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2022年腾讯云「11.11」CDN短信视频云通信产品优惠活动价格汇总

2022年「11.11」大促热卖中,腾讯云CDN/短信/视频云/通信产品的优惠力度真香!活动面向新老客户都提供了诚意优惠,1分钱起超值入门体验!...戳链接前往活动:https://mc.tencent.com/OxsprN5o图片整体介绍CDN&音视频通信会场本次「11.11」活动一共有4个售卖区:首购特惠专区、限时组合购专区、企业专区和特惠专区,...面向不同认证类型/新客户老客户做了优惠分区,下面整理了各个区的活动特点,并附上各产品优惠便于大家按需快速选购;首购特惠专区:各产品新客户可以购买,分为企业专享和个人企业同享两部分,综合来看企业专享价格要更优惠些...企业专区整体要比特惠专区低1%~5%;图片特惠专区:不限认证类型,不限新老客户都可以买,这里的产品类型是最全的,尽管在会场页面上优惠力度最小,但是相比日常来说,也是非常实惠了,小编看了下上个月购买的5万条短信要...:提供快速稳定、简单易用的高质量文本短信服务,支持验证码、通知和营销短信适用场景:验证码短信、通知短信、营销短信图片三、云直播简介:提供专业、稳定的直播推流、转码、分发及播放等服务适用场景:电商直播、秀场直播

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腾讯课堂发布11.11全民学习数据:260万人同时涌入选课,是疫情前的2.87倍

11月12日,腾讯课堂发布“2021.11.11全民学习数据”,数据显示,11.11大促活动高峰时期,全国超260万人涌入腾讯课堂选课,同比增长60.95%,是疫情前的2.87倍。...IT互联网类目下的JAVA开发人气最高,从北上广深青年到小镇青年,JAVA开发都是当地11.11当天订单数最多的课程。...11日当天19:00~20:00是全国青年选课高峰时段,期间“新媒体运营”是被抢地最多的课程,平均每分钟就有6个人选购了这门课程,其中,深圳青年是全国抢购新媒体运营课程最多的。...在传统的11.11消费品购买高潮时段——10日晚10点到11日凌晨2点,北京青年在腾讯课堂平台狂扫1000门课,平均每一分钟就有4门课程被北京青年买走;深圳青年也仅比北京少9单,比上海与武汉总和还多。

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京东商城技术架构部 | 我为11.11保驾护航

随着业务量的增长对系统的稳定性要求也将越高,呼叫中心主要对语音呼叫系统及网络进行了11.11前的功能灾备演练工作。...系统、网络、监控及桌面维护人员通力合作确保11.11各项备战工作圆满完成。 ? 统筹资源,夯实基础, 全力保障双十一。...在京东过去的十二年中,一次又一次辉煌的11.11胜绩背后,是众多研发兄弟们的不懈努力。今年预计又会迎来一个新的流量高峰。...大促进行全面保障,力争做到防患未然,及时发现,最快处理,确保11.11数据库安全、稳定、高效运行。...在备战期间,知识计算部联合业务团队明确定制化的应急预案,对全链路进行多机房互备和软硬件服务扩容,同时采用全流量压测进行演练,能够确保在11.11流量洪峰下平稳运行,另外,增加了全天候人工值守+短信异常报警等监控

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绝不会出错的选购指南!

云通信选购攻略大集合 四大热门场景产品搭配推荐: 社交场景、教育场景、电商场景、企业通信 01....而互动白板中的在线课堂、文本消息、画笔轨迹是通过云通信IM的能力实现的,为广大师生提供真实、便捷的线上教学场景。极大增强了互动课堂的教学体验。 ? 03....电商场景 推荐搭配产品: 即时通信 IM+云直播 CSS+短信 SMS 传统销售方式成本高,效果难以评估。...如果商家需要下发短信通知在直播间购买产品成功的观众,还可以无缝接入我们云通信短信功能,随时随地通知客户。 ? 04....还在等什么,赶紧来选购吧! 活动 ? ? ? ? ? 腾讯云通信 一直致力于 让每个企业 都享受智慧服务带来的改变 END 未来可期 ?

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5G消息,能成为APP和小程序的杀手吗?

针对个人用户之间的消息功能,5G消息可支持多种媒体格式(包括文本、图片、音频、视频、表情、位置和联系人等),支持在线消息和离线消息,支持群发消息和群聊。...例如唯品会(图2),商家主动通知,用户点击立刻参加活动、领券、选购、付款,不用下载安装APP,也没有中间步骤,可以提升会员转化率。...中移动互联网有限公司融合通信事业部副总经理吴华挚透露,目前中国移动已对18个省10086短信账单进行升级,覆盖3亿用户,升级完后发现用户对短信小程序点击的反馈力比传统有近四倍的提升。...在11月7日举办的天翼智能生态博览会上,小源科技展示了京东智能助手案例(图5),5G消息的内置机器人通过提前设置的肌肤状况问答,层层下行推荐客户选购适合的商品。...融合短信与APP功能的5G消息,太“活”!

