谈起.NET/.NET Core的企业级实战案例，电商项目是典型代表。其中高负载、高并发、高可用性等问题是考核.NET技术性能的重要指标。下面整理的几个电商项目都是国内外著名的真实电商应用系统。
一.前言 模型验证自ASP.NET MVC便有提供，我们可以在Model(DTO)的属性上加上数据注解（Data Annotations）特性，在进入Action之前便会根据数据注解，来验证输入的数据是否合法，下面介绍以下如何统一处理验证并返回错误信息。 二.Action过滤器实现统一验证 我们在判断验证状态时一般会在Action里判断ModelState.IsValid是否为true。 public IActionResult Create([FromBody]CreateOrderDto dto) {
gitee地址：https://gitee.com/CoreUnion/CoreShop
在之前的两篇文章（《EmptyResult & ContentResult》和《FileResult》）我们剖析了EmptyResult、ContentResult和FileResult这三种Acti
课程搜索，用户输入指定课程关键字，可以搜索查询，也可以根据课程类别分类，和类型进行搜索；
在这里我举一个生活中非常普遍的例子——网购来简单说明，网购在我们日常生活中已经是非常普遍了，其实网购中的（商家—菜鸟驿站—买家），就组成了一个非常简单的注册发现逻辑。在我们购买商品之后，需要拿到这件商品，如果是普通的点对点服务，商家直接将商品快递给买家，如果买家临时有事不在家，这个时候将会收货失败。
对于开发电商系统平台的技术有PHP、Java、JSP、ASP.NET、等语言，说句老实话，JSP、ASO.NET、属于比较老的技术语言了，慢慢地被PHP、Java开发技术取代。
随着互联网的发展，越来越多的企业开始将目光投向了外贸市场。而建立一个专业的外贸网站，不仅可以提高企业的知名度和品牌形象，还可以为企业带来更多的商机和利润。在建立外贸网站的过程中，选择合适的建站源码和程序是非常重要的。本文将对外贸建站源码和程序进行对比，以帮助企业选择最适合自己的建站工具。
很多文章和大佬都讲过，渗透测试的本质就是信息收集，收集到的信息越多，发现漏洞的概率越大，这些信息被称为资产。
网站也可以理解为web应用程序，只不过无需用户下载，只要有网络，随时随地都能访问。
如何在宝塔上面新建虚拟主机？在宝塔上面是无法新建虚拟主机的。因为宝塔面板是一款服务器运维管理面板，虚拟主机不能通过宝塔面板来管理。如果是云服务器的，就可以通过宝塔面板来维护管理。
在C#中有时存在着两个嵌套循环的存在，此时可以使用两个Repeater进行循环获取到。
魏艾斯博客曾经写过几篇 windows 服务器的环境包安装教程，比如Windows VPS 服务器一键 phpStudy 安装环境搭建教程，windows VPS 中如何用网站管理助手建立网站和数据库和windows VPS 用宝塔网站助手建立网站和数据库。windows 服务器用来建站的好处是和我们平时本地电脑的系统一样，上手比较快；缺点也很明显，windows 本身系统资源占用较大，内存管理机制远不如 linux，运行起来相对来说慢一些。 无论如何为了给新手们普及服务器架设知识（也是老魏建立这个博客的初
想要做一个网站，可以选择的建站程序有很多种，如PageAdmin、Discuz、zblog等等。每个建站程序都有它独特的优势，如discuz适合一般的论坛社区，zblog则适用于博客类网站，而PageAdmin就是通用性网站系统。
小红书月活跃用户数已经过亿，用户在小红书上通过文字、图片、视频笔记分享生活，并创建相关商品链接，吸引相同爱好的用户进行收藏购买，用户的消费有什么行为特征呢？（小红书面试题）
我们都知道，用户的浏览习惯是从左到右，从上到下。所以一个网站的导航栏至关重要，用户进入你的网站，首先查找的信息就是从导航栏开始。一个用户体验好的导航栏，会增加网站的转化率和回访率。反之，用户会离开你的网站，寻找替代品。
以前在旧版Godaddy商家购买的虚拟主机采用的是官方自己开发的面板（老蒋也忘记叫什么名称），当时如果在新购买的时候选择Windows或者Linux系统，以后在使用过程中希望切换其他的系统直接在面板中切换就可以，感觉是比较方便。但是从2013年开始（Godaddy主机采用新面板带来的竞争优势），Godaddy官方采用主流的cPanel和Plesk面板分别管理Linux和Windows虚拟主机之后，相互之间是不可以切换的。
忙于项目和公司的事情，好久没有写关于数据分析的文章，很多关注我的朋友都在催促我更新。其实，一直都有在想写也在纠结写什么内容的文章，刚好最近做了一个关联销售的项目，这个项目比较易懂，实际用处也比较大，所以这次就写一个关联销售的案例。
有些时候渗透测试搞着搞着就陷入了无解状态，不知道再从哪儿下手了 故对渗透测试思路做个整理，后续有新的见解持续更新
