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有此方案在手,活动不用愁!

基于微信生态下的获客转化成为众多电商、新零售等企业的主战场之一,基于小程序 / 公众号 H5 / 视频号等微信场景下的节日、直播带货、整点「秒杀」等营销活动,再通过企业微信搭建私域用户流量池,早已成为众多电商...更低成本 活动专属资源包服务配置,实用实收,降低核心服务资源投入。 02....或 识别 / 扫描下方二维,提交信息,我们将在 1-3 个工作日内与您联系,沟通了解更多业务场景信息,为您提供更加匹配适合的套餐方案。...GitHub: github.com/serverless 官网: cloud.tencent.com/product/serverless-catalog 点击「阅读原文」,了解更多营销一站式解决方案详情

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618技术揭秘:弹窗搭投实践

Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用,本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理,以及在 618 等重要场景中的应用和实践...618 来了,对于业务团队来说,最重要的事情莫过于各种营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具,通常用来渲染氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理,从业务视角来看,功能性的弹窗在中的重要性是其次的,而主要是营销类的弹窗,它们往往具备以下特点: 突发创意/需求:偶然的创意玩法,或突发的外部业务需求,时效性要求高,即上线时间不可逾期...配置接口编号及请求参数 4.搭建设计器中配置输出变量与组件属性的绑定关系 在上图案例中,通过接口的编排和配置,XView 将图中所示 “接口1” 作为数据源,此接口输出标准化命名的变量,让搭建设计器可以识别变量的意义并展示为中文提示

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人脸识别还敢闯红灯?人工智能智慧城市

对闯红灯行为现场抓拍 不过随着人脸识别技术的发展,这个管理难点有可能被攻破。最近,广东、山东、江苏一些城市开始在交通路口,启用人脸识别系统,对行人和非机动车闯红灯进行抓拍,并且现场曝光。...可识别身份信息 除了现场回放,交管部门还将连接户籍信息进行曝光。在宿迁市中心的世纪大道和洪泽湖路交叉口,屏上正滚动播放着最近一段时间这个路口市民闯红灯的现场图片。...宿迁公安局交警支队副支队长夏建设:屏上的显示大家都能看到,有的人在闯红灯以后会主动打我们交管部门的电话,情愿接受处罚,保证下次不再闯红灯了,让我们把他的照片撤掉。...目前,宿迁已在10个路口安装人脸识别系统,曝光了580人次的行人和非机动车闯红灯行为,人脸识别准确率超过90%。 人脸识别准确率超90% ?...最近,济南也开始启用人脸识别系统。 ? 不仅抓拍取证 还能识别身份信息 ? 当红灯亮起时,若有行人越过停止线,系统会自动抓拍4张照片,保留15秒视频,并截取违法人员头像。

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验证识别,发票编号识别

这个demo的初衷不是去识别验证,是把验证的图像处理方式用到其他方面,车票,票据等。...这里最后做了一个发票编号识别的的案例: 地址:http://v.youku.com/v_show/id_XMTI1MzUxNDY3Ng==.html demo中包含一个验证识别处理过程的演示程序,一个自动识别工具类库...图片字符的分割是验证识别过程中最难的一步,也是决定识别结果的一步。不管多么复杂的验证只要能准确的切割出来,就都能被识别出来。分割的方式有多种多样,对分割后的精细处理也复杂多样。...验证识别 要想识别验证,必须要有制作好的字模数据库,然后一次进行下面过程: 验证图片的获取,该步骤验证的来源可以是从网络流中获取验证, 也可以从磁盘中加载图片。...4.识别结果,依次将所得到的字符C拼接起来,得到的字符串就是该验证识别结果。 下面是验证识别的具体流程: ?

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健康行程智能识别方案解析,双识别一步到位

一对的审核机制也加重了审核人本身工作量; 数量:针对上述情况,需要审核的健康/行程码数量也是指数级上涨; 项目繁:需检查的信息、个人信息、时间等要素 同时在数据采集方面,大多数通过微信管家或钉钉进行收集...基于EasyDL的 健康行程智能识别 让我们来拆解一下究竟需要审查健康/行程哪些信息?...对于健康或行程里的姓名、日期、身份证号,可以使用飞桨EasyDL OCR能力对相关字符及数字进行识别。而关于绿/黄/红颜色辨别则可以使用飞桨EasyDL物体检测模型进行处理。...标注格式需要注意 值得提及的是,双智能识别依赖于EasyDL多样化的功能 图像分类:可以将双分类与颜色检测结合 物体检测:可以增加类别、以检测代替分类 文字识别识别多种字体的文字和数字 在这一过程中可以发现飞桨...即使换成其他地区、结构不一样的扫识别都可以很好地处理,只要标注出关键检测点即可。

