服饰零售企业向工厂、批发商、品牌商订货的时候,每个款式必须要具体到尺码。和我们自己买衣服一样,零售商批量下单也讲究尺码合适。
齐码,即尺码齐全。齐码率,即店铺有多少商品是尺码齐全的。这个指标对于零售业店铺有重大意义。
服饰店铺商品是否尺码齐全直接影响成交率,进而影响业绩。前期我们讲过如何计算商品齐码、断码,一般情况下,商品管理人员更关心主流的核心尺码(比如服装中的M、L)是否有存货。
好多人问我,你们做的服装管理软件能干啥?我说提升管理,降低库存积压。可以解决库存问题?一个软件可以解决库存问题?所有的人都表示怀疑,包括我自己的老婆也不明白其中的原因。写这篇文章,就是深入刨析一下库存产生的原因,为啥信息化可以解决这个问题。
今日来总结一下,电商系统中涉及到商品时必然会遇到的几个概念,SPU、SKU、单品等。彻底搞懂和明白了这几个概念对我们设计商品表是十分必要的前提条件。
今天继续讲解跨境电商ERP中的自动化,这篇主要讲解平台商品和本地单品如何绑定,从而实现对本地单品库存的管理。
时尚领域极为重视与客户的接触,也极其主观,谁也不曾想到,有朝一日,计算机会成为客户的私人造型师,并预测时尚趋势。然而,网络造型师服务Stitch Fix就把这变成了现实。 客户注册StichFix之后,就可以收到度身定制的服装包裹,其中是私人造型师依据一份数字调查,对客户的时装喜好加以辨析之后,为他们挑选出来的衣物。实际上,在进入造型师手中之前,Stitch Fix的订单(名曰一个“Fix”)会由5-10个造型算法预先处理。系统再使用算法,根据风格类型,将订单匹配给相应的人类造型师,再用另外的算法,将其分配
反常积分又叫广义积分,是对普通定积分的推广,指含有无穷上限/下限,或者被积函数含有瑕点的积分,前者称为无穷限广义积分,后者称为瑕积分(又称无界函数的反常积分)。
大家都知道,北美最大的电商平台是亚马逊,要问谁是北美电商界的老二呢?也许有些人会说是eBay,而事实上,Shopify在去年已经悄然坐上了北美电商“第二把交椅”。
自从 2022 年开始,以 Stable Diffusion、ChatGPT 为代表的生成式 AI 席卷了整个 AI 社区,AI 大模型也走进了公众的视野。
说起恶意 URL 请求(Malicious URL request)可能很多老站长们应该都知道,URL 恶意请求对于网站来说是很正常的一种“黑客行为”,大家都知道搜索引擎有“蜘蛛爬虫”(bot),那么反之黑客也有自己的“漏洞蜘蛛爬虫”。简单点说就是一个可以在网络上运行并且不断的“遍历”发现的网站上的程序漏洞并记录反馈给指定的服务器什么的,需要的时候就可以针对网站漏洞进行攻击或者什么的(攻击只是一个统称,把被攻击网站做“肉鸡”用来攻击别人,盗取网站重要资料,木马植入等等算是一种攻击行为)。
Shopify 致力于让大多数商家都需要的功能变得简单易用,并通过接口在 Shopify 平台上执行查询、扩展和更改,进而为商家提供更多可能。借助这些接口,我们丰富的合作伙伴生态系统可以解决诸多问题。这一生态系统主要借助“App”(一个独立托管的 Web 服务)来运作。该 App 通过网络与 Shopify 进行通信。尽管这种模式很强大,但会带来一系列技术问题。我们的合作伙伴需要打造能够随 Shopify 规模扩展的 Web 服务,这让一些本就资源有限的合作伙伴越发捉襟见肘。即便合作伙伴有无限的资源,在与 Shopify 通信时产生的网络延迟也足以让我们的 App 在对时效性要求很高的用例中败下阵来。
苹果手游代充最早可以追溯到2012年前后,到现在已经经历了多次发展,从最开始的外币汇率差,退款,36漏洞,再到现在黑卡,盗刷信用卡,甚至出现了专门的库存系统。据圈内人士透露,许多人靠这个赚了成百上千万,然而游戏厂商却损失惨重,苹果一直也没彻底打击掉这些乱象。本文从目前最新的库存系统说起,深度揭秘整个产业链。 一、 一切罪恶的源泉——苹果内购机制 代充行业之所以可以持续这么久,根本原因就是苹果内购机制的问题,要是做到支付宝一样就没问题了。所以内购机制一日不改,代充就不会消失,但是苹果爸爸会改吗?可能性很小,其
