Dell 以为消费者是小孩子么?

针对戴尔中国网上商店的价格错误事件,作者记录了与戴尔客服的两次交涉过程及不满情绪。消费者认为戴尔应对其错误负责并提供合理解决方案。

自从 Dell 中国网上商店八月七日出了价格纰漏之后,很多下了订单的消费者都在静观 Dell 的动态。第二天晚上就有传出来消息说 Dell 赖帐了。
到现在为止,我接到 Dell 两个电话,第一个电话是 10 日下午 5 点多,一个女的,上来就说自己是 Dell 公司的,说价格问题是某个员工的错误, 然后给我开出的条件:
一个是取消订单;
第二个是 7.5 折买那款服务器;
第三? 没有第三。
虽然我早都在朋友们听到这样的选择结果,我还是火大。套用范伟的话说,”你这个人不讲究啊,你的承诺 Ni?”
我给的答复是: Dell 不是说安全购物么? 员工的错误也是 Dell 公司的错误,总不能把这个错误说成是消费者的责任吧? 出了这么大的事情,你们的道歉呢?你们连在公司首页做个道歉声明都做不到,我对这样的选择都不能接受。
不要给我退款,如果贸然把款退到我帐上,我会认为那是 Dell 给我的赔偿!
昨天下午,又接到 Dell 的电话,男的,这会上来自报家门,说自己是 Dell 销售经理,谁谁谁,然后还是那两个条件,让我选择。
那家伙说,”这款服务器原价 8000 多,7.5 折后才 6000 多,而且,这里面包含了一个软件就价值 4000 多…” ,什么软件我倒是没有听清,”那好,你把软件都去掉吧,我看看价格能不能接受” ….噎住了半天,说回去给我做个报价。
这件事情从头到尾 Dell 都做的非常不光彩。消费者的确是钻了你的漏洞,但漏洞是你们自己造成。总要拿出个让人满意的态度来吧 。
Dell 公司都以为消费者是小孩子么?
EOF

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内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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