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电商平台的架构一般包括：客户自建应用、安全与监控、存储、弹性计算、分布式服务和后台数据库等模块 大致分布如下图： 上图是基于 Mysql 的架构设计 上图是基于 SQL Server 的架构设计 一、客户自建应用 客户自建应用一般包括客户管理中心、商品管理中心、营销管理中心、订单管理中心、积分管理中心、店铺管理中心等管理应用，除此之外还包括支付、客服、财务等 简单来讲，就是整个电商系统的商城系统跟后台管理系统 二、安全与监控 1、DDOS高防IP 网络安全问题层出不穷，总会遇到各种问题。如果你面临DDoS/CC/DNS 攻击、网页篡改、APP漏洞、数据泄露、后台暴露等问题，DDoS高防IP服务是针对互联网公众业务在遭受大流量DDoS攻击后，业务无法正常展开，而提供的高等级流量防护服务。可以将DDoS高防IP服务部署在业务服务器前，帮助业务服务器站抵御来自内外部的流量攻击。 2、安骑士AEGIS 安骑士是一款经受百万级主机稳定性考验的主机安全加固产品，支持自动化实时入侵威胁检测、病毒查杀、漏洞智能修复、基线一键检查、网页防篡改等功能，是构建主机安全防线的统一管理平台。对云上系统的所有安全进行风险监控 3、态资感知 态势感知是一种基于环境的、动态、整体地洞悉安全风险的能力，是以安全大数据为基础，从全局视角提升对安全威胁的发现识别、理解分析、响应处置能力的一种方式，最终是为了决策与行动

一、如何评估搜索质量、体验与业务价值 1.搜索-无处不在 生活中多种不同场景需要进行搜索，在企业内部产品中也需要使用多种搜索功能，方便用户快捷地获取企业相关商品、服务、内容等信息。搜索在不同的企业业务中的角色可能有所不同。如下图所示，搜索在电商行业是十分重要的业务流量转化入口，在其他领域也必不可少。 搜索是用户获取信息的基础手段与能力，如果搜索不好用，用户信任度必会降低。如果搜索在某业务场景中使用不多，建议衡量业务的全站流量结构。 2. 评估搜索质量、体验与业务价值 六成左右客户不清楚如何评估搜索质量、体验与业务价值，那么引出以下问题。 搜索的业务价值驱动力是什么？ 搜索在企业内部的业务价值驱动一般依靠被动的Bad case、KPI或业务需求。依靠Bad case驱动，搜索结果具有随机性，不固定时间地点场合，搜索体验差。KPI指标判断，容易片面和不知所以然。依靠业务需求指业务方或运营指明将某些搜索结果置于前排，意味着结果排序相关性势必会完全依赖于业务方经验而无法客观的保障用户的体验与业务转化，不具备可控性。以上三种业务价值驱动方式都存在较大问题。 目前许多企业的做法是根据上述所谓的内部搜索业务价值驱动力，做召回、排序、业务需求以及扩展搜索历史等功能。 如何衡量？主观？客观？ 如果明确了搜索的业务价值驱动力，如何衡量驱动效果，即业务价值？具有客观的体系化衡量手段才有可能实现客观的判断

Linux驱动开发完以后，需要开机启动时候，自动安装驱动*.ko文件。 1、输入指令 sudo gedit /etc/rc.local 2、在rc.local脚本添加如下指令。 注意： （1） /home/wzc/Project_Driver/Release_SOFT_20201230/Linux_Driver/sg_dma_drv/ 是驱动文件*.ko所在的路径。按照自己的路径修改此路径。 （2）按照自己的驱动名称，修改 module ，和 device 。 module="SG_DMA" device="SG_DMA" mode="666" # load the module /sbin/insmod /home/wzc/Project_Driver/Release_SOFT_20201230/Linux_Driver/sg_dma_drv/$module.ko $* || #exit 1 # remove stale nodes rm -f /dev/$device # create new device node major=`grep -w $module /proc/devices | cut -f1 -d" "` mknod /dev/$device c $major 0 # change permissions to allow all users to read

