最近测试了下腾讯云的人像变换接口,文档地址在这边可以点击查看 image.png 打开接口文档后可以下载sdk测试使用, image.png 源码安装只需要把对应jar包放到项目里即可 image.png...AgeInfo[] ageInfos1 = new AgeInfo[1]; AgeInfo ageInfo1 = new AgeInfo(); //输入要变换的年龄.../1258277710/1620704362827/Gnv0EIF2qld9Z", "RequestId":"323bc1e6-6597-40a8-9036-b0619a634d4f" } 变换的效果如图
618要来了,小伙伴是不是都在忙着加班,备战活动呢?特别是活动监控,每次活动领导都一次次催监控数据,搞得人紧张兮兮。 那么,到底活动监控该怎么做呢?就拿上个月我司刚做过的一个小活动举个例子吧。...这个活动是一个很简单的全民派福利活动。从5月10日开始到5月31日,用户登录APP后可以领一张优惠券,优惠券在5月内都有效,满400减80呢。 活动好简单呀!...因此可以参照之前的活动数据,看看每日参与分布。 找到4月份类似的活动为参考。当时有80万人参加,在4月12日到4月30日,活动参与数据如下表所示。...虽然5月份活动时间和4月份不一样,但活动形式是一样的,这样就能参考4月份走势。仿照4月份走势,做5月的目标拆解如下: image.png 用同样的方法,可以拆解用券人数目标。...很有可能是这个活动本身设计的不好。比如就有小哥哥说:4月份活动效果好,是因为领的是满100减20。
一、背景 官网商城在双11、双12等大促期间运营同学会精心设计许多给到用户福利的促销活动,当促销活动花样越来越多后就会涉及到很多的运营配置工作(如指定活动有效期,指定活动启停状态,指定活动参与商品等等)...在前序的促销系列文章我们介绍了计价中心的建设,计价中心统一收口了所有的优惠价的计算能力,因此我们只要让计价中心能提供「提前」的能力即可。...如果需体验大促期间整个官网商城的所有氛围,可能涉及改动的点较为多,比如大促宣传活动页面、专属聚合类商品页面,简化版的只关注整个购物下单流程。 整个穿越过程是否需要真的要真实创建订单?...由于穿越时光后,用户的下单时间和确认订单的时间是一致的,因此确认订单页的所有优惠及最终的价格是真正的所见即所得,无需真实下单即可获知所有优惠活动信息 所以在提交订单的时候建议直接阻断并提醒用户“您当前处于时空穿越
今天给大家带来一篇人脸识别中的年龄估计技术,年龄特征作为人类的一种重要生物特征,计算机要如何基于人脸图像估计年龄呢?...基于人脸图像的年龄估计系统一般分为人脸检测与定位,年龄特征提取,年龄估计,系统性能评价几个部分。根据提取特征方式的不同又分为传统方法和深度学习方法。...3.1特征提取模型 3.1.1 人体测量学模型 a) 主要内容: 人体测量学模型利用了人脸的几何形状特征进行年龄分类,主要是描述随着年龄的增长人脸整体轮廓变化的数学规律,它所测量的是人脸的一种结构信息。...b) 适用范围: 主要适合于对未成年人进行年龄分类 c) 局限性: 由于该模型对人体姿态变换比较敏感,因此主要适用于提取正面人脸图像的年龄特征 ?...此外,在日常生活中,我们对一个人进行年龄判定时,总是将该人脸与我们熟悉的且知道相应年龄的人脸图像进行比较,通过综合大量的比较结果进行年龄判断。
问题:费时费力的花钱举办了一场打折优惠促销活动,可是零售商家如何知道活动办得好不好?...面对打折、满减、优惠券、代金券、大抽奖、储值卡等等形形色色的促销形式,商家该怎样评判每次促销活动的成功与否、收益如何呢? 今天我们用3个典型的活动分析场景,拆解活动效果量化的数据分析思路。...分别针对单个活动成果、活动前后销售影响、投入产出收益,再现零售企业促销活动的基本分析框架。 1、活动业绩 活动业绩主要用于单个活动的成果监控/复盘。围绕着目标达成情况,考量活动是否满足业务预期。...根据基础等式:销售额=客单价*销售量,促销活动的核心目标基本围绕着客单价和销售量。...假设当月不举办促销活动,正常的销量和价格带来的收益(一般为销售额或者利润)为A1,举办该促销活动的收益为A2。
