前言 本应该继续连载手撸框架系列文章的。但最近有一个需求 -> 优惠卷，之前很多朋友让我出一篇优惠卷相关的文章。这不，本章应了大伙的愿。开始我自己的表演 ?? 额,这里还要插一句，有很多新人感觉在使用
优惠券的使用非常广泛，从线下门店到线上电商，经常使用到优惠券的。但并不是每一个商家的优惠券都能激发用户的兴趣，有的优惠券使用率很高，有的则是极低；
秒杀专区为用户展示了后台设置的秒杀商品，在秒杀有效期内可以进行商品秒杀操作. 后台使用了储存过程提高秒杀操作的tps
该模式定义了一系列算法，并将每个算法封装起来，使它们可以相互替换，且算法的变化不会影响使用算法的客户，比如公司都会为我们每个人交公积金，但是每个公司所交的比例又不一样，又如我们每个每个人出行所选择的交通工具也不一样，有人开劳斯莱斯出行，有人开宾利，而我要么坐地铁，要么骑共享单车
ReentrantLock是 java提供代码层面的锁，和synchronized关键字相同。为什么在用提供了 synchronized关键字后，还提供了ReentrantLock等代码层面的锁API，首先在synchronized关键字刚推出是，性能方面差很多，直到后面的版本中推出了锁升级的概念，在性能上有所好转。更重要的也是，JUC的包里面，提供的API更加灵活，符合生产环境各种需求。
本文给大家推荐博主自己开源的电商项目newbee-mall-pro。在newbee-mall项目的基础上搭建而来, 使用 mybatis-plus 作为 orm 层框架，并添加了一系列高级功能以及代码优化，特性如下：
前阵子因为机器学习训练营的任务安排，需要打一场 AI 比赛。然后就了解到最近热度很高且非常适合新人入门的一场比赛：天池新人实战赛o2o优惠券使用预测。今天，红色石头把这场比赛的一些初级理论分析和代码实操分享给大家。本文会讲解的很细，目的是带领大家走一遍比赛流程，实现机器学习理论分析到比赛实战的进阶。话不多说，我们开始吧！
放了大半年假的我如今开学了，说实话在屋里呆久了还不太愿意来学校。待了两天了，还是觉得屋里安逸，舍不得离开。不过来了学校自己不会像在家里那么懒惰了，每天打卡鞭策自己努力前行，早日达到毕业条件。
我们先看一下维基百科是怎么说的： Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。其持久化层本质上是一个“按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列”，[这使它作为企业级基础设施来处理流式数据非常有价值。此外，Kafka可以通过Kafka Connect连接到外部系统（用于数据输入/输出），并提供了Kafka Streams——一个Java流式处理库。看完这个说法，是不是有点一脸蒙蔽， 再看看其他大神的理解：Kafka 是由 Linkedin 公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 Zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。 总的来说就是他就是发布订阅消息的引擎系统，在做集群的时候需要依靠zookeeper。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/83859845
本项目是在newbee-mall项目的基础上改造而来, 使用mybatis-plus，集成RedisSearch作为商城搜索中间件，商城首页集成tianai-captcha作为滑块验证码，还添加了高级秒杀、优惠劵以及完善可用的后台全部功能，喜欢的话麻烦给我个star
在电商平台中,促销是必不可少的营销手段,尤其在国内 各种玩法层出不穷,最开始的满减/秒杀 到优惠卷 再到 拼团/砍价等等
上一节我们讲解了数仓DWD层（用户行为日志数据）的搭建、解析、加载。并且讲解了通过编写java代码来实现UDTF功能。
今天来探讨一下程序员写单元测试这个事儿，为什么国内程序员不喜欢写单元测试呢？我观察下来大概率是下面几个因素相互作用造成的。
