营销智慧:陶朱公的商训与古代营销策略

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"大话服装营销管理.pptx"是一份聚焦于服装行业营销策略的深入讲解资料,由程烈先生主讲,他拥有上海大学经济管理中心工商管理硕士学位,同时担任该校营销学讲师以及上海福临门高级营销经理。课程内容涵盖了营销的本质和实践应用,强调营销不仅仅是一种思维方式,它在国家、城市、企业和个人生活的各个层面都发挥着关键作用。 核心知识点包括了中国历史上著名的商业人物陶朱公(范蠡),他以其智慧和能力积累财富,创立了庞大的产业体系,其商训十二则展示了优秀的营销素质,如识人、接纳、专注、整顿、敏捷、讨债、用人、辩论、办货、知机、倡率和远数。这些原则对于现代企业的管理者来说,仍然是指导商业活动的重要准则。 课程还提到了中国古代营销的实例,如“清明上河图”中的古代商家策略和“林家铺子”的现代促销模式,表明营销智慧源远流长。此外,还探讨了战国时期纵横家苏秦和张仪的故事,通过他们提出的合纵连横策略,展示了营销策略的灵活运用和相互影响。 在实际操作部分,课程设计了一个练习环节,要求参与者组成小型公司,进行领导人选举、公司命名、产品选择,以及对公司、产品和品牌的全面介绍。这个环节旨在培养学员的团队协作能力和实战营销技巧。 "大话服装营销管理.pptx"是一份深入浅出的营销教程,不仅探讨了理论知识,还结合历史案例和实践操作,帮助参与者理解并掌握有效的营销方法,对于服装行业的从业者和创业者具有很高的实用价值。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行