，同理，人群圈选条件最终转换为Hive SQL语句并最终将执行结果构建为人群。...前两种执行方式生产的人群会优先产出BitMap并存储到OSS中，第三种方式生成的人群数据直接存储在Hive表中。为了实现人群数据的持久化存储和便捷的接口调用，人群数据最终会存储在Hive表和OSS中。...目前最新的ClickHouse版本中也支持自定义UDF函数，可以将上述步骤封装为UDF函数后直接使用。...Hive表中的人群数据主要用于离线数据分析场景，很多业务使用人群之后需要通过人群结果表进行效果分析。图5-13展示了人群结果表的表结构设计，人群crowd_id作为分区键，分区下包含该人群所有用户。...OSS中的人群数据主要应用在通过接口获取人群数据的场景下。人群数据压缩为BitMap并存储到OSS中，一亿人群大小在100M左右，通过接口可以在几秒内获取到人群结果。
人群LookALike是给定种子人群，然后通过技术手段找到与该种子人群相似的用户群体。...人群LookALike在广告投放中使用较多，比如客户提供一个高价值人群，借助广告平台LookALike能力可以找到更多潜在的高价值用户用于广告投放。下面介绍几种常见的LookALike实现方案。...使用画像数据、行为数据、消费数据等为每一个用户构建特征向量，构建过程依赖数据编码、数据归一化等手段。...图片基于分类算法计算相似人群。把种子人群当作正样本，其他非种子人群（或者其他人群）当作负样本，通过训练分类模型计算出满足条件的用户并构建目标人群。...通过分类算法计算相似人群也是业界常见的人群LookALike实现方案，图5-28展示了其主要实现流程，其中分类模型可以使用传统的机器学习或者深度学习方法。
导入人群是将外部数据导入画像平台构建人群，主要有3种实现方式：文件导入、Hive表导入和SQL导入。...Hive导入和SQL导入方式创建的人群数据直接存储到Hive表中，后续需要通过HiveToBitmap将人群数据写入BitMap并存储在OSS中。...与Hive导入人群方式不同，文件导入优先生成人群BitMap，之后再通过BitMapToHive过程写入到人群结果Hive表中。...导入人群是画像平台最常用的人群创建方式之一，其实现了将各类数据源沉淀为人群的功能，支持更灵活的人群创建方式，拓展了画像平台数据范围。...比如运营人员将某次活动中表现良好的用户导入画像平台并构建成人群，后续可以进行广告投放或者人群分析；数据分析师离线统计出了一批高价值用户，导入平台构建人群后可以直接提供给业务使用。
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Counting Varying Density Crowds Through Attention Guided Detection and Density Estimation CVPR2018 本文针对人群密度问题...将 检测方法和回归方法结合到一起，以此来提升人群密度估计精度 人群密度估计问题目前主要的方法有基于检测的和基于回归的方法。...在人群密度小的时候，基于检测的方法效果更好。在人群密度较大的时候，基于回归方法的效果比较好。 ? ? 本文的思路就是将 检测方法和回归方法结合起来，各取所长。...这里我们使用一个小网络来学习这个权重系数 ? 4 Model Learning 这里主要定义了损失函数， 将其定义为 multi-task learning problem ? ?
