谈起.NET/.NET Core的企业级实战案例，电商项目是典型代表。其中高负载、高并发、高可用性等问题是考核.NET技术性能的重要指标。下面整理的几个电商项目都是国内外著名的真实电商应用系统。
在葡萄城ActiveReports报表中可以实现分栏报表布局样式，可以设置横向分栏、纵向分栏，同时进行分栏和分组设置，统计分栏分组的小计、合计等。在商业报表系统中常见的分栏报表有商品标签、员工工卡、条码打印等。本文主要讲解如何在葡萄城ActiveReports报表中实现横向分栏、纵向分栏和分组分栏报表。 1、横向分栏报表 1.1、在 ASP.NET 应用程序中添加一个名为 rptAcrossDown.cs 的 ActiveReports 报表文件，选择的项目模板类型为 ActiveReports 7 区域报
刚刚经过“618购物节”的挑战，京东(此文简称JD)首次向大众公布了618的交易额，那就是1199亿元。什么？才1199亿，阿里系小伙伴肯定在后面偷笑，搞了18天的大促，还不如淘宝“双11”一天的销售额。不过没关系，这次强东哥非常满意，因为“618”这个日子，这个让全国网民们沸腾的节日，已经被京东写进历史，这足以证明强东哥这一年的强势回归是有多么重要。
gitee地址：https://gitee.com/CoreUnion/CoreShop
在php、jsp、asp后端总揽一切的时代，网站统计基本是后台的事情——其实web开发，也没有前端这个职位，网站设计（现在的UI）不仅要前途还要用dreamwave等工具生成html给后台套模板。web2.0后，除了数据库带宽瓶颈，基本就在前端了。
在C#中有时存在着两个嵌套循环的存在，此时可以使用两个Repeater进行循环获取到。
限流系统是对资源调用的控制组件，主要涵盖授权、限流、降级、调用统计等功能模块。限流系统有两个基础概念：资源和策略，对特定的资源采取不同的控制策略，起到保障应用稳定性的作用。限流系统提供了多个默认切入点覆盖了大部分使用场景，保证对应用的低侵入性；同时也支持硬编码或者自定义aop的方式来支持特定的使用需求。限流系统提供了全面的运行状态监控，实时监控资源的调用情况（qps、rt、限流降级等信息）。
在之前的两篇文章（《EmptyResult & ContentResult》和《FileResult》）我们剖析了EmptyResult、ContentResult和FileResult这三种Acti
最近有个ASP.NET的小Demo，用到一些ASP.NET的知识，本篇讲的是ASP.NET的GridView使用，GridView的使用还是非常方便的，包括数据的动态绑定，表格的编辑都非常简单，不用再为HTML的Table格式发愁了哈哈哈。本篇教程说是GridView的教程，其实是整个功能实现的总结，包括我编程时的思路、实现功能的小技巧等等。
1、请实现“https://channel.jd.com/fashion.html”超值购部分内容。
课程搜索，用户输入指定课程关键字，可以搜索查询，也可以根据课程类别分类，和类型进行搜索；
随着互联网的发展，越来越多的企业开始将目光投向了外贸市场。而建立一个专业的外贸网站，不仅可以提高企业的知名度和品牌形象，还可以为企业带来更多的商机和利润。在建立外贸网站的过程中，选择合适的建站源码和程序是非常重要的。本文将对外贸建站源码和程序进行对比，以帮助企业选择最适合自己的建站工具。
RCS消息（Rich communication suit）：富媒体消息、MaaP平台（Massage as a platform）：消息即平台、OTT聊天应用（Over the top）、PSP（Person to Person）个人消息、A2P（Application to Person）行业消息、GSMA（Groupe Speciale Mobile Association）全球移动通信系统协会
在实践中，特征工程目前依然是建模过程中最为核心的一块，也是提升最快最简单的部分；有些公司的搜索推荐团队只使用了embedding相关的信息，并希望通过embedding的交叉或者序列等信息建模得到最终的推荐结果，并没有加入非常多人为构建的特征。
前不久把自己无聊时候写的采集程序贡献了出来，没想到反响还不错，不过可能我写的不是很清楚，让大家在采集中遇到了各类问题，这次说一下如何来配置采集项目，以及如何采集入库等。请到“MyCollection 程序 F＆Q”，我会回答采集程序的相关问题。 如果你第一次看，可以先看下“ 自己做的一个小程序 可采集、导出、模板、配置 ” 程序做的很简单，配置也都是按照以往看到的一些采集程序结合自己的需求来做的，配置方面分为了：程序配置和采集项目配置。 程序配置只是简单的一些系统需求参数，点击设置采集参数，会弹出如下设置项
