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大家好,这里是程序员晚枫,持续分享副业项目的第6年。
今天给大家分享的是当下大火的项目:外卖推广。
美团、京东、饿了么,加入外卖大战以后,外卖又进入了吃饭不要钱的时代。
我们普通人,怎么从这次外卖大战中赚到钱呢?
和我做过项目的朋友都知道:思路就是做中间商!然后给我们的用户推荐外卖优惠券,用户点单后,我们赚平台给我们的补贴。
这种推广方式也不会引人反感:因为它实现了三方共赢。平台得到了市场、用户得到了优惠券,我们又得到了推广收入。
那么接下来的问题是:去哪里找这些推广优惠券,获得平台补贴的机会呢?怎么做推广,让用户用上你的优惠券呢?
想解决上面几个问题,从这次外卖大战中赚到钱,
大家可以直接加入我本次的外卖训练营,我带你吃到这一波外卖大战的红利!
加入以后,你会得到:
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想参与这次外卖项目的朋友,直接扫码下图+我微信,我带你开干!
看完是不是有了启发?赶紧去试试吧~
你是否发现,最近点的外卖包装越来越精致,配送时间越来越短,甚至附赠的湿巾都印上了品牌IP?这熟悉的配方背后,正是汽车行业内卷剧本的重演——当技术迭代变成军备竞赛,当用户体验沦为数据游戏,这场关于”更快更多更炫”的生死竞速,正在外卖行业掀起新一轮风暴。
汽车行业曾用自动驾驶和5G互联构筑技术护城河,如今外卖平台则用算法和补贴堆砌竞争壁垒。就像车企将续航里程从500公里卷到1000公里,美团与饿了么把”平均配送时长”从45分钟压缩至28分钟;如同新能源汽车标配激光雷达成为行业潜规则,外卖订单里的餐具包早已升级为包含牙线、薄荷糖的”关怀套装”。但这种升级真的源于用户需求吗?数据显示,72%消费者更关注餐品温度而非包装设计,这与汽车行业”车载AI识别情绪”般的伪需求何其相似。
更深层的相似性在于产业链挤压。汽车主机厂通过每月重谈价码压榨供应商,外卖平台则用”蜂鸟快送”和”美团专送”的并行体系转移成本。某配送站站长透露:”现在要求骑手同时接8单才算合格,但超时罚款标准却从3分钟缩短到90秒。”这恰似博世中国总裁徐大全遭遇的”不降价就断付”威胁,当竞争演变为零和游戏,最前线的劳动者永远是缓冲垫。
汽车工程师们不会忘记,蔚小理带来的高薪伴随着007的阴影。而今外卖行业同样陷入”高激励陷阱”,午高峰跑单王时薪可达150元,但需以每天14小时在线为代价。更残酷的是,算法正在复制汽车行业的”开发周期压缩”逻辑——去年某平台将骑手路径规划系统迭代速度提升3倍,背后是程序员们用”行军床驻厂”换来的。正如那位年薪70万的小米汽车员工,光环之下是产业链每个环节的透支。
这种内卷最致命的副作用,是让创新偏离本质。车企堆砌自动驾驶功能却解决不了城市拥堵,外卖平台追逐配送速度却忽视食品安全。当某品牌用无人机送餐创造营销噱头时,消费者更在意的可能是餐盒里少了一份米饭。就像资料中揭示的真相:”消费者购买的并非需求本身,而是商业推销出来的焦虑。”
历史总是惊人地相似。汽车行业已开始反思”配置竞赛”的虚火,理想汽车砍掉冗余功能的案例值得玩味。外卖行业或许该停下脚步思考:当配送速度突破生理极限,当赠品成本转嫁到菜品价格,这场狂欢最终剩下什么?值得警惕的是,资料中提到的”价格泡沫”正在重演——部分商家通过减少食材分量来负担平台抽成和包装成本。
行业的进步不应只是数据的狂欢。就像汽车终究要回归出行本质,外卖服务的核心始终是”让吃变得更简单”。或许有一天,消费者会选择原谅30分钟送达的热饭,而不是冰凉的18分钟极限配送。这场从工厂车间蔓延到街头巷尾的内卷风暴,是时候重新审视竞争的初衷了。
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大家好,这里是程序员晚枫,全网同名。
自动驾驶技术一直是科技和汽车行业追逐的热点。最近,特斯拉的 Robotaxi 在美国发生撞车事件,而百度则宣布转向纯视觉技术,这两件事引发了广泛关注。今天,我们就来聊聊这背后的故事和它们的意义。
2025 年 6 月,特斯拉在德克萨斯州奥斯汀推出的 Robotaxi 服务发生了首起事故。一辆特斯拉 Model Y 在一家披萨店的拥挤停车场内,撞到了一辆停放的丰田凯美瑞。幸运的是,事故并未造成重大伤害,只是轻微擦碰。
然而,这一事件引发了对特斯拉自动驾驶技术安全性的质疑。此前,特斯拉的 Robotaxi 已多次被曝光存在安全问题,如违反交通规则、突然急刹等。美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)也在调查特斯拉的自动驾驶技术,以确保道路安全。
特斯拉的 Robotaxi 采用的是纯视觉技术,即仅依靠摄像头和神经网络来实现自动驾驶。这种技术的优势在于成本较低,易于大规模推广,但也存在局限性,如在光线不足或复杂路况下可能出现误判。
与此同时,百度也宣布其自动驾驶服务 Apollo Go 将转向纯视觉技术。百度此前一直采用激光雷达(Lidar)和高精度地图的组合方案,但如今决定回归纯视觉技术。百度的这一转变,可能是基于成本和可扩展性的考虑。
百度的 Apollo Go 自动驾驶服务在中国已经运营多年,积累了丰富的数据和经验。百度认为,纯视觉技术能够更好地适应不同城市的复杂路况,并且成本更低,有助于大规模推广自动驾驶服务。
特斯拉和百度在自动驾驶技术上都选择了纯视觉技术,但它们的起点和背景却大不相同。
特斯拉的自动驾驶技术一直以激进著称,其 CEO 马斯克坚信纯视觉技术能够实现完全自动驾驶。特斯拉的 Robotaxi 服务虽然在技术上取得了进展,但近期的事故也暴露了其在安全性和可靠性上的不足。
百度则是在积累了大量激光雷达和高精度地图数据后,才转向纯视觉技术。百度的这一转变可能是基于对技术可行性和成本效益的综合考量。百度的 Apollo Go 服务在中国多个城市已经实现了商业化运营,其技术的稳定性和可靠性得到了一定程度的验证。
特斯拉和百度的选择,反映了自动驾驶技术发展的两种思路。特斯拉的激进路线,强调技术的快速迭代和大规模推广,但也面临着安全性和可靠性的挑战。百度的稳健路线,注重技术的稳定性和可靠性,但也需要在成本和效率上做出平衡。
自动驾驶的未来,需要在安全与效率之间找到平衡。无论是特斯拉的纯视觉技术,还是百度的混合技术方案,都需要在实际应用中不断优化和改进。只有这样,自动驾驶技术才能真正实现其改变世界的潜力。
特斯拉的 Robotaxi 事故和百度的技术转向,让我们看到了自动驾驶技术发展的复杂性和多样性。未来的道路还很长,但只要我们保持谨慎和创新,自动驾驶技术一定能够为我们的生活带来更多的便利和安全。
