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重磅:腾讯云发布融合新功能,免费体验

9月4日,腾讯云正式发布融合新产品,该产品在之前单融合的基础上,新增多融合和选融合。同时,内置新型算法,让融合效果表现更优异。.../document/api/670/37736 SDK 接入参考:https://cloud.tencent.com/document/product/670/31061#SDK 【产品能力】 1-.../选融合 支持、选融合,最多支持指定融合3张人脸,可应用在全家福、与明星合照等多人场景,增加活动的互动趣味性。...2.png 2-应用于文娱、美妆、换类小程序、APP 为文娱、美妆、换等小程序、APP提供单融合功能,间接帮助拉新、导流、提升活跃与留存。...1.png 【限时福利】 现购买人脸融合活动授权费、QPS、资源包,享有 9月限时8折特惠。 【小程序体验】 “腾讯云AI体验中心”小程序已同步上线单/融合产品,扫码即可体验。

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    模态融合注记_超融合泛用

    包括模态表示学习Multimodal Representation,模态转化Translation,对齐Alignment,模态融合Multimodal Fusion,协同学习Co-learning...模态融合Multimodal Fusion也称多源信息融合(Multi-source Information Fusion),传感器融合(Multi-sensor Fusion)。...模态融合是指综合来自两个或多个模态的信息以进行预测的过程。...2.模态信息融合,是对单模态决策的结果进行加权求和: 其中, 为每个单模态下多分类器融合的预测概率, 为分配给该模态的权重。...2.3模态融合下长时程肺部病灶良恶性预测 针对同一病人从早期到确诊的 CT 影像,分别提取肺结节图像的传统特征与深度特征(双模态),利用一个两层神经网络进行相关性融合;然后选取不同时期的肺结节模态特征融合向量

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    帧数据融合思路

    一.对数据的输入 A、如何获取你的点云数据(使用什么设备,查找相应设备的介绍,设备的精度、稳定度、抗噪能力、数据的可视深度范围等,采用无标记点融合,或标记点融合;要考虑帧数据之间的旋转角度); B、如何将你的数据对象从环境中分割出来...(识别分割、手动分割CC),深度学习若能做分割,并且针对特定对象的效果还行的话,再结合PCL做帧数据的融合,是一个创新点(前提是提高效率); C、对数据的输入输出要掌握,一般程序都是一样的,复制粘贴即可...二、对数据的预处理(融合肯定至少两帧数据) A、数据是否有噪声:根据噪声的类别,选择合适的算法进行去除(直通滤波、条件滤波、统计滤波、双边滤波等等); B、数据是否需要下采样:体素栅格滤波(参数的设置,...根据自己的目的,参考北航出的国内唯一一本PCL的书,同时兼顾PCL官网的更新内容); B、精配准执行前的准备:是否建立空间拓扑关系(一般需要建立,加快计算速度); C、是否需要剔除错误点对(一般需要剔除,提高融合精度...书以及官网都可查阅); D、执行计算,并输出精配准融合点云对象,输出精配R和T,输出精配时间,并可视化(保存或可视化都行)。

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    618技术揭秘:弹窗搭投实践

    Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用,本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理,以及在 618 等重要场景中的应用和实践...618 来了,对于业务团队来说,最重要的事情莫过于各种营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具,通常用来渲染氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理,从业务视角来看,功能性的弹窗在中的重要性是其次的,而主要是营销类的弹窗,它们往往具备以下特点: 突发创意/需求:偶然的创意玩法,或突发的外部业务需求,时效性要求高,即上线时间不可逾期...3.2 能力细化抽象 为了满足以上业务的诉求,从的方向上看,XView 需要做到 快:快速搭建 准:精准投放 稳:高效触达 因此,接下来我们将刨析一个弹窗从生产到应用的过程中所涉及到的一些环节,再来看看如何细化弹窗需要具备的能力

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    电商GMV和支付规模预测

    在电商时,为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排,都通常都需要对这次大的GMV和订单规模做预测,避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题,导致客户流失未能成交。...这里很明确的,我们就是要预测某个大时间段的GMV,做本次预测的核心目标是,让业务方做好对促销资源投入的评估,最终实现投入资源的合理分配。...在传统的预测中,通常是基于历史GMV趋势做预测的,衡量的是历史期相对平销期流失爆发度,计算公式是本次大GMV=前平销期GMV*爆发系数,其中,前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得,而期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的...但是通过这种方法发现,最终结果的不可控因素非常,比如业务经验是否足够,时间序列周期的选择和模型的选择,最重要的是,这种预测放大是无法识别出不同用户的购买意向,也就做到之前的核心目标,不便于优化投入的资源分配和细化策略...这样,预测的输出结果就明确了,首先是用户id,用于用户的分类,例如基于此,可以将用户分为A组、B组等;其次是不同分类用户的购买概率,例如A类、B类客户购买概率分布是多少;最后是的购买金额。

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    电商,性能测试都在做什么?

    电商期间剧增的流量,对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。 比如秒杀抢购活动要求高并发处理能力,核心业务流程要求更好的可用性以及稳定性,为了需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。...这篇博客,来聊聊电商期间,性能测试工程师都在做哪些事情。。。 PS:由于某些原因,这篇博客延期了将近一个月才发布,不过即将为双十一做准备,到时候会更一篇更详细的博客来说明具体的细节。。。...由于时间紧任务重,为了保证在期间系统能稳定运行,需要梳理出核心的业务。如下图: ?...②、除了核心业务流程,还有时会有一些抢购秒杀抽奖等活动,这类型的业务一般具有短时间内流量剧增,商品优惠券数量有限下的超卖现象,因此需要考虑高并发和超卖问题。...对于我司来说,第一次大力度的,只能通过高峰流量来进行倍增预估,然后做好随时扩容的准备。 4、渠道引流转化量 鉴于业务特性以及商务合作方面,有时候会有其他合作渠道的引流。

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    “618”你准备好了吗?

