星志远:拼多多如何无货源开店?

拼多多上开店的商家逐渐增加,让平台的竞争也变得愈加激烈,对于商家来说,会选择无货源的模式进行开店,但是拼多多然后无货源开店了,下面跟着星志远电商小编一起来看看。

1、选择适合的经营类目,符合无货源店铺经营的特点,经营上方可事半功倍。
2、选择货源采集,精挑细选,价格、质量等多方面合适就行,不必太过较真。

3、上架商品单次数量,最好维持在500件左右,时间选择在晚上进行。
4、软件的使用必不可少,100元左右的软件功能就足够我们使用。

5、对长时间无销量、无浏览量的宝贝,选择下架处理,稳定动销,选择类似商品重新上架。
6、做好客服工作,及时回复客户询问、准确解决客户诉求,不可与客户发生争执。
7、售后工作虽然有货源店铺完成,我们仍然需要做好“传达”工作。

 

拼多多无货源模式介绍:
1、下载注册
先在应用商店下载一个拼多多APP,然后打开,在【个人中心】-【设置】下找到“商家免费入驻”,再根据系统的提示进行操作,在这个操作的过程中会有“个人店铺”和“企业店铺”的选择。

要知道个人店铺需要有年满十八周岁的身份证、手机卡、银行卡等,还得需要交2000元的保证金,且单人最多只能开设2家店铺;而企业店铺则需要有营业执照、银行卡等,得需要交1000元的保证金。当然这两种类型店铺的保证金可以在店铺开设有收益后再交。

2、选品上架
店铺开设好后就是选品,商品可以在各电商平台(1688、采源宝、淘宝等)进行选择比较,建议选择五金百货类商品,这样的日用品,需求量大,价格低,而且售后的问题也会相对比较少;选品之后就是商品上架,在自己店铺用采集工具将选好的商品加价上架,等待买家下单。

3、下单售后
上架后如果有买家下单,那么自己就可以在选好的电商平台购买商品,填写买家的收货地址,再把订单单号及相关物流信息填写在拼多多上。当然在交易的过程中,还得注意售后问题,回复率不能低于70%,所以建议设置自动回复。

