这里不谈秒杀设计，不谈使用队列等使请求串行化，就谈下怎么用锁来保证数据正确，就是已经到减库存那一步了，在这一步中如果保证不超卖。
文|曾响铃 来源|科技向令说（xiangling0815） 试想一下，如果有一天消费者能够在家自助选车、购车；乘坐着新能源无人驾驶汽车出行；车辆通过大脑解码技术即可预测驾驶员的行为意图，将驾驶员的反应快速地传递给车辆...，这会怎么样呢？...另一方面，其可帮助实时收集潜客线索数据，将消费者购车偏好及个性化数据反馈给经销商，帮助销售顾问能够第一时间了解消费者的购车意向和个性喜好，立即跟进，展开销售。...卖车的和买车的痛点，哪个先解决 随着科技的不断发展与新技术的落地速度加快，汽车产量过剩已经成为市场发展的隐忧，所以在卖车与买车的痛点上，最先要解决的是还是卖车的问题。...无论是“卖”还是“买”，其必然要经过选购、试驾等诸多流程，数字新零售模式为汽车选购流程提供了更为便捷及富有成效的方式。
C++：服务员牵来一头牛，给了顾客主厨刀、削皮刀、剔骨刀、片刀、砍刀、美工刀……堆满在桌上，笑道，请享用！顾客一脸懵逼，但看到邻桌的老大爷用挥舞双截棍的姿势使用...
前两篇介绍了4种靶基因预测软件的下载与安装，以及数据的准备过程。本篇将正式开始进行靶基因的预测, 并对4种个软件的结果进行整理,最终得到4软件结果的交集。...靶基因预测 1、miRanda miranda file1 file2 [options..] miranda的使用需要准备两个文件，file1是miRNA序列的fasta文件，file2是mRNA序列的...test.txt total_reverse_CDS201703.txt -out out.txt grep '>>' out.txt > miranda_result.txt 第一条命令是进行靶基因预测...，第二条命令则是从预测结果中提取关键信息(grep搜索含有’>>’的行并输出至指定文件夹）。...结果整理 miranda结果 targetscan结果 RNA22结果 PITA结果 以上是4种软件靶基因预测结果, miRNA和靶mRNA名称在前两列中, 并且以制表符tab分隔, 我希望从文件中提取前两列的信息
写在前面 LSTM模型的一个常见用途是对长时间序列数据进行学习预测，例如得到了某商品前一年的日销量数据，我们可以用LSTM模型来预测未来一段时间内该商品的销量。...使用采样日期、采样时间和地下水位埋深这三个信息训练LSTM模型，预测未来的水位高度。...这个缩放器在之后预测的时候还要用来进行逆缩放，将预测值还原到真实的量纲上。此时训练集变成了下图这个样子，数据集已经构建完成，下面开始训练LSTM模型。...yhat=forecast_lstm(lstm_model,1,X) 2、得到预测值后对其进行逆缩放和逆差分，将其还原到原来的取值范围内，详见注释，代码如下： # 对预测的数据进行逆差分转换...将测试集的y值和预测值绘制在同一张图表中，代码如下。