随着社会经济的高速增长，科技的日新月异，特别是进入数字化社会以来，快节奏已是生活的常态。人们开始追求高效、便捷的方式来满足日常生活需求。随即网上购物就愈发活跃，就连老年人也打破传统的采买方式开始尝试线上购物。此时商家便需要一个后台管理系统对订单进行系统的管理。
近日，在中国北京举办 CIKM 2019 AnalytiCup 中，由来自浙江大学、中央财经大学、阿里巴巴等机构组成的团队 WWG 摘得「用户行为预测」赛道的桂冠。
CIKM 是中国计算机学会（CCF）推荐的数据库/数据挖掘/内容检索领域的 B 类会议。CIKM AnalytiCup 挑战赛是会议同期举行的国际数据挖掘比赛，今年由 CIKM、阿里妈妈、阿里巴巴算法大学、阿里云天池共同承办，挑战赛分为两个赛道，用户兴趣高效检索（Efficient User Interests Retrieval）和用户行为多样性预测（Predicting User Behavior Diversities in A Dynamic Interactive Environment）。
Tomcat是Apache 软件基金会（Apache Software Foundation）的Jakarta 项目中的一个核心项目，最新的Servlet 和JSP 规范总是能在Tomcat 中得到体现，因为Tomcat 技术先进、性能稳定，而且免费，因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可，成为目前比较流行的Web 应用服务器。
导读：大数据时代的到来，对产品经理提出了更加严格的数据分析要求。一个懂数据分析的产品经理可以利用数据驱动产品设计优化，并提升客户体验。那么，产品经理到底该关注哪些数据呢？小产品如何运用A/B测试？产品经理该如何学习数据分析呢？ 本文根据GrowingIO创始人&CEO张溪梦与产品经理在线交流问题整理编辑，希望对产品经理提升数据分析能力有较好的帮助。 如何获取数据，获取什么样的数据？ Q1：一个电商平台，应该着重关注什么数据，怎样设计数据后台？ A1：电商数据的核心指标一般有：GMV，Transations（
以下内容节选自《运营之上：互联网业务的全局运营方法论与实践》一书！ ---- --正文-- 运营人看哪些数据？ 第一大类是原始数据，包括如下几类。 （1）市场属性数据：行业数据、竞品数据，以及获得用户流量的渠道属性数据，包括渠道分类、曝光、点击、播放、流量、成本等数据。 （2）用户属性数据：包括地址、性别、年龄、学历、国籍、兴趣爱好、邮箱等标签数据。 （3）用户行为数据：包括注册、点击、阅读、上传、下载、听歌、收藏、评论、分享、下单、购买、支付等与商品或内容发生互动行为的数据。 用户行为又可以分为核心价值
本项目主要用于互联网电商企业中使用Spark技术开发的大数据统计分析平台，对电商网站的各种用户行为（访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行复杂的分析。用统计分析出来的数据辅助公司中的PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。
在上一期内容中，菌哥已经为大家介绍了电商用户行为数据分析的主要功能和模块介绍。本期内容，我们需要介绍的是实时热门商品统计模块的功能开发。
在大多数场景下，我们需要统计的数据流都是无界的，因此我们无法等待整个数据流终止后才进行统计。通常情况下，我们只需要对某个时间范围或者数量范围内的数据进行统计分析：如每隔五分钟统计一次过去一小时内所有商品的点击量；或者每发生1000次点击后，都去统计一下每个商品点击率的占比。在 Flink 中，我们使用窗口 (Window) 来实现这类功能。按照统计维度的不同，Flink 中的窗口可以分为 时间窗口 (Time Windows) 和 计数窗口 (Count Windows) 。
P.S. 本文作为 炼丹笔记 第100篇原创文章，为了答谢这一路走来大家对炼丹笔记的关注与支持，本文文末，我们安排一次抽奖活动，送上时晴小姐姐为大家准备的青轴机械键盘1个~记得参与哦~
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雪崩问题虽然有四种方案，但是限流是避免服务因突发的流量而发生故障，是对微服务雪崩问题的
