今天和大家聊聊并发。 虽然搞了多年 Java，可许多朋友一提到“并发”就头疼： 为什么我已经学习了很多相关技术，可还是搞不定并发编程？ 小公司根本遇不到并发问题，高并发经验该怎么积累？平时该怎么学习？ 昨天面试又卡在并发问题上了，并发编程难道已经成为大厂必备的敲门砖了吗？ 有这些困惑很正常，因为并发编程是 Java 语言中最为晦涩的知识点，它涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力，而这些知识点看上去非常的零散、独立，可实则关联性又比较强，更为考验一个程序员的内功。 并发编程的优势是
2016年初，京东在印尼正式落地了第一个海外本土站点；今年11.11，京东印尼站当天单量同比增长845%，连续三年保持超高速增长。
静电：今天我们来解析瑞幸咖啡的APP设计案例。瑞幸是我最近才开始喝开始用的，突然发现他家的丝绒生椰拿铁还真挺好喝，而且价格也不贵，相对于我这种一天一杯咖啡的人来说是再合适不过了。在之前一直都是使用的小程序来下单，这次下载了他家的APP，感觉还是可圈可点的。
很多网站都具备了内容推荐的功能，不仅是像B2C电子商务类的卓越的图书推荐，也包括兴趣类网站像豆瓣的豆瓣猜等。这类功能无疑在帮助用户发现需求，促进商品购买和服务应用方面起到了显著性的效果。那么这类的推荐是怎么得到的呢？其实跟网站数据分析不无相关，我们可以来简单看一下它的原理和实现。 关联推荐在营销上被分为两类： 向上营销(Up Marketing)：根据既有客户过去的消费喜好，提供更高价值或者其他用以加强其原有功能或者用途的产品或服务。 交叉营销(Cross Marketing)：从客户的购
过程：识别领域概念、识别领域关系、识别领域状态、领域模型化[类图、状态图]、领域模型评审
51CTO博客首席体验官，专注于大前端技术的分享，包括Flutter,小程序,安卓，VUE，JavaScript。
今年在深圳一些零售终端也开始利用AI——“人脸识别”系统，以此来统计门店真实的客流量。这也意味着，新零售元年之战，人工智能让实体零售的未来有了更多可能！面对一次次新技术的冲击，零售终端未来将会朝怎样的方向发展，我们不妨从智慧门店、智能买手、智能仓储与物流、智能营销与体验、智能客服这五部分大胆想象一下。 智慧门店： 1、vip识别 随着智能技术的广泛应用，人脸识别系统将和防盗监控一样成为终端普及率很高的智能应用，通过数据不断的积累与分析，可以有效的识别VIP客户，并推荐至店家手机，同时将VIP历史入店信息及购
用户在咨询弹性伸缩服务时，觉得该产品挺好，但一经解释，发现不能用（软件架构不支持）。原因是，使用该产品，需要做到“应用无状态化”。
EasyDL作为一款图像和声音的定制训练和服务平台，只要根据页面文字提示进行简单的拖拽操作，最快10分钟即可训练出定制化的深度学习模型。
在互联网时代，推荐系统无处不在。不仅可以向用户推荐实体商品，还可以推荐电影、歌曲、新闻报道、酒店旅行等，为用户提供量身定制的选择。这些系统中有许多都涉及了协同过滤——根据其他相似用户的偏好向用户推荐 item。推荐系统的背后还用到了包括矩阵分解、邻域方法以及各种混合方法。
本文设计了一款以AT89C51单片机为核心的自动售货机系统，并且着重详细地介绍了自动售货机的整体系统设计方案、硬件选择基础、软件使用方法及技巧。
随着信息科技的进步，数据的收集变得十分便利。各式各样(手机、信用卡、浏览网页及部落格等)的信息，从不同的数据源，涌入我们预先设计好的数据仓储。这些信息透过数据挖掘的技术组合在一起，就可快速地勾勒出每个人对生活的品味、特征，并进一步影响我们的生活。 未来数据化世界的一个场景 下面显示未来数据化世界的一个场景。 客服：「xx披萨店您好！请问有什么需要我为您服务？」 顾客：「妳好，我想要………」 客服：「先生，请先告诉我您的会员卡号码！」 顾客：「我的会员卡号码是xxxxxxxx」 客服：「林先生您好，您是住在
RFM 分析是一种用于洞悉客户价值和行为的强大工具，广泛应用于市场营销和客户关系管理。本文将介绍 RFM 分析如何在数据产品不充分的情况下实现以及如何利用RFM分析来优化营销策略，提高客户满意度，增加业务收益。
“如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的著作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”
