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提到从摄像头/相册获取图片是面向终端用户的，由用户去浏览并选择图片为程序使用。在这里，我们需要过UIImagePickerController类来和用户交互。 ，表明当前图片的来源为相册，除此之外还可以设置用户对图片是否可编辑。 =YES;//自定义照片样式 [self presentViewController:pickerImage animated:YES completion:nil]; } 以上是从摄像头获取图片 ，和从相册获取图片只是图片来源的设置不一样，摄像头图片的来源为UIImagePickerControllerSourceTypeCamera。 在和用户交互之后，用户选择好图片后，会回调选择结束的方法。
来源：魔镜市场情报 公众号后台回复： 报告 获取源文件 欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看）
基于微信生态下的获客转化成为众多电商、新零售等企业的主战场之一，基于小程序 / 公众号 H5 / 视频号等微信场景下的节日大促、直播带货、整点「秒杀」等营销活动，再通过企业微信搭建私域用户流量池，早已成为众多电商 更低成本 活动大促专属资源包服务配置，实用实收，降低核心服务资源投入。 02. GitHub: github.com/serverless 官网: cloud.tencent.com/product/serverless-catalog 点击「阅读原文」，了解更多营销大促一站式解决方案详情
ImageClass(picFile); List<PictureView> subItems = new List<PictureView>(); //获取图片的所有尺寸 var picTypes = DictionaryManager.GetDictionariesByTypeCode("AdvPictureSize"); //获取图片尺寸 = picTypes.Where(o => o.Key == 3).FirstOrDefault().Value.Split('*'); //压缩后保存（第一张符合规定的广告大图 fileExt; } else { return "截取范围超出图片范围
电商大促期间剧增的流量，对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。 比如秒杀抢购活动要求高并发处理能力，核心业务流程要求更好的可用性以及稳定性，为了大促需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。 由于时间紧任务重，为了保证在大促期间系统能稳定运行，需要梳理出核心的业务。如下图： ? ②、除了核心业务流程，还有大促时会有一些抢购秒杀抽奖等活动，这类型的业务一般具有短时间内流量剧增，商品优惠券数量有限下的超卖现象，因此需要考虑高并发和超卖问题。 对于我司来说，第一次大力度的大促，只能通过高峰流量来进行倍增预估，然后做好随时扩容的准备。 4、渠道引流转化量 鉴于业务特性以及商务合作方面，有时候会有其他合作渠道的引流。 ； 缓存数据：要确认是否有缓存，缓存大小为多少（排除大key，一般来说142W的key占Redis一个G的内存）； 秒杀抢购相关数据，一般来说都是进行队列处理，将该类型数据放入缓存中进行处理来应对高并发
在电商大促时，为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排，都通常都需要对这次大促的GMV和订单规模做预测，避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题，导致客户流失未能成交。 这里很明确的，我们就是要预测某个大促时间段的GMV，做本次预测的核心目标是，让业务方做好对促销资源投入的评估，最终实现投入资源的合理分配。 在传统的预测中，通常是基于历史GMV趋势做预测的，衡量的是历史大促期相对平销期流失爆发度，计算公式是本次大促GMV=大促前平销期GMV*大促爆发系数，其中，大促前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得，而大促期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的 这样，预测的输出结果就明确了，首先是用户id，用于用户的分类，例如基于此，可以将用户分为A组、B组等；其次是不同分类用户的购买概率，例如A类、B类客户购买概率分布是多少；最后是大促的购买金额。 确定了目标、特征和模型后，接下来就需要收集用到的数据，比如日志、数据库等；同事需要对收集到的数据做好清洗，例如异常值、缺失值处理，数值类型转化、不同量纲数据的标准化等。
现在，我们直接切入主题--数据库如何 积极应对，全力保障 大促活动。这个题目分解为三个部分进行讲解： 第一部分，准备工作；第二部分，大促进行时；第三部分，大促后复盘。 “功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。 12.评估大促期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。 预案应包括：备用物理资源有哪些，常见需要DBA参与的业务数据更新需求有哪些，用于修复故障可能用到的操作命令，变更及异常处理的审批流程，虚拟IP漂移的操作命令。 6.记录大促过程中出现的主要异常。 三.大促后复盘 1.完善补充大促使用的链路图，完善没有想到的节点。 2.收集汇总大促期间出现的问题点。
在大促流量高峰期，一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败，立即下单报错，购物车内添加的商品丢失等问题，用户就会对平台，乃至品牌本身产生“心理阴影”，那么我们该如何对系统进行“彻查”，才能保障大促期间用户的顺滑体验呢 一到大促心就慌？ 诉求1 在大促期间，服务器承压往往是个重大的考验，而很多企业往往会忽视压力测试这一环节，没有正确预估系统能承载的最大流量，或是虽然提前做了压测，但由于没有清晰完整的压测规划和完善的应对方案，并没有真正了解各链路的承载能力 WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案 为保障大促活动顺利开展，WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案，能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈， 目前，压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大促前的压测专家服务，帮助企业高效解决性能瓶颈问题，保障大促期间核心系统的稳定性。
