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首次揭秘1112背后的云数据库技术!| Q推荐

从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额, 11 已经开展了 12 年。如今,每年的 11 以及一个月后的 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...在此基础上,淘宝及天猫还在不断吸收来自消费者的反馈,优化功能,比如在 2021 年开始支持购物车实时显示券后到手价、搜索已经购买过的订单……应用上大量的操作请求流转到技术后台,给数据库带来了不小的压力。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的 11 12 的稳定进行?...《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴大淘宝技术部 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了 11 12 背后的数据库技术...在 11 12,这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示,在 11 秒杀系统中,秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔,是一个非常典型的电商秒杀场景。

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健康码行程码智能识别方案解析,识别一步到位

而这一审查的流程相当复杂且消耗人力,我们以学校审核为例: 时间紧:8点-10点,家长提交健康码/行程码,10点-12点老师进行审查,且必须在12点前完成审查。...任务重:不仅需确认学生健康码,对同住人如父母、兄弟姐妹等人码信息也需审核确认。...针对码的混合图像需要使用飞桨EasyDL图像分类进行区分。 综上所述,整体解决方案需要三个环节,如下图所示: 基于EasyDL的整体解决方案 对于支持整个项目而言,需要很长时间的上下游处理。...标注格式需要注意 值得提及的是,码智能识别依赖于EasyDL多样化的功能 图像分类:可以将码分类与颜色检测结合 物体检测:可以增加类别、以检测代替分类 文字识别识别多种字体的文字和数字 在这一过程中可以发现飞桨...即使换成其他地区、结构不一样的扫码识别都可以很好地处理,只要标注出关键检测点即可。

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如何用Transformer分清12位女排运动员?这个「时空路」框架刷群体行为识别SOTA

群体行为识别(Group Activity Recognition)不同于寻常的关于个体动作的行为识别(Action Recognition),需要通过分析视频中所有参与群体活动的个体之间的关系,进一步结合场景信息...以下面排球比赛视频为例,算法需要分析场上12位运动员的动作、交互以及场景内容,综合判断得到场上在进行左侧击球(left-spike)群体行为。 ‍...被忽略的互补建模顺序 由于群体行为识别的多粒度特性以及明确的粒度含义(个体-群体),GCN、transformer以及CNN的attention模块都经常被用作对群体进行建模的工具。...图4 全监督提供12位运动员的精细标注 为了进一步减少标注成本,也为了检验模型的鲁棒性,文章提出有限数据设定(limited data),验证模型在有限标注数据(如50%)下的表现;同时,文章也在弱监督设定...重点从事深度学习与计算机视觉、模式识别与机器学习等人工智能前沿研究。

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如何用Transformer分清12位女排运动员?这个「时空路」框架刷群体行为识别SOTA

群体行为识别(Group Activity Recognition)不同于寻常的关于个体动作的行为识别(Action Recognition),需要通过分析视频中所有参与群体活动的个体之间的关系,进一步结合场景信息...以下面排球比赛视频为例,算法需要分析场上12位运动员的动作、交互以及场景内容,综合判断得到场上在进行左侧击球(left-spike)群体行为。 ‍...被忽略的互补建模顺序 由于群体行为识别的多粒度特性以及明确的粒度含义(个体-群体),GCN、transformer以及CNN的attention模块都经常被用作对群体进行建模的工具。...图4 全监督提供12位运动员的精细标注 为了进一步减少标注成本,也为了检验模型的鲁棒性,文章提出有限数据设定(limited data),验证模型在有限标注数据(如50%)下的表现;同时,文章也在弱监督设定...重点从事深度学习与计算机视觉、模式识别与机器学习等人工智能前沿研究。

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布里斯托大学与比萨大学联合研发拟人化机械手,可模仿人类手势实现自适应抓握!

机械手Tactile SoftHand-A采用了肌腱设计,允许主动控制特定的关节(远端或近端指间关节),从而调整手的抓握姿势。...触觉指尖的构成 该触觉指尖主要包括三个核心模块:感知模块、接触模块和驱动模块。...全 3D 打印触觉指尖的构造和设计。(A)侧视图。(B)分解图。(C)触觉指尖的打印和构造。唯一的手工制造是将视觉相机板插入指尖顶部 指尖骨架上集成了齿轮配合区,与第二指骨形成紧密的齿轮副。...触觉指尖的制作 触觉指尖的感知和驱动模块组件均可廉价购买,而其余组件则全部采用多材料3D打印技术生产。...然后采用Hessian行列式(DoH)估计方法进行标记检测,以识别图像中的白色标记。最后通过分析局部标记密度来推断接触区域的位置,并计算该区域内的最低密度点以找到接触面积的中心。

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对标英伟达,依图发布AI芯片“求索”

