京东商城通过深度分析8000多万用户的真实购买行为，通过一系列的数据，揭秘网购群体的购物习惯。其中有不少统计是非常有趣的。...数据显示，全国最需求“补水”的地方是北京，因为北京人购买加湿器的比例最高，而在节能电器的选择上，精明的广东人则领跑全国。 ?...而女性用户比较追求生活细节，在网购时也会偏爱购买零食，100位网购果蔬消毒机的女性中就有34位购买了黄飞鸿花生。...小结： 通过一组组趣味十足的数据对比，京东商城全景呈现了8000多万网购人群的购物习惯和生活喜好，数据背后反应的地区差异和男女差异既妙趣横生又兼具消费指导性。...同时，如此精准的分析也体现了京东商城在数据挖掘方面的实力，也有利于京东商城在新的一年推出更多创新的营销方式和更优质的服务，未来京东网购将变得更加简单、快乐。
相信很多人都曾面临过自己的订单信息泄露引起的诈骗或者骚扰电话、典型的机票改签骗局、订单退款骗局等等。...每次大家都很愤怒的认为电商平台在出卖自己的信息，然而事实上是怎样，我想从我负责订单信息泄露两年的实际经历来谈谈我的看法。 要了解订单究竟从哪里泄露的，要看整个产业的流转情况。...所以针对这个情况，我们做了两件事，一是要求所有的软件系统都必须经过我们的安全测试，否则不给接口，在这一关做一层控制，但这也还不够，因为有些比如快递打印系统，是不需要直接调用我们的接口的，另外即使做了代码的检查...二、用户环节 用户自身的问题属于第二个比较突出的问题。能在这里看这篇文章的，对自身的安全都有防范意识，但对于小白用户，这就是一个比较突出的问题。...这里我要提的几个点，一是主要漏洞：防扫号、SQL注入、越权/遍历问题、搜索引擎爬取，对这一类漏洞的防范，就看企业的基本功了，生产新上线的系统有没有经过代码审计、渗透和扫描。
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本文是「大型网站技术架构 - 核心原理与案例分析」 第 12 章的学习笔记，感兴趣的朋友可以去购买 目录： 秒杀活动的技术挑战 秒杀活动的应对策略 秒杀系统架构设计 一、秒杀活动的技术挑战 场景： 某网站秒杀活动推出...1 件商品，预计吸引 10000 人参加，及最大并发请求数 10000 1.1 对现有业务的冲击 秒杀活动作为网站业务的附加活动，具有持续时间短、并发访问量大的特点。...1.2 高并发下的应用、数据库负载 参与秒杀活动的用户，会在秒杀开始前，不断刷新浏览器。 如果按照正常访问应用服务器、连接数据库将对它们造成极大负载压力。...1.3 突增的网路及服务器带宽 假定秒杀活动页面大小 200k ，则在活动期间需要的网络和服务器带宽为 2G(200k * 10000)。这超过网站平时使用的带宽。...秒杀开始时生成新的 JavaScript为不见并被用户浏览器加载，打到控制秒杀页面展示的目的。
客服：是这样的这件商品涉及甲醛超标，会对皮肤有影响。我们要退款给你。 我：好的，你退到我的京东账户里吧。 客服：我们退不进去，我们只能退到支付宝账户里，你把你的支付宝账户给我 我：行，是一个邮箱。...我：好吧，我先挂了 收到了所谓客服发我的二维码，扫了下是一个京东的登录框，你明白的。这9成是个钓鱼网站。 中间疑点 1....那低于780的怎么办？从这时我就开始有点怀疑了，但对方说了保险公司需要的，我当时一直接电话有点没反应过来。骗子的剧本准备比较完善。 3....疑点3：为什么要发我二维码，99%的二维码扫完就是一个超链，不愿意发我超链八成是怕我发现网站不是京东的，二维码可以有效的隐藏域名。...这就要说下微信，扫码打开超链后默认是看不到网站域名的，很容易上当。大家要点一下右上角的分享就可以看到网站的实际域名，如果不是官方的请不要输入任何信息。
