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    如何用小数据提升餐厅毛利率

    餐饮企业因各种条件限制,毛利率的确定会相应变化。一个核心问题就是,毛利率实质上就是企业的定价水平。毛利率增大,虽然会提升获利水平,但也会因价格因素阻隔一定的顾客经常光临。提升毛利率一是品牌塑造法。通过形成顾客消费的高档印象,增加产品本身的眩晕感觉,以便为加大毛利奠定心理基础。二是成本控制法。在保证品质的前提下,想方设法压低进货价格,为企业扩大毛利水平做好前提准备。三是过程控制法。在加工过程,合理选配原料,科学使用,减少浪费。 今天我们用另外一种方法,通过对财务统计数据进行分析,同时对比往期数据,餐饮管理者往

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    传统算法和深度学习的结合和实践,解读与优化 deepfake

    前一段时间用于人物换脸的deepfake火爆了朋友圈,早些时候Cycle GAN就可以轻松完成换脸任务,其实换脸是计算机视觉常见的领域,比如Cycle GAN ,3dmm,以及下文引用的论文均可以使用算法实现换脸(一定程度上能模仿表情),而不需要使用PS等软件手工换脸(表情僵硬,不符合视频上下文),只能说deepfake用一个博取眼球的角度切入了换脸算法,所以一开始我并没有太过关注这方面,以为是Cycle GAN干的,后来隐约觉得不对劲,因为GAN系列确实在image to image领域有着非凡的成绩,但GAN的训练是出了名的不稳定,而且收敛时间长,某些特定的数据集时不时需要有些trick,才能保证效果。但deepfake似乎可以无痛的在各个数据集里跑,深入阅读开源代码后(https://github.com/deepfakes/faceswap),发现这东西很多值得一说的地方和优化的空间才有了这一篇文章。 本文主要包括以下几方面:   1.解读deepfake的model和预处理与后处理的算法以引用论文。(目前大多文章只是介绍了其中的神经网络,然而这个项目并不是单纯的end-to-end的输出,所以本文还会涉及其他CV的算法以及deepfake的介绍)。   2.引入肤色检测算法,提升换脸的视觉效果。

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