原文作者：Edwin Chen 翻译：Jingzi Zhang 我们最近的Instacart购物车分析比赛中，向Kagglers提出了一个挑战，来预测一个Instacart消费者会再次购买哪些商品并在何时购买。 想象一下，如果，当你用完牛奶时，Instacart已经准备好将牛奶加入你的购物车，或者Instacart已经知道现在是时候再次购买你喜欢的冰激凌了。 这种侧重于理解时间行为模式的问题使得这个问题与普通的项目推荐有所不同，在普通项目推荐中，我们通常假设用户的需求和偏好在短时间内相对固定。 对于Netf
小编现就读于山东师范大学历山学院，大三学生。计算机与科学技术专业。专科毕业于青岛职业技术学院，物联网应用技术专业。
很多时候，卖家做关联销售都是做做样子，心思并没有完全放在这里，都去研究直通车、钻展等工具。对于关联销售，他们仅存的记忆或许就是形式上的那点事情，比如“满就送”、“多加一件包邮”等形式，事实上，这种做法是对有限的页面推广资源的最大浪费――难道随便绑个什么宝贝上去都能一起卖掉吗？他们忽略了关联销售最重要的一个环节，就是卖啥东西，如何定价，才是消费者心理最想要的。本文将带你一起解读女装品类宝贝的关联销售数据。 一、 什么是关联销售 1.1 关联销售的定义 所谓关联销售，就是在原有的基础上尽可能的扩大销售范围和品种
对于程序员，写代码是日常工作。作为他们眼中的电脑通，时常会有亲朋好友，找你给做个网站或者公众号。盛情难却。自己不得不搞。“子非鱼焉知鱼之乐”。按照要求去做，浪费太多精力。
一.脚本要求 启动程序后，让用户输入工资，然后打印商品列表； 允许用户根据商品的编号购买商品； 用户选择商品后，检测余额是否够，够就直接扣款，不够就提醒； 结算购物车，打印已购买商品和余额； 可随时退出程序； 二.涉及Python知识点 注释 变量 用户输入 列表(list) 元组(tuple) 数值运算 IF流程语句 WHILE循环语句 FOR循环语句 三.脚本 #!/usr/bin/env python3 #Author=Guoxh menu=[ ('Iphone 7',6300),
“把啤酒放在尿布旁，有助于提升啤酒销售量”是关联规则推荐的经典案例，今天，和大家聊聊“关联规则推荐”，正文不含任何公式，保证PM弄懂。 一、概念 什么是关联规则（Association Rules）？ 答：关联规则是数据挖掘中的概念，通过分析数据，找到数据之间的关联。电商中经常用来分析购买物品之间的相关性，例如，“购买尿布的用户，有大概率购买啤酒”，这就是一个关联规则。 画外音：如果把买尿布记作A，买啤酒记作B。 “买尿布的用户有较大概率买啤酒”这个关联规则记作A -> B。 什么是关联规则推荐（Assoc
工程架构方向的程序员，看到推荐/搜索/广告等和算法相关的技术，心中或多或少有一丝胆怯。但认真研究之后，发现其实没有这么难。
依赖倒置原则 : 高层模块 不应该 依赖 低层模块 , 二者都应该 依赖其抽象 ; 抽象 不应该 依赖细节 , 细节应该依赖抽象 ;
根据上面第一步的问题，需要用到的字段有：用户ID、商品类别、购买数量、购买时间、那么，其它字段可以设置为隐藏。（注意：为了保证数据的完整性，千万不要删除数据！不需要的数据隐藏即可）。把表1里不需要的字段：auction_id:购买行为编号、property:商品属性隐藏起来：表2的所有字段保留。
步骤： 打印商品内容 引导用户选择商品 验证输入是否合法 将用户选择商品通过choice取出来 如果钱够，用本金saving减去该商品价格 将该商品加入购物车 循环遍历购物车里的商品，购物车存放的是已买商品 product_list=[ ('Mac电脑',9500), ('windows电脑',800), ('法拉利',8800000), ('python入门教程',100), ('华为',6000), ] saving=input('please input
本数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约一百万随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢）。
当下，网站建设已经成为潮流，除了传统的企业网站外，个人建站需求高涨，国内掀起了一股个人网站建设的新风向。不过，要说网站建设，域名和网站空间缺一不可，今天小编就来详细说说怎么购买域名和网站空间。
python购物车优化版本--http://506554897.blog.51cto.com/2823970/1939657
一般都认为，亚马逊的成功要归功于它鼎鼎大名的“一键下单”功能，但“一键下单”的背后，还需要一个成单量极高的智能推荐系统，来驱动消费者不停地在亚马逊上“买!买!买!”。这就是用户点击分析、机器学习和个性化推荐的综合力量。本文的目的，正是回顾亚马逊这个以成单率著称的个性化推荐系统的发展历程。 本文作者是2003年那篇“久经考验”的亚马逊推荐系统论文的作者，他们在这里分享的是这篇经典论文发布后的新发现与新见解。如果你想阅读这篇经典论文，请在公众号会话回复“亚马逊”，即可获得完整论文。 作者 | Brent
