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人脸试妆的场景应用

应用于社交传播、营销推广等多种场景,满足用户的人脸试妆和人脸娱乐相关需求。  ---- 功能 腾讯云人脸试妆提供试唇色、智能美颜等功能。更多功能我们将陆续开放,敬请期待。 ---- 场景应用 在线试妆、试唇色营销推广 腾讯云神图·试唇色接口以检测人脸关键点的人脸识别技术为核心,通过精准识别用户唇部并实现色彩自然融合处理,满足在线换唇色需求。 可助力美妆类品牌主营销推广,实现在线试口红、虚拟试妆,用户通过智能终端即可体验最接近本人真实情况的唇色效果, 在线试口红、试妆场景的营销,不仅可增加品牌主与用户的互动性更有助于品牌的宣传。 运用腾讯云神图·人脸融合能力制作变脸活动应用时,可以加入神图·人脸试妆中的美颜接口,帮助对用户上传的人脸照片进行美颜后融合变脸。提升用户体验与活动参与好感度。 为此类小程序或APP产品应用增加亮点和趣味性,提高产品与用户的互动体验;间接帮助拉新、导流、提升活跃与留存。

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再谈Docker,微服务的场景应用

在这里,我也套用一下这个词,“什么是微服务的场景应用?”。去中心的云服务,是一个非常典型的应用场景。   什么是去中心的云服务呢?这里做一个类比,譬如家里的供暖,可以采用集中的供暖方式。 主要是以托管为主,因此大部分还是中心的云服务。随着云计算的应用越来越垂直,必然也会出现越来越多的去中心应用场景。   去年iCloud爆出了被黑客攻击。 这种模式,也给开源软件找到了一个非常好的商业的机制。我相信这种机制未来会越来越流行。 一个游戏架构的应用场景   游戏是一个比较特殊的行业。 其实这种模式下,微服务也是一个非常好的应用场景。我们知道,游戏其实有非常复杂的逻辑,譬如有控制人物移动的逻辑,控制道具,控制战斗,同时,游戏中还有成百上千的电脑控制的角色,每个角色都需要有自己智能。 停止谈论Docker,思考Docker技术之上的丰富的场景应用,才是关键。同样,微服务也只是一种架构思想。基于这种架构所带来的神奇的应用场景才是未来。

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    Vivado模块综合技术的应用场景

    模块综合技术的最大优势在于实现了Vivado在模块层面对设计的综合进行相应地优化处理,使得综合的设置更能匹配设计的需求,从而提高综合的QoR。这里我们将介绍一下模块综合技术的应用场景应用场景1:对不同模块设置不同的综合选项 如下图所示,对模块inst_0,为阻止其LUT Combining,将LUT_COMBINING设置为0,同时允许Retiming,故将RETIMING设置为1 由此可见,模块综合可灵活地为不同模块设置期望的综合选项。 ? 应用场景2:对不同模块设置不同的综合策略 Vivado提供了不同的综合策略,如下图所示。这些综合策略是针对整个工程的。 目前,可应用于模块的综合策略包括: DEFAULT AREA_OPTIMIZED ALTERNATE_ROUTABILITY PERFORMANCE_OPTIMIZED 下图显示了使用模块综合对时序的影响 结论 模块综合技术允许对不同模块设置不同的综合选项,实现细粒度管理 模块综合技术允许对不同模块设置不同的综合策略,尽管本质上仍是综合选项的设置,但避免了逐个修正不同的综合选项 上期内容: Vivado

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    Python|Plotly数据可视(代码+应用场景

    数据可视一网打尽 01 前言 数据可视化作为数据分析最直接的结果呈现方式,了解其制作方式和应用场景是很有必要的,本文来了解一下各个图标的应用场景及代码实现。 02 可视绘制思维导图 绘制可视图形,非常重要的一点就是了解什么时候需要绘制怎样的图,对于多种可视图形的绘制方向总结如下图: 03 比较类图 创建示例数据如下: import pandas as ) fig.show() 雷达图 雷达图通常用于对个体的多个属性进行分析(企业经营状况、个人能力等) 在游戏中我们经常会看见各种游戏能力雷达图,这就是最常见的一种游戏雷达图的应用方式 fig.update_layout(margin=dict(t=50, l=25, r=25, b=25)) fig.show() 漏斗图 漏斗图通常用于对阶段之间的转化关系进行比较,数据分析中常见的AARRR模型的可视就是通过漏斗图来实现的 切记不要把直方图和柱状图混为一谈,在使用的场景上二者是有一定差异的。

