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智能监控人体行为分析

智能监控人体行为分析系统借助计算机视觉分析+边缘计算技术,利用现场已有的摄像头对监控画面中人员行为进行实时分析预警抓拍,智能监控人体行为分析系统能够分析和鉴别基本上姿态,包含“抽烟识别”,“跌倒监测”,...传统视频监控系统是事情发生之后查看视频,而智能监控人体行为分析系统警报系统实现了同步预警信息信息的作用,使后台监控系统智能化。...智能监控人体行为分析实时监测视频监控画面中视频流人员行为数据,智能监控人体行为分析存在四个维度:时间、行为、地点与状态。...智能监控人体行为分析可以借助现场监控摄像头对现场监控画面范围内的行为及状态进行全天候不间断实时分析,如区域入侵、攀高识别、人员异常徘徊识别、打架斗殴识别、人数超员识别等。

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Flink史上最简单双十一实时分析案例

上期带大家用StructredStreaming做了双十一实时报表分析,没看过的朋友可以看看, 这次导师布置了个最新任务:需求不变,用Flink完成, 阿这 我是菜鸡,刚学Flink,不懂阿~...先明确下需求: 1.实时计算出当天零点截止到当前时间的销售总额 2.计算出各个分类的销售额最大的top3 3.每秒钟更新次统计结果 不管会不会,上来先创建个流: //TODO 1.env...,每年双十一购物节,除疯狂购物外,最引人注目的就是双十一大屏不停跳跃的成交总额。...在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集,数据计算,数据校验,最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内,顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒,通过多条链路流计算备份确保万无失。...以上便是大数据Flink史上最简单双十一实时分析案例喜欢的小伙伴欢迎键三连!!!

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Python调用腾讯云人体分析实现识别行人

人体分析 腾讯云神图·人体分析(Body Analysis)基于腾讯优图领先的人体分析算法,提供人像分割、人体检测、行人重识别(ReID)等服务。...image.png Python调用腾讯云人体分析实现识别行人 过程分析:先上连接大家看下腾讯的产品 腾讯云的人体分析网址 1.工具 腾讯云的API需要调用的是网上的图片,返回的结果是串稍微复杂的信息...2.问题 python要画图只能对本地文件画图,而腾讯云的人体分析API需要的是线上的图片(即链接),所以这里我就把线上的图片下载下来放在本地,然后python就可以画图了,所以其实是同张图。...解决办法:可以先找好图,然后调用腾讯云的对象存储接口将图片保存在云端,同时这个接口提供获取云端图片连接的函数,调用函数获取所有图片链接,这样人体分析的API就可以用了,而PYTHON可以用本地的文件画图就可以了...(可以参照我上篇文章,把图片上传到对象存储的桶里) 3.步骤总结: 调用腾讯云人体分析API->对返回的数据进行处理并存储->用Python的第三方库画图,框出行人。

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推荐个pubmed文献分析网站!

些辅助的工具,可以帮助我们更好的了解检索到的主要内容。之前我们介绍过介绍过几个可以用来进行分析的工具。比如:connectedpapers、LitSense、PubTator。...今天就来在给大家介绍个基于pubmed来进行分析的工具吧。 1. Pubreminer Pubreminer是个基于pubmed检索结果来统计分析的工具。我们只需要输入pubmed的检索式。...例如,我们这里在标题和摘要当中检索TCGA,同时想要查看下2018年以后的文献都有哪些。 ? 通过检索之后,就可以返回检索到这些文章的统计信息。...比较结果方面可以在发表占比当中看到。同时也会有个Venn图来进行展示的。 在venn图当中,可以看到,TCGA发表的文章当中,涉及到miRNA的其实只占了小部分。 ?...有兴趣的同学可以用下哈。这类的工具,对于我们进行简单的文献数据挖掘还是很有帮助的。有需要的童鞋可以试下的哈。