一、数据源 1、相似人群数据存在TDW库中，数据字典说明： CREATE TABLE sim_people_tdw_tbl( uid STRING COMMENT 'reader id',...', update_date STRING COMMENT 'update_date' ) 字段 类型 含义 uid string 用户标识 sim_uids string 与uid喜好相似的人群...相似人群字典表 :return: 相似度最高的相似人群 """ user_similarity_list = sorted(cluster_dic.iteritems(), key...，并使用衰减因子来计算相似度 users_similarity_dic = merge_sim_users(uid, sim_users_list, self.decay_factor...: 相似人群的相似度字典表 :return: 相似人群画像字典表 """ cluster_profile_rs = {} for sim_user_obj in sim_users_profile_array
for Understanding the Highly Congested Scenes CVPR2018 针对复杂场景的拥挤场景理解我们提出了一个 CSRNet 网络，该网络主要包括两个部分，前端使用一个...该网络在几个常用的公开人群密度估计数据库上取得了不错的效果。...1 Introduction 拥挤场景解析的发展从简单的人群数值估计到 人群密度图估计，人群密度图可以提供额外的信息，因为同样数量的人可以分布在不同的位置，如下图所示 ?...生成准确的人群分布图挑战性比较大，其中一个主要的困难就是离散化的问题，人在图像中不是只占用一个像素，密度图需要保持局部邻域的连续性。其他的困难包括场景的多样性，相机角度的多样性。...以前基于CNN网络的人群密度估计主要采用了 multi-scale architectures，虽然取得了不错的性能，但是存在两个问题：当网络变深的时候， the large amount of training
Scale-adaptive Convolutional Nerual Network https://github.com/miao0913/SaCNN-CrowdCounting-Tencent_Youtu 人群分析...Towards perspective-free object counting with deep learning ECCV2016 https://github.com/gramuah/ccnn 人群计数...Density Estimation for Crowd Counting AVSS 2017 https://github.com/svishwa/crowdcount-cascaded-mtl 人群计数.../hosseinm/med Panic，Fight，Congestion，Obstacle ，Neutral 人群异常检测 Anomaly Detection and Localization in...Crowded Scenes 数据库 http://www.svcl.ucsd.edu/projects/anomaly/ 人群分析 Deep Spatio-Temporal Residual
比如用户希望在Push平台上针对指定人群下的所有用户推送消息，此时可以使用画像平台接口拉取人群数据；在七夕活动中，运营人员投放使用了多个人群，为了分析不同人群的转化效果，此时需要将人群结果的Hive表提供给数据分析师使用...Hive表的方式就是将人群结果表告知业务使用，此时需要注意以下3个问题：权限问题：如果所有人群的结果都存储在同一张Hive表中，需要严格进行权限控制。...此时需要找到人群结果表的所有的下游使用方并及时通知对方进行数据表切换。考虑到以上问题，在画像平台业务中一般不建议直接将人群结果表提供给业务方使用。...可以通过人群下载等平台功能将人群数据导出到临时Hive表中供业务使用，这样可以避免上述三类问题的发生。对外提供人群数据的服务接口主要有两个：获取人群基本信息接口和获取人群BitMap接口。...获取人群基本信息接口主要用于查询人群基本信息，其中包括人群名称、用户数量、人群状态、创建者、创建规则等，该接口可以使用缓存来提高接口性能。
所以，Mockplus的适用人群是比较广的，只要你有产品（范围很广，可以是某网站，某功能，某个策划案，某个广告模型，某个创意等）模型的展示需要。...项目经理 Project Managers 同样，项目经理使用Mockplus，快捷而简便的创建网站构架页面示意图、操作流程图、以及交互设计图，并可自动生成用于演示的幻灯片（甚至独立的Exe幻灯片文件
=direct AND City=Guangzhou 人群：人群包，实现的类型有多种 创建的人群包的类型方式取决于DMP的产品逻辑，更准确的将应该是人群的创建方式，不同DMP会有差异，可以分为两种类型：...如类型一，它会存在三种情况创建人群的方式： 第一种是通过标签创建人群 第二种是通过特征创建人群 第三方是通过算法创建人群 ?...Look-Alike Look-Alike就是人群放大，Lookalike的目的是基于目标人群，从海量的人群中找出和目标人群相似的其他人群。...可靠性： 建模可与服务器端发现和鉴别流程结合使用，这些流程可评估您自己的数据和你有权访问的选定第三方数据。这意味着您无需查看网站上的访客即可确定其是否符合某个特征。...DMP里面都会提供人群放大的算法，你可以设置的是用什么人群去放大。在人群放大上，各家的DMP差异很大，因为使用的算法不同，设置的种子用户不同。
“物以类聚，人以群分”这句古语不仅揭示了物与人的自组织趋向，更隐含了“聚类”和“人群”之间的内在联系。 例如在现代数字广告投放系统中，最为关键的“人群定向”功能正是通过“聚类”算法得以实现的。...明白了这一点，也就触摸到了人群定向的天花板–不可能百分之百精准。 如何从广泛的受众中提炼目标人群呢? 正是依靠受众行为分析。...下面我们以易传媒的广告投放算法为例，浅析一下怎样由预先标注的关键词标签，一步步建立完整的受众行为分析模型，挖掘出具有相似行为特征的人群，提炼人群的属性特征，最终进行最合适的广告投放的。...相比其他算法，CURE算法主要有以下几个优点： （1）通过使用“代表点”表示一个聚类，从而使得聚类算法能够适应各种不规则形状的类，而不仅仅是球形的。...人群定向投放 作为人群定向广告正式投放前的最后一步，受众聚类和结构化的人群分类将进行匹配映射。这种映射是利用二者标签集合的重合度来实现的。
of CNNs Specialized to Specific Appearance for Crowd Counting https://arxiv.org/abs/1703.09393 本文是人群计数的...，不是人群密度估计。...这里主要的思路是针对不同场景的 scale and congestion 造成图像块的 Appearance 差别很大，这里我们使用多个小 CNN 来估计总人群。...另外适应一个大点的 CNN 对 图像块进行分类，这种分类主要依据人群密度大小。类别的概率作为每个小 CNN 的权重。 Appearance 的差异性 ?...这里我们认为分类的问题要更负责一些，所以对 gating CNN 我们使用了一个更大点的 CNN 我们对比测试了另外两种网络结构： ? UCF CC 50 dataset ? ?
