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原 CentOS（亚马逊EC2,亚马逊班）
wget http://nginx.org/download/nginx-1.10.0.tar.gz 下载后解压： tar -zxf nginx-1.10.0.tar.gz cd nginx-1.10.0 2、 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 software/programming/pcre/ 如果通过http的方式，下载地址为：http://sourceforge.net/projects/pcre/files/pcre/ 这里尽量不要使用pcre2，
99330发布于 2018-06-04 - 来自专栏ATYUN订阅号
亚马逊宣布Transcribe支持实时音频转录功能
在新推出的Comprehend服务之后，亚马逊今天宣布其自动语音识别（ASR）服务Amazon Transcribe获得对实时转录的支持。 AWS机器学习部高级产品经理Paul Zhao，Amazon Transcribe高级软件工程师Paul Kohan表示，它利用数据传输协议HTTP / 2在应用程序和转录之间传输音频和转录，特别是HTTP / 2的双向流实现，它允许应用程序同时发送和接收数据。 亚马逊制作了一个示例应用程序，演示了如何使用Amazon Web Services软件开发工具包来利用实时音频流。它在Github上以开源形式提供。 亚马逊转录在4月份与Translate一起公开发布。
1.6K20发布于 2018-12-18 - 来自专栏ATYUN订阅号
亚马逊为MLB提供基于AI的实时统计数据和图表
编译：chux 出品：ATYUN订阅号 亚马逊与美国职业棒球大联盟（MLB）进行合作，云计算交易继续扩展，亚马逊将在本赛季晚些时候为现场棒球比赛提供一套新的实时统计数据和图表。 该协议利用亚马逊网络服务的人工智能和机器学习功能，亚马逊于去年11月份与国家橄榄球联盟达成了类似协议，双方均未披露财务细节。 亚马逊和MLB希望新的统计数据能够让球迷在电视和网络上关注比赛时获得深刻的洞察力。新徽标和品牌将向更广泛的受众展示亚马逊的机器学习技术。 他们正在开发的是实时投手热图，其变化会反映特定情况，例如投手面对的人，他们所在的体育场，时间多少，球队是否还在季后赛中，下一个球的位置。 AI生成的统计数据将在游戏广播期间，MLB.com，MLB At Bat应用以及其他数字频道播放给棒球迷。Gaedtke表示，MLB希望在季后赛开始前的10月份为球迷准备首个这样的数据。
95240发布于 2018-07-27 亚马逊 Movers and Shakers 数据实时采集：企业级监控架构与 ROI 分析
业务挑战许多已有一定规模的亚马逊卖家和工具公司面临同一个结构性问题：市场趋势数据获取的速度制约了决策质量。 亚马逊MoversandShakers数据每小时更新一次，记录各品类内BSR涨幅最大的商品，是品类机会探测的重要信号源。 对于配备技术团队、有个性化数据需求的企业来说，构建基于API的亚马逊新兴热销商品数据管道，是跳出工具依赖和同质化竞争的关键路径。 技术选型对比维度自建爬虫订阅型SaaS工具PangolinfoScrapeAPI数据更新频率依赖爬虫稳定性4—8小时/次分钟级（按需触发）品类覆盖受IP资源限制固定品类集亚马逊全品类数据可移植性100% （自有）平台锁定100%（JSON导出）维护成本高（反爬频繁更新）零低（模板由供应商维护）年成本（50品类/小时）~$8,400（代理+运维）~2,400—2,400—2,400—3,600~1,200
8020编辑于 2026-04-23- 来自专栏禅境花园
certbot开启亚马逊EC2主机https
