618要来了，小伙伴是不是都在忙着加班，备战活动呢？特别是活动监控，每次活动领导都一次次催监控数据，搞得人紧张兮兮。 那么，到底活动监控该怎么做呢？就拿上个月我司刚做过的一个小活动举个例子吧。...这个活动是一个很简单的全民派福利活动。从5月10日开始到5月31日，用户登录APP后可以领一张优惠券，优惠券在5月内都有效，满400减80呢。 活动好简单呀！...因此可以参照之前的活动数据，看看每日参与分布。 找到4月份类似的活动为参考。当时有80万人参加，在4月12日到4月30日，活动参与数据如下表所示。...虽然5月份活动时间和4月份不一样，但活动形式是一样的，这样就能参考4月份走势。仿照4月份走势，做5月的目标拆解如下： image.png 用同样的方法，可以拆解用券人数目标。...很有可能是这个活动本身设计的不好。比如就有小哥哥说：4月份活动效果好，是因为领的是满100减20。
一、背景 官网商城在双11、双12等大促期间运营同学会精心设计许多给到用户福利的促销活动，当促销活动花样越来越多后就会涉及到很多的运营配置工作(如指定活动有效期，指定活动启停状态，指定活动参与商品等等）...在前序的促销系列文章我们介绍了计价中心的建设，计价中心统一收口了所有的优惠价的计算能力，因此我们只要让计价中心能提供「提前」的能力即可。...如果需体验大促期间整个官网商城的所有氛围，可能涉及改动的点较为多，比如大促宣传活动页面、专属聚合类商品页面，简化版的只关注整个购物下单流程。 整个穿越过程是否需要真的要真实创建订单？...由于穿越时光后，用户的下单时间和确认订单的时间是一致的，因此确认订单页的所有优惠及最终的价格是真正的所见即所得，无需真实下单即可获知所有优惠活动信息 所以在提交订单的时候建议直接阻断并提醒用户“您当前处于时空穿越
现有的人脸识别场景中，极易用照片、视频等方式复制人脸进而攻击，因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁，考虑到一旦虚假人脸攻击成功，极有可能对用户造成重大损失，因此势必需要为现有的人脸识别系统开发可靠...为了确保你是“活的你”，人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤，比如眨眼判别：对于可以要求用户配合的应用系统，要求用户眨眼一到两次，人脸识别系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸；或者嘴部张合判别...3.活体算法检测：判断用户是否为正常操作，通过指定用户做随机动作（摇头、点头、凝视、眨眼、上下移动手机），防止视频攻击、非正常动作的攻击。...人脸活体检测通常包含的几个鉴别步骤，比如：1. 眨眼判别：对于可以要求用户配合的应用系统，要求用户眨眼一到两次，人脸活体检测系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸；2....基于人脸识别场景中的防欺诈解决方案，人脸活体检测技术可以有效阻挡PS换脸、视频、三维人脸模型、高清人像照片等各种不同类型的攻击。
一、背景 官网商城在双11、双12等大促期间运营同学会精心设计许多给到用户福利的促销活动，当促销活动花样越来越多后就会涉及到很多的运营配置工作(如指定活动有效期，指定活动启停状态，指定活动参与商品等等）...在前序的促销系列文章我们介绍了[计价中心的建设]，计价中心统一收口了所有的优惠价的计算能力，因此我们只要让计价中心能提供「提前」的能力即可。...如果需体验大促期间整个官网商城的所有氛围，可能涉及改动的点较为多，比如大促宣传活动页面、专属聚合类商品页面，简化版的只关注整个购物下单流程。 整个穿越过程是否需要真的要真实创建订单？...由于穿越时光后，用户的下单时间和确认订单的时间是一致的，因此确认订单页的所有优惠及最终的价格是真正的所见即所得，无需真实下单即可获知所有优惠活动信息 所以在提交订单的时候建议直接阻断并提醒用户“您当前处于时空穿越