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DDD 实战 (4):战略设计之系统上下文和限界上下文

关于它们的说明如下: “加商品到购物车”、“选购接龙商品到购物车”两个用例是因为难以抉择是否考虑增加“购物车”限界上下文来单独存放其归类(一般来说,“购物车”应该属于“订单”上下文的内容,但这里因为有了与...其次,我们再来看“发送短信验证码”用例,因为涉及到跟伴生系统短信平台的接口,这个用例看起来可以放到一个独立上下文中,也可以作为具体调用该用例的上下文(目前只有店铺)的防腐层 ACL 存在。...及其内包含的业务用例,还发现一个问题:“发送订单提醒”属于“订单”上下文,但实际上这个业务行为的变化因素,很可能是我们采用提醒的技术设施扩展、以及技术设施本身的业务规则变化而引起的变化,这和“订单”上下文本身会因为订单管理规则变化而变化...所以,“发送短信验证码”、“发送订单提醒”可以考虑放到一个“消息集成”上下文去。 再次,我们再来看业务用例“获取微信绑定手机号”。...从其职责上来说,“平台集成”这个名称也是合理的,因为其中涉及到的内容,全部跟微信平台有关(公众号信息、微信绑定手机号、短信平台也可以用腾讯云自带的短信 SDK)。

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网站漏洞修复服务商对绕过认证漏洞介绍

普遍的几类认证功能就包含账户密码认证、验证码短信认证、JavaScript数据信息内容认证及服务器端数据信息内容认证这些,但写代码的技术员在涉及到认证方法时很有可能存有缺点造成被绕过,因此小结了下列几类绕过认证的姿态和大伙儿一块探讨探讨...举例说明:a).某系统软件需要选购才可以视频观看,不一样的课程内容以id地址去划分。...b).随后需要根据验证码短信认证真实身份。d).可顺利更改密码登录密码。...基本参数篡改,程序员在写认证程序代码时会很有可能会对验证码短信字段名完成准确性检验,但当验证码短信字段名不会有或者是为空时就立即根据检验。

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面试题64(有1千万条有重复的短信,以文本文件的形式保存,一行一条,也有重复。请用5 分钟时间找出重复出现最多的前10 条短信

1·有1千万条有重复的短信,以文本文件的形式保存,一行一条,也有重复。请用5 分钟时间找出重复出现最多的前10 条短信。? 正确解析如下......解析: 对于本题来说,某些面试者想用数据库的办法实现,首先将文本导入数据库,再利用select 语句的方法得出前10 个短信。但实际上用数据库是绝对满足不了5分钟解决这个条件的。...根据经验,除非是群发的过节短信,否则字数越少的短信,出现重复的概率越高。建议从字数少的短信开始找起,比如一开始搜个字的短信,找出重复出现的top10 并分别记录出现次数,然后搜两个字的,以此类推。...首先,1千万条短信按现在的短信长度将不会超过1GB 空间,使用内存映射文件比较合适,可以一次映射(如果有更大的数据量,可以采用分段映射),由于不需要频繁使用文件I/O 和频繁分配小内存,这将大大提高了數据的加载速度...其次,对每条短信的第i (i 从0到70) 个字母按ASCII码进行分组,也就是创建树。i是树的深度,也是短信第i 个字母。 该问题主要是解决两方面的内容,一是内容加载,二是短信内容的比较。

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【玩转腾讯云】腾讯云GPU型服务器搭建自然语言处理环境

我要做一个中文文本摘要的实验,由于不想在自己的电脑上搭建环境,所以选择了腾讯云GPU服务器,虽然选购的配置不是很高,但是足够使用。...Ubuntu Server 18.04.1 LTS 64位(自动安装GPU驱动) 10.1 430.50 conda python Pytorch 4.7.12 3.7.4 1.4.0 下面是我选购云服务器和安装环境的大概过程...: 1、云服务器选购,选择适合自己需求的服务器,我的实验使用GN6S型号足够了,如果要求较高请选择较高配置。...image.png 根据自己的需要创建安全组: image.png 设置密码: image.png 支付成功后云服务器就选购成功,在控制台看到实例的状态变为 运行中...选择要安装的版本下载镜像然后安装 Pytorch安装 打开链接https://pytorch.org/get-started/locally/ 选择合适的环境复制命令安装 image.png 以上是我选购云服务器和安装环境的简要过程

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数据挖掘:网购评论是真是假?

当你在网上选购商品时,同类的商品成千上万,哪些因素会影响你选购某件商品呢?商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高,用户评论好不好,然后再去下单。...不过,当你在网上选购商品时,同类的商品成千上万,哪些因素会影响你选购某件商品呢?商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高,用户评论好不好,然后再去下单。...有时我们选购商品,经常会发现许多条看起来十分夸张的评论,如某女鞋的商品评论: “超级好看的鞋,随便搭配衣服就觉得自己像女神,又不磨脚,站一天都不会累。下次还来买,赶快上新款哦!”...首先,用文本解析将训练样本中的评论文本内容拆词,在拆词时可以选择忽略缺乏实际意义的代词、感叹词、介词、连词,忽略数字与标点符号。...以上拆词过程相当于把非结构化数据转成了结构化数据,以前的一段文本如今可以用若干列来表示,每列代表一个词,如果文本中出现了该词该列取值为1,否则取值为0。

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