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    Redis应用场景

    Redis最适合所有数据in-momory的场景,虽然Redis也提供持久功能,但实际更多的是一个disk-backed的功能,跟传统意义上的持久有比较大的差别,那么可能大家就会有疑问,似乎Redis 当然,这和你的应用场景和数据特性有关。 数据持久:如果你对数据持久和数据同步有所要求,那么推荐你选择Redis,因为这两个特性Memcached都不具备。 应用场景:在Memcached中,我们经常将一些结构的信息打包成HashMap,在客户端序列后存储为一个字符串的值,比如用户的昵称、年龄、性别、积分等,这时候在需要修改其中某一项时,通常需要将所有值取出反序列应用场景: Redis list的应用场景非常多,也是Redis最重要的数据结构之一,比如twitter的关注列表,粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现。 Redis使用场景 1.Counting(计数) 计数的应用在另外一篇文章里较详细的描述,计数场景的优化 http://www.xdata.me/?p=262这里就不多加描述了。

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    Spark Streaming 场景应用

    其良好的可扩展性、高吞吐量以及容错机制能够满足我们很多的场景应用。 2.1 框架 目前我们 Spark Streaming 的业务应用场景包括异常监测、网页点击、用户行为以及用户地图迁徙等场景。按计算模型来看大体可分为无状态的计算模型以及状态计算模型两种。 在实际的应用场景中,我们采用Kafka作为实时输入源,Spark Streaming 作为计算引擎处理完数据之后,再持久到存储中,包括 MySQL、HDFS、ElasticSearch 以及 MongoDB 无状态模型能够很好地适应一些应用场景,比如网站点击实时排行榜、指定 batch 时间段的用户访问以及点击情况等。该模型由于没有状态,并不需要考虑有状态的情况,只需要根据业务场景保证数据不丢就行。 首先本文介绍了 Spark Streaming 应用场景以及在我们的实际应用中所采取的技术架构。

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    redis应用场景

    应用场景:String是最常用的一种数据类型,普通的key/ value 存储都可以归为此类,即可以完全实现目前 Memcached 的功能,并且效率更高。 应用场景: 我们简单举个实例来描述下Hash的应用场景,比如我们要存储一个用户信息对象数据,包含以下信息: 用户ID为查找的key,存储的value用户对象包含姓名,年龄,生日等信息,如果用普通的key 第一种方式将用户ID作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列的方式存储,这种方式的缺点是,增加了序列/反序列的开销,并且在需要修改其中一项信息时,需要把整个对象取回,并且修改操作需要对并发进行保护 应用场景: Redis list的应用场景非常多,也是Redis最重要的数据结构之一,比如twitter的关注列表,粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现。 三、Redis实际应用场景 1、显示最新的项目列表 下面这个语句常用来显示最新项目,随着数据多了,查询毫无疑问会越来越慢。 SELECT * FROM foo WHERE ...

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    SpringCloud 应用场景

    一、微服务 问题 当一个大应用包含很多功能模块的时候,其中一个小模块出现问题可能导致整个系统不能用。 当一个项目从一个人开发变成多人协作开发,在一个应用中开发时不同开发人员需要考虑各种兼容协调问题,沟通成本很大。 当应用中的某个模块需要高并发的时候,整个大应用甚至一些调用频率很低的模块都要考虑高并发。 解决 在微服务架构风格中,一个大应用被拆分成为了多个小的服务系统提供出来,这些小的系统他们可以自成体系。 这些小系统可以拥有自己的数据库,框架甚至语言等,这些小系统通常以提供 Rest Api 风格的接口来被 H5, Android, IOS 以及第三方应用程序调用。

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    ReadWriteLock场景应用解析

    因为在真实的业务场景中,一份数据,读取数据的操作次数通常高于写入数据的操作,而线程与线程间的读读操作是不涉及到线程安全的问题,没有必要加入互斥锁,只要在读-写,写-写期间上锁就行了。 ============以下我会通过一个真实场景下的缓存机制来讲解 ReentrantReadWriteLock 实际应用============ 首先来看看ReentrantReadWriteLock