“极限”是数学中的分支——微积分的基础概念,广义的“极限”是指“无限靠近而永远不能到达”的意思。数学中的“极限”指:某一个函数中的某一个变量,此变量在变大(或者变小)的永远变化的过程中,逐渐向某一个确定的数值A不断地逼近而“永远不能够重合到A”(“永远不能够等于A,但是取等于A‘已经足够取得高精度计算结果)的过程中,此变量的变化,被人为规定为“永远靠近而不停止”、其有一个“不断地极为靠近A点的趋势”。极限是一种“变化状态”的描述。此变量永远趋近的值A叫做“极限值”(当然也可以用其他符号表示)。
据中商产业研究院发布的《2020年中国跨境电商行业市场前景及投资研究报告》显示,2020年中国跨境电商的交易规模达到了2800亿元。随着国家和地方政策的支持与推进,跨境电商的交易规模会越来越大。 据艾瑞网预测, 2022年中国跨境出口B2C电商的市场规模可达7479亿元。 跨境电商发展到今天,跨境电商平台不再一家独大,以Shopify独立站为代表的独立站卖家越来越多。 2019年,全球电商的成交总额(Gross Merchandise Volume,GMV)大概为3.5万亿美元。同年,Shopify独立站的
在微服务的架构中有这样一个词,叫Chaos Monkey。翻译过来就是捣乱的猴子。这个概念最早是被在Taleb的书中提到。Antifragile。抵抗力里边的Random House。 如果说脆弱性在计算机世界指的是当受到高并发等其他压力后系统就会变得越来越脆弱甚至崩溃。这里说的这个脆弱性就是fragility这个单词。那么这个脆弱性的反义词是什么呢? 相信很多人会回答说那就是当受到压力时系统依然不脆弱。相信这是我们很多人的第一反应。 然而上面说到的那位Taleb先生却提出了一种全新的观点,就是脆弱性也就
如上图是我们常见的商超或者便利店中看到的货架形式.如图中的各式各样的瓷碗,不同颜色,不同大小一一陈列,每个商品都直接与用户建立连接.大小,颜色,种类的信息这样直接展示给用户.
这段时间写了一堆源码解析,这篇文章想换换口味,跟大家分享一个我工作中遇到的案例。毕竟作为一个打工人,上班除了摸鱼看源码外,砖还是要搬的。本文会分享一个使用恰当的数据结构来进行性能优化,从而大幅提高响应速度的故事,提高有几百倍那么多。
简单说就是两个表的两两组合,产生不重复的记录集,如A表有10行,B表有20行,两两组合出来的结果为200行,A表的第1行与B表关联,产生20条记录,A表总共10行数据,所以总共产生了20*10=200行数据。
新零售和新制造这个两个概念炒得特别火热,很多电商也开启电商工厂计划,声称为制造企业赋能,改造提升制造企业的生产模式,买手制+ODM模式变得非常普及,典型的代表就是网易的严选和考拉工厂店,但2019年严选大幅裁员,同样也是被高起的库存压垮。下面是网上一篇文章”电商工厂狂热背后的断层”。
将时域信号转换为频域信号时,涉及到幅度和能量的变化,目前大部分开源库在正变换和反变换时会忽略常数,因此当我们想将频域和时域信号归一化到统一尺度时(方便设置阈值),需要做归一化操作。
人对图像的感知能力很强,所以图文很多,但是我们的认知却更多的用文字去传达;所以我们常常苦恼:
在CVPR 2020上,为了更好的解决物体检测中的尺度问题,商汤EIG算法中台团队重新设计了经典的单阶段检测器的FPN【1】以及HEAD结构,通过构造更具等变性的特征金子塔,以提高检测器应对尺度变化的鲁棒性,可以使单阶段检测器在coco上提升~4mAP,完整代码已开源。
上图中是App设计中底部导航栏,开发希望每一个图标都能显示成相同大小,为此设计师往往需要费很大的精力去调整切图。摹客新增自定切图尺寸功能可以帮助你快速完成此类工作。接下来就给大家介绍一下摹客的新功能 —— 如何利用摹客 PS 插件快速实现自定切图尺寸~
这几天看到一则新闻,广州警方和迪拜警方联手打掉一个LV的造假团伙,这个团伙造假的工厂距离我家不远,就在白云区钟落潭,售假渠道除了国内电商平台之外,还远销购物圣地迪拜。迪拜警方在当地查货假LV、假CK等