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人体分析-手部关键点】JavaAPI示例

接口说明可以参考 https://ai.baidu.com/docs#/Body-API/2757b503 基于现有sdk版本进行 实现此接口调用 调用前请自行确认是否已经找梅姐申请了接口权限哦 使用Maven搭建个工程...这个要找梅姐反馈下。 我这用社区兑换的单反相机 对着自己的左手拍了好几张才有张符合要求识别出来。...{ "plam":{ "title":"手相分析", "tag":"木形手", "intro":"手相有阴阳男女之分,大小之别,手形之论,金木水火土是手形的基本分法...具此手型的人,智慧颇高,好学深思,冷静善于分析事理,有独立思想,忍耐力特强,受得起沉重打击,不会稍遇挫败便心灰意冷,善于组织,为人慷慨大方,对金钱绝不吝啬,但会留意琐事,这类手型者多为懮思伤脾,甚则肺肾受累...] }, "score":{ "title":"手相分数分析", "score":91, "level":"非常好" } } 手相详细分析仅作于本帖

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【京东技术双十一】记次线上问题引发的对 Mysql 锁机制分析

最近双十一开门红期间组内出现了次因 Mysql 死锁导致的线上问题,当时从监控可以看到数据库活跃连接数飙升,导致应用层数据库连接池被打满,后续所有请求都因获取不到连接而失败。...,后续找时间又重新分析了下问题发生的根本原因,现将其总结如下:本篇文章会先对 Mysql 中的各种锁进行分析,包括互斥锁、间隙锁和插入意向锁,让大家对各种锁的使用场景有个了解,然后在此基础上再对本问题进行分析...在完成了三个并发线程的死锁分析后,可能有人会想虽然有死锁,但通过死锁检测可以很快的检测出,程序也可以正常的执行,这有什么问题呢?...看看当时出现线上问题时,接口的调用量情况: 图10.出现线上问题时接口的调用量 进步在本地模拟 300 个线程并发执行,因人脑并发分析所有事务的执行情况的话会非常复杂,本次只以事务 1 为个点来进行分析...综上分析,本次出现问题的最主要原因是在短时间内存在大并发的请求对同行数据进行先删除再插入操作(先更新再插入同理),造成了死锁等待,应用层连接池被打满,大量上游请求超时重试,进步导致锁等待,最终影响了所有依赖该数据库的业务

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论文推荐 | 京东发布LightTrack - 自顶向下人体姿态追踪通用框架

京东发布 LightTrack - 自顶向下人体姿态追踪通用框架 推荐理由 这是篇京东数字科技与匹兹堡大学5月7日公布的论文,现于PoseTrack的Multi Person Pose Tracking...排行榜名列第,在总体MOTA上以微弱优势击败微软的HRNet(尽管在总体AP上仍比HRNet低不少)。...这是迄今第篇以自顶向下方式完成在线人体姿态追踪的系统。作为个框架,该工作中的姿态估计部分和ReID部分都是可以灵活替换的。...此外,作者还提出了孪生图卷积网络(Siamese Graph Convolution Network)并作为该系统中的Re-ID模块,以图的形式来表示人体关键点,以较低的计算量有效地学习人体姿态的相似度...代码地址:https://github.com/Guanghan/lighttrack 项目实战 先配置个conda环境,make下自带的库,用自带的脚本下载训练好的模型权重和视频,再就是句python

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Python获取“双十一”商品评论,做词云分析个简单的案例教学

前言 环境使用 Python 3.8 Pycharm 模块使用 requests jieba 结巴分词 wordcloud 词云 数据来源分析 明确需求 采集数据是什么东西?...通过那个url地址得到想要数据的内容 抓包分析: 浏览器自带工具 --> 开发者工具 I. F12 或者 鼠标右键点击检查 选择 network 点击第二页 II....response.json() 获取响应json字典数据 解析数据 字典数据类型: 通过键值对提取数据内容 根据冒号左边的内容[键], 提取冒号右边的内容[值] # for循环遍历 把列表里面元素个提取出来...# 导入词云 import wordcloud # 导入读取图片 import imageio # 读取图片内容 py = imageio.imread('img\\矢量图5.png') """ 词云分析...: - 读取文件内容 文本 - 进行分词, 把整句话, 分成个词语 - 词云模块进行输出 """ # 读取文件 返回对象 mode 方式模式 r 读 a追加写入保存 mode

