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场景化智能推送
本次分享的主题是场景化智能推送以及大数据相关的实践。 个推推送 个推是一家大数据服务商，提供开发者服务、精准营销和数据咨询等服务。 一、场景化智能推送 大家平时接收到的推送一般是“群推”，但是更多时候APP在运营过程中，每一条推送的内容都是含有主题和分类的，这样的推送如果用群推的方式反而很容易给大家带来打扰。 第一个阶段是基础推送，第二个阶段是智能推送，第三个阶段叫做应景推送，也就是今天讲的场景化推送。 这几点是场景推送必须具备的基础特征。 场景化实现的三要素 冷数据画像：性别、兴趣、常驻地、职业、收入和年龄段等相对稳定的数据画像。 热数据场景：当前地点、打开的应用等场景化明显的、稍纵即逝的营销机会。 二、应景推送系统 智能场景推送系统需要具备几个功能：实时识别用户场景、支持人群筛选、高可用高并发的推送、通知APP开发者的能力。
2.1K90发布于 2018-04-04 - 来自专栏runnergo
RunnerGo可视化场景管理，还原真实场景
在进行性能测试时，测试场景的正确配置至关重要。首先，需要根据业务场景和需求设计合理的测试场景，然后使用相应的工具进行配置，以实现自动化的性能测试。 在JMeter中，用户需要组织自己的测试场景，或者在同一文件中维护多个测试场景。每个测试场景都必须单独设置各种元素，测试场景的执行也需要手动控制。 今天，我将向您展示如何在RunnerGo中配置测试场景。新建场景在左侧导航栏点击场景管理—新建场景，建立待测场景。引入或创建接口您可以选择创建一个新接口或导入一个接口。 场景调试点击场景右上角的“开始调试”按钮，可以调试场景中的所有接口（通过后为绿色，失败为红色，不执行的颜色保持不变）；场景调试完成后，点击界面中的“查看结果”按钮，即可查看场景中单个界面返回的结果；场景设置 参数化文件的第一行是变量名，用英文逗号分隔。“将具有固定值的变量添加到变量中。此处添加的文件和变量可以使用｛｛variable name｝｝在场景的接口中引用。”。
90430编辑于 2023-03-31 - 来自专栏腾讯云智能·AI公有云
人脸试妆的场景化应用
可应用于社交传播、营销推广等多种场景，满足用户的人脸试妆和人脸娱乐相关需求。 ---- 功能 腾讯云人脸试妆提供试唇色、智能美颜等功能。更多功能我们将陆续开放，敬请期待。 ---- 场景化应用 在线试妆、试唇色营销推广 腾讯云神图·试唇色接口以检测人脸关键点的人脸识别技术为核心，通过精准识别用户唇部并实现色彩自然融合处理，满足在线换唇色需求。 可助力美妆类品牌主营销推广，实现在线试口红、虚拟试妆，用户通过智能终端即可体验最接近本人真实情况的唇色效果， 在线试口红、试妆场景的营销，不仅可增加品牌主与用户的互动性更有助于品牌的宣传。
7.2K41发布于 2020-02-26 - 来自专栏前端精读评论
可视化搭建 - 场景实战
接下来用实战来说明该可视化搭建框架是否好用，以下几条原则需要始终贯穿在下面每个实战场景中： 复杂的业务场景，背后使用的框架 API 是简单的。 底层 API 并不为业务场景特殊编写，而是具有很强的抽象性，很容易挖掘出其他业务场景的用法。 所有场景都是基于有限的几条基础规则实现，即背后实现的复杂度不随着业务场景复杂度提升而提升。 实现任意协议 我们也许为了进一步抽象，或对指定业务场景降低配置门槛，在组件树拓展一些额外的 json 结构协议做一些特定功能。 总结 本文我们总结了三个场景实战： 利用 treeLike 结构在组件内渲染任意数量的子组件实例，如 tabs 或富文本。 利用组件联动的 API，实现筛选、联动以及上卷下钻。 讨论地址是：精读《可视化搭建 - 场景实战》· Issue #485 · dt-fe/weekly
52960编辑于 2023-09-01 - 来自专栏测试人生
接口自动化测试平台系列：场景化执行
有一个DataProvider_ForMysql类，作用是重写了Iterator<Object[]>，将集合内的所有接口以迭代器的形式通过DataProvider传入@Test中
1K30发布于 2019-11-22 - 来自专栏皮振伟的专栏
虚拟化场景下的CPU拓扑
比较主流的CPU一般是10Core/12Core，打开了Hyper-thread的场景下，就是2 Sockets × 10/12 Cores/socket × 2 Hyper-threads/Core， 对于大规格的虚拟机，尤其是32 vCPU或者40vCPU的场景下，对于计算密集型的业务，需要把物理机的CPU拓扑信息正确的透传到虚拟机中，否则跨Socket的内存访问，同一个Core下的两个Hyper-thread
