618要来了,小伙伴是不是都在忙着加班,备战活动呢?特别是活动监控,每次活动领导都一次次催监控数据,搞得人紧张兮兮。 那么,到底活动监控该怎么做呢?就拿上个月我司刚做过的一个小活动举个例子吧。...这个活动是一个很简单的全民派福利活动。从5月10日开始到5月31日,用户登录APP后可以领一张优惠券,优惠券在5月内都有效,满400减80呢。 活动好简单呀!...因此可以参照之前的活动数据,看看每日参与分布。 找到4月份类似的活动为参考。当时有80万人参加,在4月12日到4月30日,活动参与数据如下表所示。...很有可能是这个活动本身设计的不好。比如就有小哥哥说:4月份活动效果好,是因为领的是满100减20。...嗯嗯,听着好有道理,但是眼下木已成舟,临时改规则,不但额外增加开发负担,而且对已经参加过活动的用户不公平,会被投诉的。眼下也只能救救急了。至于是不是因为券的问题导致的,得等事后再分析了。
从 7 天促销活动看国际化开发中的时区问题 一个真实的问题案例 某平台推出全球同步的 7 天体验包活动,却出现两个问题: 法兰克福用户领取后,系统提前提示过期 新加坡用户与中国用户同时领取,体验包失效时间不同步...前端怎么处理时间显示 前端的核心任务是让用户看到熟悉的本地时间,关键步骤: 拿到统一时间:后端返回 UTC 格式的活动时间(如2025-08-01T00:00:00Z) 知道用户时区:根据用户选择的站点...基于 UTC 的时间逻辑判断 所有时间规则校验(如权益有效期、活动参与时段等)均在服务器端使用 UTC 时间进行计算,完全摒弃前端传递的时间参数,避免用户篡改本地时间绕过规则,同时也不受冬令时和夏令时切换的影响
一、背景 官网商城在双11、双12等大促期间运营同学会精心设计许多给到用户福利的促销活动,当促销活动花样越来越多后就会涉及到很多的运营配置工作(如指定活动有效期,指定活动启停状态,指定活动参与商品等等)...在前序的促销系列文章我们介绍了[计价中心的建设],计价中心统一收口了所有的优惠价的计算能力,因此我们只要让计价中心能提供「提前」的能力即可。...如果需体验大促期间整个官网商城的所有氛围,可能涉及改动的点较为多,比如大促宣传活动页面、专属聚合类商品页面,简化版的只关注整个购物下单流程。 整个穿越过程是否需要真的要真实创建订单?...四、最后 本文介绍的时光机相关能力主要应用在官网商城,但并不局限于电商场景,时光机模块在设计的时候就没有与某个具体业务耦合,因此对于其他一些业务场景也可以适用或者有一些借鉴意义。...作者:vivo官网商城开发团队-Wei Fuping
一、背景 官网商城在双11、双12等大促期间运营同学会精心设计许多给到用户福利的促销活动,当促销活动花样越来越多后就会涉及到很多的运营配置工作(如指定活动有效期,指定活动启停状态,指定活动参与商品等等)...在前序的促销系列文章我们介绍了计价中心的建设,计价中心统一收口了所有的优惠价的计算能力,因此我们只要让计价中心能提供「提前」的能力即可。...如果需体验大促期间整个官网商城的所有氛围,可能涉及改动的点较为多,比如大促宣传活动页面、专属聚合类商品页面,简化版的只关注整个购物下单流程。 整个穿越过程是否需要真的要真实创建订单?...由于穿越时光后,用户的下单时间和确认订单的时间是一致的,因此确认订单页的所有优惠及最终的价格是真正的所见即所得,无需真实下单即可获知所有优惠活动信息 所以在提交订单的时候建议直接阻断并提醒用户“您当前处于时空穿越
一、背景作为前端开发者,限时促销活动往往成为系统性能的严峻考验,我们期待流量高峰带来的业务增长的同时,还要时刻注意系统崩溃带来的技术风险。...本文将详细记录我们如何使用 AI 协作开发,生成高质量的Mock数据,完成在线商城限时促销活动的压力测试实战,希望能为面临类似挑战的团队提供参考。...二、项目背景与协作目标2.1 业务场景分析我们的项目是一个大型在线电商平台的限时促销活动,主要业务场景包括:商品秒杀:特定时间段内限量特价商品抢购。高并发访问:预计瞬时流量可达10万QPS。...}优化后的性能测试结果显示显著改善:并发用户数优化前响应时间(ms)优化后响应时间(ms)提升比例(%)1001258730.450047228340.010001,24569244八、结语在电商限时促销活动的技术挑战中...阅读本文,开发者会有以下收获:如何使用 AI 工具进行前端项目开发的完整流程高并发场景下的性能优化策略和实践方法压力测试系统的设计思路和实现技巧AI 协作开发模式在实际项目中的应用价值实践证明,AI 工具并非简单的
