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对闯红灯行为现场抓拍 不过随着人脸识别技术的发展,这个管理难点有可能被攻破。最近,广东、山东、江苏一些城市开始在交通路口,启用人脸识别系统,对行人和非机动车闯红灯进行抓拍,并且现场曝光。...可识别身份信息 除了现场回放,交管部门还将连接户籍信息进行曝光。在宿迁市中心的世纪大道和洪泽湖路交叉口,大屏上正滚动播放着最近一段时间这个路口市民闯红灯的现场图片。...宿迁公安局交警支队副支队长夏建设:大屏上的显示大家都能看到,有的人在闯红灯以后会主动打我们交管部门的电话,情愿接受处罚,保证下次不再闯红灯了,让我们把他的照片撤掉。...目前,宿迁已在10个路口安装人脸识别系统,曝光了580人次的行人和非机动车闯红灯行为,人脸识别准确率超过90%。 人脸识别准确率超90% ?...最近,济南也开始启用人脸识别系统。 ? 不仅抓拍取证 还能识别身份信息 ? 当红灯亮起时,若有行人越过停止线,系统会自动抓拍4张照片,保留15秒视频,并截取违法人员头像。
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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。...搜索的智能化元素注入新一代电商搜索引擎的各个环节,通过批量日志下的offline离线建模,到nearline下增量数据的实时建模,解决了大促环境下的数据转移机器学习(Data Shift MachineLearning...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。...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。
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Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用,本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理,以及在 618 等重要大促场景中的应用和实践...618 大促来了,对于业务团队来说,最重要的事情莫过于各种大促营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具,通常用来渲染大促氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理,从业务视角来看,功能性的弹窗在大促中的重要性是其次的,而主要是营销类的弹窗,它们往往具备以下特点: 突发创意/需求:偶然的创意玩法,或突发的外部业务需求,时效性要求高,即上线时间不可逾期...配置接口编号及请求参数 4.搭建设计器中配置输出变量与组件属性的绑定关系 在上图案例中,通过接口的编排和配置,XView 将图中所示 “接口1” 作为数据源,此接口输出标准化命名的变量,让搭建设计器可以识别变量的意义并展示为中文提示
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运营大促就是根据不同产品策略目标,对多个产品设计不同的创意玩法及套餐方案,集成整合进行大规模的限时售卖活动(如:新春大促、618年中大促、双11大促等活动),为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增长,...运营大促设计难点 运营一般每年都会进行三场大促活动推广:新春、618、双11,而每期大促都需要不同的策略玩法去实现运营目标,给我最大的感触有以下两点: a)设计周期短 大促设计包含:1 个主会场 + 4...主题特色 主题特色指:从大促的主题出发,考虑产品每期的策略及定位,在品牌调性上进行环创设计,增加一些个性化的设计创意,例如: · 新春大促:为让用户感受新年的气氛,在品牌色系上融入一些暖色系并增加一些新年元素进行点缀设计...一些小故事 在 2019 年末的时候,运营团队就开始了新春大促设计,加上UI开发历时两个月。...然而 2020 年1月底,因疫情爆发 + 春节假期档,为避免在非常时期嗑血馒头现象,影响用户口碑及品牌形象,原计划 2 月初上线的新春大促及时更改活动策略 ,调整为以「共同战“疫”」为主题,协助各企业及时复工复产
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...但是通过这种方法发现,最终结果的不可控因素非常多,比如业务经验是否足够,时间序列周期的选择和模型的选择,最重要的是,这种预测放大是无法识别出不同用户的购买意向,也就做到之前的核心目标,不便于优化投入的资源分配和细化策略...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。
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。...这篇博客,来聊聊电商大促期间,性能测试工程师都在做哪些事情。。。 PS:由于某些原因,这篇博客延期了将近一个月才发布,不过即将为双十一做准备,到时候会更一篇更详细的博客来说明具体的细节。。。...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。
“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%。
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。...2.梳理大促活动用到的系统链路,对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解,制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...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。...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。