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外卖订单量预测异常报警模型实践

前言 外卖业务的快速发展对系统稳定性提出了更高的要求,每一次订单量大盘的异常波动,都需要做出及时的应对,以保证系统的整体稳定性。如何做出较为准确的波动预警,显得尤为重要。 从时间上看,外卖订单量时间序列有两个明显的特征(如下图所示): 周期性。每天订单量的变化趋势都大致相同,午高峰和晚高峰订单量集中。 实时性。当天的订单量可能会受天气等因素影响,呈现整体的上涨或下降。 订单量波动预警,初期外卖订单中心使用的是当前时刻和前一时刻订单量比较,超过一定阈值就报警的方式,误报率和漏报率都比较大。后期将业务数据上传到

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雷军的低谷,治愈不了年轻人的精神内耗。。。

新粉请关注我的公众号 作为精神导师的雷布斯雷军,今年以他自己这些年来的经历告诉大家,熬过绝望,熬过低谷,便有了不败金身,无人能敌。 作为鸡汤故事文,听起来很让人振奋。然而并没有什么卵用,这种鸡汤,无法治愈年轻人的精神内耗。 这就类似新东方20年前就宣传,从绝望中寻找希望,人生终将辉煌。结果俞敏洪在60多岁以后,终于从辉煌中迎来了他的绝望。 所以,到底什么是绝望,什么是辉煌,有的时候,是一个相对论的故事。 而相对论告诉我们雷军的低谷,对他自己是绝望,对许多人来说依然是高不可攀的高峰。 如果不信的话,我们来看

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