优惠券计算服务的逻辑是：每个城市每个酒店的使用优惠券的规则并不相同，当运营人员修改规则之后，触发优惠券计算服务，计算完成之后，用户下单时在使用优惠券时会呈现最新的规则。
在很早之前就采集过关于淘宝双11的数据，之前也只是做了比较简单的数据分析，那么就在假日的最后，作一番比较深入的分析吧。我们的目标是：分析双十一销量的影响要素，以及要素在影响销量的比重。 一、数据来源说
在国内的云服务器商家中，腾讯云是排名前列的云服务器提供商。而且腾讯是国内互联网龙头企业，信得过，它们的产品是值得信任的。现在教下新手怎样选择和购买腾讯云服务器。包含普通购买流程，通过价格计算器购买，以及在腾讯云最新活动页面购买三种流程。
商家根据参与预售缴纳定金的数量,了解到消费者对产品的欢迎程度,从而决定生产/进货的数量,避免出现库存堆积的情况。并且,通过预售中的阶梯优惠功能,让消费者主动分享,达到推广宣传传品的目的
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如果我们要新购腾讯云服务器，个人觉得最合适的优惠活动就是腾讯云产品3折起特惠活动了，为什么呢？因为不仅价格低，而且购买简单，新老用户都可以购买。下面我们来说说腾讯云服务器优惠购买为什么要选择腾讯云3折特惠活动的理由：
老生常谈的AARRR模型中，会员体系在活跃、留存、收入端是最常见的运营手段，它有两种类型：
电商卖货是很多产品的盈利方式之一，好的电商卖货环境不仅可以提升产品商业价值，而且可以吸引更多的商家和用户使用产品功能。本节会介绍电商卖货常见的两种应用场景：优惠券发放和直播卖货，画像平台可以在其中起到关键的辅助作用。
一年一度双十一又到了，看了一下今年双十一，或许是今年以来，最优惠的时候。（618相比……各有千秋）
前段时间知乎上“985计算机视觉研究生找不到工作怎么办？”问题，引发了将近80万+人的围观。 到底是什么原因导致找不到工作呢？首先我们来看看他的履历： 他目前是985高校研究生，方向是计算机视觉。成绩中等，无论文，无比赛经历，有项目经历。编程基础还可以，自认为在教研室算好的了，python用得比较熟，C++也会一点，PyTorch， TensorFlow，Keras等框架也用的还可以。 当初选择该方向时，深度学习正处于大热阶段，什么无人驾驶，人脸识别听起来就很高大上。然而，到了找工作的时候，发现就业形式和
朋友们现在只对常读和星标的公众号才展示大图推送，建议大家把“亿人安全“设为星标”，否则可能就看不到了啦
PlantUML是一款开源的UML图绘制工具，支持通过文本来生成图形，使用起来非常高效。可以支持时序图、类图、对象图、活动图、思维导图等图形的绘制。
前几年神经网络很火，相信大家对神经网络都有一定的了解。而图神经网络是直接在图上进行计算，整个计算的过程，沿着图的结构进行，这样处理的好处是能够很好的保留图的结构信息。而能够对结构信息进行学习，正是图神经网络的能力所在。 下面我们就来看看图神经网络为什么强大？ 图神经网络的应用场景自然非常多样。笔者在这里选择一部分应用场景为大家做简要的介绍，更多的还是期待我们共同发现和探索。 1. 计算机视觉 在计算机视觉的应用有根据提供的语义生成图像，如下图所示（引用）。输入是一张语义图，GNN通过对“man behi
在平时的工作中，经常会遇到绘制时序图、流程图的需求。在要求不高的时候，我们可以选择ProcessOn、Xmind这类工具来绘制，但有时候用代码来画图可能会更高效一点，毕竟没有比程序员更熟悉代码的了。今天给大家推荐一款画图工具PlantUML，可以配合IDEA使用，画图也更高效！
这就要四台了，而博主我现在还是一名初中生，有些只能放在一台服务器上面完成，但现在，腾讯云出了一个极其实惠的活动，So，没错，本篇文章就是教你们如何正确地薅羊毛,接下来，正文开始！
从刚面试的问题回答中，能看得出你用了不少拙力背了不少题。直接拿这些技术点问，你可以回答。但同样是这些技术点，我换个场景来问用到了什么技术，你就像从没有听说过一样。当然不可否认你能通过背把这些内容记住也是一种能力，但作为招聘从事软件编程的码农来说，其实更希望是招聘那些通过实际场景积累下来技术经验研发人员，对各个技术点有张有弛，举一反三。这也是一个理科生该具备的学习编程的基本素质，也更具有培养价值。
随着vivo商城的业务架构不断升级，整个商城较为复杂多变的营销玩法被拆分到独立的促销系统中。
1-6是一期内容，神通交接前已完成。7-10是二期内容，属于后续功能扩充。11是待完成功能，12是附加的会员管理方面的功能。
事务的原子性、持久性可确保在一个事务内，更新多条数据都成功/失败。在一个系统内部，我们可以使用数据库事务来保证数据一致性。那如果一笔交易，涉及到跨多个系统、多个数据库的时候，用单一的数据库事务就没办法解决了。
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）。
根据国外最新消息，Amazon和微软在云存储领域的价格战再度爆发。在Amazon宣布大幅降低云存储价格之后，微软随即也宣布大幅调低云存储的价格。两家云计算服务提供巨头的价格之战使得云计算领域的竞争在2014年伊始就显得火药味十足。 去年4月份，微软为了加强云计算服务领域的竞争力和抢夺更多市场份额，推出了“匹配Amazon AWS”的价格战略，微软云计算服务提供的计算、存储和带宽等服务项目的价格会紧跟Amazon相应服务项目的价格。所以当Amazon在本周四宣布将其S3(Simple Storage Serv
