淘宝频现“双胞胎”消费诚信在哪里?

文章探讨了淘宝作为中国最大C2C平台所面临的假货问题。分析指出,其开放和免费的运营模式虽促进了电商繁荣,但也为假货、欺诈等行为提供了滋生土壤。面对日益严峻的局面,淘宝虽已采取多项措施,但似乎难以从根本上解决问题。

     “亲,我家包邮哦”,“亲,还有什么问题吗”,看到这个我们很自然的想到的是风靡整个互联网的淘宝体。可是这个如此温馨动人的氛围下却是频繁出现的 “双胞胎”事件,同样标注的产品、同样的图片,甚至产品网页上有着相同的图片,但是却有着完全不同的价格。同样的商品价位差别这么大,其中必有 “假胎”。淘宝诚信问题,已经不得不提。

     淘宝假货事件与其自身运营模式有着深刻联系。

     淘宝以其开放、免费的模式孕育了无数怀揣梦想的大小网商,然而,也正是在这种模式假货、欺诈、盗版、侵权像一颗颗毒瘤挥之不去。

     淘宝以“免费”为武器,先后大掰国内各种网上交易平台。使得淘宝成为国内最大的C2C平台。 一家独大,但成也萧何败也萧何。从哪里爬起也有可能从哪里跌倒。 “免费”和“便宜”策略云集了各色卖家和买家,对卖家的“不可控性”使得出现假货等问题亦是必然。

     2011年央视3•15晚会将集中曝光网购和团购领域;广州市芳奈服饰有限公司北京、武汉、广州三地起诉淘宝网,指责淘宝网4000家网店售假;淘宝网宣布将投入2亿元资金,联合国家九部委联合打假。

     尽管马云不断在想对策,他曾说,自己十分痛恨假货行为。 淘宝曾斥资1亿支持网络打假。可是时至今日,淘宝上假货事件仍层出不穷。

     笔者认为淘宝根本无法根治这颗毒瘤,如果采取适当策略也只能短期遏制,效果也未必会很好,淘宝假货问题不是后天衍生出来,而是先天性不足。自打娘胎里出来,淘宝就有这种先天性隐患,随着淘宝不断成长,这病愈加严重。

     此外,假冒伪劣商品不断的涌入淘宝,个体商家随意上来开店的无制度性,现实资金通过淘宝而带来的巨额资金流动,这些实际上都已经开始在挑战国家法律法规的严肃性和权威性。假货随意流入市场、偷税漏税逃税、洗钱等等问题都随着淘宝的诞生而变得如此的容易,如此的明目张胆。许多网友戏称“淘宝网是假冒伪劣产品的温床,奸商的保护伞”“淘宝网是假货的集散地”等等。

     在淘宝相关人员无法治愈这种症结的情况之下,这种隐患很可能在某一刻一触即发,当政府、被侵权商家、淘宝买家联合起对淘宝的攻击,淘宝公关分身乏术,淘宝必回面临瘫痪之灾,而未来更加管理更加健全的网上购物平台定会出现,当根基不稳淘宝面临外忧内患的情况之下,淘宝这尊大厦必定瞬间倾颓。谁又敢断言,“百足之虫死而不僵”?


















本文转自于明51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/shayu/1283201,如需转载请自行联系原作者
一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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