每年的双十一，更是“羊毛党”攫取利益的最佳时机。据统计，2017“双11”全网总销售额达2539.7亿元。巨大的市场潜力，也在验证着坊间传言“薅上一天，够吃一年”。...今年的双十一电商节已经启动，猖獗的羊毛党还会有什么新颖的手段？同时，对于电商平台而言，究竟用什么手段才能摆脱这些“看不见的客人”？...双十一背后的黑产狂欢： 专业工具、全链条潜伏、月入百万 近年来，“羊毛党”的踪迹几乎遍及每一处有优惠、红包、打折的地方，甚至连社交平台上的抽奖也不“放过”，不禁令人惊叹其搜刮福利的能力。...备足了弹药和武器之后，浩浩荡荡的羊毛党大军便走进了每年的双十一电商节。...腾讯云天御来帮忙 今年的双十一已进入倒计时，面对黑产大军的“黑云压城”，电商平台又该如何应对？如何精准识别恶意行为成为反制羊毛党的关键。
在全网电商中，天猫双11全球狂欢节全天交易额912.17亿元，无线成交626.42亿元，无线占比68.67%。 这是创造消费奇迹的一天，超越电商自我评判的一天，不断刷新纪录的一天。...在双十一前夕，媒体认为马云的手势暗示900亿。而实际上，马云给的那个手势代表七。...这个双十一的狂欢已经过去，我们既消费了”双十一“的盛况，也消费了电商的产品。静下心来，好好想想，或者下一个光棍节双十一又有新的记录诞生，并崛起更多的马云、任正非、雷军....... 来源：产业前沿
商家权限及其菜单资源管理设计 在商家的菜单体系中，我们设计了一个三级菜单，分别为分类、模块和资源。...在平台管理后台中，必须对这些菜单进行统一管理。下面就对各个菜单的管理及其设计分别加以说明。...完成设计后，资源管理的显示效果如图11-5所示。 从图11-5中可以看出，三级菜单是在一个应用中对某一个实体进行增删改查时的一项操作权限，URL是一个执行订单修改的链接地址。...本文给大家讲解的内容是平台管理后台与商家菜单资源管理：商家权限及其菜单资源管理设计 下篇文章给大家讲解的是平台管理后台与商家菜单资源管理：商家角色管理设计； 觉得文章不错的朋友可以转发此文关注小编； 感谢大家的支持
首页的全局搜索功能可以对课程，机构，教师进行全局搜索，搜索的代码放在deco-common.js文件中：
背景介绍 大数据平台的资源管理组件主要涉及存储资源和计算资源管理两部分，属于大数据平台运维管理系统。...基于资源管理系统，大数据平台的开发运维人员能够清晰掌控平台的资源使用情况和资源在不同时间段下的变化趋势，能对资源使用异常进行及时发现并定位处理，避免造成更严重的影响，如磁盘空间撑爆，计算资源无空余，任务长时间等待不运行等造成业务阻塞...资源管理系统核心目的：对于大数据平台的资源管理，让一切人对机器的操作尽可能自动化，让一切人的决策基于数据，提供如下能力： 提升可见性：增加大数据平台的存储、计算资源的可见性； 小文件优化：HDFS小文件管理...热度分析：存储文件的热度分析，存储格式优化、压缩；重要数据备份； 生命周期管理：数据生命周期管理，支持存储时效设置，避免数据僵化； 计算任务诊断：基于计算任务解析，自动给出任务的优化建议； 核心能力 大数据平台的资源管理主要从两个维度出发...tuple._1.toString(), tuple._2.toString())) .coalesce(1).saveAsObjectFile(targetPath); 总结 资源管理组件是大数据平台中的运维组件
阿里云又挂了就在双十一热火朝天的进行时，阿里云又双叒出问题了为什么说又，因为就在不久前，语雀就因为云服务问题出现了故障，在8小时后才得以恢复。
