腾讯云市场,定位是“企业的云上集市”。 这个双十二,腾讯云市场联合数十家精选服务商,带你共享一场云上的购物狂欢。 活动一:精选开发者服务 为了回馈长期以来个人开发者对腾讯云市场的支持,云市场联合优质服务商推出数款开发者服务精选单品。 如虚拟主机云市场专享价,20元/月,199/年。薅羊毛价仅限云市场双十二会场,戳图片直达: 更有域名建站组合购,优质后缀,无法拒绝的低价: 活动二:送最高500元京东卡! 引流营销小程序,分销商城,企业400电话,微信云报餐系统,买就送大额京东卡
一年一度的双十一又要到了,岁岁有今朝,年年有今日,但是不同的是每年的活动都不一样,这不腾讯云今年的双十一活动又开始了,而且购买腾讯云产品的回馈力度非常的大,有人要问,这样的优惠必须11.11 才会有吗?
步骤2: 将步骤1复制出来的双key链接中加粗的第一部分双十一链接替换为为返佣合辑页链接:https://cloud.tencent.com/act/pro/cps_3
要问互联网上啥最吸引人,当然是活动啦!各种优惠让人眼花缭乱,以至于很多人专门游走于各个平台“薅羊毛”。活动只是互联网运营一部分工作,却是最烧钱,最吸引眼球,最让人纠结的一部分。今天就简单分享一下:活动分析该怎么做。
为了迎接春节到来,阿里不仅准备要跟腾讯大干一场红包大战,还做了一个张灯结彩、喜气洋洋、透着浓浓乡情年味的年货节。对于电商平台而言,人工造节本是稀松平常的事情,阿里先后造了双十一、双十二,但阿里年货节跟之前的电商节却有许多不一样的地方,它实现了三大跨越。 第一大跨越:物质鸿沟 移动互联网正在消灭农村和城市之间的信息鸿沟,它让许多原来根本接触不到互联网的人成为了移动网民,他们学会了通过互联网获取更及时更全面更丰富的信息。但是,横亘于农村与城市之间的不只是信息鸿沟,还有物质鸿沟:很多农村地区只能买到『非常可乐』
大家的钱包都还好吗? 上个月的账单还未还清 双十一又又又来势汹汹 虽已接近尾声,但也带来最后的狂欢 钻研了数日名目繁多的剁手套路 熬了数个通宵双眼通红的尾款人们 是否也在懊恼错过了心仪好物或零点秒杀福利 双十一,不能没有“AI” 今年,腾讯云AI也不负大家热情 重磅推出了「AI特惠购」 在这里 与AI新技术相遇,与全年真低价相遇! 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
大数据文摘作品 作者:龙牧雪 在感恩节、“黑五”、Cyber Monday、圣诞节的一系列促销活动结束后,12月26日,亚马逊公布了全球亚马逊销量最高的商品——Echo Dot。 亚马逊并未发布具体销量数据,而仅仅表示“销量为百万级”,“在所有种类和来自所有供应商的商品中销量最大”。 Echo智能音箱家族今年表现亮眼,成了购物季的“明星礼物”。亚马逊表示,Echo Spot、Echo Dot和Echo Buttons在圣诞季的库存都已售罄,接下来顾客仍可购买,不过将转为预订模式,按预订顺序排队发货。 大数
前几天12306崩了,很多人在痛骂12306,还有很多人在我公众号的后台问我为什么12306总是动不动就崩溃,和大姨妈一样不给力。
11月12号零点钟声响起的时候,仿佛是高考考试结束的铃声,这场全国人均消费1000元的全民购物计算考试落下帷幕。在刚刚过去双十一里,你的朋友圈是什么画风?现在让我们进入#双十一朋友圈大赏#!Ready?GO! 第一种画风:学霸计算型。经过缜密计算,宛若大数学家附身的人体计算机式购物,万事俱备,只等零点下单提交答卷。 没有复习就裸考上阵,感觉不买点什么就亏了便跟风抄学霸作业的“学渣”。 还有双十一剁手后只能默默吃土的…… 随着双十一落幕,小区里的快递点也陆陆续续堆满了快递,快递柜也满了。