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“如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的著作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”等等，这些问题似乎都很专业，都不太好回答。但是，如果了解一点点数据挖掘（Data Mining）的知识，你，或许会有柳暗花明的感觉。 的确，数据挖掘无处不在。它和生活密不可分，就像空气一样，弥漫在你的周围。但是，很多时候，你并不能意识到它。因此，它是陌生的，也是熟悉的。 本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，
相对于武汉，北京的秋来的真是早，九月初的傍晚，就能够感觉到丝丝丝丝丝丝的凉意。 最近两件事挺有感觉的。 看某发布会，设计师李剑叶的话挺让人感动的。“**的设计是内敛和克制的…。希望设计成为一种，可以被忽略的存在感”。 其次，有感于不断跳Tone的妇科圣手，冯唐，“有追求、敢放弃”是他的标签。 “如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的著作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”等等，这些问题似乎
相对于武汉，北京的秋来的真是早，九月初的傍晚，就能够感觉到丝丝丝丝丝丝的凉意。 最近两件事挺有感觉的。 看某发布会，设计师李剑叶的话挺让人感动的。“**的设计是内敛和克制的...。希望设计成为一种，可以被忽略的存在感”。 其次，有感于不断跳Tone的妇科圣手，冯唐，“有追求、敢放弃”是他的标签。 ---- “如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的著作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”等等
国际信用卡组织万事达联合高通等公司推出了一个新的购物系统，并集成了增强现实与生物识别技术来提升其购物体验和安全性。 万事达(Mastercard)联合高通(Qualcomm)和ODG (Osterhout Design Group)公司开发了一种增强现实购物系统，用于其Masterpass（即万事达的数字支付服务）和身份验证系统中。该解决方案使购物者能在真实的环境中查看虚拟物品及信息，并通过生物识别验证进行购买。 正如在拉斯维加斯举行的Money2020大会中所展示的，该系统通过ODG公司设计的智能眼镜进行
11.11光棍节已经过去，12.12促销又要到来，回望双十一的疯狂与激情，哪些人在买小米、哪些人在买华为，哪些人在买林志玲，哪些人在买杜蕾斯，都将是有趣的话题。11月27日，在京东举办的《京东技术解密》新书发布会上，笔者获得了不少11.11京东商城的趣闻大数据，京东网友的性福指数羞答答出炉，卖出80万块香皂、900万卷手纸，大北京的区县性福对比让我惊讶异常。 《京东技术解密》这本书讲述了京东技术团队从30人到4000人的发展历程，详细介绍了京东在海量订单处理、庞大却高效的供应链管理、大型技术团队管理等方面干
随着跨境电商的蓬勃发展，越来越多的企业开始涉足国际市场，而静态住宅代理作为一种重要的网络工具，在跨境电商中也越发受到企业的青睐。本文将从静态住宅ip的业务应用、优势及如何购买ip等方面进行探讨。
腾讯云智能识图，开发者只需要简单接入腾讯云API，最快半小时后就可以让自己的APP拥有媲美微信扫一扫的“识物”功能。用户不仅可以通过扫描实物或图片查询到商品信息，还可以快速实现查询、购买一系列行为。
刚刚过完年中大促，很多女性同胞等待的下一个大促就是：双十一天猫全球狂欢节！马云爸爸也因为每年的“光棍节”成为全世界最懂女性的男人。
书店、超市、服装店、便利店等零售场景，随着信息科技化的进步逐步的改变管理方式，转型升级，向信息化、智慧化转变，引入人脸识别系统终端应用。那么，在零售场景，人脸识别系统终端设备应用有哪些体现？
关联，其实很简单，就是几个东西或者事件是经常同时出现的，“啤酒＋尿布”就是非常典型的两个关联商品。 所谓关联，反映的是一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。当我们查找英文文献的时候，可以发现有两个英文词都能形容关联的含义。第一个是相关性relevance，第二个是关联性association，两者都可以用来描述事件之间的关联程度。其中前者主要用在互联网的内容和文档上，比如搜索引擎算法中文档之间的关联性，我们采用的词是relevance；而后者往往用在实际的事物之上，比如电子商务网站上的商品之间的关联度我们