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    Redis应用场景

    应用场景: String是最常用的一种数据类型,普通的key/value存储都可以归为此类,这里就不所做解释了。 应用场景: 我们简单举个实例来描述下Hash的应用场景,比如我们要存储一个用户信息对象数据,包含以下信息: 用户ID为查找的key,存储的value用户对象包含姓名,年龄,生日等信息,如果用普通的key /value结构来存储,主要有以下2种存储方式 第一种方式将用户ID作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列的方式存储,这种方式的缺点是,增加了序列/反序列的开销,并且在需要修改其中一项信息时 应用场景: Redis list的应用场景非常多,也是Redis最重要的数据结构之一,比如twitter的关注列表,粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现,比较好理解,这里不再重复。 Redis作者谈Redis应用场景 为什么使用 Redis及其产品定位 Redis内存使用优化与存储 Redis复制与可扩展集群搭建 现实世界中的 Redis Redis 介绍2——常见基本类型 Redis

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    redis应用场景

    应用场景:String是最常用的一种数据类型,普通的key/ value 存储都可以归为此类,即可以完全实现目前 Memcached 的功能,并且效率更高。 应用场景: 我们简单举个实例来描述下Hash的应用场景,比如我们要存储一个用户信息对象数据,包含以下信息: 用户ID为查找的key,存储的value用户对象包含姓名,年龄,生日等信息,如果用普通的key 第一种方式将用户ID作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列的方式存储,这种方式的缺点是,增加了序列/反序列的开销,并且在需要修改其中一项信息时,需要把整个对象取回,并且修改操作需要对并发进行保护 应用场景: Redis list的应用场景非常多,也是Redis最重要的数据结构之一,比如twitter的关注列表,粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现。 应用场景: Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能,特殊之处在于set是可以自动排重的,当你需要存储一个列表数据,又不希望出现重复数据时,set是一个很好的选择,并且set

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    场景智能推送

    摘要 本次分享的主题是场景智能推送以及大数据相关的实践。 ? 个推推送 个推是一家大数据服务商,提供开发者服务、精准营销和数据咨询等服务。 一、场景智能推送 大家平时接收到的推送一般是“群推”,但是更多时候APP在运营过程中,每一条推送的内容都是含有主题和分类的,这样的推送如果用群推的方式反而很容易给大家带来打扰。 第一个阶段是基础推送,第二个阶段是智能推送,第三个阶段叫做应景推送,也就是今天讲的场景推送。 这几点是场景推送必须具备的基础特征。 场景实现的三要素 冷数据画像:性别、兴趣、常驻地、职业、收入和年龄段等相对稳定的数据画像。 温数据回溯:近期活跃应用、近期去过的地方等具有一定时效性的行为数据。 热数据场景:当前地点、打开的应用场景明显的、稍纵即逝的营销机会。

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    云网一体场景中的SDN应用

    SDN炙手可热的新技术,各大厂商推出了主打解决方案,可见其对SDN的理论研究已经非常成熟,SDN应用分为2个层面,云网一体场景和网络虚拟场景,其中网络虚拟场景是又包括计算联动场景和机架出租场景 说到SDN就不得不提虚拟,为了使得数据中心资源池,提高设备使用效率,虚拟技术得到了广泛应用,虚拟以网络虚拟、存储虚拟、计算虚拟化为主线,在云网一体场景中SDN的本质即配合服务器虚拟和存储虚拟来完成数据中心的整体资源池从而提升设备使用效率 通过SDN技术实现真正层面的网络资源池即无论任何时间、任何地点都可以为业务上线提供网络资源支撑,国内外厂商如华为、华三、思科都推出了自己的SDN不同场景下的解决方案并已经到了商用阶段。

