众所周知,线上商家可以通过淘宝平台的大量前端“埋点”轻松获取商品的加购率.收藏率.转化率.成交额等大量基础信息,甚至商家能够在更精细的层面,获取商品关键字变化或者上新/爆款带来的流量变化数据,更甚者商家能够获取竞品的流量结构,从而不断调整自己的商品结构以及经营策略.那么如何让实体商家拥有淘宝一样的数据化运营能力呢?下面,我们主要以大型综合体为例,来看看为了实现我们伟大的使命——让商业更智能, 我们如何应用视觉智能引擎以及数据决策引擎来打造商业“智能沙盘”系统,从而帮助线下的商家在“智能沙盘”上通…

“顾客就是上帝”,这句西谚揭示了顾客占据着商业活动中心地位这一客观规律.为了能更好地服务顾客,优化商家自身的服务与产品,对顾客的分析与需求调研一直是商业经营分析中的重中之重. 在商业互联网化.社会数字化的今天,这一规律越发明显.从Web1.0时代开始,Cookie就被发明出来,用以对“顾客”进行数字化描述和建档并归一化其互联网下的数字行为. ​ 其后的Web2.0时代,随着移动互联网的发展,个人生活中的屏—人机交互端口变多了,原先用Cookie对 “顾客” 进行数字化的方式已无法完成对个人全渠道…

人货场的思路是整个新零售数字化链路的核心,人是整个业务生命周期的起始点,图像算法的首要目标就是从图像中得到“人” .前一篇我们主要讲了Face ID的发展,Face ID帮助商家赋能了线下用户画像,把视觉计算的热情带到支付.安防等各行各业. 诚然,分析人的方式多种多样,各种分析行人的算法中,Face算法在其中有着得天独厚的优势,它在验证身份方面是最精准的(可以精确到支付验证),但Face算法在数量统计的准确度肯定不是最优的.因为很多场景下的Face ID受到了光照遮挡的影响,质量参差不齐,所以基…

通过StartDT AI Lab专栏之前多篇文章叙述,相信大家已经对计算机视觉技术及人工智能算法在奇点云AIOT战略中的支撑作用有了很好的理解.同样,这种业务牵引,技术覆盖的模式也收获了市场的良好反响,而奇点云AIOT在市场的大面积铺开又给算法部门带来了新的挑战,也就是如何进一步的降低算法端计算成本,从而提升业务利润. 目标很简单,就是将现有算法模型在不降低准确性的前提下,缩小模型尺寸以节省硬件存储成本,简化模型计算复杂度,以节省硬件计算成本.这又小又快的模型优化要求,我们一般统称为模型加速问题…

有人说,「深度学习“等于”深度卷积神经网络算法模型+大规模数据+云端分布式算力」.也有人说,「能够在业内叱咤风云的AI都曾“身经百战”,经历过无数次的训练与试错」.以上都需要海量数据做依托,对于那些数据量匮乏的领域,就衍生出了数据增强技术.即,根据一个原始数据,稍作改动,变成一个对于AI来说的全新的数据. 01 为什么做数据增强? 数据规模的重要性到底怎样呢?可以说,深度学习的火热和蓬勃发展,直接源于普林斯顿大学教授李飞飞及她所带领的团队创作的一个包含百万级图片的数据集ImageNet.工业级人…

在人工智能和大数据时代,越来越多的云上数据和越来越智能的模型开始辅助人们做出各种最优决策,从运营效率.成本节约.最优配置等方方面面,实现降本增效,进一步提升商业效率.京东.美团.滴滴.顺丰等众多知名厂商,都通过运筹优化平台,改造其供应链.智能派单.司乘匹配.智能分拣等等. 零售行业环节众多,从生产到仓库.到线下门店的供应链中,即使最终产品的需求非常稳定,长鞭效应也经常会发生.原因在于供应链中各节点只根据其相邻的需求信息进行生产或者供应决策时,需求信息的不真实性会沿着供应链逆流而上,逐级放大.更准…

在当下经济明显进入存量博弈的阶段,大到各经济体,小到企业,粗放的增长模式已不适宜持续,以往高增长的时代已经成为过去,亟需通过变革发掘新的增长点.对于竞争激烈的线下零售行业而言,则更需如此. 零售行业一般涉及的环节众多,包括商品选品.采购.库存.渠道.促销等等.如何寻找核心点打通整条链路上的各环节,提升经营效率,增加盈利呢?我们给出的答案就是围绕人的精准需求预测. 人是新零售人货场的核心,也是线下零售企业最重要的资源.通过以精准需求预测为中心,拉通供应链上各环节,产生协同效应以提升经营效率.精准的…

