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  • 微信公众平台公布了公众号...今天,我们就来系统的讲解下如何在这两种账号之间做出选择,以便将广大的企业主们从痛苦中解救出来。先来说说订阅号和服务号的区别:一丶展示位置:所有的订阅号都被折叠到一起,共同挤...

    微信公众平台公布了公众号区分订阅号和服务号的政策之后,对于“土豪”企业来说,这一政策没有产生多大影响 — 土豪们会接不假思索的两个账号都开。然而对于“非土豪”企业来说,这简直是痛苦的开始,他们都深深的陷入了不知该如何抉择的困境。今天,我们就来系统的讲解下如何在这两种账号之间做出选择,以便将广大的企业主们从痛苦中解救出来。

    先来说说订阅号和服务号的区别:

    一丶展示位置:

    所有的订阅号都被折叠到一起,共同挤在一个叫“订阅号”的文件夹中;服务号是直接展示在微信首页的,并且用蓝色字体展示,打开微信就可以看到。

    二丶群发数量:

    订阅号每天可以群发一条,服务号每月可以群发四条。有的朋友可能注意到有些订阅号是可以每天可以群发三条的,这些账号都是在公众平台内测期创建的,才享有此特权。内测期过后创建的账号都没有这种特殊待遇。

    三丶自定义菜单:

    订阅号:只有完成认证才有自定义菜单,未认证的没有菜单;

    服务号:无论是否认证都有菜单。

    四丶认证方式:

    对于非个人账号来讲,订阅号和服务号都仅支持微信认证。

    微信认证是指提交材料给微信认证公司,并交300块钱(未认证通过不予退回,每年都要交300块钱),以完成认证。这种认证方式需提交的资料多丶审核较为严格,并且认证时间较长,一般最快也要7~15个工作日才能完成。

    五丶多客服:

    订阅号:不支持多客服;服务号:支持多客服,可以建立多个客服账号,多个客服同时与粉丝沟通,适合消息量比较大的账号。

    六丶微信支付(又称“商户功能”):

    订阅号:不支持;服务号:支持。

    七丶高级功能:

    订阅号也是可以用高级功能的,只是高级功能的数量比较少,只有自动回复和自定义菜单;服务号的高级功能较多,包括群发消息接口丶客服接口丶可统计扫描数量的二维码接口丶用户分组接口等。

    接下来,我们讲一下如何在订阅号与服务号之间选择一个适合自己的账号类型。

    企业在做出选择的时候,往往要从很多个维度来思考,比较常用的维度有以下五个:

    选择参考维度一:做营销还是做服务

    如果公众号的使命是资讯发布和营销活动为主,建议做订阅号,可以不受发布频率的限制;如果定位于为客户丶会员提供一对一深度服务,建议做服务号,配合技术手段将微信与CRM打通丶结合多客服功能,为用户提供良好的服务体验。

    选择参考维度二:是否需要高级功能

    如果需要微信支付丶可统计的二维码丶分组群发丶微信上墙等高级功能,那就只能选择服务号啦。

    选择参考维度三:对打开率丶阅读数的重视程度

    由于订阅号被折叠,订阅号普遍的打开率较低,据不完全统计,能达到10%~20%就已经算比较高的了;而服务号的打开率还在50%~60%以上,相对较高。

    选择参考维度四:认证难易程度

    由于微信认证要求企业必须有证明自己拥有待认证名称所有权的权威文件,导致有些企业无法进行微信认证。例如,某些企业只有英文名称或英文缩写的,所有权较难证明,或者对某一品牌只有代理权或部分使用权的,也很难通过微信认证。这些情况下,企业只能暂时选择订阅号,通过绑定微博的方式完成认证。

    选择参考维度五:微信官方的态度

    目前微信官方对这两种账号的态度已经很明朗了:一切政策向服务号倾斜,全力支持服务号的发展,最近的几次调整如增加群发次数丶开通多客服丶增加投票功能等,都是针对服务号的。而对订阅号则是不管不顾的态度,不再为订阅号开放任何新接口或新功能。


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  • 条条大路通罗马,要达到某个目的,往往会有很多实现方法。从大了说,有系统如何架构,是采用windows还是linux,是采用C++还是C#抑或Java,是让系统OO一些还是OP...持续的做出正确的选择,才能保证产出高质量的系统。
    条条大路通罗马,要达到某个目的,往往会有很多实现方法。
    从大了说,有系统如何架构,是采用windows还是linux,是采用C++还是C#抑或Java,是让系统OO一些还是OP一些。
    往小了说,是具体某个地方用RB-TREE还是HASH-MAP,某个地方应该采用何种排序方法,某个模块是多照顾扩展性还是够用就好。

    持续的做出正确的选择,才能保证产出高质量的系统。
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  • 科学研究表明,人类在做出选择前会感知300毫秒,这会影响后续的决定。基于此,奥克兰理工大学(AUT)开发了Neucube,一个模拟人脑学习和识别的人工智能系统,并在做出决定前预测人类的选择。 AU...

