美团到家Demand-Side Platform（下文简称DSP）平台，主要负责在美团外部媒体上进行商品或者物料的推荐和投放，并不断优化转化效果。随着业务的不断发展与扩大，DSP对接的外部渠道越来越丰富、展示形式越来越多样，物料展示场景的差异性愈发明显（如开屏、插屏、信息流、弹窗等）。
前言 大数据浪潮下，海量数据处理能力的提升是推动大数据不断前行的基础，海量数据处理的分布式系统应运而生，hdfs、hadoop、spark、storm、MQ等等。分布式系统运行的核心是集群化部署，分散化管理，任务均摊，平衡化运行。节点异常、机器异常、运营操作、策略变更都会打破原有的平衡状态进入一种不平衡状态，平台通过状态管理和协议交互逐步演进到另一种平衡状态，同时要保证这种演进过程中系统计算正确性。打破原有的平衡状态的场景非常多，复杂的平衡演进过程中又有很多的场景可能出现，这种交织的变化对分布式系统测试，
以往我们关注的多场景模型主要是针对数据分布相似的同质场景，平等地将知识迁移到不同场景中。本文关注不同场景之间的异构性，从而提出场景感知的模型无关元蒸馏方法SAMD。SAMD通过建模场景关系和异构知识提取，在异构场景中提供场景感知和模型无关的知识共享。
可以使用SceneManager.LoadScene("场景名称")来加载新场景，使用SceneManager.UnloadScene("场景名称")来卸载当前场景。
大型推荐系统存在多场景，而多场景的训练数据存在分布差异。比如：不同媒体的用户存在差异，不同资源位的用户存在差异。对于多场景建模，如果采用各场景独立的方式，会忽视场景共性，导致长尾小场景难以学好，同时每个场景维护一个模型极大地增加系统资源开销和人力成本；如果直接将样本混合，训练共享模型，整个模型会被数据丰富的场景主导，从而在数据量少的场景表现欠佳，导致预测准度下降，因此，如何同时建模场景共性和差异性，显得非常重要。
在 Cocos Creator 中，游戏场景（Scene）是游戏开发时组织游戏内容的中心，也是呈现给玩家所有游戏内容的载体。而场景文件本身也作为游戏资源存在，并保存了游戏的大部分信息，也是创作的基础。
来源：小飞哥笔记 作者：丰宪飞 ---- 为什么要做业务全场景的梳理？ 主要原因有三点： 1.方便沟通， 比如：在产品设计完成，进入开发后，可能会遇到技术问你为什么要开发这个功能，可不可以把几个功能合并成一个功能等等问题。 如果你不能回到业务场景，回到用户使用产品的场景，不能从用户使用场景的角度来回答、沟通问题，那么很多时候会造成沟通的不顺畅，以及产品推进受阻的现象。 2.回到原点思考， 我们经常讲，产品经理在具体工作的过程中，往往思考的时间要比画原型图、写文档的时间还要多，才是比较合理的时间分配。
在做了⼀波业务调研之后，也对业务有了⼀定程度的理解，认为接下来就该到需求分析了。其实不是这样，除了对业务要有⼀个深度了解之外，还需要还原业务中遇到的场景是什么，用户需求价值是什么。如何去判断需求的价值，其实本质是我们需要在产品定义这个环节去梳理清晰。
得物的推荐场景，除了首页瀑布流等几个比较大的场景之外，还有很多长尾的小场景，包括：频道、会场、购中购后场景、品牌墙等。这类场景存在单个场景体量小（UV和GMV均偏小）、场景零散、类型多元的情况。如需对这类场景进行单独优化，涉及的成本投入远高于产出。而随着业务发展，这类长尾场景只会越来越多，对这类场景的优化亟待解决。因此，我们需要这样一个通用推荐平台，来承接住这些小场景，并能够持续优化，带来收益。“化零为整”、“兼容并包”、“统一平台”，这就是千川。
你所认为的测试总是无脑的点点点，那就大错特错了，实际测试是有很多方法和依据的，今天我们先来看看场景法到底是怎么回事的？
Unity 编辑器中的 场景文件 是以 " .unity " 为后缀的文件 , 该文件中会记录所有 游戏物体 GameObject , 以及游戏物体的相关数据 , 如下内容都是存储在 场景文件 中的 :
虚拟直播作为腾讯云渲染的一款新产品解决方案，提供一站式的云端多样化的虚拟空间互动玩法与直播玩法；基于云渲染的PaaS技术，结合腾讯云超低延迟音视频技术以及VGPU实时渲染，实现在web端、小程序端、H5端进入虚拟世界进行多样化活动的新型音视频直播解决方案。在进行多端体验设计与内容场景模型设计时，我们进行了相关探索性的研究，本篇文章将介绍此项目设计探索的内容。 1.设计背景 什么是虚拟直播？ 虚拟直播（Virtual Space Live，VSL）是腾讯云自有的一款新的音视频技术产品，基于腾讯云音视频能力和