问题:费时费力的花钱举办了一场打折优惠促销活动,可是零售商家如何知道活动办得好不好?...面对打折、满减、优惠券、代金券、大抽奖、储值卡等等形形色色的促销形式,商家该怎样评判每次促销活动的成功与否、收益如何呢? 今天我们用3个典型的活动分析场景,拆解活动效果量化的数据分析思路。...分别针对单个活动成果、活动前后销售影响、投入产出收益,再现零售企业促销活动的基本分析框架。 1、活动业绩 活动业绩主要用于单个活动的成果监控/复盘。围绕着目标达成情况,考量活动是否满足业务预期。...根据基础等式:销售额=客单价*销售量,促销活动的核心目标基本围绕着客单价和销售量。...假设当月不举办促销活动,正常的销量和价格带来的收益(一般为销售额或者利润)为A1,举办该促销活动的收益为A2。
每天都会发布相关的促销活动,来勾起消费者的购物欲望;每逢佳节还会进行大量的让利惠民,来促进全民狂欢。...因为大家都对电商这个大领域很熟悉了,所以我划分出一个促销中心/子域来支撑订单核心域的促销活动,也就不用解释了。...由于每个促销手段都有自己的促销规则,所以使用设计模式中的策略模式来封装这个变化点。 梳理业务场景 从京东帮助中心了解到,所有的促销活动都是在买家下单时,进行递减相应商品金额的。...买家在下单时,会对订单进行相应促销活动的验证,因此促销聚合根需要提供一个验证促销手段的规则。...梳理领域模型 通过前面的浅析,从战略上大致了解了促销子域,就是对指定订单的商品应用买家指定的优惠。在战术上,DDD提供了很多的工具:聚合、实体、值对象、工厂、仓储、领域服务、领域事件等等。
年少时,课程比较少,与几个室友,看到优惠就点击,看到促销就抢购,遇到双十一还找人代替抢购,只需花10-20元不等就可以请专业刷单代抢成功抢到价值上百元的东西,不到五分之一的价格,很是划算(当然随着这个行业的壮大...,也有被骗的时候:)) 由几百到几百万 那个时候不懂商家的业务安全,不知电商行业老板、O2O行业老板、P2P行业老板、游戏行业老板、支付行业老板们的苦水,天真的以为既然是优惠就是商家愿意花这个成本在促销上的...针对电商、O2O、P2P、游戏、支付等行业在促销活动中恶意刷取优惠福利这样一种“薅羊毛”行为的团队,我们叫做“羊毛党”。一不小心,企业就会蒙受像上述截图那些案例里的经济损失。 “羊毛党”获益图示 ?...“羊毛党”有选择性的参加线上的活动,从而以相对较低或者零成本获取物质上的优惠,他们的行为距离欺诈只有一步之遥,他们严重破环了活动的目的、侵占了活动的资源,使得企业获取用户的成本在提升、损坏企业口碑和形象...天御有活动防刷、注册保护、登录保护、消息过滤、图片鉴黄、验证码、反欺诈几大服务,其中天御活动防刷服务针对电商、O2O、P2P、游戏等不同行业的营销和支付场景的恶意行为,具备风险拦截和识别的能力。
最近两天,关于湖北购车最高补贴9万元超级大促销席卷朋友圈和社交平台,很多的消费者参加了这个大促销活动,很多4S店表示目前已经无法接单,连展车都卖掉了。
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AI应用开发是将人工智能技术与实际业务场景结合,构建具有智能决策、自动学习或感知能力的应用系统。...它融合了传统软件开发与机器学习、深度学习等AI技术,以下是其核心要素和流程: 一、AI应用的核心技术栈 基础框架 机器学习:Scikit-learn、XGBoost、LightGBM 深度学习:TensorFlow...Platform、Azure ML 二、AI应用开发的典型流程 问题定义与数据准备 明确AI要解决的核心问题(如分类、预测、生成等) 数据采集(爬虫、API、传感器等)、清洗(去噪、补全)、标注...AI应用 以下是一个基于预训练模型的文本分类应用,可识别文本情感(正面/负面): 四、AI应用开发的挑战 数据质量:模型性能高度依赖数据的准确性和代表性 计算资源:深度学习模型训练需要大量GPU算力 伦理与合规...) 预测分析(金融风控、需求预测) AI应用开发的核心是"以问题为导向",而非盲目堆砌技术——先明确业务痛点,再选择合适的AI技术落地。