3.3K41发布于 2019-05-16 - 来自专栏数字化转型
企业知识资产AI化：场景化GEO方法与实践
二、场景化GEO的核心框架：“场景-要素-证据”三层结构场景化GEO方法以业务场景为基本单元，构建面向生成式引擎的三层知识结构。第一层：场景层——让生成式引擎“认得准”将知识按场景粒度重新组织。 知识图谱是场景化GEO的关联推理引擎——通过场景节点与关系边的组合，将孤立的知识点连接成可推理的知识网络。 ，预设计响应路径；将结构化知识部署至生成式引擎可正常抓取、解析的载体GEO就绪的知识资产（含知识图谱）四、场景化GEO的典型应用示例以下以四个不同行业为例，展示同一场景在未经GEO优化与经场景化GEO优化后的差异 知识点让场景化GEO“认得准”，知识图谱让场景化GEO“推得深”；两者共同构成场景化GEO的语义底座与推理引擎，是实施过程中的关键基础设施。 场景化GEO方法的答案清晰而通用：场景化GEO=场景知识点原子化+多维度要素解构+可信证据挂载+知识图谱关联建模+生成式引擎适配部署附录：场景化GEO方法速览要素内容方法名称场景化GEO方法核心框架场景层
8010编辑于 2026-06-14 - 来自专栏活动盒子
数字化客户管理，实现银行营销精准化、场景化、个性化
但随着我国商业银行体系多元化格局逐步形成以及金融脱媒的加速，客户的金融服务需求日趋精细化、专业化、个性化、多元化、智能化，针对不同客户实际金融需求和特点，制订有针对性的精准营销策略，成为摆在银行面前的重大课题 无法在不同场景和阶段满足不同群体的金融需求，导致客户粘性不足。 可见，传统的客户管理在当下已经失效了，银行亟需建立新的客户管理体系，以便更好地理解用户、更好地提升客户价值。 解决了客户数据运用不够灵活、弹性低的问题，支持将营销数据快速融入业务系统，将数据分析结果运用到营销、风控、运营、产品设计等场景中去。 针对这一需求，盈鱼MA通过客户条件管理，针对客户消费、信用、交易等行为数据，建立精准营销触发活动，通过系统快速对客户的筛选与匹配福利活动，应用于银行的存量客户激活、线上线下获客、产品交叉营销等场景。 通过客户画像、客户分层、客户定位实现银行营销的精准化、场景化、个性化，优化营销的质量与效果。
1.9K61发布于 2020-06-02 国产AI芯片崛起与场景化选型
寒武纪2025年全年营业收入约64.97亿元，同比增长453.21%，实现上市五年来的首次年度盈利，走在了国产AI芯片专业化公司的商业化前列。 性能较前代深算一号提升100%以上，国产化率超90%。 TFLOPS- 推荐理由：上述芯片面向推理场景优化，在高频、实时的业务调用中能效比较高，部署灵活，适合中小规模企业和边缘场景。 ~800 TFLOPS- 推荐理由：智算中心对芯片的稳定性、国产化率、软件生态完整度要求极高。 华为昇腾和海光等已具备从芯片到软件栈一体化的交付能力，产品已被国内智算中心大量采购，具备规模化交付的成熟经验。
1K10编辑于 2026-06-11- 来自专栏腾讯研究院的专栏
再谈Docker，微服务的场景化应用
（文章题为Auto-Loadbalancing Docker with Fig, HAProxy and Serf） 去中心化的云服务 最近一段时间，“场景化”是一个频繁出现的词汇。 在这里，我也套用一下这个词，“什么是微服务的场景化应用？”。去中心化的云服务，是一个非常典型的应用场景。 什么是去中心化的云服务呢？这里做一个类比，譬如家里的供暖，可以采用集中化的供暖方式。 主要是以托管为主，因此大部分还是中心化的云服务。随着云计算的应用越来越垂直化，必然也会出现越来越多的去中心化的应用场景。 去年iCloud爆出了被黑客攻击。 这种模式，也给开源软件找到了一个非常好的商业化的机制。我相信这种机制未来会越来越流行。 一个游戏架构的应用场景 游戏是一个比较特殊的行业。 停止谈论Docker，思考Docker技术之上的丰富的场景化的应用，才是关键。同样，微服务也只是一种架构思想。基于这种架构所带来的神奇的应用场景才是未来。
1.3K81发布于 2018-03-06 - 来自专栏EAWorld
构建金融+场景化的生态服务平台
引言： 近年来，互联网企业涌入金融行业，创造了大量的消费场景，带领我们进入场景化金融时代。而相对保守的银行则被迫面临新的困境：客户脱媒、产品与服务解绑、产品透明化和品牌隐形化。 b.参与合作伙伴经营的各个环节，寻找更适合的业务场景，提供一体化解决方案。如参与携程的旅游产品服务编排。 c.按照客户需求重组银行产品，使产品变得碎片化、场景化、模块化、商品透明化。 3.场景化金融在API Bank中的典型应用 ? 7.生态服务平台提升银行生态圈建设能力 生态服务平台可以提升银行在场景化金融时代的综合实力： 社群运营能力：打通渠道，打破业务限制，金融服务场景化 合作伙伴运营能力：帮助商家尽快落户，快速变现 营销能力 一大批拥有生态圈场景的互联网企业涌入新金融行业之后，至少在四个方面对银行造成了负面影响：客户脱媒、产品与服务解绑、产品透明化和品牌隐形化。