1月18日,京东集团宣布与全球顶尖的互联网基础设施提供商Shopify达成战略合作,成为Shopify首个中国战略合作伙伴。
2017年是一个互联网安全的大年。在这一年里互联网安全被连续爆出问题,先是A.P.穆勒-马士基集团(A.P. Moeller-Maersk A/S)遭到网络袭击,迫使这家丹麦集团在一段时间内关闭了全球航运和终端业务,给公司造成约3亿美元的损失。 而后优步也遭到黑客攻陷并勒索;再是美国三大公司西门子,天宝,穆迪被三名黑客窃取商业机密;克拉克森航运经济公司(Clarkson PLC)也遭到黑客攻击并丢失数据被勒索。 互联网安全被全球各大国家作为了未来“防火墙”。荷兰启动了一项法律,把黑客组织起来,攻击自己的银行
CVPR2015 PAMI 2016 Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation Code: https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org
来源:脑极体 ---- 每个中国科技公司心里,都有一个遥远的坐标系。 随着ToB成了一门热火朝天的好生意, 来自加拿大的shopify也频繁出现在中文互联网世界里,成为大多数为小微零售商提供解决方案的SaaS企业“对标”的对象。它的成功也确实令人艳羡,加拿大历史上首个估值达到 10 亿美元的互联网公司,创下了最高的融资纪录,股价两年涨了6倍,目前市值约为150亿美元。 反观它的中国门徒,无论是已经上市的有赞,还是发力较猛的微店、商派、管易等,看似百花齐放,但都没办法讲出海外前辈那样的增长故事,未免
描述:密码是一种用来混淆的技术,它希望将正常的(可识别的)信息转变为无法识别的信息。当然,对一小部分人来说,这种无法识别的信息是可以再加工并恢复的。密码在中文里是“口令”(password)的通称。登录网站、电子邮箱和银行取款时输入的“密码”其实严格来讲应该仅被称作“口令”,因为它不是本来意义上的“加密代码”,但是也可以称为秘密的号码。主要限定于个别人理解(如一则电文)的符号系统,如密码电报、密码式打字机。
估算是对交付计划产品所需的成本、进度、投入或者技能进行的预测。对项目的可行性、商业案例的投资回报进行评估非常有必要。
GAN似乎离不开大量的训练数据量。之前在知乎回答过一个问题,关于用GAN做数据增强的个人鄙见:
去年在公众号,给大家分享过一篇关于最新版 PyCharm的激活教程,或者说是JetBrains家族系列产品的破解方案:jetbrains-agent,那段时间,免费的,让大家用的不亦乐乎,无奈,这个方案已经夭折了。如此同时,网络上层出不穷的各种版本激活码,活不长久,很快就都失效了。
首先,搞清楚商品与单品的区别。例如,iphone是一个单品,但是在淘宝上当很多商家同时出售这个产品的时候,iphone就是一个商品了。
Remix 是一款崛起中的 JavaScript 框架,正在与 Next.js 展开竞争,但其起源竟可追溯到 10 年前。我们与 Remix CEO Michael Jackson 进行了交谈。
在《【嵌入式秘术】手把手教你如何劫持RTOS(上)》中,我们做了简单的热身——介绍了一种在你拥有某一个库的源代码或者.lib文件时,如何劫持“针对库中已有函数调用”的方法,并以SysTick_Handler为例,手把手的介绍了具体步骤。虽然是付费阅读,但还没有看过的小伙伴也不用担心,本文的内容并不依赖前文所介绍的知识。事实上,前文介绍的方法存在以下的局限性:
做数据分析和做科普是类似的,科普的意义在于将晦涩难懂的科学知识,以让大众更易接受和理解的方式呈现。而数据分析中的数据可视化做的正是如此关键中的关键,即是将数据的特点以一种显而易见的形式进行呈现。但也不必说的那么高级,我们可以说数据可视化就是“画图”。
