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一、框架结构 前文对优惠券模板规则进行了总结，优惠券规则主要可分为：优惠规则、有效期和余量控制。...满减券 优惠金额和限额要求为固定数值的优惠券，属于最常见的优惠券类型。 规则结构为：满x元减y元，例如满100元减20元；其中，x为满额限制，可为0；y为抵扣金额。...满额限制为0时即为无满额要求的优惠券，通常称为立减券或无门槛优惠券。 2. 折扣券 优惠金额为折扣模式的优惠券。...指定商品 指定商品模式，优惠券模板和特定商品建立关联。仅指定的多个商品可使用优惠券。例如上文提到的酒仙网合作类优惠券，仅特定商品可用。 2....七、小结 优惠券模板作为优惠券系统的基础和核心模块，本文仅从业务附属型自营商城角度来梳理优惠券模板的基础框架。
在整个APP开发产品发展的整个周期中，运营活动必不可少，而发放优惠券已成为运营活动的一种基本形式，而关于优惠券设计的整体流程尤为重要。接下来，分享一下自己的经验，希望对大家有帮助，感谢支持！...整体架构分析： 一、确认优惠券的类型 首先我们要区分优惠券和代金券： 优惠券 给持券人的某种特殊权利的优待券，可以折抵商品价值，给消费者带来了优惠。...而我们常见的优惠券类型有：体验券、礼品券、折扣券、特价券、换购券等，我们要根据运营活动选择合适的优惠券类型。 在确认优惠券类型的同时，一定要注意区别每一类优惠券的形式及使用条件。...三、确认优惠券使用范围 其实使用范围一般在优惠券的使用条件中有所呈现，但使用范围更多的是阐释此优惠券是全场通用还是限制品类？是只能在某个店铺使用还是该品牌下的所有店铺都可以用？...当然我们也见过“可跨店铺”优惠券，跨店铺使用首先要满足“满减梯度”，如买100减50，，买家在跨店满减活动页面上购买商品，达到满减金额即可享受跨店满减优惠。
03 《Python数据分析与数据化运营（第2版）》 推荐语：这是一本将数据分析技术与数据使用场景深度结合的著作，从实战角度讲解了如何利用Python进行数据分析和数据化运营。...、机器学习模型3个维度展开，详细讲解了信用风险量化相关的数据分析与建模手段，并提供大量的应用实例。...07 《Python3智能数据分析快速入门》 推荐语：本书系统讲解Python3智能数据分析必备知识，配有大量示例代码、数据和教学资源。本书版权已输出至英国Taylor&Francis。...09 《Python文本分析》 推荐语：本书遵循结构化和综合性的方法，介绍了文本和语言语法、结构和语义的基础概念和高级概念。从自然语言和Python的基础开始，进而学习先进的分析理念和机器学习概念。...全面提供了自然语言处理（NLP）和文本分析的主要概念和技术。
就像上面这样 定位加密的方法 方法一：XHR 断点然后分析就完事了 可以直接找到处理请求和返回值的地方，之后在请求的地方单步调试就可以了 ?...方法二：之前分析过不少的网站就是这样的加密形式，其实可以使用 hook 脚本直接找到，也可以像我这样搜索JSON.parse() ? 按照上面的方法，可以找到下面这样的代码 ?...可以看到密文的确实在这里进行解密的 加密分析 接下来就是老套路，把解密代码逐个扣取出来就完事了 就像我这样，先把主要的解密逻辑扣取出来，然后直接实例化运行 ?
