了解用户：通过用户分层对用户进行了不同维度的评估，了解每一层用户带来的价值、共同特征等。 降本增效：在运营资源有限的情况下，如何将用户资源发挥到最大价值，带来的ROI最大。...需要充分了解用户进行分层，对分层后不同特征的用户采用不同的运营手段进行拉新、拉活等，提升运营手段有效性和精准性，达到降本增效的效果。...提升用户粘性、忠诚度、活跃度：针对不同的用户层提供不同的服务和产品，加强与用户的连接。 如何进行用户分层？...RFM由三维度组成来衡量用户价值：R交易间隔、F交易频率、M交易金额，每一个都对应一些关键用户特征。 RFM衡量用户的价值，并根据用户的交易频率和交易量对客户进行细分。...RFM分析重要性： REM分析可以告诉我们哪些是你最好的用户、哪些用户影响用户流失率、哪些最有潜力成为有价值的用户、哪些用户最有可能参与活动等。
由于商品链路数据是交易中的核心数据，停机操作用户影响比较大。且多个业务线依赖该数据，停机造成的影响范围相对不可控。...数据拉取慢的问题 在迁移过程中，我们遇到的第一个问题，就是全量数据拉取过慢问题。...首先我们尝试了 Scroll 方案，但是后续发现，对一个亿级索引做全表 Scroll 查询，单次拉取时间，保持在500-600ms左右，这个拉取时间严重不满足我们的需求。...优化方案 那么如何提升拉取的效率呢，要提升查询速率，可以通过降低单次扫描数据量，来单次降低查询耗时的方案。提升了单次查询耗时后，就需要将大任务进行拆分，多节点并行的方案，来提升整体的拉取效率。...任务执行总共分为两步即数据拉取和写入阶段，首先是数据拉取，该阶段主要负责从原索引获取数据，并填充上全量商品索引的部分字段，这一个阶段的拉取是通过 SearchAfter 方案进行拉取，因为整个迁移流程持续时间较长
现实情况很可能只是在一次会议上，领导发现新用户可能是业务增长的突破口。想先看一下新用户的规模如何，然后说：“XXX，看一下新用户的人数是多少，值不值得运营一下。”...用户使用产品的目标是什么？产品满足了用户的什么需求？ Strategy，业务策略。为了达成上述目标我采取的策略是什么？ Measurement，业务度量。这些策略随之带来的数据指标变化有哪些？...炒股类app中的某收费选股功能，可以从数千只股票当中选取上涨概率比较大的一些股票，提高用户获取信息的效率。 该功能在某次改版后进行了一次数据分析，数据人员很自然地用了留存率作为这个功能的评估指标。...既然是选股类功能，那么就是解决用户的选股问题。为什么要选股？是为了交易。 如果功能筛选的股票，降低了用户的决策难度，自然会提高交易的比例。...2，业务方自己也没思路，想先随便拉点数据看看。 一般第二种情况占99%。 而且往往拉出来一堆数据以后，对方看了半天，还是看不出什么东西。
图在反洗钱中有哪些应用？这些应用面临哪些难点？ ---- ---- [ 导读 ]按这是一篇关于图与反洗钱的科普短文，18 世纪的欧拉先生创造的图正在 21 世纪大放异彩。什么是图？...图在反洗钱中有哪些应用？这些应用面临哪些难点？让我们来看看清华大学工业工程 2021 级研究生张开元同学的讲解吧。...从微观层面，在诸多资金追踪项目中，针对某一笔大额可疑交易的报送，经常遇到柜台或ATM取现导致的资金追踪中断的情况，给分析工作造成很大阻碍。...而图计算则可从海量交易中实现对单笔资金链路全貌的追踪，通过为账户打标签，对包含有现金交易的资金交易过程进行穿透和展示，洞察钱款的拆分流转路径，识别出哪一笔交易是取现交易后续最合理、可能性最高的关联交易，...图4 图社区团伙分析结果 三、总结与展望 随着交易的方式越来越多元，交易的手段越来越便捷，所产生的数据也越来越多，那么图计算在反洗钱应用时如何应对海量产生的数据，同时这些数据如何组织，存储，如何在算力，
用户行为类指标 用户行为指标是互联网行业和传统行业最大区别。传统行业，用户行为发生在门店里，极难用数字化手段记录，因此只有在发生交易时，才能记录数据。 传统企业的大部分数据都是交易数据。...具体到指标上，可以套用AARRR模型，分模块展开： 拉新：主要用于分析拉新的转化效率与质量。拉新是很多互联网公司最重要的任务，拉新成本是很多互联网公司最大的成本支出，因此拉新关注度极高。...用户活跃类指标：用户活跃类指标是日常关注的重点。活跃用户是一切业务的基础，且活跃行为是可以每日记录的，因此运营/产品部门日常都盯得很紧。 用户留存类指标：留存指标一般和拉新/活跃指标结合起来看。...用户转化类指标：用户转化一般指付费行为，这是互联网商业模式变现的重要渠道。看的指标主要围绕有多少人买，买了多少，是否连续购买等展开。这里和传统企业的会员消费分析很像，能衍生出很多子指标。...常见的内容指标如下： 通过这些指标的分析，创作内容的部门，比如：内容运营/新媒体运营，能找到哪些内容阅读高，哪些转发多，从而总结出写文章的套路，提升内容传播范围。