阿里数据人都在用的内部技术经验 关注 数智化转型俱乐部 ，数智化不迷路 摘要 服务架构的每次升级，均在性能、稳定性、扩展性等方面有所提升，从而能更好地服务于用户 数据部门产出的海量数据，如何能方便高效地开放出去，是我们一直想要解决的难题。在没有数据服务的年代，数据开放的方式简单、粗暴，一般是直接将数据导出给对方。这种方式不仅低效，还带来了安全隐患等诸多问题。 为此，我们在数据服务这个方向上不断探索和实践。最早的数据服务雏形诞生于2010年，至今已有7个年头。在这期间，随着我们对业务的理解不断加深，同时也得益于新技术的持续涌现，对数据服务架构也进行了多次升级改造。服务架构的每次升级，均在性能、稳定性、扩展性等方面有所提升，从而能更好地服务于用户。 1．服务架构的演进 阿里数据服务架构演 进过程如图6.1所示。 基于性能、扩展性和稳定性等方面的要求，我们不断升级数据服务的架构，依次经历了内部代号为DWSOA、OpenAPI、SmartDQ和OneService的四个阶段。 阿里数据服务架构演进过程 其中， 第四个阶段是统一的数据服务层（即OneService） 。大家心里可能会有疑问：SQL并不能解决复杂的业务逻辑啊。确实，SmartDQ其实只满足了简单的查询服务需求。我们遇到的场景还有这么几类：个性化的垂直业务场景、实时数据推送服务、定时任务服务

一、如何评估搜索质量、体验与业务价值 1.搜索-无处不在 生活中多种不同场景需要进行搜索，在企业内部产品中也需要使用多种搜索功能，方便用户快捷地获取企业相关商品、服务、内容等信息。搜索在不同的企业业务中的角色可能有所不同。如下图所示，搜索在电商行业是十分重要的业务流量转化入口，在其他领域也必不可少。 搜索是用户获取信息的基础手段与能力，如果搜索不好用，用户信任度必会降低。如果搜索在某业务场景中使用不多，建议衡量业务的全站流量结构。 2. 评估搜索质量、体验与业务价值 六成左右客户不清楚如何评估搜索质量、体验与业务价值，那么引出以下问题。 搜索的业务价值驱动力是什么？ 搜索在企业内部的业务价值驱动一般依靠被动的Bad case、KPI或业务需求。依靠Bad case驱动，搜索结果具有随机性，不固定时间地点场合，搜索体验差。KPI指标判断，容易片面和不知所以然。依靠业务需求指业务方或运营指明将某些搜索结果置于前排，意味着结果排序相关性势必会完全依赖于业务方经验而无法客观的保障用户的体验与业务转化，不具备可控性。以上三种业务价值驱动方式都存在较大问题。 目前许多企业的做法是根据上述所谓的内部搜索业务价值驱动力，做召回、排序、业务需求以及扩展搜索历史等功能。 如何衡量？主观？客观？ 如果明确了搜索的业务价值驱动力，如何衡量驱动效果，即业务价值？具有客观的体系化衡量手段才有可能实现客观的判断

简介： 有时候用户只是随便逛逛，没有明确的搜索意图，如何推荐更多优质查询词，引导其搜索、购买那？本文结合实际案例运用阿里云开放搜索的解决方案实现优化。 案例背景 某O2O电商平台，线下覆盖上百家连锁超市，专注于零售事业，线上应用程序主要为APP端和微信小程序端。为更好更快的推动移动端的用户覆盖量和活跃量，培养用户线上消费习惯，希望在现有搜索方案的基础上上寻求更多扩展功能提升用户线上下单转化率。 需求反馈 • 最终用户：随便逛逛，想知道大家都在搜什么？现在什么最热门？ • 业务运营：需要不断的用热门款和促销产品去冲击消费者，产生更多消费； 需求分析 从最终用户的角度： 1. 对榜单、热门、新品、促销活动比较敏感； 2. 用户只是随便逛逛，没有明确的搜索意图，搜索框可以推荐优质的查询词，引导其搜索点击，从而实现转化； 3. 大家都在搜些什么？大家都喜欢的内容，用户也可能会感兴趣； 4. 不想输入查询词，或输入不便，可以减少用户输入，优化体验； 5. 多样化推荐查询词，既兼顾热门结果，又可以探索兴趣之外的其它内容； 从业务运营的角度: 1. 在用户没有任何输入的时候，也可以推荐优质查询词，对用户意图进行引导； 2. 推荐查询词既要关注热门程度，又要兼顾多样化，给部分次热门查询词一些曝光机会; 3. 可以结合用户兴趣来推荐查询词，既兼顾用户体验，又可以有效的提升业务目标；

