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  • 一、什么是亚马逊防关联: 1、关联是指通过技术手段获取,卖家相关信息,通过匹配关联因素,判断多个账号是否属于同一卖家,提高客户购物体验。2、不可逆:关联之后不可逆的 关联后果: 1同站点,关联且产品...

    一、什么是亚马逊防关联:

    1、关联是指通过技术手段获取,卖家相关信息,通过匹配关联因素,判断多个账号是否属于同一卖家,提高客户购物体验。2、不可逆:关联之后是不可逆的

    关联后果:

    1同站点,关联且产品交叉,一般会被强行下架新账号的全部listing

    2同站点,几个账号关联,账号表现都不错,卖的品类都不一样,都有可能存活

    3任何站点,关联已被关闭的账号,一定被关闭,关闭时间不确定。

    二、关联因素:

    1、软件方面:IP地址、浏览器指纹(亚马逊可通过js手机有关你浏览器的无害数据,如插件、系统字体、错做系统版本、打字方式、速度)、cookies(当你使用浏览器时某网站时,web服务器置于硬盘上的一个简单文本文件,它可以记录你的用户ID、密码、浏览过的网页、停留时间等)、邮件图片或flash、账户信息(姓名、邮件、地址、电话、信用卡、密码等都可以不相同)、收款账户、有可能监控的关联资料(域名注册人、品牌注册人、营业执照法人)

    2、软件方面:网卡、路由器

    3、产品方面:三七定律:老产品数据与新产品数据的比例小于3:7,商家1个被封账号出单产品之前,首先上架10个全新的从未上架过得产品来稀释一下。分品类运营、不同账号可以上架同品类的产品,但是避免上架相同的产品

    三、防关联核心:

    1、让亚马逊认为多个账号是不同的人在不同的地方操作

    2、十新:新邮箱、新电脑、新系统、新浏览器、新路由器、新宽带、新手机号、新信用卡、新收款账户、新产品

    3、关联是根据多个因素判断的,以上单一因素相同,可能不会关联,但是多个疑似因素相同,就比较危险

    四、其他措施要点(WX:一八二四零零八三一七八

    1、邮件转发关闭自动加载功能

    2、避免使用统一的客服末班,客服人员名字要有区别

    3、原账号被封、UPC需要更换、切勿使用原账号产品数据

    4、账号与电脑、IP、VPN、网卡、路由器一一对应

    5、不要使用相同的税号信息和收款账号

    6、尽量避免跟卖同公司其他组别的listing

    五、CA操作防关联:

    1、不同组别账号用不同的邮箱作为登录用户名

    2、不同PID使用不同的Label控制上下架

    3、中央数据末班控制库存数量时如有相同产品避免规避化

    4、按照组别规划产品线,尽量做到不同组别销售不同的产品

    5、商品数据库铺货到亚马逊CAPID、品牌、UPC部分留空,有销售人员补充

    6、上架的label统一由主管级添加

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  • 虚拟主机怎么看ip?一个虚拟主机只有一个ip吗?理论上,一个虚拟主机可以有多个IP地址,不仅仅一个。虚拟主机,在网络服务器上划分出一定的磁盘空间供用户放置站点、应用组件等,提供...虚拟主机和ip有什么关联...

    虚拟主机怎么看ip?一个虚拟主机只有一个ip吗?理论上,一个虚拟主机可以有多个IP地址,不仅仅是一个。虚拟主机,是在网络服务器上划分出一定的磁盘空间供用户放置站点、应用组件等,提供必要的站点功能、数据存放和传输功能。虚拟主机的IP一般对应这个服务器的IP,也可以单独购买一个独立IP来绑定虚拟主机。下面聚名网小编就为大家介绍一下虚拟主机怎么看ip和一个虚拟主机只有一个ip吗。

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    虚拟主机和ip有什么关联?怎么看ip?(推荐阅读:虚拟主机可以改文件为可写吗?虚拟主机怎么设置文件权限?)

    虚拟主机由于性价比高、易于操作、即开即用、管理方便等优点,广受站长喜爱,纷纷被用于网站建设。但同时,虚拟主机也存在着些问题,比如多个虚拟主机都是共用这个服务器对应的IP,在速度访问方面,安全性方面等缺少保障,比较容易受其他虚拟主机影响。而如果有独立IP对应到虚拟主机,则可以减少这方面的风险。

    如果有多个IP,全部指向一个虚拟主机,那么优势将更加明显。比如网站受到攻击,可以立即将虚拟主机解析到另外一个IP上,从而避开攻击,防止网站宕机。

    那么为什么很多虚拟主机仍旧只使用一个共享IP呢?这主要是由于ipv4资源枯竭,空闲IP地址急剧下降,也造成了独立IP的价格水涨船高,对于很多个人站长或中小企业来说,成本过大。因此,很多云服务商逐步撤销了虚拟主机单独购买独立IP的服务。

    那么我们如何能实现一个虚拟主机配置一个独立IP或者多个独立IP呢?等待IPv6的普及。

    资源众多的ipv6,由于技术原因和普及度原因,暂无法被广泛应用,比如手机的5G一样,需要一个逐渐替换的过程。当ipv6普及以及技术更成熟后,那么我们的虚拟主机或许每个都能配上一个独立IP,甚至多个IP。

    以上是关于虚拟主机的介绍,如需要更多的虚拟主机小知识,详情请关注聚名网虚拟主机

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  • 什么需要做meta分析群体分层GWAS研究中一个比较常见的假阳性来源.也就是说,如果数据存在群体分层,却不加以控制,那么很容易得到一堆假阳性位点。当群体出现分层时,常规手段就是将分层的群体独立分析,最后再...