一.flowable的五个引擎 flowable包含五个引擎,分别是: 1.内容引擎 ContentEngine 2.身份识别引擎 IdmEngine 3.表单引擎 FormEngine 4.决策引擎 DmnEngine 5.流程引擎 ProcessEngine 二.引擎包含的服务 每个引擎由相对应的 EngineConfiguration进行创建,在创建过程中对每个引擎使用的服务进行初始化. 1.内容引擎 ContentEngine 内容引擎包含的服务有: ContentManagementS…

移动互联网的发展给人们的社交和娱乐方式带来了很大的改变,以vlog.短视频等为代表的新兴文化样态正受到越来越多人的青睐.同时,随着AI智能.美颜修图等功能在图像视频编辑App中的应用,促使视频编辑效率和视频效果得到了很大的提升,也让视频应用场景更加丰富. 当前剪辑产品功能多样.素材丰富,但是开发周期较长.门槛较高.为了让剪辑软件更加智能.简单易用,提升开发者的效率,HMS Core 6为开发者提供视频编辑服务(Video Editor Kit),提供视频导入.编辑.渲染.导出.媒资管理等一站式视…

https://mp.weixin.qq.com/s/trkCGvpW6aCgnFwLxrGmvQ 撰稿 & 整理|Debra 编辑|Debra 导读:在 2018 云栖人工智能峰会上,阿里巴巴推出的人工智能产品和相关服务真不少,包括一款天猫精灵人机交流车载系统,两款搭载天猫精灵系统的移动机器人太空蛋.太空梭,汽车战略重大升级,推出车路协同系统以及首款 L4 车辆协同自动驾驶新能源车.AI 前线对这些产品介绍做了整理,希望可以帮助大家了解阿里这段时间在智能语音.自动驾驶方面的最新研究和进展. …

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:周景超 在上一期中介绍了我们团队部分已公开的国际领先的研究成果,近期我们有些新的成果和大家进一步分享. 1 人脸进展 人脸是最重要的视觉信息之一.以貌识人.以貌取人是人的本性,也是最自然.最常用的身份确认和交互方式之一.互联网和移动互联网上每天上传和传播的天文数字级别的照片中有很大一部分都是和人脸相关的(比如国际知名互联网公司Facebook每天都有亿级以上的海量人脸照片和视频上传),因此人脸检测与识别技术在学术界和工业界都备受关注…

原文地址: 大数据计算引擎之Flink Flink CEP复杂事件编程 复杂事件编程(CEP)是一种基于流处理的技术,将系统数据看作不同类型的事件,通过分析事件之间的关系,建立不同的时事件系序列库,并利用过滤.关联.聚合等技术,最终有简单事件产生高级事件,并通过模式规则的方式对重要信息进行跟踪和分析,从实时数据中心发掘有价值的信息.复杂事件处理主要应用于防范网络欺诈.设备故障检测.风险规避和智能营销等领域.目前主流的CEP工具具有Esper,Jboss Drools和上夜班的MicroSoft…

本文内容节选自由msup主办的第七届TOP100summit,北京一流科技有限公司首席科学家袁进辉(老师木)分享的<让AI简单且强大:深度学习引擎OneFlow背后的技术实践>实录. 北京一流科技有限公司将自动编排并行模式.静态调度.流式执行等创新性技术相融合,构建成一套自动支持数据并行.模型并行及流水并行等多种模式的分布式深度学习框架,降低了分布式训练门槛.极大的提高了硬件使用率.该框架已经成功帮助众多头部互联网公司及人工智能企业提升了大模型训练效率,节约了硬件运营和使用成本,达到了降本增效…

原文:NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点:模型压缩.机器学习及最优化算法 导读 AI领域顶会NeurIPS正在加拿大蒙特利尔举办.本文针对实验室关注的几个研究热点,模型压缩.自动机器学习.机器学习与最优化算法,选取23篇会议上入选的重点论文进行分析解读,与大家分享.Enjoy! NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)与ICML并称为神经计算和机器学习领域两大顶级学…