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备战双十一之服务器扩容思路及问题分析

对于这些问题每个都值得深入探讨,这儿简单的提下,后面再开篇幅。...数据闭环:为了便于理解,举个例子,对于淘宝而言,有网页版、IOS版、安卓版、还有什么淘等等,虽然客户端不样,但是展示的商品信息是相同的,也就是件商品,无论是哪个端用的数据是样的,需要套方案来解决并发下根据相同数据在不同端进行不同展示的问题...数据致性问题 这是个难点,大意就是多个服务器之间数据如何保证致性,同样的商品在不同客户端服务端端价格应该是样的, 通常使用分布式锁。...单调递增:保证下个ID定大于上个ID,例如事务版本号、IM增量消息、排序等特殊需求。...雪花生成算法 这种方案大致来说是种以划分命名空间(UUID也算,由于比较常见,所以单独分析)来生成ID的种算法,这种方案把64-bit分别划分成多段,分开来标示机器、时间等,比如在snowflake

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双十一,正成就个「新电商」

因此,如果用句话来形容即将到来的这样双十一的话,笔者更多地认为,边在改变,边在失去,无疑是再合适不过的了。...以往,我们之所以会在双十一看到那么多的补贴,那么多的玩家,那么多的广告投放,其中个很重要的原因在于,以往的双十一是流量为主导的。...这点,我们可以从些电商平台不再公布双十一相关的数据,看出些端倪。 无论是私域运营的加速,还是平台与上游产业链的深度融合,我们都可以非常明显地看出,留量开始取代流量成为双十一的新战场。...找到双十一以及电商的新变化,或许才能真正了解和把握以往的发展新红利。 双十一,正在成就个全新的电商 当双十一开始与以往的发展告别,我们完全可以有理由相信的是,个全新的自己将会出现。...如果要分析电商在未来将会发生的个最大的改变的话,笔者认为,不再仅仅只是个单纯意义上的平台,不再仅仅只是个单纯的撮合中心,将会是种潮流和趋势。

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盒马打响生鲜双十一第枪?

而盒马选择在这个时间开张新门店,除了想赶上十一假期的消费热潮,自然也在为个月之后的双十一做预热。...打响生鲜双十一第枪 现在的双十一已经不是电商平台的专属活动了,其他平台也想蹭蹭这个狂欢消费节的热度。而距离今年的双十一已经剩下不到个月的时间,各大平台开始摩拳擦掌,准备闪亮登场展拳脚。...虽然生鲜到家这项业务并不是什么新业务,但是各大平台在今年双十一的表现如何也将会对日后的市场格局产生定的影响。...于是盒马如今这样的大动作,自然是想赶在对手之前抢占先机,帮助自己在双十一大战之中增加更多的筹码。 但是盒马现在的经营模式能帮助其抢跑双十一吗?...专精VS多元 个平台内的商品种类会在定程度上决定平台的边界,生鲜到家平台也不例外。 其实可以将生鲜到家业务拆分成两个环节,是类似于传统超市的挑选商品环节,二是配送到家环节。

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推荐款开源即时性能分析工具 Pyroscope

本篇文章,我们会介绍套工具叫 Pyroscope,让开发者可以快速找到性能瓶颈的代码。Pyroscope 目前可以支持 Python, Ruby 或 Go 的环境。...假设您还没引入任何性能分析工具或平台,那 Pyroscope 会是您最好的选择。...Pyroscope 架构 如果你有打算找性能分析工具平台,Pyroscope 提供了三大优势,让开发者可以放心使用 低 CPU 使用率,不会影响既有平台 可储存好几年的资料,并且可用 10 秒细颗粒度查看资料...Pyroscope 架构图 启动 Pyroscope 服务 启动方式有两种,第是直接用 docker 指令启动。...$ docker run -it -p 4040:4040 pyroscope/pyroscope:latest server 另种可以用 docker-compose 启动。

