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肥皂与手纸:神奇的电商大数据分析

11.11光棍节已经过去,12.12促销又要到来,回望双十一的疯狂与激情,哪些人在小米、哪些人在华为,哪些人在林志玲,哪些人在杜蕾斯,都将是有趣的话题。...虽然市面上有不少大数据之类的书籍,但是真正专业电商技术解密和实践案例分享的书籍还真是独此一家,我马上去几本送给我的程序猿朋友们。...怎么这么多人肥皂和手纸?是啊,这就是趋势变化,一方面说明京东商城百货化成绩不俗,购物篮丰富度大大提升,另一方面也说明年轻网民们的生活必需品消费也呈现出电商化的趋势。 ?...按道理讲朝阳区北京夜生活最丰富的地区了,曾经的天上人间,灯红酒绿的三里屯都在这里,双十一朝阳区的青年们都跑哪里去了。...比如,虽然网友在早上和深夜下单已经成为习惯,但是移动电商还是带来了不同的东西,数据显示移动端购物呈现出“随看随”的特点,这样的消费特征让每一个时段的购物频次相当扁平化。

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树莓派+花生棒+leanote搭建自己的笔记服务器

以前在学校用的腾讯1元服务器,但是毕业了就不给用了,自己又不划算。所以我就想用我的树莓派来作为一个服务器; 树莓派是一个微型电脑,长这样: ?...这个树莓派是以前参加Daocloud的活动送的,的话加上配件大概250块钱。我的树莓派的配置是1G内存,16G存储,够用。按照Leanote 服务器安装这篇文章作为参考搭建服务器。...其实这个域名和端口都是免费的,可以使用花生壳这个工具来映射端口,免费的,实名认证一下就行,每月有1G免费流量,也送域名;不过我用的是我很久以前的是花生棒,98块钱,花生棒每月有2G流量。...对于我来说就是花了98块钱花生棒。所以这笔买卖,划算。 或许有人会吐槽我扣舍不得给leanote充钱,但我想说的是,我这哪里扣啦,我这是精致的生活好吧。 好吧,其实我就是扣。

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树莓派+花生棒+leanote搭建自己的笔记服务器

以前在学校用的腾讯1元服务器,但是毕业了就不给用了,自己又不划算。所以我就想用我的树莓派来作为一个服务器; 树莓派是一个微型电脑,长这样: ?...这个树莓派是以前参加Daocloud的活动送的,的话加上配件大概250块钱。我的树莓派的配置是1G内存,16G存储,够用。按照Leanote 服务器安装这篇文章作为参考搭建服务器。...其实这个域名和端口都是免费的,可以使用花生壳这个工具来映射端口,免费的,实名认证一下就行,每月有1G免费流量,也送域名;不过我用的是我很久以前的是花生棒,98块钱,花生棒每月有2G流量。...对于我来说就是花了98块钱花生棒。所以这笔买卖,划算。 或许有人会吐槽我扣舍不得给leanote充钱,但我想说的是,我这哪里扣啦,我这是精致的生活好吧。 好吧,其实我就是扣。

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双 11 特供!临战前收下这几款小程序,分分钟省下一个亿

不买便宜的,只对的 当降价,刷口碑,各种眼花缭乱的宣传扑面而来时,会被太多信息淹没。小程序「什么值得」帮你从众多选择中过滤,做出有价值的消费。前看一看,无论在哪里下单,都可以当作参考。...「什么值得」小程序使用链接 https://minapp.com/miniapp/4724/ 不得不说,这款小程序在前的确是个实用的工具。 放宽心,不纠结 有这样一句话是:成大事者不纠结。...那么问题来了,费心挑了不少优价好物,怎么才能最划算,对得起节日做活动的优惠? 「消费分期计算器」这款小程序就是帮你理性消费的高效工具。算计好,省下一波可以再买买买。

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从AIPL到GROW,谈互联网大厂的营销分析模型

这三个里,最重要的就是识别正常节奏。只有准确把握现状,才能知道到底从哪里发力。几乎所有的营销模型,其内核都是:用多个指标描述现状,发现机会。 二、如何识别节奏 最简单的识别方法,就是看“销售额”指标。...理论上,用AARRR模型也能识别节奏,上一篇文章分享过,在业务扩张期、稳定期、衰退期,需要关注的重点指标不同。...这三个模型的底层数据,都是基于阿里生态里众多的数据源(天猫、淘宝、聚划算、youku、土豆、UC、大麦、飞猪、盒马……),从不同角度对品牌发展节奏进行识别。...就是直接用结构分析法,把销售额做拆解,比如我们现在的销售额,按订单拆解如下图: 传送门:九大数据分析方法:结构分析法 那么直观地看,就有两个营销策略: 继续做低价的订单,薄利多销 做高价促销(赠或者满减