经过以上介绍,我们了解到拼多多如何无货源模式开店,无货源店群模式,是作为电商领域的一种新玩法,有相对的优势,所以是众多卖家的首选。

FEP数据驱动架构 商用产品研发处 网络平台课 平台架构组 龙志 版 本 历 史 版本/状态 责任人 起止日期 备注 V0.1/草稿 龙志 21.Feb.2025 创建文件 目录 1. 业务驱动模式一览 1 2. 过程驱动 1 3. 事件驱动 2 4. 数据驱动 4 5. FEP平台架构 6 5.1 数据平面,数据集合与数据快照 6 5.2 平台层面的业务推动方式 6 5.3 业务设计思路的变化 6 1. 业务驱动模式一览 结合常见嵌入式平台以及我们自己的产品发经验,在多进程化的软件平台上,目前根据进程通信底层逻辑特点,总结起来有三种业务驱动模式  过程驱动:面向过程与操作的驱动方式,即函数调用的方式,IPC模式为RPC(远程过程调用),特点为同步阻塞,实时获取结果,点对点,多过程串行执行。  事件驱动:面向独立个体事件的驱动方式,业务逻辑由事件触发,IPC模式为notify,特点为异步,非阻塞,不关注实时结果(结果通过异步事件通知),支持多播模式。  数据驱动:面向数据对象整体的驱动方式,业务逻辑由数据变化引起,IPC模式为notify,在事件驱动的特点基础上,叠加批量处理,事务处理,事件整合去重。 2. 过程驱动 过程驱动扩展自“面向过程编程”的执行流程,一个完整的业务可以看作一个完整的“过程函数”,该过程函数中使用到其他模块功能的逻辑需要通过“过程函数调用”实现。 而在多进程化平台中,“函数调用”扩展为了“远程函数(过程)调用”,即RPC;自然而然地,RPC也带有“过程函数调用”的特点。 如上图所示,RPC模式有以下显著特点:  实时获取调用结果 该特点带来的执行逻辑上的特性为同步RPC,生产者需要等待获取消费者的业务执行结果。  点对点执行 生产者必须指定消费者发送特定的RPC请求,以求调用到预期的远程过程函数,因为函数定义由消费者提供。  多过程调用串行 由于同步RPC的特点,生产端的发往同一个消费端的RPC必须串行,例如途中P-A对P-B的两次RPC调用。 生产端在同一个业务流程中发往不同消费端的RPC通常也必须串行,也就是说RPC不支持消费端并行的真正意义上的多播。 同样地,消费端接收多个生产端发送的同一个RPC请求,通常情况下也只能串行(部分独立请求可以由线程池并行计算)。 下图是以2个producer,3个consumer为例的过程驱动IPC示意图: 3. 事件驱动 事件驱动的通常实现是将所有事件集中到MOM(Message Oriented Middleware),统一收集与分发,该实现可以有效降低producer与consumer之间的通信通道,编码逻辑耦合。一个简单的事件驱动示意框图如下: 我们将上述示例整合为1个producer,2个consumer的简单例子构成业务逻辑时序示意图: 可以看到,在事件驱动中,每一种“操作”,都需要预定义一个独立事件,事件驱动在实际的业务发过程中可能面临以下典型的问题: 1. 事务化需求带来的事件定义冗余 如果有某种复合操作,可以定义新的E-N,也可以拆解为多个已定义的独立事件的组合:E1+E2+E3,由于实际系统中存在多个生产者,也不能通过发送E1+E2+E3代替E-N,会出现消费端事件顺序与数据一致性问题,也就是业务对“事务化”的需求。 此时复合事件的定义就带来了数据冗余。 2. 多个相同事件处理 部分事件因producer的各种原因,出现短时间大量推送,造成consumer持续高负载;实际上这些事件对consumer而言只需要最后一个事件即可。在事件驱动框架下,事件之间是独立的,代表着事件消费端也必须独立处理每一个事件,与冗余去重需求冲突。 3. 数据持久化与平台高可靠特性 Info-Center处理的每一个事件的数据都是独立且实时的,当consumer完成该事件处理后,事件携带的数据即刻过期,故Info-Center无法持久化表征整个系统的某一时刻的状态。 在现代网络系统中,平台级高可靠是必不可少的功能,包含ISSU,NSF,GR等功能。这些功能要求业务必须做数据平面/控制平面分离,并将数据平面在进程外持久化,提供业务无感的快速恢复机制。显然纯事件驱动框架无法做到这一点。 4. 数据驱动 数据驱动是基于两个核心需求:数据持久化,平台高可靠而衍生出来的IPC架构概念,其基础为数控分离。 既然在数控分离的条件下,数据平面在某一时刻的数据集合,可以用来表征整个系统在该时刻的一个合法状态,那么当外部请求对这个系统的数据集合做出一些数据上的改变,就意味着整个系统在软件层面就从某个合法状态迁移到了另一个合法状态,此时系统中的业务就需要根据这一次的状态变化,将该合法状态扩散到系统控制下的其他平面:例如转发面,硬件层,保证该系统在用户侧表现与软件层面的状态迁移一致。 上述逻辑流,我们称为数据驱动(面向数据集合的设计),与传统的过程驱动(或面向操作的设计)的设计思路完全相反,如下图所示: 上半部是过程/事件驱动的流程,数据存在于业务进程内,事件/操作业务逻辑数据变化; 下半部是数据驱动流程,业务数据在数据库中,外部请求数据变化业务逻辑; 业务流逻辑有显著区别。(PS,上下的“业务逻辑”涵盖的具体代码有较大区别) 根据上述说明,我们将数据平面以业务(模块)为粒度分成了多个数据对象,假设某一个业务A的数据对象包含的数据集合DO-A有K个合法状态,那么该业务的业务处理函数,理论上需要处理K*(K-1)种状态迁移逻辑,我们定义这些状态迁移逻辑函数为f(DO(i),DO(j))(0<i,j<=K, i!=j)。需要强调的是,这里的函数f(),指的是业务进程内的业务逻辑函数,而不是用户交互层的交互请求。 实际业务中,绝大部分 f(DO(i),DO(j)) 不关心参数DO(i);即业务进程内的业务函数通常只需要处理数据状态变化的终态,而不关心起始态。 不关心起始态可能有两个原因:业务本身不关心起始态(例如添加条目,如果已存在则替换);用户交互层将起始态与终态做了预处理(典型场景:重复配置检查)。  