京东商城 | 易学教程

前端需要注意的三个SEO

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1.title <title>京东(JD.COM)-正品低价、品质保障、配送及时、轻松购物！ </title> 2.keywords <meta name=" Keywords" content=" 网上购物,网上商城,手机,笔记本,电脑,MP3,CD,VCD,DV,相机,数码,配件,手表,存储卡,京东"/> 3.description <meta name=" description" content=" 京东JD.COM-专业的综合网上购物商城,销售家电、数码通讯、电脑、家居百货、服装服饰、母婴、图书、食品等数万个品牌优质商品.便捷、诚信的服务，为您提供愉悦的网上购物体验!"/> 来源： https://www.cnblogs.com/zhaodz/p/11516838.html

技术沙龙 | 从高并发架构到企业级区块链探索零售创新

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伴随消费新理念的不断升级和技术创新发展，零售业逐渐被推到风口浪尖，对此京东曾表示，推动“无界零售”时代的到来理念，倡导实现成本、效率、体验的升级才是终极目标。此概念一出，零售行业的侧重点开始由销售端向技术端倾斜，趁着一年一度618来临之际，京东云特别在上海举办了主题为"从高并发架构到企业级区块链，探索无界零售的数字化创新"的技术沙龙活动。本次活动以京东云在零售业以及社交电商方面的核心技术以及成功解决方案为出发点，例如探求大促高并发流量数据库保障经验、社交电商的创新思路以及技术架构等细节，并结合京东云在零售领域的诸多落地实践，详解无界零售数字化创新的方方面面，并与在场的开发者们展开深入探讨。现场开发者爆满从高并发架构到企业级区块链 — 探索无界零售的数字化创新— 郭理靖京东数据库服务如何应对“大促活动” 众所周知，京东商城流量业务多。很多业务在研发设计初期并不想选用太多种类的数据库，因为并不知道着手的业务规模大小，所以在开始使用MySQL有时候会把日志和大数据字段也写入数据库，随着数据积累量增多，用户规模扩大，未来会涉及数据切换的问题。 ——郭理靖京东云产品研发部高级总监一直以来每逢大促，与剁手党们共同忙活到“天荒地老”的当属各大电商网站了。为了及时释放各类商品的“杀猪价格”，积极鼓励用户参与琳琅满目的抢购与秒杀环节，电商们可真是十八般武艺样样精通。此时一门心思

右下角托盘弹出京东广告

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右下角托盘每天会弹出京东广告，一点击，便打开了京东网页，直到有一天，它弹出了驱动人生的广告。驱动人生卸载之。来源： https://www.cnblogs.com/runliuv/p/11397783.html

聚合支付管理新规制定中，聚合大洗牌，未来固码何去何从？

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《经济参考报》6月27日刊发题为《监管趋严聚合支付管理新规制定中》的报道。文章称，无论使用微信、支付宝还是百度钱包、京东钱包等，只需扫描同一个二维码便可实现付款，这种运用集成技术为商户提供一点接入的综合支付解决方案，即为聚合支付，也被业内称为“第四方支付”，其为用户收付款提供了便利。伴随聚合支付的广泛应用，消费者被盗刷、非法平台涉嫌洗钱等不时被曝出。业内专家表示，虽然监管层在聚合支付发展之初就已发布了相关的监管条文和自律规范，但随着行业向纵深发展，聚合支付监管体系亟待完善。《经济参考报》记者了解到，相关部门正在推动聚合支付新的管理办法的制定，以明确行业准入等。与此同时，业内人士也呼吁，聚合支付服务商业务外包需进一步规范，对于违规开展聚合支付机构的整治办法也需进一步细化。发展迅速资本竞相入局聚合支付发展迎来高峰。据不完全统计，2018年以来，与聚合支付相关的投资超过10笔，金额超过20亿元。阿里、京东等巨头也加速入场。与此同时，聚合支付服务模式向纵深发展，衍生出更多增值服务。苏宁金融研究院高级研究员黄大智在接受记者采访时表示，聚合支付起步于2014年，爆发于2017年，由于两大巨头“互不兼容”，这一能够聚合所有支付通道的模式逐渐被商家和消费者广为接受。聚合支付位于支付行为的入口处，在拓展商户时，各大支付机构都对其进行了相应的补贴和激励，因此发展势头不断加速。2017年