近期研究已证明：利用统一的多场景模型相比单场景模型更适用于场景复杂的大规模商业平台。然而大部分多场景模型都面临场景区分建模不充分、随着场景数量增加效果下降，缺乏可解释性等问题。并且现存的所有多场景模型在对各场景区分建模时，都没有考虑过显示特征交互问题，这限制模型的表达能力且影响到模型性能。
上一篇说明了接口管理如何使用，再次进行一些补充，接口管理中的接口在其他模块只是被引用的关系，如果在接口管理中对接口进行变更，则其他模块中的该接口是不变的。
最近小编在负责评测工作。在做评测之前需要设计评测方案。因为评测大部分是涉及主观评测，评测方案中的重要一项就是用户场景的构思。今天小编针对这个维度给大家分享下最近实践的一些心得。 用户场景设计的重要性 用户场景其实是方案中的精华，此类设计成功了，方案就成功了一半。可能有的同学觉得用户场景设计很简单。试下功能就想出来了。但事实真如此吗？ 当然不是！ 设计出来的场景必须要符合以下几个要求： 1. 场景是用户使用功能真实存在的场景，即用户真的如此使用，不是个人凭空造出来的一个假的场景； 2. 设计出的场景要代表大
机器之心专栏 作者：Zhaoxi Chen 来自南洋理工大学 S-Lab 的研究者提出了一个新的框架 SceneDreamer，专注于从海量无标注自然图片中学习无界三维场景的生成模型。 项目主页：https://scene-dreamer.github.io/ 代码：https://github.com/FrozenBurning/SceneDreamer 论文：https://arxiv.org/abs/2302.01330 在线 Demo：https://huggingface.co/spaces
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文是蚂蚁集团和武汉大学共同提出的， 一种面向多场景多任务优化的自动稀疏专家选择方法。论文题目为《Automatic Expert Selection for Multi-Scenario and Multi-Task Search》，它通过简洁有效的架构，实现了样本级细颗粒度的自动网络结构学习，对各种场景结构有较强的普适性。论文已被 SIGIR2022 录用，同时已经在支付宝数金搜索场景上进行了全流量推全，获得了显著的业务效果。 一、业务背景和问题 支付宝数金搜索是财富、保险
辛向阳教授提出：交互设计的本质是对行为的设计。交互设计的五要素分别是：用户、场景、目的、媒介、行为。详情请查看文章《交互设计的本质》。
文/孟永辉 以“互联网+”为主体的创业浪潮逐渐褪去，让市场迫切需要找到新的突破口，以提升用户体验、触发新消费为主导的消费升级被很多人看作是拉动下一轮经济增长的重要引擎。在保持原有优势的基础上，深耕用户，优化体验，打穿市场成为很多企业都在着力提升的重要发展支点。 这一现象在每年的电商大战当中可见一斑。作为消费升级的一个重要方面，场景导购、场景消费则成为很多企业都在尝试的提升用户体验的着力点。在场景导购风行的今天，企业通过它不仅仅只是卖一款产品，更多的是为用户提供一种尚未尝试过的全新体验，这种体验无疑是消费升
不知道大家是否还记得，在第二篇《PixiJS 修炼指南 - 02. 项目重构》中，我们创建第一个场景时曾经声明了一个名为 IScene 的场景接口，今天让我们开始实现场景管理器把它给用起来。
我结合领域驱动设计、事件风暴、DCI模式等方法提出的通过领域场景来驱动设计的一种简明设计方法。
其中sceneActivationDelay参数表示当场景在内存中加载完成时，需要延迟该时长才允许场景激活，原理是首先将异步操作AsyncOperation中的allowSceneActivation设为false，在场景加载完成并延迟后再将其设为true，该参数默认值为3。
通过运用场景来对系统的功能点或业务流程的描述，从而提高测试效果。场景法一般包含基本流和备用流，从一个流程开始，通过描述经过的路径来确定的过程，经过遍历所有的基本流和备用流来完成整个场景。
