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原 CentOS（亚马逊EC2,亚马逊班）
autoconf automake libtool make cmake yum -y install zlib zlib-devel openssl openssl-devel pcre-devel 因为用的是亚马逊的定制系统 /configure make make install 如果遇到其他问题，可参考：http://chenzhou123520.iteye.com/blog/1817563 4、添加用户组 groupadd
99030发布于 2018-06-04 - 来自专栏猴子聊数据分析
亚马逊店铺分析
4）分析得出哪些结论？ 5）提出了哪些有效的建议？ ---- 大家好，我是Nicolas，目前主要负责亚马逊的数据分析。 prime是亚马逊针对买家的一项会员服务，所有参与prime活动的店铺卖家都要保证客户的订单可以两日内送达。 二、分析问题 1、根据亚马逊后台给出的数据我们的prime及时送达率只有90%，低于标准。 2、那么是什么原因造成及时送达率低呢？ 1.店铺一共648条数据，通过整理分析得到以上图表 2.造成未及时送达的主要原因在于未及时发货 3.快递公司单日和一天内送到的占比是97.2% 4.分析166条未及时发货数据，发现打单到发货时间集中在1 4）分析得出哪些结论？ 5）提出了哪些有效的建议？ 原文来源： https://zhuanlan.zhihu.com/p/48693627 推荐：如何用最短的时间找到初级数据分析师工作？
94220发布于 2019-08-19 - 来自专栏不能显示专栏创建者
亚马逊药房开业
周二，亚马逊宣布将大举进军在线药房和处方业务。 这家电商巨头透露，它将在其平台上开设一家新的药店——亚马逊药房，顾客可以在他们的电脑上或通过该公司的移动应用程序完成药房交易。 亚马逊在一份声明中解释说，顾客将能够创建一个安全的药房档案来添加他们的保险信息，管理处方，并在结账前选择支付选项。 该公司还补充说，Prime会员可以在他们的会员身份中获得来自亚马逊药房(Amazon Pharmacy)的订单，并享受无限、免费的两天送货服务。 此外，该公司还宣布了一项针对亚马逊Prime会员的计划，允许他们在没有保险的情况下购买药物时打折购买。 该项目可在亚马逊药房(Amazon Pharmacy)和全美5万家药店购买，可为Prime会员节省80%的仿制药和40%的品牌药折扣。
44300发布于 2020-12-25 - 来自专栏飞总聊IT
亚马逊开始裁员了。。。
之前亚马逊的retail部门先是在10月4日正式的hiring freeze。10月27日，部分AWS的职位也被冻结了。 很多人都在想，亚马逊的裁员迟早也会到来的，这不，亚马逊的裁员终于来了。 这在亚马逊简直就是天堂一样存在的部门。 不但没有PIP，这个部门还一点都不卷。这也很不亚马逊。这个部门有一个部门福利。每个月的最后一个星期五全部门放假。 也就是说，这个部门比亚马逊其他部门多了12天假期。 我第一次听说亚马逊的这个部门Amazon Music竟然有如此不亚马逊的福利的时候，简直难以相信。难道这不应该是养老公司彩有一丝可能的福利吗？ 能给出三个月带薪不用工作，自由活动转岗内部工作的裁员福利的，我觉得，这在亚马逊里面，确实是非常非常的厚道了。 总而言之，亚马逊的裁员终于发生了。 亚马逊想必也不会落伍的。我们拭目以待。
50180编辑于 2023-01-10 - 来自专栏工作笔记精华
亚马逊metdata1
老司机带你攻破亚马逊metadata1算法的神秘面纱 这是一篇亚马逊技术员的福音文章 什么是metadata1 研究出来的结果 还是老老实实在浏览器上抓个包看看吧。 来到关键的一步就是把整理的数据post到亚马逊了。 做了十多年的技术，不甘心。 这是一篇亚马逊技术员的福音文章 亚马逊涉及的二次开发是很多程序员的第二个饭碗，但是亚马逊的开发人员也不是盖的，要攻破他们紧密设计出来的东西可不是唾手可得的，想必骚年们必须经历九九八十一难才能取得最后的正经 那些亚马逊的程序员为了扰乱视听，搞出这种东西也是恶心啊 函数，变量 都是用o0o0 ilil之类很相似的字扰乱。他们亚马逊搞前端的技术头搞不好是一个变态主义者。哈哈。 亚马逊metadata1的谜题在这里就全部告破。。
1.1K40发布于 2019-11-29 - 来自专栏Zephery
亚马逊商品推荐系统
