1.提取销售人员的跟进记录,分析其中的骂人文字(负面情绪),将有负面情绪的客户的跟进排期,进行降权(权重)操作.重点跟进加权值较高的客户. 执行办法: 将销售与客户沟通的语音:电话,微信,QQ,通过调用微信的语音转文字接口,转化为文字. 将销售与客户沟通的图片,通过百度的OCR接口,转化为文字. 分析上述及顾问留存的其他文字,按照骂人的常用关键字,提取负面跟进记录的客户. 2.分析金牌销售人员的跟进记录,提取其中的正面情绪.负面情绪较多的销售打较低的分. 执行办法: 将优秀销售的沟通办法,作为棒…

初学自动化测试,貌似大家十有八九都是用百度网站进行练手的,特此感谢百度. http://www.baidu.com 页面中主要就是搜索框和提交按钮: 输入框各元素属性:<input id="kw" name="wd" class="s_ipt" value="" maxlength="255" autocomplete="off"> 主要包括id.name.class等主要属…

由于不会报错,会导致原本servlet后端传回的json字符串不能被正确解析为json格式,而只是显示为字符串. 具体错误表现为:在浏览器Console中显示为字符串,但是在json.cn中可以被正常解析为json格式.这时代表后端返回的数据没错只是前段解析出错. console.log(data); 不可以被正确解析的json在浏览器的Console中打印显示为json字符串: 如果前段没有低级错误,但是后端返回的数据不能被正常解析为json格式.前段还是解析为json字符串,例如后端直接返回…

一:表数据入口(Table Data Gateway) 表数据入口提供了用于访问单个表或者视图(也包含了联表查询)的所有SQL,通常一个表一个类.其它代码通过它来实现对数据库的交互.基于这个特点,表数据入口和事务脚本代码以及表模块结合的很好. 在查询时候,表数据接口可以返回数据集 或者 DTO 或者 DTO列表.在 事务脚本 代码中已经阐述过了 DTO 以及 DTO 的列表这种形式.但是使用 DTO 这种形式,带来的一个问题是:到处衍生的 DTO,那么,如何减少到处衍生的 DTO 的,见这里<>…

在电商行业,线上的营销活动特别多.在移动互联网时代,一般为了活动的快速上线和内容的即时更新,大部分的业务场景仍然通过 Web 页面来承载.但由于 Web 页面天生“环境透明”,相较于移动客户端页面在安全性上存在更大的挑战.本文主要以移动端 Web 页面为基础来讲述如何提升页面安全性. 活动 Web 页面的安全挑战 对于营销活动类的 Web 页面,领券.领红包.抽奖等活动方式很常见.此类活动对于普通用户来说大多数时候就是“拼手气”,而对于非正常用户来说,可以通过直接刷活动 API 接口的“作弊”方…

#urls.py """PerfectCRM URL Configuration The `urlpatterns` list routes URLs to views. For more information please see: https://docs.djangoproject.com/en/2.0/topics/http/urls/ Examples: Function views 1. Add an import: from my_app import vie…

http://www.jianshu.com/p/4195577585e6 基于tensorflow的MNIST手写字识别(一)--白话卷积神经网络模型 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(二)--入门篇 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(三)--神经网络篇 一.本文的意义 因为谷歌官方其实已经写了MNIST入门和深入两篇教程了,那我写这些文章又是为什么呢,只是抄袭?那倒并不是,更准确的说应该是笔记吧,然后用更通俗的语言来解释,并且补充更多,官方文章中没有详细展开的…

HanLP中人名识别分析 在看源码之前,先看几遍论文<基于角色标注的中国人名自动识别研究> 关于命名识别的一些问题,可参考下列一些issue: 名字识别的问题 #387 机构名识别错误 关于层叠HMM中文实体识别的过程 HanLP参考博客: 词性标注 层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别 分词 在HMM与分词.词性标注.命名实体识别中说: 分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列).结巴分词目前就是利用BMES标签来分词的,B(开头…

python利用Trie(前缀树)实现搜索引擎中关键字输入提示(学习Hash Trie和Double-array Trie) 主要包括两部分内容:(1)利用python中的dict实现Trie:(2)按照darts-java的方法做python的实现Double-array Trie 比较:(1)的实现相对简单,但在词典较大时,时间复杂度较高(2)Double-array Trie是Trie高效实现,时间复杂度达到O(n),但是实现相对较难 最近遇到一个问题,希望对地名检索时,根据用户的输入,实…

HanLP中人名识别分析详解 在看源码之前,先看几遍论文<基于角色标注的中国人名自动识别研究> 关于命名识别的一些问题,可参考下列一些issue: l ·名字识别的问题 #387 l ·机构名识别错误 l ·关于层叠HMM中文实体识别的过程 HanLP参考博客: 词性标注 层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别 分词 在HMM与分词.词性标注.命名实体识别中说: 分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列).结巴分词目前就是利用BMES…