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汽车行业也开始搞降价大促销活动了

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。...一场从新能源汽车开启，席卷燃油车的“降价潮”正在迅速袭来。多地发布政策礼包，意在精准拉动汽车消费，各个车企也开始降价，进入抢夺消费者的浪潮里。...这里我们可以通过python爬取汽车之家提供的数据，中国汽车销量，汽车销量查询，通过近几年汽车的销量数据来说明为什么今年汽车市场会出现大规模的降价。本篇重点介绍下python爬虫部分的内容。...项目实行步骤为： 1、确定需要爬取的界面图片 2、根据页面能提供的内容确定爬取数据需求，中国汽车分厂商每月销售量 4、根据数据前端结构，确定需求，编写爬虫代码，经过简单的分析，网站有反爬机制，所以这里我们可以通过

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618、双十一促销活动监控怎样做

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。

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vivo全球商城时光机 - 大型促销活动保障利器

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。...a方案需要优惠券系统作相关的适配改动，但线上真实资源无任何污染或占用；b方案无需作任何改动，但会侵占极少量真实资源，如果运营方觉得问题不大建议采用b方案，从项目角度成本最小。...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。...四、最后本文介绍的时光机相关能力主要应用在官网商城，但并不局限于电商场景，时光机模块在设计的时候就没有与某个具体业务耦合，因此对于其他一些业务场景也可以适用或者有一些借鉴意义。

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vivo全球商城时光机 - 大型促销活动保障利器

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？...a方案需要优惠券系统作相关的适配改动，但线上真实资源无任何污染或占用；b方案无需作任何改动，但会侵占极少量真实资源，如果运营方觉得问题不大建议采用b方案，从项目角度成本最小。...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。

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花钱办活动效果不明？零售企业应该这样量化促销活动成效

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。...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。...它从平均收益的视角，清晰呈现了活动费用/让利的回报效率。活动费用线下一般指卖场布置、舞台演出、户外广告、媒体投放、卖场外物品、活动抽奖及相关人员费用等，而线上一般流量费用占比较大。

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面试作业之浅析京东促销活动核心模型 - DDD

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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车型识别-汽车图片识别-车型图片识别-车型OCR-汽车识别

前言车型识别是识别图片中车辆的具体车型，可识别常见的3000+款车型（小汽车为主），输出车辆的品牌型号、颜色、年份、位置信息；支持返回对应识别结果的百度百科词条信息，包含词条名称、百科页面链接、百科图片链接...车型识别已深入到交通、商业、安防等多个领域，核心应用场景如下：智慧交通与安防监控特定车辆追踪与布控：在交通安防场景中，系统不仅识别车牌，还能综合识别车辆的24种外观属性（如是否有车顶架、车窗雨眉、副驾驶是否有人...智慧停车与园区管理无感支付与通行效率提升：在停车场出入口，采用“车牌+车型”双重识别机制，不仅能准确计费，还能有效防范套牌车逃费。结合车型识别，可将车辆通行效率大幅提升。...精细化车位管理：在大型停车场或园区，系统可根据识别出的车辆类型（如小汽车、巴士、卡车）及车身尺寸，智能分配停车位，优化车位周转率。..."baike_url": "xxx",//对应车型识别结果百度百科页面链接 "image_url": "xxx",//对应车型识别结果百科图片链接

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优质域名.tv等11个域名促销活动上新啦！

.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。....易于识别的域名看到.tv域名，人们很容易联想到“电视TV”，非常易于识别记忆。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...点击抵达【活动现场】 ---- #插播小广告一则# 腾讯企业邮唯一能用微信收发的企业邮箱秉承QQ邮箱15年安全运营经验，0元体验专业安全的企业邮箱服务点击传送门，免费开通企业邮 SMB 腾讯云中小企业产品中心

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活动促销必备｜双十一你守护 Ta，天御守护你

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...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 ?...天御能为你们做什么呢腾讯云天御防刷服务，在原有组合策略的基础上实现了新一代智能防刷引擎，依托腾讯海量黑产数据提供的行为样本，通过组合矩阵最大程度的识别羊毛党的对抗行为。...通过腾讯云合作伙伴的实际验证，天御防刷服务的恶意识别率高于96%。...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。

