PIX e LGPD

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Semana quente pra quem trabalha com e-commerce e proteção de dados. O WhatsApp já adequou a sua política a lei geral de proteção de dados e alguns bancos já estão lançando novos produtos usando o PIX.

Saiba mais sobre o PIX aqui: https://www.bcb.gov.br/estabilidadefinanceira/pagamentosinstantaneos

Saiba mais sobre a LGPD aqui: http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/L13709.htm

Para adequar a sua empresa a LGPD, entre em contato

E-commerce. Qual a melhor plataforma?

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Esse mercado do e-commerce já está super consolidado, mas ainda tem espaço para novos players, ao menos ao que diz respeito a plataforma.

Podemos citar alguns desses grandes como o shopify em escala global, vtex e ezcommerce em escala nacional e ainda ficaríamos devendo as soluções de código aberto, como magento e opencart.

Surpreendentemente, ainda existem muitas plataformas fora desse circuito que estão fazendo um trabalho muito legal: É o caso da F1, da moovin e da Dooca commerce.

Sobre a escolha a reposta é simples: Depende da necessidade do cliente.

Caso o cliente atenda a mercados fora do Brasil, shopify e vtex atendem bem à necessidade e fornecem excelente performance.

Para iniciantes, em sua maioria, a loja integrada desempenha o melhor papel.

E para aqueles que possuem expertise em devops e contam com infraestrutura interna, o magento é uma opção tentadora.

Aliás, o ecosistema da shopify pra desenvolvedores é absolutamente incrível, mas isso é assunto pra outro post.

Opencv – localizando um padrão de objeto

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Podemos detectar uma infinidade de coisas em fotos. Para os desenvolvedores mais práticos, a amazon possui um serviço incrível de backend de detecção de objetos, vale a pena olhar. Não sendo esse o caso, ou pra quem tem volume muito alto de upload, podemos detectar muita coisa legal usando diversos padrões prontos:

http://stackoverflow.com/questions/11537585/where-can-i-find-haar-cascades-xml-files

Para quem se interessa em criar seu própŕio cascade, a documentação é bem completa e o trabalho um tanto cansativo.

http://docs.opencv.org/2.4.13.2/doc/user_guide/ug_traincascade.html

Abaixo um exemplo em python de como utilizar o sistema de reconhecimento de objetos da opencv.
O arquivo que fiz (não posso postar aqui- é do cliente) “cascade.xml” foi gerado utilizando uma grande variação de imagens positivas, negativas,
diversos parâmetros e 12h de processamento.