，绝非空想。 以下这五种使用大数据分析的途径将能够帮助您提升互联客户体验： 1. 找到“隐藏的”大数据见解，更全面地了解客户。 在大数据的初期，从电子邮件和网站点击收集到的见解帮助企业重塑了营销计划，启动了新的活动，并带来了更加个性化的体验。但所有这些优势通常采用产品推荐的形式完成。 现在，新的数据类
正是数据库管理的需要催生了数据库管理系统DBMS，而关系型数据库管理系统为RDBMS
本文从计算机存储简介、存储设备介绍、软件定义存储(SDS)、常见的Kubernetes CSI存储插件介绍、如何平衡成本和存储性能等方面对计算机存储进行详细分析；本文最后还通过图形展示了存储在计算机体系结构中的重要作用。希望对您有所帮助！
云存储安全性问题仍然很普遍，可能使组织的数据泄露给未经授权的各方。这有可能导致客户和业务合作伙伴的不满、代价高昂的诉讼和其他麻烦。全面的云存储计划可以最大程度地降低配置错误的风险。首先，组织需要建立明确的政策和标准，描述可以使用哪些服务，可以在其中存储哪些数据以及应该如何保护这些服务。
首先，用于支持决策，面向分析型数据处理；其次，对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
创建一个真实高质量的低代码商业项目需要考虑多个方面，包括项目的目标、技术选择、团队组建等。以下是一个简要的示例项目：
本篇参考：https://documentation.b2c.commercecloud.salesforce.com/DOC1/index.jsp?topic=%2Fcom.demandware.d
大数据已经逐渐普及，大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
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，同时也积累了诸多最佳实践。
一、 大数据基本概念 大数据Big Data是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集，管理和处理数据能力的数据集;大数据是目前存储模式与能力、计算模式与能力不能满足存储与处理现有数据集规模产生的相对概念。 大数据的预处理 主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。 (1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。 (2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一
想起了陈奕迅的《十年》，十年之前，才刚刚知道光棍节，网上购物剁手才开始；十年之后，不用想太多，只管尽情享受全民狂欢。
http://tech.sina.com.cn/other/2003-12-29/1323275543.shtml
在现代计算机中，硬盘分区是非常重要的一步。无论是新硬盘的初始化，还是重新组织现有硬盘，分区都是必不可少的操作。本文将详细介绍电脑硬盘分区的基本步骤，帮助您更好地管理和利用硬盘空间。
目前，各行业的数智化进程如火如荼，企业对数智化用户运营的需求日益旺盛；同时，在万物互联的5G时代，用户触达的渠道也变得更加丰富。企业需要更高效、智能的方式进行用户触达管理。基于此，个推将多年来积累的数字化运营经验和用户触达能力相结合，打造了“消息中心”系统产品，能够帮助企业客户将APP通知栏消息、短信、微信、钉钉的系统消息、智能人工外呼、5G消息等行业八大主流用户触达渠道进行有效整合和管理。
根据这些典型的个性化服务案例，我们可以看出个性化服务是依据客户属性、行为等特征，来识别目标客户，进而向客户提供、推荐相关的个性化信息、服务，以满足客户的需求。从整体上说，个性化服务打破了传统的被动服务模式，能够充分利用客户自身的资源，主动开展以满足客户个性化需求为目的的全方位服务。
对于本次双十一，最大优惠是轻量服务器，所以，我们主要是放在如何薅轻量服务器的羊毛上。为了更加客观，我们从新老用户来对比一下，看看是否老用户与狗？
前段时间整理了DSMM的一系列内容，已经介绍和分享了三个部分，分别为DSMM开篇的总结与交流、数据采集安全、数据传输安全。
今天给大侠带来《基于FPGA的DDR3多端口读写存储管理设计》，作者：吴连慧，周建江，夏伟杰 南京航空航天大学 电子信息工程学院，南京 210016，话不多说，上货。
操作系统的存储管理是指操作系统对计算机内存的管理和分配。内存是计算机中用于存储程序和数据的部分，因此它的管理对于计算机的运行和性能至关重要。
MooseFS是一个具备冗余容错功能的分布式网络文件系统，它将数据分别存放在多个物理服务器或单独磁盘或分区上，确保一份数据有多个备份副本。对于访问的客户端或者用户来说，整个分布式网络文件系统集群看起来就像一个资源一样。从其对文件操作的情况看，MooseFS就相当于一个类UNIX文件系统:。
11.11云上盛惠 多款大数据产品年终钜惠 移动推送、商业智能分析BI 智能数据分析、Elasticsearch Service 云数据仓库for Apache Doris 首月秒杀 19.9元、新客首购 2.5折起 老客回购/新客复购 2.8折起 ←扫码立即参与活动 购后抽奖 100%中奖率 iPad Air 、Switch 游戏机 妲己机器人、虎年公仔、代金券 快速了解产品 1.移动推送：安全快速稳定的移动消息推送服务，支持 App 推送、应用内消息等多种消息类型，有效提升用户活跃度。 2.商业智能分
摘要总结：本文介绍了大数据领域的一些专业词汇，包括数据存储、数据仓库、数据湖、数据集市、元数据管理、数据质量管理、数据治理、数据生命周期管理、数据安全和数据隐私等。同时，文章还探讨了大数据技术如何帮助金融机构提升效率，降低成本，并分析了大数据技术在证券、银行、保险等行业的具体应用。
(一)大数据对传统数据处理技术体系提出挑战 大数据来源于互联网、企业系统和物联网等信息系统，经过大数据处理系统的分析挖掘，产生新的知识用以支撑决策或业务的自动智能化运转。从数据在信息系统中的生命周期看，大数据从数据源经过分析挖掘到最终获得价值一般需要经过5个主要环节，包括数据准备、数据存储与管理、计算处理、数据分析和知识展现，技术体系如图1所示。每个环节都面临不同程度的技术上的挑战。 数据准备环节：在进行存储和处理之前，需要对数据进行清洗、整理，传统数据处理体系中称为ETL（Extractin
智慧农业是智慧经济形态在农业中的具体表现。我国的农业发展经历了四个历程：1、人力和畜力为主的传统农业；2、以广泛应用杂交种和化肥、农药的生物化学农业；3、农业机械为生产工具的机械化农业；4、信息为生产要素，互联网、物联网、大数据、云计算、区块链、人工智能和智能装备应用为特征的智慧农业。
11.11京东全球好物节如火如荼，消费者摩拳擦掌，在集中的打折和促销中享受购物盛宴。而对物流来说，订单量的再度暴增，也带来又一场服务能力的集中展示和深度检验。
根据Gartner发布的报告， 2017年，全球CRM软件收入达395亿美元，而同期DBMS收入为368亿美元，Gartner研究总监认为“2018年，CRM软件收入将继续在所有软件市场中处于领先地位，并将成为发展速度最快的软件市场，增速或达16%”。 未来，将有更多的新技术融入到CRM领域，让更多的企业在信息化转型方面受益良多。
数据库管理系统就是由互相关联的数据集合和一组用于访问这些数据的程序组成，简称数据库。即，数据库=数据+程序。数据库的目标就是方便、高效、安全的存储、管理数据信息。
从根节点作为起始检索点，逐层向下检索，直至找到目标数据。检索的路径复杂度度跟树的高度成正比。
存储管理是操作系统中一个非常关键的组成部分，涉及到数据的存储、检索和管理。操作系统需要有效地管理不同类型的存储资源，包括主存（RAM）、辅助存储（如硬盘驱动器和固态硬盘）以及在某些情况下的网络存储。这一过程确保系统的高效运行和资源的最优利用。
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