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超市零售业困局凸显,硬科技或成起死回生关键

在电商等多种因素的强力冲击下,超市、百货等零售实体店遭到了极大的打击。以超市为例,据相关数据不完全统计,截至2016年12月14日,沃尔玛、卜蜂莲花等大型超市共关闭94家门店,或转战电商平台,或向小型便利店转型,一时间,大型超市的发展前景陷入了困局。 如今,随着人工智能等前沿技术的发展,多个行业都得到了相应的帮助,像医疗、出行和办公等等,而在超市领域,人工智能的应用还不是很多。不过,在超市零售业,人们的消费依旧是其业务盈利的最大点,因而如何吸引、挽留顾客就是一个问题。对此,从顾客的痛点出发,人工智能等硬科技

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    「深度」马云推出淘咖啡,刘强东忙着憋大招:无人超市是真有料还是在玩模式?

    我们组织了一场线上虚拟圆桌会,邀请了业内8位知名专家、学者和企业CEO,一起来对此进行深入探讨。 最近一段时间以来,“无人超市”正在以迅雷不及掩耳盗铃之势席卷整个互联网和投资圈,甚至都引发了无数吃瓜群众的围观。 无人超市会是一个新的风口吗?它对新零售业带来了哪些影响?它的未来在哪里?带着这些疑问,我们组织了一场线上虚拟圆桌会,邀请了业内8位知名专家/学者和企业CEO,一起来对此进行深入探讨。 在开始思维碰撞之前,让我们先来看一组事件和数据: 2016年12月份,深兰科技创始人陈海波用时24天完成天使轮融资;

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    大数据揭秘无人超市:是真风口,还是伪需求?

    人力、租金成本的上升和互联网电商流量红利的消逝,传统零售业转型迫在眉睫。而移动支付、人工智能、人脸识别技术、大数据技术等的快速发展和普及,为零售创新带来更多可能。 无人超市的运作原理 “无人超市综合利用了人工智能、图像识别技术、射频感应扫描技术、大数据、云计算、计算机软件等技术,把支付系统集成到门禁系统,把货物软件与支付系统捆绑,如微信、支付宝,进行支付,利用监控系统和人脸系统来保证购物安全,货架区则是用视频信息捕捉来优化运营,帮助结算。利用信用系统约束人们的购买行为,进行商业化运营。” 用通俗的大白话解释

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    运用小数据逆袭,一家地区超市让沃尔玛甘拜下风

    大数据是基于网络的信息收集,在大数据时代,线上的交流与行动充满了伪装。上网的人都知道,技术的出现,让我们至少拥有两种人格。当我们匿名地徜徉网络时,我们就不再是我们了——不用真实的姓名,不用真实的面孔,不用真实的身份。 所以,光有大数据是不够的。大数据会告诉你趋势与未来,却无法告诉你客户的欲望与梦想。只有研究我们真实的生活、文化和国家,研究用户的手势、习惯、喜好、厌恶、犹豫、装饰……才能发现解决问题的关键,这些,就是我说的小数据。 洛斯超市是美国北卡罗莱纳州第五大城市的一家地区超市,坐落在距离市中心几英里的购

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    人脸识别、语音交互、VR技术,无人零售不止有这些!

    文/孟永辉 前有亚马逊的无人超市,后有淘宝造物节上的“淘咖啡”,无人零售已经开始越来越多地出现在我们的视野里。这似乎是一种潮流,因为相对于排队付款之外,这种拿起就走的无人零售模式似乎更加能够引起人们的注意和好感。无人零售与科技领域的结合与应用则让我们似乎找到了破解当下零售业发展难题的方式和方法。 那么,无人零售业真的能够解决当下零售业的发展难题吗?新科技真的能够成为破解当下零售业发展的灵丹妙药吗?这个还需要去验证,我们还不能妄下论断,但是有一点可以确认的是,无人零售业将会是未来零售业一个重要的发展方向,我

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    干货!大话EXT4文件系统完整版

    我们知道SSD是一场存储革命,设计和制造一个好的SSD固然重要,但如何正确使用以充分发挥SSD性能同样重要。SSD内在的并行性和先擦再写的特性决定了它不同于机械硬盘简单的LBA和存储块一一对应,要充分挖掘SSD的并行性,提升性能,延长寿命,缩短延迟,就必须在上层应用做出改动。很多SSD的使用大户都作出了这种尝试,从国外的Google,Microsoft,Facebook,到国内的Baidu,Alibaba等,本站就曾经介绍过百度的软件定义闪存,把对象存储和SSD内部结构统一起来使用。但对大部分企业来讲,这种结构还是太独特了,我们还是要关注通用的架构,首先来了解离硬盘最近的软件:文件系统。本系列文章将以Linux系统最常见的EXT4文件系统为例,从SSD爱好者的角度来揭开文件系统的庐山真面目。