朱珑介绍,questcore™ 基于拥有自主知识产权的 ManyCore™ 架构,针对其算法做了专门优化,适用于人脸识别、视频结构化分析、行人再识别等多种图像和视频实时智能分析任务。...在进行视频解析时,1 台依图原子服务器(搭载 4 核 questcore™芯片,除此之外无需其他配置),与 8 卡英伟达 T4 服务器(含核英特尔 x86 CPU)对比,单路视频解析功耗仅为后者的 20%...,与 8 卡英伟达 P4 服务器(同样含核英特尔 x86 CPU)相比,功耗约为后者的 10%。...不仅如此,依图原子服务器能够直接在云端升级系统,不需要大规模购买或者更新已有的摄像头、传感器等终端设备,大幅提高现有基础设施的利用率。 依图造芯显然非常看重性价比。...而随着机器智能开始大规模普及,从云到指尖人工智能让计算产业走到历史节点,对依图来说,“造芯”的时机到了。

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Facebook 开源 SlowFast:基于帧速率分治轻量视频识别模型

这一开源旨在进一步提高系统识别与分类视频内容的能力,并改善视频个性化推荐应用。...SlowFast 是一个新型视频识别方法,它可以模仿灵长类视觉中的视网膜神经运作原理,同时以慢速帧频和快速帧频提取视频中的有效信息,从而提高动作分类及动作识别效果。...一条专注于处理可以在低帧速率下观看的类别语义(如:颜色、纹理和目标),它以低帧率运行,刷新速度缓慢,旨在捕获图像或几个稀疏帧提供的语义信息;而另一条路径则寻找在以较高帧速率显示的视频中更容易识别的快速变化的运动...Facebook AI 也希望通过对这些关系的介绍,能够启发更多用于视频识别的计算机视觉模型。 SlowFast 进展 通过合理的快慢分工,SlowFast 比之前的视频识别系统都更加轻量级。...SlowFast 应用前景 从已有的信息来看,Facebook AI 并没有使用 SlowFast 或文中提到的公共数据集来训练生产模型,但是这一研究可以在视频分析方面有广泛的应用,包括:改进系统如何自动识别

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智能学习灯“照出”薛定谔的“三角”

然而,减落地之后,这个原本“锦上添花”的行为反而成为了部分K12玩家“自救”的武器,战事骤然升级。...(图源:淘宝) 第二类则是K12赛道里的“弄潮儿”,但过去或多或少也曾是智能硬件的重要参与者之一。...在硬件和内容方面,大力教育研发了“KidsInside自主学习系统”,包括中英文指尖点读、线上自习室、摄视频通话、个性化学情报告等功能,培养孩子自主学习的好习惯。...除此之外,这款产品还配备了“桌面学习分析引擎”,借助有道多年沉淀的像素级指尖追踪、版面分析等多项AI技术,可以自动、实时地分析学生在灯下面与学习有关的行为,检测识别出书本上的各类内容。...被减“催熟”的智能学习灯, 能否成功“结果”?

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什么是M12单端端电连接器插头

M12电连接器航空插头分为A、B、D、X四种类型,每种类型又分为直插式和插拔式。...M12电连接器航空插头的特点M12电连接器航空插头具有较小的尺寸和较高的可靠性,支持多种信号传输和数据传输,并具有灵活的组合方式和易于安装的特点。此外,还具有防水、防尘等特性,在恶劣环境下表现出色。...M12电连接器航空插头的应用M12电连接器航空插头广泛应用于工业自动化、通讯、医疗设备、交通运输等领域。在自动化生产过程中,M12电连接器航空插头可以连接传感器、执行器等设备,实现数据传输和控制。...在通讯领域中,M12电连接器航空插头可以用于连接手机、平板电脑等设备,实现数据传输和充电。在医疗设备领域,M12电连接器航空插头可以连接心电图、生命体征监测等设备,实现信号传输和数据采集。...M12电连接器航空插头的安装方式M12电连接器航空插头的安装方式分为直插式和插拔式,直插式连接器一般用于板载式的连接,而插拔式连接器则适用于需要经常拆卸的应用。

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借你一“慧眼”:一文读懂OCR文字识别︱技术派

OCR 是实时高效的定位与识别图片中的所有文字信息,返回文字框位置与文字内容。支持多场景、任意版面下整图文字的识别,以及中英文、字母、数字的识别。...简单来说,就是将图片上的文字内容,智能识别成为可编辑的文本,例如: OCR的技术原理是什么? OCR本质是图像识别。其原理也和其他的图像识别问题基本一样。包含两大关键技术:文本检测和文字识别。...基于腾讯优图实验室世界领先的深度学习技术,目前我们已支持:身份证识别,银行卡识别,名片识别,营业执照识别,行驶证驾驶证识别,车牌号识别,通用印刷体识别,手写体识别。...再例如识别文字密集、行间距小,透视畸变等的海报。人工识别需要不仅耗费时间,肉眼也比较难识别。但腾讯云OCR设计了小而精的特征提取网络,配合先进的预处理技术,识别准确率高达93%以上。...关于腾讯云手写体识别这块有没有什么案例? 腾讯是国内首家将手写体识别应用在复杂场景下的服务商,数字识别准确率高达90%以上,单字识别速度在15ms以内,复杂汉字准确率超过80%。

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