之前有说过可以利用 certbot 申请免费的证书,给站点开启 https 传送门 certbot 在亚马逊的主机无法顺利执行,不过可以通过手动修改源代码的方式,这样 certbot 就可以完成任务了 *:amazon_linux:2' /etc/os-release > /dev/null 2>&1; then #保存退出收工 这样就可以利用 certbot --nginx 一步到位了. certbot/blob/master/certbot-auto#L779 可以在 github 上查看 自动更新证书 #使用root用户 sudo -i #增加定时任务 crontab -e #每个月1号2点 30分更新 30 2 1 * * /path/to/certbot-auto renew --pre-hook "service nginx stop" --post-hook "service nginx
68920编辑于 2022-10-25 - 来自专栏Python分享
Python实现【亚马逊商品】数据采集
前言 亚马逊公司，是美国最大的一家网络电子商务公司，位于华盛顿州的西雅图 是网络上最早开始经营电子商务的公司之一，亚马逊成立于1994年 今天教大家用Python批量采集亚马逊平台商品数据（完整代码放在文末 ） 地址：https://www.amazon.cn/ 分析网站数据，找到url地址 按F12，打开开发者工具，并刷新网站 点击搜索，输入数据关键词 找到数据所在url地址 开始我们的代码 1. +/S1B3kLvDb9ImsBnbwQHU6JG8EToefDoi69keaL1F6ExYDXCSqFF0hC4fkGAFJlNYYNqfVlvj5ewTVJP1pYgL4JG2tjM5O2Uk7ufiL9s7gvidAMaUj1QtBW5puqmoG node=106200071&pf_rd_m=A1U5RCOVU0NYF2&pf_rd_s=merchandised-search-2&pf_rd_r=KE929JDVF8QRWWDQCWC0&pf_rd_t 保存数据 with open('亚马逊.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='') as f: csv_writer = csv.writer(f
93510编辑于 2022-03-30 - 来自专栏Hadoop数据仓库
Greenplum 实时数据仓库实践（2）——数据仓库设计基础
每种数据库系统对空值参与运算的规则定义也不尽相同。表2-2到表2-4分别为大部分主流数据库系统（Oracle、MySQL、PostgreSQL、Greenplum等）的非、与、或逻辑运算真值表。 为了使表满足1NF，数据应该修改为如表2-6所示。 7 满足2NF的员工表 deptNo deptName D1 部门1 D2 部门2 D3 部门3 D4 部门4 D5 部门5 表2-8 满足2NF的部门表 id deptNo 101 D1 101 D2 星型模式的数据装载，一般都是以高度受控的方式，用批处理或准实时过程执行的，以此来抵消数据保护方面的不足。 星型模式的另一个缺点是对于分析需求来说不够灵活。 向雪花模式的表中装载数据时，一定要有严格的控制和管理，避免数据的异常插入或更新。 示例 图2-4显示的是将图2-3的星型模式规范化后的雪花模式。
2.5K30编辑于 2021-12-07 企业级亚马逊蓝海选品数据架构：从单点工具到实时 API 数据基础设施迁移方案
业务挑战对于具备一定规模的跨境电商团队或卖家工具公司，亚马逊选品数据的获取从来不只是"找个工具订阅一下"这么简单。 技术选型对比：SaaS订阅vs实时API架构维度SaaS订阅工具实时API（PangolinfoScrapeAPI）数据更新频率24-72小时/次分钟级实时数据字段定制固定，不可扩展完全自定义信息独占性所有订阅用户共享自有数据资产 架构设计：企业级亚马逊蓝海产品数据源体系展开代码语言：TXTAI代码解释┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│数据采集层 实施路径（分三阶段）Phase1（第1-2个月）：核心数据采集链路搭建完成PangolinfoScrapeAPI接入与鉴权配置建立目标类目的BSR+广告密度日常采集任务数据写入PostgreSQL，建立基础 实时数据发现的新品，平均进场时间比竞争对手早6-8天风险控制稳定性保障：API调用加入指数退避重试（建议最多3次，间隔2^n秒）核心类目数据本地缓存，API异常时使用最近一次成功数据做降级合规性：仅采集亚马逊公开展示数据
