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12.29 VR扫描:bHaptics发布VR触觉手套TactGlove;Meta收购数据合成公司AI.Reverie

bHaptics,发布了全新的VR触觉手套TactGlove,售价299美元;Meta已收购数据合成公司AI.Reverie,将其并入AR/VR团队Reality Labs;Meta Quest开启“2022新年特卖...”活动,20多款热门VR游戏低价促销中。...05 Quest开启“2022新年特卖”活动 多款VR游戏低价促销 近日,Quest Store正式开启“2022新年特卖”活动,涉及20多款热门VR游戏,包括《Until You Fall》、《Moss...值得注意的是,还更新了两个新年捆绑包。假如玩家已经拥有了捆绑包中的某一款游戏,就无需为游戏支付两次费用,因为Meta采用灵活的捆绑方式。此外,玩家也可以在oculus.com上查看所有促销游戏。

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钉钉的开工利是,会成为企业级市场的双11吗?

现在,新年开工第一天,很多中国公司也形成了派开工利是的风俗,比如马化腾携高管亲自给员工发红包已成为腾讯的传统,今年元宵节李彦宏也系上了围裙,在公司饭堂给百度员工乘起了汤圆…… 企业主如此重视开工日,不难理解...:不只是可以起到激励士气的目的,更重要的是要自上而下地传达出一种新年新气象的氛围。...工欲善其事必先利其器,新年过后是企业规划新年发展、采购软硬件设备的黄金期。正是因为此,钉钉选择从元宵节后第一个工作日到月底的这个时间做开工利是活动,来吸引中小企业。...不过,钉钉这个活动不能看成是一次简单的促销,它很可能会在企业级市场形成双11效应,引发连锁反应。...开工利是会成企业级市场的双11 2009年,天猫前身的淘宝在单身节这一天决定来一场促销,规则很简单就是打五折,此后这个活动成长为一个庞然大物,双11不再只是天猫的促销节,而是整个零售业的促销节。

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工业多租户SaaS设计方案重塑产业形态,推动工业行业数字革命

3、多租户数据管理系统支持会员管理功能,改善客户服务体验。 4、SaaS多租户平台高效管控商城商品,提高企业运转效率。 5、SaaS多租户微服务平台数据源统一,各端独立展现。...多租户数据管理系统核心能力 1、订单管理 通过springboot2多租户SaaS系统企业采购订单自动生成,订单状态实时更新,及时对账,SaaS多租户微服务平台简化企业采购审批流程,可及时进行订单管控。...3、会员管理 多租户数据管理系统为会员设置不同的标签,按不同会员积分给予会员奖励,灵活的价格体系,在保证商品利润的同时,又能让会员享受体现出尊享的感觉 4、多语言切换 SaaS多租户云原生模式支持主流外贸语言...5、积分管理 在springboot2多租户SaaS系统上代理商进货达到一定数量的时候可以领取积分,每发展一个代理商也能领取积分,商家可以在多租户数据管理系统代理商订货管理软件了解积分情况。...8、促销管理 通过多租户数据管理系统可自由创建各类促销活动,如团购、限时折扣、 满即送、积分兑换、代金券、 加价购、推荐展位等。

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大数据之数据仓库面试题

数据管理系统? 元数据管理往往容易被忽视,但是元数据管理是不可或缺的。...基于元数据的开发管理:通过元数据管理系统规范日常开发的工作流程 元数据管理标准 对于相对简单的环境,按照通用的元数据管理标准建立一个集中式的元数据知识库 对于比较复杂的环境,分别建立各部分的元数据管理系统...例如:促销范围事实表。通常销售事实表可以回答如促销商品的销售情况,但是对于那些没有销售出去的促销商品没法回答。这时,通过建立促销范围事实表,将商场需要促销的商品单独建立事实表保存。...然后,通过这个促销范围事实表和销售事实表即可得出哪些促销商品没有销售出去。这样的促销范围事实表只是用来说明促销活动的范围,其中没有任何事实度量。...ODS层数据的来源一般有:业务数据库、日志、抓取等。 数据仓库层DW 根据ODS层中的数据按照主题建立各种数据模型。

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一篇并不起眼的数据仓库面试题

数据管理系统? 元数据管理往往容易被忽视,但是元数据管理是不可或缺的。...基于元数据的开发管理:通过元数据管理系统规范日常开发的工作流程 元数据管理标准 对于相对简单的环境,按照通用的元数据管理标准建立一个集中式的元数据知识库 对于比较复杂的环境,分别建立各部分的元数据管理系统...例如:促销范围事实表。通常销售事实表可以回答如促销商品的销售情况,但是对于那些没有销售出去的促销商品没法回答。这时,通过建立促销范围事实表,将商场需要促销的商品单独建立事实表保存。...然后,通过这个促销范围事实表和销售事实表即可得出哪些促销商品没有销售出去。这样的促销范围事实表只是用来说明促销活动的范围,其中没有任何事实度量。...ODS层数据的来源一般有:业务数据库、日志、抓取等。 数据仓库层DW 根据ODS层中的数据按照主题建立各种数据模型。

