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  • 理想的情况下,线上购物的快递取件配送能同时让电商商家和消费者满意,但现实并非如此。 现实中会有很多事情导致延迟发货,但零售商解决这些延迟发货问题的方式,会对消费者的购物体验带来截然不同的影响,要么...

    在理想的情况下,线上购物的快递取件配送能同时让电商商家和消费者满意,但现实并非如此。

    在现实中会有很多事情导致延迟发货,但零售商解决这些延迟发货问题的方式,会对消费者的购物体验带来截然不同的影响,要么好评要么就差评。

    幸运的是,这些最常见的发货或配送延迟问题有简单的解决方案。对于跨境电商商家而言,则需要考虑以下情况,并制定清晰的程序,最大程度地减少延迟带来的破坏性影响。

    物流运输

    1.消费者填的送货地址不正确

    最常见但可避免的送货问题之一是错误的送货地址。允许用户输入任何字符或格式的手动地址工具可能会给送货公司造成很大的麻烦,特别是在还外,地址可能会有完全不同的格式要求。零售商不能依靠消费者以物流公司要求的格式输入其地址,因此,无论消费者是在世界上的哪一个地方,拥有一个可以验证地址格式是否符合邮政当局标准的系统或接口是非常重要的。

    某些物流公司可能会提供物流送货地址检查服务,但是使用批量快递下单的工具里内置的地址检查功能能够减少在快递公司和客户之间进行沟通所花费的时间。而恰好,快递100API就有这个功能。

    2.天气(不可抗力)

    许多物流公司和零售商签订的合同都包含不可抗力条款,即在发生重大天气事件时,应保护承运人不受赔偿责任和按时交付货物的义务。那么在这种情况下,拥有应对不可抗力的可行计划的零售商比其竞争对手拥有更多优势。

    尽管重大天气事件对物流配送会造成灾难性的影响,但是要记住,所有类型的天气都可能会意外阻止货物运输,从而使消费者失望。

    那么零售商应考虑:

    1. 我们是否在使用可靠的物流运输服务商?
    2. 他们的合同中有不可抗力条款吗?这对出货意味着什么?
    3. 如果发生重大天气事件,我们的服务商是否有能力转移额外的货运量?
    4. 我们的预算是否考虑到了意外情况,是否愿意花更多的钱来运送由于天气原因而无法运输的货物?

    3.偏远地区

    对于许多零售商而言,好消息是居住在偏远或农村地区的消费者正在网上购买越来越多的商品。但是,这也会在物流方面带来许多的挑战,因为最终的运输成本可能比预估时的成本要高得多,如果电商卖家处理不好物流配送问题的话。

    根据市场研究公司Kantar Retail的数据,2016年有73%的农村消费者在线购物,而2014年为68%。在国外,亚马逊已针对乡村或偏远地区的消费设定了快速廉价物流应有的期望标准,个体零售商需要适应这种标准并与之竞争,否则可能会失去客户。

    在农村地区,低密度路线的配送成本会很快提高。花费大量的时间和金钱配送少量的包裹,而且还会出现送错货的问题,这些因素都会影响快递成本。

    最后一公里配送通常是物流配送中最昂贵和最具挑战性的环节,但有很多方法可以降低这种困难。一些零售商使用复杂的算法来计算将每个包裹运送到最终目的地的高效方法。其他公司则与第三方物流(3PL)供应商合作实现成本控制,后者可以协商运输折扣并与区域内的本地物流公司合作,让其提供更有效的转运服务。

    将较小的本地物流公司或国家邮政公司纳入商家偏远地区运输策略也是一种高效的成本节约方法。因为商家只需要付一份运费给较大的运输公司,而这些较大的物流公司可以赚取较多的运输费用,并且可以将包裹移交给国家邮政去配送以节省其在配送偏远地方的成本。