对于DO(j)终态数据集合对象而言,假设该DO有m个最小粒度的数据域,可以形成n组相互独立的数据子集(n<=m,任意两个数据子集的交集均为空集)。我们只需要在f(NULL,DO(j))函数中,独立处理上述n个数据子集即可,这些处理分支之间没有逻辑依赖,因为他们处理的数据没有关联。  对于关心起始态数据的函数f(DO(i),DO(j)),其DO(i)状态数据不必从数据库中获取,业务模块内部会对其上一次f(DO(i),DO(j))完成执行后到达的终态数据进行缓存。 业务进程执行流:f(NULL,DO(j.1)) f(DO(j.1.t),DO(j.2)) f(DO(j.2.t),DO(j.3)) … … 上述流程中,DO(j.x.t)代表该数据与DO(j.x)表达含义一致,但数据源或数据模型不同。 4.1 数据驱动特点-持久化 数据驱动的必要条件有两个:异步数据消息处理中心,数据平面独立; 实际实现中,我们通过独立的数据库进程(例如Redis-Server)作为数据消息处理中心,并同时承担数据平面的载体。 此时,业务模块进程只保留纯粹的逻辑代码和逻辑代码内部使用的临时数据,不包含任何对模块而言有实际意义的状态数据。当我们重启业务模块进程时,就可以从独立的数据平面取出指定时间节点的数据快照(data status snapshot),进行快速状态恢复。 4.2 数据驱动特点-冗余处理 数据驱动在逻辑处理方式上,天然支持数据冗余处理,即: Producers对数据的改动次数,不影响consumers对数据最终状态的处理逻辑。 即对于数据变化的响应端,通常情况下,只需要关注数据时刻T1到时刻Tn的总体变化,而不需要关注其中间时刻Ti的状态。(并不绝对,但大部分模块应当如此,也应当往该方向进行设计考虑)。此时响应端可以实现在Producers推送m次变化时,触发n次回调处理(n<=m),降低Comsumers的业务处理负担,下图是数据驱动的冗余处理示意图: Comsumer-1最终只需要处理数据集合的Old*状态到New-F状态的变化即可,NEW-1/NEW-2不需要处理。 当然,部分业务模块对数据变化趋势敏感,其数据集合的状态子集并不是相互独立的,此时需要中间件提供单次处理模式。 5. FEP平台架构 FEP平台的整体分层框图如下: 5.1 数据平面,数据集合与数据快照  数据平面 即Data-MOM中间件管理的所有数据所处的空间。 空间实体则是一组承载实体数据的进程,这些进程可以是Database-Server,共享内存,或其他进程。 数据平面根据FEP的分层特性通常分为三类: 北向数据平面(通常是纯软件的业务数据,包含配置数据与业务公共状态数据) 南向数据平面(包含硬件,操作系统的配置与状态数据) 业务私有数据平面(包含业务完整的状态数据)  数据集合 数据平面实例包含的所有数据即FEP的平台数据集合。 我们提到数据集合的概念时,通常会指明数据集合所表达的范围,故会以XX的数据集合来描述一个数据集合的对象实例。 数据平面由数据集合组成,数据集合通常以业务模块为最小粒度描述,FEP的数据驱动流程,也是以最小粒度的数据集合为操作单位。  数据快照 数据快照(snapshot)即一个业务数据的全集实例,在某一个时刻T(i)的值。 现有模块M,其数据集合DSM,有k个合法状态DSM(i)(0<i<=k, k有限),这K个合法状态构成M的合法数据状态集合DSM-V,我们可以通过函数Fdss(i)得到模块M在时刻T(i)的一个合法的数据快照,则:Fdss(i)∈ DSM-V。 5.2 业务设计思路的变化 在传统的,基于过程驱动/RPC的设计模式中,UI交互层的业务逻辑常常于业务内部逻辑耦合,这是由于设计者习惯于从上而下的设计思路,例如交换产品在发一个新业务模块时,通常会有以下流程: 1. 需求分析+竞品调研:这一步通过竞品CLI命令对比,整理出我们需要对标的功能点。 2. 概要设计+接口设计:基于1的调研结果,这一步通常会按照CLI命令设计对应的功能,此时可能会出现业务模块的接口设计与CLI命令的交互方式相关。 3. 编码:通常业务模块会先完成CLI命令编码,再根据命令操作编写对应的业务模块北向接口,导致该接口可能在诸如HTTP等其他UI上无法直接使用。 在FEP2.0中,当我们将北向数据平面独立后,业务设计实际上分为了三个部分,设计顺序从上到下: 北向数据平面的模块数据集合 业务内部执行逻辑,以及私有数据平面,南向数据平面的数据集合; 基于A,设计不同UI层面的用户交互层的业务逻辑 即:先设计数据平面,再设计控制面接口,最后设计上下层交互业务逻辑。 业务设计思路总体来说遵循以下三个要点:  数据平面先行 数据驱动的核心是数据平面与数据集合,那么业务模块在设计时需要首先考虑数据平面。 按照FEP的数据平面类型整理出某个业务模块的功能可以分别放到以下哪个数据平面中,集体可以通过哪种组织方式(条目表,配置项等),每一个数据项如何表达(域命名,域数据类型等): 1. 用户配置数据 2. 业务状态数据 3. 系统/硬件适配数据(可选) 4. 公共业务状态数据:公共业务状态数据是业务状态数据的子集。 以前提:“UI交互逻辑(北向),硬件适配逻辑(南向)与业务内部逻辑(业务层)分别由不同的负责人发”的方式,独立设计上述几类数据。  用户交互逻辑,业务内部逻辑,硬件适配逻辑解耦 传统“过程驱动”发模式中,通常上述三类逻辑会整合到一个函数或执行流程中,典型流程如下: 获取UI参数参数合法性检查写入软件层数据调用硬件配置接口 而在FEP平台架构要求下,一个典型流程可以拆分为3段控制流程: 交互逻辑层,业务逻辑层,适配逻辑层 通过两个不同层次的数据平面(北向数据平面,南向数据平面)完全隔离3段控制流程之间的耦合:  根据北向,南向,东西向实际需求调整数据模型,达成不同软件层次的“交互协议”。
09-11
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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