去中心化身份 (DID) 或许可机制: 为了满足RWA的合规要求（如KYC/AML），可能需要在链上实现身份验证或采用许可机制，确保只有授权用户才能持有或交易RWA代币。2....定期拉取: 链上智能合约或链下服务定期从链下数据源拉取数据进行验证和更新。数据映射关系管理: 建立和维护链上代币与链下实际资产之间的唯一映射关系。...用户界面与访问层 (User Interface and Access Layer)为不同类型的用户提供访问界面。投资者门户: 提供查看持有的RWA代币、资产信息、收益分配、交易历史等功能。...灾难恢复与业务连续性: 建立完善的备份和恢复机制，确保系统在发生故障时能够快速恢复。...成功实施的关键在于如何在去中心化、透明的区块链特性与中心化、受监管的现实世界资产之间找到平衡点。
【拉流】 直播内容是通过 流媒体播放器 播放出来，而流媒体播放器通过 流地址 来拉取 流数据，再处理相关 解码 工作，最后呈现出画面和声音。...当我们愉快的看着直播时，会好奇这些直播内容源头在哪里，这些画面是如何被采集的，数据又如何传输的。...直播用户的绝大部分需求是荷尔蒙需求，如何通过各种互动工具、互动形式，让用户与主播彼此多互动，才能促进送礼。 从用户视角来看互动形式主要分为三类，弹幕、手势、送礼。...至于某个具体的互动玩法，该玩法需要哪些素材，需要哪些触发媒介，除了通道部分可以走订阅方式，其他都需要定制开发。...比如，一个送礼互动特效，用户“连续”赠送礼物到达一定的阈值就触发播端的互动逻辑，最终将消息输入到流里，同时看需求是否添加 SEI（Supplemental Enhancement Information
本文重点讨论如何提高应用自身的可用性，关于如何避免单点故障和解决交易量增长问题会在其他系列讨论。 为了提高应用的可用性，首先要做的就是尽可能避免应用出现故障，但要完全做到不出故障是不可能的。...在这三个维度下，如何确保不同业务、三方、商户、以及支付类型互不影响，「付钱拉」所做的就是拆分消息队列。...3.2.3 分析系统 分析系统最难做的是业务报警点，例如哪些报警只要一出来就必须出警，哪些报警一出来只需要关注。...举一个例子，拿网络异常来说，发生一笔可能是网络抖动，但是多笔发生就需要重视网络是否真的有问题，针对网络异常「付钱拉」的报警样例如下： 单通道网络异常预警：1分钟内A通道网络异常连续发生了12笔，触发了预警阀值...；其次，针对路由功能，需要分业务类型，如果是单笔代收付交易，用户是不关心钱是哪个通道出去的，是可以路由的，如果是扫码通道，用户如果用微信扫码，肯定最终是走微信，但是我们有好多中间渠道，微信是通过中间渠道出去的
项目中一般常用的监控有基础设施监控、用户行为监控、前端监控、后台服务监控，这些监控的衡量指标缺乏业务语意，无法直观地体现出来，比如当日下单平均响应时长、成功率，比如有哪些文章拉取失败了，失败的文章请求量有多少等...适用的场景有哪些？一些业务状态分析：下单、搜索等关键路径的行为访问分析等。错误拆解分析： 对一些接口的错误进行统计分析。接口成功率监控等手段不能监控的地方。如何做？不要影响业务流程，旁路完成。...需要哪些指标？2. 案例展示2.1 主题文章拉取失败统计与分析2.2 背景，为什么做？...项目中的文章服务由第三方合作伙伴提供，业务中保存了许多的文章ID，文章的内容需要调用合作伙伴的接口来获得，现在需要切换为带鉴权的新接口拉取，没有加入白名单的文章ID会拉取失败。...2.2 需要统计哪些指标？文章ID： 以文章id为数据分析维度。失败次数：失败次数越多，说明越多用户请求，是有价值的文章。文章是否存在：文章已经下架，则应该取消配置。
