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- 来自专栏张叔叔讲互联网
画像平台人群创建方式-规则人群创建
规则圈选是按照指定条件从画像数据中找到满足要求的用户并沉淀为人群的一种常见的人群创建方式。所谓的规则就是条件的组合，比如北京市男性用户，最近一周平均在线时长介于2到10分钟之间的中老年用户。 人群创建引擎读取到规则人群配置信息后，首先判断是否适合通过BitMap实现人群圈选，如果适合，可以获取标签的BitMap在内存中进行交、并、差操作；不适合BitMap实现的可以兜底通过ClickHouse 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。 每一个人群最终都会存储在Hive表和OSS中，但是不同人群创建方式优先产出的人群存储类型不同，所以画像平台需要支持Hive和OSS之间数据的相互转换。 ，在内存中构建BitMap后存储到OSS中；BitMapToHive需要将内存中的数据快速写入Hive表，主要分为写入本地文件、上传到HDFS以及加载成Hive表三个步骤，该过程与第3章中通过文件导入创建标签类似
2K00编辑于 2023-10-18 - 来自专栏张叔叔讲互联网
画像平台人群创建方式-导入人群创建
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。 通过TXT或者CSV文件创建人群，其文件中只需要保存一列UserId数据。文件通过接口上传到服务端后可以解析其中的每一行数据，数据经处理后可以直接写入BitMap并存储到OSS中。 图5-22展示了通过上传文件创建人群的流程图，其中展示了DeviceId文件上传的处理流程，DeviceId需要做一次ID转换之后再写入人群BitMap。 文件上传后同步创建人群耗时比较久，为了提高用户体验，创建过程可以实现异步处理，即通过接口上传的文件先保存到服务端，然后异步解析文件并创建人群。 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。
90610编辑于 2023-10-19 - 来自专栏张叔叔讲互联网
人群LookALike以及挖掘人群的创建思路
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。 图5-26展示了基于向量求LookALike人群的主要流程。图片基于种子人群特征分布计算相似人群。 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。 目前也有利用社交网络进行人群LookALike的实践方案，通过好友关系找到种子人群中所有用户的几度好友并构建目标人群。挖掘人群是指定优化目标，借助算法能力找到满足要求的用户并构建人群。 人群挖掘的思路是先找到训练样本（种子人群），然后通过LookALike的思路扩展种子人群。该方式与人群LookALike不同的是，人群挖掘的结果中可以包含种子人群中的用户数据。
1.9K30编辑于 2023-10-22 - 来自专栏张叔叔讲互联网
人群创建的基础：画像标签BitMap
上文提到了使用画像宽表可以便捷的创建人群，本文介绍人群创建所依赖的另外一种数据组织形式：标签BitMap。 首先基于标签明细数据聚合生成标签值BitMap数据，其执行结果会存储在Hive表中；其次将已经生成的标签值BitMap的Hive表数据写入到ClickHouse表中，该操作可以提高后续查询BitMap的效率；最后在人群创建过程中从数据表中查询出 多个RoaringBitMap可以在内存中直接进行交、并、差操作，最终实现人群的创建。 基于宽表中全量用户的明细数据可以实现所有的人群圈选功能，但是采用BitMap方案的人群创建速度相比宽表模式可以提升50%以上。BitMap适用的标签类型和业务场景有限，要结合实际的数据进行判断。 业界一般使用混合模式，优先通过BitMap进行人群创建，不适用的场景下兜底使用画像宽表进行人群圈选。采用混合模式要考虑对齐画像宽表和BitMap的标签时间，这增加了工程的实现复杂度。
2.5K11编辑于 2023-10-17 - 来自专栏张叔叔讲互联网
人群创建的基础：画像宽表
本节主要介绍人群创建所依赖的画像宽表的生成方式。为什么要创建画像宽表？基于原始的标签数据表进行人群圈选有什么问题？如何生成画像宽表？针对这些问题本节会给出详细解答。 ，如果创建过程直接关联到每个标签的源数据表，那么任何源数据表的改动或者异常都将影响后续的人群创建功能。 通过分散表创建人群将造成标签数据表的权限申请、审批、变更流程异常繁琐 画像平台作为一个“用户”申请所有标签数据表权限来构建一张宽表，普通用户创建人群的过程只与宽表交互，避免了用户直接申请所有上游数据表权限的问题 数据解耦 人群创建语句涉及多张Hive数据表，当数据表名称或者列名称变更时，需要修改所有包含该标签的人群创建语句。 比如圈选出7月1日到7月6日范围内平均在线时长超过20分钟的用户、圈选7月9日到7月15日期间累计点赞次数超过20次的用户，以上圈选条件都需要查询过往7天的标签数据。
1.7K20编辑于 2023-10-16 - 来自专栏张叔叔讲互联网
画像平台人群创建方式-明细行为圈选
虽然画像数据是浓缩精简后的核心数据，但在很多人群圈选场景中依赖行为明细数据，比如运营人员希望找出2022-08-15 10:00:00到2022-08-15 12:00:00之间通过手机客户端点赞了某篇文章的用户
1.5K40编辑于 2023-10-21 - 来自专栏机器学习、深度学习
人群密度估计
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。
1.5K40发布于 2019-05-26 EPICSv7 PVRecord创建示例
