分类目录归档:不是技术

批量制造虚假报告的网站

由于持续几年都订阅了Google Search的邮件,于是每天都能收到我预设的关键词所检索到的Google News的邮件。

这两年一个比较严重的事情是,有一些网站针对Google News进行SEO,并且炮制了不少所谓的(付费的)行业研究报告吸引读者。

如果不是从业人员,或者不是年复一年看这些检索结果的,很可能会被它们所迷惑。

好在我是从业人员而且也是年复一年去看检索结果,因此就比较容易识别到这一陷阱。

这样的内容既然有持续的存在,那意味着它真能赚到钱?我可不敢去尝试,因为这些fake report售价可不菲啊,动辄1000USD一份的。

聊天机器人所导致的支付信息泄露

由于目前流行的架构是,商户网页上提供给顾客的聊天界面,而这个聊天工具又是第三方所提供的。

于是带来的问题是,一旦第三方聊天软件被攻破,若干使用该聊天工具的商户的顾客对话便完全可能被黑客所接管。

黑客从而可以实施信息截获、社会工程攻击等等手段获取顾客敏感信息。

而把聊天界面和第三方聊天集成在同一场景下则增加这种风险。

比如这则:

https://www.cso.com.au/article/643142/chat-bot-opens-door-ticketmaster-payment-card-hack/

 

快餐店对自助终端的需求

时至今日,消费者对技术变得越来越精通,无论他们在哪里购物,都期待着技术的进步能给他们带来便利。在这个高节奏的购物环境,消费者希望能够快速购买他们想要的——这就是无人值守的自助终端在食品服务中越来越常见的一个主要原因,尤其是在快餐店里。

互动型自助终端正在迅速发展,其中大约三分之一是针对食品和饮料的,是自助终端里面最大的一块。麦当劳就是这一领域的先驱。十多年前,麦当劳在法国的许多门店都安装了自助售货机,现在,该品牌也在美国的餐厅慢慢推出这种自助售货机。其他大型连锁店,包括Wendy’s, Jack in the Box和Taco Bell,也在考虑加入自助终端的潮流。

为什么呢?因为大量的数据表明,自助终端有助于推动快餐业务。因此,如果你还没有为你的快餐品牌开发一个自助售货机,那就行动起来吧。因为这些工具可以产生以下好处:

较短的等待时间:

大多数快餐店的吃饭时间都很忙,排起的长队很容易吓到潜在客户。如今的数字终端提供了完全沉浸式的体验,顾客可以在大型触摸屏上看到所有菜单选项,然后就可以轻松、安全地订购和支付。这个过程为知道自己想要什么的老客户节省了等待时间。

提高精度:

在订购过程中,从错误输入订单细节或没有很好地听到顾客的声音的收银员,到任意数量的订单信息传递错误,都会导致错误的发生和错误的食品准备。数字信息亭为客户提供了简单和准确的方式来定制订单,确保在付款和订单提交前的准确性。

改进的数据收集功能:

售货亭允许快餐店操作人员获取大量有关客户购买习惯的数据。例如,当前的解决方案允许餐馆老板跟踪从餐馆内的交通和用餐购买模式,到最频繁搜索的菜单项等等的一切。更快的订购速度也为商家提供了更好的机会通过简短的调查来获取更多的客户数据,而无需排队。

简单的会员注册:

会员计划程序是客户关系的强化剂,客户应该很容易注册并使用会员卡。

更有针对性的销售:

可以对Kiosk软件进行编程,以查询客户是否希望添加特定的侧项,从而获得更高的平均总体检查总数。

减少劳动力成本:

配备自动售货机的快餐店为经营者提供了降低劳动力成本的新途径,将餐厅员工重新分配到能够更好地为企业带来效益、提高生产率的地区,从而在劳动生产率和成本上带来净收益。

付款多功能性:

现代的自助售货机可以安全地接受所有基于卡片的支付,包括EMV芯片卡、磁卡和NFC非接触式卡支付,为消费者提供了对建立忠诚至关重要的选择。

客户体验改进:

许多快餐店的顾客要么很忙,要么不愿与餐厅员工互动,尤其是年轻的Z世代和千禧一代顾客。自动售货机将人与人之间的互动排除在等式之外,同时减少了人为失误的可能性,并且通常会缩短购买的时间。总的来说,这意味着更好的整体客户体验。

这些潜在的好处表明,一个有成熟的商业策略和头脑的快餐店运营商应该对于明智地投资他们未来的业务。

 

快速翻译一篇试试。

Visa欧洲的故障有了官方说法

6月初,Visa欧洲区发生了技术故障,导致Visa交易被拒绝,故障持续超过10个小时。

现在Visa终于出来说原因了:

https://www.computing.co.uk/ctg/news/3034526/visa-rare-networking-switch-failure-to-blame-for-payments-glitch-earlier-this-month

澄清信:

https://www.parliament.uk/documents/commons-committees/treasury/Correspondence/2017-19/visa-response-150618.pdf

摘录如下:

Specifically relevant to this incident, each data centre includes two core switches (a piece of
hardware that directs transactions for processing) – a primary switch and a secondary switch. If
the primary switch fails, in normal operation the backup switch would take over.

In this instance, a component within a switch in our primary data centre suffered a very rare partial
failure which prevented the backup switch from activating. As a result, it took far longer than it
normally would to isolate the system at the primary data centre; in the interim, the malfunctioning
system at the primary data centre continued to try to synchronise messages with the secondary
site. This created a backlog of messages at the secondary data centre, which, in turn, slowed down
that site’s ability to process incoming transactions.