一、 活动定位与核心亮点 本活动为腾讯会议针对特定高级账号产品的限时促销,核心机制为“买赠”。...二、 活动应用场景 目标受众:计划在活动期间内新购腾讯会议年度专业版(100人会议规模)高级账号或年度/月度商业版(300人会议规模,6个账号起)高级账号的个人用户或企业组织超管。...三、 活动框架与规则详情 活动基本参数 活动时间:2025年2月15日0点 至 2025年3月14日23:59。 参与条件:仅限在上述时间内成功支付的指定产品新购订单。 奖励结构与发放规则 1....活动期间,三类会员卡总名额各限量500个,先到先得。 互斥规则:本活动不与其他任何低价、优惠活动同享。已通过其他渠道获得老客优惠券的专业版用户无法参与本活动。...奖励次数:单个用户或组织(以企业ID为准)在活动期间仅能获得1次奖励,不叠加。 订单限制:参与活动的订单不支持退费/降配,否则腾讯会议有权收回已赠资源。
今天我们来看看促销活动的管理,在这个模块中,会有许多涉及到脚手架本身的修改,在这个过程中可以加深我们对这个脚手架的理解。 先来看看最终效果图吧: 这个页面上,你看到的所有功能按钮,均已实现。...接下来就是活动促销表了,这个没啥好说的,直接开整就行了: 2....服务端接口 接下来我们来看看服务端接口的开发。 我们在 admin 模块中,新建 ActivityController,来准备开发活动相关的接口。 3.1 常规 CRUD 首先是常规的 CRUD。...前端页面开发 接下来开发前端页面。...4.1 请求接口 首先我们来开发请求接口,还是老规矩,新建一个 src/api/activity/index.js 文件,内容如下: // 查询所有的活动信息 export function listActivity
关于活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估前篇是《活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估——特征工程篇(一)》是把给入模型时特征加工的方式列举一下,本篇是想简单总结如何评价一个活动营销方式的好坏...如果将活动变成了机器学习模型中的一个特征,如《活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估——特征工程篇(一)》所述,有很多种方式,那么,活动变成模型的特征之后,活动好坏与优劣,就是评价这个特征的重要性了...,直接看线性回归的系数就可以判断,来稍稍回忆一下 《重复事件(表现形态:活跃、留存、复购)建模(生存分析)的案例学习笔记》中的一个案例,文章的【1.3.2 PWP-GT 重复事件建模在看点业务中的实际应用...,而且科学的,之前有记录为: 因果推断笔记——入门学习因果推断在智能营销、补贴的通用框架(十一) 腾讯看点分享的【2-1观测数据因果推断应用-启动重置体验分析】文章中,比较明确的将实验、观测数据进行拆分...2.3 DID与合成控制 直接参考:因果推断笔记——入门学习因果推断在智能营销、补贴的通用框架(十一) 主要贴一些案例上来,当然案例不是营销方式的,但是不影响方法本身,可以迁移应用在评估上。
本系列旨在挖掘活动、节假日、促销、优惠券、积分等营销权益因果效应评估,目前规划两个篇幅: 第一篇:会收集活动、节假日、促销等营销权益在做一些建模项目中,可以构造成为的特征工程方式 第二篇:使用各类模型、...2 [竞赛] 天池新人实战赛o2o优惠券使用预测 本节参考文献: 干货 | 谈谈我是如何入门这场 AI 大赛的 比赛第一名方案: wepe/O2O-Coupon-Usage-Forecast 2.1...团队分享:https://github.com/luoda888/CCF2018-Top2-Demand-Forecast 整体活动特征是marketing表中所述全场活动,对整体销量影响极大,这部分特征由于我们数据集构造并没有连续划窗...,所以我们并没有直接将其放入特征中,而是对历史销量进行平滑,平滑掉全场大促的活动对模型的偏移。...BDCI 2019乘用车细分市场销量预测 答辩视频: https://www.bilibili.com/video/av843991939/ 文章: CCF BDCI 乘用车销量预测 冠军方案 活动类特征比较少