4.7K30发布于 2018-12-05 - 来自专栏bisal的个人杂货铺
MySQL日期格式化的需求场景
各种数据库都提供了很多日期格式化的函数，MySQL就有date_format，碰巧前几天，同事问到个问题，"2025-11-01 00:01:21"的日期，怎么得到"2025-11-01 00:01:2
32610编辑于 2025-11-12 - 来自专栏大数据羊说
实时开发场景分析标准化模板
需求评估 分析实时计算是否符合该需求场景，以及在该场景中实时指标能够发挥的价值。 产出维度，一般场景下，维度值不建议是大数量级别的数据，比如说使用 user_id，device_id。 举例：维度值不建议是大数量级别的数据，比如说使用 user_id，device_id 作为维度或者产出明细数据，虽然使用 OLAP 在维度聚合场景下很灵活，但是这些场景下使用 OLAP 可能会造成很大的资源消耗 场景：很常见的一类需求就是对数据源中的数据进行打标然后产出，这里的标签数据就会存储在 key-value 中间件中。需要评估访问外存的 QPS，以及外存提供的能力。 数据汇 输出组件 备注 消息队列 常见中间件：kafka等 key-value存储 常见中间件：Redis，HBase，服务化接口等 OLAP 常见中间件：Druid，ClickHouse等
63820编辑于 2022-04-04 - 来自专栏数商云网络
sap数字化供应链管理，智慧化互联场景
数商云总结多年来数字化供应链系统服务经验，通过文章讲解sap智慧供应链的5个互联场景，以及如何实现智慧供应链管理体系的互联场景。 二、sap数字化供应链平台5大互联场景 如何帮助制造业客户通过三大集成实现智能制造，sap数字化供应链的主要目标，sap数字供应链制造是从智能制造的5个互联场景着手，这5个互联场景包含： 1、从车间层到业务层的纵向集成 2、机器对机器(M2M， Machine to Machine)的互联互通； 3、于客户的协作； 4、sap数字供应链管理、计划于执行； 5、智慧供应链物联网应用； 三、怎么实现sap智慧供应链的互联场景 sap数字化供应链平台为了满足5个互联场景，就需要sap数值化供应链的管理体系，sap数字化供应链管理体系包括： 1、sap数字供应链业务计划 sap数字化供应链业务计划主要是配合sap S/4HANA 运输管理主要是运输计划、承运商选择、运输路径优化以及运输费用的统计、计费等，运输网络主要是监控物流实际状况并反馈给前端的运输计划系统，通过sap数字化供应链的 电商网站建设、ERP以及智慧供应链，可以协作客户实现五大互联场景
1.5K30发布于 2019-11-15 - 来自专栏授客的专栏
loadrunner 脚本优化-参数化之场景中的参数化取值
脚本优化-场景中的参数化取值 by:授客 QQ：1033553122 Action() { lr_eval_string("{NewParam}"); lr_eval_string("{NewParam 举例说明 打开Tools>Create Controller Scenario选项，弹出如下图，选中Manual Scenario（手工场景），虚拟用户数为5个，其他选项使用默认 ? 注意： 确保Log options是Always send message，并且选中Parameter substitution,否则在场景日志中看不到参数取值的结果 3.确认测试结果目录。 4.运行整个场景，单击Start Scenario按钮或者按F5键。几秒中后脚本就执行完，到对应目录下，查看日志文件(也可以在场景中直接查看)，文件名形式：脚本名_用户编号.log的形式。 步骤5：在Run Logic中设置迭代次数2，然后运行脚本，接着看不同的取值方式在场景中的效果 注意：如果需要修改场景脚本执行的iteration,必须在Controller的Run- time Settings
1.6K20发布于 2019-09-11 - 来自专栏AIOps
【运维自动化规划】自动化场景设计：从组件级到混合场景的全链路自动化构建