问题：费时费力的花钱举办了一场打折优惠促销活动，可是零售商家如何知道活动办得好不好？...面对打折、满减、优惠券、代金券、大抽奖、储值卡等等形形色色的促销形式，商家该怎样评判每次促销活动的成功与否、收益如何呢？ 今天我们用3个典型的活动分析场景，拆解活动效果量化的数据分析思路。...分别针对单个活动成果、活动前后销售影响、投入产出收益，再现零售企业促销活动的基本分析框架。 1、活动业绩 活动业绩主要用于单个活动的成果监控/复盘。围绕着目标达成情况，考量活动是否满足业务预期。...根据基础等式：销售额=客单价*销售量，促销活动的核心目标基本围绕着客单价和销售量。...假设当月不举办促销活动，正常的销量和价格带来的收益（一般为销售额或者利润）为A1，举办该促销活动的收益为A2。
每天都会发布相关的促销活动，来勾起消费者的购物欲望；每逢佳节还会进行大量的让利惠民，来促进全民狂欢。...需求概述 商家搞促销活动的本质是促销商品，抓取消费者贪小便宜的心里，来拉动销售额，同时提高商家产品品牌的知名度，其实套路就是先提高商品的价格，然后在降价，呵呵，所以促销手段五花八门，搞得消费者晕头转向...因为大家都对电商这个大领域很熟悉了，所以我划分出一个促销中心/子域来支撑订单核心域的促销活动，也就不用解释了。...由于每个促销手段都有自己的促销规则，所以使用设计模式中的策略模式来封装这个变化点。 梳理业务场景 从京东帮助中心了解到，所有的促销活动都是在买家下单时，进行递减相应商品金额的。...买家在下单时，会对订单进行相应促销活动的验证，因此促销聚合根需要提供一个验证促销手段的规则。
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最近两天，关于湖北购车最高补贴9万元超级大促销席卷朋友圈和社交平台，很多的消费者参加了这个大促销活动，很多4S店表示目前已经无法接单，连展车都卖掉了。
年少时，课程比较少，与几个室友，看到优惠就点击，看到促销就抢购，遇到双十一还找人代替抢购，只需花10-20元不等就可以请专业刷单代抢成功抢到价值上百元的东西，不到五分之一的价格，很是划算（当然随着这个行业的壮大...，也有被骗的时候:)） 由几百到几百万 那个时候不懂商家的业务安全，不知电商行业老板、O2O行业老板、P2P行业老板、游戏行业老板、支付行业老板们的苦水，天真的以为既然是优惠就是商家愿意花这个成本在促销上的...针对电商、O2O、P2P、游戏、支付等行业在促销活动中恶意刷取优惠福利这样一种“薅羊毛”行为的团队，我们叫做“羊毛党”。一不小心，企业就会蒙受像上述截图那些案例里的经济损失。 “羊毛党”获益图示 ?...“羊毛党”有选择性的参加线上的活动，从而以相对较低或者零成本获取物质上的优惠，他们的行为距离欺诈只有一步之遥，他们严重破环了活动的目的、侵占了活动的资源，使得企业获取用户的成本在提升、损坏企业口碑和形象...天御有活动防刷、注册保护、登录保护、消息过滤、图片鉴黄、验证码、反欺诈几大服务，其中天御活动防刷服务针对电商、O2O、P2P、游戏等不同行业的营销和支付场景的恶意行为，具备风险拦截和识别的能力。
REG逐步有效地生成与各种曝光设置相对应的中间图像，然后由MED融合这些伪曝光，以检测不同照明条件下的人脸。所提出的方法名为REGDet，是第一个用于弱光人脸检测的“增强检测”框架。...2 背景 作为许多人脸相关系统的基石，人脸检测一直吸引着长期的研究关注。 它在以人为中心的重识别，人工分析中有广泛的应用。...尽管近十年取得了巨大的进展，但人脸检测仍然具有挑战性，尤其是在恶劣光照条件下的图像。在弱光条件下捕获的图像通常会使其亮度降低，强度对比度被压缩，从而混淆了特征提取，损害了人脸检测的性能。...为了对不利光照条件下的人脸检测算法进行系统评估，最近构建了一个具有挑战性的基准-DARK FACE，它显示了最先进的人脸检测器有明显的性能下降。...DARK FACE数据集上的人脸探测器的显著性能退化清楚地表明，在弱光条件下检测人脸仍然极具挑战性，这是本此分享的主要重点。
感谢大家对WeTest公众号活动的积极参与，WeTest视频号推文文末活动中奖名单已出，请用户自行查询是否中奖。...《腾讯WeTest开通微信视频号啦》 【膳膜师保温杯】中奖名单 《腾讯WeTest开通微信视频号啦》 【100Q币】中奖名单 《腾讯WeTest开通微信视频号啦》 留言互动【充电宝