在很早之前就采集过关于淘宝双11的数据，之前也只是做了比较简单的数据分析，那么就在假日的最后，作一番比较深入的分析吧。我们的目标是：分析双十一销量的影响要素，以及要素在影响销量的比重。...具体的数据说明如下图，我们把双十一的销量作为分析的因变量，要探究的最终目标是包括各种优惠活动信息、评分信息等维度对销量的影响，以及分别的影响因素是什么。...9、商品优惠活动与销量之间的关系分析 通过下图可以看到，双十一红包和满减券在促进销量提升中还是很有帮助的，但是并不是优惠越多越好，数据表明，优惠个数在1-2个之间的效果是最好的。 ?...从下图中可以发现，售价越高的商品是不容易产生销量的，从品类来看，女鞋类的产品是更容易提升销量的，从优惠活动来看，双十一的直接降价是对商品销售有直接的促进作用；关键词中含有冬装、学院等关键词的商品销量提高的可能性很高...接下来对销量大于0的商品做对数线下模型分析，在控制其他因素不变的情况下，当价格每增加10元，销量下降4%；在品类中，女鞋的销量是最高的，比男性饰品平均高1.16倍，有2个优惠活动的商品更吸引消费者，用户评价中
关键字：python 运维资源管理 ? 正文 | 内容 python 资源管理平台？...django-idcops 是一个开源的倾向于数据中心运营商而开发的，拥有数据中心、客户、机柜、设备、跳线、物品、测试、文档等一序列模块的资源管理平台 01 — 【功能】 主要功能：...django-idcops 是一个开源的倾向于数据中心运营商而开发的，拥有数据中心、客户、机柜、设备、跳线、物品、测试、文档等一系列模块的资源管理平台，解决各类资源集中管理与数据可视化的问题。
作者 l 大钊每年的“双十一”都是消费市场的重头戏。当下，已有多家电商平台开启“双十一”预售。...各平台“内卷”双十一进入10月后，各电商平台先后公布双十一优惠活动细节，我们梳理了天猫、京东、抖音、快手四大典型电商平台的2022年双十一的运营策略， 发现上述平台的运营各有侧重，对这次大促似乎志在必得...据天猫公布的数据，在2021年双十一期间，欧莱雅集团更是成为天猫首次出现的两大百亿品牌之一。...参考资料：《今年双十一大促平台端、品牌端有何变化？》...，财通证券《美妆：减重赛道蓝海风起，双“11”渐近大促将至》，首创证券《淘系美妆销售回暖，关注品牌商双“11”备战》，国金证券参考资料：《直播电商竞争白热化，多直播机构加码布局淘宝直播，双十一开启新增量
平台管理后台的访问控制设计 这里的访问控制设计使用了Spring Secutiry来实现,这些内容与第10章SSO设计中的访问控制部分的实现方法相差不多，不同之处在于这里并不需要OAuth 2，而对权限管理的设计也使用了一种更为简便的方法来实现...平台管理后台的权限管理设计 这里的权限管理使用了一种较为简单的方法来实现，即通过使用配置参数实现权限管理，实现方法如下。...RequestMapping(value="/update",method = RequestMethod.POST)@RequestMapping(value=" /delete/{id} ") 其次，在安全资源管理的元数据管理...本文给大家讲解的内容是平台管理后台与商家菜单资源管理：平台管理后台的访问控制设计 下篇文章给大家讲解的是平台管理后台与商家菜单资源管理：商家的注册管理设计； 觉得文章不错的朋友可以转发此文关注小编； 感谢大家的支持
