背景信息由于最近在搭建我的出海网站https://www.idatariver.com/zh-cn,感兴趣的可以看看。其中一个环节便是给后端API接口加上ssl，毕竟http看着不如https，但因为没有备案，所以不能使用国内的服务器（国内未备案域名是不开放服务器443和80端口的），本文便是解决怎么在网站没有备案的情况下部署https并且保证不牺牲国内用户的访问速度。为什么不使用Cloudflare？众所周知，Cloudflare有免费的https可以白嫖，如果是前端代码，直接部署到Vercel上也是能白嫖https的，那么为什么不白嫖呢？原因就是网络优化问题，这些平台都是海外公司的产品。由
作者：京东科技 皮亮1.什么是复杂系统我们经常提到复杂系统，那么到底什么是复杂系统。我们看下维基的定义：复杂系统（英语：complexsystem），又称复合系统，是指由许多可能相互作用的组成成分所组成的系统。强调了两点：由点组成点之间有各种关联两点的规模和复杂性直接决定了系统的复杂程度。比如就拿我们的电商系统举例，分成很多部分，商品、库存、采购、订单、物流、财务，这个只是大的分类，还有针对C端的营销、会员、购买、售后等体系，针对B端的商家入驻、管理等体系。各个部分、体系之间有着千丝万缕的联系，可谓之复杂系统了。当然了，远远不止这些，随着业务复杂性的不断提升，整个系统的复杂性也会愈来愈复杂。2
关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！作者简介：魔都技术专家兼架构，多家大厂后端一线研发经验，各大技术社区头部专家博主，编程严选网创始人。具有丰富的引领团队经验，深厚业务架构和解决方案的积累。负责：中央/分销预订系统性能优化活动&优惠券等营销中台建设交易平台及数据中台等架构和开发设计目前主攻降低软件复杂性设计、构建高可用系统方向。参考：编程严选网1前言受限于对业务掌握度及对应数据特性的了解，大数据平台更倾向海量的同构或异构数据采集，清洗，加工，存储。而提供的数据服务更多是对采集到数据进行汇总及分析。供应链域数据中台专注供应链域业务数据，优势是具备熟练掌握相关业务的产品和开发，更了解业务和数
总是听人说：数据分析师要懂业务，懂业务。懂业务确实很重要，可到底要懂到啥程度？很少有认真讨论的。更难搞的是，不管你懂多少，总会有人冒出来说你：“不懂业务呀”到底这事啥时候是个头？今天我们系统讲解一下。 1、什么是业务之所以有“业务”的说法，是和“技术”相对的。传统的说法里，业务泛指非技术类所有工作，是企业销售、营销、风控、运营工作的笼统称呼，这些都是直面B端/C端用户，为企业挣钱的活。技术，则对应着财务、IT、法务、人力、研发等支撑性专业，这些不直面客户，在背后支持业务运作。在咨询公司、第三方数据公司、广告公司等等少数卖数据的公司里，数据是作为产品直接销售给客户的，数据地位更贴近业务。在其他大
数据中台虽然已经在口碑上跌下神坛，甚至一些企业开始拆中台。但是，笔者在客户咨询过程中经常遇到一种情况，企业仍然喜欢打着“数据中台”的名义沟通项目需求，但背后的需求很多时候都是数据统一管理和统一服务。 可能数据中台给企业留下的印象太深了，感觉像是一剂万能药，没有数据中台解决不了的数字化难题。那么，什么企业适合上数据中台呢？一，搞清楚数据中台的核心是什么别着急，为了解答上面这个终极问题，先看看数据中台的核心目的是什么。用阿里对数据中台的定义解释是，将企业的核心能力随着业务不断发展以数字化形式沉淀到平台，形成以服务为中心，由业务中台和数据中台构建起数据闭环运转的运营体系，供企业高效地进行业务探索和创