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电商数据分析-03-电商数据采集

数据管理的范围很大,贯穿数据采集、应用和价值实现等整个生命周期全过程。所谓的数据管理就是通过对数据的生命周期的管理,提高数据资产质量,促进数据在“内增值,外增效”两方面的价值表现。...数据管理的核心内容为: 数据标准管理 数据模型管理 元数据管理数据管理 数据质量管理 数据安全管理 数据监控是数据质量的保障,会根据数据质量规则制定监控策略,当触发规则时能够自动通知到相关人...coupon_id(“购物券id”); 3)所有来源类型如下: promotion(“商品推广”), recommend(“算法推荐商品”), query(“查询结果商品”), activity(“促销活动...1)所有曝光类型如下: promotion(“商品推广”), recommend(“算法推荐商品”), query(“查询结果商品”), activity(“促销活动”); 2)所有曝光对象类型如下...3.2.2 埋点数据日志结构 们的日志结构大致可分为两类,一是普通页面埋点日志,二是启动日志。 普通页面日志结构如下,每条日志包含了,当前页面的页面信息,所有事件(动作)、所有曝光信息以及错误信息。

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一文详解微服务架构

数据管理趋向混乱。即使一开始有良好的模块化设计,随着时间推移,总会有一个服务直接从数据库取另一个服务的数据的现象。 数据库表结构可能被多个服务依赖,牵一发而动全身,很难调整。...经过十几分钟的查找,小明终于定位到故障点:促销服务由于接收的请求量太大而停止响应了。其他服务都直接或间接地会调用促销服务,于是也跟着宕机了。...整个故障时间内估计损失了几十万的销售额,三人的心在滴血…… 事后,小明简单写了个日志分析工具(量太大了,文本编辑器几乎打不开,打开了肉眼也看不过来),统计了促销服务的访问日志,发现在故障期间,商品服务由于代码问题...,在某些场景下会对促销服务发起大量请求。...例如商品服务和订单服务都需要访问促销服务,商品服务由于代码问题发起了大量请求,促销服务则只限制来自商品服务的请求,来自订单服务的请求则正常响应。

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一文详解微服务架构

数据管理趋向混乱。即使一开始有良好的模块化设计,随着时间推移,总会有一个服务直接从数据库取另一个服务的数据的现象。 数据库表结构可能被多个服务依赖,牵一发而动全身,很难调整。...经过十几分钟的查找,小明终于定位到故障点:促销服务由于接收的请求量太大而停止响应了。其他服务都直接或间接地会调用促销服务,于是也跟着宕机了。...整个故障时间内估计损失了几十万的销售额,三人的心在滴血…… 事后,小明简单写了个日志分析工具(量太大了,文本编辑器几乎打不开,打开了肉眼也看不过来),统计了促销服务的访问日志,发现在故障期间,商品服务由于代码问题...,在某些场景下会对促销服务发起大量请求。...例如商品服务和订单服务都需要访问促销服务,商品服务由于代码问题发起了大量请求,促销服务则只限制来自商品服务的请求,来自订单服务的请求则正常响应。

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一文详解微服务架构

数据管理趋向混乱。即使一开始有良好的模块化设计,随着时间推移,总会有一个服务直接从数据库取另一个服务的数据的现象。 数据库表结构可能被多个服务依赖,牵一发而动全身,很难调整。...经过十几分钟的查找,小明终于定位到故障点:促销服务由于接收的请求量太大而停止响应了。其他服务都直接或间接地会调用促销服务,于是也跟着宕机了。...整个故障时间内估计损失了几十万的销售额,三人的心在滴血…… 事后,小明简单写了个日志分析工具(量太大了,文本编辑器几乎打不开,打开了肉眼也看不过来),统计了促销服务的访问日志,发现在故障期间,商品服务由于代码问题...,在某些场景下会对促销服务发起大量请求。...例如商品服务和订单服务都需要访问促销服务,商品服务由于代码问题发起了大量请求,促销服务则只限制来自商品服务的请求,来自订单服务的请求则正常响应。 ?

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一文详解微服务架构 (转载非原创)

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还不知道如何实践微服务的Java程序员,这遍文章千万不要错过!