创建 EPICSv7的单元测试程序，验证 PVRecord（过程变量记录）的功能。 工具函数：创建不同类型的 PVRecord// 创建标量记录（如double、int等单值）static PVRecordPtr createScalar( string const & recordName = 0);}验证逻辑：调用创建函数并检查返回的指针是否有效。testOk1() 是 EPICS 单元测试框架的断言函数。4. 潜在扩展点添加数据操作测试：验证记录创建后，是否能正确读写数据。检查元数据（如时间戳）是否自动更新。 压力测试：测试大量记录创建时的性能。验证多线程环境下的并发访问。
16410编辑于 2025-06-24- 来自专栏运维前线
CentOS 7 LVM创建与使用
0 0 0 Empty /dev/vdb4 0 - 0 0 0 Empty 管理Phisical卷 创建物理卷 [root@linuxprobe ~]# pvcreate /dev/sdb1 Physical volume "/dev/sdb1" successfully created # 制定创建的PV 创建卷组（已创建PV） [root@linuxprobe ~]# vgcreate vg_linux/dev/sdb1 Volume group "vg_linux" successfully created vg_probe" now active [root@linuxprobe ~]# vgremove vg_probe Volume group "vg_data" successfully removed 创建 注：由于CentOS7文件系统格式为xfs，因此使用LVM对磁盘进行管理的时候原来的命令有些问题，下面介绍CentOS7下对LVM操作。
1.9K40发布于 2019-05-26 - 来自专栏用户画像
相似人群画像算法
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 ，格式为用户编号:相同阅读量，相似用户之间以逗号分隔 sim_num BIGINT 相似人群的人数 update_date string 数据日期 2、基础用户画像存在MongoDB中 Image [ 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 : 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
2.6K61发布于 2018-07-19 - 来自专栏机器学习、深度学习
人群密度估计
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 人群密度估计从方法上来说可以分为三大类：detection-based methods, regression-based methods, and density estimation-based methods
1.7K30发布于 2019-05-26 - 来自专栏机器学习、深度学习
人群分析、人群计数 开源代码文献及数据库
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
2.1K70发布于 2018-01-03 - 来自专栏cjz的专栏
CentOS7-命令-创建用户(useradd)
CentOS7创建用户命令 参数: -u 指定UID添加用户 -g 指定用户属于哪个组(GID) -M 不生成用户目录 -s 指定解释器 不添加任何参数,创建 kali 用户 不加参数时,创建用户默认创建一个用户目录以及用户和组同名 ,且UID和GID相同 useradd kali 用 id和 ll 命令查看一下,是否成功创建用户目录以及用户和用户组 成功创建 指定 UID为6666 创建 kali1 用户 如果仅指定了 UID,默认组GID和UID是你指定的值 useradd -u 6666 kali1 查看是否成功: 创建 kali2 用户并指定GID为6666并且不创建用户目录以及指定解释器为不允许登录的 不允许登录的解释器 : /sbin/nologin 指定组(GID)的情况需要确定次ID是否存 useradd kali2 -g 6666 -M -s /sbin/nologin 查看创建结果: /etc/passwd
2.8K30编辑于 2022-12-21 - 来自专栏杨不易呀
7种单例模式的创建
单例设计模式虽然简单，但是实现方案却非常多，大体上有以下7种最常见的方式。 饿汉模式 所谓饿汉式，就是不管你用不用这个对象，都先把这个对象进行创建出来，这样子在使用的时候就可以保证是单例。 */ public static test1 getInstance() { return INSTANCE; } } 总结： 这种方案实现起来最简单，当test1被加载后，就会立即创建 如果一个类中都是比较重的资源，这种方式就比较不妥 懒汉模式 所谓懒汉式就是在使用时再去创建，可以理解成懒加载。 双重检查锁 Double-Check是一种比较聪明的做法，我们其实只需要在instance为null时，保证线程的同步性，让只有一个线程去创建对象即可，而其他线程依然是直接使用,而当instance已经有实例之后 因为静态内部类不会主动加载，只有主类被使用时才会加载，这也就保证了程序运行时并不会直接创建一个instance而浪费内存,当我们主动引用Holder时，才会创建instance实例，从而保证了懒加载。
43530编辑于 2022-01-19 - 来自专栏技术杂记
使用XtraBackup创建mysql slave7
RSA key fingerprint is bf:ad:20:64:d2:9e:7d:25:a7:bd:8d:7c:a5:de:04:fc.