双十一不仅仅是买吃买喝那么简单,其实,还有另外一种玩法。比如,作为技术男的自己,难道不想在双十一搞一些事情吗?搭建一个自己专属的购物商城;比如,新学一门技术,DIY 一个云服务;再比如,参加腾讯云的 11.11 活动,今年据说活动有多重优惠享不停。特别是作为开发者或者运维的小伙伴,可以好好利用这次机会薅一波儿羊毛啦。
时间过得贼快,双十一仿佛刚过去,双十二已悄然来临。要说双十一、双十二最大的赢家,非电商平台莫属了,天猫、京东、拼多多、苏宁等各大电商平台,赚得盆满钵满。刚发工资, 小墨的钱包就快被掏空了。
“双十一”刚刚过去,但是幕后的故事却不少。尤其是零售电商狙击黑灰产的战役,让不少商家到现在还没缓过神。商家们更是迫切地想知道,如何才能做好营销风控,如何才能更高效地抵御“羊毛党”,如何才能安心地卖货。
阿里双十一以571亿元交易额收官,在财务数据上,当天阿里获得数十亿规模的营收,核心模式便是围绕流量的广告。阿里上市之后的首个“大考”,并无系统宕机等问题,支撑可谓完善。阿里宣称本次移动取得重大突破,45%的交易额来自移动,移动流量更是超过PC流量两倍。这相当于在宣称,阿里已经顺利拿到移动船票——陆兆禧接受采访时已在暗示,此前做来往就是为了声东击西,阿里的移动化已经通过另外一条路走通了。阿里前路一片光明,其他玩家看上去却显得有几分落寞,果真如此吗? 双十一的本质是流量游戏 与传统卖场打折促销最大的不同是,双
| 导语 近期,在音视频及融合通信技术技术沙龙上,特邀请腾讯云技术专家胡仁成老师关于海外视频云直播系统架构中的实践案例的分享。
12月12日,是“双十二”,也是英特尔中国研究院(Intel Labs China,ILC)一年一度的媒体开放日。今年对ILC来说尤其特殊,因为这是他们进入中国20周年的纪念日。
近期,中山大学发布了一种基于可微图学习的弱监督行人重识别(person re-ID)方法和一个大型数据集。该方法结合可微图学习和弱监督学习方法,为行人重识别深度神经网络加入自动生成训练标签的模块并与其一体训练。相比普通的行人重识别方法,该方法不需要高昂的人工标注成本,并且几乎不增加计算复杂度也能达到领先的模型性能。
6月29日,音视频及融合通信技术技术沙龙圆满落幕。本期沙龙特邀请腾讯云技术专家分享关于最新的低延迟技术、全新的商业直播方案等话题,针对腾讯云音视频及融合通信产品的技术全面剖析,为大家带来纯干货的技术分享。下面是胡仁成老师关于海外视频云直播系统架构中的实践案例的分享。
行人重识别,又称行人再识别,是利用 CV 技术判断图像或视频序列中是否存在特定行人的技术。常规的行人重识别方法往往需要高昂的人工标注成本,计算复杂度也很大。在本文中,中山大学研究者提出的弱监督行人重识别方法恰恰克服了这两方面的障碍,并发布了一个大型行人重识别数据集。
这个属性对我来说还真有些陌生,无意中发现的,查询过 MDN 之后听得挺有意思的,就记录一下。
来源:专知本文为课程介绍,建议阅读5分钟适合深度学习和行人重识别领域无基础的入门者学习。 该课程为浙江大学罗浩博士于2018年10月录制的《基于深度学习和行人重识别》网课视频,该课程首发于AI300学院。为了让更多人学习该课程,现免费在B站公开。由于该网课录制于2018年末,所以知识点已经有些陈旧,因此主要适合深度学习和行人重识别领域无基础的入门者学习,有基础者无需学习此课程。课程主要包括深度学习基础、行人重识别理论基础和行人重识别代码实践三个篇章。考虑到该课程免费开放以及作者工作较忙,所以日后很难有精力进
“双十一”、“双十二”期间是所有电商行业的流量高峰期,作为一个电商网站,如果不能保障流畅运行,将会对企业造成巨大的经济损失。回顾去年天猫“双十一”,当天日活跃用户到达峰值3.56亿,交易创建峰值32.5万笔/秒、支付峰值25.6万笔/秒。在这样的购物狂欢下,你的网站是否已经做好了应对“双十一”、“双十二”的流量高峰呢?