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    经典面试题-序列的作用,应用场景

    本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42528266/article/details/103079053 所谓java对象序列就是将对象的状态转换成字节流,以后可以通过这些值再生成相同状态的对象 对象序列是对象持久的一种实现方法,它是将一个对象的属性和方法转化为一种序列的格式以用于存储和传输,反序列就是根据这些保存的信息重建对象的过程。 运用场景1: Java的JavaBeans:Bean的状态信息通常是在设计时配置的,Bean的状态信息必须被存起来,以便当程序运行时能恢复这些状态信息,这需要将对象的状态保存到文件中,而后能够通过读入对象状态来重新构造对象 例如Java.io包有两个序列对象的类。ObjectOutputStream负责将对象写入字节流,ObjectInputStream从字节流重构对象。 运用场景2: activiti工作流设置流程变量

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    可视大屏是什么?有哪些应用场景

    可视大屏是以数据可视的方式在一个或多个LED大屏幕上显示业务的一些关键指标,以大屏幕为主要显示载体的数据可视设计。也就是说,关键数据内容是通过整个超大屏幕显示的。 可视大屏的主要应用场景 随着大数据的发展,可视大屏在各个行业的应用越来越广泛,尤其是在政府、商业、金融、制造等行业的业务场景中。 下面我们来看看几个可视大屏的应用实例。 智慧电力可视大屏:有效整合电力部门现有信息系统的数据资源,覆盖基建、运检、调度、生产、营销、安监等多个业务领域,凭借先进的人机交互方式,实现数据融合、数据显示、数据分析、数据监测指挥等多种功能,可广泛应用于监测指挥 、分析研判、展示汇报等场景

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    深度模型DNN在个性推荐场景中的应用

    与此同时互联网所面临的信息超载问题愈演愈烈,其中个性推荐是重要的信息过滤手段。 在第九期美图技术沙龙中,来自美图公司的蒋文瑞以短视频为切入点,探索如何将深度模型应用于个性推荐场景。 / 业务背景 / 我们团队主要业务场景在美拍潮流短视频社区,美拍首页以双列流形式展示,也就是热门短视频场景。若用户看完当前热门短视频意犹未尽,想看更多相似内容时可向下滑动,即上下滑业务场景。 ? 随着短视频制作与发布的便捷性提高,每分每秒会有大量的短视频产生,面临这样的信息超载情况,个性推荐服务愈显重要。 / 个性推荐流程 / 个性推荐分为多个阶段。 我们不可能每做一次调整就尝试应用于线上服务,而是需要通过一些指标来快速衡量模型是否符合预期。 我们的模型跨越 4 个方面: Embedding LR MLP Cross 不同于卷积神经网络 CNN 对图像的语义理解,个性推荐场景中的特征通常高维度且十分稀疏,需要有效的 Embedding 手段来处理这种问题

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    Nginx主要应用场景

    localhost的时候,就相当于访问localhost:8080了 负载均衡 负载均衡也是Nginx常用的一个功能,负载均衡其意思就是分摊到多个操作单元上进行执行,例如Web服务器、FTP服务器、企业关键应用服务器和其它关键任务服务器等

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    Redis应用场景汇总

    Redis作为一个非关系型数据库,除了在访问速度上拥有显著优势外,其本身支持的多种数据类型也非常有用,能覆盖系统开发中的很多应用场景。 Redis 虽然提供了 RDB和 AOF两种持久方式,但是普遍还是认为 Redis 的持久并不是很靠谱。 缓存 作为 Key-Value形态的内存数据库,Redis 最先会被想到的应用场景便是作为数据缓存。 选择一个优秀的序列方式也很重要,目的是提高序列的效率和减少内存占用。 个人能力局限目前只知道这些数据类型的应用场景,如果各位有其他场景应用经验欢迎交流补充,另外面试时被问到为何使用Redis不要简单的说因为快, 如果在系统中只使用了缓存这一个应用场景那么最起码可以提供一些

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    Zookeeper的应用场景

    Zookeeper被广泛应用于各种分布式集群场景中,比如Hadoop、Storm、Spark、Kafka等。 大实时配置文件 Zookeeper可以作为互联网应用的实时配置开关,将配置信息设置在Zookeeper的node上,并在应用中设置Zookeeper的观察者,实时获取该node关联数据的变化,达到动态实时控制应用的配置信息的目的 在大型电商网站中,这种方式可用于节假日等流量爆发的场景,关闭某些不太重要的电商网站功能,降低并发量大爆发对服务器性能的冲击。

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