如果你喜欢这个开源项目,欢迎加入我们的开源小组,一起交流学习,一起进步。
加我的微信:python-office,备注:开源
关于项目的介绍:
大家好,这里是程序员晚枫。
上一篇文章,给大家分析了PyQt5和PySide2之间的主要区别:http://www.python4office.cn/python-office/ref/250708-qt-pyside/
我也打算,接下来和团队一起,把现有的gui都换成PySide2。
今天给大家分享一下我改动第一套代码的过程,改完的代码在:发票识别的源码
将代码从 PyQt5 转换为 PySide2,主要涉及以下步骤:
from PyQt5.QtWidgets import ...
等导入方式。from PySide2.QtWidgets import ...
等导入方式。 示例:
1
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7# PyQt5
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton
from PyQt5.QtCore import Qt
# PySide2
from PySide2.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton
from PySide2.QtCore import Qt
signal.connect(slot)
。signal.connect(slot)
,但需要注意信号和槽的定义方式。 示例:
1
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4
5# PyQt5
button.clicked.connect(self.on_button_clicked)
# PySide2
button.clicked.connect(self.on_button_clicked)
如果使用了 pyqtSignal
,需要替换为 Signal
:
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11# PyQt5
from PyQt5.QtCore import pyqtSignal
class MyClass(QObject):
my_signal = pyqtSignal()
# PySide2
from PySide2.QtCore import Signal
class MyClass(QObject):
my_signal = Signal()
示例:
1
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11
12
13# PyQt5
def eventFilter(self, obj, event):
if obj == self.widget and event.type() == QEvent.MouseMove:
print("Mouse moved")
return True
return super().eventFilter(obj, event)
# PySide2
def eventFilter(self, obj, event):
if obj == self.widget and event.type() == QEvent.MouseMove:
print("Mouse moved")
return True
return super().eventFilter(obj, event)
QResource
或 PyQt5.uic.loadUi
。QResource
或 PySide2.QtUiTools.QUiLoader
。 示例:
1
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6
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8# PyQt5
from PyQt5 import uic
self.ui = uic.loadUi("my_ui_file.ui", self)
# PySide2
from PySide2.QtUiTools import QUiLoader
loader = QUiLoader()
self.ui = loader.load("my_ui_file.ui", self)
示例:
1
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4
5# PyQt5
self.setStyleSheet("QPushButton { background-color: red; }")
# PySide2
self.setStyleSheet("QPushButton { background-color: red; }")
以下是一个简单的 PyQt5 示例代码及其转换为 PySide2 的版本。
1 | from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton |
1 | from PySide2.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton |
PyQt5
替换为 PySide2
。pyqtProperty
等),需要查找 PySide2 的对应实现或替代方案。大家在学习课程中有任何问题,欢迎+微信和我交流~我的联系方式:微信、读者群、1对1、福利
大家好,这里是程序员晚枫。
我们团队最近在基于腾讯的OCR接口,开发一个桌面GUI软件,功能是实现发票识别。
项目地址:发票识别的源码
因为技术选型问题,之前选择的是pyqt5这个框架,现在想出售软件,发现了一些商业使用方面的问题,所以打算换成开源免费的
PySide和PyQt都是基于Qt框架的Python绑定,用于开发图形用户界面(GUI)应用程序,它们各自有多个版本,并且存在一些关键区别。
PySide目前主要有两个主要的版本系列:
PyQt同样有多个版本,与Qt框架的版本相对应:
开源协议:
开发和维护团队:
API设计和功能支持:
社区支持和生态:
使用体验:
大家在学习课程中有任何问题,欢迎+微信和我交流~我的联系方式:微信、读者群、1对1、福利
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大家好,这里是程序员晚枫,全网同名。
上周难得在热搜多次看到了有关开源大模型的消息,而且都和华为有关。
一次是周一:华为、百度同日宣布开源,背后是何战略?