亚马逊商品推荐系统 推荐系统首先收集用户的历史行为数据,然后通过预处理的方法得到用户-评价矩阵,再利用机器学习领域中相关推荐技术形成对用户的个性化推荐。 数据收集 数据源选取自 Kaggle，常见的数据集包括以下几类： 商品数据（包含类目）：这里我们选择的是amazon-products-dataset-2023-1-4m-products，为什么不是淘宝或者京东商品 问就是没有 评分数据：用户对商品的评分（如 1~5 分），这里用的是亚马逊商品评分数据，淘宝京东也是没有的 用户行为数据：用户点击、浏览、购买、评分、评论记录等。 ，搜索东西均为了轻量化，数据获取如下： path = kagglehub.dataset_download("asaniczka/amazon-products-dataset-2023-1-4m-products 4. 成果 体验直达：https://rec.wenzhihuai.com/products，因服务需要加载大量数据，可能有时候无法访问。
1.3K10编辑于 2025-04-21 - 来自专栏新智元
亚马逊深度学习框架MXNet加入Apache孵化器，加持4大开源系统
【新智元导读】亚马逊近日公布其支持的深度学习框架MXNet加入Apache孵化器，从而利用Apache软件基金会的流程、管理、外展和社区活动。 亚马逊表示AWS将继续为支持推广MXNet发挥作用，为项目贡献更多的代码和文档，从而吸引更多开发人员。 现在，亚马逊云服务（Amazon Web Services，AWS）深度学习框架 MXNet 已被Apache孵化器接受。加入孵化器是项目正式成为Apache软件基金会一部分所必需的第一步。 对此，亚马逊官方表示： “MXNet是一个最先进的开源深度学习引擎，开发人员能够使用MXNet构建复杂的定制人工智能系统。MXNet的规模和性能让开发人员在MXNet中训练这些系统的速度明显更快。 “我们在亚马逊有一个重要的团队与MXNet社区合作并发展MXNet。该团队建议MXNet加入Apache孵化器，利用Apache软件基金会的流程、管理、外展和社区活动。
1.3K90发布于 2018-03-27 - 来自专栏深度学习与python
亚马逊正在重塑MLOps
如果一切顺利，亚马逊将有机会一劳永逸地重塑行业中机器学习的面貌。 甚至在 Sagemaker Studio 之前，AWS 就有了一些针对 MLOps 的服务。 1 AWS 的现有 MLOps 套件 亚马逊的现有产品完全基于 Sagemaker Studio。它为 ML 开发提供了业内首创的集成开发环境。 Data Wrangler 解决了亚马逊在 ML 数据准备方面的巨大空白。他们声称，以这种方式简化数据准备工作可以大大减少用户花费在数据准备上的时间。 4 竞争对手的情况？ Azure Machine Learning 和 Google Cloud AI platform 是排名靠前的云提供商中的两家头部 MlOps 提供商。 亚马逊在开发云解决方案方面具有 3 到 5 年的领先优势（或更多？这里我找不到参考数据）。但是，现在预测谁将赢得 MLOps 竞赛还为时过早。
1.4K30编辑于 2023-04-01 - 来自专栏机器学习算法工程师
亚马逊面试题
如下所示的Map中，0代表海水，1代表岛屿，其中每一个岛屿与其八领域的区间的小岛能相连组成岛屿群。写代码，统计Map中岛屿个数。 /* Q1. Map [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ] */ 先直接上代码，后续等我有时间再写解题报告。 #include<iostream>#include<queue>usi
66070发布于 2018-03-06 - 来自专栏深度学习与python
亚马逊正在重塑 MLOps
如果一切顺利，亚马逊将有机会一劳永逸地重塑行业中机器学习的面貌。 甚至在 Sagemaker Studio 之前，AWS 就有了一些针对 MLOps 的服务。 1 AWS 的现有 MLOps 套件 亚马逊的现有产品完全基于 Sagemaker Studio。它为 ML 开发提供了业内首创的集成开发环境。 Data Wrangler 解决了亚马逊在 ML 数据准备方面的巨大空白。他们声称，以这种方式简化数据准备工作可以大大减少用户花费在数据准备上的时间。 4 Sagemaker DataBrew：同样的工具，但做法不同 Data Brew 也是无代码数据准备工具。但这两种工具面向的是两类不同的受众。 亚马逊在开发云解决方案方面具有 3 到 5 年的领先优势（或更多？这里我找不到参考数据）。但是，现在预测谁将赢得 MLOps 竞赛还为时过早。