一、背景 官网商城在双11、双12等大促期间运营同学会精心设计许多给到用户福利的促销活动,当促销活动花样越来越多后就会涉及到很多的运营配置工作(如指定活动有效期,指定活动启停状态,指定活动参与商品等等)...在前序的促销系列文章我们介绍了[计价中心的建设],计价中心统一收口了所有的优惠价的计算能力,因此我们只要让计价中心能提供「提前」的能力即可。...如果需体验大促期间整个官网商城的所有氛围,可能涉及改动的点较为多,比如大促宣传活动页面、专属聚合类商品页面,简化版的只关注整个购物下单流程。 整个穿越过程是否需要真的要真实创建订单?...由于穿越时光后,用户的下单时间和确认订单的时间是一致的,因此确认订单页的所有优惠及最终的价格是真正的所见即所得,无需真实下单即可获知所有优惠活动信息 所以在提交订单的时候建议直接阻断并提醒用户“您当前处于时空穿越
每天都会发布相关的促销活动,来勾起消费者的购物欲望;每逢佳节还会进行大量的让利惠民,来促进全民狂欢。...需求概述 商家搞促销活动的本质是促销商品,抓取消费者贪小便宜的心里,来拉动销售额,同时提高商家产品品牌的知名度,其实套路就是先提高商品的价格,然后在降价,呵呵,所以促销手段五花八门,搞得消费者晕头转向...因为大家都对电商这个大领域很熟悉了,所以我划分出一个促销中心/子域来支撑订单核心域的促销活动,也就不用解释了。...由于每个促销手段都有自己的促销规则,所以使用设计模式中的策略模式来封装这个变化点。 梳理业务场景 从京东帮助中心了解到,所有的促销活动都是在买家下单时,进行递减相应商品金额的。...买家在下单时,会对订单进行相应促销活动的验证,因此促销聚合根需要提供一个验证促销手段的规则。
最近两天,关于湖北购车最高补贴9万元超级大促销席卷朋友圈和社交平台,很多的消费者参加了这个大促销活动,很多4S店表示目前已经无法接单,连展车都卖掉了。
年少时,课程比较少,与几个室友,看到优惠就点击,看到促销就抢购,遇到双十一还找人代替抢购,只需花10-20元不等就可以请专业刷单代抢成功抢到价值上百元的东西,不到五分之一的价格,很是划算(当然随着这个行业的壮大...,也有被骗的时候:)) 由几百到几百万 那个时候不懂商家的业务安全,不知电商行业老板、O2O行业老板、P2P行业老板、游戏行业老板、支付行业老板们的苦水,天真的以为既然是优惠就是商家愿意花这个成本在促销上的...针对电商、O2O、P2P、游戏、支付等行业在促销活动中恶意刷取优惠福利这样一种“薅羊毛”行为的团队,我们叫做“羊毛党”。一不小心,企业就会蒙受像上述截图那些案例里的经济损失。 “羊毛党”获益图示 ?...“羊毛党”有选择性的参加线上的活动,从而以相对较低或者零成本获取物质上的优惠,他们的行为距离欺诈只有一步之遥,他们严重破环了活动的目的、侵占了活动的资源,使得企业获取用户的成本在提升、损坏企业口碑和形象...天御有活动防刷、注册保护、登录保护、消息过滤、图片鉴黄、验证码、反欺诈几大服务,其中天御活动防刷服务针对电商、O2O、P2P、游戏等不同行业的营销和支付场景的恶意行为,具备风险拦截和识别的能力。
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利用人脸属性进行身份验证又是最自然最直接的手段,相比其它人类生物特性,它具有直接、方便的特点,更容易被用户所接受且不易察觉。...最后的实验结果,Gender accuracy 在86.8%,Age预测精准的值准确率在50.7%,预测年龄段准确率在 84.7%,使用的数据集是Adience; 基于传统方法也有,比如基于LBP,亮度...基于形状特征和深度神经网络的现实人脸性别分类,先对人脸进行对齐操作,用深度网络的方法进行分类,在LFW数据库的非正向人脸样本部分做实验,识别率可达到89.3%。...性别识别 性别识别是利用计算机视觉来辨别图像中的人脸性别属性。多年来,人脸性别因为实际场景的需求,如在身份认证、人机接口、视频检索以及机器人视觉中的潜在应用而备受关注。...年龄及性别识别 import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys import caffe %matplotlib
