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从技术角度来看，从运营百万商家到管理数十亿商品，平台必须依靠数据化手段进行商品管理。通过数据化重构人、货、场的关系，优化流量分配和精准营销，使数据成为连接商业环节的最佳语言，最终提升平台的整体流量价值和用户体验。通过这些策略的实施，电商平台能够实现从“商”到“品”的成功转型，更好地满足市场需求，提升竞争力。从过去以“运营商家”为核心的策略，逐步转变为以“运营商品”为导向的模式。这种转变要求我们重新定义运营重点，针对不同品类的特性，制定相应的优化策略。一、商品数字化转型面临的现状分析。
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- 张彦峰ZYF
- 昨天
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不知道什么时候出现了两个Mapper文件夹，怀疑git本身拉取的时候对这类同名，大小写有异常的文件并不敏感，重新Clone一个新的项目，发现其resources下仅存在一个Mapper文件夹，原本应该在mapper下的所有文件夹和xml文件均被移动到了Mapper中。由于同事的粗心大意，在创建新的xml文件的时候不知为何文件夹设置为了Mapper，在当天合并的时候并没有人注意到文件夹名字的变化（发现没有出现冲突，进行了自动合并），致使后来所有Clone该项目的哥们，打包后均无法正常运行。
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- .百花杀.
- 20小时前
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每种消息队列系统都有其独特的优缺点，适合不同的应用场景。：适合大规模数据流处理，高吞吐量和低延迟，持久化存储，但学习曲线较陡峭，存储开销大。ActiveMQ：易于使用和配置，支持丰富的协议和消息模式，但性能和吞吐量有限，集群支持较弱。RabbitMQ：灵活的消息路由，丰富的客户端库，高可靠性，但性能和吞吐量限制，管理和配置复杂。RocketMQ：高性能和高吞吐量，强大的顺序消息支持，高可用性和容错性，但学习曲线较陡峭，资源消耗较大。。
- 数据错误
- 数据错误
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项目背景与开发场景这是一款服务于大型电子商务平台的订单管理系统（OMS），由多个微服务组成，旨在实现订单的创建、管理、分发和跟踪等功能。OMS是整个电商系统的核心模块，其性能和稳定性直接影响到平台的用户体验和营收。因此，在这个项目中，开发团队采用了先进的微服务架构，利用Spring Boot 和 Kafka 进行服务通信，同时借助 MySQL 和 Redis 提供数据存储和缓存支持这个 Bug发生在项目的上线准备阶段。我们已经完成了大部分核心功能，并在测试环境下运行了两个多月，性能指标一切正常。
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- 程序员小羊！
- 昨天
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Kafka生产者异步发送API，包含普通异步发送以及带回调函数的异步发送（Java版）
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- lzhlizihang
- 昨天
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使用Java代码操作Kafka：Kafka消费者 API，包含订阅主题、订阅分区以及消费者组案例
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- lzhlizihang
- 昨天
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提到MySQL的事务，我相信对MySQL有了解的同学都能聊上几句，无论是面试求职，还是日常开发，MySQL的事务都跟我们息息相关。
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SQL是用于数据分析和数据处理的最重要的编程语言之一，因此SQL问题始终是与数据科学相关工作（例如数据分析师、数据科学家和数据工程师）面试过程中的一部分。 SQL面试旨在评估应聘者的技术和解决问题的能力。因此，至关重要的是，不仅要根据样本数据编写正确的查询语句，而且还要像对待现实数据集一样考虑各种情况和极端情况。
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SQL中有一类函数叫聚合函数，比如count、sum、avg、min、max等，这些函数的可以将多行数据按照规整聚集为一行，一般聚集前的数据行要大于聚集后的数据行。而有时候我们不仅想要聚集前的数据，又想要聚集后的数据，这时候便引入了窗口函数。
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Docker 概念很难理解？一文搞定 Docker 端口绑定
作为初级开发人员的你，是不是参加过这样的面试，在面试中面试官希望你准确地回答Docker的工作原理？现今的面试官们希望应聘者能够深入了解8项、10项、甚至更多的技术。其实这有点疯狂。在大学或其他学校里，他们很可能根本不会教你任何关于Docker的知识。然而，如果你真的能够深入了解Docker，那么你就可以从一大群应聘者中脱颖而出。
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在任何以数据为中心的工作中，对SQL有深刻的理解都是成功的关键，尽管这不是工作中最有趣的部分。事实上，除了SELECT FROM WHERE GROUP BY ORDER BY之外，还有更多的SQL方法。你知道的功能越多，操作和查询所需的内容就越容易。
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超级干货！31 条2020 年最新版 ZooKeeper面试题，先收藏再看
金三银四，虽然受疫情影响，大多数企业还未正式复工，但没有条件，创造条件也要上，许多企业已经开始物色合适的人才了，我们怎么能掉队？趁着在家里，赶紧预习一下面试题，只要一复工，马上就开始“打仗”了！
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分治算法，即分而治之：把一个复杂问题分成两个或更多的相同或相似子问题，直到最后子问题可以简单地直接求解，最后将子问题的解合并为原问题的解。归并排序就是一个典型的分治算法。 在这篇文章中我们将先介绍分治算法的「三步走套路」，然后通过经典的归并排序算法体验一番分治算法的核心，最后再通过真题演练一试身手！
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“面试造火箭，入职拧螺丝！” 已经是各大互联网公司招聘的常态，为了应对如今越演越烈的面试形势，程序员一个个都变成了表演大师。 俗话说面试如戏，全靠演技！
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是时候展现真正的技术了！4道程序员智力题你能对几道｜ IT巨能唠
程序员对很多人来说那就是个神秘组织，高薪、加班多都是他们的代名词。但是，大家好像还忘了一点，那就是他们也绝对聪明！黑客、代码天才、编程老手……层出不穷，晦涩的计算机难题也是分分钟搞定，想想就令人神往。那想不想试试自己是否也具备成为程序员的潜质呢，下面分享四道程序员面试智力题，请大家务必要大展身手，千万别谦虚～！
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金九银十招聘季，社畜跳槽，学生出笼，也是非常热闹。不过今年继续互联网寒冬，能苟着还是苟着吧，猥琐发育别浪。 苟着除了写Bug，还要干啥呢？必然是学习啊，吴小胖也没啥能帮你们的，就送你们一道面试题看看吧。 下面我们开始吧！
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QPS（Query Per Second）：每秒请求数，就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求。 那我们怎么估出每秒钟能处理多少请求呢？
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Q：什么是Spark？A：简单理解，Spark是在Hadoop基础上的改进，是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。
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