当今时代数据海量爆发，创新业务飞速发展，当前各行各业行业正处在巨大的IT架构变革与紧迫的数字化转型时期，数据库作为底层基础架构，它的选型尤为重要。TDSQL是腾讯云自主研发的企业级分布式数据库，直到今天整个TDSQL的产品家族已经为2000+家客户提供了数据库服务，覆盖政务、银行、保险、游戏、电商、互联网等多种行业。近日腾讯云官方就针对该产品设立了一场比赛，一起探索TDSQL的开发实战前景，为数据库领域用户创更高价值的产品与解决方案。正好借此机会，我来向大家介绍一下TDSQL的简单配置以及使用。
摘要：在到来的元宵节，为了结合传统元宵节活动和程序的互动，笔者决定开发一个前端H5猜灯谜游戏，那么本文就来分享一下基于前端H5实现一个交互性高、符合龙年主题的猜灯谜游戏，顺便和大家庆祝元宵佳节。
电视剧《你安全吗？》我也追完了，到了终结篇。在结尾，网安黑产头子马平川终于因为陷害秦淮攻击虎迫系统被查出来就是虎迫内奸，随后也被一系列证据指出饮料厂等薅羊毛事件背后都有马平川的影子：
今天我们不说计算机视觉基础知识，接下来说说AAAI2019一篇比较新颖的Paper，其是中科院自动化所和京东AI研究院联合的结果，在Wider Face数据集中达到了较高的水准，比arxiv2019_VIM-FD的更好一些。今天要说的就是“Improved SRN”，现在开始一起学习吧！
《月令七十二候集解》：“二月中，分者半也，此当九十日之半，故谓之分。秋同义。”《春秋繁露·阴阳出入上下篇》说：“春分者，阴阳相半也，故昼夜均而寒暑平。”
在WiderFace数据集上的实验结果表明，YOLOv5Face在几乎所有的Easy、Medium和Hard子集上都能达到最先进的性能，超过了特定设计的人脸检测器。 Github地址：https://www.github.com/deepcam-cn/yolov5-face
【导读】分享的文章，其提出了一种新的人脸检测网络，解决了人脸检测的三个关键方面，包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。首先，提出了一种增强原始特征映射的特征增强模块(FEM)，将单个镜头探测器扩展到双镜头探测器。其次，采用由两组不同的锚计算的渐进锚损失(PAL)来有效地促进特征。第三，通过将新的锚分配策略集成到数据增强中，使用了改进的锚匹配(IAM)，以提供对REGRESOR的更好的初始化。由于这些技术都与双流设计有关，所以将提出的网络命名为双镜头人脸检测器(DSFD)。对流行的基准，WIDER FACE和FDDB进行了广泛实验，证明了DSFD优于现有技术的人脸检测器的优越性。
今天带来一个电脑上的软件，尤其对于我这种女生来说再适合不过了，经常性的不小心安装了很多垃圾软件导致电脑卡顿。
【导读】今天分享的文章，作者主要提出了一种新的人脸检测网络，解决了人脸检测的三个关键方面：包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。
人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一，它在安防监控，人证比对，人机交互，社交和娱乐等方面有很强的应用价值，也是整个人脸识别算法的第一步。在本文中，SIGAI将和大家一起回顾人脸检测算法的整个发展历史。
上述就是实现最基本的优惠卷下单功能。当然真实的业务场景绝对不会是向我们这么简单的。
典型的卷积神经网络由卷积层、池化层、全连接层构成。在这里以LeNet5网络来说明，下图是这个网络的结构：
如果一个饭店只有一个服务员，并且这个服务员不仅需要负责客人的点餐服务，还需要负责炒菜服务，显然这样的话，只能是先处理完第一个客人所有的点餐，烧菜任务后，才能去处理下一个客人的点餐，烧菜任务，这样显然把任务给串行化了，效率大大降低。
如果您也是一名追求轻奢品牌的热衷者或者是正在考虑把自己的轻奢商店搬到线上微信小程序经营，那么请不要错过这期的案例推介，直播商城小程序绝对满足您的需求.