随着电商平台数据量的不断积累，通过数据分析，挖掘消费者的潜在需求、消费偏好成为平台运营过程中的重要环节。
很多网站都具备了内容推荐的功能，不仅是像B2C电子商务类的卓越的图书推荐，也包括兴趣类网站像豆瓣的豆瓣猜等。这类功能无疑在帮助用户发现需求，促进商品购买和服务应用方面起到了显著性的效果。那么这类的推荐是怎么得到的呢？其实跟网站数据分析不无相关，我们可以来简单看一下它的原理和实现。 关联推荐在营销上被分为两类： 向上营销(Up Marketing)：根据既有客户过去的消费喜好，提供更高价值或者其他用以加强其原有功能或者用途的产品或服务。 交叉营销(Cross Marketing)：从客户的购
iOS内付费的功能对于一个app来说是非常重要的，如果在这一环节出了一些致命的问题，那就很可能会影响app的推广和公司的利益了。
导读：大数据时代的到来，对产品经理提出了更加严格的数据分析要求。一个懂数据分析的产品经理可以利用数据驱动产品设计优化，并提升客户体验。那么，产品经理到底该关注哪些数据呢？小产品如何运用A/B测试？产品经理该如何学习数据分析呢？ 本文根据GrowingIO创始人&CEO张溪梦与产品经理在线交流问题整理编辑，希望对产品经理提升数据分析能力有较好的帮助。 如何获取数据，获取什么样的数据？ Q1：一个电商平台，应该着重关注什么数据，怎样设计数据后台？ A1：电商数据的核心指标一般有：GMV，Transations（
智能推荐和泛的营销完全不同，后者是将产品卖给客户作为最终目标；而智能推荐是以“客户需求”为导向的，是给客户带来价值的。常见的如淘宝的 “你可能还喜欢”，亚马逊的 “购买此商品的用户也购买了” 便是实例。本文就将详细介绍如何用Python实现智能推荐算法，主要将分为两个部分：
作者：尹非凡 没有一点点防备，微信官方周边店 WeStore 突然宣布放弃内部直供，面向全国开放了。 如果你每天都能从门前经过，你会觉得，这家隐藏在广州 T.I.T 微信总部的线下门店其实并没有好逛的，因为厚重的玻璃门让你根本看不清里面卖的是什么。 不过这不是重点。 事实上，当你跟随 WeStore 全国开放的脚步，关注它的小程序和电商功能。你会发现，微信可能正在用 WeStore 去探索整个社交电商的新玩法。 而其中，除了「品牌精品店」的升级，还包括鲜被关注的两个小程序悄然上线，它们是「好友优选」、「稍后
name = "gaowang" pwd = "123.abc" list_he=[] #定义空列表，后面接收 for i in range(3): username = input("请输入您的账号:") password = input("请输入您的密码:") if username == name and password == pwd: #判断帐号与密码是否符合 print("恭喜，%s,登陆成功，欢迎您" % username)
在19年9月下旬结束的"安泰杯"跨境电商智能算法大赛中，来自京东零售的法国南部队伍成功从1960支队伍中脱颖而出，在复赛阶段成功逆袭到第一，并通过答辩获得冠军。在接近2千只参赛队伍中他们如何取胜，并成功压制住植物的反击，他们获胜方案又有什么可取之处？本文将会给出完整的赛题解析和解题方案介绍。
题目要求：我们根据父母的购物行为预测儿童的信息，或者根据儿童的年龄预测父母的行为。
上周有粉丝私信老shi想要找推荐系统相关的论文，刚好这两天老shi无意中在b站上观看了国内某知名大学教授关于目前博士生就业问题相关论文解说的视频，感觉很有意思，就萌生了给大家翻译一篇经典的推荐系统论文的想法。本期课程老shi决定给大家带来一篇2003年亚马逊曾经发表过的论文《Amazon.com Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering》翻译，这篇论文可谓是一篇比较早的经典的基于Item-to-Item（商品-商品）的协同过滤论文了。废话不多说，马上进入正题。
之外的消费者要消费的其他一切商品。用商品 2 代表除商品 1 之外的消费者要消费的其他一切东西的假设就是复合商品假说。
在电商系统中，为了推荐自己的品牌和吸引用户量，那么会推出一个产品，这个产品只能被一个用户购买，如果一个用户正在购买时，其他用户点击购买的时候，则告知该用户，商品已经售出。
多年以来电子商务业务快速发展，尤其是移动客户端发展迅猛，移动互联网时代的到来让原本就方便快捷的网上购物变得更加便利，而淘宝作为国内最大的电商交易平台更是具有巨大的流量优势。
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