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自动驾驶新数据集发布,针对局部的渐进稀疏技术 | AI一周学术

针对激光雷达和图像检测方法的数据集分析和基线测试证明,尽管仅基于激光雷达和仅基于图像的物体检测都能达到物体识别的要求,但仅激光雷达的网络性能更为优越。 ?...潜在应用及影响 NuScenes能够加速自动驾驶方面的研究和技术,从而推进物体识别技术,并使相关技术更加实用化。...其次,它仅在训练阶段在自动编码器中使用2D关键点信息和多个视图,因此可显著改善现有技术的3D人体姿势估计模型的性能。...潜在应用及影响 对于无人机在监视和灾难干预当中的应用来说,能够在考虑速度、飞行时间、耐力和传感器范围的情况下快速决定无人机应该飞到哪里至关重要。...鉴于研究团队已经提出了未来的工作,包括用真实的传播模型和传感假设进行更多的测试,以及与机器人运动规划算法的进一步集成,无人机的路径规划将得到显著改进。

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人脸识别路在何方?云从CEO全解答

两个人脸识别的同行,互对方百度关键词,也只有这两家互对方关键词……?? ? (说明:上图是3月6日上午的最新战况,云从压住了Face++,这个动态推广随时会变) 是他们先动手的,云从科技说。...云从科技表示之所以百度推广,是因为Face++先买了云从的关键词,但实际上这件事重要性不是很高。 原因就在于,目前包括人脸识别在内的人工智能企业,业务仍以2B为主。...学生打球可以不带钱包和手机,刷脸就能饮料。 但场景,还是一个核心的问题。 “人工智能还不是通用技术”,周曦继续解释:“比如说我们提供一个人脸识别技术,所有的行业,你拿我这个去就通杀了。...△ 云从CEO周曦 下一个场景在哪里?云从的目标是安防。 这毫无意外,无论是银行还是安防,都是人脸识别公司争夺的核心领域。“目前我们已经是银行业的人脸识别的第一大品牌了。...从人脸上面我除了识别他的脸是谁以外,还要识别他的口语表情,我们还可以猜猜他是做什么行业?我们往整个的人体扩展。 其他领域。

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【技术种草】工作了17年,2021年双11是我见过有史以来“撸腾讯云羊毛”最狠的一次!

1、可以放自己的资料,走到哪里都不怕丢文件,一键上传,多爽,速度还快; 2、可以部署一个自己唯一的博客网站; (1)有自己的独立域名; (2)想发什么就发什么,无拘无束(当然了,一定要合法哦); (3)...年划算: [image-20211107223545193.png] 再来对比一下服务器参数: 华为云不知道为啥,这次优惠的力度不太大呢。...[image-20211107223717236.png] 因为我主要是为了我的粉丝,粉丝都是个人用户,再加上学生众多,所以我比较推荐腾讯云,总体来说很划算的。...[image-20211108202030045.png] 我买了3年还不到200呢: 如果你购买了3年,那每年就相等于66元了,你看我买了3年,才198元,买一年,真不如3年划算。...spread_hash_key=62ff2cb05c7850ac840ec53a39ad789b 5、无论是企业还是个人,服务器都享受加码礼; 加码礼1: 即送千元券 活动任意一台轻量服务器,或者云服务器

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【元宇宙7AI跳绳】这个APP轻应用是如何实现的?有哪些应用场景?

PS:近期有看到客户诉求AI跳绳识别需求,要求识别人体姿态方式,识别跳绳姿势,做相关排榜做应用, 小编广罗网络资料,终于找到了客户诉求的场景和应用实现App,不得不承认,某些方面友商确实做的很有创意,价值场景...lwfrom=2021011812 功能中心:AI跳绳在哪里?-钉钉帮助中心 (dingtalk.com) #二、AI跳绳目前应用的场景有哪些,场景分析?...1)人体关键节点技术识别:基于大规模人体姿态动作数据识别训练,配合摄像头及视觉分析技术.依据身体18个关键点实时进行身体位估计和渲染,;实现多线程的多人关键点实时检测,自动捕捉人体姿态。...实时人体姿势识别 - 知乎 (zhihu.com) 10)细思极恐!...984834925.html 12)CV21 曹哲 实时多人人体姿态识别 - YouTube

