举例来说，在这个贩卖机里面，我们用了两个识别方法。一个是图像识别，我们使用各种神经网络的技术有效地识别商品和商品的形态，第二是我们应用了重力感应机制识别商品的种类。 这些技术可以有效识别货架上的全部商品和它们的位置，还可以判断商品摆放是否整齐，以便售货员及时进行整理。 此外，我们还可以用技术的手段来提高商业合同的执行效率。 供应链的概念其实非常简单，就是要在合适的时间，合适的地点，把合适的商品交到合适的人手上。 为了提高啤酒的销售，我们要考虑几个问题。第一个问题是存货布局，我应该把这个啤酒存在什么样的仓库里面？ 我们可以通过人工智能技术去创造新的商店模式，例如拼购、闪购，就是投入种类较少的商品，但是每个商品的数量非常多，有非常低的折扣，我们希望用户都来买这样的商品，使得可以把商品直接从生产商送到客户那里，减少很多中间的存储环节 在这个过程中，我们怎么找到合适的商品，在合适的时间、合适的地点面向合适的用户进行销售，还有我们相应的折扣应该怎么样设计，这些都是 AI 可能的应用。 为什么我一直强调供应链非常重要呢？
电商兴起、物流业日益发达，消费者可以随意选择通过什么方式去哪里购买及买什么，随时随地进行价格和服务的对比，直接忽略繁复的流程和过低的回报。 这十年来，零售电商行业出现了翻天覆地的变化。 （由于填写地址信息、支付购买都是通用流程，直接简化为直接付款购买） 先来拆解直播电商的购物流程： 拿出手机——打开淘宝——从首页随机点击直播间——看到合适的商品——直接付款购买。 再来拆解传统电商的购物流程： 拿出手机——打开淘宝——从首页或分类页或搜索浏览某个商品——返回首页或分类页或重新搜索——切换继续浏览（这两个步骤将被重复多次）——看到合适的商品——直接付款购买。 电商的购物流程： 拿出手机——打开京东——搜索洗发水或常买品牌——找到合适的商品下单——完成购买流程——等待快递送货上门——签收——拆开包装——使用。 人脸识别技术除了刷脸支付之外，能否让消费者在购物过程中得到更多的“回报”？
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chi_sim.traineddata）语言包下载地址（注意下载的语言包要和你的tesseract版本相对应）：https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Data-Files 实际应用： 在商品详情页里的加入常买时 从上图的识别结果可以看出，没能识别出期待断言的文字，即“已加入我常买”。 如何提高识别率？ Tesseract对于dpi >= 300的图片有更好的识别效果。所以在识别之前将图片调整到合适的尺寸有助于提高识别效果。 可应用到实际业务中 8、选择合适的字体库来识别 如果想识别的内容是英文的话，用英文库识别效果更佳 可应用到实际业务中 总结： 在识别APP内图片里的文字时，可先自动采用尺度化，然后根据实际情形结合二值化 、图片切割、选择合适的字体库识别方法来提高OCR识别率。
而大部分普通企业的现状是： 1、用户表单填写率低，连个身份证都收集不上来，更不要说人脸识别信息 2、用户消费次数少、消费种类少，消费频次低，消费最多的还是引流产品 3、用户活跃行为少，除了少数忠实粉丝外 识别出金主爸爸，是后续所有分析的起点。 注意：识别高消费，不是简单地统计一下过去一年消费金额。而是要用生命周期的观察方法，观察用户从注册开始的消费分布。 用户来源渠道分析，应首先对渠道质量做评价，识别出高消费用户较多的优质渠道。之后，提高优质渠道投入，削减劣质渠道投入，从而达到降本增效的目的。这样，即使暂时没有转化路径数据，也能做初步分析。 1、用户消费频次 2、用户互动频次 第四步：用户活动参与分析 经过前三步，已经对三个基础问题有了了解： 1、谁是高价值用户 2、用户从哪里来 3、用户到哪里去 之后可以思考：如何提升用户价值。 常见的优惠有五种形式 满减型：买XX元商品，优惠XX金额。 折扣型：XX商品，原价X折销售 买赠型：买XX件商品，得Y件赠品。
