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Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用，本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理，以及在 618 等重要大促场景中的应用和实践...618 大促来了，对于业务团队来说，最重要的事情莫过于各种大促营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具，通常用来渲染大促氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理，从业务视角来看，功能性的弹窗在大促中的重要性是其次的，而主要是营销类的弹窗，它们往往具备以下特点： 突发创意/需求：偶然的创意玩法，或突发的外部业务需求，时效性要求高，即上线时间不可逾期...配置接口编号及请求参数 4.搭建设计器中配置输出变量与组件属性的绑定关系 在上图案例中，通过接口的编排和配置，XView 将图中所示 “接口1” 作为数据源，此接口输出标准化命名的变量，让搭建设计器可以识别变量的意义并展示为中文提示
对闯红灯行为现场抓拍 不过随着人脸识别技术的发展，这个管理难点有可能被攻破。最近，广东、山东、江苏一些城市开始在交通路口，启用人脸识别系统，对行人和非机动车闯红灯进行抓拍，并且现场曝光。...可识别身份信息 除了现场回放，交管部门还将连接户籍信息进行曝光。在宿迁市中心的世纪大道和洪泽湖路交叉口，大屏上正滚动播放着最近一段时间这个路口市民闯红灯的现场图片。...宿迁公安局交警支队副支队长夏建设：大屏上的显示大家都能看到，有的人在闯红灯以后会主动打我们交管部门的电话，情愿接受处罚，保证下次不再闯红灯了，让我们把他的照片撤掉。...目前，宿迁已在10个路口安装人脸识别系统，曝光了580人次的行人和非机动车闯红灯行为，人脸识别准确率超过90%。 人脸识别准确率超90% ?...最近，济南也开始启用人脸识别系统。 ? 不仅抓拍取证 还能识别身份信息 ? 当红灯亮起时，若有行人越过停止线，系统会自动抓拍4张照片，保留15秒视频，并截取违法人员头像。
对于内网数据来说，告警数据与流量数据缺少相关的语义，而安全知识图谱融入了已经的安全知识，能大大提高威胁识别与评估的准备性。...在威胁元语言模型中，威胁实体构建和实体关系是两个最为关键两个步骤。 2图嵌入 知识图谱最大的特点是具有语义信息，然而构建好的内网安全知识图谱如何应用到内网威胁识别中。...利用图模型做内网威胁识别，一个很直接的方法是利用社区发现[4,5,6]方法对威胁主体进行社区划分，把威胁度高的攻击主体划到一起，从而实现威胁识别。...图2.3 社区感知的图表示框架 三、基于安全知识图谱的内网威胁识别 基于知识图谱的内网威胁主要包括三部分：图模型构建、图嵌入和威胁评估。...主机的重要性越高，攻击者所产生的威胁就越大。 2.2 威胁评估 对于已有的这些威胁评估，是从不同维度来解决威胁评估问题，那么不同角度的评估如如何融合优化成为威胁评估的问题。
本文由我在互联网安全大会 ISC 2022 分论坛“以对手为目标的威胁防御——安全情报与高级威胁论坛”中的分享《基于海量样本数据的高级威胁发现》整理而成，内容有所改动。...图片 我们使用像 DGA 域名识别模型、网络流量检测模型、动态行为检测模型、文件静态检测模型等机器学习模型作为检测技术的辅助，增强自动化威胁检测的能力。 机器学习模型需要持续完善。...情报生产和高级威胁发现 海量样本数据的运营，用于支持情报生产业务和高级威胁发现业务。接下来我将简单描述一下如何基于海量样本数据运营进行情报生产和高级威胁发现。 什么是威胁情报？...什么是高级威胁？ 海量样本数据的运营，支撑的另一项主要的业务是高级威胁发现业务。那么什么是高级威胁呢？...自动化高级威胁发现流程需要持续的改进，才能使“发现高级威胁”的这个终极目标实现可持续，才能使“看见”更进一步。
在电商大促时，为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排，都通常都需要对这次大促的GMV和订单规模做预测，避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题，导致客户流失未能成交。...这里很明确的，我们就是要预测某个大促时间段的GMV，做本次预测的核心目标是，让业务方做好对促销资源投入的评估，最终实现投入资源的合理分配。...在传统的预测中，通常是基于历史GMV趋势做预测的，衡量的是历史大促期相对平销期流失爆发度，计算公式是本次大促GMV=大促前平销期GMV*大促爆发系数，其中，大促前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得，而大促期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的...但是通过这种方法发现，最终结果的不可控因素非常多，比如业务经验是否足够，时间序列周期的选择和模型的选择，最重要的是，这种预测放大是无法识别出不同用户的购买意向，也就做到之前的核心目标，不便于优化投入的资源分配和细化策略...这样，预测的输出结果就明确了，首先是用户id，用于用户的分类，例如基于此，可以将用户分为A组、B组等；其次是不同分类用户的购买概率，例如A类、B类客户购买概率分布是多少；最后是大促的购买金额。
本系列文章，主要是从外部威胁者视角下讲述大语言模型及大语言模型相关应用面临的威胁，以及一些建议，助力大语言模型健康发展。...一、大语言模型威胁介绍 1、威胁来源 对于大语言模型相关应用来说，威胁的主要来源分为舆论、法律、监管、竞对、黑灰产这五类。...2、对系统的影响 各大威胁源对系统的影响可以从可用性、完整性、保密性三个角度出发。...二、大语言模型外部事件 通过上面的框架，整体了解大语言模型相关的威胁后，我们可以看下外部发生的和AI相关的事件。...三、总结 本篇文章作为本系列的第一篇文章，主要从面上介绍了大语言模型及相关应用所面临的一些威胁，以及真实发生的事件。