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从 7 天促销活动看国际化开发中的时区问题

从 7 天促销活动看国际化开发中的时区问题一个真实的问题案例某平台推出全球同步的 7 天体验包活动，却出现两个问题：法兰克福用户领取后，系统提前提示过期新加坡用户与中国用户同时领取，体验包失效时间不同步...前端怎么处理时间显示前端的核心任务是让用户看到熟悉的本地时间，关键步骤：拿到统一时间：后端返回 UTC 格式的活动时间（如2025-08-01T00:00:00Z）知道用户时区：根据用户选择的站点...基于 UTC 的时间逻辑判断所有时间规则校验（如权益有效期、活动参与时段等）均在服务器端使用 UTC 时间进行计算，完全摒弃前端传递的时间参数，避免用户篡改本地时间绕过规则，同时也不受冬令时和夏令时切换的影响...判定为异常请求并拒绝，此检测不受冬令时和夏令时影响；操作频率限制：基于 UTC 时间窗口对同一用户的高频操作（如重复领取权益）进行速率限制，防止通过修改时间实现刷取；审计日志记录：完整记录所有时间相关操作的

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腾讯会议专业版商业版高级账号促销活动规则概要

一、活动定位与核心亮点本活动为腾讯会议针对特定高级账号产品的限时促销，核心机制为“买赠”。...三、活动框架与规则详情活动基本参数活动时间：2025年2月15日0点至 2025年3月14日23:59。参与条件：仅限在上述时间内成功支付的指定产品新购订单。奖励结构与发放规则 1....活动期间，三类会员卡总名额各限量500个，先到先得。互斥规则：本活动不与其他任何低价、优惠活动同享。已通过其他渠道获得老客优惠券的专业版用户无法参与本活动。...奖励次数：单个用户或组织（以企业ID为准）在活动期间仅能获得1次奖励，不叠加。订单限制：参与活动的订单不支持退费/降配，否则腾讯会议有权收回已赠资源。...五、免责声明若用户存在作弊、虚假交易等违规行为，或因不可抗力、网络故障等导致活动异常，腾讯会议有权取消用户资格、不予发放奖励或调整、暂停、取消活动，并无需承担相关责任。

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继续继续，再整一个促销活动管理，文件导入导出都有了！

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。...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：促销活动模块活动相关的接口。 3.1 常规 CRUD 首先是常规的 CRUD。...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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活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估——方法模型篇（二）

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。

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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）

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、...{0, 0, 0, 0, 1, 0, 0} - Weekday_6 : {0, 0, 0, 0, 0, 1, 0} - Weekday_7 : {0, 0, 0, 0, 0, 0, 1} 优惠券相关的特征...用户线下不消费次数占线上线下总的不消费次数的比重 - 用户线下的优惠券核销次数占线上线下总的优惠券核销次数的比重 - 用户线下领取的记录数量占总的记录数量的比重 2.3 商家 - 领券行为特征商家相关的特征...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。

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从 ETC 到车险理赔：腾讯云汽车相关识别的双证录入链路

腾讯云汽车相关识别（Vehicle OCR）把这类环节统一压缩成"拍照—结构化返回"。...它是腾讯云文字识别下面面向汽车场景的子产品，提供驾驶证识别、行驶证识别、车牌识别、车辆 VIN 码识别以及配套的鉴伪能力，官方场景描述写得很直白：只需拍照即可快速上传本人证件信息，帮助车主快速完成身份认证...第一层用腾讯云驾驶证识别拿到准驾车型、初次领证日期、有效期限，比对平台的驾龄与准驾车型规则；第二层接腾讯云汽车相关识别配套的鉴伪能力，产品页明确写了针对行驶证、驾驶证、车牌进行 PS 篡改、AIGC 合成...腾讯云对汽车相关识别鲁棒性的描述是适应复杂背景、强光照、大侧角、模糊等实际应用中的异常情况。落到业务上，这句话对应的是户外取车、事故现场这类没法要求用户找白墙背景的场景。...腾讯云的驾驶证识别、行驶证识别和身份证识别同属卡证文字识别类别——对小体量的试点业务，ETC 网点单店或者区域性车险代理，每月 1000 次共享额度大概率覆盖验证期用量。