本文重点讨论如何提高应用自身的可用性，关于如何避免单点故障和解决交易量增长问题会在其他系列讨论。 为了提高应用的可用性，首先要做的就是尽可能避免应用出现故障，但要完全做到不出故障是不可能的。...比如重路由，对于用户支付来说，用户并不关心自己的钱具体是从哪个通道支付出去的，用户只关心成功与否。...3.2.3 分析系统 分析系统最难做的是业务报警点，例如哪些报警只要一出来就必须出警，哪些报警一出来只需要关注。下面我们对分析系统做一个详细介绍： (1)系统运行架构 ? (2)系统运行流程 ?...举一个例子，拿网络异常来说，发生一笔可能是网络抖动，但是多笔发生就需要重视网络是否真的有问题，针对网络异常「付钱拉」的报警样例如下： 单通道网络异常预警：1分钟内A通道网络异常连续发生了12笔，触发了预警阀值...； 其次，针对路由功能，需要分业务类型，如果是单笔代收付交易，用户是不关心钱是哪个通道出去的，是可以路由的，如果是扫码通道，用户如果用微信扫码，肯定最终是走微信，但是我们有好多中间渠道，微信是通过中间渠道出去的
案例背景 以京东系统为例，用户在购买商品时，通常会选择用京豆抵扣一部分的金额，在这个过程中，交易服务和京豆服务通过 MQ 消息队列进行通信。...系统解耦：用 MQ 消息队列，可以隔离系统上下游环境变化带来的不稳定因素，比如京豆服务的系统需求无论如何变化，交易服务不用做任何改变，即使当京豆服务出现故障，主交易流程也可以将京豆服务降级，实现交易服务和京豆服务的解耦...那面对“在使用 MQ 消息队列时，如何确保消息不丢失”这个问题时，要怎么回答呢？首先，我们要分析其中有几个考点，比如： 如何知道有消息丢失？ 哪些环节可能丢消息？ 如何确保消息不丢失？...我们在回答时，要先让面试官知道我们的分析思路，然后再提供解决方案：网络中的数据传输不可靠，想要解决如何不丢消息的问题，首先要知道哪些环节可能丢消息，以及我们如何知道消息是否丢失了，最后才是解决方案（而不是上来就直接说自己的解决方案...现在，我们已经知道了哪些环节（消息存储阶段、消息消费阶段）可能会出问题，并有了如何检测消息丢失的方案，然后就要给出解决防止消息丢失的设计方案。 回答完“如何确保消息不会丢失？”
我们当前的IM虽然进行了微服务化，但是核心的消息投递模式仍然采用下图描绘的方式，参看《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》。 ?...对于在线的用户，消息会直接实时同步到在线的接收方，消息同步成功后，并不会进行持久化。而对于离线的用户或者消息无法实时同步成功时，消息会持久化到离线库，当接收方重新连接后，会从离线库拉取所有未读消息。...接收方会主动的向服务端拉取所有未同步消息，但接收方何时来同步以及会在哪些端来同步消息对服务端来说是未知的，所以要求服务端必须保存所有需要同步到接收方的消息，这是消息同步库的主要作用。...既有推送又有拉取，客户端怎么确定同步点位究竟在哪里呢？尤其是用户打开软件，拉取同步过程中有新消息到了怎么办？ 这里要感谢彬哥（LinkedIn的大牛）提示，他说他们的消息都是拉取的。...看过一篇文章介绍微信为每个用户的消息ID进行了严格递增编号，也就是为每个用户的TimeLine模型的消息进行了严格递增的编号。既该用户第一条消息序号为1，第二条为2以此类推。
案例背景 以京东系统为例，用户在购买商品时，通常会选择用京豆抵扣一部分的金额，在这个过程中，交易服务和京豆服务通过 MQ 消息队列进行通信。...系统解耦：用 MQ 消息队列，可以隔离系统上下游环境变化带来的不稳定因素，比如京豆服务的系统需求无论如何变化，交易服务不用做任何改变，即使当京豆服务出现故障，主交易流程也可以将京豆服务降级，实现交易服务和京豆服务的解耦...那面对“在使用 MQ 消息队列时，如何确保消息不丢失”这个问题时，你要怎么回答呢？首先，你要分析其中有几个考点，比如： 如何知道有消息丢失？ 哪些环节可能丢消息？ 如何确保消息不丢失？...候选人在回答时，要先让面试官知道你的分析思路，然后再提供解决方案 ：网络中的数据传输不可靠，想要解决如何不丢消息的问题，首先要知道哪些环节可能丢消息，以及我们如何知道消息是否丢失了，最后才是解决方案（而不是上来就直接说自己的解决方案...现在，你已经知道了哪些环节（消息存储阶段、消息消费阶段）可能会出问题，并有了如何检测消息丢失的方案，然后就要给出解决防止消息丢失的设计方案。 回答完“如何确保消息不会丢失？”