因为这个台灯不能调整灯光亮度，于是就产生了一个问题，灯泡我到底是买5瓦还是7瓦，7瓦当然比5瓦要亮，但是亮就是合适吗？ 灯泡并不是买亮的就好，台灯需要是亮度适合且能不损伤眼睛，舒适的灯光最好。 还有，买5瓦会不会有点偏暗，如果看书本文字小点，会不会看不清，这是我所面对的问题。 ? ? 我们对度量单位是不敏感的，1.2kg多重？1.2m多长？ 再比如耳机，有时候会觉得耳机线太短，想买个长的，那么问题来了，多长合适？1.2米算长还是短？ 这样的配图和描述，你是不是对立体环绕音有更精准的理解了，知道这个耳机好在哪里了。 提个小问题，如果你买的是透气鞋，你会怎么体现鞋子的透气性？ 下面这个图，几乎挽救了整个透气鞋行业。 用户买的不是一件商品，而是商品所带来的完整的服务感受。商品在购买、使用中所有环节能思考到的问题都会影响用户购买。
比如书中举了一个垃圾邮件识别的例子，传统方法识别垃圾邮件往往针对敏感词，比如促销、折扣等等。 毕竟我们每次打开淘宝的时候不会都说一声我们是来买包的，或者是来买衣服的。 这个时候要给出合理的推荐就是一个比较困难的问题，但好在这个问题也是有共性的。 再通过大量数据的训练学习找到最合适的特征取值，使得模型得到的结果和现实结果尽量吻合。 但需要注意的是，天体运行轨迹是几乎可以完全描绘成数学公式的，而现实中的许多问题，比如商品推荐、围棋胜率评估等则是很难描绘成精确的数学模型的。 所以一个好的算法工程师的能力体现在哪里，其实不在于代码实现，而在于对于问题、模型的理解和分析，对于模型设计和特征设计的思路和逻辑。 好了，关于机器学习的背景介绍就到这里。
当一个阵列硬盘组不合适,我唯一想到的就是一个智能的硬盘盒了额,售价108元,不过固态硬盘感人的价格.我也是实在不知道这个东西的用处在哪里.看商品得定位是SSD的解决方案.可以支持到2T. ? ? (首先别问为什么突然想玩游戏,我哪里知道).可能一方面是怕存储卡丢失.总之这个创意我给满分.35元的售价不算太高,也算是和有趣的配件. ? ? ? ? ? ? 我没有zero,据说50快的东西.国内都是100快我舍不得买. ---- 这个东西卖59,我觉得不算贵.而且接口齐全.而且加进来了专门的网线口,有了这个东西就能有很多玩法,至少可以做个旁路由用吧
买啥只管往里放，推出去自动结账 亚马逊把这种购物车称为Dash Cart，有着普通推车的外表，实际上却很硬核。它有一个触摸屏，还配置了其他各种硬件，可以自动检测你在车里放了什么商品，以及商品数量。 现阶段，在购物时需要先往车里放两个购物袋，然后把挑选的商品放在袋子里，Dash Cart才能够准确识别。 把商品放进购物车的时候还会“哔”的一声提示你已经识别出了这件商品，就像我们国内的自助收银台一样，扫上了就会响一声。 ? 还有一个问题，假如买那些没有条形码的商品怎么办？比如水果、蔬菜。这就需要手动添加条目啦。 Dash Cart将进驻传统商店试运营，相关技术还有待进一步研发 Dash Cart准备在哪里试运营呢？
这款小程序，精心准备了多款热门商品的选购问答。 只需做几个简单的选择题，它就能理清、抓住你的真实需求，在茫茫商品中，给你推荐最合适的那几款。 ? 值得买购物攻略：最有价值的购物攻略 「购物决策助手」小程序帮你做决定，而「值得买购物攻略」小程序则能帮你迅速成为购物达人。 「值得买购物攻略」提供了更丰富的商品文章分类、更详尽实用的选购指南、购物攻略、商品评测、使用教程。 每一篇图文都是由原创作者精心收集、整理，以及亲身试用体验商品后做的推荐。 ? 这款小程序设计简洁，看中合适的商店，可直接在商品详情页购买，也可以进入「订单」查看物流状态。 小程序虽小，但一样也能完成购物噢。 4. 这款小程序早就为你想到了，为了打消用户的顾虑，「微店买买」还设置了商品评测，对「婴儿用品」、「餐厨用具」、「文化用品」、「居家生活」、「美妆个护」这五个分类的商品，从安全性等方面进行了评分，为你选择合适的商品提供参考依据
例110（ACM题型）：小编特别喜欢网购，尤其是当双11和双12的时候，小编总是要买很多东西，现在给你一个任务，请你编程帮小编计算一下，某件东西是在双11买合适，还是在双12买合适。 假设商品的原价为X元（X>=10并且 X<=10000），已知双11的计算规则为：(X+500)*0.56789，双12的计算规则为：(X*3.5)*0.56789。 如果双11买和双12买价格一致，则选则双11购买。 输入： 输入数据为商品的价格，X其中（10<=X<=10000）范围内的整数 输出： 输出数据为，何时购买合适： double 11 double 12 代码演示： ? 结果演示： ?