春天是一个让人又爱又恨的季节，三月有看不完的鲜花，也有防不住的花粉和柳絮，让过敏患者苦不堪言；隔三差五发作的雾霾，是会呼吸的痛，作为个人防护的主力军，此时口罩的销量自然水涨船高。...▼ 春天是一个让人又爱又恨的季节，三月有看不完的鲜花，也有防不住的花粉和柳絮，让过敏患者苦不堪言；隔三差五发作的雾霾，是会呼吸的痛，作为个人防护的主力军，此时口罩的销量自然水涨船高。...图表1 中端价位的口罩销量差异明显， 比较两个类的中端口罩，尽管他们的相似度较高，然而可以发现高服务评分的商品卖的更好。...相对专业的防汽车尾气口罩 ，最低价格高于其他两个类型，其中超细纤维材质的价格最高。 3 热门口罩材质褒贬不一 看完了价格和材质，网购经验丰富的小伙伴们一定不会忘了看看评价情况。...图表3 在防汽车尾气功能的口罩中，评分较低的脱脂棉材质数量最多，无纺布的评价差异小且高。活性炭也是常用的材料，然而评价褒贬不一。
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前言 11月、12月都是一场网络购物季的狂欢，无论是国内的”双十一“、”双十二“，还是美国的”黑五“和”网络星期一“，参与人数和创造的销售额每年都在刷新纪录，有钱的捧个钱场，没钱的捧个人场，国内的买完了就去买国外的...网络钓鱼 Carbon Black的《假日网络安全》研究报告指出，鱼叉式网络钓鱼攻击占比最高，通常是将包含恶意代码\软件的文件伪装成正常业务往来邮件的附件，或是引诱用户点击邮件内容中的恶意链接。...电子邮件对于国外本土消费者和我国海购党来说是主要的信息传递和确认渠道，在购物季用户的邮箱常常塞满了各种确认函、活动邀请、发货清单或者通知之类的主题邮件，网络犯罪分子正是利用这一点，采用长得很像的电子邮件地址或者直接伪造大大品牌客服邮箱来群发假冒上述主题的邮件...点击其中附件将下载包含恶意Office宏代码的Word，然后用户打开该文档是就会将Geodo/Emotet网银木马释放到本地，或者让受害者接受退款、进行支付等。...危害最大的还是针对品牌商的网络攻击，通过接管管理员账户来进行针对旗下用户的大面积的鱼叉式网网络钓鱼攻击。
早年中国电商触及大众，对市场人群极为模糊，在中国真正没有或缺乏网购模式的年代，最先接触互联网、使用互联网的人群，便是网购的直接用户群。...据悉，现今电商平台如聚美、唯品会、天猫等，在节日、品牌日大促期间，宁愿自己倒贴为大牌做减价活动，“以次充好”已逐渐淡出网购环节，中国电商人稳定+调整的10多年进击行为，被拼多多的低线水准迅速打回初级形态...作为网购10余年的资深用户，笔者用了近1年的时间跟家长普及如何鉴别假货，如何选择物美价廉，如何在网购中淘到真正的“好”东西。拼多多的出现，让我输到“兵挫地削”，一败涂地。...只是嫁接在微信平台，拥有众多综艺明星陪同打广告的时候，那些刚开始选择相信网购的人，真的信了。 ...认定事实，尊重事实，顺从事实，是企业主基本的责任和义务，在此，我不对拼多多做任何的祝福，只希望中国网购的后起之秀千万别以其为楷模，丢掉收益初心，和底线决裂。
+CSS 布局制作,web前端期末大作业,大学生网页设计作业源码，这是一个不错的网页制作，画面精明，代码为简单学生水平, 非常适合初学者学习使用。...2.网页编辑：网页作品代码简单，可使用任意HTML编辑软件（如：Dreamweaver、HBuilder、Vscode 、Sublime 、Webstorm、Text 、Notepad++ 等任意html...--- 一、网页效果 图片 --- 二、代码展示 --- 1.HTML结构代码 代码如下（示例）：以下仅展示部分代码供参考~ ...高仿——办宁易购(Suning)-综合网上购物商城，正品行货，全国联保，货到付款！...办宁理财 办宁金融 更多热点 办宁满座网<
我们使用最大似然估计进行最优化主题个数的选取。当主题个数定为20的时候，似然估计数最大，即留言板数据分为20个主题的可能性比较大。将模型生成的20个主题中的高频词取出。...从上图，我们发现用户关注的点主要集中在客服对商品问题的耐心解答，师傅对门锁安装的指导以及包装和物流上。...我们也发现不少顾客的评论反映出智能门锁的便捷性(e.g.不用带钥匙)和先进(e.g.指纹识别度高)。同时我们没有发现安全性相关的高频词汇。...从右图中，我们可以看到满意度关于价格的回归预测结果。图中红线表示的是自营商品，在3000以下的区间，价格越高，满意度反而下降，高于3000的区间中，价格越高，满意度越高。...从前文中，我们发现价格低于3000的商品抱怨率最低的点在于便捷和使用高效，因此给人的感觉性价高，满意度较高，而价格接近3000时，顾客对客服、物流、质量等预期更高，因此容易成为抱怨的重灾区。