人脸识别在LFW超越人的识别能力之后,就很少有重大的突破了,逐渐转向视频中人脸识别或人脸属性学习等方向。CV顶级会议的接受论文量也出现了逐渐平稳的趋势。 而行人重识别(Person re-identification)也称行人再识别,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。 给定一个监控行人图像,检索跨设备下的该行人图像。旨在弥补目前固定的摄像头的视觉局限,并可与行人检测/行人跟踪技术相结合 ,可广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。 行人重识
明天,又到了一年一度的双十二了! 快来看看双十二,D妹为你准备了什么惊喜! iPhone 免费抽 每天都能免费抽iPhone? 是的,你没听错! DNSPod双十二活动 每个已经完成实名认证的用户, 每天,每天,每天 每天都有一次免费抽iPhone的机会! 机会用完怎么办? 下单就能继续获得抽奖机会 邀请别人下单,你也能抽! 是不是觉得自己离iPhone12更近了! 惊喜 秒杀 每天4场 惊喜秒杀活动 主流域名 新顶级域名 解析套餐 通通打到最低 从此告别全网比价 要买域名 就来
内容提要:行人重识别技术,广泛应用于智慧城市、自动驾驶等场景中,近年取得飞速发展。这也得益于训练数据规模的扩大、深度学习的发展。
最近,在网上搜索关于“行人重识别”及“行人再识别”等关键词,发现几乎都是关于行人检测的内容。对于“行人重(再)识别”技术能找到的资料很少,这可能是因为“行人重(再)识别”技术最近才刚刚兴起吧。 总之,除了能在谷歌学术中搜到一些Person re-identification的学术论文外,其他的资料明显没有行人检测的多。 概念解释 “行人重(再)识别”,首先从字面上将就是对“行人”进行“识别”。其中的“重(再)”则是指“重新”、“再一次”的意思。 “行人重(再)识别”技术主要是应用在视频监控方面。在刑侦工作中
11月、12月都是一场网络购物季的狂欢,无论是国内的”双十一“、”双十二“,还是美国的”黑五“和”网络星期一“,参与人数和创造的销售额每年都在刷新纪录,有钱的捧个钱场,没钱的捧个人场,国内的买完了就去买国外的。在双十一期间,很多国内安全团队和安全实验室都发布了安全购物指南,有的谈消费者如何避免成为网络欺诈的受害者,有的帮助真心卖货的商家抵御恶意羊毛党,还有的聊了网络购物季背后的地下黑产。
可能关注本博客的朋友都注意到了,本月一直没有更新博客,因为站长在做一在配置自己电脑。第一次装机,从选配置到购买配件装机也是花了好多的时间,最后一次点亮完美进入系统。今天就写写我的装机历程,希望给那些打算自己装机的朋友一些帮助。 确定配置 装机之前首先要做的一件事就是确定自己的需求,比如看电影、办公、玩游戏、设计等等,这样就可以根据你的需要配一个最合适的主机,电影和办公之类的电脑一般不会很贵,因为性能用的很少而且不需要独立显卡,而玩游戏和设计则需要较高的配置才可以流畅运行,所以一定要确定好自己用来做什么,以免
行人重识别(reID)是一项极具挑战性的任务,该任务以在多个摄像头拍摄出来的图像中识别相同行人为目标。随着深度学习方法的广泛使用,reID 的性能借助不同的算法得到快速提高。在用深度神经网络学习表征的问题上大家做了各种尝试,但姿势变化、图像模糊以及目标遮挡等问题仍对学习判别式特征提出了巨大的挑战。解决这些问题有两类方法,对齐行人图像 [1] 或通过学习身体区域的特征整合行人的姿势信息 [2]。但这些工作在推断阶段也需要辅助的姿势信息,这样就限制了算法在没有姿势信息的情况下泛化新图像的能力。与此同时,由于对姿势估计的推断更复杂了,计算成本也随之增加。
很多人还没有搞清楚什么是PC互联网的时候,移动互联网来了;还没有搞清楚移动互联网的时候,大数据时代又来了!
前几天英伟达开源了DG-Net的源码。让我们来回顾一下这篇CVPR19 Oral的论文。
本文选自BMVC2018的论文《Deep Association Learning for Unsupervised Video Person Re-identification》,使用无监督学习解决行人重识别的问题,更加贴近行人重识别的应用场景,同时性能也大幅提升。
近年来,行人重识别技术在业内得到了越来越多的关注,CVPR投稿中关于ReID的研究逐年增多。随着行人重识别技术的日渐成熟,其巨大的应用价值和市场潜力得到了越来越多的关注。
近年来,企业级安全建设面临混合云、DevSecOps、零信任体系、敏捷开发要求等综合复杂场景引入,安全问题出现了不同于以往的新形态。如何在新形态下做好IPO等关键时刻的重点防护,全局性提升企业安全,成为很多行业面临的问题。
今天带来的是活动营销系统下的第一个独立子系统通用抽奖工具的介绍,本篇文章主要分为如下4部分:
行人重识别(Person re-identification)也称行人再识别,被广泛认为是一个图像检索子问题,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频中是否存在特定行人的技术,即给定一个监控行人图像检索跨设备下的该行人图像。行人重识别技术可以弥补目前固定摄像头的视觉极限,并可与行人检测、行人跟踪技术相结合,应用于视频监控、智能安防等领域。
还不更新❓❓❓来啦~ Skr Shop年底第二弹《营销体系》第二篇《通用抽奖工具之需求分析》~