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    基于Vue和SpringBoot的超市账单管理系统的设计和实现

    随着科技的进步,网络变得越来越便利和重要,很多的现代化公司也应用了自己开发的软件,来加快自身的发展,以便更快得跟上时代的潮流,占据市场竞争的优势。由于我国超市连锁行业的高速健康发展,其中的经营管理模式也随之变得愈加复杂,所以也就需要一套相应的软件来管理。经过翻阅和分析大量参考文献,我在后端技术上采用基于SpringBoot框架来快速搭建起项目的框架,SpringBoot集成了很多框架配置和应用模板,当需要什么框架和模板,直接开箱就能使用,并且SpringBoot的自动配置功能能帮助开发人员快速完成业务功能的实现,SpringBoot采用启动器来管理项目所需要的依赖,这样就能帮助程序员摆脱配置繁琐的苦恼。

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    使用python语言编写常见的文本分类算法

    自然语言处理中一个很常见的操作就是文本分类,比如一组新闻文本,通过分类模型,将新闻文本分为政治、体育、军事、娱乐、财经等等几大类。那么分类第一步就是文本向量化,前一篇博客讲了一些,本文可以说是前文的实践版本。本文主要介绍一些常见的文本分类模型,说是介绍,其实主要以代码和结果为主,并不会详细的介绍每个算法的思想、原理、推导过程等,那样的话,估计可以写一个7、8篇的系列了,另外我也发现很多博客都是理论为主,代码非常少,给人的感觉就是这件事我弄明白了,但具体如何干不知道,讲的似乎很难、很神秘,没有相应代码,让人望而生畏。所以本文还是偏工程一些,阅读本文的同学希望已经有了这些文本分类算法的理论基础。先说说我用的数据,约20万短文本,包含8个大类,分别为:餐饮、交通、购物、娱乐、居家等,每个大类约25000条数据,文本平均20个字左右,最短的文本仅有2个字。如下面所示:

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    [新星计划]大数据故事集__从超市收银来看网站系统的发展

    一家小超市,一个收银员,同时还兼着干点其他的事情,例如,打扫卫生、摆货。来买东西的人多起来了,排队很长,顾客受不了,于是增加了一个收银台,雇了一个收银员。忙的时候收银员根本没时间去打扫卫生,超市内有点脏,于是雇了一个专门打扫卫生的。随着顾客不断增加,超市也经过好几次装修,由以前的一层变成了两层,这个时候所做的事情就是不断增加收银台、收银员和打扫卫生的人。在超市运转的过程中,老板发现一个现象,有些收银台排很长的队,有些收银台排的人不多,了解后知道是因为收银台太多了,顾客根本看不到现在各个收银台的状况。对于这个现象,一 种简单的方法就是继续加收银台。但一方面,超市没地方可加收银台了,另一方面,作为老板,当然不需要雇太多的人,于是开始研究怎样让顾客了解到收银台的状况,简单地加了一个摄像头和一个大屏幕,在大屏幕上显示目前收银台的状况,这样基本解决了这个问题。排队长度差不多后,又出现了一个现象,就是有些收银台速 度明显比其他的慢,原因是排在这些收银台的顾客买的东西特别 多,于是又想了一招,就是设立专门的10件以下的通道,这样买 东西比较少的顾客就不用排太长的队了,这一招施展后,顾客的满意度明显提升,销售额也好了不少,后来就继续用这招应对团购状况、VIP 状况。在解决了上面的一些烦心事后,老板关注到了一个存在已久的现象,就是白天收银台很闲,晚上则很忙,于是从节省成本上考虑,决定实行部分员工只在晚上上班的机制,白天则关闭一些收银台,顾客仍然可以通过大屏幕看到哪些收银台是关闭的,避免走到没人的收银台去,实行这招后,成本大大降 低了。 这个生活中的例子及其解决的方法,其实和互联网网站发展过程中的一些技术是非常类似的,只是在技术层面用其他名词来 表达了而已,例如,有集群、分工、负载均衡、根据QoS分配资 源等。

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