1.4K10发布于 2021-12-01 - 来自专栏machine_learning
亚马逊DRKG使用体验
基于文章：探索「老药新用」最短路径：亚马逊AI Lab开源大规模药物重定位知识图谱DRKG，记录了该项目的实际部署与探索过程，供参考。 1. 4. 知识图谱信息 DRKG.tsv：包含了知识图谱的所有三元组，包含13类实体，如下： ? 17类实体关系： ? 5. 预备知识 基于TransE算法完成实体、关系、边嵌入向量构造。 DRKG使用 6.1 知识图谱嵌入向量预训练 在亚马逊DRKG中，提供了封装好的脚本实现知识图谱嵌入向量的训练模型： 在原始代码中，执行脚本为： ? A list of gpu ids, e.g. 0 1 2 4 --mix_cpu_gpu Training a knowledge graph embedding model with
1.6K52发布于 2020-09-11 - 来自专栏用户5258982的专栏
亚马逊运营心得-01
讲道理，做亚马逊运营的那段时间，最让我诚惶不安的不是每天的销量波动，不是经常链接或店铺被封或者被审核，而是我经常思考带来的疑惑，做亚马逊运营，到底对我的职业生涯沉淀了什么下来？ 我不知道各位做第三方运营的同僚们有没有和我同样的困惑，我在长期的思考和困扰中得出的结论是：做亚马逊运营的含金量水分太大，会随着亚马逊的机制的成熟和运营技巧的套路化逐渐失去价值，往后更有可能做供应链和传统产品经理的价值更大 【亚马逊运营圈非常不善于分享】 也有更多的亚马逊运营人员继续转向新方向，学习精细化运营，怎么做广告，怎么选产品。 【亚马逊运营技巧的套路化会逐渐让运营人员贬值】 在前几年国内的亚马逊运营的市场中，中国卖家享受着一波红利期，躺着赚钱的大把大把。 挖掘市场，寻找目标客户 而这一块是亚马逊帮忙把这块给做了。（注意！客户都是亚马逊的客户，亚马逊流量，而亚马逊运营人员是没有有效获取用户和流量的手段，亚马逊本身也不允许卖家偷取它的流量。）
1.2K10发布于 2019-04-27 - 来自专栏孟永辉
当亚马逊杀死亚马逊，背后的启示究竟是什么？
对此，亚马逊方表示，他们从未放弃过对于中国市场的承诺，将会“在现有的良好业务基础之上，我们将继续投入并大力推动包括亚马逊海外购、亚马逊全球开店、Kindle和亚马逊云计算等各项业务在中国的稳健发展。” 打败亚马逊的或许只有亚马逊自己 当亚马逊即将关闭中国本土电商业务的消息被曝光之后，外界就开始有很多的分析。 与其说，亚马逊一直在改变，倒不如说亚马逊一直在自己设定的范围内改变，其实并没有任何突破和创新。 亚马逊总部对于亚马逊中国超强的控制力最终让它距离中国市场越来越远。 从某种意义上来讲，这其实是亚马逊总部对于亚马逊中国的超强的控制力所导致的水土不服。缺少对于中国市场的深度理解，一味地控制亚马逊中国的行为和操作模式，最终让亚马逊中国开始变成另外一个“亚马逊美国”。 当亚马逊的电商业务在中国市场遭遇溃败，其实并不是中国市场上有阿里、京东等电商平台的联合夹击，而是因为亚马逊中国早已不是那个亚马逊，真正打败亚马逊的或许只有亚马逊自己。
65720发布于 2019-04-29 - 来自专栏新智元
亚马逊股价腰斩，1个微软、4个Meta说没就没了
继Meta创始人狂裁1.1万名员工、创造2022年科技公司的裁员纪录后，电商巨头亚马逊也解锁了一项不太光彩的「成就」。 据彭博社报道：亚马逊已成为史上首家股票市值缩水1万亿美元的上市公司！ 受全球性经济衰退影响，亚马逊正经受有史以来最大的考验。 我们可以认为：绝没有哪家公司从疫情中的受益，比亚马逊还多。 然而，亚马逊前几天公布的财报却显示：公司第三季度的收入未能达到预期，令投资者失望了。 与其他许多公司一样，亚马逊也不得不开始应对电商购物的滑坡，因为不少消费者开始重新回到零售店。 种种迹象都表明：亚马逊公司的「疫情红利」已消耗殆尽。 据彭博社报道：今年以来，美国五大科技巨头苹果、微软、Meta、亚马逊和Alphabet的总市值缩水了近4万亿美元——这甚至比土耳其、阿根廷和瑞士的GDP总和还要多！
37220编辑于 2023-01-07 亚马逊将裁员30000人！