商城系统中，抢购和秒杀是很常见的营销场景，在一定时间内有大量的用户访问商场下单，主要需要解决的问题有两个： 高并发对数据库产生的压力； 竞争状态下如何解决商品库存超卖； 高并发对数据库产生的压力 对于第一个问题...竞争状态下如何解决商品库存超卖 对于第二个问题，需要重点说明。...INSERT INTO `order_log` (content) values('$content')"; mysqli_query($con, $sql); } redis 乐观锁防止超卖...mysqli_query($con, $sql)) { echo "秒杀完成"; } } else { exit('抢购失败'); } 未经允许不得转载：肥猫博客 » PHP高并发情形下怎么防止商品库存超卖
做预测模型难，做可解释的预测模型，更难！ 很多同学做预测的时候，会用时间序列的平滑和自回归，可出了结果就被领导问道： 预测达标，所以呢？业务啥都不干就达标了？ 预测不达标所以呢？业务谁该发力？...问：该如何预测？ 1 业务预测模型，该怎么做? 业务预测模型，即把业务假设作为输入变量，预测业务走势的方法。...该怎么选用方法？答：既然是业务预测，就优选业务能施加影响的方法，即人工法。因为用人工法收集数据，不但能收集客户信息，更能收集业务动作和业务判断能力这两个关键信息。...2 业务预测模型，优势与不足 业务预测模型最大的优势，就是能彻底终结：“到底是预测不准，导致业绩不好；还是业绩不好，导致预测不准”这个鸡生蛋、蛋生鸡的问题。...因此业务预测和算法预测，两者都不宜偏废。
但随着预测周期的增加，模型表现很换手同时降低，但换手降低的更明显。所以考虑交易成本后，长周期的预测模型更优。...在短周期预测模型中，高换手的短期因子占主导；而在长周期预测模型中，低换手的基本面（如质量和价值）占主导； 考虑交易成本后，我们发现长周期模型与短周期的Alpha是正交的。...2、下图左边包含了1M预测期排名前10重要的因子，以及这些因子在其他预测周期的重要性；下图右边包含了12M预测期排名前10重要的因子，以及这些因子在其他预测周期的重要性。...在所有四个预测范围内，我们发现Size特征是最重要的。...但是相对费前，费后中长周期无法被短周期解释的部分更大，说明经过长期预测训练的机器学习模型能够释放额外的净Alpha。
来自奥德思研究的预测数据则显示，2021年全年乘用车终端零售量预估在2160万辆，大致与2020年销量持平，这和年初行业的普遍乐观预期有一些差距。 2021年汽车行业日子不太好过，汽车经销商纷纷思变。...事实上懂车帝平台的直播卖车中，跨地域购买现象都已十分普遍，有用户在直播间看到更具竞争力的促销或者更有信任感的主播，宁愿跑更远去购车。直播卖车直接放大了经销商的销售半径。 2、提高销售效率。...做不做直播不是问题，怎么做才是 对于各行各业的品牌和商家来说，直播带货都成了新增量，原因在于直播带货具有营销吆喝、团购促销、1对N导购等多重价值。...对于汽车经销商来说，做不做直播卖车已不是问题，怎么做才是。 直播卖车到哪里卖？...在正确的地方做直播卖车是第一步，对汽车经销商来说，直播首选平台应该具有如下特征： 1、聚集精准的计划购车用户，有真实且精准的大流量； 2、用户观看直播的习惯已养成，直播有人看，有优质线索，卖车带得动；
近期，ChatGPT风起云涌，“再不入局，就要被时代淘汰”的言论甚嚣尘上，借着这一波创业的朋友都不止3-4个，如果没记错，前几次抛出该言论的风口似乎是区块链，元...