借用一位房产中介的话来说：租房平台的科技内卷越来越激烈，直接将租房市场“卷”进了网购时代。...01 一个“古典”词汇的背后 早在1997年的时候，王峻涛就写出了国内第一个电子商务网页，“网购”可以说是妥妥的古典互联网词汇。...，租房第一次实现了纯线上的“网购”。...或许“网购”在不少人的认知里早已司空见惯，可站在租房行业的立场上，一场足以左右行业命运的转折正在发生。 02 被选择性遗忘的房东 为何租房行业的“网购”时代来得这么晚？...何况房东端的线上化难度远高度租客端，涉及到专业的技术服务和庞大的后台运营，也是“网购”时代迟到的直接诱因。
过去不久的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。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?...然而各位一定也有所耳闻，买的不如卖的精，刷单的、刷评论的始终横行网上，没准你看到的评论就是卖家自己刷出来的。...事实上，许多精明的淘宝卖家会在双十一等网购高峰期售卖“爆款”，“干一票就撤”，这正是虚假评论的温床。...笔者决定使用免费的gooseeker软件来做，这个软件是Firefox浏览器的插件，避免了很多网站动态渲染不好分析的问题，它借助了浏览器的功能，只要在浏览器上看到的元素就可以方便地下载。...请看上图中的粉红色曲线：如果用这个模型去对评论进行打分，按照疑似为虚假评论(“1”)的概率去排名，取前5%的评论时，提升度为3倍;我们已知虚假评论约占总体的30%，也就是说，概率排名前5%的评论中有九成都是刷的
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说html的css代码_html通用css代码大全,希望能够帮助大家进步!!!...css常用代码大全，html+css代码 html+css可以很方便的进行网页的排版布局，还能减少很多不必要的代码。...4、背景图片固定 背景图片固定控制背景图片是否随网页的滚动而滚动。如果不设置背景图片固定属性，浏览器默认背景图片随网页的滚动而滚动。...为了避免过于花哨的背景图片在滚动时转移浏览者的注意力，一般都设为固定 background-attachment: 参数 参数取值范围： fixed...控制用户界面的样式 八、鼠标 cursor：鼠标形状参数 CSS鼠标形状参数表： 鼠标形状：CSS代码 style="cursor:hand"
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 html> html lang="en"> 这是一个div html> 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。...发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/196457.html原文链接：https://javaforall.cn
刚刚过去的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。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?...然而各位一定也有所耳闻，买的不如卖的精，刷单的、刷评论的始终横行网上，没准你看到的评论就是卖家自己刷出来的。...事实上，许多精明的淘宝卖家会在双十一等网购高峰期售卖“爆款”，“干一票就撤”，这正是虚假评论的温床。...笔者决定使用免费的gooseeker软件来做，这个软件是Firefox浏览器的插件，避免了很多网站动态渲染不好分析的问题，它借助了浏览器的功能，只要在浏览器上看到的元素就可以方便地下载。...请看上图中的粉红色曲线：如果用这个模型去对评论进行打分，按照疑似为虚假评论(“1”)的概率去排名，取前5%的评论时，提升度为3倍;我们已知虚假评论约占总体的30%，也就是说，概率排名前5%的评论中有九成都是刷的
