仿朋友圈相册图片选择以及画廊效果 1.效果展示 2.导入相关第三方库依赖 3.编写选择图片页面 a.编写布局 b.编写Activity c.相册选择工具类部分代码 d.相册4宫图适配器 4.编写画廊页面...a.编写画廊页面 b.编写Activity c.画廊适配器 5.新增拖拽效果，高度模仿微信朋友圈 a.增加拖拽处理类RecycleItemTouchHelper b.在MainAcitivity...视频展示： 安卓实现仿微信朋友圈以及画廊效果 部分截图： 文章有点长，如果没时间就拉到最底下下载源码，再给个一键三联哈(*￣︶￣) 2.导入相关第三方库依赖 站在巨人的肩膀上，敲代码便可事半功倍...:butterknife:10.2.3' annotationProcessor 'com.jakewharton:butterknife-compiler:10.2.3' // 图片选择器...@NonNull Object object) { container.removeView((View) object); } } 5.新增拖拽效果，高度模仿微信朋友圈
导入人群是将外部数据导入画像平台构建人群，主要有3种实现方式：文件导入、Hive表导入和SQL导入。...Hive导入和SQL导入方式创建的人群数据直接存储到Hive表中，后续需要通过HiveToBitmap将人群数据写入BitMap并存储在OSS中。...与Hive导入人群方式不同，文件导入优先生成人群BitMap，之后再通过BitMapToHive过程写入到人群结果Hive表中。...导入人群是画像平台最常用的人群创建方式之一，其实现了将各类数据源沉淀为人群的功能，支持更灵活的人群创建方式，拓展了画像平台数据范围。...比如运营人员将某次活动中表现良好的用户导入画像平台并构建成人群，后续可以进行广告投放或者人群分析；数据分析师离线统计出了一批高价值用户，导入平台构建人群后可以直接提供给业务使用。
，同理，人群圈选条件最终转换为Hive SQL语句并最终将执行结果构建为人群。...前两种执行方式生产的人群会优先产出BitMap并存储到OSS中，第三种方式生成的人群数据直接存储在Hive表中。为了实现人群数据的持久化存储和便捷的接口调用，人群数据最终会存储在Hive表和OSS中。...SQL语句示例如下所示，SQL执行后人群结果数据将直接存储到人群结果Hive表中。...Hive表中的人群数据主要用于离线数据分析场景，很多业务使用人群之后需要通过人群结果表进行效果分析。图5-13展示了人群结果表的表结构设计，人群crowd_id作为分区键，分区下包含该人群所有用户。...OSS中的人群数据主要应用在通过接口获取人群数据的场景下。人群数据压缩为BitMap并存储到OSS中，一亿人群大小在100M左右，通过接口可以在几秒内获取到人群结果。
人群LookALike是给定种子人群，然后通过技术手段找到与该种子人群相似的用户群体。...向量间距离的计算方式包括欧式距离、契比雪夫距离、曼哈顿距离等，可以根据业务特点进行选择。用户的向量也可以通过深度学习中的embedding实现。...图片基于分类算法计算相似人群。把种子人群当作正样本，其他非种子人群（或者其他人群）当作负样本，通过训练分类模型计算出满足条件的用户并构建目标人群。...以上示例都有具体的挖掘人群的优化目标：游戏下载量、充值金额、关注用户数，算法工程师根据该目标选择合适的模型进行人群挖掘。...人群挖掘的思路是先找到训练样本（种子人群），然后通过LookALike的思路扩展种子人群。该方式与人群LookALike不同的是，人群挖掘的结果中可以包含种子人群中的用户数据。
Counting Varying Density Crowds Through Attention Guided Detection and Density Estimation CVPR2018 本文针对人群密度问题...将 检测方法和回归方法结合到一起，以此来提升人群密度估计精度 人群密度估计问题目前主要的方法有基于检测的和基于回归的方法。...在人群密度小的时候，基于检测的方法效果更好。在人群密度较大的时候，基于回归方法的效果比较好。 ? ? 本文的思路就是将 检测方法和回归方法结合起来，各取所长。