除了线上线下的购物，今年阿里生态下的饿了么、盒马等都会加入双十一，简单地说，双11不再是是“买买买”的剁手节日，而是覆盖吃喝玩乐全场景的消费狂欢节。 ?...，这让其跟天猫双11有足够的差异，错开了双十一天当天天猫的锋芒，时间长可以尝试的活动形式也更多。...今年10月拼多多推出三周年庆大促，推出了系列优惠活动，比如推出大量补贴后的低价新款iPhone，帮助拼多多拉新同时提高了平台消费氛围。几乎不会怀疑，拼多多在双十一一定会有大动作。...2018年双十一趋势前瞻 正如罗超频道（微信ID：luochaotmt）此前所言，双十一一方面引领着零售业的趋势，许多新技术、新玩法、新模式都是在双十一落地的，另一方面反射出当前零售业的发展水平，甚至是中国经济环境的晴雨表...可以预见今年双11会呈现出这样的消费分级趋势，不同层次的消费都会被双十一拉动，戴森这样的昂贵产品应该会卖得不错，优衣库这样的大众店也会被瞬间抢光，严选这种讲求品质的平台会占据一席之地，拼多多这类平台也有望硕果累累
云短信平台优惠活动 题目描述 题目描述： 某云短信运营商，为庆祝国庆，推出充值优惠活动。现在给出客户预算，和优惠售价序列，求最多可获得的短信总条数。
作者：林骥 去年双十一的时候，我曾复盘过阿里巴巴 2019 年双十一交易额。 今年的双十一，规则发生了很大的变化，从 10 月 21 日就开始预售，11 月 1 日到 3 日启动第一波销售。...另外，市场环境也发生了很大的变化，疫情对双十一的影响到底有多大？是正向的影响还是负向的影响？各种不确定性的因素交织在一起，无疑会大大增加预测的难度。...LinearRegression()) ]) poly_reg.fit(x, y) # 调用算法进行预测 predict = poly_reg.predict(z) # 输出预测结果 print('预测2020年双十一交易额为...%.0f 亿元' % predict[0]) print('算法评分为 %.6f' % poly_reg.score(x, y)) 输出结果为： 预测2020年双十一交易额为 3280 亿元 算法评分为...np.concatenate([x, z]) y2 = poly_reg.predict(x2) ax.plot(x2, y2, '--', c='#999999') ax.set_title('\n预测2020年双十一交易额为
在构建爬虫系统时，充分利用云平台的资源管理功能可以优化爬虫的性能，提高爬取速度。在本文中，我将与大家分享如何设计一个高效的云爬虫系统，以实现资源管理的优化。...通过合理配置云平台，我们可以充分发挥云计算的优势，提升爬虫的效率和稳定性。下面是一些实际操作价值的内容，让我们马上开始！...各云计算服务提供商都有不同的优势和特点，例如，亚马逊云服务（AWS）、微软Azure、谷歌云平台等。我们需要根据项目的需求、预算和扩展性等方面来选择适合自己的云平台。...4、使用无服务器计算 无服务器计算（Serverless Computing）是一种更为灵活和经济高效的资源管理方式。...云平台通常提供了监控和日志收集的功能，如AWS CloudWatch和Azure Monitor。
数据平台部的TDW，是腾讯自主研发，支持百PB级的数据存储和计算，提供海量、高效、稳定的大数据平台支撑和决策支持，成为腾讯大数据处理的核心平台。...我们为Gaia确立的项目目标是：打造腾讯的自研资源管理平台，提供高并发任务调度和资源管理，实现集群资源共享，提升可伸缩性和可靠性，不仅可以为MR等离线业务提供服务，还可以支持实时计算，甚至在线service...Gaia的系统目标 Yarn的官方主页上说“Yarn as Cluster Operating System”，在这一点上，Gaia和Yarn完全一致，目标都是实现一个通用的资源管理和调度平台，作为集群操作系统服务于上层各类应用...新一代计算平台应该可以平滑地扩展至数万节点以及并发的应用，这就需要在架构上对系统做根本的调整。...因此新的计算平台应该支持各个节点的动态资源配置以及灵活的资源模型。 Gaia系统架构 1.
