上海爱尚鲜花:从O2O到新三板的花卉电商领袖

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"上海爱尚鲜花股份有限公司的商业计划书展示了其在鲜花行业的成长历程,从2008年公司成立至今,历经多次融资,包括天使轮、A轮、A+轮和B轮融资,逐步发展成为行业领导者。该公司在2016年成功登陆新三板,成为鲜花行业的第一股。爱尚鲜花主要业务包括礼品鲜花和生活鲜花两个领域,其中生活鲜花以订阅服务为主,礼品鲜花则通过遍布全国的15000家线下配送店提供3小时内的快速送花服务。此外,公司拥有签约的温控大棚和合作基地,实现了鲜花产业链的整合。市场前景方面,随着消费者对生活品质的追求,礼品鲜花和生活鲜花市场有着巨大的增长潜力,尤其在中国,目前这一市场的比例与发达国家相比仍有较大差距,预示着广阔的发展空间。" 这篇商业计划书揭示了以下几个关键知识点: 1. **企业发展历程**:爱尚鲜花自2008年成立以来,从最初的官网自营同城速递,扩展到全网多渠道覆盖,再到新三板上市,展现了其在鲜花电商领域的快速成长和市场领先地位。 2. **融资历史**:公司经历了从天使轮到B轮的四轮融资,吸引了如达晨资本、浙商创投、中路资本和鼎锋资本等知名投资机构,这为其业务扩展和产业链整合提供了资金支持。 3. **业务模式**:爱尚鲜花分为礼品鲜花和生活鲜花两大板块,生活鲜花主打订阅服务,每月定期配送;礼品鲜花则依靠庞大的线下配送网络,提供全国范围内的快速送花服务。 4. **产业链整合**:公司通过签约温控大棚和合作基地,实现了鲜花从生产到销售的全产业链控制,提高了效率和品质。 5. **市场前景分析**:对比国际数据,中国鲜花市场尤其是生活鲜花领域有巨大的增长空间,随着消费升级,这一市场有望快速发展。 6. **配送网络**:覆盖全国1815个县级以上城市的3小时极速送花服务,显示了公司在物流配送方面的强大能力。 7. **业绩亮点**:如7天销售33万单的团购活动记录,以及情人节期间大量进口荷兰郁金香并在短时间内售罄,体现了公司的销售能力和市场影响力。 这些知识点反映了爱尚鲜花作为鲜花行业领先企业的经营策略、市场定位和未来发展潜力。
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
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