    苹果的新产品即将面世。一些网民说,今年的iPhone几乎是选择恐惧症的噩梦。我非常清楚,即使是一个有选择性恐惧症的可乐制造商也很难选择百事可乐或可口可乐。因此,科学技术界的“万金油”人工智能将应运而生。

    科学研究表明,人类在做出选择前会感知300毫秒,这会影响后续的决定。基于此,奥克兰理工大学(AUT)开发了Neucube,一个模拟人脑学习和识别的人工智能系统,并在做出决定前预测人类的选择。

    AUT停止了一个项目实验,研究小组向参与者展示了一个包含多个饮料品牌的视频,并用脑电图耳机记录了参与者的大脑数据,与Neucube同步。结果表明,受试者在选择饮料前0.2秒的感觉与最终决定相同。

    也就是说,在你做出选择之前大脑已经做出了选择,但是你不知道。现在人工智能可以将答案记录在潜意识中,这对于选择疑难疾病是绝对好消息。这种人工智能系统还可以用于立功侦查,并可以阻止立功嫌疑人的潜在知识测试。有点像智能测谎仪!人工智能发展到现在,新型产品越来越多,比如最近大火的电话机器人,电话机器人好不好用?一键可导入1000多个电话,识别率高。

    事实上,人类对选择的恐惧并不局限于购买、购买和购买。我们在日常阅读中面临的选择也可能令人困惑,特别是在当今信息和信息的爆炸式增长中。深圳市人工智能企业giiso实现了这一点,将人工智能技术与信息分离,开发了编辑机器人、写作机器人等多种产品,服务于金宝、东莞日报、时代财经等多家权威媒体,创造了第一个个人个性化、深度定制的智能媒体。平台-全橙色智能媒体应用程序。

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  • OpenCV还是OpenMV?教你如何做出最适合自己的选择

    万次阅读 多人点赞 2020-04-30 16:58:01
    但是苦于b站上当时并没有查到太多TensorFlow的相关视频,百度也没有太多很适合的结果( 大概率是没好好查 ),所以最后就开始在前两者之间做选择。在间断查阅了大概三四天之后,我终于分清这两个是什么了。现在,...

    前言:本文章的适用人群是计算机视觉的初学者,尤其是在校做项目或者做小东西需要了解并入门计算机视觉的大学生or研究生们。如果是一开始就准备系统学习计算机视觉的人,我个人觉得直接看OpenCV就不错。

    本文想法的来源可以追溯到二零一九年的十月份,我还是个对于计算机视觉完全不了解的小白,因为暑假自己做了一个简陋的机械臂,想在之后给机械臂增加自动抓取的功能,于是在查了查相关的资料之后大概筛选出了这么三个适合学习计算机视觉的东西:OpenCV,OpenMV,TensorFlow。但是苦于b站上当时并没有查到太多TensorFlow的相关视频,百度也没有太多很适合的结果(大概率是没好好查 ),所以最后就开始在前两者之间做选择。在间断查阅了大概三四天之后,我终于分清这两个是什么了。现在,尽管我仍是个小白,但是分清二者还是能够做到的,所以写这么一篇文章,希望能够帮助一些想要了解、入门的同学。

    以下简述了机器视觉和这两种平台,想直接看结论的请移步倒数四段。

    在讨论二者的差异之前,我们先来聊下计算机视觉(Computer Vision,简称CV),就我极其浅薄的见识来说,我见到的大部分计算机视觉都用来进行一些物品的识别(例如最常见的人脸)、判断物体的状态(例如通过颜色判断果实成熟度)、特征拟合的检测(例如拟合直线、圆)、物体定位等等。通过使用计算机视觉,能够很大程度的提高某项工作的工作效率,并减少人工的投入。

