除了复购率的计算，接下来在原有数仓已经搭建成功的基础上，尝试着来完成 GMV 的计算任务，巩固知识的同时也体会下真实的工作内容。下面讲解和分析具体的作业内容。...作业内容 计算 GMV（成交总额），需要计算的字段如图所示，包含付款和未付款部分；最终将结果导出到 MySQL。 ? 要求：独立编写为 Shell 脚本，使用 Azkaban 进行自动化调度。...经过分析，发现 GMV 的计算，可以基于用户行为宽表来进行。 ? 统计日期，可以通过当前时间来确定。订单数量只需要统计下单次数，订单总金额统计下单金额，当日支付金额统计支付金额即可。
GMV（成交总额）是衡量平台竞争力（市场占有率）的核心指标。一般电商平台GMV的计算公式为：GMV=销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额，即GMV为已付款订单和未付款订单两者之和。...GMV虽然不是实际的交易数据，但同样可以作为参考依据，因为只顾客点击了购买，无论有没有实际购买，都是统计在GMV里面的。...可以用GMV来研究顾客的购买意向，顾客买了之后发生退单的比率，GMV与实际成交额的比率等等。...决定GMV的主要有二个因素： 1、用户平均质量流量指标（用户数等） 2、转化指标（APP对用户生活渗透率） 关于用户平均质量流量指标（用户数等） 很好理解，对于大体量应用，如果是无差别抓取的用户，用户平均质量会有差别...可见获取流量和用户是电商卖家运营的重中之重，也是提升GMV的关键。
GVM 所谓的 GMV，是 Gross Merchandise Volume 的简称。只要是订单，不管消费者是否付款、卖家是否发货、是否退货，都可放进 GMV 这个"大箩筐"里。...电商是很在意 GMV 的，拼多多的优惠券事故，估计就能产生不少 GMV。 根据 GMV 的统计方法，如果有人让你帮忙刷 GMV，你就可以一直下单，然后一直退款。
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
QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词，外行看起来很牛X，实际上对程序员来说都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。 QPS Queries Per Second，每秒查询数。...GMV，是 Gross Merchandise Volume 的简称。只要是订单，不管消费者是否付款、卖家是否发货、是否退货，都可放进 GMV 。
QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词，外行看起来很牛X，实际上每个程序员都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。 QPS Queries Per Second，每秒查询数。...GMV，是 Gross Merchandise Volume 的简称。只要是订单，不管消费者是否付款、卖家是否发货、是否退货，都可放进 GMV 。
QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词，外行看起来很牛X，实际上每个程序员都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。 QPS Queries Per Second，每秒查询数。...响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间,即从客户端发起请求到收到服务器响应结果的时间 GMV Gross Merchandise Volume 的简称。...只要是订单，不管消费者是否付款、卖家是否发货、是否退货，都可放进 GMV 。 RPS RPS 代表吞吐率，即 Requests Per Second 的缩写。...为什么要找最佳线程数 过多的线程只会造成，更多的内存开销，更多的CPU开销，但是对提升QPS确毫无帮助 找到最佳线程数后通过简单的设置，可以让web系统更加稳定，得到最高，最稳定的QPS输出...假设一个RT是80ms,则可以很容易的计算出QPS,QPS = 1000/80 = 12.5 多线程场景，如果把服务端的线程数提升到2，那么整个系统的QPS则为 2*（1000/80） = 25, 可见