一经发现侵权行为，取消活动参与资格。活动杜绝严重灌水行为，一经发现将取消获奖资格。 视频必须为新发视频，即发布于2021年04月21日（含）之后。...[TencentServerless 公众号二维码 ] 活动福利 所有符合征稿活动要求的投稿视频，作者可以自荐上首页 及分享视频链接至各平台 5.jpeg 参加活动的作者可加入 WordPress 技术交流群...特别注意 视频礼盒不可重复获得。 工作人员将核对符合此次活动获奖资格后发放奖品。...内容应为作者原创，严禁抄袭行为，严禁任何的侵权行为，需要从社区手动发布，活动杜绝严重灌水行为，一经发现将取消获奖资格。 凡是添加活动标题的视频，若内容不符合活动要求，一律驳回。...参与投稿活动的视频，作者享有著作权，腾讯云拥有使用权。 活动海报 微信图片_20210422162546-min.jpg 8-min.jpeg
今天我们来看看促销活动的管理，在这个模块中，会有许多涉及到脚手架本身的修改，在这个过程中可以加深我们对这个脚手架的理解。 先来看看最终效果图吧： 这个页面上，你看到的所有功能按钮，均已实现。...sys_dict_type 中加的是字典类型，而 sys_dict_data 中加的则是字典的具体值，我添加的数据分别如下： sys_dict_type： sys_dict_data： 1.2 添加促销活动表...接下来就是活动促销表了，这个没啥好说的，直接开整就行了： 2....新建一个名为 tienchin-activity 的模块，然后加入 common 依赖，如下图： 促销活动模块 <dependencies...小结 好啦，这次提交的功能是促销活动管理～小伙伴们赶紧去给个 star 呀，star 越多更的越快哈哈～ https://github.com/lenve/tienchin
与之前很多其他工作不同，针对人脸修复任务，这篇论文的作者同时使用了两个鉴别器来构建整个模型，因此不论是局部图像还是整个图像，看上去都更加逼真。 2. 方法 2.1 模型结构 ?...局部鉴别器被用来判别图像缺失区域中合成的图像补丁是否真实。整体鉴别器则用来判别整张图像的真实性。这两个鉴别器的架构相似于论文《用深度卷积生成对抗网络来进行非监督表征学习》中的所述架构。...两个鉴别器的损失函数的不同之处在于：局部鉴别器的损失函数 (L_a1) 仅仅反向传播图像缺失区域的损失梯度，而整体鉴别器的损失函数 (L_a2) 反向传播整个图像的损失梯度。...结论 这个基于生成对抗网络的模型具有两个鉴别器和一个语义正则化网络，能够处理人脸修复任务。它能够在随机噪声中成功地合成缺失的人脸部分。 6....改进建议 这个模型一个局限是并不能处理一些未对齐的人脸，可以增加一个面部变形的网络来将输入的人脸规范化。
本系列旨在挖掘活动、节假日、促销、优惠券、积分等营销权益因果效应评估，目前规划两个篇幅： 第一篇：会收集活动、节假日、促销等营销权益在做一些建模项目中，可以构造成为的特征工程方式 第二篇：使用各类模型、...团队分享：https://github.com/luoda888/CCF2018-Top2-Demand-Forecast 整体活动特征是marketing表中所述全场活动，对整体销量影响极大，这部分特征由于我们数据集构造并没有连续划窗...，所以我们并没有直接将其放入特征中，而是对历史销量进行平滑，平滑掉全场大促的活动对模型的偏移。...4 [竞赛] CCF BDCI 2019乘用车细分市场销量预测 答辩视频： https://www.bilibili.com/video/av843991939/ 文章： CCF BDCI 乘用车销量预测...冠军方案 活动类特征比较少，只有一个节假日，可见： 另一个方案： 特殊日期的标注，因此对春节所在月份进行了标记，还有当前月距离最近的春节间隔了几个月 注：16年春节在二月、17年春节在一月、