“预测得不准！”是数据分析领域的终极难题了。讲预测的算法有一大堆，然后遇到现实基本上都被锤成渣渣，业务方怎么都不满意。 到底该怎么破局？今天系统讲一下。...预测结果就变成了：促销力度越大，用户加入越多，购买越多。 这种结果一丢出来，一准被业务评价为：“都TM是废话，我早知道了！” 这就是现实中第二大麻烦：业务效果到底怎么衡量。...比如：“本来业务能达标的，看到预测说能达标，我们就省点投入，结果不达标了，都怪预测干扰了业务判断……” 怎么破局呢？问题既然由人而生，当然还得在人这里解决。...预测结果给出以后，卖定离手，所有相关业务方不再质疑预测结果，而是基于预测结果做叠加。 谁觉得预测少了，谁自己写请示申请额外货物，并且留下书面证据。...到时候是预测得不准，还是业务自己申请多了所以卖不动，看得一清二楚（如下图）。
如果我们没有数据会怎么样？自己亲自去做访谈了解，听新闻，查看各种其他方面的资料，这是要消耗大量成本的。...说一个low得不能再low的例子吧，我们有时候接起电话会是一些推销的电话，不是卖保险的就是卖培训产品的，再要不就是卖房甚至是卖胎毛笔的。...问题是他们怎么知道我电话的？ 我们的信息本身就是一种财产，我们手机号、年龄、身份证号、职业、年收入水平、购房与否、购车与否、婚否、育否……这些信息已经很丰富了。
01 两年，跑遍五十多个村落 云南老乡口中的师老板就是师洪权，在云南经营着一家名为弥勒众亿的汽贸店，也是弥勒当地人最信任的购车渠道。...师洪权自己心里却犯起了嘀咕：“公司的理念很新颖，主打的是低首付的金融购车，每个月只要还月供就可以，但在弥勒却不怎么行得通，因为当地大多是果农，一般都是一个季度收获一次，手上才会有钱，相比于按月还款的金融分期...为了更适应当地用户的购车习惯，师洪权决定自己出来单干，在县城里注册了一家汽贸店，不做什么金融购车的新概念，而是直接卖车给老乡，同时也可以帮老乡们修修车，师洪权认为这样的模式很有奔头。...于是师洪权每个礼拜都会抽出一两天的时间去“赶街”，并不是直接去卖车，而是摆个摊免费送水果和蔬菜，让村民们转发活动照片到朋友圈。...比如云南普洱的李大龙，他找到的最舒服的姿态是“以物易车”，一台30万左右的凯迪拉克CT5，李大龙可以给出20万现金和价值10万元普洱茶的购车方案，既解决了当地人的购车需求，也帮他们解决了茶叶的销路问题。
互联网造车下半场才是真考验 随着量产车的下线，接下来这些互联网造车企业就要面临造出来的车该怎么卖、卖出去的车怎么维护等问题，而这正是考验所在。...还有就是新能源汽车同样面临定期的售后保养服务，更何况这还是影响消费者购车决策的重要因素之一。...如果各家企业没有自建4S店，那么消费者在购车之后的车辆、电池、电机养护问题该怎么解决，对于这些互联网造车企业来说也是个不小的考验。...解决问题之道 ·卖车交给二级经销商 对于这些互联网造车企业来说，商务部今年4月公布，并计划在7月实施的《汽车销售管理办法》，或许可以缓解不少的销售压力。...所以说，对于车该怎么卖、卖出去的车怎么维护，选择二级经销商进行销售、第三方后市场服务平台进行维修保养或许是一个不错的选择。
至于不予置评到底是卖还是不卖，大家自己解读了。 由于腾讯有过大规模减持京东的历史，所以腾旭大规模减持美团的股票，想来也不会让大家吃惊。 要是腾讯最后没有大规模减持美团，这反而是让人吃惊的事情。...腾讯现在开始精打细算，怎么样从羊身上多撸一些羊毛下来了。 想一下，腾讯是什么体量的公司。如果腾讯都需要如此勤俭节约的过日子的话，那么其他公司会怎么样?京东会怎么样，美团会怎么样？...所以腾讯这次一边传闻卖美团股票，一边削减食堂开销，本质上都是做一件事，增加自己的现金流。 腾讯高层能够看到的东西，比我们能看到的肯定多。
薪水是每个就业人员最关注的话题，至少得知道自己“卖”给雇主后能值多少！你知道，2014年哪些行业的薪水已经暗暗上涨了吗？哪些行业已经涌出新一波“土豪”？...增幅预测：2014年内资行业企业平均预计涨幅在12.4%，而外资和合资企业平均预计涨幅在6-8%之间。...对比银行，汽车金融是一种购车新选择。近年来，汽车行业兴盛，随着家庭购车热的兴起，汽车金融行业也快速崛起。但国内汽车市场的不够成熟和信用体系不够健全等都加大了汽车金融的风险。...增幅预测：2013年，汽车金融工资涨幅为10.0%，预计2014年薪水涨幅或将达到10.3%。...增幅预测：2013年，销售行业薪酬涨幅为8.6%，预计2014年涨幅不会低于8.6%。