因为在不断的嵌套查询中，已经无法很好地利用现有的索引提升查询效率，索引把中间结果保存到临时表中，然后重建索引，再通过临时表进行后续的数据操作。
高性能网站架构方案（一）——MySQL提升 原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、Mysql响应速度提升——HandlerSocket 1、概述 HandlerSocket作为Mysql...二、MySQL稳定性提升——主从复制 1、概述 主从复制用于切分查询的负荷，通常一主多从，主数据库用于处理增删改的操作，并负责将数据同步给从库；从数据库负责处理读的操作，并且制定一定的分配规则，保证每次读操作均衡分配给不同的从库
大模型训练故障恢复效率提升方案背景挑战当前大型机器学习模型（如生成式语言模型或视觉语言模型）的训练需要分布在数千甚至数万个GPU上。即使采用如此大规模的并行处理，训练过程仍经常持续数月。...创新解决方案研究团队提出名为Gemini的检查点方案，将检查点存储在参与模型训练的机器CPU内存中，而非远程存储。...这使得检查点保存和检索效率大幅提升，甚至可以每个训练步骤后都执行检查点保存，从而显著减少故障导致的训练回退。...技术架构优势实现检查点保存与训练通信流量的高效共存通过分层存储策略支持故障恢复、迁移学习和模型调试等多重需求在保证训练效率的同时显著提升系统容错能力该方案为大规模分布式机器学习训练提供了更可靠的故障恢复机制...，对提升训练效率和资源利用率具有重要意义。
大模型训练中的高效故障恢复方案在当今大规模机器学习模型（如生成式语言模型或视觉语言模型）的训练过程中，通常需要部署数千甚至数万台GPU设备。即使采用如此大规模的并行计算，训练过程仍可能持续数月。...面对频繁发生的硬件/软件故障（每天多次），传统检查点方案存在明显缺陷。...现有挑战传统方案将模型状态定期保存至网络存储服务器，导致：每次检查点操作耗时30-40分钟，通常每3小时执行一次故障发生时可能损失数小时训练进度检查点恢复需要额外10-20分钟Gemini系统创新提出的...内存缓冲区采用双缓冲区分块流水线传输技术实现检查点传输与训练计算的并行执行三级检索机制：优先从本地CPU内存恢复次选同组其他节点内存最后回退到远程存储性能表现在三种主流大语言模型训练测试中：实现每次迭代的实时检查点保存相比最优基线方案减少...92%的故障恢复时间检查点操作对正常训练流量的影响可忽略不计三种检查点方案的故障恢复时间对比（蓝色：基础远程存储方案，橙色：优化远程存储方案，绿色：Gemini系统）该技术已发表于ACM操作系统原理研讨会
传统容错方案依赖网络存储服务器定期保存模型状态检查点（通常每3小时一次），但存在两个显著缺陷：1）向远程存储写入检查点需30-40分钟；2）故障后恢复检查点需额外10-20分钟。...GPU内存采用双缓冲机制：当一半缓冲区向CPU传输数据时，另一半接收新检查点数据检查点分块传输以避免GPU内存溢出性能验证在三种主流大语言模型训练中测试支持每次训练迭代后进行检查点保存相比优化后的远程存储方案...，故障恢复时间减少92%检查点写入耗时从30分钟降至秒级实验数据表明，该方案特别适合需要长期训练的超大规模模型场景。
在这些多种多样的跨端诉求基础上，相对应的，是百花齐放的跨端方案。主流跨端开发方案跨端方案或多或少都能过起到研发降本增效的作用，方案各自有其优劣势。...目前市面上主流跨端开发方案有以下4种：1、以 Web 为基础的 H5 Hybrid 方案这类方案简单来说就是用网页来跨端。...但从前端开发视角看，Flutter更像是一个Native开发方案而非跨端方案（虽然其实是跨 Android/iOS 的）。...4、小程序运行时方案这个方案可以说是笔者认为目前性价比最高的方案，没有之一。...跨端开发的本质是实现降本增效，在对于业务支撑做新的技术方案选型的同时，更重要的是如何让这种提效真的长治久安，让我们的提效不会变成从一个新方案跳到另外一个新方案。
Axial attention最近被提出作为将注意力应用于多维数据时的一种有效解决方案。