    流量高峰期,一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败,立即下单报错,购物车内添加的商品丢失等问题,用户就会对平台,乃至品牌本身产生“心理阴影”,那么我们该如何对系统进行“彻查”,才能保障期间用户的顺滑体验呢...一到心就慌?...诉求1   在期间,服务器承压往往是个重大的考验,而很多企业往往会忽视压力测试这一环节,没有正确预估系统能承载的最大流量,或是虽然提前做了压测,但由于没有清晰完整的压测规划和完善的应对方案,并没有真正了解各链路的承载能力...WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案   为保障活动顺利开展,WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案,能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈,...目前,压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大前的压测专家服务,帮助企业高效解决性能瓶颈问题,保障期间核心系统的稳定性。

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    数据库如何应对保障活动

    现在,我们直接切入主题--数据库如何 积极应对,全力保障 活动。这个题目分解为三个部分进行讲解: 第一部分,准备工作;第二部分,促进行时;第三部分,后复盘。...“功夫在诗外”,同样,活动下数据库稳定、顺畅的运行,主要工作在前的准备上,所以,准备工作是重点。 一.前准备工作 1.对活动应该尽可能地去了解,去熟悉。...2.梳理活动用到的系统链路,对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解,制作活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...12.评估期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如,为应对活动的系统请求,SA可能会增加应用的部署。 13.期间数据库性能阈值预估。...6.记录过程中出现的主要异常。 三.后复盘 1.完善补充促使用的链路图,完善没有想到的节点。 2.收集汇总期间出现的问题点。

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    “618”用云量创新高

    “618”用云量创新高 后疫情期首次大,“618”主要电商用云量翻倍 直播卖货流量半年涨5倍  腾讯云支持“618”资源创新高 “618”落幕,主要电商平台业绩和用云量再创新高,显示出消费已经复苏...今年“618”期间,腾讯云的计算资源相比去年增长了一倍。与此同时,直播带货正在成为新趋势。2020年上半年,直播卖货的流量节节高走,6月整个行业直播卖货的带宽相比1月增长了500%。...同时,腾讯云推出的“小程序·云直播”特色解决方案,融合腾讯云直播技术与微信小程序生态优势,提供云端直播能力及全平台打通的直播服务,为电商平台及品牌商家提供了更便捷、更轻量的直播方案。

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    模态融合技术综述和应用

    文章目录 模态技术基础 1,模态融合架构(神经网络模型的基本结构形式) 1.1联合架构 1.2协同架构 1.3编解码架构(自监督) 2,模态融合方法 2.1早期融合 2.2 晚期融合 2.3混合融合...3,模态对齐方法 3.1显式对齐方法 3.2隐式对齐方法 4,开放数据与资源 模态深度学习综述:网络结构设计和模态融合方法汇总 基于注意力机制的融合方法 基于双线性池化的融合办法 应用1:模态摘要...交叉模态相似性方法在相似性度量的约束下保持模态间和模态内的相似性结构,期望相同语义或相关对象的跨模态相似距离尽可能小,不同语义的距离尽可能。...2,模态融合方法 将模态融合方法分为两大类:模型无关的方法和基于模型的方法,前者不直接依赖于特定的深度学习方法,后者利用深度学习模型显式地解决模态融合问题,例如基于核的方法、图像模型方法和神经网络方法等...4,开放数据与资源 模态深度学习综述:网络结构设计和模态融合方法汇总 基于注意力机制的融合方法 基于双线性池化的融合办法 应用1:模态摘要(综合模态信息生成内容摘要) 模态摘要(Multi-modal

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    新春:买域名送解析,域名续费享优惠!

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    转化率精准预估优化论文随笔记

    这是一篇阿里妈妈的论文【KDD’23 | 转化率预估新思路:基于历史数据复用的转化率精准预估】 常规的销量预测,遇到一些特大事件,直播、,一般很难预估得准确。...整个方案会基于历史分布相似的数据进行融合,基于重要性加权经验风险最小化框架(Importance-Weighted Empirical Risk Minimization)设计了微调方案,通过最小化以下经验性风险来进行模型微调...分布相似数据的搜寻 找到当下,相似的历史“促销”数据,包括双11,618,双12等等时间点 寻找的方式就是构建时序向量,然后求相似。...第一个是查找与99相似的促销。我们检索到的前两个日期是2022年8月8日的88,以及2022年6月14日的618二峰,CVR也都比较接近。第二个例子是寻找与88促销相似的促销。...我们检索到的Top2结果是2022年7月12日的狂暑季,以及7月31日的七夕节(没有检索到99是因为88发生在99之前)。同时,我们还随机展示了一个低相似度的非日期。

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    中通大数据平台在中的进化

    一年一度的双十一又双叒叕来了,给技术人最好的礼物就是技术指南!...而经过这些年的发展,早已不仅仅局限于电商行业,现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动,汽车界有 818,电商有 618 、11.11 等等,各种各样的场景,对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战...中,大家买买买后最期盼的事情就是收到快递。成立于 2002 年的中通快递,是一家以快递为主体,以国际、快运、云仓、商业、冷链、金融、智能、星联、传媒为辅的综合物流服务品牌。...对于企业而言,除了支持业务创新,也是一次对自身技术架构的练兵和全链路演练。通过大的极致考验,企业的 IT 架构、组织流程、人才技能都获得了大幅提升。...而在中的经验和思考,也会加速企业日常的业务创新节奏,提升技术驱动的创新效率,打造增长新引擎。

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