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Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用,本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理,以及在 618 等重要大促场景中的应用和实践...618 大促来了,对于业务团队来说,最重要的事情莫过于各种大促营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具,通常用来渲染大促氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理,从业务视角来看,功能性的弹窗在大促中的重要性是其次的,而主要是营销类的弹窗,它们往往具备以下特点: 突发创意/需求:偶然的创意玩法,或突发的外部业务需求,时效性要求高,即上线时间不可逾期...通过本次 618 充分验证了XView 快速搭建投放的能力以及稳定性,始终保持开放的心态,将服务于更多的业务。
微服务的一大特性就是独立发布,快速迭代,但前提是足够稳定,他们在使用微服务构建API的过程中就遇到很多问题: 1. ...闭门造车,产出微服务往往不能满足需求,运行一段时间就会逐渐废弃 SparkPost经过多年的探索与实践,总结了大量最佳实践,指导他们构建持久稳定的微服务API。...七大原则 一、Restful是最好的,但要实用,不需要学究式 首先,也是最重要的一步,我们采取的步骤是决定使用REST作为API。我们的理念是选择以下三个要素作为我们的API的基础:。 1. ...在构建了API之后,用户可以轻松地对其进行集成,而不考虑他们的编程语言,包括C#、PHP和Node。Js, Java,甚至是Shell中的CURL。他们可以不用担心潜在的技术发展,包括多种微服务。...这样做可以让我们的用户快速地访问我们任何API,并且具有许多灵活性 六、“文档优先”的策略 我们将我们的文档视为代码,并在编写或更改一个API代码行之前使用它来记录我们的API更改。
前两天调代码,想查看测试覆盖率生成的网页报告文件,没有安装HTTP服务器客户端。就在VS Code中下载一个叫Live Server的插件,用来启动HTTP服务。...开始 构建HTTP服务,需要先了解一下HTTP协议的基础知识 HTTP工作原理 HTTP协议定义Web客户端如何从Web服务器请求Web页面,以及服务器如何把Web页面传送给客户端。...客户端向服务器发送一个请求报文,请求报文包含请求的方法、URL、协议版本、请求头部和请求数据。服务器以一个状态行作为响应,响应的内容包括协议的版本、成功或者错误代码、服务器信息、响应头部和响应数据。...只要能GET即可,不需要POST 这里会用到Node的http和fs模块 导入模块 const http = require("http"); const fs = require("fs"); 创建服务...需要本地启动HTTP服务器的时候,再也不用到网上下载啥客户端了,30行代码就搞定。需要的时候,直接命令行启动即可。
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。...本篇文章,就简单地说一说在做大促预测时候常用的一般方法和逻辑。这里需要说明的时候,预测是允许存在一定误差的,我们无法要求实现百分百的准确,但是至少,需要做到和最终结果在数量级上是一致的。...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...这样,预测的输出结果就明确了,首先是用户id,用于用户的分类,例如基于此,可以将用户分为A组、B组等;其次是不同分类用户的购买概率,例如A类、B类客户购买概率分布是多少;最后是大促的购买金额。
电商大促期间剧增的流量,对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。 比如秒杀抢购活动要求高并发处理能力,核心业务流程要求更好的可用性以及稳定性,为了大促需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。...这篇博客,来聊聊电商大促期间,性能测试工程师都在做哪些事情。。。 PS:由于某些原因,这篇博客延期了将近一个月才发布,不过即将为双十一做准备,到时候会更一篇更详细的博客来说明具体的细节。。。...由于时间紧任务重,为了保证在大促期间系统能稳定运行,需要梳理出核心的业务。如下图: ?...②、除了核心业务流程,还有大促时会有一些抢购秒杀抽奖等活动,这类型的业务一般具有短时间内流量剧增,商品优惠券数量有限下的超卖现象,因此需要考虑高并发和超卖问题。...对于我司来说,第一次大力度的大促,只能通过高峰流量来进行倍增预估,然后做好随时扩容的准备。 4、渠道引流转化量 鉴于业务特性以及商务合作方面,有时候会有其他合作渠道的引流。
“618大促”用云量创新高 后疫情期首次大促,“618”主要电商用云量翻倍 直播卖货流量半年涨5倍 腾讯云支持“618大促”资源创新高 “618大促”落幕,主要电商平台业绩和用云量再创新高,显示出消费已经复苏...腾讯云服务了小红书、京东、唯品会、蘑菇街、每日优鲜、贝店、什么值得买等主流电商客户,是国内服务电商客户数量最多、范围最广的云厂商。...今年“618大促”期间,腾讯云的计算资源相比去年增长了一倍。与此同时,直播带货正在成为新趋势。2020年上半年,直播卖货的流量节节高走,6月整个行业直播卖货的带宽相比1月增长了500%。...同时,腾讯云推出的“小程序·云直播”特色解决方案,融合腾讯云直播技术与微信小程序生态优势,提供云端直播能力及全平台打通的直播服务,为电商平台及品牌商家提供了更便捷、更轻量的直播方案。
在大促流量高峰期,一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败,立即下单报错,购物车内添加的商品丢失等问题,用户就会对平台,乃至品牌本身产生“心理阴影”,那么我们该如何对系统进行“彻查”,才能保障大促期间用户的顺滑体验呢...一到大促心就慌?...WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案 为保障大促活动顺利开展,WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案,能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈,...01 全链路压测场景构建,分布式压力源 压测大师专家团队通过对系统核心链路进行性能压测,将潜在性能问题提前暴露,在高并发的服务器压力下,通过实时监控服务器性能指标,帮助测试者精准定位问题,同时,压测大师不仅支持百万级别的并发压力...目前,压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大促前的压测专家服务,帮助企业高效解决性能瓶颈问题,保障大促期间核心系统的稳定性。
“功夫在诗外”,同样,大促活动下数据库稳定、顺畅的运行,主要工作在大促前的准备上,所以,准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解,去熟悉。...备用物理资源清单需细化到服务器类型、操作系统、资源规格、预装系统、IP等情况。 16.DBA值班计划编制。 二.大促进行时 1.注意对数据库监控系统及时监控。 2.链路数据延时监控。...3.对主要数据库节点及服务器进行巡检。 4.及时了解大促进展情况,特别是订单量。 5.需求变更应特别谨慎。 6.记录大促过程中出现的主要异常。...三.大促后复盘 1.完善补充大促使用的链路图,完善没有想到的节点。 2.收集汇总大促期间出现的问题点。 3.对大促期间出现的问题逐一复盘,找到解决方案,优化并持续跟踪。...4.大促活动结束后,需要及时恢复降级的服务。 本文版权归作者所有,未经作者同意不得转载,谢谢配合!!!
