在过去的一年里，作为一名Java程序员，我成功地完成了多个项目，包括开发新功能、修复bug和优化性能。
由于美国规定开箱过的产品不能再做为全新产品销售，故美亚开箱产品经常会有不错的价格促销。reizhi 趁促销优惠购入一块 WD Mypassport Ultra 1TB(like new)，转运到手约310，相比马云价格便宜100左右。HDtune 显示通电时间为25小时，基本可以确认为新盘。
西方的黑色星期五即将来临，网络犯罪分子正磨刀霍霍，准备利用恶意软件、钓鱼邮件或虚假网站，撬开消费者的钱包。
某电子商务公司拟升级其会员与促销管理系统，向用户提供个性化服务，提高用户的粘性。在项目立项之初，公司领导层一致认为本次升级的主要目标是提升会员管理方式的灵活性，由于当前用户规模不大，业务也相对简单，系统性能方面不做过多考虑，新系统除了保持现有的四级固定会员制度外，还需要根据用户的消费金额、偏好、重复性等相关特征动态调整商品的折扣力度，并支持在特定的活动周期内主动筛选与活动主题高度相关的用户集合，提供个性化的打折促销活动。
2019年“618大促”告一段落。作为上半年规模最大的促销活动，各大电商平台给出了最大的优惠力度，成绩也都再创新高。
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。
又到了双十一、双十二、年终大促季，每年这个时候都是购物狂欢节，不仅促销产品多、种类全、覆盖面广，促销花样也在不断翻新，直播、砍价、优惠券、加价购等，令人眼花缭乱。 当全国人民沉浸在买买买的自嗨中无法自拔时，考验的不仅是百万商家的战略战术，更是各种技术平台的实力比拼，尤其是底层的数据库，将迎来流量峰值期间的高并发和快速响应挑战。 高并发业务场景下 快速、弹性扩缩容调整 （微盟产品和服务布局） 以微盟为例，公司承载的是多渠道的广告营销业务，提供和各个细分领域相关的垂直SaaS解决方案及服务。比如：双11期
如今，随着互联网技术的不断发展，中国物流行业也迎来了智慧化转型升级的发展机遇，传统的物流运作模式已经难以满足物流企业的市场发展需求，而基于多租户SaaS模式的物流服务平台则能够很好地满足企业信息化建设需求，实现高效协同。
随着互联网的发展，网站业务在今天的数字化时代扮演着至关重要的角色。然而，随之而来的是各种网络安全威胁和攻击的增加，这给网站的稳定性和可靠性带来了挑战。为了应对这些威胁，高防CDN（Content Delivery Network）应运而生，并成为网站业务的重要保障业务之一。今天我们就来着重讲解一下高防CDN在网站业务中能够起到什么作用。
FreeBuf咨询TTSP智库专家 乐信集团信息安全中心总监刘志诚，在2021数据安全与数据治理高峰论坛上分享了议题《从数据安全到业务安全-业务安全进阶之路》。本文对其分享内容进行梳理和展示。
今天的安全不仅仅是企业发展的底线，也是天花板，企业能不能通过云平台实现风险抵御等等，这都是企业必须要在接入云平台前要首先考量的问题，如果将云比喻为一条高速公路的话，安全就是保证这条高速公路高速畅行的关键。 腾讯副总裁丁珂在刚刚结束的CSS 2019上带来的比喻，掀起新一轮云安全的讨论。在云安全专场上，来自腾讯安全以及合作伙伴更是带来了不少云上安全趋势和案例分享。一起来看看，都是哪些干货？ 家乐福 618保卫战 （家乐福技术总监袁鸣凯） “就在上台前10分钟，我还发出了一个安全策略调整邮
近两年由疫情带来的突如其来的黑天鹅事件打乱了许多企业的发展节奏。面对消费观念的转变和消费结构的转型，如何抓紧布局企业数字化能力，更新营销逻辑，驱动业务增长，成为品牌们在当下需要攻略的重要课题之一。越来越多的企业开始重视布局私域，开始搭建属于自己的小程序商城。
在今年的 Android 开发者峰会 上，我们分享了一些一直在构建的新功能，为您在我们平台上的发展提供助力，包括信任和安全方面的提升、提高您应用质量并改善获利的工具，还有一些针对游戏的更新，以及激动人心的全新应用营销证书。
随着各项安全法规的相继落地，安全体系建设对于企业显得尤为重要，本文将从终端层、网络层、云平台、数据、身份、特殊场景的安全角度出发整体进行安全体系架构的设计。
推动经济健康发展增长，就要持续促进和扩大消费需求，提升消费体验。随着物联网技术的普及，面向日常消费的智慧零售应用迎来爆发式增长，不仅可以提升消费者消费体验，还可以提高商家营销和管理效率。本篇就为大家简单介绍一下基于边缘物联网关的智慧零售应用方案。
