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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。...搜索的智能化元素注入新一代电商搜索引擎的各个环节，通过批量日志下的offline离线建模，到nearline下增量数据的实时建模，解决了大促环境下的数据转移机器学习（Data Shift MachineLearning...在线学习不需要缓存所有数据，以流式的处理方式可以处理任意数量的样本，做到数据的实时消费。 接下来，我们要明确两个问题。 问题1：为什么需要在线学习？...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。
现在，我们直接切入主题--数据库如何 积极应对，全力保障 大促活动。这个题目分解为三个部分进行讲解： 第一部分，准备工作；第二部分，大促进行时；第三部分，大促后复盘。...“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。...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。合理的阈值是准确衡量大促情况下数据库健康程度的温度计。 14.梳理可降级的应用。...预案应包括：备用物理资源有哪些，常见需要DBA参与的业务数据更新需求有哪些，用于修复故障可能用到的操作命令，变更及异常处理的审批流程，虚拟IP漂移的操作命令。
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。...最后是海量数据的处理，中通有很多消息源的接入，需要针对每一票进行全链路路由和时效的预测，定位到每一票的转运环节，数据量很大，对时效的要求也很高。...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。
数据分析，大数据应用的一个主要场景，通过数据分析指标监控企业运营状态，及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的，各种统计、关联分析、汇总报告，都需要大数据平台。...公司角度，运营数据是公司运行发展的管理基础，既可通过运营数据了解公司目前发展的状况，又可以通过调节这些指标对公司进行管理，即数据驱动运营。...而运营数据的获得，需要在应用程序中大量埋点采集数据，从数据库、日志和其他第三方采集数据，对数据清洗、转换、存储，利用SQL进行数据统计、汇总、分析，才能最后得到需要的运营数据报告。...数据可视化图表与数据监控 数据以图表方式展示，可以更直观展示和发现数据的规律，互联网运营常用可视化图表有如下几种。 1. 折线图 横轴为时间，展示在时间维度上的数据变化规律。 2....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。
运营大促就是根据不同产品策略目标，对多个产品设计不同的创意玩法及套餐方案，集成整合进行大规模的限时售卖活动（如：新春大促、618年中大促、双11大促等活动），为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增长，...字体设计 即大促 Slogan，大促的主题往往是整个画面的灵魂，占比十分重要，而且需要考虑版权问题，字体需要设计师单独处理，并且字体设计我们需要注意三个原则：易辨性、可读性、艺术性，保证用户的舒适阅读及整个大促的设计感...所以在设计方面我们首次尝试以实景快速搭建的表现手法（放弃了之前花费一个多月设计的新春皮肤），在具有故事的环境下及疫情波动中，比较担忧数据是否会受影响。...一个月后我们持续跟进大促各环节数据情况，整体结果还是非常不错的。...总结 无论是短期大促还是长线小促，对于设计者来说，都需要从多角度去思考分析，在产品策略和目标的基础上去打磨，并在设计完成后追踪活动数据及模块点击率，通过数据反复推敲打磨，优化结构关系凸显产品核心内容。
一、缓存技术简介 1、缓存是指将被频繁访问的热点数据存储在距离计算最近的地方，以方便系统快速做出响应。...方案 三、扩展，深度了解JVM堆内内存和堆外内存（转载） 1、什么是堆内内存 Java 虚拟机在执行Java程序的过程中会把它在主存中管理的内存部分划分成多个区域，每个区域存放不同类型的数据。...所以，操作系统并不能直接得到堆内内存区域所存储的数据在主存中的正确地址。在一些特定的时间点，Java虚拟机会进行一次彻底的垃圾回收（full gc）。...这意味着：这样一次垃圾收集对Java应用造成的影响，跟堆内内存所存储的数据的多少是成正比的，过大的堆内内存会影响Java应用的性能。 2....同时因为这部分区域直接受操作系统的管理，别的进程和设备（例如GPU）可以直接通过操作系统对其进行访问，减少了从虚拟机中复制内存数据的过程。
商务智能系列文章目录 【商务智能】数据预处理 ---- 文章目录 商务智能系列文章目录 前言 一、数据预处理主要任务 二、数据规范方法 1、z-score 规范化 2、最小-最大规范化 三、数据离散方法...1、分箱离散化 2、基于熵的离散化 总结 ---- 前言 在进行数据分析之前 , 先要对数据进行预处理操作 , 本篇博客简要介绍常用的数据预处理方法 ; 一、数据预处理主要任务 数据预处理主要任务...: ① 数据离散化 : 分箱离散化 , 基于熵的离散化 , ChiMerge 离散化 ; ② 数据规范化 : 又称数据标准化 , 统一 样本数据的 取值范围 , 避免在数据分析过程中 , 因为属性取值范围不同..., 在数据分析过程中导致分析结果出现误差 ; 如 : 时间属性的数值 , 有用秒作为单位的 , 有用小时作为单位的 , 必须统一成同一个时间单位 ; ③ 数据清洗 : 识别 和 处理 数据缺失 , 噪音数据...( 信息与熵 | 总熵计算公式 | 每个属性的熵计算公式 | 信息增益计算公式 | 划分属性确定 ) 博客 ; ---- 总结 本博客主要讲解数据预处理需要进行的操作 , 数据规范化 , 数据离散化
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