网购诈骗的套路也会“与时俱进” 因为一直以来在我眼中，女朋友都是比较聪明机灵的，处事比较理性，一般的诈骗套路她连理都不带理的直接忽略，究竟是哪路神仙从她手上诈走这2000元呢？...在听她讲述完之后，我竟然惊讶的发现是跟我四年前遭遇的网购诈骗套路几乎如出一辙，我坚信很多人见过或者真实经历过这种套路。 当初，我还是个单纯（chǔn）的小男生，对这大千网络世界充满了迷恋。...而至于骗子是如何知道网购平台订单信息的，这已经是存在已久的问题，究竟是谁的责任，淘宝店家？账号被钓鱼？好像至今是个说不清的问题。...警惕网购诈骗的建议，欢迎各位补充 最后，我也相结合自己经历的这两次诈骗经历给出一些建议： 1.无论是哪个平台基本不会出现订单异常的情况，要求提供银行卡支付密码以及银行短信验证码的200%是骗子； 2.银行转帐支持...24小时内撤销的仅仅是通过ATM机取到转账，而手机银行实施转账时不支持撤销的； 3.接到普通手机号来电自称某官方客服的请直接挂电话； 4.关于网购订单的情况，一定在官方渠道跟卖家沟通核实； 5.访问网站填写私密信息操作请务必确认网址
例如，目前最为普遍的网购行为：对于用户来说，参考评论可以做出更优的购买决策；对于商家来说，对商品评论按照情感倾向进行分类，并通过文本聚类得到普遍提及的商品优缺点，可以进一步改良产品。 ?...使用Pandas中的read_excel函数读取xls格式的数据集文件，注意文件的编码设置为gb18030，代码如下所示： import pandas as pd #读入数据集 data = pd.read_excel...查看数据集的相关信息，包括行列数，列名，以及各个类别的样本数，实现代码如下所示： # 数据集的大小 print(data.shape) # 数据集的列名 print(data.columns.values...为了更直观地观察词频高的词语，我们使用第三方库wordcloud进行文本的可视化，导入库实现代码如下所示： # 导入第三方库wordcloud from wordcloud import WordCloud...我们可以将原始数据集的中评删除。实现代码如下所示： data_bi = data_cutted[data_cutted['Class'] !
摘自：毕马威大数据挖掘 微信号：kpmgbigdata 刚刚过去的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。...然而各位一定也有所耳闻，买的不如卖的精，刷单的、刷评论的始终横行网上，没准你看到的评论就是卖家自己刷出来的。...事实上，许多精明的淘宝卖家会在双十一等网购高峰期售卖“爆款”，“干一票就撤”，这正是虚假评论的温床。...笔者决定使用免费的gooseeker软件来做，这个软件是Firefox浏览器的插件，避免了很多网站动态渲染不好分析的问题，它借助了浏览器的功能，只要在浏览器上看到的元素就可以方便地下载。...请看上图中的粉红色曲线：如果用这个模型去对评论进行打分，按照疑似为虚假评论（“1”）的概率去排名，取前5%的评论时，提升度为3倍；我们已知虚假评论约占总体的30%，也就是说，概率排名前5%的评论中有九成都是刷的
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 表格代码 的边距。）cellspacing=””(单元格之间的间距。)align=””（对齐方式。）...> 的内容的水平对齐方式）valign（一行的内容的垂平对齐方式）height（行高）bgckground（背景图片）> （单元格）（表头，单元格的内容自动居中，加粗bgcolor=””（背景图片 colspan=“N”（合并同一行单元格，后面写代码要减去相对应的 列） rowspan...=“N”（合并同一列单元格，从第二行开始减去对应的列）） 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/169633.html原文链接：https://javaforall.cn
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