http://t.cn/Aie7C6KD 最近正好对这些产品做过总结，我来介绍一下阿里云主要的产品及功能： ECS (Elastic Compute Service)：以虚拟机的方式将一台物理机分成多台云服务器，提供可伸缩的计算服务。 SLB (Server Load Balance）：基于LVS和Tengine实现的4层和7层负载均衡，有动态扩容，session保持等特点。 RDS (Relational Database Service)；：通过云服务的方式让关系型数据库管理、操作和扩展变得更加简单。 OCS (Open Cache Service)：基于内部Tair，增加一层Proxy，支持海量小数据的高速访问。 OTS（Open Table Service）：海量（结构化）数据存储和实时查询服务。 OSS（Open Store Service）：对任意大小数据对象提供高可用，高可靠的海量存储服务。 CDN（Content Delevery Network）：通过覆盖全网的缓存服务以及负载均衡等技术将用户请求定向到最合适的区域，提高用户服务的响应速度及网站服务能力。 OAS (Open Archive Service)：离线归档，冷数据备份，类似Amazon Glacier。 ODPS（Open Data Processing Service）：海量数据处理和分析平台。

Fail to find the dnn implementation. [Op:CudnnRNN]解决办法 使用的版本为tensorflow2.0 报错信息： tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: [_Derived_] Fail to find the dnn implementation. [[{{node CudnnRNN}}]] [[sequential/lstm/StatefulPartitionedCall]] [Op:__inference_distributed_function_3157] Function call stack: distributed_function -> distributed_function -> distributed_function 原因：gpu内存的问题 解决办法： # 设置gpu内存自增长 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') print(gpus) for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True) 相关文章： https://blog.csdn.net/weixin_44545603

云栖号案例库： 【点击查看更多上云案例】 不知道怎么上云？看云栖号案例库，了解不同行业不同发展阶段的上云方案，助力你上云决策！ 公司介绍 北京智启蓝墨信息技术有限公司（以下简称蓝墨）成立于2012年，地处北京市海淀区，是一家由美国留学生回国创业的高科技公司，专注于移动互联时代数字出版和移动学习领域的新技术研究及平台运营，依托自主研发的蓝墨移动交互式数字教材核心技术体系，为出版社、学校和教师提供移动交互式数字教材、校园移动学习平台及教师自助数字出版等解决方案的公司。 蓝墨基于人工智能、云技术、大数据和移动互联技术，研发推动教学模式变革的智能云教学平台。 业务痛点 云班课是我们的一款免费课堂互动教学App，高效云盘无法满足学生、教师和家长部分使用的性能需求，需要更高速的块存储解决方案。 解决方案 采用ESSD云盘作为ECS的存储，承载云课班核心业务系统，满足数据处理方面的低时延、高IOPS的性能需求。 上云价值 ESSD云盘提供稳定低时延、高吞吐能力，满足核心业务的性能需求。 ESSD云盘具备9个9数据高可靠性，支持弹性扩容，实现存储资源随业务发展而灵活扩展，运维更简单。 当前ESSD覆盖约30台虚拟机。 相关产品 DDoS高防IP DDoS高防IP是针对互联网服务器（包括非阿里云主机）在遭受大流量DDoS攻击后导致服务不可用的情况下，推出的付费服务，用户可通过配置高防IP

在图的最下方灰色的横条是实施SAFe的基础，包括如下内容： 核心价值：包括四个核心价值，见下图： https://blog.csdn.net/wejiyu/article/details/105454644 PI计划（ 项目集增量计划 ）：这是SAFe中非常重要的一个计划，它为ART提供了决策，并且将业务和技术目标进行统一；实际上PI计划和ART处于同一层级。 IP（创新和规划）冲刺：创新和规划会发生在每个PI，并且会有多个目的。它扮演了满足PI的目标的缓冲，并为创新、继续教育、PI规划，以及检视和适应提供了专用的时间。IP冲刺活动实现了许多精益敏捷的原则，这些原则可以使业务敏捷性。 在SAFe的敏捷团队中，包括了两个关键的角色，一个是 Scrum Master；另外一个是Product Owner。 项目集增量（PI）目标是敏捷团队或者火车为即将到来的项目集增量中要达成的商业和技术目的的摘要。在PI规划中，团队要创建PI目标，下图为团队PI目标。 https://blog.csdn.net/wejiyu/article/details/105454711?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARCH-2&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task