买就送！ 哪里有！你告诉我除了腾讯云还有哪里？ 注意——单个实名认证主体限购1次；其他域名商品限购10个，域名购买需查询，一次仅支持下单1个，可分多次下单购买； com可以买1个，其他可以买10个 不愁卷 image.png 免费领1.1万元券 5个小程序——照样撸 企业专区中，企业新用户专享商品仅限腾讯云产品企业新用户（该产品无订单记录或累计订单金额为0）购买，云数据库TDSQL-C、云安全产品、ES、流计算、云开发、云函数限购1个，其他产品限购 3个（仅支持购买一个配置）；非企业新用户专享产品，短信、直播、点播单个规格限购10个，CDN资源包200TB、1PB限购3个，其他产品限购5个，部分不限新老商品一次仅支持下单1个，可分次下单购买；
之后在换新本子的时候，你也有自己的习惯和开发风格，当然也能赚钱了，该买啥买啥。 2.XXXX本子怎么样？ 4.在哪个电商平台选购便宜 我现在刷抖音，只要主题是618值得买什么手机的，都是拼夕夕的广告，iPhone13 直降800等等。 相同的商品，最终实付可能比狗东和猫猫要低。 但是问题也来了，保不保险，会不会出问题，商品有问题，售后怎么样？能不能及时退换货，这就不好说了。 我个人的选购策略是，大件只在狗东买，售后有保障。 从哪里购买，不管是线上线下，还是哪家电商，全凭个人喜好！ 618值得购买的代码用笔记本 下面的价格是狗东的标注价格，多多上可能更便宜，仅供参考。 其他的就不一一细说，电子产品买新不买旧，以上4款都是2022年上半年新出的产品，目前赶上618活动的话，入手还是比较合适的。 以上均为个人看法，仅供参考，不作为购买决定性意见！
换句话说，你被从互联网上“识别”了出来。 你的全部的购物记录、搜索记录、浏览记录，以及放在购物车里面等待促销活动的各种商品，都会暴露在别人的视野中。 他们会从容地了解到：你的手机是什么型号？ 你喜欢买零食吗？你买的化妆品是哪一个档次的？衣服喜欢买什么品牌？甚至是你三围尺码……上面全都有。 这就如同你把自己家的门钥匙放在了锁上，谁都可以打开门来到你家参观溜达一圈。 包括你购物的频次、商品档次、居住地点变化。而且甚至会深入到邮件系统甚至大型论坛、社交媒体上了解到你的活动规律、言论等。某国情报系统中甚至都有技术人员因此中招，你觉得自己的防范能力比他还高？ 哪里最容易下手，就从哪里来。 你们家最容易被突破的是谁？ 是你家的长辈。他们接触互联网很晚，大多对信息技术没有什么了解。对于信息安全的骗局，他们很少有免疫能力。所以他们是下手的好目标。 出门左转看我之前那篇文章《电信骗子的“内应”在哪里？》。 对策 如果你不改密码，会怎样？我想已经说明白了吧？ 知道了原理，对策就不难了。 第一条就是改密码、改密码、改密码。
日常生活中，我们会经常“揣测”他人，比如根据外表来判断一个陌生人的职业，根据面部表情或身体姿势判断对方的情绪状态，听口音来分辨对方来自哪里(南方or北方)等等。e.g. 对用户的画像或者识别，是产品运营活动的基础。 比如2016年京东在双11做的图书活动，就很好地利用“图书”这个品类来筛选高质量用户来为金融业务拉新，下图是当时笔者在朋友圈的发文。 ? 裙子、眼霜等商品通常只有女性才用，对于某些“中性”商品而言，不同的外观或其他属性也能做区分，e.g. 杯子，粉色的，男生买的概率比女生要低很多吧； 个性化的头像、昵称、行为路径、文字使用习惯、关注的话题或明星等，这些也能反映用户的性别。 怎么判断用户的职业？ ——该男性用户结婚后，衣服什么的都是老婆在帮忙买(这些订单都在老婆的app上完成了)，加上这位男同胞的工资都上交——生活费很少，平时也就偶尔上来看看一些低单价的商品——客单价降低了，后面再加上带孩子(更多的时间支出项
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