官网原文（免费申请演示）：【运维自动化规划】自动化场景设计：从组件级到混合场景的全链路自动化构建01 引言在数字化转型的进程中，自动化运维已成为企业保持竞争力的关键因素。 运维场景设计是将自动化运维顶层规划具象化的关键步骤。OASR 模型等理论框架为自动化运维搭建起了整体架构，涵盖运维对象、活动、场景和角色等核心要素。 后续内容将深入剖析从组件级到混合场景的全链路自动化运维场景设计，详细阐述各层级典型场景的设计思路、技术实现细节、面临的挑战及应对策略，为企业构建高效、可靠的自动化运维体系提供全面而实用的指导。 ：提供自动化需要的公共能力模块，包含凭据管理、审批管理、对象管理等场景层：提供开箱即用的自动化运维场景，快速切换到自动化模式。 以 ERP 系统为例，展示其组件级自动化运维场景。
38910编辑于 2025-12-26 - 来自专栏IT大咖说
数据持久化层场景实战：业务场景+数据库分区+冷热分离概述
◆ 冷热分离 本文讲的第一个场景是冷热分离。简单来说，就是将常用的“热”数据和不常使用的“冷”数据分开存储。 本章要考虑的重点是锁的机制、批量处理以及失败重试的数据一致性问题。 首先介绍一下业务场景。 ◆ 1.1 业务场景：几千万数据量的工单表如何快速优化 这次项目优化的是一个邮件客服系统。 下面具体说一下该业务场景中的数据表。工单表ticket中的关键字段见表1-1。 表1-1 工单表关键字段 工单表最主要的几个查询语句如下。 前端工程化：保姆级教学 Jenkins 部署前端项目 中高级程序员可能都不会使用spring-boot-starter-jdbc访问MySQL 探索云原生技术之基石——Docker容器 一种并行，
1.1K20编辑于 2022-07-18 《竞技游戏埋点工具场景化配置指南》
实践中发现，很多竞技游戏开发团队因工具配置脱离对战场景，导致关键数据缺失，比如无法定位某技能胜率失衡的根源，或难以追溯玩家对战失利的核心诱因。 本文从竞技游戏的对抗本质出发，拆解埋点工具的场景化配置逻辑，分享从工具选型到落地验证的实战思考，带你搭建适配对战场景的高精度数据采集体系，让每一组数据都能精准反映对战核心问题，为竞技平衡与体验优化提供坚实支撑 第三方埋点工具的竞技场景配置，核心在于“对战事件结构化、操作数据细粒度、上报策略动态化”。 自定义埋点工具的开发，需围绕“对战数据关联化、操作行为溯源化、平衡分析可视化”构建核心模块。 埋点工具的场景化应用，需深度绑定竞技游戏的“平衡优化、操作反馈、对战体验”三大核心目标。
50810编辑于 2025-12-09- 来自专栏用户4624600的专栏
接口自动化测试多场景实践 - 上篇
本文介绍下最近调研过的API管理与测试一体化工具Eolink，是如何满足复杂的接口自动化测试多场景实践的。 比较常见的场景是在获取接口响应结果之后，对接口请求参数进行编码操作，可以提高参数传递的安全性和隐私性。 三、多自动化接口测试 我们先来看下如何设计接口测试的测试方案，在如下图中可以看到，在保障单接口测试通过的前提下，还需要结合业务场景进行多接口自动化测试。 在API自动化测试中选择用例页面，可以看到有很多条测试用例，当服务端代码有变更部署的时候，可以使用批量执行用例功能，便捷实现多场景回归测试，提供测试效率。 四、小结 可以看出eolink在接口自动化测试多场景的支持能力很强，本文就先介绍到这里，更高阶的功能会在下篇继续介绍。
1K32编辑于 2023-02-17 - 来自专栏用户4624600的专栏
接口自动化测试多场景实践 - 下篇
接口测试是保障负责系统质量内在要求和低成本的经济利益驱动作用下的最佳方案 xinxi，公众号：测试加接口自动化测试多场景实践 - 上篇 本文继续上篇，继续介绍接口自动化测试多场景实践 。 使用数据库操作的场景最常见的是: 测试前对数据库插入测试数据 查询 API 操作是否对数据库生效 测试执行完毕清除脏数据 接下来我们来演示一下在日常接口测试中最常见的请求接口后查询 API 操作是否对数据库生效的场景 七、DevOps自动化流水线测试 DevOps中引入自动化流水线测试的主要优势在于通过持续集成手段，引入Devops理念，将测试工作通过持续集成方式不断的进行自动化演进，针对于业务场景变更频繁的黑盒功能测试 八、总结 可以看出Eolink在接口自动化测试多场景的支持能力很强，主要总结有如下几点: Eolink在单自动化接口测试用例中，支持执行顺序排序，参数传递，结果判断条件，参数快速加解密等复杂功能。 Eolink的定时监控基于本地的定时功能实现，能覆盖更多真实流量场景，更能按照用户的场景发现问题，灵活调用服务器闲时资源。
1.2K21编辑于 2023-02-17
腾讯云开发者
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