事实上，日趋流行的二手交易不只是汽车，手机数码、生活家居甚至服装衣帽等类型的二手交易都在兴起，有数据显示，2016年中国闲置市场规模保守估计将达4000亿元，远超分享出行市场。...怎么解决买家和卖家的痛点？答案是服务的标准化。让卖家可以快速简单地在标准化的定价方案之下，将手机卖出去；让买家可以放心地购买信息透明、价格标准的二手商品，还要有售后服务。...二手车市场相对成熟，解决方案同样是服务标准化，平台负责车辆检测、售后保障，让买家和卖家交易更有效率，且没有任何后顾之忧和安全风险。...二手物品交易才是分享经济的始祖 国外的现象级公司Airbnb、Uber，国内如火如荼的滴滴快的补贴大战、遍布大街的共享单车、正在风靡的共享充电宝和共享雨伞，都表明分享经济已成为互联网下半场重头戏的事实。...眼下行业更多在关注带有“共享”二字的项目，但二手物品交易才是“分享经济”的始祖，有望成为继共享出行、共享单车之后的下一个重量级分享经济市场，谁能够将二手交易服务标准化，谁就有可能成为“闲置物品分享经济”
几天后，业务酒足饭饱之时，突然，一条消息炸群了，同一个卖家为啥在一天有两天聚合的数据呢？看到业务大佬的@我，我去，我是不是要火了。 我告诉自己不要慌，“百应必有果，这个报应不一定是我”。...也就是说“在数据历史的长河中，同一个买家ID，是存在两个名称的”。 捶胸顿足：“卧槽，疏忽了”（系统没有卖家修改名称的入口，本次名称变更是业务运营批量更新）。...谈到这里，聪慧可人的同学肯定会说：“指象大哥，天粒度聚合时可以用事实表关联维度表，维度属性（e.g 卖家名称）即使参与维度组合，也不会造成同一个天有多个卖家名称的现象出现。"...内容一致性：是需要在同一实体同一维度属性在不同维度表中需要有相同的数据内容表示（如，下单日期维度和支付日志维度中month属性一个是‘202002’表示，一个‘2020-03’表示）。...共享维度表结构：同一实体的不同角色维度表共享一张维度表，通过在核心维度表上创建视图或进行数据导出实现维度表结构的共享（如：下单日期维度、支付日志维度）。
二、名词解释 首先我觉得有必要先把DDD中的常用名词做一个解释。 界限上下文：代表一个系统、一个应用程序或者一种业务服务。...举个例子：像京东和天猫这样的B2C系统中会用到系统的人有2种，买家和卖家，对于系统来说都可以称为用户，但是这样破坏了清晰性的特点。如果使用一个类似Type的枚举来区分，破坏了简洁性。...所以对于这种场景，就应该直接设计2个对象：买家和卖家。 领域：从大了看，领域代表整个公司的运作一切。从小了看，是每个组织运作中的一切。...共享内核具有特殊的状态，在没有与另一个团队协商的情况下，这种状态是不能改变的。我们应该引入一种持续集成过程来保证共享内核与通用语言的一致性。...【简单的说就是数据库共享】 ③客户方——供应方（Customer-Supplier Development）：当2个团队处于一种上游——下游关系时，上游团队可能独立于下游团队完成开发，此时下游团队的开发可能会受到很大的影响
近日，苹果10亿美金投资了中国共享经济领域的现象级公司滴滴出行，表明其对中国共享经济市场的看好。“共享经济”，是2015年十分热门的概念。...二手交易的基础是有大量的闲置，中国过去消费还停留在只买有用的东西，并未出现物质过剩的情况。...微信做闲置交易最大的缺陷在于其是封闭的，很难实现基于兴趣的二手交易和玩家交流，就是说，其交易范围会窄很多，这将降低匹配效率——匹配效率是任何分享经济形态的核心竞争力，还有，在闲鱼已经形成品牌的情况下，微信再做有些迟了...就笔者个人体验来看，闲鱼上“专业卖家”正在越来越多——这是任何共享经济平台均会遭遇的问题，“专业驱逐业余”，比如滴滴上的专职司机越来越多。...闲鱼上1亿实名用户带来的强劲购买需求，正在吸引大量的专业卖家和微商，只有将这些专业卖家挡在平台之外，才能保障闲置物品交易效率，不背离做分享经济第一平台的初心，清理门户或将成闲鱼接下来的重点。
