一次投诉淘宝卖家的过程

昨天,同事请假去石家庄了,受他委托,让我帮忙充100元话费。

 

本来想在京东上充的,一想想我用淘宝也挺方便,毕竟自己在淘宝上进行过70多笔购物交易,挺熟悉的。

 

于是进了淘宝,找到了一个卖家,简单看了一下,拥有3颗金黄色皇冠。其他什么的就没看了,立即拍下快充!

 

以为马上就到账了给同事发过去消息,同事发来消息说暂时未收到,我以为等会儿就好了,没去管它。

 

今天早上再次问同事,同事没回信息,直到下午才回信息说:“未收到”;

 

我这才去打开淘宝,进行情况了解,

1、查看是否填错了号码,没有填错

2、查看购买的产品信息:”自动快充……“没问题

3、打卖家电话、卖家电话正在通话中……

4、查看其他买家对该产品的评价。发现很烂!

 

于是,我打给了淘宝客服中心。报给她我的淘宝账号和交易编号后,再将情况描述了一下。她只能说可以请求退货,我问她对于这样的卖家有什么惩罚机制没有,她说等过3天再给投诉。显然,对于这样的答案不太满意,结果非常对不起的给客服一个差评,在此说声:实在抱歉!


对于卖家违约,特别不满意!

为什么淘宝平台没有做相关处理?

 

为了帮助朋友马上处理好事情,马上打开了京东,充了值,立即同事就发信息过来说充上了!

 

发生了一件小插曲:

在京东上充值的时候,我用的招商卡,用的手机登录,然后用手机浏览器打开招商发过来的链接,填入了支付密码后,还有一个验证码输入框得输入,我也不知道填什么,旁边也没有验证码,也就没填了,直接点击”确定“,款就付了,疑惑中!!!!

淘宝同行恶意举报现状,因为现在淘宝竞争激烈,价格战也越来越低,你的产品比别人卖的价格低,同行会举报你的商品,相信不少掌柜都遇到过这样的问题的!后果可想而知! 辛辛苦苦经营的店,成交量都上去了,一下子就被举报处罚了,又要重新来过的心情相信大家都是明白的。或者 我们宝贝 已经是热销,排在前面,也许我们辛辛苦苦打造的爆款,被同行恶意举报下架,我们遭受的损失可想而知!痛恨举报的人。 被恶意举报是没办法去解决的,也没办法知道是谁举报了你。 其实很多时候都是被自己同行举报的。竞争激烈的网销时代,不良商家会不择手段让竞争同行卖家落后!价格战也越来越低,你的产品比别人卖的价格低,同行会举报你的商品,相信不少掌柜都遇到过这样的问题的!后果可想而知!那我们应该怎么淘宝防举报呢? 这种方法是有史以来最安全的,最真实的效果。请放心使用,不会受到淘宝任何处罚。因为是按淘宝的正常操作方式去进行操作的。不添加任何代码。让宝贝永久显示被举报当中。 大家有没有发现自己的宝贝在销售飙升是时候被下架或者被举报?导致宝贝销售数据被清空,那是一大损失, 这样的的问题大多数更自己宝贝本身违规有关,但更多的是可能被自己同行举报, 竞争激烈的网销时代,不良商家会不择手段让竞争同行卖家落后, 那想不想通过某些方法实现禁止宝贝被举报的可能 !
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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