，而亚马逊的全球员工总数超过150万。 根据知情人士的说法，这次亚马逊的裁员的规模预计将与去年10月的裁员相当，当时约裁减了1.4万个职位，这是最初裁减3万个职位的目标的一半。 此次裁员将影响多个部门，包括亚马逊网络服务（AWS）、零售、Prime Video 以及人力资源部门（People Experience and Technology）。 亚马逊CEO安迪‧贾西（Andy Jassy）表示，这些裁员的主要原因是为了精简营运、减少官僚主义和管理层次，并重塑公司文化，而不是出于财务考察或人工智能的驱动。 亚马逊尚未对这些报导发表公开评论。根据消息来源，这些裁员是公司多年来推动的一部分，总裁员人数代表了白领员工的显著但有针对性的减少。 编辑：芯智讯-林子
14710编辑于 2026-03-19- 来自专栏python进阶学习
如何应对亚马逊反爬机制
大家都知道亚马逊是全球最大的购物平台很多商品信息、用户评价等等都是最丰富的。 但是对于爬虫来说，亚马逊的反爬机制应该也是数一数二的，想要获取亚马逊数据的人很多，但是真的能成功的确是少数，所以今天小编就手把手带大家，越过亚马逊的各种反爬机制爬取你想要的商品、评论等等有用信息。 这里我们可以通过以下一些步骤去实现亚马逊数据的获取。一、使用requests的get请求，获取亚马逊列表和详情页的页面内容，不幸的是亚马逊同样拒绝了requsets模块的请求。 三、加上代理进行访问，目前国内代理访问亚马逊会很不稳定，通过之前的测试发现会出现连接不上的情况，所以这次使用了稳定的代理，是由亿牛云提供的隧道代理，可以白嫖50M流量。 但是只添加代理也不是效果就很理想，毕竟亚马逊的反爬机制还有其他的，所以想要获取更多的数据，提升爬取的数据量需要我们做好其他的反爬策略。
2.2K30编辑于 2022-08-19 - 来自专栏用户5258982的专栏
跨境亚马逊运营应该如何运营？
1. 问： 听君一句话，胜读十年书。多问问，总比你自己想的要强。但是发现很多人主动问的很少，为什么？一是觉得自己懂了。二是怕，怕被批评，不想问。
1.1K90发布于 2019-04-26 - 来自专栏云计算D1net
云计算市场，亚马逊继续领先
根据市场研究公司Gartner称，亚马逊云计算服务又一次引领IaaS云计算市场，但与以往不同，这个市场出现了有力的竞争者，那就是微软。 如果说AWS有任何问题，那就是亚马逊公司增长过快。
1.9K60发布于 2018-03-19 - 来自专栏新智元
【谷歌翻身智能音箱新霸主】亚马逊份额急降50%，阿里、小米分列全球第3、第4
此外，中国成为仅次于美国的全球第二大智能音箱消费市场，Q1整体市场规模达到180万台，阿里巴巴和小米分别进入全球第3和第4的位置。 其中，谷歌凭借 Google Home 和Google Home mini 系列出货 320 万台，首次超越亚马逊。亚马逊出货了250万台Echo系列设备。 2018年第一季度，亚马逊的智能音箱销售额同比增长8%，但市场份额从2017年第一季度的接近80%下降到约28%。 他说：“运营商和零售商更倾向于引进谷歌的智能音箱， 这是由于亚马逊在某程度上和分销渠道产生直接的竞争关系。 虽然亚马逊连接的智能家居更多，但谷歌可以利用Android设备来推广其语音助理。 同时，这两家公司都在拓展新的市场。
53600发布于 2018-05-30 - 来自专栏庄闪闪的R语言手册
亚马逊产品的推荐算法
本文对于一个实际数据进行分析，该数据集来源于亚马逊网站，我们的目标是利用recommenderlab包构建相应的推荐系统，利用用户对产品的打分，做到给用户个性化推荐，包括 1. #导入相关包 library(recommenderlab) library(reshape) data = read.csv("C:/Users/DELL/Desktop/2020.08.12亚马逊/ 4 建模与分析 对于realRatingMatrix有六种方法：IBCF(基于物品的推荐)、UBCF（基于用户的推荐）、SVD（矩阵因子化）、PCA（主成分分析）、 RANDOM（随机推荐）、POPULAR scheme <- evaluationScheme(mydata, method = "split", train = 0.9, k = 1, given = 1, goodRating = 4) 6 总结 本项目利用R的recommenderlab包对亚马逊网站34651个用户对41个产品打分情况进行分析，并构建多个推荐系统，通过RMSE，MSE，MAE比较，发现基于随机推荐系统对于本案例数据的拟合效果最好
1K40发布于 2021-04-09
腾讯云开发者
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