cocos2d中场景的切换采用的是包装的思想，通过创建一个专场效果类，将需要专场的场景进行包装。代码示例如下：
近日，燕山大学谢平教授团队与国家康复辅具研究中心李增勇教授共同合作设计了运动神经康复训练新范式，该范式创新性地应用虚拟现实技术与脑机接口技术，并且通过神经激活程和运动想象识别率验证了该范式对运动神经康复的积极激活作用。
3D城市搭建完成后，那么是否能够既显示园区场景又显示三维城市地图场景呢？CityBuilder是可以完成的，在创建的数字孪生可视化三维城市的基础上，还可以加载公共场景或自己搭建的数字孪生可视化场景（园区）。话不多说，下面我以加载公共场景为例进行说明。
ChaosBlade 项目覆盖基础资源、应用服务、容器服务等混沌实验场景。在实验工具设计之初就考虑了场景模型统一，便于场景扩展和沉淀，也为平台托管实验工具实现统一场景调用提供模型依据。ChaosBlade 项目中所有的实验场景均遵循此实验模型设计，下面通过实验模型的推导、介绍、意义和具体的应用来详细介绍此模型。
基准场景是为找到系统中明显配置及软件Bug，也为容量场景提供可对比的基准数据。基准场景要有确定结论。
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 生动有趣的学习内容，用一条穿越时空的路径慢慢展现出来，让孩子在游玩的过程中学到英语知识，得到有效的学习成长。这次的项目课题是需要引起孩子们的注意，使用上更友善，让他们喜欢成为学习之路上的主角。 分析 静止的场景 学习路径是把课程的内容在模拟的场景中按照循序渐进的方式呈现出来。在梳理原本的场景过程中，发现主要是由场景、人物、课程点（路径）、导航四个要素组成，在每个的路径点上都会承载这个Level的课程内容，发现原本学习路径存在3
从一组图像中进行新视角合成和场景重建是计算机图形和视觉领域的基本问题。传统方法依赖于顺序重建和渲染管线，使用Structure From Motion获取紧凑的场景表示，例如点云或纹理网格，然后使用高效的直接或全局照明渲染来渲染新视角。这些管线还能学习分层场景表示，表示动态场景，以及高效地渲染新视角。然而，传统管线难以捕捉高度依赖视角的特征，在不连续性或场景对象的光照依赖反射方面存在不足。
在接口管理页面，选择一个需要添加报文的接口，点击改接口的报文按钮，跳转到报文管理页面，点击添加报文按钮，跳转到报文添加页面，如下图所示：
华为P20系列手机，在拍照功能里，和其他相机一样，分了很多场景，什么人像，夜景，大光圈，食品等。这样可以根据不同的场景，选择不同的技术参数，优化算法。
在前面的文章《【玩转Arm-2D】入门和移植从未如此简单》中，我们介绍了如何借助 cmsis-pack 快速的在 MDK 中部署 arm-2d。
许多自然场景中包含着丰富的文本信息，对于理解自然场景图像有着十分重要的作用。随着互联网和移动互联网技术飞速发展，许多新型的应用场景都需要利用自然场景中的丰富的文本信息，例如车牌检测和自动驾驶等。场景文本的分析与处理越来越成为计算机视觉领域的研究热点之一。
即使对于一个非常简单的IP，我们也无法验证充分，或者说无法证明芯片没有bug。一个验证人员所能够做的就是尽可能地发现更多的bug，增强流片成功的信心。
近日，在第六届国际权威声学场景和事件检测及分类竞赛 (Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events, DCASE2020) 中，腾讯多媒体实验室天籁音频研究团队首次参加了声学场景识别 (Acoustic Scene Classification,Task 1) 任务竞赛，并从47支来自全球顶尖学术界和工业界的声学研究队伍中脱颖而出，取得双项指标国内第一、国际第二的成绩。 此次参赛是腾讯多媒体实验室领衔美国佐治亚理工大学信号与
传统的多场景推荐系统(MSRS)通常不加区别的使用所有相关的特征，忽视了特征在不同场景下的不同重要性，往往会导致模型性能下降。本文提出了多场景特征选择(MultiFS)框架来解决此问题，MultiFS能考虑场景间的关系，并通过分层门控机制为每个场景选择独特的特征。
APP要做性能测试，什么样的数据能反应应用的性能情况，如何评估应用的性能状态？ 不知道该如何入手？一起来分析下如何给APP做性能测试。