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双11 | 正是年好风光,AI特惠心不慌

半价折扣、1元购、邀新赢大礼、抽奖应有尽有 跟着买,不迷路 腾讯云AI没套路 具体来说↓↓↓ AI专场特惠:6折起 AI专场推出的特惠购产品包括: 人像变换 7折、人脸试妆 7折、人体分析 7折...://cloud.tencent.com/act/double11/ai 主会场AI特惠:9.9 & 抽奖 & 赢大礼 在主会场 还有AI爆品秒杀24小时不间断 活动价最低9.9(新用户超值推荐)...cloud.tencent.com/act/pro/ocr61 从100亿级的小目标到1000亿+的倍增 每年的双十一都在创造成交额神话 背后离不开各路朋友的“倾囊相助” 还离不开人工智能给电商带来的便捷...捋双十一背后的黑科技 人工智能已经介入电商的各个环节 计算机视觉 机器通过识别图片,自动查找商品 让你不用再费了老劲找心仪的它 即便只口红,你也可以通过在线试唇色 买到最适合你的唇色 最后再来个刷脸支付...365天*24小时工作模式的智能客服 是海量客服咨询量的得力支撑 给广泛的传统服务行业带来质的改变 NLP平台 大数据机器学习 让机器自我学习,越来越懂你 推荐自然更精准!

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好书推荐 — Kubernetes安全分析

漏洞(CVE-2019-5736),关于容器逃逸漏洞,绿盟科技研究通讯曾发布过相关文章《云原生攻防研究 —容器逃逸技术概览》,《容器逃逸成真:从 CTF解题到CVE-2019-5736漏洞挖掘分析...proxy · Webhook token authentication 通过以上的认证策略我们大致可以看出「静态密码或Token文件」的方式在生产环境由于密码需要频繁变化不易维护故不推荐...较为推荐的是哪种?...「镜像版本控制」中,作者通过推荐篇文章(https://blog.container-solutions.com/image-management-mutability-in-docker-and-kubernetes...,故不推荐; 第二种方式由于可以通过Kubectl或docker命令行工具查询密码及密钥的内容,安全风险较高,故不推荐; 第三种方式较为推荐,因为Kubernetes支持通过挂载目录将Secret传递到

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推荐系统实用分析技巧

来自 | 知乎 作者 | 纳米酱 链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/188228577 编辑 | 机器学习与推荐算法公众号 这篇文章主要讨论推荐系统的分析技巧,杜绝无脑调参...本来我想取个高大上的题目:推荐系统0-1高速增长打法,这种互联网style强烈的题目,让我感觉我的格局大,ego也很大,所以算了,写份实用分析手册,让我格局很小,ego也很小,比较符合我当前这种水平...要分析系统的指标瓶颈是不是卡在rank缺特征上,就需要从各种角度去分析,常见的分析方案是考察带条件的copc。...分析办法:把rank分数分成若干区间,每个区间统计真实的ctr,更近步,可以拆分成多个桶,比如按照某个特征拆分成 A,B两组,单独统计每组的真实ctr。 ?...这个不致,有可能是你特征没做好线上线下的统,也有可能是你模型没拟合好线上的分布。总之这种情况,你先别急着加特征,先把线上线下特征梳理下,看看分布是否致,或者模型训练是不是有问题。

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推荐系列():什么是推荐

推荐系列():什么是推荐? 什么是推荐? YouTube如何知道你可能希望接下来要观看的视频?Google Play商店如何为你挑选应用?这些恰到好处的推荐是魔法吗?...推荐通常会有两种形式: 主页建议(home page recommendations); 相关项目建议(related item recommendations); 二者存在些差别,下面进行简单介绍:...Google Play上40%的应用安装都来自推荐; YouTube上60%的观看时间来自推荐; 术语 在深入介绍下面内容之前,应该了解些术语: 物品(items, documents) 系统推荐的实体...推荐系统概述 推荐系统的种常见架构包括以下组件: 生成候选人(candidate generation) 评分(scoring) 重排序 (re-ranking) ?...个模型可能有多个候选生成器,每个候选生成器可以生成不同的候选子集。 评分 接下来,另个模型对候选者进行评分和排名,以便选择要显示给用户的项目集(大约10个)。

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