新时代 金融云需要新选择 近年来，央行、银保监会、证监会等监管部门都在积极引导金融机构加速数字化转型。 作为金融业数字化转型的基石，云基础设施和IT应用系统始终是金融机构重点关注的技术对象。...因此，金融机构更倾向于选择独立的IT基础设施服务，即以私有云、托管云为底座，融合相关的IT应用，以达到安全合规稳定的行业要求。...生态本身其实代表着一种用户视角，这也是为什么信服云广交“朋友圈”的原因——尽可能团结上下游合作伙伴的力量，共同深入客户需求，以全新的方案和服务为客户创造价值。...核心技术是自有知识产权、经得起大规模市场验证的信服云，能够通过私有云、托管云等灵活的独立云交付模式，给予金融机构足够的安全感，自然成为了金融云的理想选择。
该网络在几个常用的公开人群密度估计数据库上取得了不错的效果。...1 Introduction 拥挤场景解析的发展从简单的人群数值估计到 人群密度图估计，人群密度图可以提供额外的信息，因为同样数量的人可以分布在不同的位置，如下图所示 ?...生成准确的人群分布图挑战性比较大，其中一个主要的困难就是离散化的问题，人在图像中不是只占用一个像素，密度图需要保持局部邻域的连续性。其他的困难包括场景的多样性，相机角度的多样性。...以前基于CNN网络的人群密度估计主要采用了 multi-scale architectures，虽然取得了不错的性能，但是存在两个问题：当网络变深的时候， the large amount of training...人群密度估计从方法上来说可以分为三大类：detection-based methods, regression-based methods, and density estimation-based methods
Scale-adaptive Convolutional Nerual Network https://github.com/miao0913/SaCNN-CrowdCounting-Tencent_Youtu 人群分析...Towards perspective-free object counting with deep learning ECCV2016 https://github.com/gramuah/ccnn 人群计数...Density Estimation for Crowd Counting AVSS 2017 https://github.com/svishwa/crowdcount-cascaded-mtl 人群计数.../hosseinm/med Panic，Fight，Congestion，Obstacle ，Neutral 人群异常检测 Anomaly Detection and Localization in...Crowded Scenes 数据库 http://www.svcl.ucsd.edu/projects/anomaly/ 人群分析 Deep Spatio-Temporal Residual
一、数据源 1、相似人群数据存在TDW库中，数据字典说明： CREATE TABLE sim_people_tdw_tbl( uid STRING COMMENT 'reader id',...', update_date STRING COMMENT 'update_date' ) 字段 类型 含义 uid string 用户标识 sim_uids string 与uid喜好相似的人群...，格式为用户编号:相同阅读量，相似用户之间以逗号分隔 sim_num BIGINT 相似人群的人数 update_date string 数据日期 2、基础用户画像存在MongoDB中 Image [...相似人群字典表 :return: 相似度最高的相似人群 """ user_similarity_list = sorted(cluster_dic.iteritems(), key...: 相似人群的相似度字典表 :return: 相似人群画像字典表 """ cluster_profile_rs = {} for sim_user_obj in sim_users_profile_array
of CNNs Specialized to Specific Appearance for Crowd Counting https://arxiv.org/abs/1703.09393 本文是人群计数的...，不是人群密度估计。...这里主要的思路是针对不同场景的 scale and congestion 造成图像块的 Appearance 差别很大，这里我们使用多个小 CNN 来估计总人群。...另外适应一个大点的 CNN 对 图像块进行分类，这种分类主要依据人群密度大小。类别的概率作为每个小 CNN 的权重。 Appearance 的差异性 ?