    这对于消费者而言可能并不太方便,因为某些偏远地区或乡镇地区的快递员并不一定是有义务送货上门的,这意味着某些居民可能得去服务点自提。

    通过使用与当地物流公司或有众多当地物流合作伙伴的大物流公司合作的制定自己的电商物流解决方案,是获得更多偏远或农村地区的消费者的增长方法之一。快递100API服务提供这方面的物流合作信息,现在注册就能马上免费使用。

    4.飞机运量上限

    为了保持竞争力,零售商必须确保其物流供应商是灵活且成本效益搞的。这意味着要确保物流供应商始终能够快速可靠地将商品交付给消费者。其中,最快且最昂贵的运输方法之一就是空运。

    飞机运输货物的重量和尺寸有严格的限制,并且禁止空运的物品清单甚至更长。运量上限也是许多零售商遇到的主要问题,尤其是在运输高峰期时的亚欧贸易和大西洋贸易路线。

    与航空运输公司保持的良好持续的沟通是避免运送货物延误的关键。零售商对运输所需时间的预测越准确,物品就越有可能按计划到达客户手中,因此定期进行物流时效更新(尤其是在高峰时段)。季节性活动和假日影响也应考虑在内,例如在圣诞节和情人节期间,这段时间花朵的配送需求将会达到全年最高峰,而这就会导致整个空运领域的排期和线路混乱。

    建议零售商做好数据分析尽早预订舱位,以免出现运量不足,导致需要等待更长的配送时间和潜在的延误危险。快递100API中内嵌快递运力预测功能和快递时效稳定性检查功能,零售商可以基于自己的需求选择合适的功能规避运输延误风险。

    5.海关检查

    跨境运输业务受众多进口管制和法规的约束,一旦出现问题,处理费用和流程就会变得昂贵且费时。

    有时进口货物会被要求开箱检查,这过程所花费的时间会导致接下来的所有流程出现延误,甚至会增加费用和引致罚款。发货时间的延迟长短完全取决于货物类型和相应的检查类型,以及货物进出检查站所需时长。

    在大多数情况下,提前预防是避免海关检查以减少对供应链影响的关键。零售商应在其供应链中使用可靠的合作伙伴,并确保文书工作和文档是最新最准确的,其中还包括商品的详尽描述。

    此外,零售商还需要制定应急计划,以防货物被关在海关中,并在运输过程中保持跟进,并在流程的每个阶段通知客户。

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  • 常见sql语句mybatis里面的编写

    千次阅读 2017-12-26 22:50:12
    常见sql语句mybatis里面的编写,增删改查

    mysql语句在mybatis里面的编写(省略部分字段)

    1.新增,根据对象新增
    <insert id="insertSelective" parameterType="com.enjoyer.cfsc.domain.model.SRScoreGoods" >
    insert into sr_score_goods
    <trim prefix="(" suffix=")" suffixOverrides="," >
    <if test="name != null" >
    name,
    </if>
    <if test="imgUrl != null" >
    img_url,
    </if>
    </trim>
    <trim prefix="values (" suffix=")" suffixOverrides="," >
    <if test="name != null" >
    #{name},
    </if>
    <if test="imgUrl != null" >
    #{imgUrl},
    </if>
    </trim>
    </insert>
    2.删除,根据集合ID批量删除
    <delete id="batchDelete" >
    delete from sr_score_goods
    where id in
    <foreach collection="ids" index="index" item="item" open="(" separator="," close=")">
    #{item}
    </foreach>
    </delete>
    3.修改,根据对象修改
    <update id="updateGoods">
    update sr_score_goods
    <set >
    <if test="name != null" >
    name = #{name},
    </if>
    <if test="imgUrl != null" >
    img_url = #{imgUrl},
    </if>
    </set>
    where id = #{id}
    </update>
    4.查询,根据条件查询
    <select id="findPage" resultMap="BaseResultMap">
    select
    <include refid="Base_Column_List" />
    from sr_score_goods
    WHERE 1=1
    <if test="id !=null and id !=''">
    and id = #{id}
    </if>
    <if test="name !=null and name !=''">
    and name = #{name}
    </if>
    </select>