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电商GMV和支付规模预测

在电商时,为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排,都通常都需要对这次大的GMV和订单规模做预测,避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题,导致客户流失未能成交。...这里很明确的,我们就是要预测某个大时间段的GMV,做本次预测的核心目标是,让业务方做好对促销资源投入的评估,最终实现投入资源的合理分配。...在传统的预测中,通常是基于历史GMV趋势做预测的,衡量的是历史期相对平销期流失爆发度,计算公式是本次大GMV=前平销期GMV*爆发系数,其中,前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得,而期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的...但是通过这种方法发现,最终结果的不可控因素非常,比如业务经验是否足够,时间序列周期的选择和模型的选择,最重要的是,这种预测放大是无法识别出不同用户的购买意向,也就做到之前的核心目标,不便于优化投入的资源分配和细化策略...这样,预测的输出结果就明确了,首先是用户id,用于用户的分类,例如基于此,可以将用户分为A组、B组等;其次是不同分类用户的购买概率,例如A类、B类客户购买概率分布是多少;最后是的购买金额。

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VIN识别SDK:迅速录入汽车信息,支持平台开发

VIN,是英文Vehicle Identification Number(车辆识别)的缩写,也就是我们平时所说的车架号、架号。...总共由17位字符组成,是汽车唯一的身份识别信息,好比于汽车的“身份证”。它包含了国家、生产厂家、年代、车型、发动机型号等信息,如果明白了识别的意义,那这些信息也就一目了然了。 ?...VIN识别SDK技术参数: (1)机动车VIN识别SDK支持平台:Android2.3以上、iOS6.0以上; (2)机动车VIN识别SDK支持二次开发:提供Android开发JAR包,IOS平台....a静态库开发包; (3)机动车VIN识别SDK识别模式:视频预览模式ocr识别; (4)机动车VIN识别SDK授权方式:项目授权、时间授权、版本授权、按终端数量授权(Android平台); 每个人都有身份证...随着移动互联及移动终端的普及,OCR技术在移动端得到很好地应用,利用移动OCR技术直接进行汽车的VIN识别录入,替代原来手工抄写、手工录入电脑的步骤。

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电商,性能测试都在做什么?

电商期间剧增的流量,对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。 比如秒杀抢购活动要求高并发处理能力,核心业务流程要求更好的可用性以及稳定性,为了需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。...这篇博客,来聊聊电商期间,性能测试工程师都在做哪些事情。。。 PS:由于某些原因,这篇博客延期了将近一个月才发布,不过即将为双十一做准备,到时候会更一篇更详细的博客来说明具体的细节。。。...由于时间紧任务重,为了保证在期间系统能稳定运行,需要梳理出核心的业务。如下图: ?...②、除了核心业务流程,还有时会有一些抢购秒杀抽奖等活动,这类型的业务一般具有短时间内流量剧增,商品优惠券数量有限下的超卖现象,因此需要考虑高并发和超卖问题。...对于我司来说,第一次大力度的,只能通过高峰流量来进行倍增预估,然后做好随时扩容的准备。 4、渠道引流转化量 鉴于业务特性以及商务合作方面,有时候会有其他合作渠道的引流。

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数据库如何应对保障活动

现在,我们直接切入主题--数据库如何 积极应对,全力保障 活动。这个题目分解为三个部分进行讲解: 第一部分,准备工作;第二部分,促进行时;第三部分,后复盘。...“功夫在诗外”,同样,活动下数据库稳定、顺畅的运行,主要工作在前的准备上,所以,准备工作是重点。 一.前准备工作 1.对活动应该尽可能地去了解,去熟悉。...2.梳理活动用到的系统链路,对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解,制作活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...12.评估期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如,为应对活动的系统请求,SA可能会增加应用的部署。 13.期间数据库性能阈值预估。...6.记录过程中出现的主要异常。 三.后复盘 1.完善补充促使用的链路图,完善没有想到的节点。 2.收集汇总期间出现的问题点。

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“618”你准备好了吗?

流量高峰期,一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败,立即下单报错,购物车内添加的商品丢失等问题,用户就会对平台,乃至品牌本身产生“心理阴影”,那么我们该如何对系统进行“彻查”,才能保障期间用户的顺滑体验呢...一到心就慌?...诉求1   在期间,服务器承压往往是个重大的考验,而很多企业往往会忽视压力测试这一环节,没有正确预估系统能承载的最大流量,或是虽然提前做了压测,但由于没有清晰完整的压测规划和完善的应对方案,并没有真正了解各链路的承载能力...WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案   为保障活动顺利开展,WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案,能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈,...目前,压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大前的压测专家服务,帮助企业高效解决性能瓶颈问题,保障期间核心系统的稳定性。

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Python验证识别:利用pytesser识别简单图形验证