11410编辑于 2026-04-20- 来自专栏雨过天晴
原 亚马逊云EC2启用密码登陆
亚马逊的云服务器在创建的时候会让你选择一个秘钥，然后让你下载一个私钥，通过私钥连接，禁用root和密码登陆，这样十分安全，但是在管理也存在不方便的地方。 一、启用root账号 为root设置密码 sudo passwd root 二、允许密码登陆 1、切换到root权限 su root 2、修改ssh配置文件，允许密码登陆 vim /etc/ssh 修改配置文件 ## 将下面的 no 改为 yes 可使用/搜索 PasswordAuthentication no 3、重启ssh sudo /sbin/service sshd restart 三、为ec2- user设置密码 passwd ec2-user 四、测试生效 一定要在密码登陆成功的情况下，再禁用秘钥登陆，否则你就再也进不去系统了，一定！！！！！！！
2K30发布于 2018-06-04 - 来自专栏程序员小王
机器学习实战--对亚马逊森林卫星照片进行分类（2）
我们可以调用这个函数来评估一组预测，并指定beta值为2，“average”参数集为“samples”。 ? 例如，我们可以在准备好的数据集上测试它。 我们可以将加载的数据集分割成单独的训练和测试数据集，我们可以使用这些数据集训练和评估此问题的模型。 打印每个训练和测试数据集的输入和输出元素的形状，确认执行了与之前相同的数据分割。 对模型进行拟合和评估，并在测试数据集上报告最终模型的F-beta评分。 图像数据增强 图像数据增强是一种可用于通过在数据集中创建图像的修改版本来人工扩展训练数据集的大小的技术。 为了完整起见，下面列出了带有卫星数据集的训练数据增强的基准模型的完整代码清单。
1.1K20发布于 2019-07-02 - 来自专栏拓端tecdat
亚马逊商品销售数据爬虫分析报告
从电商大数据来看，销量Top9的家电品牌，低端价位产品在以价格取胜的品牌中依然占比较高，可以发现，500-1000元价位的定价产品已经崛起。 ? 同时，大数据告诉我们，家电中个性化、休闲娱乐、生活品质、消费电子类、家庭型等元素都被更多的网民所亲睐。 ?
1.1K20发布于 2020-07-28 - 来自专栏灯塔大数据
亚马逊阿里 搭建数据化运营系统秘籍
那么作为一家公司的CDO该如何发展公司的数据化运营呢？ 分享下2家大的互联网公司是如何做数据化运营的。 亚马逊 亚马逊的一贯宗旨是“以客户为中心”。 如果你去看看亚马逊的财报，贝索斯几乎每年反反复复强调的都是这个问题。在想方设法提高“用户体验”的同时，亚马逊的“数据化运营”也就自然而然发生了。 2） 充分利用互联网平台：亚马逊是个极好的试验平台。亚马逊一天进行几百次试验，如使用不同的算法来推荐商品，或者改变购物车在屏幕上出现的位置。 这些试验结果得来的数据，可以帮助网站优化UI设计，给顾客提供更好的购物体验。 3）招募数据人才：亚马逊雇佣了很多数学、工程方面的牛人，开发软件获取有效数据并提供强大的分析工具。 1.数据采集 a）内部数据 b）外部数据 2.数据存储、处理和统计 a）数据标准 b）数据存储、清洗 c）数据质量监控 d）数据安全 3.数据分析和挖掘 a）数据分析支持 b）机器学习平台 c）场景化运营
1.3K60发布于 2018-04-10 - 来自专栏大数据和云计算技术
大数据应用--实时路况数据