图像的二值化 在先前的文章二值图像分析:案例实战(文本分离+硬币计数)中已经介绍过，什么是图像的二值化以及二值化的作用。 这次，我们借助cv4j来实现简单的基于内容的图像分析。...轮廓分析(Contour Analysis) 轮廓(Contours)，指的是有相同颜色或者密度，连接所有连续点的一条曲线。检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有用。...轮廓分析一.jpeg 第三步，进行轮廓分析。...矩是描述图像特征的算子，主要应用于图像检索和识别 、图像匹配 、图像重建 、数字压缩 、数字水印及运动图像序列分析等。 一阶矩和零阶矩用来计算某个形状的重心。 ?...该系列先前的文章： 基于边缘保留滤波实现人脸磨皮的算法 二值图像分析:案例实战(文本分离+硬币计数) Java实现高斯模糊和图像的空间卷积 Java实现图片滤镜的高级玩法 Java实现图片的滤镜效果
商户发的优惠券只能用于商户自身的商品，平台发的优惠券适用的范围就非常广了。...优惠券基本属性 优惠秋的类型：立减券，满减券，折扣券等 优惠券基本描述：比如活动名称等 优惠券发行方： 优惠券的发行方式： 优惠券的有效期：一般有两种，固定起止时间的有效期，领取后一定时间内过期 优惠券面额...： 优惠券的满减条件： 优惠券的发行量： 领券 领取限制 谁能领：一张优惠券是所有用户都可以领取还是只能指定的用户可领取 领取上限：一个优惠券最多能领取多少张？...流程交互 那么对于一个优惠券系统，一般的流程交互如下： image.png 需要解决的问题 那么对于一个优惠券系统，需要解决的问题主要有两点 安全性： 优惠券超： 高并发的情况下优惠券领取的数量超过了发行量...通过我们对业务的分析，我们对一般的规则进行了分类，可能存在的规则主要是两类 1， 计算比较类，如 商品价格是否满足满减条件, 商品是否在优惠券的商品使用列表里面等等，这些都可以抽象成
细粒度图像分析任务相对通用图像（General/Generic Images）任务的区别和难点在于其图像所属类别的粒度更为精细。...细粒度图像分类的挑战 由于分类的粒度很小，细粒度图像分类非常困难，在某些类别上甚至专家都难以区分。...将不同的部位图像进行弯曲，并且使用不同的DCNN（AlexNet）提取其特征。最后拼接各个部位及整张图像的特征训练分类器。 最终，还是将不同级别特征级联作为整张图像的表示。...使用FCN得到conv5中M个关键点的位置之后，将定位结果输入到分类网络，使用两级架构分析图像物体级及部件级的特征。 部件级网络首先通过共享层提取特征，之后分别计算关键点周围的部件特征。...四、高阶特征编码 双线性汇合(bilinear pooling)在细粒度图像分析及其他领域的进展综述 【AAAI2020系列解读 01】新角度看双线性池化，冗余、突发性问题本质源于哪里？
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所以图像分析实际上是对这些数据的分析及计算” 01 — 图片：3维数据矩阵 图1是一张彩色图片。读取该图片的数据后，会得到三个20✖️30的矩阵（如图2，图3，图4）。 ?...图7 图像分析，是对R,G,B矩阵某一行、某一列或某一区域数据的分析。 02 — 算例：停车位边界判断 图8是一张停车位的照片。...图17 03 — 算例总结 以上仅是个图像识别的简单算例，计算思路及步骤如下： 1）寻找RGB矩阵中图像特征明显的矩阵，或是处理灰度矩阵：Z=0.299R+0.587G+0.114B, （计算后需要对Z...2）对矩阵的某行，某列，或某区域进行信号分析。 3）通过各种计算得到特征位置或特征数值。 04 — 应用展望 图像识别已被广泛使用，本篇只是简单介绍一下最简单的算例及原理，真正的应用远比本例要复杂。...图片特性稳定，则程序简单，计算速度较快；图像特性变化大，则要求程序具有更强的容错能力，程序就越复杂，计算越慢。 目前比较流行的机器学习等算法在图像识别中已广泛应用，使用者不需要对图像特征进行深入了解。
当图像被“填满”时，所有有标记的区域就被分割开了。这样一来，连通到标记点的盆地就属于这个标记点了，然后就把相应的标记区域从图像中分割出来。...分水岭算法然后通过让标记区域“获取”梯度图中与片段连接的边界确定的峡谷来分割图像。 cv2.watershed 使用分水岭算法执行基于标记的图像分割。...官方文档 在将图像传递给函数之前，您必须用正 (>0) 索引粗略地勾勒出图像标记中所需的区域。因此，每个区域都表示为一个或多个具有像素值 1、2、3 等的连通分量。...函数使用 cv2.watershed( image, # 输入 uint8 三通道图像 markers # 输入/输出标记的 32 位单通道图像。...dst[, # 与源图像格式和大小相同的目标图像。 maxLevel[, # 用于分割的金字塔的最大级别。
Canny 是1986年提出的图像边缘检测经典算法，本文记录相关内容与 OpenCV 实现。 简介 通常情况下边缘检测的目的是在保留原有图像属性的情况下，显著减少图像的数据规模。...图像中的任意边缘应该只被标记一次，同时图像噪声不应产生伪边缘。...任何边缘检测算法都不可能在未经处理的原始数据上很好地工作，所以第一步是对原始数据与高斯 mask 作卷积，得到的图像与原始图像相比有些轻微的模糊（blurred）。...找寻图像的强度梯度（intensity gradients） 图像的边缘可以指向不同方向，因此经典Canny算法用了四个梯度算子来分别计算水平，垂直和对角线方向的梯度。...edges 输出边缘图; 单通道8位图像，与图像大小相同。