【导读】近期,浙江大学学生Boyuan Jiang使用TensorFlow实现了一个人脸年龄和性别识别的工具,首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸,然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...TensorFlow实现的人脸性别/年龄识别 这是一个人脸年龄和性别识别的TensorFlow工具,首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸,然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...如下所示,该项目可以同时估计一张照片中的多个人脸 。 ? ? 安装python依赖包 本项目需要以下依赖包,已经在CenotOS7系统上的Python2.7.14环境中测试过。...因为我们首先需要进行非常耗时的人脸检测和对齐步棸,所以我们建议使用尽可能多的核心数。Intel E5-2667 v4 带有 32 个核心运行完需要大概50分钟。
AlphaGo拔掉网线也强大、iPhone X没有网络依旧可解锁,在国内虹软则免费开放了其支持离线的人脸识别技术,而且除了检测、跟踪、识别功能,现在也支持对年龄与性别的识别。...而其开放的人脸认知引擎则给企业带来了绝对的AI应用工具。...来想象一下,离线的人脸识别引擎可以在哪些场景具有优势: 机器人识别人物:无需网咯,机器人可以识别家人、客户、识别人物性别、年龄,从而提供不一样的差异化服务,喊一声阿姨、叫一声小朋友、欢迎VIP用户是不是更为亲切呢...人脸门禁与闸机:固定的场所,确定的人员,刷脸即可。...智能家居:人脸门锁,人脸灯控、人脸音响已不用多说,您可能有更多想象 社区监控:社区门禁、安保报警、黑名单监控,人脸识别打造智慧社区 …… 面对人脸识别应用的深入,现在算法与行业事实上都已有了足够的准备,
REG逐步有效地生成与各种曝光设置相对应的中间图像,然后由MED融合这些伪曝光,以检测不同照明条件下的人脸。所提出的方法名为REGDet,是第一个用于弱光人脸检测的“增强检测”框架。...2 背景 作为许多人脸相关系统的基石,人脸检测一直吸引着长期的研究关注。 它在以人为中心的重识别,人工分析中有广泛的应用。...为了对不利光照条件下的人脸检测算法进行系统评估,最近构建了一个具有挑战性的基准-DARK FACE,它显示了最先进的人脸检测器有明显的性能下降。...DARK FACE数据集上的人脸探测器的显著性能退化清楚地表明,在弱光条件下检测人脸仍然极具挑战性,这是本此分享的主要重点。...近年来,人们对低分辨率图像、低光图像、弱光图像等低质量图像的数据驱动人脸检测的方法越来越感兴趣。光照变化是现代人脸检测算法的一个主要挑战。开创性的方法是通过强度映射来预处理图像,如对数变换和伽马变换。
今天我们来看看促销活动的管理,在这个模块中,会有许多涉及到脚手架本身的修改,在这个过程中可以加深我们对这个脚手架的理解。 先来看看最终效果图吧: 这个页面上,你看到的所有功能按钮,均已实现。...sys_dict_type 中加的是字典类型,而 sys_dict_data 中加的则是字典的具体值,我添加的数据分别如下: sys_dict_type: sys_dict_data: 1.2 添加促销活动表...接下来就是活动促销表了,这个没啥好说的,直接开整就行了: 2....新建一个名为 tienchin-activity 的模块,然后加入 common 依赖,如下图: 促销活动模块 <dependencies...小结 好啦,这次提交的功能是促销活动管理~小伙伴们赶紧去给个 star 呀,star 越多更的越快哈哈~ https://github.com/lenve/tienchin
人脸识别系统已经大规模商业化应用,但这并意味着它就发展到顶了,剩下的都是一些难题,包括遮挡/年龄/姿态/妆造/亲属/伪造攻击等。...3D Morphable Model and Generative Adversarial Network[J]. arXiv preprint arXiv:1904.06109, 2019. 2 跨年龄人脸识别...年龄的变化使得人脸的图像特征发生很大的变化,跨年龄的人脸识别无疑也是一个很难的问题,同时也是一个具有重大社会价值的课题。...从年龄不变特征提取到年龄仿真,相关的研究非常多,这个综述可以作为一个好的开始。 文章引用量:很新 推荐指数:✦✦✦✦✧ ? [3] Sawant M M, Bhurchandi K M....ACM Transactions on intelligent systems and technology (TIST), 2016, 7(3): 37. 4 妆造人脸识别 年龄的变化会导致人脸的生理特征发生变化