博客www.cyhone.com 公众号：编程沉思录 --- 微信云支付Android 智能POS使用WebSocket实现了用户订单的实时推送。...一旦订单没有得到及时推送，店员虽然可以到交易查询中确认订单状态，但这样的异常行为如果频发，对于客户来说也是很难接受的。...我们引入了主动拉取的方案，在网络异常时，将会切换为主动拉取模式，定时向后端拉取订单。 这里需要注意的有几点： 每次主动拉取时，最好拉取时间有重叠。即：本次拉取的开始时间，是上次拉取的结束时间前1秒。...这样可以尽量减少因为定时器等环境原因，导致漏单问题 每次主动拉取后，检测当前WebSocket是否链路健康，如果健康则关闭主动拉取模式。...因为我们主动拉取的范围重叠性以及主动拉取也可能和推送模式有一段时间的重叠，我们得到的订单可能会重复。 这里我们需要注意对订单进行一个简单的去重逻辑，即： 万一订单已存在，就忽略该订单。
系统解耦：用 MQ 消息队列，可以隔离系统上下游环境变化带来的不稳定因素，比如京豆服务的系统需求无论如何变化，交易服务不用做任何改变，即使当京豆服务出现故障，主交易流程也可以将京豆服务降级，实现交易服务和京豆服务的解耦...一、如何确保消息不丢失首先我们来看下哪些环节可能消息会丢失。一条消息从生产到消费，整个过程分为三个阶段，分别为消息生产阶段，消息队列，消息消费阶段。...消息消费阶段： 消费端从 Broker 上拉取消息，只要消费端在收到消息后，不立即发送消费确认给 Broker，而是等到执行完业务逻辑后，再发送消费确认，也能保证消息的不丢失。...在生产端发送消息之前，通过拦截器将消息版本号注入消息中（版本号可以采用连续递增的 ID 生成，也可以通过分布式全局唯一 ID生成）。...这样，我们消费消息的逻辑可以变为：在消息日志表中增加一条消息记录，然后再根据消息记录，异步操作更新用户信息。
阅读需5分钟 ---- 1、X2Y2 NFT Market 系统运转架构 曾经我们大致描述过三大类NFT交易市场的运作模型，笔者是对其依据交易流转生命周期的3个核心方面进行区分，如何发布、如何竞价、哪里撮合成交...2、版税交易分析 2.1、目标与数据来源 首先明确目标，研究X2Y2在可不付版税前后，用户版税支付的笔数变化 采集到的交易数据分3批：取头取尾取中间共计12W笔交易 2月份X2Y2运作刚运作时的1W笔交易...2.2、如何判断哪笔交易给了版税？...2.3、版税可不支付后多少用户实行了？ 笔者拉取12W笔交易的内联交易列表，通过交易笔数制作了下图。...无论笔者拉取数据计算，还是X2Y2官方公布，看上去并不是显著的版税收取变化。 那真的是用户奋勇反击坚持版税支付还只是用户习惯尚未教育，不知如何设置支付比例选项？
如果业务上进行了拆分，不论选什么数据库都不能解决分布式一致性问题。把数据库或者分布式数据库看成是一个系统，能处理一个外部请求在数据库内部的分布式问题，但不能处理多个外部请求的一致性问题。...分布式强一致的数据库不能解决业务逻辑拆分带来的分布式一致性问题，我们还得继续纠结如何解决业务分布式一致性的问题。 首先我把微服务分布式一致性问题分为数据共享一致性和业务交易一致性问题。...微服务强调要独立数据库，引起数据如何共享的问题。 数据共享分为拉和推两种模式，拉指消费者去供应商那边拉数据，推指供应商主动把数据推到消费者面前。...拉-API获取 微服务最推荐的方式是服务方提供数据API，消费者需要的时候去拉取。好处是消费者和供应方技术上完全解耦，坏处是提高了开发成本。...如果一次业务请求需要拉取多个数据源，不建议用同步的方式调用，因为会延长处理时间。建议使用reactiveX模式进行异步拉取和组装 。
吉布斯现象和频谱泄露多少有些相像，频谱泄露是因为进行DFT时对时域信号进行了截断；而吉布斯现象则是对频域信号进行了截断。 ...Rect function 我们在进行分析时，只会取频谱中的一部分，假设我们取下图中的红框之内的部分。 ?...这其实就是傅里叶级数（下面的公式），但拉格朗日却表示质疑，他认为傅里叶的方法无法表示带有棱角的信号，比如我们上面提到的矩形信号。科学学会鉴于拉格朗日的威望，拒绝了傅里叶的论文。 ? ...首选拉格朗日肯定是对的，傅里叶级数的每一项都是连续光滑函数，因此它们的组合不可能表示一个带有棱角的信号。 ...在傅里叶级数中，我们取的项数越多（N越大），对应到上一节中我们选取的带宽就越大。 3. 如何用Python复现吉布斯现象？
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