通常的图像转换模型(如 StarGAN.CycleGAN.IcGAN)无法实现同时训练,不同的转换配对也不能组合.在本文中,英属哥伦比亚大学(UBC)与腾讯 AI Lab 共同提出了一种新型的模块化多域生成对抗网络架构——ModularGAN,生成的结果优于以上三种基线结果.该架构由几个可重复利用和可组合的模块组成.不同的模块可以在测试时轻松组合,以便在不同的域中高效地生成/转换图像.研究者称,这是首个模块化的 GAN 架构. 据了解,腾讯 AI Lab 共有 19 篇论文入选 ECCV 201…

为满足开发者构建高效的应用内视频编辑能力,7月的HMS Core 6.0 推出了视频编辑服务(Video Editor Kit),一站式的视频处理能力获得了积极反响.同时,我们也关注到开发者需要集成丰富多样.生动有趣的视频编辑功能,满足用户的个性化需求.因此本次6.2.0版本,我们为大家带来了两大变化. 多种AI能力,打造更智能剪辑体验 华为视频编辑服务新增人物追踪.一键染发.AI 着色.专属滤镜.动态照片等AI算法,为开发者提供更智能的应用剪辑功能,让用户轻松实现电影级特效创作.比如,人物追踪…

作者: vivo 互联网数据分析团队-Dong Chenwei vivo 互联网大数据团队-Qin Cancan.Zeng Kun 本文介绍了vivo游戏中心在灰度数据分析体系上的实践经验,从"实验思想-数学方法-数据模型-产品方案"四个层面提供了一套较为完整的智能灰度数据解决方案,以保障版本评估的科学性.项目进度以及灰度验证环节的快速闭环.该方案的亮点在于,指标异动根因分析方法的引入和全流程自动化产品方案的设计. 一.引言 游戏业务的用户规模体量大,业务链路长,数据逻辑繁杂.游戏中心…

数据存储引擎是本项目里比较有特色的模块. 特色一,使用接口来对应不同的数据库.数据库可以是Oracle.Sqlserver.MogoDB.甚至是XML文件.采用接口进行对应: public interface IWorkflowDB { List<Flow> GetFlows(); bool SaveFlow(Flow flow); bool DeleteFlow(Guid flowId); FlowInstance GetFlowInstanceByInstanceId(Guid flowI…

Iveely 数据存储引擎是为Iveely 搜索引擎提供数据存储的机制. 适用于:频繁数据插入.数据读取.数据更改或者删除数据不适合Iveely Database,存储结构是按照搜索引擎数据存储要求(频繁读.频繁写.几乎无删)设计,因此不是所有的数据存储都可以用Iveely Database. 安装部署       在下载的Iveely database中,只需要启动RunDatabase.bat,Linux下,直接启动Iveely.Database.jar,启动后,打开UI下的index.ht…

Facebook 正式宣布开源 Presto —— 数据查询引擎,可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析.该项目始于 2012 年秋季开始开发,目前该项目已经在超过 1000 名 Facebook 雇员中使用,运行超过 30000 个查询,每日数据在 1PB 级别.Facebook 称 Presto 的性能比诸如 Hive 和 Map*Reduce 要好上 10 倍有多. Presto 当前支持 ANSI SQL 的大多数特效,包括联合查询.左右联接.子查询以及一些聚合和计算函数:支持近似…

template.js 数据渲染引擎 template.js是一款JavaScript模板引擎,用来渲染页面的. 原理:提前将Html代码放进编写模板 <script id="tpl" type="text/html"></script> 中,当需要渲染页面时,在js里这样调用: var tpl = document.getElementById('tpl').innerHTML; template(tpl, data}); template…

MySQL 常用数据存储引擎区别 原文:https://laravel-china.org/articles/4198/mysql-common-data-storage-engine mysql有多种存储引擎,目前常用的是 MyISAM 和 InnoDB 这两个引擎,除了这两个引擎以为还有许多其他引擎,有官方的,也有一些公司自己研发的.这篇文章主要简单概述一下常用常见的 MySQL 引擎,一则这是面试中常被问到的问题,二则这也是数据库设计中不可忽略的问题,用合适的引擎可以更好的适应业务场景,提…

