《分库分表》专题

一、会员分析 点击进入会员分析页：该页主要展示的是基本数据和会员数据分析。 1、基本数据：展示的是会员总数，下了单的会员总数，微信的粉丝总数。 2、会员数据分析：可查看新增会员数（点击新增会员数会将此信息对应的颜色线条显示或者隐藏后显示其他的信息统计）、成交会员数（点击成交会员数会将此信息对应的颜色线条显示或者隐藏后显示其他的信息统计）、新增粉丝数（点击新增粉丝数会将此信息对应的颜色线条显示或者隐

一、商品分析 点击进入商品分析页：该页主要展示的是基本数据、商品售出分析、商品构成比例以及商品销售排行。 1、基本数据： （1）商品总数：展示的是商城里商品总个数。 （2）在售商品数：指目前已上架正在售卖的商品数量。 （3）仓库中商品数：指目前仓库里待售出的商品总数。 （4）分销商品数：指参与分销（体现在佣金）的商品总数。 2、商品售出分析：展示的是商品每天或者每月售出的统计图。可根据时间查看，可

一、分销佣金 分销佣金指的是每个分销商能够得到的佣金。 可按照角色和用户名称进行搜索。 具体显示用户名称、该用户是否是分销商、是否是股东、是否是代理、该用户得到的总佣金、可以提现的总金额、已经提现的总金额、该用户得到的佣金、作为股东的分红金额、作为某个区域的代理佣金以及具体的操作。 点击操作中的账户详情：如下图，可看到用户的具体设置信息。（具体请看分销设置的——分销商列表——账户详情） 会员身份代

一、会员积分 1、展示的是会员昵称，类别（注册、订单等方式成为的会员）、描述（注册对应的是注册会员赠送积分）、数量（积分数）以及时间。 2、点击高级搜索就可以根据会员的昵称、发生的类别、发生的时间搜索会员信息。

商品分类是什么？ 商品分组其实就是商品分类，当商品种类繁多时，需要按照不同标准给商品进行分类，比如：衣服、鞋类等。分类，是为了更好的划分商城的商品类别，商城可添加3级分类，下面让小编来看一下添加分类的流程吧。 一、首先添加商品分类，填写对应的选项。 1、上级分类：指添加的分类属于哪个等级。 2、排序：指对商品设置的排序，排序越大在前台位置越靠前。 3、图片（建议使用宽100像素-高50像素内的GI

路径分析是用户浏览网站各个不同的可视化呈现，它展示了用户从进入网页之后，到不同浏览路径以及各个退出节点。 利用路径分析，可查看用户浏览路径，检视站点是否存在不利于引导用户浏览的设计缺陷页面等。 6.5.1 路径分析的维度、指标介绍 维度介绍 维度名称 含义 起始页面 用户进入网站的落地页面 首次互动 用户在网站中产生交互行为后，浏览的第一个页面 第N次互动 用户在网站中产生交互行为后，浏览的第N个

引言 对于网站用户分析， SiteMonitor V5 支持从网站访客使用的设备，操作系统，客户端（如浏览器、App）等角度进行分析挖掘，同时也支持统计网站访客的地域分布； 设备相关信息的获取 在HTTP 传输协议中，其Header部分包含了user-agent ( 用户代理 ) 信息，它对所访问的网站提供了用户所使用的浏览器类型及版本，操作系统及版本，浏览器内核，用户移动设备等信息； 通过这些信

网站访客的来源渠道众多，网站分析系统，根据自身处理逻辑，对网站访客来源进行分割、匹配，访客来源主要可分为广告活动，搜索引擎，社交媒体，其他来源，直接访问等； 4.2.1 互斥来源分类 4.2.1.1 什么是互斥来源分类？ 互斥来源分类，即根据不同渠道权重不同的原则，将同时具有2个来源渠道的流量，归结到单一优先渠道来源。 4.2.1.2 互斥来源分类场景示例 当我们分析网站访客的来源时，会发现存在一

1.1. 分区设置 2. define KERNEL_SIZE_NAND 0x500000 3. define CONFIG_KERNEL_OFFS 0x500000 4. define CONFIG_KERNEL_SIZE KERNEL_SIZE_NAND 5. define CONFIG_FDT_ADDR 0x10000100 6. define CONFIG_FDT_OFFS 0x28000

假设我们在 “contact-form” 分支上的工作已经完成了。并且我们也已经把最终的改动整合到了 “master” 分支。现在我们就不再需要这个分支了。把它删除掉吧： $ git branch -d contact-form 为了保持一致，我们也有必要删除它所对应的远程分支。附加上一个 “-r” 参数就可以了： $ git branch -dr origin/contact-form

盘古分词是一个基于 .net framework 的中英文分词组件。主要功能 中文未登录词识别 盘古分词可以对一些不在字典中的未登录词自动识别 词频优先 盘古分词可以根据词频来解决分词的歧义问题 多元分词 盘古分词提供多重输出解决分词粒度和分词精度权衡的问题 中文人名识别 输入： “张三说的确实在理” 分词结果：张三/说/的/确实/在理/ 输入 “李三买了一张三角桌子” 分词结果：李三/买/了/一

问题内容： 我有一个对象集合，我想将其划分为两个集合，其中一个通过谓词，而其中一个失败谓词。我希望有一个Guava方法可以做到这一点，但是最接近的是filter，它没有给我其他的集合。 我会想像一下方法的签名，就像这样： 我意识到这对自己进行编码非常快，但是我正在寻找一种可以满足我需要的现有库方法。 问题答案： 使用番石榴的。 这是一个示例，该示例将单词列表分为两部分：长度大于3的单词和不大于3的

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