iOS开发中活动视图控制器UIActivityViewController的应用 在iOS开发中,UIActivityViewController常用来弹出分享面板,其实除了用来社会化分享,UIActivityViewController...还有一大应用是用来进行自定义行为。...先看如下示例代码: //活动内容 NSString * content = @"活动的内容"; //活动的url NSURL * url = [NSURL URLWithString...YES,会接着执行这个方法,开发者可以做些活动处理的准备 - (void)prepareWithActivityItems:(NSArray *)activityItems; //子类实现 返回一个视图控制器作为处理活动的模态视图...或者返回nil,则会执行这个方法来处理活动 活动处理完成后需要调用activityDidFinish方法 - (void)performActivity; //活动处理完成后需要调用这个方法 之后会通知
怎么想、怎么做,全在乎自己「不断实践中寻找适合自己的大道」 后端应用级开发者该如何拥抱 AI GC?就是在这样的一个大的浪潮下,我们的传统的应用级开发者。...再往下看 3 AI原生应用 不管是ToB还是ToC,这块儿是大量机会,给到我们这些传统做互联网、科技公司、应用开发公司包括科技创业公司,就有我们应用开发者大量的机会存在。...然后你只需要借助AI把你的创意变成相应的应用。所以说在这个时候其实是有大量的职业机会或大量应用开发的机会存在,也是说我们传统的应用开发者去快速转型跟上这个赛道的一个绝佳机会。...传统的应用开发者在转型做 AI GC 有 AI 软件工程师,即做 AI 应用,还不过瘾,还想去深度的话,那可能就是偏向了我们的 AI 本身开发,类似我们的视觉工程开发,然后自然语言开发,机器学习等,这都是我们的一些转型职业机会...然后我们要学会使用 AI。 应用级开发者,所谓的学会使用 AI,那和一般用户的使用 AI 还不一样。
关注公众号的盆友应该了解,我一直是在做一些AI应用层技术上的一些研究,这也是大部分人能够入局AI,了解AI的很好的方式,通过实战,从应用层开始,从自己做第一个AI应用开始,慢慢的就可以更加深入的了解。...这也是我以前学习互联网技术的学习方式,遥想当年,还在大学的我,对互联网充满好奇,也想自己做一个个人主页,于是,从HTML开始学,然后是CSS, 然后是后端开发,linux,系统架构等等,一直到现在成为一个资深的架构师...但目前AI学习对于很多人来讲,有一个最大的门槛,就是你连访问这些官方AI都如此的困难,而我因为自己的一个地理上的优势,比较方便使用各种最新的,流行的AI技术,并在此基础上,搭建了国内体验站 (https...经过了一段时间的沉淀,我总结和实现了以下的一些应用方向: 对于这几个方向,基于目前2个多月的系统稳定运行的积累,现在把这些能力通过标准的API开放出来,希望能够帮助更多的人进行AI的应用开发,具体包括以下四大方向和...可以方便搭建自己的chatGPT系统 二、midjourney画图的能力 以文生图api 以图生文api Blend合成图片api 获取图片seed api 体验站系统中的画图功能,都是基于此API开发
AI大模型时代来了,程序员们纷纷入坑AI应用开发,可是苦于AI教程良莠不齐,往往花费了大量时间精力和金钱,却仍然过其门而不入。...有鉴于此,博主开始连载AI应用开发教程《15天学会AI应用开发》,帮助大家快速掌握AI应用开发技能,不掉坑、不迷路、有收获。...一、学习AI应用开发的四大困难 在入坑AI应用开发之时,孤立无援的开发者面对着下列四个拦路虎: 1、个人电脑跑不动AI大模型应用。...2、AI开发环境的软件版本兼容性。多数AI应用基于Python开发环境,但Python版本过低或者过高都会导致依赖的AI库无法正常运行。 3、在线AI大模型的Token高消耗。...所以个人电脑应付基础的AI应用开发已经足够,内存仅需8-16G,也不要GPU,就跟平常使用IDEA开发Java程序一样,无需担心电脑配置带不动AI应用。
轻量应用服务器的出现,不仅为开发者提供了便捷的开发环境,也为企业带来了更高效的资源利用和成本控制。...(如个人博客、电商网站、简易业务系统等) 适用于复杂应用(如大数据分析、AI计算、大型企业网站等) 管理方式 提供简化管理界面,适合没有运维人员的小团队 提供完整管理控制台,适合需要高度自定义的企业级应用...提高开发效率 电商公司团队的开发人员能够将更多精力集中在平台功能开发和业务拓展上,而不是在服务器配置、操作系统安装、应用部署等繁琐任务上。...例如,在大型促销活动期间,平台的访问量大幅增加,轻量应用服务器能够自动扩展 计算资源 确保在流量激增的情况下,平台仍能平稳运行,不会出现崩溃或响应缓慢的问题。...流量高峰响应:在大型促销活动中,平台的访问量最高增加了300%以上,但由于轻量应用服务器的自动伸缩,平台在无须人工干预的情况下,成功应对了这一挑战。