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消费,一畅游

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    消费,一畅游

    ---- 腾讯文旅畅游产品方案 基于这样一个背景,腾讯文旅这边推出了畅游的一个产品的解决方案,也是来适应这个文理行业的一些新的变化,去发挥我们腾讯的C2B的一个优势,就是这么多年我们在嗯C端积累的这个用户...在我们的畅游这里的话,我们首先是会有一个C端的这样一个目的地的一个小程序来去连接用户,然后在B端这里的话,我们会提供一个统一的一个营销平台,然后去联动这个目的地的整个的一个产业生态,然后包括可能有景区以及他周边的一些景区...那么接下来我们在第二部分,会详细来介绍我们腾讯文旅畅游的产品方案,首先的话我们会看我们在C端面向用户来推出的我们的一个畅游的目的地小程序。...在这个目的地小程序里边的话我们是以很清亮的以微信小程序作为载体,然后以作为连接文旅的那种服务和营销流量的一个关键的一个抓手。...畅游小程序里边我们提供的五大核心的能力,首先第一点的话是实名认证,用户的话,他可以在线上实名购票线下使用实名入园,然后第二点的话是对于我们目的地的整个景区的,包括周边的一个商业生态的一个联动的一个推荐

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    教务系统验证识别 OpenCV

    教务系统验证识别 OpenCV 强教务系统验证验证码字符位置相对固定,比较好切割 找准切割位置,将其分为四部分,匹配自建库即可,识别率近乎100%,如果觉得不错,点个star吧 ?...https://github.com/WindrunnerMax/SWVerifyCode 提供Java、PHP、Python、JavaScript版本 首先使用代码切割验证,挑选出切割的比较好的验证...requests.get("http://xxxxxxxxxxxxxxxx/verifycode.servlet") # 注意有些教务加装了所谓云防护,没有请求头会拦截,导致获取不了验证图片...,报错可以打印req.content看看 img = cvt.run(req.content) cv2.imwrite("v.jpg",img) # 查看验证 #切割的位置..., 16], [7, 16], [7, 16]]) cutting_img_num,imgArr = cutting_img(img,im_position,1,1) # 识别验证

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    教务系统验证识别 Tensorflow CNN

    教务系统验证识别 Tensorflow CNN 一直都是使用API取得数据,但是API提供的数据较少,且为了防止API关闭,先把验证问题解决 使用Tensorflow训练模型,强教务系统的验证还是比较简单的...准备工作 首先需要手打,自动获取验证,并在powershell手动输入验证,注意目录中的文件夹需要手动建立 引入Convert是为了处理图片,二值化并降噪 手工打200多张验证,然后开始训练...设置的停止条件低一些,ACC到50%就停止训练 获取一定准确率的模型后再自动获取训练集,再训练,重复过程提高准确率 我重复上述过程三次,最后一次吃了个饭,得到了大约3000张图片的训练集 GetImg.py手动打...self.interference_line(img) # 对图片进行点降噪 img = self.interference_point(img) return img 训练 我们强的验证只有...text2vec(text): text_len = len(text) if text_len > MAX_CAPTCHA: raise ValueError('验证最长

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    工厂制造运营管理系统,诠释新型云MOM

    工厂诠释新型云MOM针对以上痛点,作为吉利工业互联网全球总部,广域铭岛依托吉利30余年深厚的汽车制造底蕴,构建全国首个打通汽车产业全场景、实现多链条融合发展的国家级双跨工业互联网平台——Geega...(际嘉)工业互联网平台,以数字化技术提取工艺知识,沉淀可规模化复用的机理模型,针对产业链供应链协同,打造了一套供应链协同总体解决方案--MOMaster摩造管理大师。...MOMaster摩造管理大师聚焦装备制造、零部件加工组件等离散行业,打造贯通上下游,覆盖计划、生产、质量、仓储物流、直采、交车等供应链业务执行和协同环节 ,包含摩工厂和摩供应链协同SaaS平台等轻量化服务平台...其中,摩工厂是针对性解决制造业生产运营层面的协同与管理问题,主要定位于离散制造的MOM平台,融合工业4.0、精益制造、柔性生产等先进制造理念,通过协调管理企业的人员、设备、物料等资源,为企业提供包括知识引擎...有效助力离散制造业数字化转型据悉,摩工厂当前已取得实际应用效果,成功帮助浙江一家制造企业实现了数字化工厂精益管理的转变。

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