内存经销商穷困潦倒 七元午饭都赊账

内存价格大幅下跌,导致中关村内存代理商经营困难,甚至无法维持基本开销。部分代理商因内存价格波动频繁及消费者持币观望态度而面临困境。
新闻来源:中关村在线 飞鸽传书

内存跌价幅度超越A股指数,昔日明星内存代理商现状凄惨。其实在中关村卖场里,内存经销商的生意都不尽如人意,混好点也只是满足基本开销而已。很多位置好的内存柜台也都因为生意不好和租金上涨而寻求转租,这在几年前是不可想象的。曾经炒内存赚大钱的日子已经离我们远去……由于都是多年来的朋友,笔者替X老板把前一天的7元饭钱给结清了。

大陆A股指数在不到一年的时间内从6100多点跌到2500多点,跌幅达到60%,众多投资者损失惨重的情况。不过与A股相比,还有更惨烈的跌幅,那就是内存价格走势了。从2007年中旬到2008年中旬,主流品牌1GB DDR2-800台式机内存售价从370元直线跌到130元,降幅竟达65%!2GB DDR2-800台式机内存则更是一举从千元关口杀到250元,跌幅达到75%!

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A股下跌六成不算多

  从上可知,内存的价格跌幅真可谓是惊人,但与之彼此相呼应的就是各级代理商的经营表现,尤其是终端零售商的生存情况最为值得深思。近日,笔者在去中关村卖场内了解配件价格信息时发现:不少内存柜台都打出了“转让、转租”贴士,甚至有的商家直接将柜台关门大吉,连个联系方式都不留。

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内存柜台人去楼空

  更为巧合的是,笔者在卖场内还碰到了一位做内存生意的老朋友——X老板,笔者认识他已经有四年多时间,X老板在北京中关村内存经销商圈里也算是小有名气,曾经代理过多个著名内存品牌。不过令笔者万万没有想到的是:这次看到的X老板与之前笔者的记忆中简直是天壤之别,他面容憔悴、衣着褴褛,不是互相认识,普通消费者根本不会认为他是一个内存代理商老板。

  根据X老板介绍,自从2007年开始内存行业就开始走下坡路,而且跌幅一浪高过一浪,过去卖一条内存最少也能赚10元,现在能赚1-2元就不错了,而其经常出现前一天订货,可是货还没到柜台就已经跌价了。也就是说,货还没等卖出去,就已经赔钱了。而且随着内存价格不断走低,消费者购买心里也发生了变化,他们趋向于持币观望,总是等新的更低价出现,这也进一步造成了供给大于需求的形势,供大于求则又导致价格进一步下降……以此就形成了一个循环轨迹。

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内存代理商鞋部特征

  X老板还透露:最近内存价格又开始新一轮下降,看到行情不好,他已经好几天没来柜台上班了,今天是第一次过来,截止下午2点还没有一单生意开张。

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近期中关村卖场人气惨淡(点击放大)

  就在笔者与X老板聊天时,卖场“水吧”(也就是零食小卖部)的小弟来找X老板结账,说是上周的某天中午X老板点了一碗方便面和两个卤鸡蛋的饭钱还没有付。X老板找遍了柜台里所有角落和身上的口袋,结果竟然没有钱!由于都是多年来的朋友,看到这里,笔者替X老板把7元饭钱给结清了。

内存经销商穷困潦倒 七元午饭都赊账
鼎好一期柜台纷纷转租

  笔者总结:上面的案例并非只是X老板一个人的遭遇,其实在中关村卖场里,像X老板一样的内存经销商还有很多很多,他们的生意也都不尽如人意,混好点也只是满足基本开销而已。甚至在位于中关村最核心、人气最高的卖场——鼎好,很多位置好的内存柜台也都因为生意不好和租金上涨而寻求转租,这在几年前是不可想象的。曾经炒内存赚大钱的日子已经离我们远去……

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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