随着企业数字化转型的深入发展，对用户深层理解的渴望日益迫切。在此背景下，本次分享精心剖析了用户画像标签的精髓及其在多变业务场景中的关键作用。从基础属性标签到策略上的标签，不仅系统性地介绍了各类型标签的构建与应用，还着重强调了在快节奏的数字化时代中，如何通过高效的异常值处理、时间衰减考量及数据区分度提升等手段，确保标签的准确性和实用性。并且深入讨论了如何长期评估和追踪用户画像的内聚性和稳定性，为数据产品经理提供了一把锐利的工具，助力其在激烈的市场竞争中准确把握用户需求，不断提升产品和策略的效能。一、画像标签介绍1、基础属性画像标签基础属性类画像标签是用户自身属性的标签，通常不与用户在APP上的行
我已经使用C＃构建了一个机器人。我使用模拟器，网络聊天，直线和Skype对其进行了测试，并且它正常工作。我遵循的步骤在Skype上注册BotforBusiness，我等待了24个多小时，看看发生了什么。到目前为止，我可以将机器人视为联系人，但是，当我尝试发送消息时，错误“到达机器人服务时，在SkypeforBusiness中发生了错误。我们保存了此对话。您将在Skype的“商业和对话历史记录”文件夹中的“对话”选项卡中看到它。”寻找一些日志之类的东西，我收集了一些我在这里分享的信息。BOT的分析证明了它已经达到的：SFB频道的日志说：“将此消息发送到您的bot存在错误：HTTP状态代码未发现”
“做经营分析，要洞察业务痛点，不要只罗列指标达成数据！”，这是很多公司对数据分析师的要求。可到底怎样才算洞察到业务痛点？今天系统讲解一下。错误示范一提到“洞察痛点”很多人本能就把指标达成率给列出来了，然后写到“本月A部门销售严重不达标！”还有些人会做拆解（如下图所示）拆完了说：“因为A部门新用户不行，建议把新用户搞多！”这算是洞察到痛点了吧。图片这个确实是痛点，问题是这是句废话，说的好像A部门不想把新用户搞多一样。这样仅仅列举结果指标，不讨论业务过程，都是隔靴搔痒，没法触及真正的痛点。另一些人想着：既然要了解业务过程，干脆给分公司/业务部打个电话问问。然而不打电话还好，一打电话，听到了截然不同
LiteFlow简介LiteFlow是什么？LiteFlow是一款专注于逻辑驱动流程编排的轻量级框架，它以组件化方式快速构建和执行业务流程，有效解耦复杂业务逻辑。通过支持热加载规则配置，开发者能够即时调整流程步骤，将复杂的业务如价格计算、下单流程等拆分为独立且可复用的组件，从而实现系统的高度灵活性与扩展性，避免了牵一发而动全身的问题。旨在优化开发流程，减少冗余工作，让团队能够更聚焦于核心业务逻辑，而将流程控制层面的重任托付给该框架进行自动化处理。LiteFlow整合了流程编排与规则引擎的核心特性，提供XML、JSON或YAML格式的灵活流程定义，以及本地文件系统、数据库、ZooKeeper、N
大数据业务解析：探索实时统计、网站渠道业务、订单业务引言大数据业务对于公司的重要性是不可忽视的。在今天的商业环境中，大数据已经成为公司取得竞争优势、提高运营效率以及做出战略决策的关键因素之一。数据驱动决策：大数据允许公司从各种来源收集大量的数据，包括客户信息、市场趋势、销售数据等。这些数据可以帮助公司更好地了解市场需求和客户行为，从而做出更明智的战略决策。子知识点：数据的来源可以包括社交媒体、网站分析、销售记录等。例子：一家电子商务公司使用大数据分析客户的购买历史和浏览行为，以个性化推荐产品，提高销售量。客户洞察：大数据分析可以帮助公司更好地了解其客户，包括其偏好、行为和需求。这有助于公司精准