现在手机上装个导航软件，如高德地图，百度地图等等都有实时路况显示，导航和道路规划可以根据实时路况来实施，从而动态躲避拥堵，为出行节省时间，为了显示实时路况就必须有路况数据，今天来说下实时数据的获取方法。 一般来说有以下几种典型数据来源获取方法： 1、实时路况数据最主要的收集方式，还是浮动车。这个浮动车包括出租车、长途客车、物流车辆等等，其中主力就是在城市市区里活动的出租车。 理论上浮动车的数量越多，数据的准确率也就越高。北京、上海这些大城市的实时路况数据要比其他城市的更为准确，原因就是大城市出租车的数量多，统计也更为精准。 2、当地交管局：摄像头、地感线圈、人员通告（122交通事故报警电话）等和官方网站（交通管制通告）。 3、当地交通台、电视台：实时交通路况采集，交通观察哨，公众提供（电话、短信告知）。 由于采集实时路况数据投入巨大，因此进入门槛也较高，目前能够提供此数据的供应商主要有高德、世纪高通、掌城科技以及九州联宇，根据官方发布数据，高德的实时路况可覆盖63个城市，世纪高通34家，另外两家也均在30
2.1K70发布于 2018-03-08 - 来自专栏大数据文摘
坐拥独家数据，亚马逊的广告之道
大数据文摘作品 编译：HAPPEN、大饼、刘涵 亚马逊广告业务推出已有十年之久，并没有带来多少收入，也没有得到很多关注。 而广告巨头WPP的CEO声称亚马逊“在许多方面都极具颠覆性”，并估计该公司2017年在亚马逊上投放的广告支出将达到2亿美元。 与谷歌、Facebook相比，亚马逊掌握的数据具有自己别具一格的不同之处。 广告公司 WPP 的创始人兼首席执行官 Martin Sorrell 估计该公司2017年在亚马逊上投放的广告支出将达到2亿美元 亚马逊拥有竞争对手无法触及的数据 亚马逊广告业务的成功直接得益于其零售业务 智能手机屏幕上展示的亚马逊的广告 亚马逊拥有大量Facebook和Google无法访问的数据——即它本身的数据。 从今年4月开始，亚马逊将对服装类目额外收取2%的上架费（亚马逊并未透露原因）。也就是说，Jijamas通过“赞助”列表卖出的每套睡衣，都要缴纳售价的35%给亚马逊。
66330发布于 2018-05-24 - 来自专栏Hadoop数据仓库
Greenplum 实时数据仓库实践（6）——实时数据装载
装载RDS模式的表 2. 装载TDS模式的表 3. 验证数据 6.3 实时装载 6.3.1 识别数据源与装载类型 6.3.2 配置增量数据同步 6.3.3 在Greenplum创建rule 1. 关于rule 2. 创建实时装载规则 6.3.4 启动实时装载 6.3.5 测试 1. 生成测试数据 2. 对照本专题第一篇中图1-1的数据仓库架构，我们已经实现了ETL的实时抽取过程，将数据同步到RDS中。本篇继续介绍如何实现后面的数据装载过程。实现实时数据装载的总体步骤可归纳为： 1. 实时增量 唯一订单号 sales_order_fact 实时增量 N/A N/A N/A date_dim N/A 预装载 表6-2 销售订单实时装载类型 要实现数据的实时装载，同样也需要有个程序能实时捕获数据变化，并自动触发执行ETL逻辑。在数据库中，能做这件事的首先一定是想到触发器。
3.2K20编辑于 2021-12-29 - 来自专栏Hadoop数据仓库
Greenplum 实时数据仓库实践（5）——实时数据同步
自动切换 5.6.5 实时CDC 5.6.6 消费延迟监控 小结 构建实时数据仓库最大的挑战在于从操作型数据源实时抽取数据，即ETL过程中的Extract部分。 时间戳和基于序列的数据抽取一般适用于批量操作，不适合于实时场景下的数据抽取。 有些方案通过高频率扫描递增列的方式实现准实时数据抽取。 本篇介绍的两种实时数据同步方案都是使用开源组件完成类似功能。 查询Greenplum dw=> select * from public.t1; a ---- 3 10 (2 rows) MySQL中的数据变化被实时同步到Greenplum
4.6K30编辑于 2021-12-17 - 来自专栏PPV课数据科学社区
数据解读：亚马逊没有利润为何还能运转？
