感觉实体生意越来难做，怎样能够月入一万五?

坦白讲，电商运营的概念太大了，想单纯去某一个地方学习，就融会贯通？醒醒吧，那是不可能的。

如果真的想自己开网店，可以先从以下几个方面开始去试试：

1.开一家网店或者买一家老牌网店

首先，如果你连网店都没有，就意味着不能实际操作，这跟纸上谈兵有什么区别？因此，正确的打开步骤是：开启一家网店/买卖一家网店 —— 学会上下架产品 —— 设置客服 ——装修店铺。

那么，把这些环节做好，你就学会了基本操作。

2.思考引流

如果是新店，那么淘宝这样的平台会给予初期流量扶持，你要做的就是思考如何将这部分流量促成转化。那么步骤就是：思考产品竞争力（价格、款式、服务、附加值）—— 产品详情页设计 ——新店优惠或者其他活动 —— 生意参谋店铺访客分析 —— 学习淘宝流量推荐的影响因素（网上很多干货都可以查询） —— 制定推广计划-站内*站外（淘宝客、淘宝直播【需网店1钻以上】、抖音直播推广【需网店1钻以上】）

3.客户管理

这部分可以分为几个步骤：客户流量分类 （成交客户、访客用户）—— 浏览收藏加购产品分析—— 推广渠道的有效性分析—— 是否加大推广或者改变推广渠道等等。

总而言之，现在很多电商 运营教程写得头头是道，可是很多人看了根本没什么用。这是为什么？师兄来告诉大家：没有一边操作，一边学习，总归是吸收不了的。

与大家共勉！

ps：我是易师兄，从事网店转让行业多年！一个纵横于电商，笑谈天下事的90后，不以物喜，不以己悲，乃此生信仰。欢迎关注！

电商运营好学吗?初学者如何学习电商运营?

首先很高兴回答您的问题

希望以下回答能对您有帮助

电商运营简单也不简单

电商运营手机短视频运营，还有就是淘宝，天猫等电商平台运营，不知道您想做那方面的电商运营，

相对来说短视频运营是比较简单的，也是比较容易上手的，但是也是有规则，需要养号运营有方法！

淘宝等平台虽然说交钱就可以开店运营，但是需要你会作图，活动策划，选货等各方面的知识，需要会看各项数据，然后分析数据，做调整等，最好有一个专业团队，而且还涉及到销量刷单等环节！各方面都得学！如果您是个人去做我建议可以先从短视频运营开始！毕竟现在自媒体比较容易上手一些！更多问题可以再咨询！

坐标深圳｜虾皮 Shopee｜后端开发工程师面经

本文来自于 2024 力扣讨论面经分享

前方战报

在焦头烂额地不停修改简历和海投网申之后，看似简单，实际通过率却很低的视频面试，想必是当下疫情期间大多数同学都要面临的一关。

我们一起来看下 力扣 讨论贴中的同学社招经历

社招面经

视频面试流程｜1 hour 30 minutes

1. 自我介绍。

2. 深聊项目。

3. 组件底层原理考察。

4. 概念性讨论系统设计方案。

5. 算法题：golang context WithTimeout 执行 cancel 操作。

6. 你有什么问想问我们的吗？

深聊项目

从系统设计的方向逐步深入聊做过的项目。

1. 项目的整体架构设计。

2. 使用的技术栈都有哪些。为什么这么选择？

3. 系统设计中是否有过度设计的地方？更好的方案是什么？

问题列表

MySQL 相关

1. 为什么要分库分表？（不只是为了分库而分库，分表而分表，为什么要这么做？）

2. 分库解决了什么问题？

3. 分表解决了什么问题？

4. 乐观锁与悲观锁？在实践中是否用过，可否举例说明一下。

5. 主键索引和唯一索引的区别？

6. TiDB 与 mysql 的区别？为什么选择 TiDB？（个人以前的业务有使用 TiDB，所以会问）

（问题环环相扣 天知道 Ta 经历了什么）

Redis 相关

1. Redis 崩溃时，如何保证数据不丢失？

2. Redis 基本数据类型及其使用场景有哪些？

3. Redis zset 数据类型底层是如何实现的？（其他的数据类型也可能会问，这里只是抽查模式，其他的记得也要复习）

4. Redis 分布式锁是如何实现的？

5. Redis分布式锁过期了但业务还没有执行完，怎么办？

（就怕 Ta 答上来 不给喘息的机会）

Go 语言基础相关

1. Go scheduler 理解

2. Go escape analysis 理解

3. Go Context 理解

4. Goroutine 生命周期

5. 编程题：Go Context WithTimeout Cancel

业务监控相关

1. 所做业务接口性能耗时是多少？

2. 所做业务 QPS 大致是多少？

3. 如何理解 p 分位？如 p99，p95。

系统设计相关

1. 如何设计一个分布式 ID 生成器？

心得

1. 每一个问题，面试官都会问得很深入，直到答不上来为止。

2. 整个面试过程，面试官会在不同主题来回提问，比如：

在聊项目的过程中，会问使用组件的底层原理。发散之后，又回归到原主题继续提问。给人的感觉就是，很专业，佩服面试官技术的广度与深度。

3. 高质量的面试，可遇不可求，遇到了就好好珍惜 ：）。

评价

1. 两位面试官一起面试（有被重视到），一位提问，一位陪面。

2. 很好的一次面试体验，面试官很专业。

3. 如果能够多参加几次这样的面试，对个人成长也是一种不错的历练。

4. 面试官发散思维能力很强，聊一个知识点，可以发散出很多知识点提问，但始终掌握着核心主题。

5. 面试官全程语气温和，气质稳重，应该是一位很 Nice 的 Leader。

后续

2024.06.10 自主查询面试进度：暂不匹配。

最后的话

虽然没有通过面试，但很是欣慰，因为体验了一次很有质量的面试。

最后提问环节，问了面试官一个问题：What has been most challenging for you? 面试官似乎有些触不及防（哈哈），但还是很好的回答了，许愿以后有机会可以加入 Shopee 吧。