约半数用户已是高频使用人群 43.5%的农村用户会在一周之内多次访问电商网站，这一比例与城市用户相差仅10%。“逛电商”已经成为了农村用户一个比较高频的互联网行为。...同时，与之比例相当的则是“有购物需求才逛”的人群，占比约44%。可见，农村用户在使用电商服务时分化为“高频族”和“需求族”两大类人群。...通过明确购买需求而产生消费行为的人群比例则增至61.4%。可见，农村用户的电商消费行为相对理智、目的明确。...另外，对于目前在国内尚未成主流的国外电商和海淘网站，也有3.6%的农村用户表示会经常使用。 结合城市用户来看，两个人群在电商网站的选择上并没有显著差异。...2、城市和农村两类人群在电商服务的使用行为上存在不少相似之处 对于这两个群体来说，他们最常使用的电商都是淘宝和天猫；最喜欢买的品类都是电子产品、家电、服饰等；在网购过程中最在意的依次均为价格、品质、售后
人群异常聚集检测告警算法基于yolov5图像识别和数据分析技术，人群异常聚集检测告警算法通过在关键区域布设监控摄像头，实时监测人员的密集程度和行为动态,分析和判断人群密集程度是否超过预设阈值，一旦发现异常聚集...人群异常聚集检测告警算法之所以选择YOLO系列框架模型，是因为YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好...YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，人群异常聚集检测告警算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...人群异常聚集检测告警算法中在YOLOv5训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。...这种增强方法可以将几张图片组合成一张，这样不仅可以丰富人群异常聚集检测告警算法数据集的同时极大的提升网络的训练速度，而且可以降低模型的内存需求。
人群异常聚集识别监测系统基于OpenCv+yolo网络深度学习模型，对监控区域内的人员异常聚集行为进行识别，一旦人群异常聚集识别监测系统OpenCv+yolo网络深度学习模型发现监控画面中出现人群大量聚集
获得阿里云的专业技术证书，则有助于证明你使用阿里云产品的丰富经验和可信度，同时还能提升你所在的公司或者组织，熟练使用基于阿里云的云服务应用的整体水平。 拥有阿里云企业认证成为招聘的加分项。
AVSS 2017) 2017 14th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal based Surveillance 本文针对人群分析提出...level classification，为了训练和评估ResnetCrowd，我们建立了一个 100张图像的数据库 Multi Task Crowd 这三个任务都有独立的文献进行分析和研究，但是使用一个网络同时完成上述任务还没被提出来...Multi Task Crowd Dataset 数据库由 100 张图像组成，每个图像有以下标记信息： 1） a discrete density level in the range 1-5 人群密度等级
人群聚众行为识别系统通过yolov5网络模型AI视频智能分析技术，人群聚众行为识别系统对现场人群聚众行为全天候监测，发现异常情况立即抓拍告警。...我们选择卷积神经网络YOLOv5来进行人群聚众行为识别检测。6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。...其实工业界往往更喜欢使用这些方法，而不是利用一个超级复杂的算法来获得较高的检测精度。 图片
人群聚集监测预警系统采用python+opencv网络模型AI视频智能分析技术，人群聚集监测预警算法对人员聚集情况进行实时监测，当人群聚集过于密集时，系统将自动发出警报。...OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。...也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。...OpenCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。...这也使得与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。
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