一,存储类型 二 , MyISAM默认存储引擎 MyISAM 管理非事务表.是ISAM 的扩展格式.除了提供ISAM里所没有的索引的字段管理等的大量功能.MyISAM 还使用一种表格锁定的机制.来优化多个并发的读写操作.MyISAM 提供高速存储和检索.以及全文搜索能力:在MYSQL5.5.5版本及以下的所有MYSQL配置里被支持.也是默认的存储引擎. 特性: 1:不支持事务.不具备AICD特性(原子性.一致性.分离性.永久性); 2:表级别锁定形式(更新数据时锁定整个表.这样虽然可以让锁定的实…

好未来AI Lab和科赛联合举办的TAIL CAMP——AI实战训练营 图像识别: 卷积层是所有CNN网络中必不可少的模块,请解释为什么3X3的卷积是最为常用的卷积核大小?小尺寸卷积核(1x1)和大尺寸卷积核(如7x7)都具有哪些优势和劣势,各自适用于什么场景?卷积核的尺寸可否为偶数,为什么? 假设我们有一个已经训练好的网络模型,有哪些方法可以在尽可能保证精度损失小的前提下实现模型压缩及网络加速?分别有什么需要注意的地方? 鞍点.局部极值以及过拟合是网络训练过程中经常发生的问题,请尽可能列举出三…

默认创建数据表使用的引擎是MyISAM 2018-05-14 14:16:37.283 INFO 7328 --- [ restartedMain] org.hibernate.dialect.Dialect : HHH000400: Using dialect: org.hibernate.dialect.MySQL5Dialect Hibernate: drop table if exists hua_yang_area Hibernate: drop table if exists mod…

ylbtech-资料:MVC框架+SQL Server 数据集成引擎 1.返回顶部 1. 功能特点: MVC框架耦合性低视图层和业务层分离,这样就允许更改视图层代码而不用重新编译模型和控制器代码,同样,一个应用的业务流程或者业务规则的改变只需要改动MVC的模型层即可.因为模型与控制器和视图相分离,所以很容易改变应用程序的数据层和业务规则.模型是自包含的,并且与控制器和视图相分离,所以很容易改变应用程序的数据层和业务规则.如果把数据库从MySQL移植到Oracle.SQLServer,或者改变基于…

准备设计一个PCB使用的决策引擎,需要用到决策表,而单维决策表不能满足业务要求, 这里主要是为了实现:用户编辑的是决策表,实际底层存储的是树结构,树的的各个节点挂上业务决策逻辑. 这里将多维决策表转决策树构思整理如下: 一.决策表(多维表头结构UI编辑界面) 用户可编辑的规则界面,规则决策表交由用户配制,可实现任意多表头结构的决策表. 二.决策树(TreeNode 简易界面) TreeNode 是从决策表中转换过来的,可以实现节点决策控制,后续转换TreeNodeVIew用户可以附加属性编辑 左…

Statistical Process Control 简介 统计过程控制(Statistical Process Control)是一种借助数理统计方法的过程控制工具.它对生产过程进行分析评价,根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆,并采取措施消除其影响,使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态,以达到控制质量的目的. 在企业的生产制造过程中,我们常常需要采集生产数据,然后对数据进行处理,最后对处理好的数据.调度指令或者决策以报表和数据大屏等方式进行呈现,给与领导层合理科学的决策建议. 本项…

众所周知,Apache Flink(以下简称 Flink)最早诞生于欧洲,2014 年由其创始团队捐赠给 Apache 基金会.如同其他诞生之初的项目,它新鲜,它开源,它适应了快速转的世界中更重视的速度与灵活性. 大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,Flink 的诞生为企业用户获得更为快速.准确的计算能力提供了前所未有的空间与潜力.作为公认的新一代大数据计算引擎,Flink 究竟以何魅力成为阿里.腾讯.滴滴.美团.字节跳动.Netflix.Lyft 等国内外知名公司建设流计算平台的首选…

摘要:在2019大数据技术公开课第一季<技术人生专访>中,阿里巴巴云计算平台高级技术专家苑海胜为大家分享了<MaxCompute 与大数据查询引擎的技术和故事>,主要介绍了MaxCompute与MPP Database的异同点,分布式系统上Join的实现,且详细讲解了MaxCompute针对Join和聚合引入的Hash Clustering Table和Range Clustering Table的优化. 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成. 一.MaxCompute VS M…