揭秘!凯德Mall(望京)高价造型骗局

  废话不说直奔主题。

  摘要:北京朝阳区首开附近现疑似造型骗局,该骗局以国外著名造型师免费改造做诱饵,欺骗小姑娘大量消费。

  经过:今日,在凯德Mall(望京)溜达时,被一二十多岁的小伙拦住,该小伙以诋毁发型、吹嘘著名造型师免费讲座为卖点,将顾客吸引至旁边楼栋的自家工作室。接着某连锁店的国际著名造型师出场,以脸型适合巴拉巴拉和身材搭配等一串之乎者也的术语让顾客体验原价288折后168的剪发,之后以不接私单只能签约的方式让顾客预存2888的10次剪发金额,最终在预存2888/1000/500元均被顾客(我)强势拒绝的情况下愤然离开。

  爆点:1)剪发金额远远高于市场价;2)著名造型师不可能需要大街拉人,且店小无人;3)该名曰穆希、作为魅力周末特约嘉宾、获得美容美发行业最高奖项的著名造型师其实查无此人,所谓的百度可搜索不过仿百度自建网页,网页内容似小学生式自我介绍,并非百度形式的第三方陈述;4)剪发期间多次勾搭顾客(我);5)剪发并不好看;6)预存金额一再打折,单价从2888到288再到100,说明并非官方定价,可见并非所谓连锁;7)预存原因声称为顾客负责,自己剪过的头以后不允许别人再剪(该条实在无力吐槽)。

  总结:远离剪发,莫听途说;坚守钱包,莫信大师。

转载于:https://www.cnblogs.com/EstherLjy/p/11184991.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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