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- 来自专栏张叔叔讲互联网
画像平台人群包常见应用场景
Push侧通过人群接口每日定时拉取人群数据，然后遍历人群中的每一个用户并推送Push消息。 应用方式：在画像平台上通过规则圈选创建女性用户人群A，通过文件导入的方式创建黑产用户人群B，通过组合人群的方式创建人群A与B的差集人群C。 业务为了给指定用户（不分男女）赠送优惠券，还创建了一个白名单人群D，将C人群与D人群求并集后生成了新的人群E，E人群不仅覆盖了原有的赠送人群范围，而且可以向特定用户群体赠送优惠券。 图8-4展示了人群E的生成逻辑及命中的用户范围。 4. 应用方式：外呼团队在画像平台上创建外呼人群，并借助人群拆分功能将该人群按照25%、25%、25%、25%的比例拆分为4个子人群，在外呼平台导入4个子人群并配置不同的话术进行外呼操作。
1.3K20编辑于 2023-10-30 - 来自专栏腾讯企点
功能解说 | 建好人群包，精准营销省烦恼！
▍ 营销方案 这一类客户是目标用户，也可以看做是种子用户，通过相似人群扩散，可以扩散出最多100万这样的特征的目标用户群，然后通过广点通去触达这些相对较精准的目标用户群，实现低成本、高质量的拉新。
2.3K10发布于 2020-06-10 - 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
画像平台人群创建方式-规则人群创建
，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。 SQL语句示例如下所示，SQL执行后人群结果数据将直接存储到人群结果Hive表中。 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。
1.9K00编辑于 2023-10-18 - 来自专栏编程从踩坑到跳坑
JAVA 8 FUNCTION包
JDK8接口中的静态方法和默认方法，都不算是抽象方法。 接口默认继承java.lang.Object，所以如果接口显示声明覆盖了Object中方法，那么也不算抽象方法。 来源 [JDK8新特性-java.util.function-Function接口
1.5K30发布于 2019-12-20 - 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
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。
90510编辑于 2023-10-19 - 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 - 来自专栏用户画像
相似人群画像算法
/usr/bin/python2.7 # -*- coding: utf8 -*- import decimal import time import math import sys import os import Collection from decimal import Decimal import datetime reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf-8" 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 all_uid_list = [] uid_sim_map = {} # uid_sim_map["1_291083852"] = ["1_757155427:8" : 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Mac资源随时更新
FxFactory pro 8，视觉特效包
FxFactory pro for mac是应用在Mac上的fcpx/ae/pr视觉特效插件包，包含了成百上千的视觉效果，支持 Final Cut Pro, Motion, After Effects 7、 一个额外的优点是，专业包插件支持16位和32位的一个运动图像的结构。 FxFactory – 它不只是内置的插件管理器，也是对自己管理的完整环境。
57030编辑于 2023-02-22 - 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 - 来自专栏张叔叔讲互联网
人群数据如何对外输出
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 拥有数据表权限的用户理论上可以读取到所有人群下的用户数据，如果部分人群数据比较敏感（比如充值用户人群、日活用户人群），就需要严格控制Hive表的读取权限。 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。 当业务方需要感知人群状态变化时，可以定期调用人群基本信息接口，对比人群前后状态就可以知道人群状态是否变更。比如在Push平台上置了一个定时更新人群，当人群数据更新后需要再次给人群下的用户推送消息。
72050编辑于 2023-10-23 - 来自专栏机器学习AI算法工程
受众行为分析与人群定向
“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。 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。 根据第一节所述关键词模型的优势，它至少有如下两个用途： （1）当一个投放策略的人群定向选择了”奢侈品”或者”汽车”时，广告允许被指定投放给受众聚类φ所包含的Cookies. （2）利用两个标签在一个细分人群中的内在关联性
2.4K70发布于 2018-03-14 - 来自专栏机器学习、深度学习
人群计数--Mixture of Counting CNNs
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 ?
71370发布于 2018-01-03 选址、调研所需周边人群画像怎么获取？区域人群画像分布API接入指南！
返回响应参数从返回参数中可见该API的数据丰富度——仅基础画像就包含8类分布数据。对于有真实人群画像统计与分析需求的企业和产品而言，该接口能大幅节省调研时间与人力成本。 API获取指南及应用案例这个API主要来源是一个新上线的数据开放平台，提供很多人群、客流类 API（人群热力图、人群画像、客流趋势、客流画像等），比较小众，但包含的API还是很实用的。 1, "radius": 100, "location": "113.943,22.535", "data_type": 1})headers = { 'token': '5b139c8cd617c24965401965a9fdc6e3 /populationlabel", payload, headers)res = conn.getresponse()data = res.read()print(data.decode("utf-8" 若您的业务也需构建人群画像、区域洞察或客流分析等能力，“区域人群画像分布API”将是理想选择。
34210编辑于 2025-10-17- 来自专栏无原型不设计
Mockplus 的主要应用人群
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。
84360发布于 2018-03-15 - 来自专栏黄腾霄的博客
2018-8-24-快捷调试Nuget包
不可行方法 通过添加引用的方式添加本地包 ? 然后我们将本地的dll放进去，发现一家可以成功使用本地包的方法啦~~ ? ? 添加一个本地程序包源 ? 然后你可以在vs中的指定项目右键-打包（需要新格式才能支持），生成一个本地nuget包，放到刚刚的文件夹中 然后在产品项目里指定本地的程序包源，就可以看到你本地的nuget包了 ? ---- 本文会经常更新，请阅读原文： https://xinyuehtx.github.io/post/%E5%BF%AB%E6%8D%B7%E8%B0%83%E8%AF%95Nuget%E5%8C%
1.2K10发布于 2020-06-10 - 来自专栏从零开始学自动化测试
Fiddler抓包8-打断点（bpu）
前言 先给大家讲一则小故事，在我们很小的时候是没有手机的，那时候跟女神聊天都靠小纸条。某屌丝A男对隔壁小王的隔壁女神C倾慕已久，于是天天小纸条骚扰，无奈中间隔着一个小王，这样小王就负责传小纸条了。有一天小王忍不住偷偷打开A男表白的纸条，把里面内容改了下，改成了：我的同桌小王喜欢你。最后女神C和小王走在了一起。。。这是一个悲伤的故事！ 一、断点 1.为什么要打断点呢？ 比如一个购买的金额输入框，输入框前端做了限制100-1000，那么我们测试的时候，需要测试小于100的情况下。很显然前端只能输
2K50发布于 2018-04-08 - 来自专栏smy
Fiddler抓包8-打断点（bpu）
先给大家讲一则小故事，在我们很小的时候是没有手机的，那时候跟女神聊天都靠小纸条。某屌丝A男对隔壁小王的隔壁女神C倾慕已久，于是天天小纸条骚扰，无奈中间隔着一个小王，这样小王就负责传小纸条了。有一天小王忍不住偷偷打开A男表白的纸条，把里面内容改了下，改成了：我的同桌小王喜欢你。最后女神C和小王走在了一起。。。这是一个悲伤的故事！
1.3K10发布于 2018-12-27 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
人群异常聚集识别监测系统
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
85330编辑于 2022-12-27
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