如图2所示，这几个方面的营收情况大不相同。（图中TTM是指12个月的跟踪情况，这样可以调和季节性的波动，从而让我们更易于看清潜在的发展趋势。） 图2 细分开来，我们可以看到亚马逊上述三项业务在北美和国际市场上的营收情况（如图3所示）。 图3 图4是亚马逊全部业务在北美和国际市场上的营收情况，其中它在北美的营收更胜一筹。 现在，经由亚马逊平台产生的第三方商品销量约占亚马逊全部销量的40%；亚马逊对这些商品制造商收取的费用占亚马逊全部营收的20%。 下面这幅图显示了亚马逊物理基础架构的巨大增长（单位是平方英尺）。它几乎都是仓储中心，而不是数据中心。 图14 说清楚这些资金的流向确实需要花费一番功夫。 2. 距离更近。由于亚马逊建造的仓库距离消费者更近，送货的时间就会相应缩短，运输的成本也会随之降低，Prime服务将会进一步产生飞轮效应。 3. AWS。 4. 更贵的仓库。
1K90发布于 2018-04-20 - 来自专栏GPUS开发者
手把手在亚马逊EC2上搭建Keras GPU
但我们的电脑通常不能承受那么大的网络，不过你可以相对容易地在亚马逊上租用一个功能强大的计算机，比如E2服务你可以相对容易地按照小时租用在亚马逊EC2服务。 租借的机器将通过浏览器使用Jupyter Notebook ——一个网络应用程序，允许共享和编辑文档与实时代码。 Keras可以在GPU上运行cuDNN —— 深层神经网络GPU加速库。 2) 发布一个实例（instance） 让我们选择 EC2 界面. ? 亚马逊如是说：“Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）在Amazon Web Services（AWS）云中提供可扩展的计算能力。 MNIST数据库是一个众所周知的手写数字集合。 我准备了一个样本notebook，加载数据集，并拟合一个样本卷积神经网络。 打开mnist.jpynb示例可以自行运行单元格。 ?
2.5K60发布于 2018-04-02 - 来自专栏爬虫资料
数据采集：亚马逊畅销书的数据可视化图表
如果我们想要分析亚马逊畅销书的数据，我们可以使用爬虫技术来获取网页上的信息，并使用数据可视化工具来绘制图表，展示图书的特征和趋势。 本文还将介绍如何使用Matplotlib库来绘制亚马逊畅销书的数据可视化图表。概述本文的目标是编写一个爬虫程序，从亚马逊网站上获取畅销书的数据，并绘制数据可视化图表。 本文以亚马逊美国站点上Best Sellers in Books为例。parse：解析方法，用于处理响应对象，并提取所需的数据或生成新的请求对象。 2的网格布局，并在第二个位置创建一个Axes对象plt.subplot(2, 2, 2)# 绘制饼图，显示不同评分区间的图书的占比# 使用df['rating']列的值按照评分区间分组，并计算每组的数量作为饼图的数据 本文还介绍了如何使用Matplotlib库来绘制亚马逊畅销书的数据可视化图表，展示图书的特征和趋势。通过本文，我们可以学习到爬虫技术的基本原理和方法，以及数据可视化的基本技巧和应用。
1.1K20编辑于 2023-09-11 - 来自专栏新智元
2万人将被裁！亚马逊史上最大裁员潮来袭
新智元报道 编辑：Joey 【新智元导读】虽说大厂裁员的消息大家已经见怪不怪了，亚马逊这波一下裁2万，不限层级不限部门，消息一出，哀鸿遍野。 亚马逊史上最大裁员潮，来了！ 亚马逊计划裁员的消息早就酝酿了一阵，当时的传言是计划裁员10000+。 然而根据刚出炉的消息，这个数字将要翻个番，从1w增加至2w，约占公司员工总数的「6%」。 惊不惊喜，意不意外。 有消息人士透露，此次裁员涉及亚马逊员工的等级从「1级到7级」，中高层员工也难以幸免。 亚马逊管理人员已被告知要对员工的工作表现进行评估，以便亚马逊启动大约20000人的裁员程序。 领英职场上已经有许多前亚马逊员工发文称自己已经被裁，一位曾经在Alexa团队的数据分析师Yu Zhong表示，公司给了自己「60天时间」找到下一份offer。 根据同花顺财经提供的数据，亚马逊2022Q3财报显示该财年累计净利润为-30.00亿美元，同比增长-115.76%，已经是处于入不敷出的负盈利阶段。
39040编辑于 2023-01-09
腾讯云开发者
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