    为什么需要做meta分析

    群体分层是GWAS研究中一个比较常见的假阳性来源.

    也就是说,如果数据存在群体分层,却不加以控制,那么很容易得到一堆假阳性位点。

    当群体出现分层时,常规手段就是将分层的群体独立分析,最后再做meta分析。

    1.如何判断群体是否分层

    随后画出PC1和PC2在不同群体的散点图,观察群体之间是否明显分开,如果明显分开,说明群体分层了,需要独立做关联分析,最后再做meta分析

    2.如何做meta分析

    这里推荐metal软件做meta分析,理由是简单、易上手。

    2.1 下载metal

    进入下载链接

    metal 提供了三个版本的,分别是Linux,macOS, Windows系统;请自行选择。

    这里提供Linux系统的命令:

    wget http://csg.sph.umich.edu/abecasis/metal/download/Linux-metal.tar.gz

    2.2 解压metal

    解压用到的命令如下:

    tar -zxvf Linux-metal.tar.gz

    2.3 meta分析前的数据准备

    假定需要进行meta分析的文档分别为DGI_three_regions.txt 和 magic_SARDINIA.tbl

    DGI_three_regions.txt 的内容如下:

    magic_SARDINIA.tbl 的内容如下:

    那么在meta分析前需要准备一个metal.txt文档,metal.txt文档的内容如下:

    解释一下,这个txt文档是什么意思。

    这一部分指的是MARKER对应的是DGI_three_regions.txt文档的SNP列名;

    WEIGHT对应的是DGI_three_regions.txt文档的SNP列名;

    其他的以此类推;

    第二个文件的准备方法也是一样的。

    2.4 meta分析

    很简单的一个命令行就搞定了

    metal metal.txt

    2.5 结果解读

    meta分析后会生成两个文件,分别是 METAANALYSIS1.TBL 和 http://METAANALYSIS1.TBL.info

    METAANALYSIS1.TBL 是meta分析的结果文档;

    内容如下:

    P-value 即为meta后的关联分析P值;

    METAANALYSIS1.TBL.info 是meta分析的说明文档,比如 Marker 指的是什么。

    其内容如下:

    如有问题请移步微信公众号“bio生物信息”或“orange_milk_sugar”向我提问。

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  • 修炼编程内功)作者:神奕blog.csdn.net/lisonglisonglisong/article/details/45584721【前言】在计算机科学中,trie,又称前缀树或字典树,一种有序树,用于保存关联数组,其中的键通常字符串。与二叉查找树不同...

    (给算法爱好者加星标,修炼编程内功)

    作者:神奕

    blog.csdn.net/lisonglisonglisong/article/details/45584721

    【前言】在计算机科学中,trie,又称前缀树字典树,是一种有序树,用于保存关联数组,其中的键通常是字符串。

    与二叉查找树不同,键不是直接保存在节点中,而是由节点在树中的位置决定。

    一个节点的所有子孙都有相同的前缀,也就是这个节点对应的字符串,而根节点对应空字符串。

    让我们一起来学习下它吧。

    一、什么是Trie树

    Trie树,又叫字典树、前缀树(Prefix Tree)、单词查找树 或 键树,是一种多叉树结构。

    如下图:

    3d10a2d29e29aa45c2905dbf1cc8b06f.png

    上图是一棵Trie树,表示了关键字集合{“a”, “to”, “tea”, “ted”, “ten”, “i”, “in”, “inn”} 。从上图可以归纳出Trie树的基本性质:

    • 根节点不包含字符,除根节点外的每一个子节点都包含一个字符。

    • 从根节点到某一个节点,路径上经过的字符连接起来,为该节点对应的字符串。

    • 每个节点的所有子节点包含的字符互不相同。

    通常在实现的时候,会在节点结构中设置一个标志,用来标记该结点处是否构成一个单词(关键字)。

    可以看出,Trie树的关键字一般都是字符串,而且Trie树把每个关键字保存在一条路径上,而不是一个结点中。

    另外,两个有公共前缀的关键字,在Trie树中前缀部分的路径相同,所以Trie树又叫做前缀树(Prefix Tree)。

    二、Trie树的优缺点

    Trie树的核心思想是空间换时间,利用字符串的公共前缀来减少无谓的字符串比较以达到提高查询效率的目的。

    优点

    1. 插入和查询的效率很高,都为O(m)O(m),其中 m" role="presentation" style=" box-sizing: border-box; outline: 0px; display: inline; line-height: normal; word-spacing: normal; overflow-wrap: break-word; float: none; direction: ltr; max-width: none; max-height: none; min-width: 0px; min-height: 0px; border-width: 0px; border-style: initial; border-color: initial; ">mm 是待插入/查询的字符串的长度。