GMV、营收双增长 据财报数据显示，有赞前三季度共实现营业收入13.07亿元，同比增长65.4%；有赞服务商家的GMV达到723亿元，同比增长达90%；新增付费商家数量为45328家，同比增长22%。...从财报来看，无论是GMV还是营收的增长，有赞均表现亮眼。 有赞的业绩之所以能保持高增长，与前三季度入驻有赞的付费商家以及接入的流量平台增多不无关系。...比如，在门店数字化方面，今年以来有赞帮助王府井26家门店落地了“一店一策”的个性化营销方案，为其门店打开了线上引流获客渠道。...比如，有赞担保为消费者打造安全放心的网上购物环境，促进了消费者下单购买率，提升了使用这一服务商家的销售额。据了解，有赞担保年度保障订单数超2.5亿笔，服务商家超50万。...有赞的多平台布局，为商家提供了更多差异化的延伸服务，总体提升了平台的变现能力。 亏损拖累仍存 不过，有赞营收虽表现亮眼，但亏损态势依旧。
网页的性能，大部分情况下是影响用户使用体验的第一要素，特别是对于很多电商、金融网站，可能几秒的性能提升就意味着更大的转化率和收益。 所以优化网页的性能，一直是前端工程师最热衷的工作之一。...数据预取 那么， 如果可以预取网页上所需的资源文件，也就是在用户访问这些页面之前就获取它们，这将给网页带来巨大的性能提升。 数据预取后，网页在可以正常显示之前只剩下了评估、布局和渲染工作了。...私有预取代理方案 为了实现更安全隐私的数据预取，Google 提出了一种新的数据预取方案：Private prefetch proxy（私有预取代理），Google Search 已经实施了这项方案，导航的...LCP 预计有 20%-30% 的提升！...目前，Chrome 会限制只有用户没有 Cookie 或其他本地状态的网站才能使用私有预取代理方案。
提效的第三种选择 为了提升效率，企业通常会有以下2种选择。 一是直接增加人工。但这会为企业增加更多的人力成本和培训负担。 二是部署新的系统。
| 导语开启opcache提升PHP性能 介绍 OPcache通过将 PHP 脚本预编译的字节码存储到共享内存中来提升 PHP 的性能， 存储预编译字节码的好处就是 省去了每次加载和解析 PHP 脚本的开销...opcahe这个扩展不是默认开启的，很容易被大家遗忘，如果你想继续提升你PHP系统的性能，在实践代码优化，分布式，轻重分离，缓存等等之后，恰好又忘记了开启opcahe，那么恭喜你，它一定会给你惊喜的。...或者你还什么都没做，想快速提升系统性能，那就更合适了 安装 如果你使用的就是PHP7，并且在编译的时候就开启了opcache --enable-opcache 可以通过phpinfo查看，后面所需要用到的各种路径也可以通过...php-fpm -m 或者php -m 来查看是否加载成功 [Zend Modules] Zend OPcache 到此为止你的PHP就开启强大的opcache功能，就PHP7而已，一般性能能达到5-10倍的提升...PHP的优势在于学习门槛低，开发效率高，况且PHP7作为最新版本的，已经显著提升了性能，在项目的初期优势非常明显，等度过了初期的后续是继续优化PHP架构，还是换成运行更快的语言如Go就看各位具体项目的情况了
问题：请计算商城中2021年每月的GMV，输出GMV大于10w的每月GMV，值保留到整数。 注：GMV为已付款订单和未付款订单两者之和。结果按GMV升序排序。...= 2 2021年的记录：and YEAR(event_time) = 2021 按月份分组：group by DATE_FORMAT(event_time, "%Y-%m") 计算GMV：(sum(total_amount...) as GMV 保留整数：ROUND(x, 0) 筛选GMV大于10w的分组：having GMV > 100000 · 代码 select DATE_FORMAT(event_time, "%Y-%...m") as `month`, round(sum(total_amount), 0) as GMV from tb_order_overall where status !...= 2 and YEAR(event_time) = 2021 group by `month` having GMV > 100000 order by GMV;
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