BY /

本文作者：hiro

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2024年8月，Shopee-算法工程师5道面试题分享

问题1：逻辑回归和SVM的异同

LR与SVM的相同点：

都是有监督的分类算法；如果不考虑核函数，LR和SVM都是线性分类算法。它们的分类决策面都是线性的。LR和SVM都是判别式模型。

LR与SVM的不同点：

本质上是loss函数不同，或者说分类的原理不同。SVM是结构风险最小化，LR则是经验风险最小化。SVM只考虑分界面附近的少数点，而LR则考虑所有点。在解决非线性问题时，SVM可采用核函数的机制，而LR通常不采用核函数的方法。SVM计算复杂，但效果比LR好，适合小数据集；LR计算简单，适合大数据集，可以在线训练。

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问题2：LR的参数可以初始化0 吗？

可以。

在逻辑回归中，

因此在LR的反向传播中，我们假设w=[w1,w2]Tw=[w_1,w_2]^Tw=[w1,w2?]T，则

而

因而

可以看出，就算初始w1,w2,bw_1,w_2,bw1?,w2?,b设为0，后续梯度还是会更新的。

问题3：CNN中[1,1]卷积核的作用实现跨通道的交互和信息整合进行卷积核通道数的降维和升维对于单通道feature map 用单核卷积即为乘以一个参数，而一般情况都是多核卷积多通道，实现多个feature map的线性组合可以实现与全连接层等价的效果。如在faster-rcnn中用1x1xm的卷积核卷积n（如512）个特征图的每一个位置（像素点），其实对于每一个位置的1x1卷积本质上都是对该位置上n个通道组成的n维vector的全连接操作。问题4：详细介绍下Batch Normolization

BN（Batch Normolization）是Google提出的用于解决深度网络梯度消失和梯度爆炸的问题，可以起到一定的正则化作用。我们来说一下它的原理：

批规范化，即在模型每次随机梯度下降训练时，通过mini-batch来对每一层卷积的输出做规范化操作，使得结果（各个维度）的均值为0，方差为1。

BN操作共分为四步。输入为xix_ixi?，第一步计算均值：

第二步计算数据方差：

第三步进行规范化：

第四步尺度变换和偏移：

mmm表示mini-batch中的数据个数，可以看出，BN实际就是对网络的每一层都进行白化操作。白化操作是线性的，最后的尺度变换和偏移”操作是为了让BN能够在线性和非线性之间做一个权衡，而这个偏移的参数γ\gammaγ和 β\betaβ 是神经网络在训练时学出来的

经过BN操作，网络每一层的输出小值被拉大”，大值被缩小”，所以就有效避免了梯度消失和梯度爆炸。总而言之，BN是一个可学习、有参数（γ、β）的网络层。

问题5：ROC与AUC

AUC是一种模型分类指标，且仅仅是二分类模型的评价指标。AUC是Area Under Curve的简称，那么Curve就是 ROC（Receiver Operating Characteristic），翻译为"接受者操作特性曲线"。也就是说ROC是一条曲线，AUC是 一个面积值。

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「第十九期」虾皮社招后端面经

算法题比较简单，输入输出都是基本功，刷过题的都会，最难也就是中等题中的简单题。

一面

面试官拿着我的简历，

redis 和mysql 可以用binlog 同步全量数据，也可以更新mysql后删除redis更新缓存kafka 架构，WAL，一致性保证（p用pid，c用offset管理，broker用WAL和并发锁，partition、replica高吞吐），broker的并发锁，offset用特殊topic收集存在zookeeper里es mysql用 mysql binlog同步的架构+同步方案，这个属于ETL的过程hash表，jdk1.8后的hashtable很有说头，数组+链表+红黑树+rehash都能展开来讲一致性hash（dynamo的hash方案，2^64的hash空间，每个机器加入集群随机撒点，key hash后按顺时针找机器，每个kv顺时针存在三个点上），怎么解决数据倾斜（nmk，n指加机器，m指撒更多点，k要检讨partitionkey 或者key后加随机值)mysql 索引一个脑筋急转弯二面多线程多进程的区别（因为我都用c++写过，编程的模型完全不一样，所以花了很大篇幅解释），一致性hashredis、多写的分布式一致性原理（这个我参考hdfs的分布式设计方案，读写锁，多段提交，基于codis方案的健康管理和hash）高并发系统设计（redis、限流器、前端，层层拦截），照着秒杀系统的框架往里面套。三面

boss的压力测试

hash表，一致性hash设计库存服务的系统设计表结构一致性原理

很多问题就是为难而难，放平心态就行了。

评价：

总的来说还行，不会的就说不会，比如一面有问到kafka broker并发的时候加锁，因为没有看过源码所以不知道有这么回事，但最后的评价还可以。一二面都有算法题，难到是不难。本来听说要面golang的，准备了垃圾回收，tcmalloc，内存管理，协程调度，context的内容，但是一个都没考，很蛋疼。谷歌三驾马车，一致性hash，redis，mysql，高并发，分布式系统设计，这些八