另一次是本周末:华为盘古团队否认抄袭通义千问 参数相似之争引热议
而且最近:大模型、开源、免费等信息也着实火热,国产大模型之间互相抄袭,也是第一次听说。
这次大家跟我一起用通俗的解释,吃这次科技的大瓜。🍉
先说一下结论:我个人认为,目前的证据还无法证明华为是抄袭的。
先看一下事情的始末:
以下是关于我让大模型整理的“华为盘古团队否认抄袭通义千问”事件的脉络梳理,逻辑还是基本可靠。
抄袭事件被热议后,华为团队也发了一个声明:
我从头到尾看下来:依我愚见,我认为关于相似性的争议点,需要进一步证明和解释;而关于抄袭代码的争议点,纯属无稽之谈。
此次事件中,最具争议的有2个部分,我用红色的点标记出来了,这里有个印象,下面详细解释:
我通过目前已有的证据判断:第1点纯属外行的无理取闹,第2点目前还不能当作确凿的证据。
这一点也是被炒的最火热的:
但其实懂开源技术的都知道:千问本身是开源的,而且使用的是相当宽松的Apache2.0协议。
开源意味着:阿里通义大模型,在自己的代码里写明了任何人都可以使用我的代码,也可以在我的代码基础上进行修改,但是要保留我的名字。
更通俗的理解:阿里写了一本只有50个字的字典,并且声明了任何人都可以在阿里字典的基础上,修改或者新增字词,但要留下阿里这个原始作者的名字。
然后华为遵循这一开源约定,在使用千问代码的基础上做了修改,并且保留了Qwen的logo文字。
这一点不仅不应该批评华为,还应该给华为点赞!因为很多人用了开源软件,是不会遵守开源规定,保留原作者信息的。
两个模型的算法存在相似性高达0.927,可以理解为:
同一套试卷,阿里和华为都解出来了,而且解题速度差不多,分数也差不多。但是阿里几个月前参加的考试(发布大模型),华为是近期参加的(发布大模型)。
但是从目前已有的证据来看,我们只能看到他们的解题结果,并没有看到他们到底是怎么解题的。
所以,并不能以此确定后者就抄袭了前者。
除非可以证明,他们的解题过程也是相同的,例如:是否有阿里的人跳槽到华为,并且参与了这个大模型的开发?或者直接拿出他们抄袭的记录。
否则指责华为抄袭阿里,就好像
高考出分的第一天,只看了一眼榜单,就指责两个考了693分和690分的人是互相抄袭的一样。
只会让人觉得莫名其妙,无法让人信服。
而且之前的视频里我也给大家讲过,阿里的千问模型去年就已经登顶过某知名大模型排行榜,也一直是国内外大模型学习的榜样,例如
前段时间大火的DeepSeek,其实也参考了阿里千问大模型。
华为作为后起之秀,参考千问这个优秀的行业实践,也是符合常识的常规操作?
从2年前各家推出大模型开始,接连走过了从闭源到开源的路程。
能把大模型开源给用户,是一种展示自身技术的方式,本身就证明了各个大厂对自家大模型的自信。
但是开源的过程中,存在一些合规和舆情风险,后面的文章里我会给大家分析更多的开源争议案例。
如果你喜欢这个开源项目,欢迎加入我们的开源小组,一起交流学习,一起进步。
加我的微信:python-office,备注:开源
关于项目的介绍:
tag:
缺失模块。
1、请确保node版本大于6.2
2、在博客根目录(注意不是yilia根目录)执行以下命令:
npm i hexo-generator-json-content --save
3、在根目录_config.yml里添加配置:
jsonContent: meta: false pages: false posts: title: true date: true path: true text: false raw: false content: false slug: false updated: false comments: false link: false permalink: false excerpt: false categories: false tags: true