HT模式下，只是将原来的CPU寄存器分成了2个，从这个角度上提高了吞吐量 ? 但是由于其他如L1，L2等等都是共享的，因此还是会存在竞争。...那么，指令的5个步骤，比作麦当劳买汉堡的5个步骤，也是类似的。 时钟频率（clock rate）：每个CPU指令可能花费一个或者多个时钟周期，如5Ghz表示CPU每秒运行50亿个时钟周期。...不同的“进程”，都有各自独立的物理内存空间，不用一些特殊手段，是无法访问别的进程的物理内存的。 3.现在，不同的应用程序，可以不关心底层的物理内存分配，也不关心CPU的协调共享了。...然而还有一个问题存在：有一些程序，想要共享CPU，并且还要共享同样的物理内存，这时候，一个叫“线程”的模型就出现了，它们被包裹在进程里面，在调度器的管理下共享CPU，拥有同样的虚拟地址空间，同时也共享同一个物理地址空间...因此对于使用较多内存的数据库（如32G以上），建议开启HugePage，但是要注意关闭透明大页（Transparent HugePage）。
会计、法律服务、房地产和电子商务等广泛行业都基于在买家和卖家之间建立信任为基础构建其商业模型。在历史悠久的行业中，信任被写入了法律——给出了准入门槛和对新加入者的防范。...然而，区块链技术将会给低成本市场带来冲击，对于任何在市场中充当中间商的企业而言。 互联网允许将内容打包并以数据的形式发送给其他任何人，而不需要分发者。这几乎将边际通信成本降低为零。...无需使用 Uber、Airbnb 或 eBay 来联系其他人，区块链服务允许个人之间直接互联、共享和交易，进入真正的共享经济。区块链是一个实现真正的对等交易和“共享经济”的平台。...能否在微电网环境中使用区块链技术共享能源和获取能源令牌？能否向某人 30 分钟的电话咨询支付一个咨询建议令牌？或者因共享基因数据而获得令牌。每次数据被使用时，用户都会在授权类型的模型中收到一个令牌。...结束语 机会是巨大的——而且正在扩张到所有现有的经济活动，甚至扩展到那些目前无法货币化的社会活动。区块链技术带来的前景不亚于社会和经济的重塑。是时候由开发人员开始构建应用程序和进行试验了。
具体操作如下： 在目标手机上下载应用程序并设置账户。 授予必要的权限，如位置和通知访问权限。 现在，该应用程序将记录位置数据，并可在仪表板上查看。...下面是它的工作原理： 在目标设备上，在 Find My 应用程序设置中启用位置共享。 在自己的 iPhone 上打开 Find My 应用程序，从共享列表中选择目标设备或目标人物。...其主要缺点是，这些应用程序可能无法在未安装软件的情况下访问手机的实际位置数据。它们提供的位置信息可能基于联系方式和公共数据库，而这些信息可能不完整或过时。...如何在他人不知情的情况下追踪其位置？ 如果您想在某人不知情的情况下跟踪其位置，您有几种选择。一种方法是使用像 Phonsee 这样的跟踪应用程序，它在后台运行，不会在对方手机上显示任何通知或警报。...根据国家和州的规定，追踪某人的行踪可能合法，也可能不合法。在大多数情况下，如果您得到了对方的同意，或者对方是未成年人且您是其监护人，那么这种行为就是合法的。
家里的几乎所有电子产品几乎都在京东买。 刘强东：我说一个秘密，小马哥不仅是腾讯首席产品体验官，也是京东首席用户体验官。 我们之间的交流一半以上都是在谈用户体验。...怎样让数据真正流通起来，这样效果最精准，这个成果大家可以共享，最后提高ROI，降低传统广告对用户的骚扰。...，大部分都经营不下去没有回报，那对卖家、对电商生态都是不公平的，希望每一个卖家和平台都能在京东发展得越来越好。...合作一年多以来，双方经过一年多的磨合，我们发现我们的转换率逐步在提升，数据也在深入打通，当然在确保消费者个人数据安全的情况下，未来我们更希望，不仅仅双方的数据能够深度共享，而且能跟我们各个平台厂商、各个合作伙伴的数据也能够打通...，我们做数据共享的核心目的，不是为了让大家收到更多的广告，而是减少大家看到的广告次数，是在你需要的时候，你真正有需求时才看到，没有需求不要受到广告的骚扰。