比如,p上笑容、年龄和性别转换均可以轻松完成。过年拍了很多美照?让深度学习来帮你把它们变得更有趣。 深度学习技术的进步,诞生了一些奇怪的自拍 app。...FaceApp 为人脸添加笑容 这个 app 只有 iOS 版,而且效果时好时坏。可以看到,它对川普的脸效果相当好,但这是因为川普的脸在照片中相对小,没有胡子,而且直直地看着相机。...性别变换或许是它最有趣的功能,而且经常产生的结果很不错。但只能在“拼贴”模式下使用这个功能,所以生成的图像非常小。 ? 图:电影 The Rock和Shrek。
本系列旨在挖掘活动、节假日、促销、优惠券、积分等营销权益因果效应评估,目前规划两个篇幅: 第一篇:会收集活动、节假日、促销等营销权益在做一些建模项目中,可以构造成为的特征工程方式 第二篇:使用各类模型、...、加权平均 - 近[7、14、30、60、140]天内 - 促销日子的总和 - 最近促销距近的天数 - 最远促销距今天的天数 - 后16天内 - 促销次数总和 - 最近促销日子距今天数 -...团队分享:https://github.com/luoda888/CCF2018-Top2-Demand-Forecast 整体活动特征是marketing表中所述全场活动,对整体销量影响极大,这部分特征由于我们数据集构造并没有连续划窗...,所以我们并没有直接将其放入特征中,而是对历史销量进行平滑,平滑掉全场大促的活动对模型的偏移。...BDCI 2019乘用车细分市场销量预测 答辩视频: https://www.bilibili.com/video/av843991939/ 文章: CCF BDCI 乘用车销量预测 冠军方案 活动类特征比较少
关于活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估前篇是《活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估——特征工程篇(一)》是把给入模型时特征加工的方式列举一下,本篇是想简单总结如何评价一个活动营销方式的好坏...如果将活动变成了机器学习模型中的一个特征,如《活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估——特征工程篇(一)》所述,有很多种方式,那么,活动变成模型的特征之后,活动好坏与优劣,就是评价这个特征的重要性了...,例如元旦活动会带来活跃但用户在元旦本身就会更活跃,如何剥离元旦本身的影响来评估元旦活动带来的额外价值?...通过模型来评估活动影响有两种方式: 1)将每重复的活动视为一个节假日,例如云音乐的年度歌单发布视为一个节假日;这种方式的优点在于比较容易处理,但缺点也显而易见,就是当活动与节假日重合的时候没有办法分离出节假日与活动影响...,而且没有办法观察活动的长尾影响。
我们所说的人脸识别通常是几个算法的集合,包括人脸检测,人脸对齐,人脸特征提取等。...这是人脸检测。 在人脸检测之后,如果我们需要做人脸比对或者匹配,通常就需要先进行人脸对齐,这样在提取特征会更有效。所谓人脸对齐,其实就是将原来倾斜等的人脸转换成端正的。...这里其实就是将人脸的5个关键点,通过某种映射,通常是线性变换,映射成一个标准的人脸,5个原始关键点: X = [ [828.1219482421875, 356.0898132324219],...展示一下人脸纠正后的效果: 感觉对于侧脸的对齐效果不太好,会有点偏,有时间再优化优化。 仿射变换 ---- Python解决问题很简单,不过我们有必要认识一下其背后的仿射变换。...其在百科上的定义如下: 仿射变换,又称仿射映射,是指在几何中,一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移,变换为另一个向量空间。 更加严谨的定义如下: 简单说:仿射变换 = 线性变换 + 平移。
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