11月11日正在成为中国人的购物狂欢节，朋友圈在这几天呈现出井喷的态势，关于双十一的内容让人看不过来。...与往年不同的是，今年双十一不再是阿里的节日，而是所有电商平台乃至实体商家的购物节，不少传统企业试着搭上这艘营销快船，争夺着用户的注意力和消费预算。...京东金融包括供应链金融、京东白条、京东金融平台、京东众筹等互联网金融业务。京东众筹今年上线后快速崛起，从筹资规模来看已成中国最大众筹平台。...京东众筹官方介绍表示“要结合京东商城的全品类平台和优质客群的优势，打造出门槛极低、新奇好玩、具备生活品质、全民都有真实参与感的众筹平台。”...互联网金融本身就是跨界产物，这一次搭上双十一快车，与过去相隔万里的房地产结合在一起，更是超级跨界。京东众筹与远洋地产联合的双十一众筹买房活动，算得上一次经典的跨界营销，算得上今年双十一黑马案例。
现在中台战略已经演化出了双中台架构，如图6所示。...图6 双中台架构 在双中台架构下，由业务中台快速支撑前台业务应用完成落地，在将各业务线的不同应用装入数据仓库进行标准化后，形成企业级的数据应用（如统一化报表、前台数据应用）。...要想落地双中台架构，最好的路径是先建设业务中台，在实现业务标准化后， 再进行数据中台建设。...我们来看一家商业地产管理公司内部双中台架构落地的例子。 该公司内部拥有多个业务系统：商场收银 POS、停车管理软件等。...ChatGPT：“有多少人工，就有多少智能” 书单 | 双12购书清单TOP10 ▼点击阅读原文，了解本书详情~
其强大的视频能力既可以作为业务平台，也能作为视频能力层平台进行调用，有广泛的应用场景，如明厨亮灶、雪亮工程、平安乡村等。 今天和大家分享一个技术干货：如何将EasyGBS部署在双网段服务器。...有现场用户将EasyGBS部署在双网卡的服务器，前端设备也是双网段的设备。用户部署的EasyGBS平台IP段是192的，SIP HOST IP填写的也是192的。...由于网络环境逐渐复杂化，EasyGBS平台也根据市场不断变化的需求进行了功能升级，现在EasyGBS平台不仅能实现公网部署与内网部署，同时也能支持双网卡服务器部署。...随着国标GB28181协议成为国内安防市场的主流标准协议，EasyGBS平台便捷、丰富、灵活、可拓展的视频能力已经使其成为当前安防市场的主流需求视频监控平台。...感兴趣的用户可以前往演示平台进行体验与部署测试。
Yarn 概述 Apache Yarn（Yet Another Resource Negotiator的缩写）是hadoop集群资源管理器系统，Yarn从hadoop 2引入，最初是为了改善MapReduce...架构图如下： ResourceManager(RM) RM是一个全局的资源管理器，管理整个集群的计算资源，并将这些资源分配给应用程序。...处理来自客户端的请求 启动和管理ApplicationMaster，并在它运行失败时重新启动它 管理NodeManager ，接收来自NodeManager 的资源汇报信息，并向NodeManager下达管理指令 资源管理与调度...在 master 节点成功启动 ResourceManager，它负责整个集群的资源管理分配，是一个全局的资源管理系统。
Redis双写一致性问题解决方案的终结篇 在之前的文章中有介绍过关于缓存一致性的问题，那么为什么还要出一篇文章来再次说明呢？...是因为之前的文章主要讲述了高并发架构下缓存一致性问题可以通``延时双删进行解决，高可用架构(读写分离)采用的是先更新数据库，然后再删除缓存，并最后采用重试机制进行避免。...面试官：在实际的工作中，你们Redis是如何保证缓存与数据库的双写一致性呢？ 面试官心理分析：主要考察实际工作中到底是使用没使用过Redis，因为使用过Redis的话一定会遇到双写一致性的问题。...这种方式只能是解决掉简单的缓存架构(高并发架构)的双写一致性的问题(当然这种解决法方式在高并发的情况下也是有线程安全问题，真正的解决方案是延时双删) 。...派大星：好的，其实采用之前文章的延时双删的方案在流量并不是很多的情况下已经可以解决。但是如果是亿万级流量或者流量真的很高的情况下。采用那种方案是远远不够的。
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