“618大促”用云量创新高 后疫情期首次大促，“618”主要电商用云量翻倍 直播卖货流量半年涨5倍 腾讯云支持“618大促”资源创新高 ? ? “618大促”落幕，主要电商平台业绩和用云量再创新高，显示出消费已经复苏。 今年“618大促”期间，腾讯云的计算资源相比去年增长了一倍。与此同时，直播带货正在成为新趋势。2020年上半年，直播卖货的流量节节高走，6月整个行业直播卖货的带宽相比1月增长了500%。 ? 黄斌指出，腾讯视频云对直播链路进行了整体优化，从开播接入、云端处理、直播调度、传输协议、终端适配等多个层面调优，改善直播整体质量体验。
总访问用户数 用户从进入网站到最后购买成功，可能需要经过复杂的访问路径，每个环节都有可能会离开：进入首页想了想没什么要买的，然后离开；搜索结果看了看不想买，然后离开；进入商品详情页面，看看评价、看看图片 监控大屏： 做展示用，在公司显眼的位置放一个大屏幕，显示主要的运营指标和实时的业务发生情况，给公众和参观者展示直观的公司商业运营情况。
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问题案例：图片缩略后颜色变亮了 image.png image.png 分析： 先分析下原图的编码，可以用开源工具获取，如果原图是 RGB 的话，压缩是不会变色的，如果原图是 CMYK 的话，压缩后会产生偏色 image.png 目前对 CMYK 的兼容还在支持中，图片色彩空间被挤压产生的色彩变化。 将原图转换为rgb之后，处理没有色差问题
实现简单的分片上传和图片处理，解决了大图片上传和显示问题 一、概述 当图片较小时，上传时间很快，而且可以直接显示原像素。 而且，图片较大时，如果直接显示在前端，会因为文件过大加载很长时间，这就需要对图片进行处理。 二、分片上传 本次分块上传的主要思路是： 前端发起分片上传请求到后端，后端处理生成唯一标识，返回前端 前端切割文件，并发起上传动作，后端根据表中bitMap判断是否上传，并处理上传。 2.2 服务端处理分块上传 2.2.1 开始上传接口 该接口的动作是前端发起分片上传请求到后端，后端处理生成唯一标识，返回前端。 max-width:80%;max-height:90%;" src="${url}"/> `; $("#contentDetail").html(htmlContent); }); } 三、大图片压缩处理
批量处理 %% % 读取文件夹下所有文件，把文件名作为数组 fileFolder = fullfile(matlabroot,'toolbox','images','imdata'); dirOutput sequence(:,:,p) = imread(fileNames{p}); end %% % 图像局部标准差滤波 sequenceNew = stdfilt(sequence,ones(3)); %% % 处理前后图像轮播 %% 对每一帧进行同样的处理 nframes = trafficVid.NumberOfFrames; I = read(trafficVid, 1); taggedCars = zeros([size size(I,2) 3 nframes], class(I)); for k = 1 : nframes singleFrame = read(trafficVid, k); % 一样的处理过程 k) = 255; taggedCars(row,col,2,k) = 0; taggedCars(row,col,3,k) = 0; end end %% 把处理完的图片播放为视频
图片文件处理 图片文件处理 – 资源准备阶段 首先，我们在项目中加入两张图片： 一张较小的图片test01.jpg(小于8kb)，一张较大的图片test02.jpeg(大于8kb) 待会儿我们会针对这两张图片进行不同的处理 我们先考虑在css样式中引用图片的情况，所以我更改了normal.css中的样式： image.png 如果我们现在直接打包，会出现如下问题 image.png 图片文件处理 – url-loade 图片处理，我们使用url-loader来处理，依然先安装url-loade image.png 修改webpack.config.js配置文件： image.png 再次打包，运行index.html 而仔细观察，你会发现背景图是通过base64显示出来的 OK，这也是limit属性的作用，当图片小于8kb时，对图片进行base64编码 图片文件处理 – file-loade 那么问题来了，如果大于8kb file-loade image.png 再次打包，就会发现dist文件夹下多了一个图片文件 image.png 图片文件处理 – 修改文件名称 我们发现webpack自动帮助我们生成一个非常长的名字
4.jpg 4、WebP自适应压缩图片 电商网站一般都是有大量的图片，图片加载会影响用户访问速度。 可以通过 WebP 使图片质量和 JPEG 格式质量相同的情况下，减少图片文件的体积，以减少互联网上图片的发送时间和流量消耗，减少用户等待图片加载的时间，大大地提升用户的购物体验。
作为淘宝平台的基石，搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系，而每年双11大促都是验证智能化进程的试金石。 第一次在双11大促场景下实现了大规模的实时计算影响双11当天的流量分配。 2014年双11当天，Pora系统首次经受了双11巨大流量的洗礼，系统运行可以说是一波三折。 2. 2015年双11，双链路实时体系大放异彩 2014年双11，实时技术在大促场景上实现了商品维度的特征实时，表现不俗。 因此效果会较离线模型有较大提升，特别是在大促这种实时数据极为丰富的情况下。 问题2：为什么实现秒级的模型更新？ 回答：相比离线长期模型，小时级模型和纯实时秒级模型的时效性都有大幅提升。 总结 经过三年大促的技术锤炼，围绕在线人工智能技术的智能框架初具规模，基本形成了在线学习加智能决策的智能搜索系统，为电商平台实现消费者、卖家、平台三方利益最大化奠定了坚实的基础。
一年一度的双十一又双叒叕来了，给技术人最好的礼物就是大促技术指南！ 而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战 [在这里插入图片描述] 上图右侧是整个 5.0 集群在 618 期间的负载情况。在刚刚结束的 618 中， 5.0 上线的一些任务已经在支持 618 移动端的大促看板。 大促对于企业而言，除了支持业务创新，也是一次对自身技术架构的大练兵和全链路演练。通过大促的极致考验，企业的 IT 架构、组织流程、人才技能都获得了大幅提升。 而在大促中的经验和思考，也会加速企业日常的业务创新节奏，提升技术驱动的创新效率，打造增长新引擎。
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