电商大促期间剧增的流量，对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。 比如秒杀抢购活动要求高并发处理能力，核心业务流程要求更好的可用性以及稳定性，为了大促需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。...这篇博客，来聊聊电商大促期间，性能测试工程师都在做哪些事情。。。 PS：由于某些原因，这篇博客延期了将近一个月才发布，不过即将为双十一做准备，到时候会更一篇更详细的博客来说明具体的细节。。。...由于时间紧任务重，为了保证在大促期间系统能稳定运行，需要梳理出核心的业务。如下图： ?...②、除了核心业务流程，还有大促时会有一些抢购秒杀抽奖等活动，这类型的业务一般具有短时间内流量剧增，商品优惠券数量有限下的超卖现象，因此需要考虑高并发和超卖问题。...对于我司来说，第一次大力度的大促，只能通过高峰流量来进行倍增预估，然后做好随时扩容的准备。 4、渠道引流转化量 鉴于业务特性以及商务合作方面，有时候会有其他合作渠道的引流。
“618大促”用云量创新高 后疫情期首次大促，“618”主要电商用云量翻倍 直播卖货流量半年涨5倍 腾讯云支持“618大促”资源创新高 “618大促”落幕，主要电商平台业绩和用云量再创新高，显示出消费已经复苏...今年“618大促”期间，腾讯云的计算资源相比去年增长了一倍。与此同时，直播带货正在成为新趋势。2020年上半年，直播卖货的流量节节高走，6月整个行业直播卖货的带宽相比1月增长了500%。
在大促流量高峰期，一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败，立即下单报错，购物车内添加的商品丢失等问题，用户就会对平台，乃至品牌本身产生“心理阴影”，那么我们该如何对系统进行“彻查”，才能保障大促期间用户的顺滑体验呢...一到大促心就慌？...诉求1 在大促期间，服务器承压往往是个重大的考验，而很多企业往往会忽视压力测试这一环节，没有正确预估系统能承载的最大流量，或是虽然提前做了压测，但由于没有清晰完整的压测规划和完善的应对方案，并没有真正了解各链路的承载能力...WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案 为保障大促活动顺利开展，WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案，能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈，...目前，压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大促前的压测专家服务，帮助企业高效解决性能瓶颈问题，保障大促期间核心系统的稳定性。
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。...12.评估大促期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。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。...6.记录大促过程中出现的主要异常。 三.大促后复盘 1.完善补充大促使用的链路图，完善没有想到的节点。 2.收集汇总大促期间出现的问题点。
在上周召开的RSA会议上，CSA(云安全联盟)列出的“Treacherous 12”，即企业组织在2016年将面临的12大顶级云计算安全威胁。...例如，在美国第二大医疗保险服务商Anthem公司数据泄露事件中，导致有超过8000万客户的个人信息被暴露，就是因为用户凭据被盗所导致的结果。...安全威胁6：来自企业内部的恶意人员 来自企业内部的安全威胁包括了许多方面：现任或前任员工、系统管理员、承包商或商业伙伴。恶意破坏的范围从窃取企业机密数据信息到报复行为。...安全威胁7：APT寄生虫 CSA将“寄生”形式的攻击恰当地称之为高级的持续性威胁(APT)。APT渗透到企业组织的系统，建立一个立足点，然后悄悄地在较长的一段时间内将数据和知识产权漏出。...特别是，CSA建议企业组织需要培训用户识别网络钓鱼技术。 定期加强企业员工用户的安全意识，保持员工用户保持警觉，就不太可能被欺骗，让一个APT易于进入企业网络。
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。
这是一篇阿里妈妈的论文【KDD’23 | 转化率预估新思路：基于历史数据复用的大促转化率精准预估】 常规的销量预测，遇到一些特大事件，直播、大促，一般很难预估得准确。...论文地址： https://arxiv.org/pdf/2305.12837.pdf 只在此摘录一些片段： 1 片段一：大促预估不足的原因 直接原因：大促周期内用户转化行为突变(五花八门的电商机制：...10小时的真实CVR均值 3 大促期间 分布相似数据的搜寻 找到当下大促，相似的历史“促销”数据，包括双11，618，双12等等大促时间点 寻找的方式就是构建大促时序向量，然后求相似。...第一个是查找与99大促相似的促销。我们检索到的前两个日期是2022年8月8日的88大促，以及2022年6月14日的618大促二峰，CVR也都比较接近。第二个例子是寻找与88促销相似的促销。...我们检索到的Top2结果是2022年7月12日的狂暑季大促，以及7月31日的七夕节大促（没有检索到99大促是因为88大促发生在99大促之前）。同时，我们还随机展示了一个低相似度的非大促日期。
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