关于活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估前篇是《活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估——特征工程篇（一）》是把给入模型时特征加工的方式列举一下，本篇是想简单总结如何评价一个活动营销方式的好坏...如果将活动变成了机器学习模型中的一个特征，如《活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估——特征工程篇（一）》所述，有很多种方式，那么，活动变成模型的特征之后，活动好坏与优劣，就是评价这个特征的重要性了...，例如元旦活动会带来活跃但用户在元旦本身就会更活跃，如何剥离元旦本身的影响来评估元旦活动带来的额外价值？...通过模型来评估活动影响有两种方式： 1）将每重复的活动视为一个节假日，例如云音乐的年度歌单发布视为一个节假日；这种方式的优点在于比较容易处理，但缺点也显而易见，就是当活动与节假日重合的时候没有办法分离出节假日与活动影响...，而且没有办法观察活动的长尾影响。
作者 | 东田应子 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第三篇文章，介绍人脸表征相关算法和论文综述。...在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异；在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法...一、人脸表征 把人脸图像通过神经网络，得到一个特定维数的特征向量，该向量可以很好地表征人脸数据，使得不同人脸的两个特征向量距离尽可能大，同一张人脸的两个特征向量尽可能小，这样就可以通过特征向量来进行人脸识别...在该人脸识别模型中分为四个阶段：人脸检测 => 人脸对齐 => 人脸表征 => 人脸分类，在LFW数据集中可以达到97.00%的准确率。...三角化后的人脸变为有深度的3D三角网 f. 将三角网做偏转，使人脸的正面朝前。 g. 最后放正的人脸 h.
视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 实现思路： 调用电脑的摄像头，把摄像的信息逐帧分解成图片，基于图片检测标识出人脸的位置，...把处理的图片逐帧绘制给用户，用户看到的效果就是视频的人脸检测。...视频的人脸识别 这个时候，用到了上一节的《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 把人脸识别的代码封装成方法，代码如下： def discern(img): gray = cv2.cvtColor...x, y, w, h = faceRect cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), (0, 255, 0), 2) # 框出人脸...cap.release() # 释放摄像头 cv2.destroyAllWindows() # 释放窗口资源 完整的代码如下： # -*- coding:utf-8 -*- # OpenCV版本的视频检测
前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多，一个是模型方面的差距，在一方面和OpenCV的定位有关系，OpenCV是一个综合性的视觉处理库，既然这么精准，那就一起赶快来看吧。...视频人脸检测是图片识别的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——Dlib版（四）》 除了人脸识别用的是Dlib外，还是用OpenCV读取摄像头和处理图片（转为灰色），所以给出相关的文档...技术实现 有了OpenCV的视频人脸检测，Dlib也大致相同除了视频识别器模型的声明和使用不同，具体的细节请参考，视频人脸检测——OpenCV版（三） 那篇已经讲的很细致了，在这就不具体叙述了。....waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 那么，OpenCV和Dlib的视频识别对比...，有两个地方是不同的： 1.Dlib模型识别的准确率和效果要好于OpenCV； 2.Dlib识别的性能要比OpenCV差，使用视频测试的时候Dlib有明显的卡顿，但是OpenCV就好很多，基本看不出来；
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