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AI视觉在教育场景中的创新应用

3.1.3 学生姿态实时监测系统 这个姿态监测系统分为两个方面:人脸姿态、人体姿态。人体姿态在上面提到过,我们是基于人体骨骼关键点配合深度图像,从而精准地判断出各类人体姿态。...这项技术以前都是2D图像信息,而我们创造性加入了3D深度信息,来辅助人体姿态识别。深度图像同时还可以用来测距。那这个深度图像从哪里来呢?...表情识别 再比如表情识别,检测到学生出现疑惑情绪,系统就会把她highlight出来,老师就知道哪个学生没有听懂。这是非常有价值的,现在在线教育并没有做到这一点。...只有的是真正的旗舰手机,才会有光学防抖。所以我们提出了纯软的光学防抖方案,一次性解决上图所示各种拍照模糊问题,比如失焦,曝光拖影,抖动,噪点,暗光等。...5 总结 我们一整套的在线教育解决方案是金字塔架构,底层是AI底层技术,包括人脸识别、表情识别、手势识别、姿态识别等技术;中层是基于各个场景的解决方案;最上层就是跨平台的SDK和业务端的应用。

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Meta发布视觉大模 | 自监督学习无需微调,多任务效果超OpenCLIP,已开源

事实上,它已经能根据不同类别、不同场景下的照片,准确识别出同种物体(狗)的头部、身体和四肢长在哪: 换而言之,DINOv2自己学会了找图像特征。...准确识别不同画风的同种物体 事实上,DINOv2是基于上一代DINOv1打造的视觉大模型。...实际效果也不错,即便在一系列照片中,相同物体的画风并不相似,DINOv2也能准确识别它们的特征,并分到相似的列表中。...论文中的数据对比情况: 这里也给出OpenCLIP和DINOv2的对比,中间的图片是OpenCLIP的效果,右边是DINOv2分割的效果: 我们也用一张办公室的图片试了一下,看起来DINOv2还是能比较准确地分割人体...官网上给出的图片效果还是挺不错的,输入铁塔照片,可以生成不少含铁塔的相似艺术图片: 这里我们也试了试,输入一张华强瓜,给出来的艺术图片大多数与西瓜有关: 那么,这样的自监督视觉大模型可以用在哪里

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10岁是个分水岭!根治英语头疼病,这支笔了解一下

所以有人说,从一个中国学生说英语的口音,也能看出他是哪里人。 当然了,这个锅也不能全推给英语老师。 因为学语言,语境是很重要的。...P20在对儿童呵护和关怀方面也做足了功夫,比如降低屏幕发出的蓝光从而避免对视力造成不利的影响,选用了比较亲肤的聚碳酸酯材料,而且根据孩子的小手型做了人体工学优化,握持更舒适。...哪里写得出彩,哪里用词不规范,对症施策,有的放矢。...换句话说,不仅能指出你哪里写得不好,还能告诉你应该怎么写才是最好的。 这不比背范文效果好多了?...现在请个英语家教,每小时没有一两百块怕是下不来,这么看还是蛮划算的。

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划算与芒果台“非聚不可”,电商将主导多屏互动广告时代?

划算、芒果台和品牌商三人一台戏 这一活动大致玩法是这样的:在3月14日到4月9日期间,观众在指定时间观看芒果台,与广告同步在聚划算App进行“摇一摇”,就有机会获得上海家化佰草集、裂帛服饰、水星家纺...最近一年春晚、双十一晚会和聚划算“非聚不可”这类大型营销事件表明,多屏互动时代已然来临。 移动互联网时代,用户的注意力越来越分散了,各种各样的屏幕吸引着人们的眼球。...相对于传统被动式广告而言,是一次全新的广告革命:它不只是凝聚注意力形成品牌效应,更关键的是能够向后续环节转化,带来用户、带来交易,具有立竿见影的效果,这解救了过去“总有一半广告预算浪费了还不知道浪费在哪里的...不过,如果留心观察可发现,电商,是多屏互动最核心的参与者,双十一、春晚、聚划算“非聚不可”参与者均是阿里巴巴,而阿里巴巴是最具电商属性的巨头。...一类是聚划算为代表的“一起”属性强的电商平台,比如团购再比如限时特卖,因为这类电商讲究的是“吸收大量注意力在特定时间转化”,而电视台能够做到的正是在特定时间,比如晚会,比如黄金时刻,凝聚大量注意力;

