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。
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
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。
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？...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
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。...2、订单促销 首单免息，例如，新用户第一个订单使用白条分期付款免息。 满减，例如，订单金额满300减100 梳理领域概念 领域建模的基础是要先理解领域，让自己成为领域专家。...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。
.tv新注首年优惠活动！ 关于.tv域名 .tv作为顶级域名，具有与众不同的识别性，"TV"一词让人自然联想到电视、视频、影音这些概念，易于被人认知。....适合任何人注册的域名 任何企业、组织、个人都可以注册 原先的首年注册为198元/年的.tv域名 特价促销啦！ 后缀 普通词新注首年/元/年 .tv 80 后缀优惠活动，等你来pick！...点击抵达【活动现场】 普通词新注册，首年优惠活动！...元/年 .co 18 .shop 8 .cloud 10 .link 18 .top 7 .xyz 8 .work 10 .website 8 .asia 6 .ren 8 .biz 18 后缀优惠活动...SMB团队成员大多都有过创业经历，有获得过知名VC数千万投资的，有被一线互联网巨头以数千万全资收购的，也有开设数十家分公司后技术转型而失败倒闭的，我们成功过，也失败过，我们深知创办企业的难处与痛点，深刻的理解中小企业该如何敏捷起步
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。
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。
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
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、...)： - 销量差值的均值，以时间窗口最近3天为例，用第二天的销量减去第一天的销量，再用第三天的销量减去第二天的销量，将两者取均值就可以得到销量差值的均值，这个特征可以理解为想查看每天的销量增长率；...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。...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
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。
Oculus确认将延长Oculus Rift促销活动 美国VR媒体RoadtoVR透露，Oculus确认将延长Oculus Rift的夏日促销活动。...在Oculus的夏日促销活动中，包含Rift头显和Touch控制器的套餐仅需399美元。该促销活动原计划持续6周，在8月21日结束。...VRPinea独家点评：大天朝已经过了立秋，Oculus这是要将夏日促销延续到秋天的节奏吗？...Lampix开启PIX代币众售活动，欲用比特币打造AR生态系统 日前，美国表面技术处理公司Lampix在其PIX代币预售活动中，三分钟内募集了11111以太币（超过300万美元）。...Lampix主要为AR或任何其他计算机视觉系统打造基于区块连的“图像挖掘”网络，可以通过机器学习和计算机视觉把任何平面变为智能表面。
3 卷积神经网络与图像理解 卷积神经网络（CNN）通常被用来张量形式的输入，例如一张彩色图象对应三个二维矩阵，分别表示在三个颜色通道的像素强度。...图 4 卷积神经网络与图像理解 事实上有研究表明无论识别什么样的图像，前几个卷积层中的卷积核都相差不大，原因在于它们的作用都是匹配一些简单的边缘。...RNN和CNN可以结合起来，形成对图像的更全面准确的理解。...首先通过卷积神经网络（CNN）理解原始图像，并把它转换为语义的分布式表示。然后，递归神经网络（RNN）会把这种高级表示转换成为自然语言。...我们期待未来大部分关于图像理解的进步来自于训练端到端的模型，并且将常规的CNN和使用了强化学习的RNN结合起来，实现更好的聚焦机制。
数字图像处理中卷积 数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘，然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像上像素的灰度值...3）如果滤波器矩阵所有元素之和大于1，那么滤波后的图像就会比原图像更亮，反之，如果小于1，那么得到的图像就会变暗。如果和为0，图像不会变黑，但也会非常暗。...以上四种边界补充方法通过看名字和图片就能理解了，不在多做解释。...该卷积利用的其实是图像中的边缘信息有着比周围像素更高的对比度，而经过卷积之后进一步增强了这种对比度，从而使图像显得棱角分明、画面清晰，起到锐化图像的效果。 ?...第二个参数: 输出图像，和输入图像具有相同的尺寸和通道数量 第三个参数: 目标图像深度，输入值为-1时，目标图像和原图像深度保持一致。
如果卷积的变量是序列x(n)和h(n)，则卷积的结果： ---- 数字图像处理中卷积 数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘...3）如果滤波器矩阵所有元素之和大于1，那么滤波后的图像就会比原图像更亮，反之，如果小于1，那么得到的图像就会变暗。如果和为0，图像不会变黑，但也会非常暗。...原始图像： 补零填充 边界复制填充 镜像填充 块填充 以上四种边界补充方法通过看名字和图片就能理解了，不在多做解释。...图像锐化： 卷积核： 该卷积利用的其实是图像中的边缘信息有着比周围像素更高的对比度，而经过卷积之后进一步增强了这种对比度，从而使图像显得棱角分明、画面清晰，起到锐化图像的效果。...第二个参数: 输出图像，和输入图像具有相同的尺寸和通道数量 第三个参数: 目标图像深度，输入值为-1时，目标图像和原图像深度保持一致。
多伦多大学斯卡伯勒分校(University of Toronto Scarborough)的神经科学家开发了一项新技术，可以根据脑电图(EEG)收集的大脑活动，重建人们所感知的图像。...在这项研究中，研究人员将受试者连接到EEG设备上，向他们展示面部图像。他们的大脑活动被记录下来，然后使用基于机器学习算法的技术在受试者的脑海中以数字方式重建图像。...虽然像 fMRI 这样的技术——通过检测血流变化来测量大脑活动——可以捕捉大脑特定区域发生的事情的详细细节，但 EEG 具有更大的实用潜力，因为它更常见、便携且价格低廉。...研究人员表示，“fMRI 以秒为单位捕捉活动，而 EEG 以毫秒为单位捕捉活动。因此，我们可以使用EEG非常详细地了解我们大脑对面孔的感知是如何发展的。”...“真正令人兴奋的是，我们重建的不是正方形和三角形，而是人脸的真实图像，这涉及许多细粒度的视觉细节。” “事实上，我们可以根据人们的大脑活动重建他们的视觉体验，这为很多可能性打开了大门。
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