《分奖金》专题

亿景智图除了提供简便丰富的可视化功能，还提供了分析功能供决策者使用，目前已提供的分析功能有： ● 汇总区域内标注数据 ● 缓冲区分析 ● 分析标注属于哪个区域 ● 格网分析

社会化分销 营销通社会化分销为线索型社会化分销，旨在帮助企业获取更多销售线索。企业招募社会分销员（非企业员工），挖掘社会人脉资源，开拓高质量高意向线索，成交更多客户； 分销员可推荐线索或通过招募其他分销人员推荐线索以获取线索成单奖励。分销人员只可招募一级分销人员。 社会化分销流程

分销商等级设置 设置分销规则 等级名称: 分销商等级名称 升级条件:达到当前等级需要的商城消费，当前按照累计消费进行计算本店销售佣金比率: 给上级的佣金比率:也就是产生订单的分销商对应的佣金比率 给上上级的佣金比率：当前推广员给上上级创造的佣金比率 这里有两种业务模式 当分销商申请开启时:会将消费者视为第一级计算佣金(如果消费者为会员,将视他的上级分销商为第一级) 当分销商申请关闭时:会将消费者的

下载批量分单的Excel表格模板后，填写规范的地址信息，然后可以通过批量导入订单完成分单； 每次允许导入10000条地址，地址列为必填项； 支持Excel或CSV格式文件。 分单结果导出 每次批量分单后系统自动会生成一个订单图层，可点击订单图层的“导出”按钮将该图层数据全部导出 还可选择在数据表格里批量导出订单，数据表格还支持根据分单结果筛选查询。

单条分单即输入地址，可以查询出来该地址所属的区划 地址方式：按照示例地址输入规范的地址，可匹配相应的区划。 经纬度方式：按照示例，输入精确经纬度，可匹配相应的区划 可以打开历史记录，分单结果可通过数据表格下载导出 支持分单页面进行分享

单条分单 批量分单 订单状态统计 按图层订单统计 全部订单统计

统计分析 点面互查 缓冲区分析 高级筛选

秋招奋斗了一个半月，主攻规控算法，目前战绩为64/7/1(投/面/OC)。 分享凉经攒人品，望后人哀之鉴之，不使后人复哀后人也。 24秋招难，双非算法更难了，接下来一个半月还要继续加油啊！ #### 道通智能 2023.08.12投递简历 2023.08.14 一面(决策规划) ​线上面试，40分钟，自我介绍后询问项目，最后手撕一个简单题快排，考虑到这家公司996，面试官表示更愿意招实习，放弃后续

#24秋招加油#投递大约几天后测评，看了一下时间，大家好像都是同一个时间段测评的 测评类型限时具体天数具体时间，只有1h 满分70分，10个选择题，6个大题 选择题与指标有关，一般就是什么LTV与什么有关，出现xx情况，什么原因最不重要之类的 （具体忘记了，29号做的测评，现在也没消息，也没显示投递流程终止） 接下来就是大题 大题围绕的游戏展开：比如如果是你，你怎么评估游戏的渠道效果；有没有玩过游

Discover数据分析一面 - Phone Interview - 全英文 手机开了自动拦截垃圾电话，前面几个电话没接到之后才反应过来关了。（被假中国海关的诈骗电话骚扰无数次） 1. 自我介绍 2. 最喜欢的课程，为什么？ 3. 怎么知道Discover和这个工作的？ 4. 有在信用卡领域的工作经验吗？（没有，只知道刷卡😂） 5. 对简历一个项目详细介绍 6. SQL where和group

主要内容：1.上帝视角,2.disctEntry,3.redisObject,4.string的type和3大编码转换,5.Redis底层的数据结构Redis为kv的,而Redis底层又是由c语言写成的,一切皆字典dict,和java的一切皆对象Object Redis的key类型一般为字符串,value为redis类型RedisObject这里的kv称为dictEntry 相当与java中的Map<String, redisObject> bitmap底层为String类型,hyperlogl

本来以为二面凉透了，领导面问的问题没答上来几个！没想到啊第二天回复通过了！ 这里给大家分享一下面经： 一面（技术面） 1.自我介绍 2.ios和android的设计区别? 3.平常用的设计网站有哪些，如何学习? 4.主要是作品集的分析，然后针对内容随机提问 二面（领导面30min） 1.自我介绍 2.数据可视化有什么了解? 3.响应式的设计有什么看法? 4.你的app对于to B端和to C端用户

区划面可通过选择线拆分、面拆分、行政区拆分将一个区划分为两个 注意： 区划面的拆分，一定要实现选中一个区划数据，再点击拆分工具，否则不知道要拆分哪个区划面 线拆分操作示例如下： 线拆分 即在被选中的区划面上，画一条贯穿于整个区划面的直线，必须是与这区划面相交的情况下才能拆分成功 画线完成后，双击结束，或者点击工具栏“✔️” 面拆分 即在被选中区划面上，画一个与被选中区划相交的面 画线完成，双击结束

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目标 这次我们学习轮廓的层次，即轮廓中的父子关系。 理论 在前几篇关于轮廓的文章中，我们已经讨论了与OpenCV提供的轮廓相关的几个函数。但是当我们使用cv.findcontour()函数在图像中找到轮廓时，我们已经传递了一个参数，轮廓检索模式。我们通常通过了cv.RETR_LIST或cv.RETR_TREE，效果很好。但这到底意味着什么呢? 另外，在输出中，我们得到了三个数组，第一个是图像，第二