京东外卖崩了!!


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来自:来源:九派新闻

4月22日中午,不少网友在社交媒体上发文称京东外卖崩了,相关话题迅速冲上热搜。

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有网友晒图称,下单后过了很长时间,仍显示为等待商家接单。

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“11点17分下单,12点外卖还没到!显示商家接单,我打给商家,他说没有收到京东的单,问人工客服也没有回复。”“东子怎么回事?一个小时了还在等商家接单。”“让我苦等半小时,刚申请退款了,也一直不退给我。”

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还有不少网友去京东外卖官方微博下方留言:“为什么商家接不了单?”“我也是这样,客服还要排队。”

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对此,客服回应称:可能是系统短暂性地出了点问题,已在加急处理中,目前已经陆续恢复中。

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这并非是京东外卖上线后首次被反馈出现问题。

4月16日,据多位用户反馈,京东外卖页面无法查看商品信息,页面显示“网络请求失败”。随后,“京东外卖崩了”相关话题迅速登上微博热搜,许多网友晒出了页面异常的截图。

对此,九派财经记者从京东集团获悉,目前京东外卖服务已恢复,可以正常下单。京东方面表示,为表歉意,将额外发放10万张“满15减10”优惠券给用户;消费者可以打开京东App搜索“外卖加餐”领取。

关于系统异常的原因,京东方面表示,今天中午因百亿补贴活动过于火爆,京东外卖的流量达到了平时的4倍,系统出现了不到20分钟的短暂异常。

4月21日,京东外卖宣布,即日起,所有超时20分钟以上的外卖订单,京东全部免单。京东集团已经成立紧急应对小组,本周一定会解决送餐速度问题。

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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
京东外卖业务的快速发展,为技术服务商和合作伙伴提供了广阔的市场空间和商业机会。对于希望寻找京东外卖技术服务提供商或了解相关合作信息的创业者或企业,可以通过以下几个方面入手: 1. **入驻流程**:京东外卖对服务商的入驻流程有明确的规范。首先需要在京东外卖的官方渠道提交申请,填写相关的企业信息和资质证明。审核通过后,需完成技术对接、系统搭建以及运营规划等步骤。其中,技术对接尤为关键,涉及订单管理、配送调度、分佣系统等多个模块的集成[^5]。 2. **技术接口**:京东外卖支持通过技术接口的方式接入其平台,这为技术服务商提供了直接的合作机会。技术服务商可以通过API接口实现与京东外卖系统的无缝对接,包括订单同步、配送状态更新、用户数据管理等功能。这种方式不仅提高了服务效率,还能为服务商带来更高的灵活性和可扩展性[^3]。 3. **自动分佣系统**:在京东外卖的服务商体系中,自动分佣系统是一个重要的组成部分。通过部署自动分佣系统,服务商可以实现佣金的自动计算与分配,从而简化财务管理流程并提高运营效率。这种系统通常需要与京东外卖的平台进行深度集成,以确保数据的准确性和实时性[^4]。 4. **市场前景**:根据iiMedia Research的预测,到2025年,本地生活服务市场规模将超过2.5万亿元,其中在线餐饮外卖市场规模预计将达到17469亿元。这一趋势表明,京东外卖及其服务商在未来几年内将面临巨大的市场增长潜力[^5]。 5. **合作模式**:除了传统的服务商入驻模式外,京东外卖还支持多种创新的合作模式。例如,技术服务商可以提供定制化的解决方案,帮助京东外卖优化用户体验、提升配送效率等。此外,还可以通过与京东外卖的配送网络合作,提供高效的物流支持服务[^2]。 综上所述,京东外卖的技术服务商合作信息主要集中在入驻流程、技术接口、自动分佣系统、市场前景及合作模式等方面。对于有兴趣进入这一领域的技术服务商来说,深入了解这些信息将有助于制定有效的合作策略。 ```python # 示例代码:模拟京东外卖自动分佣系统的简单计算逻辑 def calculate_commission(order_amount, commission_rate): """ 计算订单佣金 :param order_amount: 订单金额 :param commission_rate: 佣金比例 :return: 佣金金额 """ return order_amount * commission_rate # 示例数据 order_amount = 100.0 # 订单金额 commission_rate = 0.05 # 佣金比例为5% # 计算佣金 commission = calculate_commission(order_amount, commission_rate) print(f"订单金额: {order_amount}, 佣金金额: {commission}") ```
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