    附件:
    1.BaseResultMap
    <resultMap id="BaseResultMap" type="com.enjoyer.cfsc.domain.model.SRScoreGoods">
    <id column="id" property="id" />
    <result column="name" property="name" />
    <result column="img_url" property="imgUrl" />
    <result column="score" property="score" />
    <result column="tb_url" property="tbUrl" />
    <result column="is_recommend" property="isRecommend" />
    <result column="update_time" property="updateTime" />
    <result column="create_time" property="createTime" />
    <result column="num" property="num" />
    <result column="states" property="states" />
    <result column="note" property="note" />
    </resultMap>
    2.Base_Column_List
    <sql id="Base_Column_List" >
    id, name,img_url,score,tb_url,is_recommend,update_time,create_time,num,states,note
    </sql>

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  • Queuec++中的常见用法

    千次阅读 2018-04-08 11:14:27
    Queuec++中还是比较经常用到的,所以我们了解一些它的常见用法,对于我们快速编写程序很有帮助!!!废话不多说,直接上干货!队列:先进先出(First in First out)头文件必备:#include &lt;queue&gt;接...

    Queue在c++中还是比较经常用到的,所以我们了解一些它的常见用法,对于我们快速编写程序很有帮助!!!

    废话不多说,直接上干货!

    队列:先进先出(First in First out)

    头文件必备:#include <queue>

    接下来是各种常见的函数:

    定义一个queue的变量     queue<Type> M

    查看是否为空            M.empty()    是的话返回1,不是返回0;

    输出现有元素的个数      M.size()

    显示第一个元素          M.front()
    显示最后一个元素        M.back()

    从已有元素后面增加元素  M.push()

    清除第一个元素          M.pop()



    用法示例:

    问题描述
      有n个小朋友围成一圈玩游戏,小朋友从1至n编号,2号小朋友坐在1号小朋友的顺时针方向,3号小朋友坐在2号小朋友的顺时针方向,……,1号小朋友坐在n号小朋友的顺时针方向。
      游戏开始,从1号小朋友开始顺时针报数,接下来每个小朋友的报数是上一个小朋友报的数加1。若一个小朋友报的数为k的倍数或其末位数(即数的个位)为k,则该小朋友被淘汰出局,不再参加以后的报数。当游戏中只剩下一个小朋友时,该小朋友获胜。
      例如,当n=5, k=2时:
      1号小朋友报数1;
      2号小朋友报数2淘汰;
      3号小朋友报数3;
      4号小朋友报数4淘汰;
      5号小朋友报数5;
      1号小朋友报数6淘汰;
      3号小朋友报数7;
      5号小朋友报数8淘汰;
      3号小朋友获胜。

      给定nk,请问最后获胜的小朋友编号为多少?
    输入格式
      输入一行,包括两个整数nk,意义如题目所述。
    输出格式
      输出一行,包含一个整数,表示获胜的小朋友编号。
    样例输入
    5 2
    样例输出
    3
    样例输入
    7 3
    样例输出
    4
    数据规模和约定
      对于所有评测用例,1 ≤ n ≤ 1000,1 ≤ k ≤ 9。

    #include <iostream>
    #include <queue>
    using namespace std;
    int main()
    {
    	int n,k;
    	cin>>n>>k;
    	int num=1;
    	queue<int> list;
    	for(int i=1;i<=n;i++)
    		list.push(i);
    	while(list.size()>1)
    	{
    		int a=list.front();
    		list.pop();
    		if(num%k!=0&&num%10!=k)
    		{
    			list.push(a);
    		}
    		num++;
    	}
    	cout<<list.front()<<endl;
    	return 0;
    }
    总之,巧用队列!有关来回循环检索的问题,我们其实可以用队列实现。
    展开全文
  • Flask使用TensorFlow的几个常见错误

    千次阅读 多人点赞 2019-07-11 14:27:25
    Flask使用TensorFlow的几个常见错误 1. ValueError: Tensor Tensor(“dense_1/Sigmoid:0”, shape=(?, 1), dtype=float32) is not an element of this graph.   Flask中使用tensorflow的model,一界面中调用...