来源: j_hao104 my.oschina.net/jhao104/blog/647326 一、探讨 识别图形验证可以说是做爬虫的必修课,涉及到计算机图形学,机器学习,机器视觉,人工智能等等高深领域...在破解验证中需要用到的知识一般是 像素,线,面等基本2维图形元素的处理和色差分析。...三、一般思路 验证识别的一般思路为: 1、图片降噪 2、图片切割 3、图像文本输出 3.1 图片降噪 所谓降噪就是把不需要的信息通通去除,比如背景,干扰线,干扰像素等等,只剩下需要识别的文字,让图片变成...3.2 图片切割 识别验证的重点和难点就在于能否成功分割字符,对于颜色相同又完全粘连的字符,比如google的验证,目前是没法做到5%以上的识别率的。...不过google的验证基本上人类也只有30%的识别率。本文使用的验证例子比较容易识别

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VIN识别OCR识别软件特点

什么叫VIN?     VIN又叫车架号也叫车辆识别代码,是制造厂为了识别而给一辆车指定的一组编号。由于VIN的数字和英文字母是不断切换,共有十七个数字及字母组成的编码。...现在,通过自主研发的OCR技术,研发出VIN识别OCR识别技术颠覆了手工录入VIN信息的传统方式,解决了录入中容易出现问题的痛点,VIN识别OCR识别技术是采用视频流识别的形式,只需用手机扫一扫,...车架号VIN识别OCR识别技术是基于移动端(Android、iOS)操作系统开发的快速输入技术,通过手机摄像头可以快速读取汽车VIN的编号。...VIN识别OCR识别软件特点如下: 1、秒速识别车架号,彻底解决手工输入痛点 2、视频预览识别VIN 3、适应性强,白天晚上均可准确识别车架号 VIN识别OCR识别技术参数: (1)支持平台:Android2.3...,识别时保持手机对焦清晰; 2、避免强光,如反光可换个角度识别; 3、识别时,软件识别区对准完整的VIN部位; 4、如在夜间识别,光线比较暗的情况下,可打开闪光灯进行VIN识别

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Python验证识别

原网址: https://www.cnblogs.com/qqandfqr/p/7866650.html 大致介绍   在python爬虫爬取某些网站的验证的时候可能会遇到验证识别的问题,现在的验证大多分为四类...:     1、计算验证    2、滑块验证     3、识图验证     4、语音验证   这篇博客主要写的就是识图验证识别的是简单的验证,要想让识别率更高,识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库...识别验证通常是这几个步骤:     1、灰度处理     2、二值化     3、去除边框(如果有的话)     4、降噪     5、切割字符或者倾斜度矫正     6、训练字体库     7、识别...其实到了这一步,这些字符就可以识别了,没必要进行字符切割了,现在这三种类型的验证识别率已经达到50%以上了 字符切割 字符切割通常用于验证中有粘连的字符,粘连的字符不好识别,所以我们需要将粘连的字符切割为单个的字符...识别   识别用的是typesseract库,主要识别一行字符和单个字符时的参数设置,识别中英文的参数设置,代码很简单就一行,我这里大多是filter文件的操作 代码: # 识别验证 cutting_img_num

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验证识别思想

程序完成以后,我们将特征记录下来。在后面我们制作验证识别器的时候需要使用。...(未完待续 下一章,使用特征制作验证识别器) 上 一章我们说了特征及特征的提取,现在我们所需要的就是通过特征来实现验证识别,其实聪明的朋友已经猜到了,这个验证识别到了这里就很明白 了,...没什么特别的就是将第每个色块提到的特征进行对比,识别过程就是一个对比的过程。...首先我们要做就是先将特征做做成一个字符串数组,在上面已经给出了,这里就不重复给出了,接着我们需要的就是载入图片,这里所载入的图片是需要识别的验 证的图片。...做好读取图片中的特征以后就是对我们图片中的特征进行对比,首先是字符串的长度对比,当字符串的长度不相等的时候就不用判断了,因为这是不可能正确的,跳过,不能识别。-_-!!!

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验证识别

概要:在爬虫中我们时常会碰见登录时候需要识别验证的问题, 当然,验证有很多,本篇文章只说最普通的图片验证。 1、首先需要下载OCR OCR,光学字符识别,作用是通过扫描图片,将其转换为文本。...3、识别 3.1、首先随便去网站找几个验证 3.2、识别测试 ? open()方法打开图片 show()方法弹出图片 image_to_text()将图片中的字符提取出来。 结果: ?...3.3、处理验证 一、灰度化处理 ? 用convert()传入L进行灰度化处理 二、二值化处理 在此之前需要了解像素值,用0-255表示,0表示的是黑,255表示的白。 ?...这个验证识别的效率比较低,我们不追求100%的成功,我们需要了解的这个思路。 有兴趣的可以自己训练自己的字体库,来提高我们的识别效率。 5、完。

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