为了对业务人员进行管理和考核，我们经常会统计销售提成。辉煌系列提供商品销售提成和职员销售提成两种提成方式。区别就是，商品销售提成是根据单个商品的销售来计算提成的，例如：可以设置销售工A商品，每销售一个提成10元，销售二个提成15元，等等。而职员销售提成是根据，该职员在指定时间段内的销售总金额进行提成的。 使用销售提成管理方法如下：
愉悦的一周又要开始了，本周菌哥打算用几期文章为大家分享一个之前在B站自学的一个项目——基于flink的电商用户行为数据分析。本期我们先对项目整体功能和模块做一个介绍。
大于Jdk1.8，大于mysql5.5，idea（eclipse），HBuilder，vscode（webstorm）
4. 我的：用户登录后可以进入个人后台，在个人后台可以修改自己的信息，可以发帖，可以添加、查看、修改或删除自己的发布。
大等于jdk1.8，大于mysql5.5，idea（eclipse），微信开发者工具
随着电商平台数据量的不断积累，通过数据分析，挖掘消费者的潜在需求、消费偏好成为平台运营过程中的重要环节。
Application Insignhts是微软开发的一套监控程序。他可以对线上的应用程序进行全方位的监控，比如监控每秒的请求数，失败的请求，追踪异常，对每个请求进行监控，从http的耗时，到SQL查询的耗时，完完整整的被记录下来。当对程序进行优化跟排错时非常好使。它原来是visualstudio online的一个服务，现在合并进了Azure，作为Azure Monitor的一个组件。虽然合并进了Azure，但是Application Insignhts还是免费的。
经常看到有朋友在闲鱼卖些小东西又或是自己擅长的一些技能，都能为他们带来不错的 睡后收入。
大等于jdk1.8，大于mysql5.5，idea（eclipse），Android Studio
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大家好，这里是NewBeeNLP。深度学习时代，某些领域，如计算机视觉、自然语言处理等，因为模型具有很强的特征表达能力，特征工程显得不那么重要了。
行为明细数据包含五个要素：WHO、WHEN、WHERE、HOW、WHAT，明细数据记录了用户在什么时间点通过哪个功能模块以何种方式操作了什么内容。行为明细数据大部分来自用户操作日志，经过大数据实时处理后存储到合适的数据存储引擎中，本节所有行为明细数据都存储到ClickHouse表中。
祸不单行，刚失业就肺部感染要死要活，一个多月了才基本见好。然后准备找个工作，总不能就这样饿死吧！没错，都是已读不回，大环境真的很差。怎么办，摆烂？那像我这样农村家庭，没家底的基本算是死路一条了，所以只能摸索一下创业的小路，看一看能不能勉强活下去
最近在工作当中做模型的时候，遇见了一件很神奇的怪事，明明一件商品在两类人群当中的点击率都比另外一件要高。但是当我把它们的数据汇总之后，结论反而变了。
作者 | 吴海波 责编 | 何永灿 通常机器学习在电商领域有三大应用：推荐、搜索、广告，这次我们聊聊三个领域里都会涉及到的商品排序问题。从业务角度，一般是在一个召回的商品集合里，通过对商品排序，追求GMV或者点击量最大化。进一步讲，就是基于一个目标，如何让流量的利用效率最高。很自然的，如果我们可以准确预估每个商品的GMV转化率或者点击率，就可以最大化利用流量，从而收益最大。 蘑菇街是一个年轻女性垂直电商平台，主要从事服饰鞋包类目，2015年时全年GMV超过了百亿，后与美丽说合并后公司更名为美丽联合集团。2
Basket microservice（购物车微服务）主要用于处理购物车的业务逻辑，包括：
本文将从最简单开始，新从全控制台开始创建一个 WebApi 服务，然后再使用 VisualStudio 创建服务
随着大数据时代的来临，如何帮助用户从大量信息中迅速获得对自己有用的信息成为众多商家的重要任务，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统以海量数据挖掘为基础，引导用户发现自己的信息需求，现已广泛应用于很多领域。传统的个性化推荐系统，采用定期对数据进行分析的做法来更新模型。由于是定期更新，推荐模型无法保持实时性，对用户当前的行为推荐结果可能不会非常精准。实时个性化推荐实时分析用户产生的数据，可以更准确地为用户进行推荐，同时根据实时的推荐结果进行反馈，更好地改进推荐模型。 腾讯大数据平台部和北京大学网络所崔斌教授研
今天继续跟大家分享的是九大数据分析方法系列。今天介绍的是漏斗分析法，漏斗分析法是一种基础的，处理多个指标分析问题的方法，有很多应用场景。
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