买家在没收到货的情况下把钱交给淘宝、京东保管，而卖家也在没收到钱的情况下发货给买家，淘宝、京东就是这整个交易的中心。交易之所以能够顺利完成，是建立在买卖双方对淘宝、京东的信任。...假如这些机构篡改了交易数据，或者数据被黑客攻击了该怎么办呢？因此，这些数据保管在某个单独的机构里让人很不放心。...而区块链所说的去中心化就是解决这样的问题，数据不只是保存在某个中心，而是保存在无数多的中心里，每个中心在保存的时候都会加密一次，以前黑客只需要攻击某个数据中心，成功后就可以肆意做坏事，有了区块链的去中心化后...人们敢把钱先打给淘宝，因为相信淘宝能够公正的记录交易，不会和卖家一起把自己的钱黑掉，这就是信用。人们把钱存到银行里，因为相信银行会准确的记账，并且能够随时兑现，这就是信用。...首先我们提供一个平台，链接全国各店家，并在行业内构建智能合约，商家和客服共同记录token，共同维护我们的平台信任体系。通过去中介化保值，保值带动实体，实体应用通证，实现通证经济共享价值发现。
去中心化身份解决方案能够帮助用户，在没有第三方机构介入的情况下控制他们的数字身份。除了个人用户受益，去中心化身份解决方案还能创建无缝、可访问和可验证的生态系统。...尽管身份签发者和验证者可以通过交互发现 DID 相关的信息，但该设计依然可以使 DID 持有人能够完全控制他们的身份和数据，选择他们希望与其他人共享的信息。...通过在 NFTs 上部署 DID 解决方案，买家和卖家将能够验证作家或数字艺术品，以及收藏家。 这确保了代表性价值将被转移给作家或卖家。...你可以直接从应用程序中享受独特身份带来的好处。有关 BrightID 的更多信息，请访问 https://brightid.org Idena 是第一个基于民主原则的个人证明区块链。...将自由格式的数据转换为可验证的凭据，将它们发布给合作伙伴和客户，并将来自其他各方的数据集成到你的流程中——所有这些都是以可信任的方式进行的。
简而言之，您需要将您的应用程序/服务从使用单一的共享数据库中拆分出来。 您应该以这样一种方式设计您的微服务体系结构，即每个单独的微服务都有自己的独立数据库和自己的领域数据。...传统的应用程序只有一个共享的数据库，数据通常在不同的组件之间共享。我们都使用过这样的数据库，并且发现开发更简单，因为数据存储在一个存储库中。但是这种数据库设计存在很多问题。 ?...如果有多个服务访问同一个数据库，那么任何模式更改都需要在所有服务之间进行协调，这在现实世界中可能会导致部署更改的额外工作和延迟。 2、使用这种设计很难扩展单个服务，因为您只能选择扩展整个单块数据库。...3、提高应用程序性能成为一个挑战。使用一个共享数据库，在一段时间内，您最终会得到一个巨大的表。这使得数据检索变得困难，因为您必须连接多个大型表来获取所需的数据。...4、大多数情况下，关系存储是作为整体数据库的。这限制了所有服务使用关系数据库。然而，在某些情况下，无sql数据存储可能更适合您的服务，因此您不希望与集中式数据存储紧密耦合。
Docker 可以运行隔离的容器，包括应用程序和其依赖项，与主机操作系统分离。默认情况下，容器是临时的，这意味着容器中存储的任何数据在终止后都将丢失。...卷是主机机器上的目录，Docker 用它来存储文件和目录，可以超出容器生命周期。Docker 卷可以在容器之间共享，并提供各种好处，如易于备份和数据迁移。...这是 Docker 的一个重要特性，因为它能够在不考虑容器状态的情况下，在不同的环境中快速、一致地部署应用程序。...此外，多个容器可以共享同一个卷，使得容器之间的数据共享变得容易。...以下是如何在运行不同映像的两个容器之间共享my-volume的示例： docker run -d -v my-volume:/data1 image1docker run -d -v my-volume
