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。
当然，姓名排序之后再查重更清楚！ ---- COUNTIF 函数语法具有下列参数： range 必需。要对其进行计数的一个或多个单元格，其中包括数字或名称、数组或包含数字的引用。
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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。
} //结束循环 break; } } } //imgs_equals存放结果的数组 新数组 //imgs用于插重的数组
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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为了让各位更顺利的完成论文，小编找了几个比较靠谱的英文论文查重网站。 大家有需要的可以尝试一下！ ?
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。
此时我想修复她的右眼，可以使用《『SD』局部重绘》提到的局部重绘功能。 在文生图的结果区域里点击红框选中的按钮，就可以将文生图的结果一键发送到图生图的局部重绘面板。...然后在局部重绘面板用画笔涂抹一下人物的右眼。 蒙版模式选择“重绘蒙版内容”，蒙版区域内容处理选择“原版” 然后点击生成，眼睛就修复好了。 如果一次出图效果不满意就多试几次。
基于词向量的文本查重 import gensim import numpy as np import jieba from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, LabeledSentence
今天给大家带来很多小伙伴问过的论文查重软件以及自动修改软件，希望大家都可以顺利的过过过。。。 附上一份以前某选修课的查重结果? ? ?...• 在微信公众号：小白课代表 后台回复『068』或『查重』获取下载链接。
显然，这种方法能够做到更加精确的查重效果，但要求更多的时间和资源。 在上一篇文章中，我们已经演示了如何构建一个简单的视频粒度视频去重系统。 在下面的例子中，我们将实现片段粒度的视频重复检测。...我们会使用 Towhee[1] 和 Milvus[2] 搭建片段粒度的视频查重系统：Towhee 是一个能对非结构化数据一键提取 embedding 的工具；Milvus 是业内领先的向量数据库，可用于向量存储和检索...create_milvus_collection('video_deduplication', 256) #03 重复视频检测 接下来，我们将展示如何使用 Milvus 和 Towhee 构建我们的细粒度视频去重系统...segment_scores']( "'query_url', 'ref_url', 'predict_segments', 'segment_scores'") .show(limit=50) ) 视频查重流程返回结果...#04 总结 对于常见的视频搬运查重，这一套方案就足已解决，当然具体的场景或许还需要调整一些参数。
REG逐步有效地生成与各种曝光设置相对应的中间图像，然后由MED融合这些伪曝光，以检测不同照明条件下的人脸。所提出的方法名为REGDet，是第一个用于弱光人脸检测的“增强检测”框架。...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。...尽管近十年取得了巨大的进展，但人脸检测仍然具有挑战性，尤其是在恶劣光照条件下的图像。在弱光条件下捕获的图像通常会使其亮度降低，强度对比度被压缩，从而混淆了特征提取，损害了人脸检测的性能。...为了对不利光照条件下的人脸检测算法进行系统评估，最近构建了一个具有挑战性的基准-DARK FACE，它显示了最先进的人脸检测器有明显的性能下降。...DARK FACE数据集上的人脸探测器的显著性能退化清楚地表明，在弱光条件下检测人脸仍然极具挑战性，这是本此分享的主要重点。
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...return request({ url: '/tienchin/activity/' + activityIds, method: 'delete' }) } 这个基本上就是我们活动增删改查的所有信息了...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
导语前两天看到一篇文章，说“我的论文被卖了”，目前论文查重服务水太深，并且已经形成了一定规模的产业，暗渠密布，各种骗局和信息安全问题层出不穷！...我找了两个还算权威的论文查重网站“调查”了一番，发现他们真的有信息泄露漏洞，以下就是我挖掘的整个过程。...声明：本篇文章的目的在于让大家认清网站论文查重存在的潜在危险，不要试图破解本文技术或者利用笔者发布的其他文章中的技术擅自破坏别人的网站，否则出了问题自己负责。...同时为了不对文章中涉及的网站构成影响，我不会公布网站，至于他们的漏洞我也提交到了应急响应中心，他们很快便会解决的，所以大家放心 如果大家对自己的查重报告不放心可以到官方平台检测一下 漏洞挖掘过程 首先是信息搜集
目前大部分论文查重系统只能检查论文文字，不能检查图片。因此，论文图片查重已然成为了学术论文原创性检测的重要部分。 本项目主要针对论文图像进行查重。算法是整个查重系统中的核心。...进行查重任务时，需要先将图像转化为特征向量，接着再使用 Milvus 进行向量检索，得到疑似图片。将查重图片和疑似图片根据图像配准算法进行对比，最终得到对比结果。 系统概要 ?...查找图片生成查重报告：用户上传图像数据，服务端得到特征向量后会在 Milvus 中进行搜索并返回 top-k 个疑似图像。查重系统对得到的图像进行图像配准，最终生成查重报告。 基本步骤 1....具体而言，在用户查重任务中，用户上传查重图像，图像被转化为特征向量。用户在 Milvus 中对向量进行检索，检索时 Milvus 使用余弦距离进行计算并返回 top-k 个结果。...总结 本项目通过结合深度学习与 Milvus 搭建图像查重系统。Milvus 向量检索引擎，根据用户上传图像的特征向量构建向量库，并通过近实时搜索功能精确而迅速地返还搜索结果。
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