在 LeNet5的深入解析 我们已经对 LetNet-5 网络结构做出了详细的描述，接下来我们将深入分析 Caffe 中怎么使用 LetNet-5 的这个模型进行预测。...的实现文件主要存放于 https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/examples/mnist 第一步是进行 Caffe 的安装 接着看看在 Caffe 中怎么用.../build/tools/caffe train -solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt 6）使用训练好的模型对数据进行预测，运行下面的代码：.../build/tools/caffe.bin test，表示只做预测（前向传播计算），不进行参数更新（后向传播计算） -model examples/mnist/lenet_train_test.prototxt
如果能大幅缩短卖车周期、降低交易成本和门槛，就可以加速二手车流通。 ? 人人车即将主打的“包卖”服务在行业是一种新的尝试。...之前，对于买家更友好的是主打C2B的车置宝，其核心竞争力是经销商快速出价进而便于卖家卖车，但还是不如“包卖”服务简单。“包卖”服务就意味着要有足够多的资金兜底。...一方面要给卖家30%的定金，这本身就是一笔庞大的资金；另一方面，包卖的车源在规定时间卖不出这笔定金就没了，二手车平台必须在检测和销售环境投入更多资源。 中国二手车市场虽在高速增长，但却极不发达。...统计局数据显示，2015年底中国每百户平均拥有汽车量为31辆，美国这个数据是200辆，可见家庭购车需求强劲。未来10-15年内，中国将有近10亿人口持有驾照，这意味强劲的购车需求。...“包卖”服务的出现和普及将让二手车行业进入服务标准化时代，这会大幅降低二手车买卖的门槛、成本和风险，进而繁荣二手车电商。可见，滴滴2亿美元投资人人车所引发的将不只是广告大战，新一轮的市场洗牌已经开始。
到省城或者市区里的4S店购车，确实曾是很多小镇青年的购车首选，可随着下沉市场购车需求的爆发，早已根据特定的消费习惯酝酿出了新的业态。...这些熟悉而又陌生的故事，揭示了下沉市场买车卖车的真实情况，被寄予厚望的“新车商”隐藏了三个重要标签： 一是泛私域，要么是典型的熟人经济，要么是基于口碑的信任关系，都有着不同于传统4S店的情感纽带； 二是轻量化...再后来老纪经营起了自己的粉丝群，汇集不同城市4S店的实时报价，帮助粉丝们进行异地优惠购车。...打同样主意的还有灿谷好车和卖车通。...前者从汽车金融服务为切入点，搭建了覆盖全国低线城市及县域市场的渠道网络，为购车客户提供汽车产品与服务；后者则为汽车经销商和购车方提供交易服务，并为经销商开通了直播功能。
总之，工业文明时代的世界观是线性的、静态的、清晰的、稳定的，我们人类对信息、对数据是非常自信的，我们自信能对未来进行准确的预测与分析。...反观现在呢，市场变化速度超过企业的变化速度，专家的预测全部是错的，商业计划书通常也是错的，就进入了一个全新的时代。 我们现在进入的这个时代叫做信息时代，也有人愿意称之为互联网时代。...没人规定这个群必须怎么样产生、怎么运转，是一个自组织的状态。规则也非常简单，微信群的规则是所有社区里最简单的规则，一秒钟里拉两个人就成了一个群。但微信群实际上也是所有社区里最复杂的一个。...其次：我们还能够持续发现更多关于购车意愿的细节：发现这些用户没有购车是因为： 1）还在观望比较阶段，还没有进入到下手的阶段； 2）预算有问题，可能需要汽车金融服务的帮助； 3）在几款车型之间犹豫。...第二个关键词叫“信用” 1）消费者模式就是一锤子买卖，有了这顿，不知道下顿在哪里； 2）用户模式下卖的其实不是具体的商品，而是信用； 继续以马云的淘宝为例，淘宝卖的其实不是具体的商品，而是信用，是让我们相信他所构建的评价体系
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