以上图表都来自ECharts,百度开源的前端可视化图表组件,只需几行代码,就可将运营数据以炫酷方式可视化展示。 小结 大数据技术最终落地必须要为企业带来实际价值,数据分析是其中最主要的应用场景之一。...监控大屏: 做展示用,在公司显眼的位置放一个大屏幕,显示主要的运营指标和实时的业务发生情况,给公众和参观者展示直观的公司商业运营情况。
由于大语言模型拥有很强的泛化能力,因此其能有效抽取、识别特定领域文档中的实体、属性以及关系知识,可大大降低知识图谱的构建成本。...下面我们将通过一个示例,介绍如何使用大语言模型在无代码的情况下,辅助构建知识图谱。...案例设计 在该案例中,笔者将使用阿里大语言模型和HuggingFist低代码开发平台对如下内容进行知识提取。刘彻之母王娡在怀孕时,汉景帝刘启尚为太子。...,其抽取的结果如下图:人物关系抽取 以上是利用大语言模型无代码抽取人物关系的流程,其抽取的结果如下图:人物相关事件抽取 以上是利用大语言模型无代码抽取人物相关事件的流程,其抽取的结果如下图...HuggingFists低代码平台的出现进一步促进了知识图谱构建的效率。它大幅降低了知识图谱构建人员的技术要求,使得从事该工作的人员有了更大的选择范围。
由于传统的CVR模型遵从i.i.d.假设(用于训练的数据与实际服务的数据独立同分布),当分布发生波动时,i.i.d.假设失效,模型的预估性能将会受到影响; 万“恶”之源–转化行为的延迟反馈(还是预售之类的机制引发的问题...10小时的真实CVR均值 3 大促期间 分布相似数据的搜寻 找到当下大促,相似的历史“促销”数据,包括双11,618,双12等等大促时间点 寻找的方式就是构建大促时序向量,然后求相似。...为每一天都构建了对应表征后,我们使用最近邻算法来检索最相似的历史数据:计算当天表征与历史每一天表征之间的余弦距离并排序。 检索效果: 在表3中,我们提供了几个真实检索结果来更好地展现数据检索的效果。...第一个是查找与99大促相似的促销。我们检索到的前两个日期是2022年8月8日的88大促,以及2022年6月14日的618大促二峰,CVR也都比较接近。第二个例子是寻找与88促销相似的促销。...我们检索到的Top2结果是2022年7月12日的狂暑季大促,以及7月31日的七夕节大促(没有检索到99大促是因为88大促发生在99大促之前)。同时,我们还随机展示了一个低相似度的非大促日期。
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作为淘宝平台的基石,搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系,而每年双11大促都是验证智能化进程的试金石。...第一次在双11大促场景下实现了大规模的实时计算影响双11当天的流量分配。 2014年双11当天,Pora系统首次经受了双11巨大流量的洗礼,系统运行可以说是一波三折。...2. 2015年双11,双链路实时体系大放异彩 2014年双11,实时技术在大促场景上实现了商品维度的特征实时,表现不俗。...因此效果会较离线模型有较大提升,特别是在大促这种实时数据极为丰富的情况下。 问题2:为什么实现秒级的模型更新? 回答:相比离线长期模型,小时级模型和纯实时秒级模型的时效性都有大幅提升。...总结 经过三年大促的技术锤炼,围绕在线人工智能技术的智能框架初具规模,基本形成了在线学习加智能决策的智能搜索系统,为电商平台实现消费者、卖家、平台三方利益最大化奠定了坚实的基础。
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网络安全的用户方面,原来的国内网络安全用户主要是集中在政府、金融、运营商等大的行业用户,而近几年来我们看到,越来越多的中小型企业开始关注网络安全问题,一些基于SaaS模式的云安全服务也开始发力并成为了网络安全领域不可或缺的力量...整个网络安全市场的快速发展显而易见,小安认为,传统用户迈向下一代安全,以及更多潜在用户和中小型用户全新的安全需求会催生安全厂商越来越多的技术创新,综合以上观点,安全架构的变化、国家层面的重视以及网络安全用户的增加这三大因素将促进网络安全市场的增速
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