京东，爱你好难！

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从很久以前就开始有网上购物的习惯了，不过一般都是去淘宝、拍拍这些C2C的网站上购买。除了买书外，很少去B2C的网站上购物，主要是因为价格上相对比较贵。后来买了笔记本，觉得有必要买个无线鼠标。可是由于没有使用过无线鼠标，很担心质量和性能的问题，所以就到了“中国最大的电脑网上购物商城”——京东商城。当我选中了一款雷柏的无线鼠键套装并付款（3-25）后，开始了我的等待，我的噩梦也开始了。送货的速度（3-27）还是挺快的，第三天下午就送到学校了。可是送到包裹却让我大跌眼睛——我买的是鼠标键盘，怎么可能装在一个小盒子里面呢？得到快递的同意后，我打开了包装盒，看到的是一个耳麦？我晕了，我的鼠标和键盘呢？快递说可以拒签，我也做了。回到宿舍后我马上和京东那边联系。接我电话的是一个客服MM，可能是新手的原因，我一说送错货了，她就说要等一下，模模糊糊中我听到她在问同事应该怎么处理。1分钟左右过去了，客服MM说了要我把东西退回去，我说已经拒签了。她又叫我到网站上的投诉中心登记，登记后有专人帮我处理的，我照办了。后来网上的客服回了话，说要等我退回来的货到了才可以给我发货。我只能等了，继续我的等待，我的噩梦也在继续。今天（3-30），三天过去了。我的东西还是没有动静，我等不下去了，给客服又打了电话。接电话的还是一个MM，不过不是新手。我向她说明了情况，她让我稍等一下，要和快递那边联系一下

纯CSS实现鼠标移入显示图标效果

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1、效果预览在淘宝或京东商城我们经常看到这样的效果：鼠标移动除某一个位置时出现下拉菜单，或者显示一个图标，那么这是如何实现的呢？我们今天就用CSS来实现鼠标移入时显示图标的一个效果。下面是我们这次最终要实现的效果或者这样 2、代码实现 1、标签布局 <!doctype html> < html lang = " en " > < head > < meta charset = " UTF-8 " > < title > Document </ title > </ head > < body > < div > < ul > < li > < a href = " # " > 阿里 < img src = " ./image/ali.png " alt = " " > </ a > </ li > < li > < a href = " # " > 腾讯 < img src = " ./image/tencent.png " alt = " " > </ a > </ li > < li > < a href = " # " > 百度 < img src = " ./image/baidu.png " alt = " " > </ a > </ li > </

京东金融大数据竞赛猪脸识别（5）- 识别方法之一

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自编码器是早期的神经网络方法之一了，为便于了解各方法识别性能，我们首先用它进行识别。代码如下： clear load('JDPig_mlhmslbp_spyr.mat'); m = numel(classe_name); n = length(y); label = [] %one-hot编码，将每幅图像的数字类别标签变为只有1个值为0的向量，向量维数与类别个数相同 for i=1:n label(:,i) = zeros(m,1); label(y(i),i) = 1; end testImg = load('JDTest_mlhmslbp_spyr.mat'); hiddenSize = 10; %训练自编码器 if ~exist('autoenc.mat') autoenc1 = trainAutoencoder(X,hiddenSize,... 'L2WeightRegularization',0.001,... 'SparsityRegularization',4,... 'SparsityProportion',0.05,... 'DecoderTransferFunction','purelin'); features1 = encode(autoenc1,X); fprintf('saving features1\n'); %存储自编码器结果 save(

京东数据库运维自动化体系建设之路

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运维自动化来源于工作中的痛点，京东数据库团队面对的是商城成千上万的研发工程师，这种压力推动我们不断变革，然而变革不是一蹴而就，也经历过从手工到脚本化、自动化、平台化、智能化的艰难转变，所以说是需求在驱动运维体系的建设，而运维自动化的真谛在于解放运维人员，促进人率提升，减少人为故障，要学会培养自己“懒”这个好习惯。京东的自动化运维体系建设始于2012年，下面从两个方面进行介绍。 1. 京东数据库智能运维平台京东业务每年都在以爆发的形式在增长，数据库服务器的数量众多，产品线也多达上千条，要支持如此庞大的业务体系，需要一套完善的运维自动化管理平台。目前京东MySQL数据库管理平台简称DBS，主要涵盖以下内容：完善的资产管理系统、数据库流程管理系统、数据库监控系统、数据库故障管理系统、数据库报表系统、弹性数据库系统以及数据库辅助运维工具，涉及DBA运维的方方面面，实现了DBA对MySQL的自动化、自助化、可视化、智能化、服务化管理，避免DBA因手工操作失误带来的生产事故，保障京东数据库的安全、稳定、高效运行。这里着重介绍以下部分核心功能组件。 1.1. 元数据管理作为自动化运维的基石，它的准确性直接关系到整个数据库管理平台的可靠性。京东数据库管理平台从数据库业务方、DBA的运维习惯等方面出发，涵盖机房、主机、业务、集群、实例、库、表等多个维度。  机房和主机维度

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