前几天Psychz圣诞节搞促销，E3-1230 v2，16Gb内存，2T硬盘独服只要24$/月，着实没忍住，还是剁手了。国外这种廉价独服基本都是二手硬件，比如Online、Kimsufi这些，开出来的机子全凭运气。硬盘质量层次不齐，通电10w小时也是有可能的，上架后第一步就是先看下硬盘信息，下面一起来看看。
麦肯锡出品，一份深度学习领域的分析报告，包含400个应用案例，横跨19个行业的9种业务功能。报告重点强调了前沿AI技术的应用范围之广，以及经济潜力之盛，也提到了发展中的一些局限和挑战。
最近几年，随着云计算相关技术的发展，各种不同类型的云层出不穷，服务越来越多不同类型的企业业务，传统企业也渐渐开始探索上云的道路。在云上，作为业务最核心的数据库，相比之前的传统方案会有哪些变化呢？
近年来，在不断发展的互联网技术和因疫情而兴起的“宅家经济”的共同推动下，电商平台已成为各大零售企业争相“抢滩登陆”的主战场。为了吸引更多消费者关注和购买，各类福利如促销活动和优惠券也随着上线。
宜信支付系统每天平均处理订单量100w-200w笔，账单交易日交易量在300万笔以上、每个月处理支付交易流水在300亿左右、对接银行和三方有30多家以及接入商户几千个。从刚开始系统仅仅处于能用阶段，日交易量几千笔到现在，系统架构根据业务的不断发展迭代多个阶段。
快速了解边缘计算 技术诞生背景 📷 物联网 物联网设备地理位置非常分散、响应时间、海量设备管理、数据安全性难以保证. 人工智能 人工智能应用需要大量的逻辑运算资源, 当对运算速度有更高的要求时候, 数据传输带来的性能消耗问题, 将会让 AI 应用响应延迟. 边缘计算解决思路 让计算更贴近数据的源头 📷 总结 引入边缘计算, 在边缘侧直接完成运算, 从而减轻数据传输的压力! 边缘计算, 让计算更贴近数据的源头! 从而解决海量设备管理、数据传输等问题 边缘计算应用案例 文章地址: What edge compu
本文快速介绍以及回顾了 Google Play 开发者政策近期的重要更新，并深入解读了家庭政策方面的内容以帮助开发者们打造适合家庭和儿童的应用，您也可以通过线上 培训营视频 进行回顾。
云计算时代，数据库上云已成为产业数字化转型的重要动力。近期，在2022腾讯全球数字生态大会云原生数据库技术探索专场上，腾讯云分享了在云原生数据库领域的技术演进与探索，并就其在不同行业场景中的最佳实践进行了详细讲解，为广大企业运用云原生数据库实现业务创新提供了有效借鉴。 腾讯云数据库高级工程师潘怡飞在致辞中表示：“作为基础软件的‘三驾马车’之一，国内数据库的发展正呈现三大趋势：行业客户的多元化，对数据库性能与成本的平衡提出了更多样的需求；应用场景的不断丰富，要求数据库具备更高的弹性和灵活性；数据库已成为数字社
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。
在某一天的深夜，作为安全从业人员，穿着大裤衩子，坐在门前，点燃一根烟（画面自己想象）开始思考企业如何打造自己的安全体系，虽然这不是作为月薪3k该考虑的问题，但是毕竟当初笔者的从业理想是想成为道哥一样的人，为安全行业贡献自己的一份力。于是写下自己的想法，对于中小企业我希望能够完善自己的安全体系，花最少的钱做好安全这件事；对于安全人员我希望大家多考虑企业面临的危险点，而不只是会开一个扫描器做一个定时任务、开一个dirsearch就睡觉的那种！
1.在测试中最重要的文档，他是测试工作的核心，是一组在测试时输入输出的标准，是软件需求的具体对照。编写测试用例，是测试人员的基本功，真正能写好的人并不多。
营销传播是公司试图向消费者直接或间接地告知、劝说和提醒其销售的产品和品牌信息的活动。在某种意义上，营销传播代表着公司及其品牌的声音，它们是公司与消费者进行对话和建立关系的桥梁。营销传播能够通过强化顾客忠诚度，提高顾客资产。
曾经有一个笑话“隔着互联网，没有人知道对面是不是一条狗。”如今再看这个笑话却已是有几分老古董的味道，互联网不再是蒙住人们双眼的纱布，反而透过这个介质我们的生活习惯，兴趣偏好等等都会展露无遗。可以说，“隔着互联网，所有人都知道对面是条哈士奇。”这意味着随着信息技术的发展，数字化的虚拟世界逐步和现实世界进一步融合，虚拟世界的影响力会不断地渗透到现实，这样的未来有点像电影《黑客帝国》的场景，每个人都是由0，1这两个数字拟合的具象物，不论我们在网络上每一次购买，收藏，评论，还是在小说网站的搜索，放入书架都会在我们的
随着商城业务渠道不断扩展，促销玩法不断增多，原商城v2.0架构已经无法满足不断增加的活动玩法，需要进行促销系统的独立建设，与商城解耦，提供纯粹的商城营销活动玩法支撑能力。