各行各业都在采用图分析来加强反欺诈能力，在本文中，将介绍如何借助图分析打击以下三种欺诈行为：
本文主要涉及境外出行、商场团购和内容商业化等三类交易业务场景。在大众点评App里，在境外城市站有美食、购物、商场、景点、门票、当地玩乐等频道入口，可以购买境外出行交易产品，在境内的逛街/商场频道可以找到商场团购优惠以及商场团购代金券。
一家大型购物网站，购物车会定时被清空，并且订单在规定时间内未支付也被取消。请你来简要分析一下原因。
跨境电商卖家需要原生住宅IP代理，这个问题已经被广泛讨论了，但是很少有人关注到消费者跨境购物也需要原生住宅IP代理的问题。 在这篇文章中，我们将探讨为什么消费者跨境购物也需要原生住宅IP代理，以及原生住宅IP代理可以为消费者带来哪些保护和体验。
优然家是北京向东科技有限公司旗下全新品牌，是一家专业从事智能化系统设计、研发、实施于一体的高新技术公司。
所有的软件最终是要解决用户问题的，而软件的落地最终是要靠一行行的代码垒起来的，那么这个时候从识别出用户问题到代码实现之间就需要一种过度，而架构设计就是这种过度的【桥梁】。
在农业场景，主要包括有作物管理、害虫和杂草处理、疾病管理、土壤管理、产量预测和管理等。作物管理，主要提供作物选择，施肥建议，使得作物免受恶劣天气影响等；害虫和杂草处理，即识别害虫和杂草，提供处理害虫和杂草的相关建议，推测害虫行进路线和繁殖规模和速度，推测杂草的生长状态和发展等；疾病管理，即预测、识别分类作物病害；土壤和作物管理，包括评估作物表面土壤湿度，预测天气，结合天气预测结果进行灌溉等；产量预测和管理，根据气候，季节等因素提供最佳播种时间建议，并预测最佳收成时间和最终产量等。其主要运用的AI技术最开始是基于规则的专家系统，发展到后来的模糊推理系统和人工神经网络的结合。主要涉及模式识别，图像识别等。
新零售时代的到来在某种程度上决定了未来人们获取商品的方式，是持续网购还是回归线下，抑或是两者兼而有之都是值得我们深思的课题。尽管人们对于新零售的未来走向还有很多争论和不一致，但是电商行业亟待创新的大方向已经基本确定下来。变则通，不变则亡。用这句话来形容当前的电商行业丝毫都不为过。正是因为如此，所以我们才看到了阿里会如此坚定而又决绝地在新零售这条道路上越走越远。 所有事情的出现和发展都不是凭空而来的，新零售的出现同样有非常深刻的原因：用户痛点的增多、传统模式的增长乏力、外部竞争对手的蠢蠢欲动……这也是为什么
故事背景： 在一家超市中，通过大数据分析发现了一个特别有趣的现象：尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品的销售数据曲线竟然初期的相似，于是就将尿布与啤酒摆在一起。没想到这一举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增
一、概念/类 描述 概念/类描述就是通过对某类对象关联数据的汇总，分析和比较，用汇总的简洁的精确的方式对此类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。概念描述分为：特征性描述和区别性描述。 特征性描述：是指从与某类对象相关的一组数据中提取出关于这些对象的共同特征。生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对象的同性。。 区别性描述：描述两个或者更多不同类对象之间的差异。生成区别性描述则涉及目标类和对比类中对象的共性。 数据特征的输出可以用多种形式提供：包括 饼图，条图，曲线，多维数据方和包括交叉表在
数据猿导读 日前，阿里的无人超市“淘咖啡”正式开门接客了，吸引了公众和各大媒体的目光，“淘咖啡”最大的亮点是内部没有收银台及收银人员。 上图为阿里杭州淘咖啡店 注：本文图片均来源于网络 ▼ 本文评论
电商作为互联网的常青业务，已经渗透到我们生活日常方方面面。随着市场发展，以及我们的个性化需求，衍化出很多玩法。虽然业务规则上略有差异，但底层技术都是相通的。无非就是领域建模、系统架构、微服务拆分、缓存设计、海量数据分表。涉及到的功能模块主要分为：店铺、商品、会员、营销、购物车、交易、库存、支付、物流、履约、售后、评价等。
近日，PayPal的一项AR专利申请通过。该专利旨在通过AR为用户提供购物指南及信息。当用户在现实生活中看到想要购买的物品时，PayPal的AR技术可以为用户提供与产品有关的内容。用户可根据看到的内容
