智能监控人体行为分析系统借助计算机视觉分析+边缘计算技术，利用现场已有的摄像头对监控画面中人员行为进行实时分析预警抓拍，智能监控人体行为分析系统能够分析和鉴别基本上姿态，包含“抽烟识别”，“跌倒监测”，...传统视频监控系统是事情发生之后查看视频，而智能监控人体行为分析系统警报系统实现了同步预警信息信息的作用，使后台监控系统智能化。...智能监控人体行为分析实时监测视频监控画面中视频流人员行为数据，智能监控人体行为分析存在四个维度：时间、行为、地点与状态。...智能监控人体行为分析可以借助现场监控摄像头对现场监控画面范围内的行为及状态进行全天候不间断实时分析，如区域入侵、攀高识别、人员异常徘徊识别、打架斗殴识别、人数超员识别等。
这里不谈秒杀设计，不谈使用队列等使请求串行化，就谈下怎么用锁来保证数据正确，就是已经到减库存那一步了，在这一步中如果保证不超卖。
本篇文章主要是基于我们实际项目中因为redis分布式锁造成的事故分析及解决方案。...这个时候只能依赖库存校验，但是偏偏库存校验不是非原子性的，采用的是get and compare 的方式，超卖的悲剧就这样发生了~~~ 事故分析 仔细分析下来，可以发现，这个抢购接口在高并发场景下，是有严重的安全隐患的...这是超卖的直接原因。 非原子性的库存校验 非原子性的库存校验导致在并发场景下，库存校验的结果不准确。这是超卖的根本原因。 通过以上分析，问题的根本原因在于库存校验严重依赖了分布式锁。...改进之后的代码 经过以上的分析之后，我们决定新建一个DistributedLocker类专门用于处理分布式锁。...总结 稀缺商品超卖绝对是重大事故。如果超卖数量多的话，甚至会给平台带来非常严重的经营影响和社会影响。
C++：服务员牵来一头牛，给了顾客主厨刀、削皮刀、剔骨刀、片刀、砍刀、美工刀……堆满在桌上，笑道，请享用！顾客一脸懵逼，但看到邻桌的老大爷用挥舞双截棍的姿势使用...
人体分析 腾讯云神图·人体分析（Body Analysis）基于腾讯优图领先的人体分析算法，提供人像分割、人体检测、行人重识别（ReID）等服务。...image.png Python调用腾讯云人体分析实现识别行人 过程分析：先上连接大家看一下腾讯的产品 腾讯云的人体分析网址 1.工具 腾讯云的API需要调用的是网上的图片，返回的结果是一串稍微复杂的信息...2.问题 python要画图只能对本地文件画图，而腾讯云的人体分析API需要的是线上的图片（即链接），所以这里我就把线上的图片下载下来放在本地，然后python就可以画图了，所以其实是同一张图。...解决办法：可以先找好图，然后调用腾讯云的对象存储接口将图片保存在云端，同时这个接口提供获取云端图片连接的函数，调用函数获取所有图片链接，这样人体分析的API就可以用了，而PYTHON可以用本地的文件画图就可以了...（可以参照我上一篇文章，把图片上传到对象存储的桶里） 3.步骤总结： 调用腾讯云人体分析API->对返回的数据进行处理并存储->用Python的第三方库画图，框出行人。
商城系统中，抢购和秒杀是很常见的营销场景，在一定时间内有大量的用户访问商场下单，主要需要解决的问题有两个： 高并发对数据库产生的压力； 竞争状态下如何解决商品库存超卖； 高并发对数据库产生的压力 对于第一个问题...竞争状态下如何解决商品库存超卖 对于第二个问题，需要重点说明。...INSERT INTO `order_log` (content) values('$content')"; mysqli_query($con, $sql); } redis 乐观锁防止超卖...mysqli_query($con, $sql)) { echo "秒杀完成"; } } else { exit('抢购失败'); } 未经允许不得转载：肥猫博客 » PHP高并发情形下怎么防止商品库存超卖
前几天发了篇文告别那个教你Page Objects教得懵逼的人 然后就有人直接微信催我：直接分析下源码呗。...好吧，直接上文，对Page Objects的源码进行一通简单的分析说明，免得路上被碰到了打我一顿就不划算了，总感觉有人要害朕！！！
{ "plam":{ "title":"手相分析", "tag":"木形手", "intro":"手相有阴阳男女之分，大小之别，手形之论，金木水火土是手形的基本分法...具此手型的人，智慧颇高，好学深思，冷静善于分析事理，有独立思想，忍耐力特强，受得起沉重打击，不会稍遇挫败便心灰意冷，善于组织，为人慷慨大方，对金钱绝不吝啬，但会留意琐事，这类手型者多为懮思伤脾，甚则肺肾受累...] }, "score":{ "title":"手相分数分析", "score":91, "level":"非常好" } } 手相详细分析仅作于本帖
近期，ChatGPT风起云涌，“再不入局，就要被时代淘汰”的言论甚嚣尘上，借着这一波创业的朋友都不止3-4个，如果没记错，前几次抛出该言论的风口似乎是区块链，元...