第一个。在订单数据表里面会有个最终优惠后的订单金额，那么这个计算优惠金额是应该订单服务来做吗？
大数据现在很热，企业、个人都在谈论，每个人对大数据有着自己不同的看法和观点，但是笔者通过日常与朋友们聊天，发现很多朋友对大数据仍然具有一些观念上的误区，比如很多人会认为大数据是一个最新的技术，还有一些朋友认为多有数据只服务自己一个人等等，这些问题我们在本期都会与大家讨论。 大数据不是一项最新技术 大数据现在已经融入我们的生活，人们在日常工作办公的时候都会接触到大数据，这些大量数据总会以不同的形式，以及庞大的数量存在和运用，这也导致了很多朋友认为大数据是当今一项最新的技术，其实
（五）进阶技术 2. 按需装载 前面已经做了“初始装载”和“定期装载”。还有一种需要熟悉的装载类型，按需装载。所谓“按需装载”指的是，在正常调度之外，当源数据有效时或者数据仓库需要时进行装载。例如，促销销售源数据只有在促销期内有效，而在其它时间是无效的。 在“准备数据仓库模拟环境”中讨论的“生成日期维度数据”可以看做是一种按需装载。数据仓库预先装载了日期，当日期用完时，需要再次运行预装载。 本篇的主题是按需装载，首先修改数据库模式，然后在dw数据库上执行按需装载。使用促销期场景进行说明。定期装载不适合促销期场景，因为促销期数据并不是按调度装载。下面是需要装载的促销期内容，存储在名为一个promo_schedule.csv的CSV平面文件中。 PROMOTION CODE,PROMOTION NAME,START DATE,LAST DATE SO,Special Offer,2015-04-01,2015-04-10 DP,Disk Promotion,2015-05-05,2015-05-20 MS,Month Special,2015-06-01,2015-06-30 MS,Monitor Promotion,2015-07-10,2015-07-15 BS,Back to School,2015-08-10,2015-08-30 注意源数据提供了促销周期，而不是单个的促销日期。示例假设只需要装载今后新的促销数据，而在数据仓库中不需要促销期的历史数据。 修改数据库模式 图（五）- 2-1 显示了修改后的模式，date_dim表增加了promo_ind列，用来标识该日期是否为促销日期。使用清单（五）-2-1里的SQL脚本修改数据库模式。脚本中还建立了一个促销过渡表，用来装载促销期CSV文件的内容。
我们团队在腾讯主要负责金融风控产品，解决相关产品交付和服务维护工作，像国内知名大型国有银行、城商行、互联网金融公司等，都是我们的服务对象。
这是精心整理的商品数据化运营应用场景和分析工具模型了。商品运营是很多公司的核心工作，也就是说，如何把产品快速高效地卖出去。数据始终贯穿其中，从销售预测到库存管理、从商品结构优化到动销管理、从捆绑销售到关联组合。
疫情持续已经两年了，改变的有很多。这一点相信每个人都有深刻的体会，其中最直接的一点就是，人们出门少了，吃穿用度很多都转线上了。
最近在网上看到 Web3 的概念很火热，比肩区块链、元宇宙，其实貌似一整个未来，特意整理一下认为比较好的材料分享出来。
二、按需装载 前面已经做了“初始装载”和“定期装载”。还有一种需要熟悉的装载类型，按需装载。所谓“按需装载”指的是，在正常调度之外，当源数据有效或者数据仓库需要时进行装载。例如，促销销售源数据只有在促销期内有效，而在其它时间是无效的，而对促销期数据就要进行按需装载。 在“建立数据仓库示例模型”中讨论的日期维度数据生成可以看做是一种按需装载。数据仓库预先装载了日期，当日期用完时，需要再次运行预装载。 本节的主题是按需装载，首先修改数据库模式，然后在DW数据库上执行按需装载，使用促销期场景进行说明。定期装载不适合促销期场景，因为促销期数据并不是按调度定期装载。下面是需要装载的促销期内容，存储在source.promo_schedule表中。
十二、间接数据源 本节讨论如何处理间接数据源。间接数据源与维度表具有不同的粒度，因此不能直接装载进数据仓库。在这里通过修改进阶技术（八）——“多路径和参差不齐的层次”里的促销源数据说明怎样处理间接数据源。
一、层次维度简介 大多数维度都具有一个或多个层次。例如，示例数据仓库中的日期维度就有一个四级层次：年、季度、月和日。这些级别用date_dim表里的列表示。日期维度是一个单路径层次，因
定义一系列算法，将每个算法封装到具有公共接口的一系列策略类中，从而使它们可以相互替换，并让算法可以在不影响到客户端的情况下发生变化。