简单来说就是主从备份的switch发生一个罕见的故障导致从备份无法激活。

世界杯前,MasterCard是公关事故,Visa是技术故障,看来都好不到哪去。

MasterCard Smart Mirror

万事达的智能穿衣镜终于布署出来了,当然目前只是在一些大型的品牌店在使用。

作为O2O,Omni-channel retailer的一个创新点,大屏幕的自助设备可以解决挺多问题,也为此在零售场景内引进了不少新技术。

大屏幕是一个,作用是用来显示商品、库存、交易信息等,顾客互动。另外,大屏幕结合摄像头,可以为顾客提供AR试穿的体验。

摄像头,作为计算机视觉的必然工具,分析顾客身高身型,取得顾客图像/视频,供AR试穿效果合成只用。

芯片,提供CV和AR需要的强大的运算能力。

网络,可能是Wi-Fi,也可能是4G,提供连接商户后台能力,另外,基于网络,也可以在后面建立庞大的模特——衣物图片/视频库,提供穿衣建议。

NFC屏幕上支付,提供顾客下单时的非接触式支付功能。

打印机估计是不用了。

Apple Pay、Samsung Pay和Google Pay的对比

声明一下,原表格来自:

https://www.cnet.com/news/apple-pay-vs-samsung-pay-vs-google-pay-which-mobile-payment-is-best/

2018/06/14

后续我会根据变化而更新这一表格,并附上相关引用源。

Samsung Pay Apple Pay Google Pay
支持的设备列表 Samsung Galaxy S9, S9 Plus, Note 8, S8, S8 Plus, S7, S7 Edge, S6 Edge Plus, Galaxy Note 5, Galaxy S6 and S6 Edge, Gear S2 and S3 Apple iPhone X, iPhone 8/8 Plus, iPhone 7/7Plus, 6/6 Plus, 6S/6S Plus, SE, Apple Watch, MacBook Pro with TouchID, iPad 5th/6th generation, iPad Air 2, iPad Pro and iPad Mini 3 and 4 支持NFC和HCE的Android 手机,且运行版本为KitKat (4.4) 或更高
支持国家 24 个国家(和地区) 27 个国家(和地区) 18 个国家(和地区)
身份认证方式 指纹、PIN、虹膜 人脸、指纹、PIN 指纹、PIN、密码、解锁模式、
使用场景 支持NFC、磁卡的EMV设备,应用内支付 支持NFC的设备,应用内支付,Safari浏览器支付 支持NFC的设备,应用内支付
支持卡类别 信用卡、借记卡、会员卡、礼品卡 信用卡、借记卡、会员卡(含店内储值卡) 信用卡、借记卡、会员卡和礼品卡
支持银行 支持银行列表: full list here; PayPal 支持银行列表: full list here 支持银行列表: full list Youhere; PayPal

除了Apple Pay之外,其他的是支持Paypal的……这样Paypal的余额就可以用上了。

有空再加上Mi Pay和Huawei Pay。

 

blusthost的PHP升级和wordpress版本升级

有相当长时间没有碰PHP这一块了。随便调研一下新的CMS和PIM,发现都要PHP7.1了,一看bluehost的空间,居然只有PHP 5.4,于是查了一下,原来PHP跳过了6,2015年下半年就把主版本升级到7了。真是孤陋寡闻。

再搜一下,原来bluehost要升级PHP很简单,到后台设置一下就可以了。

由于担心老的代码和PHP 7不兼容,我决定先把PHP给升级了到5.5,这个工作做得比较少,还是一步步来吧。

顺便又把wordpress升级到4.9,应该是对于PHP5.5的最新版本了。

XMind Cloud准备关闭服务

国产纯SaaS看来活得也比较艰难啊。

http://www.xmind.net/blog/en/2017/11/xmind-cloud-service-will-be-shut-down/

XMind Cloud will be officially shut down on 31 Jan, 2018. We deeply apologise to everyone who relied on XMind Cloud in any way. It wasn’t a decision that was made lightly – we have been deliberating this for several days, but ultimately we’d prefer to spend our development and support time on features that the majority of our users can utilize and enjoy.

Don’t worry, all of your XMind Cloud files are safe. Before 31 Jan, 2018, you can still use XMind Cloud service normally. But please be sure to download all of your mind maps stored on XMind Cloud before this date.

opencv for rectangle image recognition

我决定启动这项在心中停留了好几年的想法。

辅助性的输出应当是:熟悉opencv的开发以及图像检索的各种算法的优劣。熟悉Python。熟悉Object-C的开发。

目标先不要定太高,先从一个有限的标准图片库进行检索开始:

  • 库里面有300~2000张长方形的彩色图片。
  • 检索的图片源来自互联网或者相机。
  • 待检索的图片中可能包含有长方形区域,匹配库中的某一图片(的主要区域,边缘部分有可能不一致,主要区域上可能被污损)。括号内的难度递增。
  • 待检索图片主要区域可能有色偏。
  • 待检索图片主要区域可能有沿曲面的变形。
  • 待检索图片主要区域可能有轻微的平面几何变形。
  • 检索结果可以包含一个小集合3~10个库内图片,并附带其匹配得分。

继续阅读

怎样把pdf文件拆分?

真是一个好问题。

于是找各种pdf splitter之类的方案。

才想起来自己多年之前就有了答案。利用pdf打印机,使用标准的PDF阅读器的打印功能,将目前页打印到新的pdf文件中去……