    在Flask使用TensorFlow的几个常见错误

    1. ValueError: Tensor Tensor(“dense_1/Sigmoid:0”, shape=(?, 1), dtype=float32) is not an element of this graph.

      在Flask中使用tensorflow的model,一在界面中调用 model.predict() 就报下面这个错误,不过在单独的 .py 文件中使用却不报错。

    ValueError: Tensor Tensor("dense_1/Sigmoid:0", shape=(?, 1), dtype=float32) is not an element of this graph.
    

      这个bug真的很是纠心,网上一般说是添加如下代码

    import tensorflow as tf
    graph = tf.get_default_graph()
    model = models.load_model(…………)
    
    # 使用处添加:
    global graph
    global model
    with graph.as_default():
        model.predict()
        # 执行预测函数
    

      但是我当时测试时又报了另一个bug,但是这个bug也不好解决,试了很多方法也没解决,当然最终还是可以解决的,具体解决方式参考第三点。

    tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Error while reading resource variable dense_1/bias from Container: localhost. This could mean that the variable was uninitialized. Not found: Resource localhost/dense_1/bias/class tensorflow::Var does not exist.
    	 [[{{node dense_1/BiasAdd/ReadVariableOp}}]]
    

      后来经过N遍测试后找到了以下两种解决方式,仅供参考:

    方法一:在调用前加载model和graph,但是这样会导致程序每次调用都需要重新加载model,然后运行速度就会很慢,不过这种修改方式是最简单的。

        graph = tf.get_default_graph()
        model = models.load_model('./static/my_model2.h5')
        with graph.as_default():
            result = model.predict(tokens_pad)
    

    方法二:在创建model后,先使用一遍 model.predict(),参数的大小和真实大小一致,这个是真正解决之道,同时不影响使用速率。

    # 使用前:
    model = models.load_model('./static/my_model2.h5')
    # a 矩阵大小和 tokens_pad 一致
    a = np.ones((1, 220))
    model.predict(a)
    
    # 使用时:
    global model
    result = model.predict(tokens_pad)
    

      但是在使用后又遇到了 The Session graph is empty…… 的错误即第二点,不过估摸着这个是个例,应该是程序问题。

    2. RuntimeError: The Session graph is empty. Add operations to the graph before calling run().

      在相关代码使用前添加graph即可。

        graph = tf.get_default_graph()
        with graph.as_default():
            # 相关代码
            # 本次测试中是需要把调用包含model.predict()方法的方法的代码放到这里
    

    3. tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Error while reading resource variable dense_1/bias from Container: localhost. This could mean that the variable was uninitialized. Not found: Resource localhost/dense_1/bias/class tensorflow::Var does not exist.[[{{node dense_1/BiasAdd/ReadVariableOp}}]]

      这个错误呢,也是TensorFlow和Flask结合使用时的常见错误,解决方式如下:

    from tensorflow.python.keras.backend import set_session
    # 程序开始时声明
    sess = tf.Session()
    graph = tf.get_default_graph()
    
    # 在model加载前添加set_session
    set_session(sess)
    model = models.load_model(…………)
    
    # 每次使用有关TensorFlow的请求时
    # in each request (i.e. in each thread):
    global sess
    global graph
    with graph.as_default():
        set_session(sess)
        model.predict(...)
    

    参看文章:【1】At Runtime : “Error while reading resource variable softmax/kernel from Container: localhost” #28287
         【2】构建图 Graph
         【3】Tensor Tensor(“dense_2/Softmax:0”, shape=(?, 192), dtype=float32) is not an element of this graph
         【4】flask项目中调用keras神经网络模型的一个坑
         【5】机器学习 keras+flask(或者Django)问题
         【6】Keras + Flask 提供接口服务的坑~~~

    展开全文
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