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步态识别技术

新兴的步态识别技术,神在哪里? 提到“生物识别技术”,大家首先想到的肯定是面部、指纹和虹膜识别等,这些对人体而言独一无二的特征成为了安全性很高的“活体密码”。...在电影《碟中谍5》中就出现了令人惊鸿一瞥的步态识别技术,这套让剧中的情报机构都无能为力的步态识别系统,究竟有何过人之处?又到底神在哪里?...由于行人在肌肉力量、肌腱和骨骼长度、骨骼密度、重心等方面有一定的差异,基于上述这些差异可以唯一地标注一个人,则利用这些特性能搭建人体运动模型或直接从人体轮廓里提取特征来实现步态识别。...当前,绝大部分的步态数据集都是通过RGB 摄像机采集的,部分步态数据集通过采用红外摄像机来捕获图像,用于克服一些照明极差的环境,而Kinect 这类 3D 体感摄像机能直接输出人体关节位置及姿态,多用于公共场合人体目标易被遮挡的情况...02步态分割 步态分割的作用为从捕获视频序列的图像里分割出人体的步态轮廓,目前常用的方法有帧间差分法、背景减除法和光流法。

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耗时2天,我自制了一台体感游戏机

新到什么程度,就是目前市面上还没有现货可以,只能预定。所以我这台可以说是一个全球限量版。和之前上一代 Jetson AGX Xavier 相比,它的性能提升到了8倍,可达到每秒 275 万亿次计算。...并且对于大多数常见AI应用,比如人脸识别、物体识别、动作识别、自然语言处理、语音合成等等等等,它都提供了一些预训练好的模型。这个简直太方便了。...拿到人体姿态数据之后,我们就可以用各种动作对应的数据来训练一个分类器。然后通过分类器来识别摄像头实时拍摄到的用户姿态,判断出动作。再根据识别出的动作,向系统发送键盘指令。...这样就完成了一个简单的基于人体动作的交互系统。 在 NVIDIA 智能物联网的 github 仓库里,我发现了一个类似的项目,用手势去操作浏览网页。...我们的第二部分也可以用同样的方法,只不过我们使用的是人体全身模型。 为了训练出分类器,我们需要一点样本数据。 之后,就是通过 pynput 模块发送键盘制令。

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小扎亲自官宣Meta视觉大模型!自监督学习无需微调,多任务效果超OpenCLIP丨开源

事实上,它已经能根据不同类别、不同场景下的照片,准确识别出同种物体(狗)的头部、身体和四肢长在哪: 换而言之,DINOv2自己学会了找图像特征。...准确识别不同画风的同种物体 事实上,DINOv2是基于上一代DINOv1打造的视觉大模型。...实际效果也不错,即便在一系列照片中,相同物体的画风并不相似,DINOv2也能准确识别它们的特征,并分到相似的列表中。...论文中的数据对比情况: 这里也给出OpenCLIP和DINOv2的对比,中间的图片是OpenCLIP的效果,右边是DINOv2分割的效果: 我们也用一张办公室的图片试了一下,看起来DINOv2还是能比较准确地分割人体...官网上给出的图片效果还是挺不错的,输入铁塔照片,可以生成不少含铁塔的相似艺术图片: 这里我们也试了试,输入一张华强瓜,给出来的艺术图片大多数与西瓜有关: 那么,这样的自监督视觉大模型可以用在哪里

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耗时2天,我自制了一台体感游戏机

新到什么程度,就是目前市面上还没有现货可以,只能预定。所以我这台可以说是一个全球限量版。和之前上一代 Jetson AGX Xavier 相比,它的性能提升到了8倍,可达到每秒 275 万亿次计算。...并且对于大多数常见AI应用,比如人脸识别、物体识别、动作识别、自然语言处理、语音合成等等等等,它都提供了一些预训练好的模型。这个简直太方便了。...拿到人体姿态数据之后,我们就可以用各种动作对应的数据来训练一个分类器。然后通过分类器来识别摄像头实时拍摄到的用户姿态,判断出动作。再根据识别出的动作,向系统发送键盘指令。...这样就完成了一个简单的基于人体动作的交互系统。 在 NVIDIA 智能物联网的 github 仓库里,我发现了一个类似的项目,用手势去操作浏览网页。...我们的第二部分也可以用同样的方法,只不过我们使用的是人体全身模型。 为了训练出分类器,我们需要一点样本数据。 之后,就是通过 pynput 模块发送键盘制令。

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