本文主要对购物车功能相关表进行解析，介绍从商品加入购物车到下单的整个流程，涉及购物车优惠计算流程、确认单生成流程、下单流程及取消订单流程。 购物车表 用于存储购物车中每个商品信息，可用于计算商品优惠金额。 create table oms_cart_item ( id bigint not null auto_increment, product_id bigint comment '商品的id', product_sku_id
第一个。在订单数据表里面会有个最终优惠后的订单金额，那么这个计算优惠金额是应该订单服务来做吗？
对于我们所认知的联盟，生态就是联盟生态，也就是说，如果我们要做一个联盟卡，然后通过我们的联盟卡去建立我们的会员。那如何来建立呢？分四个方式来讲。
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。 随着业务的快速发展以及移动互联网的
上一篇我们已经确立的购买上下文和销售上下文的交互方式，传送门在此：http://www.cnblogs.com/Zachary-Fan/p/DDD_6.html，本篇我们来实现售价上下文的具体细节。
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作者：fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。 来自：《决战618：探秘京东技术取胜之道》 零，题记 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集
经过前一章节的学习，相信你对购物车的业务和和功能有了一定的了解。其实购物车，很多朋友都多多少少接触过一些，上一章节我们也挖掘了购物车的需求。经过需求的挖掘，相信你应该有一些了解了吧，购物车的功能相对来说比较繁杂，还有一些隐含逻辑，埋得比较深。天猿人工厂君，就和你继续从业务和功能层面去梳理购物车的那些隐含逻辑，至于技术实现，会在设计系列完成之后，的功能实现专辑中体现。
会员卡管理页面可以搜索到过去设置过的超级会员卡，支持设置排序，查看库存，也可进入再次编辑界面。修改之前的卡面信息；
前文报表开发准确应该说是“报表开发的流程”，即报表开发的需求处理流程，本文关注点在于设计报表时需要关注的指标体系。
该文介绍了如何识别羊毛党、灰产、黑产，以及总结了一些电商节活动防刷的实践。
作为云计算服务的重要组成部分，云服务器以其简单高效、安全可靠、弹性扩展的特性成为核心力量，构建了包括计算、网络、存储在内的综合服务平台。以腾讯云服务器为例，CVM不仅提供了镜像复制、快照备份等功能，还可以按实际使用计算费用。借此，用户可以在数分钟内获取并配置腾讯云服务器计算实例。值得一提的是，腾讯云服务器对于前沿的高性能计算也有较好的支持。今年初，腾讯云推出了高性能异构计算基础设施----FPGA云服务。
随着人工智能技术的飞速发展，AI已经在各行各业发挥着越来越重要的作用。最近，Stable Diffusion文本生成图片模型作为一种备受瞩目的AI技术，引发了广泛关注。这种模型能够根据用户提供的文本描述，生成与之相对应的高质量图片，为人们带来了前所未有的视觉体验。但是，搭建Stable Diffusion模型，并不是简单的事情，需要足够的计算资源，包括GPU、CPU、内存，以及大量数据集等。
影响客户为企业带来贡献且可进行资产化处理的各种因素均可视为客户资产的构成部分。由于受现有会计制度定期走帐的局限，我们将客户资产分成两大部分。在当期财务成本核算和报表中能够反映出的部分与必须通过长期的财务成本核算和财务分析方可反映出的部分，姑且分别称之为当前客户资产和长期客户资产。 （一）当前客户资产 当前客户资产由争取客户所需的成本、客户为企业带来的基本利润、客户使企业营业收入的增长幅度、客户为企业带来的成本节、，企业对客户的价格优惠、维系成本等构成。 1．获取客户所需要成本 为了把新客户请进门来，几乎
通过前面两篇(Redis实战11-实现优惠券秒杀下单 Redis实战12-优惠券实现一人一单功能)的学习，我们已经解决了单机情况下优惠券秒杀及一人一单功能。其中，在优惠券秒杀时候，使用到了乐观锁处理的，在一人一单功能时候，使用了悲观锁，synchronized关键字及处理了spring事务失效情况。但是随着业务的增长，单机服务已经不能满足我们需求了，这个时候，需要多台机器来支撑。这就构成了集群，那么在集群模式下，我们再来测试我们的优惠券秒杀及一人一单情况。
以前，我作为一个个人开发者，倒腾过一些入门级别的云服务器，玩玩技术，不太在意云服务器的性能。
楔子 随着科技发展和消费升级，智慧零售之风愈演愈烈，传统零售企业纷纷转型升级，线上线下相融合，全面迈向数字化，重新整合人、货、场。扫码领红包、整点抢优惠券、集卡送好礼、分享得立减金...智慧零售的发展依然离不开各种各样的营销福利活动。 巨大福利补贴背后，黑产早已伺机出动，沉浸在羊毛雨中乐此不疲，平台系统也在升级制定各种规则对抗羊毛党，而让平台意想不到的是，很多黑产其实就是自己公司的内部员工，正所谓：“日防夜防 ,家贼难防”。 一、内鬼是如何炼成的 “撸我们公司羊毛现在已经是一套成熟的流程，每个订单下来
优惠券是电商常见的营销手段，具有灵活的特点，既可以作为促销活动的载体，也是重要的引流入口。优惠券系统是vivo商城营销模块中一个重要组成部分，早在15年vivo商城还是单体应用时，优惠券就是其中核心模块之一。随着商城的发展及用户量的提升，优惠券做了服务拆分，成立了独立的优惠券系统，提供通用的优惠券服务。目前，优惠券系统覆盖了优惠券的4个核心要点：创、发、用、计。
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