表达式树是一种树形数据结构,通过动态语言运行时 (DLR) 将一组动态语言服务添加到公共语言运行时 (CLR)，为静态类型语言添加动态特征。C#属于静态语言.简而言之,就是通过CLR引入DLR,DLR中包含了表达式树的功能,那么C#代码就具备了将静态代码转换成动态代码的功能.常用于一些运算逻辑的转换.将运算逻辑转换成数据结构缓存到内存中.比如通过表达式树缓存通过反射构建对象的过程,减少每次调用反射的性能消耗.具体参考DLR官方文档.
这是精心整理的商品数据化运营应用场景和分析工具模型了。商品运营是很多公司的核心工作，也就是说，如何把产品快速高效地卖出去。数据始终贯穿其中，从销售预测到库存管理、从商品结构优化到动销管理、从捆绑销售到关联组合。 这份脑图包括如何用数据做库存分析、市场分析、销售预测、促销分析。 比如市场分析： 1、公司要打造新产品，该产品的市场容量有多少？预期年销售量有多少？ 2、用户对于产品的关注点在哪里？最满意和最不满意的点都分别是哪些？ 3、新产品要上线，售价应该定在多少会比较合适？ 4、产品C的市场竞争对手是谁？他们
八、多路径和参差不齐的层次 本节讨论多路径层次，它是对单路径层次的扩展。上一节里数据仓库的月维度只有一条层次路径，即年-季度-月这条路径。在本节中加一个新的级别——促销期，并且加一个新的年-促销期-月的层次路径。这时月维度将有两条层次路径，因此具有多路径层次。本节讨论的另一个主题是不完全层次，这种层次在它的一个或多个级别上没有数据。 1. 增加一个层次 下面的脚本给month_dim表添加一个叫做campaign_session的新列，并建立rds.campaign_session过渡表。
通过数据分析可以知道商业模式是否可行，评判那种推广渠道效率最高，能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题，能评估改进效果。 有哪些数据？ 线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。 线上数据主要包含：访问量（IP UV PV）、平均浏览时长（浏览量）、新UV比例、跳出率、转化率（注册、订单、支付）、流量来源（搜索、直接、连接、地区、推广）、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。 ERP数据主要包含：订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率、缺货率、商品
对于一个电商来讲，购物车是整个购买流程最重要的一步。因为电商发展到今天购物车不仅仅只是为了完成打包下单的功能；也是收藏、对比、促销提醒、相关推荐的重要展示窗口。如此多的能力我们该如何设计保证购物车的高性能、以及良好的扩展能力来满足未来的发展呢？
通过数据分析可以知道商业模式是否可行，评判那种推广渠道效率最高，能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题，能评估改进效果。 有哪些数据？ 线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。 线上数据主要包含：访问量(IP UV PV)、平均浏览时长(浏览量)、新UV比例、跳出率、转化率(注册、订单、支付)、流量来源(搜索、直接、连接、地区、推广)、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。 ERP数据主要包含：订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率
在训练集中，我们有1017209个观察值和9列/变量。 在测试集中，我们有41088个观测值和8列/变量。 在商店集中，我们有1115个观察值和10列/变量。
以笔者比较了解的加点、3C产品厂商为例，企业在信息化建设过程中会选择做内部数据分析，例如销售、生产、库存等，这对企业了解自身整体运营情况非常有用，但是这些信息对把握市场动态、了解客户需求来说作用十分有限，而对外部数据的分析工作可以帮我们很好的弥补这些不足。
日期交叉去重问题，是一个经典sql，本文以一个电脑品牌促销的例子从不同的角度来看待解析这个问题，有更好方法的同学，欢迎私下交流...
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