近期，旷视科技南京研究院发布学术界内目前最大的商品识别数据集——RPC，其图像数量和类别数量皆是该领域之最。同时，该数据集针对新零售场景定义了一个新问题，即视觉自动收银（automatic check-out, ACO），模拟零售真实结算场景。此外，还针对 ACO 任务给出了一套完整的 Baseline Method，以及“整单准确率”cAcc为代表的一系列评测指标，更有可以直接安装的 Python 版本评测工具。同名 GitHub 项目主页上有 Leaderboard，欢迎大家来刷榜！
文/孟永辉 前有亚马逊的无人超市，后有淘宝造物节上的“淘咖啡”，无人零售已经开始越来越多地出现在我们的视野里。这似乎是一种潮流，因为相对于排队付款之外，这种拿起就走的无人零售模式似乎更加能够引起人们的注意和好感。无人零售与科技领域的结合与应用则让我们似乎找到了破解当下零售业发展难题的方式和方法。 那么，无人零售业真的能够解决当下零售业的发展难题吗？新科技真的能够成为破解当下零售业发展的灵丹妙药吗？这个还需要去验证，我们还不能妄下论断，但是有一点可以确认的是，无人零售业将会是未来零售业一个重要的发展方向，我
超市业已成为商业领域最具活力的商业业态，竞争也变得日益激烈。数据挖掘技术越来越多地服务于超市营销战略，本文在数据挖掘的基础上，深入分析了关联规则算法，研究算法的基本思想、算法的性质，并对算法进行详细的性能分析，比较了Apriori算法和改进Apriori算法。最后，采用R软件对超市数据进行挖掘，为超市营销提供策略。
互联网大公司周围，往往围着一群灰产从业者，他们是看不见的敌人，常常躲在暗处，伺机而动。《一代宗师》里说，“风尘之中必有性情中人”，羊毛党可恶之中实有可取之处，其目标精准，不舍昼夜，直击要害。羊毛党们对
近年来，随着信息化技术的迅速发展和全球一体化进程的不断加快，计算机和网络已经成为与所有 人都息息相关的工具和媒介，个人的工作、生活和娱乐，企业的管理，力全国家的反捉V资产处其外。信息和互联网带来的不仅仅是便利和高效，大量隐私、敏感和高价值的信息数据和资产， 成为恶意攻击者攻击和威胁的主要目标，从早期以极客为核心的黑客黄金时代，到现在利益链驱动的庞大黑色产业，网络安全已经成为任何个人、企业、组织和国家所必须面临的重要问题。“网络安全和信息化是事关国家安全和国家发展、事关广大人民群众工作生活的重大战略问题，没有网络安全就没有国家安全，没有信息化就没有现代化。”
最近邻分类是最简单的分类方法之一。当对给定项分类时，它会找到与这个项最相似的训练数据项，并输出其标签。下面的图给出了一个示例。
我们对于评价数据进行LDA建模，就是从语料库中挖掘出不同主题并进行分析，换言之，LDA提供了一种较为方便地量化研究主题的机器学习方法。
超市业已成为商业领域最具活力的商业业态，竞争也变得日益激烈。数据挖掘技术越来越多地服务于超市营销战略，本文在数据挖掘的基础上，深入分析了关联规则算法，研究算法的基本思想、算法的性质，并对算法进行详细的性能分析，比较了Apriori算法和改进Apriori算法。最后，采用R软件对超市数据进行挖掘，为超市营销提供策略（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在零售行业中，会员价值体现在持续不断地为零售运营商带来稳定的销售额和利润，同时也为零售运营商策略的制定提供数据支持。零售行业会采取各种不同方法来吸引更多的人成为会员，并且尽可能提高会员的忠诚度。当前电商的发展使商场会员不断流失，给零售运营商带来了严重损失。此时，运营商需要有针对性地实施营销策略来加强与会员的良好关系。比如，商家针对会员采取一系列的促销活动，以此来维系会员的忠诚度。有人认为对老会员的维系成本太高，事实上，发展新会员的资金投入远比采取一定措施来维系现有会员要高。完善会员画像描绘，加强对现有会员的精细化管理，定期向其推送产品和服务，与会员建立稳定的关系是实体零售行业得以更好发展的有效途径。
2017年即将结束，但新零售之争的战火才刚刚来开帷幕；刚刚完成入股永辉壮举的腾讯，转身又以黑科技入局另一家正在转型新零售的企业。12月25日，微信支付、腾讯社交广告与绫致时装集团达成合作，推出人脸智慧时尚店。微信支付智慧零售行业解决方案通过人脸识别AI技术及精准推荐算法，赋能时尚行业，将智慧零售概念再次进行能力升级。 📷 微信人脸支付落地 据悉，深圳九方购物中心、以及广州白云万达广场，两家人脸智慧时尚店均已于12月25日开业。 新店开业伊始，微信支付团队便展示了全新的智慧门店时尚购物体验模式： 智能化的服装
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