如果你免费提供产品，或者允许用户免费使用你的工具，而这些免费的想法又花费了你大量的金钱，免费增值模式可能会导致企业破产。你必须知道你的转化率指标。 7. 市场 市场通过坐在中间连接买家和卖家赚钱。...在市场上的销售周期可能是棘手的，因为你必须同时卖出两个人: 买家和卖家。这就是所谓的先有鸡还是先有蛋的问题。 你应该首先关注谁进入你的市场？买家还是卖家？...你的买家和卖家网络会成为你的知识产权的关键部分。 谷歌帮助出版商与那些希望接触到这些出版商受众的品牌建立联系。年收入超过500亿美元，谷歌是最好的模式。...亚马逊将一个小工具的制造商和一个刚刚搜索过这个小工具的买家联系起来，并从中抽取30%的利润。 苹果的应用商店连接游戏玩家和游戏应用程序开发者，从每笔4.99美元的销售中收取30%的分成。...这是当今公司间最普遍的商业模式。价值主张很明确: 买我的产品一次，以固定价格支付给我，然后我们各走各的路。
在进行WhatsApp营销时，使用独立静态ip可以为卖家带来许多好处，而类似911s5的软件也可以帮助卖家购买独立静态ip。一、海外独立外贸站卖家做WhatsApp营销可以使用独立ip吗？...因为独立ip只被用户单独使用，从而降低账号被封禁的风险。提高营销效率：使用独立ip可以提高营销效率。因为多个账号可以使用同一个独立ip进行营销，从而减少了切换账号的时间，提高了营销效率。...避免ip关联：使用独立ip可以避免ip关联的问题。如果使用共享ip，当一个账号被封禁后，其他账号也可能被封禁，因为它们共享同一个ip。而使用独立ip可以避免这个问题。...提高数据安全：使用独立ip可以提高数据安全。因为独立ip只被一个人所使用，所以只有该人员能够访问相关的数据。这可以避免数据泄露的风险。二、独立静态ip购买后如何实现WhatsApp推广营销效率最大化？...（静态ip购买）使用独立静态ip可以提高网络稳定性，减少与其他用户共享网络带宽带来的不稳定性。独立静态ip只供个人或企业使用，不会被其他用户滥用，有助于提高网络稳定性。
与美国的eBay、亚马逊相比，淘宝的商品类目基础架构和分类管理不是一开始就标准化的，部分SKU的属性值（如规格、型号、颜色、尺码等）可以由卖家自定义编辑，难免会乱七八糟、混淆用户、甚至发生SKU作弊行为...整个项目的关键是底层后台的数据迁移，他们需要将阿里商品信息开发团队做好的全新模型，链接到无时无刻不在使用的淘宝、天猫平台上。而所有这一切，得稳定平滑过渡，不能惊扰卖家和用户。...运营团队先进行调研，一是对淘宝天猫卖家和买家数据收集，内部也与阿里负责类目的管理者（俗称“小二”）沟通，二是向国外同行亚马逊和eBay学习，三是对淘宝十年来经验总结。...这是一套相对公平的算法，面向所有卖家和用户。 在类目之外，搜索是天猫最大的流量入口。...接下来，他们跟行业专家交流，还跟商标网、国家物品编码中心等专业机构交流，要把淘宝系商品信息做得既有数据化属性，又符合国家和行业规范。卖家的意见也非常重要。
它不保证数据的可靠传输，也不对数据分段、校验和等进行处理。UDP提供了无序、不可靠的数据报传输，适用于对实时性要求较高、数据量较小的应用场景，如音视频传输、实时游戏等。3....4.2 特殊情况下的考虑尽管TCP和UDP原则上不允许使用同一个端口，但在某些特殊情况下，我们可能会考虑使用“共享端口”。...4.2.1 使用协议判断借助某些处理，我们可以通过检查数据包的协议字段，对TCP和UDP进行区分。如果能够准确判断数据包所属的协议，那么我们可以使用同一个端口进行共享。...通过使用不同的IP地址，我们可以在同一主机上实现TCP和UDP的端口共享。5. 总结在大多数情况下，TCP和UDP应该使用不同的端口。...TCP和UDP有各自的特点和优势，并且根据TCP/IP协议的设计，它们使用不同的协议号。但在一些特殊情况下，我们可以考虑使用“共享端口”的方式，通过特定的配置和处理，实现TCP和UDP的端口共享。