    2. 关于查询,会有人说 hash 表时间复杂度是O(1)" role="presentation" style=" box-sizing: border-box; outline: 0px; display: inline; line-height: normal; word-spacing: normal; overflow-wrap: break-word; float: none; direction: ltr; max-width: none; max-height: none; min-width: 0px; min-height: 0px; border-width: 0px; border-style: initial; border-color: initial; ">O(1)O(1)不是更快?但是,哈希搜索的效率通常取决于 hash 函数的好坏,若一个坏的 hash 函数导致很多的冲突,效率并不一定比Trie树高。

    3. Trie树中不同的关键字不会产生冲突。

    4. Trie树只有在允许一个关键字关联多个值的情况下才有类似hash碰撞发生。

    5. Trie树不用求 hash 值,对短字符串有更快的速度。通常,求hash值也是需要遍历字符串的。

    6. Trie树可以对关键字按字典序排序。

    缺点

    1. 当 hash 函数很好时,Trie树的查找效率会低于哈希搜索

    2. 空间消耗比较大。

    三、Trie树的应用

    1、字符串检索

    检索/查询功能是Trie树最原始的功能。思路就是从根节点开始一个一个字符进行比较:

    • 如果沿路比较,发现不同的字符,则表示该字符串在集合中不存在。

    • 如果所有的字符全部比较完并且全部相同,还需判断最后一个节点的标志位(标记该节点是否代表一个关键字)。

    struct trie_node{    bool isKey;   // 标记该节点是否代表一个关键字    trie_node *children[26]; // 各个子节点 };

    2、词频统计

    Trie树常被搜索引擎系统用于文本词频统计 。

    struct trie_node{    int count;   // 记录该节点代表的单词的个数    trie_node *children[26]; // 各个子节点 };

    思路:为了实现词频统计,我们修改了节点结构,用一个整型变量count来计数。对每一个关键字执行插入操作,若已存在,计数加1,若不存在,插入后count置1。

    注意:第一、第二种应用也都可以用 hash table 来做。

    3、字符串排序

    Trie树可以对大量字符串按字典序进行排序,思路也很简单:遍历一次所有关键字,将它们全部插入trie树,树的每个结点的所有儿子很显然地按照字母表排序,然后先序遍历输出Trie树中所有关键字即可。

    4、前缀匹配

    例如:找出一个字符串集合中所有以ab开头的字符串。我们只需要用所有字符串构造一个trie树,然后输出以a->b->开头的路径上的关键字即可。

    trie树前缀匹配常用于搜索提示。如当输入一个网址,可以自动搜索出可能的选择。当没有完全匹配的搜索结果,可以返回前缀最相似的可能。

    5、作为其他数据结构和算法的辅助结构

    如后缀树,AC自动机等。

    四、Trie树的实现

    这里为了方便,我们假设所有的关键字都由 a-z 的字母组成。

    下面是 trie 树的一种典型实现:

    #include #include using namespace std;#define ALPHABET_SIZE 26typedef struct trie_node{    int count;   // 记录该节点代表的单词的个数    trie_node *children[ALPHABET_SIZE]; // 各个子节点 }*trie;trie_node* create_trie_node(){    trie_node* pNode = new trie_node();    pNode->count = 0;    for(int i=0; i        pNode->children[i] = NULL;    return pNode;}void trie_insert(trie root, char* key){    trie_node* node = root;    char* p = key;    while(*p)    {        if(node->children[*p-'a'] == NULL)        {            node->children[*p-'a'] = create_trie_node();        }        node = node->children[*p-'a'];        ++p;    }    node->count += 1;}/** * 查询:不存在返回0,存在返回出现的次数 */ int trie_search(trie root, char* key){    trie_node* node = root;    char* p = key;    while(*p && node!=NULL)    {        node = node->children[*p-'a'];        ++p;    }    if(node == NULL)        return 0;    else        return node->count;}int main(){    // 关键字集合    char keys[][8] = {"the", "a", "there", "answer", "any", "by", "bye", "their"};    trie root = create_trie_node();    // 创建trie树    for(int i = 0; i < 8; i++)        trie_insert(root, keys[i]);    // 检索字符串    char s[][32] = {"Present in trie", "Not present in trie"};    printf("%s --- %s\n", "the", trie_search(root, "the")>0?s[0]:s[1]);    printf("%s --- %s\n", "these", trie_search(root, "these")>0?s[0]:s[1]);    printf("%s --- %s\n", "their", trie_search(root, "their")>0?s[0]:s[1]);    printf("%s --- %s\n", "thaw", trie_search(root, "thaw")>0?s[0]:s[1]);    return 0;}

    对于Trie树,我们一般只实现插入和搜索操作。这段代码可以用来检索单词和统计词频。

    - EOF -

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    1、Trie树的分析和理解

    2、巧用 Trie 树实现搜索引擎关键词提示功能

    3、字典树入门

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