56710编辑于 2022-05-04 - 来自专栏贰叁壹运维
Centos7创建LVM及扩容
**环境为VMware虚拟机上的Centos7系统** 1.列出当前系统磁盘信息，可看到/dev/sdb可用 [root@xls ~]# fdisk -l Disk /dev/sda: 21.5 GB /dev/sdb1 2048 20971519 10484736 8e Linux LVM Command (m for help): w #保存分区 4.开始创建 VG，xls_vg为vg的名称 [root@xls ~]# vgcreate xls_vg /dev/sdb1 Volume group "xls_vg" successfully created 7. PE / Size 2559 / 10.00 GiB VG UUID NczNSi-vCaA-pe9L-Q857-GDig-ME0f-zzxRiB 8.创建 not contain a recognized partition table Building a new DOS disklabel with disk identifier 0x8dd3be7d
1.3K61发布于 2020-07-22 - 来自专栏西枫里博客
win7 下创建逻辑分区
在win98下面创建主DOS分区和逻辑分区都很容易，到了XP的时候，系统会保留一个8M左右的保留空间。到了win7，干脆多了个100M的保留空间。在分区的时候，win系统都无法对保留分区进行操作。 而win7却无法直接创建逻辑分区。创建的都是主分区和扩展分区。如何解决这个问题？办法如下： 1、首先创建一个系统分区。然后剩下的分区大小不要操作了。 5、执行创建逻辑分区命令：create partition extended 回车执行命令后，系统会将剩余空间完整的创建成一个扩展分区。 6、最后在逻辑分区中创建简单卷就可以了。 创建逻辑分区命令均不能生效。必须删除多余的分区。然后重新执行上面的命令
1.7K10发布于 2018-08-02 - 来自专栏大数据钻研
JavaScript创建对象的7种模式
1）工厂模式 这种模式抽象了创建具体对象的过程 考虑到在 ECMAScript 中无法创建类，开发人员就发明了一种函数，用函数来封装以特定接口创建对象的细节 function createPerson( 理解原型对象 只要创建了一个新函数，就会根据一组特定的规则为该函数创建一个 prototype属性，这个属性指向函数的原型对象。 原生对象的原型 原型模式的重要性不仅体现在创建自定义类型方面，就连所有原生的引用类型，都是采用这种模式创建的。 这种模式的基本思想是创建一个函数，该函数的作用仅仅是封装创建对象的代码，然后再返回新创建的对象；但从表面上看，这个函数又很像是典型的构造函数。 7）稳妥构造函数模式 所谓稳妥对象，指的是没有公共属性，而且其方法也不引用 this 的对象。
1K50发布于 2018-04-18 - 来自专栏Android相关
Gradle For Android(7)--创建Task以及Plugin
例如： task hello 这将创建出Task。 而签名前，需要创建自己的keystore，其中包含了很多private keys。当你创建完keystore后，你可以在Gradle中定义签名的配置了。 如果你有两个不同的密码，那么则可以创建第二个属性。 而我们创建的这个Task则会把最后一步去掉。 为了创建一个Plugin，我们需要创建一个新的Class，实现Plugin接口。我们也将使用我们之前动态创建Tasks的代码。
2.3K20发布于 2018-10-24 - 来自专栏Cloud-DIY
创建Linux虚拟机（CentOS 7）
创建Linux虚拟机（CentOS 7） 上传ISO镜像文件 版本：CentOS-7-x86_64-DVD-1908.iso 右击主机，选择新建虚拟机 选择iso镜像文件进行安装 选择centos7-1908版本的镜像文件 自定义硬件 检查相关配置信息 点击“仍然连接” 使用“↑↓键”选择“Install CentOS 7”,敲击“回车键 设置root用户的密码，可以不用创建新用户，根据实际情况。 单击“Reboot”进行重启 安装完成！ VMware Tools 自动安装完成！
1.3K20编辑于 2022-12-13
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