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众志成城，抗击疫情。首先，我们向在一线抗击疫情的医护人员和各行各业的从业者致敬。祝愿我们早日战胜疫情，早日迎接春暖花开的那一天。
今天给大家介绍一篇百度的论文PyramidBox人脸检测器，这是一款上下文内容辅助的人脸检测器。我自己在比赛中对图像预处理，截取人脸也经常用这个模型去做，效果十分不错。
千平 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 苹果公司的计算机视觉机器学习团队，最近发表了一篇博客，介绍了苹果如何在手机上实现用深度神经网络进行人脸识别。 苹果首次公开发布人脸检测API，是
人脸是个人重要的生物特征，业界很早就对人脸图像处理技术进行了研究。人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别、人脸检索等。人脸检测是在输入图像中检测人脸的位置、大小；人脸识别是对人脸图像身份进行确认，人脸识别通常会先对人脸进行检测定位，再进行识别；人脸检索是根据输入的人脸图像，从图像库或视频库中检索包含该人脸的其它图像或视频。
异次元发卡系统乃荔枝发卡系统3.0完全从0代码的重构版本，原生php开发，数据库底层使用Eloquent ORM，模板渲染使用Smarty3.1以及PHP原生渲染，会话保持全程使用session，而且是全开源，下面是简单功能介绍，还有更多细节无法一一介绍，需要你自己下载并安装才能体验。
腾讯域名到到期了，听说申请此计划，可获得优惠卷，看到网上5年域名只需要10元，姑且试试看。
由易语言编写而成的腾讯云抢学生机优惠卷的一个小工具。 易语言编写，也许会报毒。 本工具只是一种辅助，其实学生机的劵很好抢，最好大家去经历这个过程，不要一味的使用辅助工具，因为每天都有200名额，抢到的几率很高很高！！ 转自AE博客，由杨小杰修改版权，并编译完成。需要源码的自行去AE博客下载！ 抢劵工具
由于程序逻辑不严谨或逻辑太过复杂，导致一些逻辑分支不能正常处理或处理错误，统称为业务逻辑漏洞
导语 一个帖子在用户点进去观看之前，能被用户捕捉到的信息只有封面缩略图、标题、作者等少量信息，这些因素直接决定了用户是否愿意点击该帖。一个好的封面能明显提高用户的点击欲，而对于不少UGC内容的帖子，用户也不会去指定封面，这时智能提取封面就显得尤为重要。 对于资讯类App，从文章的配图中选择1-3张图片并裁剪出适合区域作为封面，是一种很常见的场景。这里会涉及到两个问题：如何从多张图片中选择质量较高的前几张图作为封面？挑选出来的图片宽高比可能与封面要求的比例不符，如何从图中裁剪出适合的区域呈现给用户？ 本
我们在很多应用场景中，通常是需要给数据加上一些标识，已表明这条数据的某个特性。比如标识用户的支付渠道，标识商家的结算方式、商品的类型等等。对于这样的具有有限固定的几个值的标识，我们通过枚举的方式来标识就可以了，但是对于一些同时具有多个属性且变化比较大的就显然不合适了，举个很简单的例子，我们在某宝上想买一个平板，这个平板的商品类型可标识为电子商品、二手商品、、手机、数码等等，对于这种场景，一个商品对应多种类型，不确定性很大，这种就不是简单的通过几个值标识就能解决的了。本文就是针对这个问题，给出了自己的一些思考。
京东的内容创作平台有很多的样式，比如文章、单品推荐、搭配、店铺上新、秒杀、直播预告、优惠卷。有些样式可以投稿到不同的频道，频道就好比露出的位置，频道露出的前提是内容质量审核通过后，频道侧二审通过。上面列举的有些样式因为时效性的考虑所以是不需要审核就可以外露的，比如直播预告、优惠卷，其他的样式则需要在CMS后台管理中经过一道或者两道审核，或者在质检抽查中复活。
前几天，就有一位熟练Python的技术人，用Python编程了一个抖音小姐姐挖掘器，把抖音上翻漂亮小姐姐全都找了出来！
大家好，今天给大家分享一篇人脸算法领域非常知名的paper，RetinaFace(RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild)。同时也在文末附上开源项目的链接。 跟着我一起读这篇论文，希望论文的思路能够对你有所启发，如果觉得有用的，帮我分享出去，谢啦！
抛去测试、架构来说，数据表设计是指定功能开发的一个起点，如果出现失误将会对未来开发以及运行都会有很大的影响。接下来我们聊聊应该如何根据需求去设计数据表。
最近在查询资料的时候，发现腾讯和阿里云都有优惠，用起来也就让我们有了优惠了，把博客申请加入到腾讯的云社区之后，给了 ￥180.00 ，刚好可以申请三个月的服务器资源，不过又看到了阿里社区的 ￥206.00/年 的优惠，如果是同一家就好了。
本文介绍了基于深度学习的人脸检测技术的实现方法、框架和优化，以及应用于移动设备上的性能优化。
首页爬取 1.首页获取各个目录的url 如所有优惠all_offers的其中urlhttps://www.snapdeal.com/products/men-apparel-shirts?sort=p
OpenCV4.0发布以来，其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用，集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。
AI 科技评论按：苹果从iOS11开始正式在系统中带有机器学习API，同步提供了许多基于机器学习/深度学习的手机功能。其实这之前苹果就已经做了很多研究和开发，但当他们决定在手机上运行深度神经网络、提供好用的功能同时还不要干扰正常的用户体验的时候，重大的挑战同样也等待苹果解决。 近日苹果机器学习博客的一篇新文章就介绍了苹果是如何设计、实现在iPhone上运行的人脸检测系统的，不仅模型设计花了功夫，运行环境的优化也用了多种技巧。结合苹果机器学习博客往期的几篇文章，我们也继续感受到许多企业、许多创业者所说过的
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