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关于汽车场景识别的接口

汽车场景识别的接口 image.png 目前有5个接口，想体验各个接口的能力，可以到这里来体验：体验地址：https://cloud.tencent.com/act/event/ocrdemo image.png...这五个接口代表这目前腾讯云赋予汽车行业的能力，关于这些能力的使用，你可能需要去熟悉理解这些证书的内容。

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语音识别的相关知识

主要分类根据识别的对象不同，语音识别任务大体可分为3类，即孤立词识别（isolated word recognition），关键词识别（或称关键词检出，keyword spotting）和连续语音识别...其中，孤立词识别的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机”、“关机”等；连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音，如一个句子或一段话；连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音，但它并不识别全部文字，而只是检测已知的若干关键词在何处出现...根据针对的发音人，可以把语音识别技术分为特定人语音识别和非特定人语音识别，前者只能识别一个或几个人的语音，而后者则可以被任何人使用。...显然，非特定人语音识别系统更符合实际需要，但它要比针对特定人的识别困难得多。另外，根据语音设备和通道，可以分为桌面（PC）语音识别、电话语音识别和嵌入式设备（手机、PDA等）语音识别。...5、上下文相关联判断识别人类聊天容易基于上下文做判断。机器目前很难做到。和自然语言识别的区别语音识别是自然语言识别的一个方向。

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免疫相关lncRNA的识别

和免疫相关的各种分析感觉都挺火的......免疫相关的lncRNA也很火。刚好咱们的粉丝群内也有群友问到了这个问题，所以我找了一些资料，分享给大家。...ImmReg获取免疫相关lncRNA 我在查找免疫相关lncRNA时发现了一个专门的网站：ImmReg: http://bio-bigdata.hrbmu.edu.cn/ImmReg/index.jsp...ImmReLnc识别免疫相关lncRNA 顺着这个方法我继续搜索，竟然又发现了一个类似的算法：ImmReLnc。...TilSig识别免疫相关lncRNA 继续找资料，很快就发现了还有一个识别免疫相关lncRNA的方法！...其他方法比较常见的是WGCNA识别免疫相关lncRNA，放到下一次再讲。其实还有很多简单的方法，比如直接粗暴的计算lncRNA和免疫相关mRNA的相关性，然后再做差异分析，取个交集就是了。

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车牌和车架号经不起“大概对”：腾讯云汽车相关识别与大模型对比实践

车牌、VIN 码、证件字段这类封闭规则文本，一个字符认错就是一次挂错账、一次配件错发，这类场景用腾讯云汽车相关识别这类专业 OCR 接口，在识别精度之外还能拿到置信度、告警码、结构化字段三层可校验信号；...腾讯云汽车相关识别覆盖驾驶证、行驶证、车牌识别与鉴伪，以及车辆 VIN 码识别，行驶证和驾驶证的总体识别准确率达 96% 以上，车牌识别、车辆 VIN 码的准确率达 98% 以上。...腾讯云汽车相关识别产品页对鲁棒性的描述是适应复杂背景、强光照、大侧角、模糊等异常情况，但钢印磨损属于物理信息缺失，任何识别方案都无能为力，工程上的出口是换拍行驶证——证面同样印着车辆识别代号。...三问都指向专业 OCR 的场景——固定字段、置信度与告警码、按次的透明计费，正是腾讯云汽车相关识别这套接口的形态。...网络货运、网约出行这类需要审核大量司机与车辆注册资料的行业，审核链路里还可以叠加腾讯云汽车相关识别配套的鉴伪检测（PS 篡改、AIGC 合成、屏幕翻拍），同样超出"读字"的范畴。

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人脸检测识别助力各种活动活动安全举办（附源代码）

2 背景作为许多人脸相关系统的基石，人脸检测一直吸引着长期的研究关注。它在以人为中心的重识别，人工分析中有广泛的应用。...例如，增强有噪声图像的平滑操作可能会破坏对检测至关重要的特征可识别性。这表明增强和检测组件之间的紧密集成，并指出了端到端“增强检测”解决方案。...计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架，我们这次改革不同点就是，我们要着重”研究“。...Sparse R-CNN：稀疏框架，端到端的目标检测（附源码）利用TRansformer进行端到端的目标检测及跟踪（附源代码）细粒度特征提取和定位用于目标检测（附论文下载）特别小的目标检测识别

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