servicecomb.apache.org github.com/apache?q=servicecomb 微服务创新新品发布 马彬 2019 2 github.com/apache?q=servicecomb servicecomb.apache.org 在同一个业 务领域的微 服务中使用 了多种不同 语言进行开 发部署 使能多微服 务技术栈开 发的微服务 应用之间协 同工作和共

稽核抽查 + 正负反馈 稽核结果： •货架缺货 •新品未上架 •必分销未上架 •陈列审核不通过 客户现状与问题分析 现状缺点： •抽查比例低 •覆盖门店少 •人工费用高 •全局把握难 照片：10万/天 300万/月 抽查：5000张/月 客户需求：全国门店/货架智能看板 • 区域/门店达标率 • 货架可见度 • 货架占有率 • 新品上市/上架率 • 陈列达标率 • 产品价格指数 位置 品类 占比 货架 设计 场景 层数 编号 业务落地：自动化陈列审核和促销管理 陈列 必分销 新品 纯度 排面 SKU 种类 数量 位置 品类 占比 货架 设计 场景 层数 编号 销售执行三板斧：分销达标 销售执行三板斧：新品上架陈列稽查 销售执行三板斧：陈列激励 方案设计： 基于深度学习的检测/分类的AI流水线 货架商品检测 货架商品检测

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可以说，虚拟函数是了解多态（Polymorphism）以及动态绑定的关键。同时，它也是了 解如何使用MFC 的关键。 让我再次提示你，当你设计一套类别，你并不知道使用者会衍生什么新的子类别出来。 如果动物世界中出现了新品种名曰雅虎，类别使用者势必在CAnimal 之下衍生一个 CYahoo。饶是如此，身为基础类别设计者的你，可以利用虚拟函数的特性，将所有动物 必定会有的行为（例如哮叫roar），规划为虚拟函数，并且规划一些一般化动作（例如

根据查询条件查询商品 ID，比如查询门店下可售卖的团单 ID； 2. 聚合商品维度信息，这些信息包括商品的标题、价格、服务流程、优惠促 销、标签等等； 3. 查询货架的筛选数据及商品的摆放规则，比如推荐、热销、新品等标签数， 后端 < 1005 以及哪些商品放在哪些标签下面的摆放规则； 4. 组装结果展示模型，涉及聚合数据的再加工，如标题、标签的拼接。 以上流程步骤相对比较清晰，并且能够适应一类场景，只是不同场景在步骤内存在部