本文为 2018 年 5 月 11 日在微软亚洲研究院进行的 CVPR 2018 中国论文宣讲研讨会中第三个 Session——「Person Re-Identification and Tracking」环节的四场论文报告。
12月对于每个企业来说都是“冲刺月”,做收入、花预算、冲销量。手机行业表现得更加突出——手机公司各出奇招,发起最后冲刺。一个显著的表现是11月手机发布会扎堆,一共发布了16款新机。11月28日这天,更是出现了一加、荣耀和360同时开发布会让媒体分身乏术的盛况。 密集发新品只为冲销量 金立:抓住全面屏热点,连发八款新机。 小米MIX是全面屏概念的提出者,iPhone X加入该阵营则进一步加速全面屏手机普及。正是因为此,许多手机厂商都推出了全面屏手机,11月26日金立更是一口气发布了8款全面屏手机:M7 Plu
AI 科技评论按:本文首发于知乎行人重识别专栏,AI 科技评论获其作者郑哲东授权转载。 1.Motivation 近年来,对行人重识别(person re-ID)问题的研究也越来越多了。类比于自然语言处理(nlp)的话,大家或者集中于语义层面的设计(比如设计 loss,triplet loss,identi+verif loss),或者集中于语法层面上(利用人体的内在结构,比如水平切割,pose预测)。 这篇文章集中于语法层面上,也就是利用人体结构来增强识别能力。现阶段行人重识别的发展一部分是归因于大数
一年一度双十一又到了,看了一下今年双十一,或许是今年以来,最优惠的时候。(618相比……各有千秋)
行人检测的论文不多,总计 5 篇,从内容看解决行人与行人、行人与物体间的遮挡是研究的重点。
论文 1:MedMNIST Classification Decathlon: A Lightweight AutoML Benchmark for Medical Image Analysis
行人搜索是图像搜索问题的第一个尝试。在此之前,虽然对人的检测和重识别做了大量的努力,但大多数都是独立处理这两个问题的。也就是说,传统方法将行人搜索任务划分为两个独立的子任务。
12月28日, "M-Tech " AI助力中国智造产业论坛即将来临,如果你想成为这个瞬息万变时代的领先者,绝对不能错过。 半个月前,我们对外宣布,镁客网要在深圳掀起一场人工智能热潮。 在深圳这样一个充满野心创业者的城市,"M-Tech" AI助力中国智造产业论坛活动让我们有机会看到敢想、敢做的冒险家和创新技术的领袖,带来最具代表性、最前沿的技术应用分享,探讨人工智能浪潮是如何一点点改变我们的科技生活。 AI+中国智造 我们能改变什么? 当索菲亚机器人获得公民身份的时候,我们在思考是否未来有一天机器会取代人
最近的研究表明,显式深度特征匹配以及大规模多样化的训练数据均可显著提升行人重识别的泛化能力。但是,在大规模数据上,学习深度匹配器的效率还未得到充分研究。 近日,特斯联科技集团首席科学家邵岭博士及团队提出了一种高效的小批量采样(mini-batch sampling)方法——图采样(Graph Sampling, GS),用于大规模深度度量学习,极大改善了可泛化行人重识别。目前,该研究成果(题为: Graph Sampling Based Deep Metric Learning for Generaliz
互联网大公司周围,往往围着一群灰产从业者,他们是看不见的敌人,常常躲在暗处,伺机而动。《一代宗师》里说,“风尘之中必有性情中人”,羊毛党可恶之中实有可取之处,其目标精准,不舍昼夜,直击要害。羊毛党们对
1.Motivation 近年来,对行人重识别(person re-ID)问题的研究也越来越多了。类比于自然语言处理(nlp)的话,大家或者集中于语义层面的设计(比如设计 loss,triplet loss,identi+verif loss),或者集中于语法层面上(利用人体的内在结构,比如水平切割,pose预测)。 这篇文章集中于语法层面上,也就是利用人体结构来增强识别能力。现阶段行人重识别的发展一部分是归因于大数据集和深度学习方法的出现。现有大数据集往往采用自动检测的方法,比如 DPM 来检测行人,把行
摘要:行人重识别(Person Re-Identification,简称Re-ID),是一种利用计算机视觉技术来检索图像或者视频序列中是否存在特定行人的AI技术,在智慧城市等监控场景中具有重要的应用意义和前景。本文介绍我们最新的IEEE TPAMI综述论文 《Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook》,该文作者来自武汉大学、起源人工智能研究院(IIAI)、北理工、英国萨里大学、Salesforce亚洲研究院。
本文主要是介绍自己做的一个工作:SphereReID: Deep Hypersphere Manifold Embedding for Person Re-Identication(https://arxiv.org/abs/1807.00537),用了 Softmax 的变种,在行人重识别上取得了非常好的效果,并且端到端训练,网络结构简单。在 Market-1501 数据集上达到 94.4% 的准确率(并且不需要 re-ranking 和 fine-tuning)。
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