；MySQL Repliction（推荐）；MySQL数据切分； 5.数据切分：通过某种特定算法，将存放在同一个库（表）中的数据分散存放到多个库（表）中，以达到分散单台设备负载的效果。...7.水平切分：根据表中数据的逻辑关系将同一个表中的数据按照某种算法拆分到多个表中。...如果想申请为卖家，则需要在注册后提交商家入驻申请，经过审核后成为卖家。买家卖家登录口独立存在。作为网站的基础，基本涉及了网站各个模块。...设计思路： ①设计要求： 界面简洁方便：注册登录简洁方便，一个手机号或邮箱+密码 多收集会员信息：会员中心收集 差异化管理：会员等级制度和管理制度 增加会员黏性 会员传帮带 高内聚低耦合：买家和卖家中心分为独立模块...，直接带去电商网站的注册会员数增长，通过促进客户的尝试购买，发现平台存在的问题，扩大电商网站的品牌曝光度和知名度； 惠赠式促销：买一送一、买送礼品、买送积分、买送代金券； 搭配销售：客户在浏览一件商品时再向他推荐其他商品
去年11月，抖音电商发布的一则数据报告显示，平台于双11期间重点打造的货架电商，加强了商城、搜素、橱窗等渠道的经营。...（注：2022年，TikTok Shop在越南、菲律宾、泰国、马来西亚、新加坡和英国站点对本土卖家和跨境卖家开放，而印尼、美国则只开放了本土卖家业务。...根据移动营销公司Apptopia的数据，2022年，TikTok以6.27亿的下载量再次坐上全球应用程序下载冠军宝座，且总下载量已达到30亿次。...从早期发展来看，TikTok Shop的商家中也流行着其他平台都见证过的“铺货”、“店群”玩法，商家经营的店铺就好比一个杂货铺，横跨多个品类，“看啥好卖就买啥”，或者一个商家开数十个店铺卖不同的货。...此外，TikTok Shop还先后出台了多项规定，如严格打击盗播录播，保障商家的原创内容版权，鼓励优质内容，通过治理指标和服务指标监控，来严格把控商家的商品质量和服务质量等。
以 Kimball 的维度建模为核心理念的模型方法论，构建了阿里巴巴集团的公共层模型数据架构体系。 数据公共层建设的目的是着力解决数据存储和计算的共享问题。...尽量沉淀出通用的维度属性 3.1.3 一致性维度和交叉探查 共享维表。比如在阿里巴巴的数据仓库中，商品、卖家、买家、 类目等维度有且只有一个。所以基于这些公共维度进行的交叉探查不会存在任何问题。...快照事实行为维度，如买家从年初截至当前的淘宝交易金额、买 家信用分值、卖家信用分值等。 分组事实行为维度，将数值型事实转换为枚举值。...对于行为维度，有两种处理方式，其中一种是将其冗余至现有的维表中，如将卖家信用等级冗余至卖家维表中另一种是加工成单独的行为维表，如卖家主营类目。...淘宝交易有针对卖家加类目的每月汇总事实表，每月统计一次， 同时维度也不仅一个，包含了卖家和类目。 密度与稀疏性 e.g.
，与我们的目标不太符合，因此我们将买家和卖家相应的图片全部用于关键点检测模型训练（即不区分买家和卖家图片）。...上述的模型对于图像中的背景的影响较为明显，对于在不使用包围盒的情况下的效果并不理想，于是我们采用了STN网络（Spatial Transformer Networks），这个网络的好处是能够使模型能够自己注意到关键检测的目标点的位置...由于之前采用的Consumer-to-shop_Clothes_Retrieval_Benchmark 数据集主要用于卖家与买家的图像检索匹配任务，因此以下的实验我们采用了Fashion Landmark...表2为我们的实验结果，其中STN分为参数共享和并行两种结构。 ?...table2：对比各种模型在Fashion Landmark Detection Benchmark数据集上的效果，主要采用PDL指标进行衡量 下图为采用ResNet18+4个共享权重的STN下模型训练过程中测试集的
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