当用户卸载App彻底流失时，应用内消息等便捷的用户触达交互纽带将无法再次连通他们，且对于卸载用户的判定更是技术瓶颈。如何便捷且合理的通过运营策略将卸载用户召回，是用户运营同学迫切想知道的答案。某知名RPG游戏对玩家的活跃度要求极高，通常会判定超过3天未登录的用户可能已彻底卸载。对于卸载用户的召回，运营同学以华为分析+应用市场礼包活动的全新尝试有了新的突破。本次活动共触达3w近14天卸载用户，共有6k+用户被成功召回，召回率达18.41%。其中付费用户占比11.04%。（效果数据真实，由客户提供）1.结合华为分析的AI预测模型，圈定特定目标用户，例如高概率流失、付费人群，您可针对不同受众群组开展
当用户卸载App彻底流失时，应用内消息等便捷的用户触达交互纽带将无法再次连通他们，且对于卸载用户的判定更是技术瓶颈。如何便捷且合理的通过运营策略将卸载用户召回，是用户运营同学迫切想知道的答案。某知名RPG游戏对玩家的活跃度要求极高，通常会判定超过3天未登录的用户可能已彻底卸载。对于卸载用户的召回，运营同学以华为分析+应用市场礼包活动的全新尝试有了新的突破。本次活动共触达3w近14天卸载用户，共有6k+用户被成功召回，召回率达18.41%。其中付费用户占比11.04%。（效果数据真实，由客户提供）1.结合华为分析的AI预测模型，圈定特定目标用户，例如高概率流失、付费人群，您可针对不同受众群组开展
之前的文章中，我们了解了SAST和DAST，本文将介绍将两者优势相结合的安全测试技术——IAST。✦✦ 交互式应用安全测试（IAST）是一个自动识别和诊断应用程序和API漏洞的技术，它结合了SAST和DAST的优势，可以从应用内部持续监测漏洞。在整个开发生命周期中，IAST通过你在开发和测试中使用的工具实时提供告警。 IAST的显著特性是它借助插桩（Instrumentation）直接从运行的代码中收集安全信息和遥测，以识别和诊断应用程序和API中的漏洞。但这并不意味着你需要等到生产阶段才开始进行IAST，而是在你写下第一行代码的时候就开始在IDE中使用它。 由于IAST可以直接访问代码本身，
之前的文章中，我们了解了SAST和DAST，本文将介绍将两者优势相结合的安全测试技术——IAST。✦✦ 交互式应用安全测试（IAST）是一个自动识别和诊断应用程序和API漏洞的技术，它结合了SAST和DAST的优势，可以从应用内部持续监测漏洞。在整个开发生命周期中，IAST通过你在开发和测试中使用的工具实时提供告警。 IAST的显著特性是它借助插桩（Instrumentation）直接从运行的代码中收集安全信息和遥测，以识别和诊断应用程序和API中的漏洞。但这并不意味着你需要等到生产阶段才开始进行IAST，而是在你写下第一行代码的时候就开始在IDE中使用它。 由于IAST可以直接访问代码本身，
作者：京东工业宛煜昕概要：1.调⽤链系统概述；2.调⽤链系统的演进；3.调⽤链的底层实现逻辑；4.Span内容组成。⼀、分布式调⽤链系统概述客户打电话给客服说：“优惠券使⽤不了”。-客服告诉运营⼈员--运营打电话给技术负责⼈---技术负责⼈通知会员系统开发⼈员----会员找到营销系统开发⼈员-----营销系统开发⼈员找到DBA------DBA找到运维⼈员-------运维⼈员找到机房负责⼈--------机房负责⼈找到⼀只⽼⿏，因为就是它把⽹线咬断了。分布式架构所带来的问题定位⼀个问题怎么会如此复杂？竟然动⽤了公司⼀半以上的职能部⻔。但其实这只是当我系统变成分布式之后，当我们把服务进⾏细粒度
作者：京东工业宛煜昕概要：1.调⽤链系统概述；2.调⽤链系统的演进；3.调⽤链的底层实现逻辑；4.Span内容组成。⼀、分布式调⽤链系统概述客户打电话给客服说：“优惠券使⽤不了”。-客服告诉运营⼈员--运营打电话给技术负责⼈---技术负责⼈通知会员系统开发⼈员----会员找到营销系统开发⼈员-----营销系统开发⼈员找到DBA------DBA找到运维⼈员-------运维⼈员找到机房负责⼈--------机房负责⼈找到⼀只⽼⿏，因为就是它把⽹线咬断了。分布式架构所带来的问题定位⼀个问题怎么会如此复杂？竟然动⽤了公司⼀半以上的职能部⻔。但其实这只是当我系统变成分布式之后，当我们把服务进⾏细粒度
“预测得不准！”是数据分析领域的终极难题了。讲预测的算法有一大堆，然后遇到现实基本上都被锤成渣渣，业务方怎么都不满意。到底该怎么破局？一、预测算法的本质从本质上看，预测算法只有2大类：1、基于时间序列的。平滑：用于相对平稳的数据。自回归：用于趋势性递增、递减的数据。带季节因素自回归：用于有周期性波动的数据。2、基于因果关系的。二分类问题：未来会/不会发生XX，典型如LR。多分类问题：未来是ABC哪个情况，典型如决策树。连续型问题：未来的数值是多少，典型如线性回归。有可能建模的时候，不是一个模型包打天下，而是用二阶段建模。比如预测一个客群消费情况，可以分别用二分类模型预测会不会消费，再用连续型
“预测得不准！”是数据分析领域的终极难题了。讲预测的算法有一大堆，然后遇到现实基本上都被锤成渣渣，业务方怎么都不满意。到底该怎么破局？一、预测算法的本质从本质上看，预测算法只有2大类：1、基于时间序列的。平滑：用于相对平稳的数据。自回归：用于趋势性递增、递减的数据。带季节因素自回归：用于有周期性波动的数据。2、基于因果关系的。二分类问题：未来会/不会发生XX，典型如LR。多分类问题：未来是ABC哪个情况，典型如决策树。连续型问题：未来的数值是多少，典型如线性回归。有可能建模的时候，不是一个模型包打天下，而是用二阶段建模。比如预测一个客群消费情况，可以分别用二分类模型预测会不会消费，再用连续型
