阿里巴巴集团CRO刘振飞:双11的六维技术准备

SpringBoot+Vue+Mysql社区医院信息平台(源码+文档) SpringBoot+Vue+Mysql学生宿舍信息管理系统 WEB端软件项目(源码+文档) 项目包含:①完整源码(后端+管理后台+用户前台);②数据库脚本文件;③万字论文文档;④开题报告;⑤答辩PPT;⑥项目运行视频教程。 项目架构: B/S 架构、MVC 分层设计 技术栈: Java、MySQL、SpringBoot、MyBatis-Plus、Token 权限校验、管理后台 Vue+ElementUI+ECharts、用户前台 Layui+jQuery、Maven 构建。 一、角色设计 学生用户: 注册登录、浏览宿舍信息、查询宿舍安排、在线报修、缴费查询、失物招领、桶装水预订、评论交流、收藏等。 商家用户: 注册登录、桶装水品牌与商品信息维护、预订订单查看与处理。 维修人员: 注册登录、查看待处理报修、接单维修、填写报修处理结果与进度反馈。 管理员: 学生管理、班级管理、宿舍信息管理、宿舍安排管理、报修处理管理、缴费信息管理、卫生检查与文明宿舍管理、失物招领管理、桶装水与商家管理、维修人员管理、公告资讯与轮播图管理等。 二、前台功能模块(学生端) 1. 首页展示:轮播图、宿舍公告、最新动态推荐、常用服务快速入口 2. 宿舍信息模块:宿舍列表、楼栋与房间条件筛选、宿舍详情查看、我的宿舍安排查询 3. 在线报修模块:在线提交宿舍设施报修申请、上传故障描述、查看报修进度与维修处理结果 4. 缴费模块:水电等缴费记录查询、缴费状态查看 5. 卫生检查与文明宿舍:宿舍卫生检查结果公示、文明宿舍展示 6. 失物招领模块:失物信息发布、招领信息发布、详情查看、评论互动 7. 桶装水预订:桶装水品牌与商品浏览、在线预订、我的预订记录查询 8. 假期留宿:假期留校申请提交、申请记录查询 9. 评论与收藏:信息评论、查看他人评论、评论回复互动、收藏感兴趣的内容 10. 个人中心... 立即下载
2016年4月15日,阿里巴巴技术论坛在清华大学新清华学堂启幕。阿里巴巴集团CRO刘振飞围绕“双11”的技术演进以及互联网安全两大主题进行了演讲。
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阿里技术的演进:从业务驱动到拓展商业边界

2009年,阿里巴巴在技术层面做出两个极其重大的决定。

1. 成立阿里云计算公司,时间定格于2009年9月10日。

2. 2009年10月,阿里巴巴启动“去IOE”。耗时三年,在淘系中完全“清除”IOE(IBM小型机、Oracle数据库和EMC存储);而支付宝因为涉及金融,所以比较谨慎,计划在2016年年底,完成清理工作。

现在看来,这两个决定都是“伟光正”的,但是在7年前,做出这样的决定,绝非易事。

在过去的数年,阿里巴巴的技术发展一直被业务所驱动,但现在,这一情况发生了改变,技术开始赋能商业,并不断拓展阿里商业版图的边界。

那么,阿里是如何面对越来越严苛的“双11”的挑战呢? 

每年差不多在7月份的时候,阿里的一万多名技术人员就开始进入状态,并从六个维度准备“双11”。

第一个是资源交付,包括机房,服务器,网络等等的到位。这些资源的交付时间非常有讲究,晚了或者是早了都不行,太早意味着资源浪费,太晚则可能引发差错。在这一环节还有很多不可预知的因素,都会尽量做预案,以确保万无一失。

第二个是架构优化。随着业务体量的飞速增长,相关的技术架构也日趋复杂。如何让架构更为适合业务的发展,优化工作是必不可少的。

第三个是业务研发。无论是在移动端还是PC端,各业务BU的技术团队会根据业务需求开发出各种稀奇古怪的诱发和游戏,而这些玩法很容易在最后一刻发生修订或更改。也就是说,业务需求的频繁变化意味着不可控性增加,这对技术能力也提出了极高的要求。

第四个是压测演练。鉴于“双11”的不确定性因素太多,因此,技术团队必须模拟真实场景来进行压测和演练,不断提升经验并做相应的改进或准备。

第五个是组织保障。每年“双11”是阿里巴巴几十个BU参与的大活动,涉及上万人的协同,组织保障就是为了让各BU,各个团队,尽可能地保持一致性和高度协同。

第六个是现场应急。“双11”这一天24小时随时都可能发生“意外”,当出现问题时,如何第一时间最优地解决之,这是现场应急必须具备的能力。

通过“双11”这种世界级的“大考”,阿里技术团队不断创新,自主研发出海量金融级关系型数据库OceanBase,并首创异地多活技术,成为全球第一家实现全站HTTPS的电商网站以及打造出全球最大的混合云架构。

阿里安全的“秘诀”

在互联网极度发达的今天,传统的安全措施已经几乎失效。传统的安全,基本是以“修城墙”的方式防御各种攻击和入侵,也就是设置大家耳熟能详的防火墙。

而互联网就像一个四通八达的城市,没有边界,不可控,而且拥有海量的用户因此,传统的方式已经无法提供更好的安全保障。

据统计,去年阿里巴巴安全部扫描出1.2亿次恶意病毒木马,95%的热门APP都被破解过。移动设备、人和内容都变得不可控,互联网安全状况堪忧。

阿里安全构建了一整套的风控平台,从基础设施、网络到具体的业务完全覆盖,这也是基于阿里大数据能力而成。

在整个生态中,阿里将自己的安全能力进行打包,并以公共服务的形式提供给商家、消费者和合作伙伴。   

阿里安全推行九字方针,即“轻管控、重检测、快响应”。轻管控不等于不管,而是减轻各种限制,让大家更方便;重检测是充分利用阿里在大数据方面的技术能力,快速地辨别和定位各种危害;快响应则是第一时间建立防御,并进行清理或精确打击。

阿里安全在三个层面进行安全防护。在系统层面,防止网络攻击、病毒木马等;在数据应用服务层面,防止各种黄牛刷单等行为;在用户、内容到社会层面,可以清理垃圾账号,保护内容安全。

与此同时,阿里还推动国家相关法律法规的改进,并成立了互联网安全志愿者联盟。该联盟从2007年成立至今,已经提供15亿次的安全服务,也得到了民政部的正式注册,成为国家认可的机构。
YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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