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。
在菜单Marketing->Promotion Rules里，创建一条新的促销规则Promition Rules： ? 在规则的Conditions和Actions里，维护触发条件。
10%. [1240] 保存，点Publish Promotion Rule For Module进行发布： [1240] [1240] [1240] 前台商城里选择一个数码相机，能看到当前这个相机正在促销...，描述信息为之前我创建的促销规则：Jerry's Test Promotion Rule: [1240] 加到购物车后，看到之前Backoffice里维护的{} % discount on product
登录Backoffice，在Coupon菜单里创建一个新的类型为Customer Coupon的优惠券： [1240] 在菜单Marketing->Promotion Rules里，创建一条新的促销规则
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？...（如果是其他接口调用方式的，也建议采用类似原理的处理方式） 下面我们就看下时光机模块中一些核心的代码实现：（当前业务系统作为消费方时执行的过滤器） 当前业务系统作为消费方时执行的过滤器 /** * 当前业务系统作为消费方时执行的过滤器...如果底层是Java线程池直接实现异步调用，那通过对线程池相关拦截可以实现上下文复制拷贝传递，我们内部的全链路系统已经通过相关代理技术对线程上下文信息已作了相关处理。
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？...（如果是其他接口调用方式的，也建议采用类似原理的处理方式） 下面我们就看下时光机模块中一些核心的代码实现：（当前业务系统作为消费方时执行的过滤器） 当前业务系统作为消费方时执行的过滤器 /** * 当前业务系统作为消费方时执行的过滤器...如果底层是Java线程池直接实现异步调用，那通过对线程池相关拦截可以实现上下文复制拷贝传递，我们内部的全链路系统已经通过相关代理技术对线程上下文信息已作了相关处理。
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。
图像增强前期知识 图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。...图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理，使得有利于模式识别的信息得到增强，不利于模式识别的信息被抑制，扩大图像中不同物体特征之间的差别，为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。...一幅输入图像经过灰度变换后将产生一幅新的输出图像，由输入像素点的灰度值决定相应的输出像素点的灰度值。灰度变换不会改变图像内的空间关系。图像的几何变换是图像处理中的另一种基本变换。...相应地，对图像的低频部分进行增强可以对图像进行平滑处理，一般用于图像的噪声消除。 3、频域增强 图像的空域增强一般只是对数字图像进行局部增强，而图像的频域增强可以对图像进行全局增强。...图像增强的方法分类： |图像增强方法|实现方法| |-|-| |处理对象|灰度图| ||（伪）彩色图| |-|-| |处理策略|全局处理| ||局部处理（ROI ROI，Region of Interest
图像噪声 噪声 加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在。 高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。...椒盐噪声 定义：椒盐噪声又称为双极脉冲噪声，这种噪声表现的特点是噪声像素的灰度值与邻域像素有着明显差异，而其余像素的灰度值保持不变，因此在图像中造成过亮或过暗的像素点。...椒盐噪声严重影响图像的视觉质量，给图像的边缘检测、纹理或者特征点提取等造成困难。...Based algorithm for removal of high density impulse noises) 一般会选择先检测再滤波的思路，通过开关机制抑制噪声，上述方法对低噪声水平的椒盐噪声处理效果良好...因为基于中值的滤波方法仅考虑图像局部区域像素点的顺序阶信息，没有充分利用像素点之间的相关性或相似性。噪声像素点的估计值可能与真实值有较大偏差，很难保持图像的细节信息。
和平滑程度的关系是非常简单的．σ越大，高斯滤波器的频带就越宽，平滑程度就越好．通过调节平滑程度参数σ 高斯分布：h(x,y)=e^-(\frac{x^2+y^2}{2a^2}) 双边滤波 一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素相似度的的一种折中处理...中心像素的距离和灰度差值的增大，邻域像素的权系数逐渐减小 优点：保持边缘性能良好，对低频信息滤波良好 缺点：不能处理高频信息 假设高斯函数表达式如下： W_ij=\frac{1}{K_i}e^-\frac...其中： f:待滤波图像 w:滤波模板 option1, option2:可选项 可选项分为： （1） 边界项：遍历处理边界元素时，需要提前在图像边界周围补充元素 参数：`X`--表示具体的数字，默认用...`0`补充 `symmetric`--镜像边界元素 `replicate`--重复边界像素 `circular`--周期性填充边界内容 （2） 尺寸项：处理图像前扩充了边界，比原图大一圈，此项输出图像大小...，首先把图像通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域，频域处理，反傅里叶变换转到空间域 |||| |-|-|-| |||| C++代码 均值滤波 void meanFilter (unsigned char
一般情况下，我们先会对不同传感器取得的各自信息及信号进行一个整合加强过程，例如图像间的配准，图像边缘增强，图像纹理平滑，抑制背景杂波等；然后我们要做的是对于融合层和融合算法的选取，不同的算法处理方式和提取特征信息的方法不同...2、对于同一目标的多源图像信号的采集。通过传感器进行目标信号采集，采集过程虽然简单，却可也不能轻视，好的采集方法可以获得更优质的信号信息，为后续的信号处理过程打下基础。 3、对于采集信号的预处理。...收集到的信号不一定直接就能用，在进行图像融合之前，对采集到的信号进行去噪、增强、配准等预处理，可以大大提高图像的对比度以及分辨率，有助于图像融合效果的进一步提高。 4、图像融合过程。...图像融合处理过程的流程框图如下： 不同的层次所进行数据处理的要求和融合算法是不一样的，需要具体问题具体分析，通常我们将图像数据分为三层，融合过程流程图如下： 图像融合层简介： 1、基于像素级的图像融合属于最基本的图像融合技术...这一层主要是直接处理图像的单像素，因为像素级是由源场景的图像最大化描述的。像素级图像融合需要对图像进行预处理，包括图像配准、滤波和增强。
图像处理 图像处理一般指数字图像处理，大多数依赖于软件实现。 其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程为适合计算机进行特征提取的形式。...图像处理主要包括图像采集、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。 图像采集 数字图像数据提取的方式 图像增强 为了使图像的主体结构更加明确,必须对图像进行改善。...例如静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，处理为适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。...采集图像受到各种条件影响，模糊，噪声干扰，图像分割会遇到困难。 图像识别 图像识别是将处理得到的图像进行特征提取和分类。...特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的问题，以及信息模糊或不精确等不确定性问题。 应用过程中存在收敛速度慢、训练量大、训练时间长，局部最优，识别分类精度不够，难以适用于经常出现新模式的场合。
对图像文件增加椒盐噪声，然后进行中值滤波 Y=imread(‘D:\321.jpg’);%读入图像 I=rgb2gray(Y);%转换成灰度图 J =imnoise(I,‘salt & pepper’,...0.02);%给图像添加椒盐噪声 K =medfilt2(J);%对增加噪声后的图像进行中值滤波 subplot(2,2,1); imshow(I); title(‘原图’);%显示图像，并命名‘原图’...subplot(2,2,2); imshow(J); title(‘加噪声后’);%显示图像，并命名‘加噪声后’ subplot(2,2,3); imshow(K); title(‘加噪中值滤波后’)...;%显示图像，并命名‘加噪中值滤波后’ 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/126043.html原文链接：https://javaforall.cn
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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。...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...LocalDate 和 LocalDateTime，所以我这个项目涉及到时间的基本上都是用这两种类型，但是在原本的脚手架中，当涉及到对象和 JSON 的互转是，只支持对 Date 的转换，所以这块需要我自己手动处理下...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
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