“前辈”们的经验：Apple Watch即将热卖 按照苹果产品过去的一贯表现，Apple Watch上市后也将迎来大卖。
本文主要通过简单bpftrace和bcc例子分析ebpf的prog注入流程和map机制。
本文只针对单体应用的高并发导致超卖的处理方案。 超卖是指商品本来只有固定的数量比如10个，但是在某一时刻有大量的并发请求涌入，导致商品卖出去了100个，这就是超卖现象。...本文以7种方案来实现减库存操作，然后分析每个方案有什么问题，哪个方案可以解决超卖。...方案一（事务） 先来看看一个商品减库存函数，分析在高并发下会出现的问题： /** * 简单的减库存操作，不支持高并发 * @author cc * @date 2021-12-30 15:04...所以这种方式仍然不能解决超卖问题。...两个方案都可以解决高并发下导致的超卖问题，并且是将锁加到库存查询操作中，不影响商品下单的操作，而且使用的是内存，所以速度更快。
PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。...下面我们分析内积的几何意义。...最后，上述分析同时给矩阵相乘找到了一种物理解释：两个矩阵相乘的意义是将右边矩阵中的每一列列向量变换到左边矩阵中每一行行向量为基所表示的空间中去。更抽象的说，一个矩阵可以表示一种线性变换。...协方差矩阵 上面我们导出了优化目标，但是这个目标似乎不能直接作为操作指南（或者说算法），因为它只说要什么，但根本没有说怎么做。所以我们要继续在数学上研究计算方案。
至于不予置评到底是卖还是不卖，大家自己解读了。 由于腾讯有过大规模减持京东的历史，所以腾旭大规模减持美团的股票，想来也不会让大家吃惊。 要是腾讯最后没有大规模减持美团，这反而是让人吃惊的事情。...腾讯现在开始精打细算，怎么样从羊身上多撸一些羊毛下来了。 想一下，腾讯是什么体量的公司。如果腾讯都需要如此勤俭节约的过日子的话，那么其他公司会怎么样?京东会怎么样，美团会怎么样？...所以腾讯这次一边传闻卖美团股票，一边削减食堂开销，本质上都是做一件事，增加自己的现金流。 腾讯高层能够看到的东西，比我们能看到的肯定多。
有同学问：陈老师，我领导让我做用户画像分析，可是我做了一大堆数据，却被批：也没分析什么东西啊？该咋办？今天系统解答一下。 用户画像分析的错误姿势 1.限于数据，动不敢动。...还是新产品卖不动的问题，如果要从大方向验证，可以简单如下进行： ? 如果怀疑大环境不好，那应该全品类受影响。...第五步：归纳分析结论 如果以上几步做好了，在最后推分析结论就是水到渠成的事，完全不费力气。实际上，用户画像分析最大的问题都是出在前五步的。...当然用户画像有其他很多用处，比如支持新品开发，支持推荐系统，支持自动营销系统，支持投放系统等等，作分析只是它一小块作用。所以想做好分析，还是要多学习分析方法，操练分析逻辑哦。...不考虑具体问题场景，单纯的问：一般的用户画像怎么做。
作者：陈老师 来源：接地气学堂 有同学问：用户流失该怎么分析？用户流失率的数据可以算，可算出来以后呢？只看数据似乎完全看不出什么流失原因，只知道用户已经X个月没有来了，也不知道看到这个能干啥。...在流失率实际增高以后才开始分析。结果木已成舟，用户都跑了，分析了也没啥用。流失率是个相对滞后的指标。在数据上“流失”以前，用户可能已经跑掉了，早前几个月就没活跃了。所以，流失率要和活跃率结合起来看。...用户流失分析基本思路 用户流失分析的目标是把流失率关在笼子里，因此在数据上，我们首先关注的是流失率走势，尤其关注三类问题（如下图所示）。 ? 1、事件型问题。由一次/多次事件引发的短期流失率波动。...从明面上看，是因为用户流失的数据少，我们不知道用户心理怎么想的。...本质上，用户流失分析难，难在：做分析的同学们很少懂用户运营的业务。 拉一个做分析的同学出来问： 生命周期该是多长？ 行业性留存率是多少？ 核心用户是什么群体？ 核心卖点是什么体验？
有同学问：用户流失该怎么分析？用户流失率的数据可以算，可算出来以后呢？只看数据似乎完全看不出什么流失原因，只知道用户已经X个月没有来了，也不知道看到这个能干啥。今天系统解答一下。...在流失率实际增高以后才开始分析。结果木已成舟，用户都跑了，分析了也没啥用。流失率是个相对滞后的指标。在数据上“流失”以前，用户可能已经跑掉了，早前几个月就没活跃了。所以，流失率要和活跃率结合起来看。...用户流失分析基本思路 用户流失分析的目标是把流失率关在笼子里，因此在数据上，我们首先关注的是流失率走势，尤其关注三类问题（如下图所示）。 ? 1、事件型问题。由一次/多次事件引发的短期流失率波动。...从明面上看，是因为用户流失的数据少，我们不知道用户心理怎么想的。...本质上，用户流失分析难，难在：做分析的同学们很少懂用户运营的业务。 拉一个做分析的同学出来问： 生命周期该是多长？ 行业性留存率是多少？ 核心用户是什么群体？ 核心卖点是什么体验？
【题目】： 某电商平台面试题： 下面为用户登录表，分别计算用户的次日、3日留存数及留存率 【解题思路】 此题的核心是怎么计算用户的留存数/留存率？...在电商行业、互联网行业经常要计算用户的留存率，怎么用sql语句构建并计算用户的留存数是非常重要的 2、Datediff()函数的应用 Datediff() 函数返回两个日期之间的天数，表达式： datediff
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