AI图像行为分析算法通过python+opencv深度学习框架对现场操作行为进行全程实时分析，AI图像行为分析算法通过人工智能视觉能够准确判断出现场人员的作业行为是否符合SOP流程规定，并对违规操作行为进行自动抓拍告警...AI图像行为分析算法轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。...图片AI图像行为分析算法Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。...AI图像行为分析算法使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。...这也使得AI图像行为分析算法与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。
主体平台优惠券、商家优惠券、商品优惠券create table t_coupon ( coupon_id int null comment '券ID，主键',...null comment '使用时间' );create table coupon_rule( int threshold: 5.01 // 使用门槛 , amount: 5 // 优惠金额...4) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '类型：1 本店、2 全网', `coupon_type` int(4) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '优惠券类型...USING BTREE, KEY `creator` (`creator`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='商户优惠券...'id', `user_id` varchar(64) NOT NULL COMMENT '用户ID', `coupon_id` varchar(64) NOT NULL COMMENT '关联优惠券
参考一号店的样式，做了类似一个这样的模板 下面讲讲大概的逻辑： 首先我们需要一个优惠券模板表 这个表用于后台生成优惠券模板，然后会员兑换、领取 还需要一张用户优惠券表 表结构大概如下 #...） 运维人员填入券标题，如某某假日优惠券等等 并包含满减金额和门槛金额（门槛金额为 0，代表无门槛券） score代表需要积分兑换，某些商城需要积分才能兑换优惠券 最后加上一个使用日期的限制即可 优惠券模板发布之后..., end_date公共字段复制给会员券表 领取之后，会员可在自己的券中心查看 优惠券的使用 当会员下单，判断订单的总金额是否大于优惠券的门槛金额，如果满足即可使用 标记优惠券的used_at为当前时间...，代表优惠券已经使用，订单并关联优惠券主键 优惠券的退单 当发生优惠券退单时，实际退还优惠之后的金额 此订单和优惠券的关联取消掉 把优惠券的used_at标记为null代表未使用 类似京东还有一个比较有趣的功能...，并为此会员生成一张优惠券 标记次兑换码已经使用
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函数 cv2.distanceTransform() 用于计算图像中每一个非零点像素与其最近的零点像素之间的距离（Distance Transform， DT算法），本文记录OpenCV 距离变换相关内容...距离变换 OpenCV中，函数cv2.distanceTransform()用于计算图像中每一个非零点像素与其最近的零点像素之间的距离，输出的是保存每一个非零点与最近零点的距离信息；图像上越亮的点，代表了离零点的距离越远...图像的距离变换定义为一幅新图像，其中每个输出像素的值被设为输入图像中与最近的零像素的距离一当然得根据某个特定的距离度量。不难看出，距离变换生成的是某种边缘图像。...原始 DT 算法 参考论文： 《Distance Transformations in Digital Images》 计算二维图像中非特征点距离最近特征点的距离，例如： 其中 * 为特征点，...之后每个被覆盖到的未定义点从距离和中选择最小的作为自己的距离定义 对定义过的像素遍历完成后即可开启下一轮遍历，表示为： image.png 其中v_{i,j}^m为第 m 轮迭代时图像中
而彩色图像的每个像素值包括了R、G、B 3个基色分量，每个分量决定了其基色的强度。因此，在图像融合时，不同图像采用不同的融合方法。本文对其分别进行了分析。...I_F在下文中，图中的 , 均为输入的源图像， 为融合结果。01 灰度图像融合方法及分析通常，像素级图像融合方法按照域的选择分为空间域和变换域2大类，此分类方法过于泛化。...主成分分析 PCA是一种典型的空间域方法，通过降维寻找图像的主成分，根据主成分来确定各融合图像的权重并完成融合。...Wan等提出了基于鲁棒性的主成分分析 RPCA的多聚焦图像融合方法，采用滑窗技术和标准差参数对低秩分解得到的稀疏矩阵进行划分生成决策图完成图像融合。...除此之外，Mitianoudis等提出的基于独立成分分析 ICA的图像融合方法和Jiang等提出的基于形态学成分分析 MCA的图像融合方法等也都属于空间域方法。
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探索数据集 试着看看每个类别中的图像数量和图像的大小。...验证数据集中只有9个图像（极少数） 我们有大约37k的火车图像CNV，26k NORMAL 和11k以及8k DME和DRUSEN 图像预处理 要为网络准备图像，必须将它们调整为224 x 224，并通过减去平均值并除以标准偏差来标准化每个颜色通道...这些操作是使用图像完成的，图像transforms为神经网络准备数据。...当在预先训练的网络中使用图像时，必须将它们重塑为224 x 224.这是图像的大小，因此是模型所期望的。大于此的图像将被截断，而较小的图像将被插值。...数据扩充 由于图像数量有限，可以使用图像增强来人为地增加网络“看到”的图像数量。这意味着，对于训练，会随机调整大小并裁剪图像，并将其水平翻转。
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