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一文让你理解微服务架构(图文详解)

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深度好文:详解微服务架构

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一文详解微服务架构

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微服务不是架构演变的终点!

小明负责促销活动相关功能的开发。 因为开发任务比较紧迫,小明小红没有好好规划整个系统的架构,随便拍了拍脑袋,决定把促销管理和数据分析放在管理后台里,微信和移动端APP另外搭建。...数据管理趋向混乱。 即使一开始有良好的模块化设计,随着时间推移,总会有一个服务直接从数据库取另一个服务的数据的现象。 数据库表结构可能被多个服务依赖,牵一发而动全身,很难调整。...经过十几分钟的查找,小明终于定位到故障点:促销服务由于接收的请求量太大而停止响应了。其他服务都直接或间接地会调用促销服务,于是也跟着宕机了。...整个故障时间内估计损失了几十万的销售额,三人的心在滴血…… 事后,小明简单写了个日志分析工具(量太大了,文本编辑器几乎打不开,打开了肉眼也看不过来),统计了促销服务的访问日志,发现在故障期间,商品服务由于代码问题...,在某些场景下会对促销服务发起大量请求。

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微服务架构复杂吗?全新角度详解,看完这篇你就明白了!

数据管理趋向混乱。即使一开始有良好的模块化设计,随着时间推移,总会有一个服务直接从数据库取另一个服务的数据的现象。 数据库表结构可能被多个服务依赖,牵一发而动全身,很难调整。...经过十几分钟的查找,小明终于定位到故障点:促销服务由于接收的请求量太大而停止响应了。其他服务都直接或间接地会调用促销服务,于是也跟着宕机了。...整个故障时间内估计损失了几十万的销售额,三人的心在滴血…… 事后,小明简单写了个日志分析工具(量太大了,文本编辑器几乎打不开,打开了肉眼也看不过来),统计了促销服务的访问日志,发现在故障期间,商品服务由于代码问题...,在某些场景下会对促销服务发起大量请求。...例如商品服务和订单服务都需要访问促销服务,商品服务由于代码问题发起了大量请求,促销服务则只限制来自商品服务的请求,来自订单服务的请求则正常响应。 ?

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一文详解微服务架构

数据管理趋向混乱。即使一开始有良好的模块化设计,随着时间推移,总会有一个服务直接从数据库取另一个服务的数据的现象。 数据库表结构可能被多个服务依赖,牵一发而动全身,很难调整。...经过十几分钟的查找,小明终于定位到故障点:促销服务由于接收的请求量太大而停止响应了。其他服务都直接或间接地会调用促销服务,于是也跟着宕机了。...整个故障时间内估计损失了几十万的销售额,三人的心在滴血…… 事后,小明简单写了个日志分析工具(量太大了,文本编辑器几乎打不开,打开了肉眼也看不过来),统计了促销服务的访问日志,发现在故障期间,商品服务由于代码问题...,在某些场景下会对促销服务发起大量请求。...例如商品服务和订单服务都需要访问促销服务,商品服务由于代码问题发起了大量请求,促销服务则只限制来自商品服务的请求,来自订单服务的请求则正常响应。

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一纵一横,搭建完整数据分析体系

新年伊始,很多公司都在制定年度计划,有同学会问:数据分析的计划该怎么定呢?今天给大家一个最全面的数据分析体系,涵盖了公司级全部场景。大家可以对着参照,看自己的发力点在哪里。...此时可以: 1、向大老板开展游说,灌输“全流程数据管理”的理念,增加工作场景。 2、结合行业内成功的数字化案例,向所有人安利数据价值,扩大工作。...1、一般1、2、3月,做年度规划的比较多 2、上半年招新人、组团队、小规模试点多 3、重大促销、节日活动集中在下半年 清晰了业务部门行动以后,数据部门的整体安排就很清晰了: 1、年初,以预测、目标制定、

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从SAP最佳业务实践看企业管理(26)-SD-销售政策

售政策 每到年头岁尾,众多的企业都“种下梧桐树,引得凤凰来”——又制定来年的销售政策,以达成新年度的营销目标。 当初,没有“三大纪律,八项注意”就没有人民军队,共和国就无从谈起。市场建设也不例外。...对于企业常用的销售政策有包括如下内容:1)价格政策; 2)回款政策; 3)促销政策; 4)返利政策;5)专营权政策 价格政策 产品的价格是与目标消费者的心理价值沟通,即价格与价值也就在寸心之间。...(少数家电产品或日常消费品) 2)促销价。产品新上市推广、节假日、企业庆典等等名目众多的促销活动中让利消费者,酎宾热卖。 3)建议价。

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