    接下来我们来说下OpenCV和MV都是什么,包括我自己在内,很多人在刚开始了解这个的时候并没有对二者有着明确的分界,常常会在mv的群里见到“这个东西用opencv的摄像头处理好还是openmv的摄像头处理好?”这类的问题,这都是由于没有分清二者而闹的一些笑话。

    OpenCV,全名Open Source Computer Vision Library,即“开源计算机视觉库”,相信有编程基础的同学都或多或少的对库有概念,库是别人所编好的一系列打包好的代码,并提供了使用的函数,我们在编写自己代码时,可以通过引入别人的库来使用别人编好的函数,相信使用Python的各位更是深有感触。顾名思义,OpenCV只是一个”库“,它并不包含任何硬件,大家可以直接去OpenCV的官网上进行下载,这个是OpenCV的官网,可能有点卡,等待下就好了,截止我写这篇文章时,官网已经Release到了4.3的版本,但是网上主要流传的版本以及常见的书籍都是3的版本,所以我采用的是3,大家可以根据自己的实际情况进行选择。

    还需要提一点的是,尽管我之前一直用的C++进行OpenCV的编写,但是希望大家有能力的一定要使用Python的环境,因为计算机视觉脱离不了人工智能的联系,别问为什么学了Python还不知道人工智能在哪,请继续学下去,尤其是第三方库。
    更正一点,由于OpenCV底层仍是C++,如果是普通学习,用Python效率更高,但是如果专业开发,仍建议使用C++(不过貌似工控中使用OpenCV并不广泛)

    OpenMV中的MV在外文官网给出的全称是Machine Vision。OpenMV模块是开源的,其目标是成为图像处理界的arduino(单片机的一种,很适合小白入门),是一款自带了摄像头的基于stm32的模块,截止写稿时,最新版本为OpenMV4 H7,使用Python环境,mirco python进行编写,书写方式和Python几乎相同。

    现在国内MV个人认为资料很全的网站是星瞳科技,官网内给出了相当详尽的学习资料以及配套IDE的下载方式,我当时学习的时候是通过加入了星瞳科技的qq群进行的学习,群内的资料已经够完全上手了。如果要学习,我建议通过连上模块后一个一个跑例程,这是最有效、最直观的方法。

    介绍完了二者,让我们来进行一个简单的总结。OpenCV是一个开源视觉库,不包括硬件;而OpenMV则是一个硬件和软件搭配的摄像头小型模块。

    回到标题,为什么我当时会在二者间最选择?(虽然最后是我全都要 )因为OpenMV里内置的各种例程非常详尽,哪怕是自己用Ctrl+C,Ctrl+V将各种不同的代码拼接到一起都可以进行一个比较中低端的机器视觉的操作。它最大的优势是只要有一点编程基础,上手非常容易,就我而言,它的确达到了自己“图像处理界的arduino”的目标。但是,它的优点也成了自己的缺点,它虽然自带了摄像头模块,但是像素低的可怕(我的3代像素只有30w),也就是说,仅仅能够进行短距离,低精度的机器视觉,不适合大型项目。但是我想大部分要使用这个都是为了参加一些比赛让小车跑个赛道什么的,比如某赛啊一类的,那是完全够的。而且它自带了和一些单片机通讯的接口,很适合直接拿来做嵌入式。

    当然了,如果是为了教学或者为之后系统学习机器学习打基础,先使用MV也不错。前面也提到了,MV的优点是迅速、直观,里面的例程包括了非常多的机器视觉算法,对于完全不了解机器视觉的小白很友好。

    我自己的情况是花了三个月的时间去断断续续的了解和使用MV,但是当自己把自己能想开的东西在上面实现完之后,我发现它对于我的帮助也到了尽头了,所以在之后,我开始学习OpenCV了,有了MV的一些基础,CV上手的相对也就没那么困难,我的个人建议是不赶时间的话就直接使用CV进行学习,毕竟这个还是要强大的多。

    第一篇技术分享到此就结束了,如果能够帮助到迷茫的你那就在好不过了,因为之前没有写过这类的文章,文笔不好,希望大家能够海涵,也恳请大佬的批评指正。所有学习CV的初学者都无法跳过一个重要的步骤:配置环境。所以,在下一篇文章之中,我会讲下如何对win10+visual studio2017进行OpenCV 3.4的环境配置,这里是零基础OpenCV系列的第一章,欢迎大家一起交流学习

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