在进行性能测试时，测试场景的正确配置至关重要。首先，需要根据业务场景和需求设计合理的测试场景，然后使用相应的工具进行配置，以实现自动化的性能测试。
以免同学们过分解读，进而增加往后跟大家讨论需求时的沟通成本，这里稍微解读一下“扫码打开小程序新增公众号关注组件”的功能。
随着消费升级，我们迈入了场景化消费时代。“场景+零售”的模式已经成为了商业领域的重要风口，对许多行业的发展方向起着很大的作用。
文|孟永辉 新零售的概念在经历了两年多的时间酝酿之后，开始与越来越多的行业结合在一起。而以阿里、京东、苏宁为代表的互联网巨头对于新零售的布局更是让我们感受到了它的强大。作为新零售的关键所在，打通线上和线下始终都是以阿里、京东、苏宁为代表的电商巨头们主要的发力点。 家装行业作为一个与人们生活密切相关的存在，在新零售风靡的当下，同样开启了一个全新的发展阶段。优化用户体验，告别传统电商时代单一的商品展示方式，强化用户对于商品的感知力，促进成单转化成为很多家装商家在新零售时代思考的重要课题。 新零售时代来临，场景导
OCR全称Optical Character Recognition，即光学字符识别，最早在1929年被德国科学家Tausheck提出，定义为将印刷体的字符从纸质文档中识别出来。现在的OCR，狭义上指对输入扫描文档图像进行分析处理，识别出图像中文本信息。而随着OCR技术的日益发展，人们已不再仅仅满足于文档或书本上的文本，开始将目标转移到现实世界场景中的文本，这被称为场景文本识别（Scene Text Recognition，STR）。
AI中台是专门提供人工智能视频分析服务的安全生产预警平台。由人工智能推理中心，算法市场，人工智能计算服务中心，预警中心构成，形成“1市场3中心”的结构化管理模式，为用户提供灵活便捷的人工智能分析服务。做到算法丰富可拓展，场景秒级预警，高效部署，问题图像即时预警并查看的地步。
红外雨量计是一种常用于雨量观测和监测的仪器。它通过感测雨滴落入雨斗的时间和数量，来计算出雨量数据。在不同的雨量场景下，红外雨量计的数据处理算法需要进行优化。本文将介绍在不同雨量场景下如何优化红外雨量计的数据处理算法。
以前我们的生活其实还蛮色彩斑斓的，上下班、邻里交往、下棋喝茶、太极拳、买菜、运动，生活是按照既定的轨道慢慢进行着，生活的轨迹基本上也就那么几条，可以数的出来。
运维组织中什么资产最为宝贵？网络设备、硬件设备、平台、软件、应用系统……不同的人有不同的理解，从我个人理解，最宝贵的是运维组织基于组织特点、能力禀赋，多年沉淀下来的运维工作模式，毕竟硬件可以过保更换、软件与系统会上线下线。遗憾的是，很多运维组织的工作模式仍主要由文档上的流程，每个个体头脑中的经验组成，这种方式存在大量不确定因素。事实上，有不少生产故障也是由于某个或多个未按规定的工作节点的失效引发。运维场景的重要思想是基于组织的经验，将组织的人、流程、平台的能力在线连接，形成全线上化、数字化的工作片断，所有片断便是运维数字世界砖块。
作者丨OGAI 编辑丨陈彩娴 计算机视觉是人工智能技术的重要应用方向。在深度学习时代，大量以 ImageNet 为代表的数据集被用于训练各种视觉理解模型，从而完成图像分类、目标检测、图像分割、场景理解等任务。在 ImageNet 数据集中，物体往往单独出现在图像的中央区域。然而，真实的视觉世界则要丰富得多。 图 1：ImageNet 数据集 对于人类视觉和计算机视觉而言，在场景的上下文中理解、建模对象是最重要的任务之一。在人类文明发展的长河中，艺术家们逐渐掌握了场景形成的规则，并发展出了超现实主义等艺
2020年7月，我们探讨了AI与自动化测试的关系，并向大家介绍了腾讯互动娱乐事业群TuringLab团队出版的《AI自动化测试：技术原理、平台搭建与工程实践》一书。这本书将TuringLab团队基于深度学习的自动化AI测试框架基础的开发与应用经验详细的展示在读者面前，与读者分享了腾讯游戏是如何将AI技术与自动化测试相结合完成测试需求的。在文章推送（超链接：https://mp.weixin.qq.com/s/vKhfddXnWZFXcQmU1734xQ）后，不少用户留言反馈了对书中提到的AI SDK的浓厚兴趣，并询问如何下载使用。
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