去年在公众号,给大家分享过一篇关于最新版 PyCharm的激活教程:最新版PyCharm激活教程!有效期至2089年!,或者说是JetBrains家族系列产品的破解方案:jetbrains-agent,那段时间,免费的,让大家用的不亦乐乎,无奈,这个方案已经夭折了。如此同时,网络上层出不穷的各种版本激活码,活不长久,很快就都失效了。
你是不是经常吐槽一些不友好的验证码? 好像在情人节刚过完就发下图不是特别合适 O(∩_∩)O 或者你是否被你的用户 吐槽那些体验不好被玩坏的验证码? 看了这些吐槽,你可能也看出,验证码的设计已经违背
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 量子位 授权 微软的Swin Transformer去年横空出世,一举突破了Transformer做视觉任务复杂度过高的问题。 这种把Transformer“卷积网络”化的做法,也成为当前ViT研究领域的热门方向。 但现在,何恺明团队的最新论文提出了不同的观点: 在目标检测任务上,像Swin Transformer那样的复杂操作可能是没有必要的。 只用普通ViT做骨干网络,一样能在目标检测任务上拿下高分。 不对ViT引入分层设计 ViT可以说是打开了
之前的深度卷积神经网络(CNNs)都需要输入的图像尺寸固定(比如224×224)。这种人为的需要导致面对任意尺寸和比例的图像或子图像时降低识别的精度。为什么会降低精度呢?由于输入的图像大小固定,即数据维度固定,但是现实样本中往往很多样本是大小不一的,为了产生固定输入大小的样本,有两种主要的预处理措施:
作为一个在互联网公司面一次拿一次 Offer 的面霸,打败了无数竞争对手,每次都只能看到无数落寞的身影失望地离开,略感愧疚。
来源 / ToB行业头条 (ID:wwwqifu) 作者 / 海阳
讲到的新闻爬虫,是基本不受目标服务器限制的爬虫,技术上的挑战主要在抓取任务的管理、分配,并发的使用,提高效率等方面。而实际中,不同抓取目标的爬虫会遇到很多阻碍,这个阻碍就是登录。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 新智元 授权 【导读】人脸识别技术最近又有新的破解方式!一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片,轻松攻破两个约会软件,最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸,还绕开了人脸识别系统! 最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文,虽说是斯坦福CS236G的课程作业,不过论文中提出了一个非常有趣的思路,用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标人脸,看看人脸识别系统能否正确验证。 因为人脸的关键特征信
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】人脸识别技术最近又有新的破解方式!一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片,轻松攻破两个约会软件,最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸,还绕开了人脸识别系统! 最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文,虽说是斯坦福CS236G的课程作业,不过论文中提出了一个非常有趣的思路,用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标人脸,看看人脸识别系统能否正确验证。 因为人脸的关键特征信息都保留了下来,所以论文的结果
这就是所谓的「机器学习」,让机器自己去“学习”。我们今天要做的这个分类任务,是一个“监督学习”的过程。
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