“物以类聚，人以群分”这句古语不仅揭示了物与人的自组织趋向，更隐含了“聚类”和“人群”之间的内在联系。 例如在现代数字广告投放系统中，最为关键的“人群定向”功能正是通过“聚类”算法得以实现的。...明白了这一点，也就触摸到了人群定向的天花板–不可能百分之百精准。 如何从广泛的受众中提炼目标人群呢? 正是依靠受众行为分析。...下面我们以易传媒的广告投放算法为例，浅析一下怎样由预先标注的关键词标签，一步步建立完整的受众行为分析模型，挖掘出具有相似行为特征的人群，提炼人群的属性特征，最终进行最合适的广告投放的。...人群定向投放 作为人群定向广告正式投放前的最后一步，受众聚类和结构化的人群分类将进行匹配映射。这种映射是利用二者标签集合的重合度来实现的。...根据第一节所述关键词模型的优势，它至少有如下两个用途： （1）当一个投放策略的人群定向选择了”奢侈品”或者”汽车”时，广告允许被指定投放给受众聚类φ所包含的Cookies. （2）利用两个标签在一个细分人群中的内在关联性
比如用户希望在Push平台上针对指定人群下的所有用户推送消息，此时可以使用画像平台接口拉取人群数据；在七夕活动中，运营人员投放使用了多个人群，为了分析不同人群的转化效果，此时需要将人群结果的Hive表提供给数据分析师使用...拥有数据表权限的用户理论上可以读取到所有人群下的用户数据，如果部分人群数据比较敏感（比如充值用户人群、日活用户人群），就需要严格控制Hive表的读取权限。...可以通过人群下载等平台功能将人群数据导出到临时Hive表中供业务使用，这样可以避免上述三类问题的发生。对外提供人群数据的服务接口主要有两个：获取人群基本信息接口和获取人群BitMap接口。...获取人群基本信息接口主要用于查询人群基本信息，其中包括人群名称、用户数量、人群状态、创建者、创建规则等，该接口可以使用缓存来提高接口性能。...当业务方需要感知人群状态变化时，可以定期调用人群基本信息接口，对比人群前后状态就可以知道人群状态是否变更。比如在Push平台上置了一个定时更新人群，当人群数据更新后需要再次给人群下的用户推送消息。
朋友圈如何测试 目录 1、功能测试 1.1、朋友圈发送功能 1.2、朋友圈浏览功能 2、界面/易用性测试 3、中断测试 4、网络测试 5、兼容性测试 6、安全测试 7、性能测试 1、功能测试 1.1、...朋友圈发送功能 1.2、朋友圈浏览功能 2、界面/易用性测试 3、中断测试 4、网络测试 5、兼容性测试 6、安全测试 7、性能测试 如果您觉得文章还不错，请 点赞、分享、在看、收藏
所以，Mockplus的适用人群是比较广的，只要你有产品（范围很广，可以是某网站，某功能，某个策划案，某个广告模型，某个创意等）模型的展示需要。
但是昨晚逛朋友圈看到该课程的一个学生在他的公众号：《 医学僧的科研日记》，写了一个笔记：突变特征(Mutational signatures)，让我很感动，就翻了翻 他的朋友圈，发现一个超级有意思的图及配文...《朋友圈选美大赛》： ?...4位美女 我觉得好好玩，就转发到了自己的朋友圈，果然感兴趣的小伙伴超级多，太多人询问如何绘制这张图，我就委托公众号：《 医学僧的科研日记》写一个笔记，如下： 我们经常会碰到连续变量的多组比较，比如比较基因在不同分组
朋友圈如何测试 目录 1、功能测试 1.1、朋友圈发送功能 1.2、朋友圈浏览功能 2、界面/易用性测试 3、中断测试 4、网络测试 5、兼容性测试 6、安全测试 7、性能测试 1、功能测试 1.1、朋友圈发送功能...1.2、朋友圈浏览功能 2、界面/易用性测试 3、中断测试 4、网络测试 5、兼容性测试 6、安全测试 7、性能测试
人群异常聚集检测告警算法基于yolov5图像识别和数据分析技术，人群异常聚集检测告警算法通过在关键区域布设监控摄像头，实时监测人员的密集程度和行为动态,分析和判断人群密集程度是否超过预设阈值，一旦发现异常聚集...人群异常聚集检测告警算法之所以选择YOLO系列框架模型，是因为YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好...YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，人群异常聚集检测告警算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...人群异常聚集检测告警算法中在YOLOv5训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。...这种增强方法可以将几张图片组合成一张，这样不仅可以丰富人群异常聚集检测告警算法数据集的同时极大的提升网络的训练速度，而且可以降低模型的内存需求。
人群聚集监测预警系统采用python+opencv网络模型AI视频智能分析技术，人群聚集监测预警算法对人员聚集情况进行实时监测，当人群聚集过于密集时，系统将自动发出警报。
人群聚众行为识别系统通过yolov5网络模型AI视频智能分析技术，人群聚众行为识别系统对现场人群聚众行为全天候监测，发现异常情况立即抓拍告警。...我们选择卷积神经网络YOLOv5来进行人群聚众行为识别检测。6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。
相关原理见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/39424587
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