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生成区域人群热力图API体验
最近公司产品要接入人群/客流热力图的功能，网上找了一圈，要么图卖的太贵，要么未对外只能买专属系统，正烦的时候朋友推荐了一个开放平台有这数据服务，试了试，刚好满足需求，感觉还行，分享出来；API 相关参数说明用户传入圆形围栏或多边形围栏 ，查询该区域近期内的人群热力，返回同时包含空间+时间数据。 datestring日期heatarray每天内各个小时的热力值，共有24个小时返回字段比较实用，不仅包含空间维度的位置热力值，还有时间维度的每天、每小时的数据，且支持历史热力回溯，最多可返回前14天~前3天 ，选择区域选择工具，画一个围栏，点击发送测试请求，立即生成该区域的热力图和相关时空数据。 3、热力图展示（随机找了一片区域看看效果）支持直接生成或集成到主流地图/BI工具，输出动态、色彩分明的热力图。红、蓝、黄的标准色展现区域客流分布，直观易懂。
78210编辑于 2025-07-09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！
这些问题的背后，都指向同一核心痛点——我们对目标区域内“人群”不熟悉。过去，洞察区域人群多依赖经验、直觉或小范围调研，如同雾里看花，难以全面把握真实画像。 区域人群画像分布APIAPI介绍：查询指定区域内得人群基础画像（共11类画像数据）；从标准开发文档中的关键参数，即可看出其灵活性与实用价值：Body参数从Body参数可知，你可以自由选择不同季度（Q1~ 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。此类区域人群画像与客流分析API在市场中较为稀缺，接下来重点介绍如何获取并接入该能力。 location": "113.943,22.535", "data_type": 1})headers = { 'token': '5b139c8cd617c24965401965a9fdc6e3' 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。
34410编辑于 2025-10-17时空API实测：区域人群客流画像数据快速获取
， 2:工作人群，3:常驻人群，4：年轻群体居住，5：年轻群体工作，6：高净值人群居住，7：高净值群体工作， 8: 居住迁入迁出， 9: 工作迁入迁出，10: 常驻迁入迁出data_typeinteger 不像很多固定时间和区域的接口一样，它可以自由选择不同季度（Q1~Q4）、多种网格大小（100、200、500、1000）面积下的区域，想看哪里的人群画像就圈哪里，还能追溯历史数据，适配各种数据精准化需求 回到今天推荐的核心API：“区域人群画像分布”，API接口设计简洁易用，开发者可以快速集成到系统中，以下是关键步骤：1.注册与认证登录平台控制台，获取区域人群画像接口API Key，用于后续接口调用；2 ，若能深度开发或集成“区域人群画像分布API”至产品，即可获得多维度的深度人群洞察。 总的来说，这个区域人群画像分布API还是很有意思的，能给做市场调研的人提供很多数据支撑，感兴趣的可以调取接口玩玩。
46510编辑于 2025-07-15- 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
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。 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。 批量读取Hive表中数据，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 相关代码和步骤本章不再赘述，可以参考第3章中对应内容。----本文节选自《用户画像：平台构建与业务实践》，转载请注明出处。
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
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。 图5-20展示了3种导入人群的可视化配置页面。 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。
90610编辑于 2023-10-19 - 来自专栏大数据智能实战
基于C3Framework开源人群计数框架的测试
C3Framework是一个开源的人群计数框架，在进行代码复现的时候，进行单张图片的测试。 1. C3Framework中的算法 根据官网介绍，在该框架中集成了若干个模型，其中有些模型的复现效果并没有论文上来得好。 Method WE UCF50 MCNN (RGB Image) TBD TBD AlexNet (conv5) TBD TBD VGG-16 (conv4_3) TBD TBD VGG-16 (conv4 _3)+decoder TBD TBD ResNet-50 (layer3) TBD TBD ResNet-101 (layer3) TBD TBD CSRNet TBD TBD SANet TBD TBD C3Framework中的算法测试 撰写单个图片的测试代码如下，在该代码中同时进行了MAE和MSE的计算。 ? 以数据集中的第一张图片来测试： ? 其原始的人群密度图如下： ?
90120发布于 2019-08-01 - 来自专栏数控编程社区
Mastercam 使用3D区域粗加工为何口袋区域无法运算到位?
数控编程、车铣复合、普车加工、Mastercam、行业前沿、机械视频，生产工艺、加工中心、模具、数控等前沿资讯在这里等你哦 A:此问题主要是进刀方式选项中的忽略区域小于所造成的路径过滤。 (此功能选项主要在于预防刀具加工时，刀具底端无切削力而造成刀具的损坏，如使用刀具底刃有过中心那可将此忽略区域小于的参数值设小，那么路径就可运算完全。) 口袋区域无法运算到位(忽略区域小于的参数值设22) 口袋区域运算到位(忽略区域小于的参数值设2) 定义如下图所示:
35530编辑于 2023-10-13 - 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
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', 维度含义依次为一级分类、二级分类、关键字、topic、阅读来源 negative 负画像（不喜欢），其他字段的含义与正画像一样 update_time 更新时间 cityCode或city 城市编码 3、 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 cluster_dimension_feature:群画像某个维度的特征 :param user_dimension:用户某个维度的特征 :param ratio:user的权重，公式为相似度/（相似度+10），区间为（1/3， : 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Unity3d程序开发
unity3d:UI shader区域mask透明
1.原始图 2.mask图可分为24个区域，非编号区域为黑色 3.设置区域值 1<<区域1| 1 <<区域2 这种形式点亮需要的区域，这样就点亮区域1，区域2 Shader "UI/MaskAreaAlpha " { Properties { _MainTex("Texture", 2D) = "white" {} _Mask("遮罩", 2D) = "white" {} _Area("区域", multi_compile __ UNITY_UI_ALPHACLIP sampler2D _MainTex; sampler2D _Mask; int _Area; //区域值 UNITY_UI_ALPHACLIP clip(col.a - 0.001); #endif return col; } ENDCG } } } 示例 当区域值为 1，只与一个区域使能，行为是b是最低位，点亮了蓝色区域 当区域值为16777215，相当于点亮了3个区域 区域设置
73330编辑于 2023-08-24 - 来自专栏个人编程笔记
Qt截图软件3-实现矩形区域截图
浏览量 12 思路 首先我们先获取到当前桌面的完整图片，然后将其放到一个全屏的透明窗口之中，之后，我们在窗口上进行绘制矩形操作，然后获取到绘制的区域即可。 originalPixmap=screen->grabWindow(0); 重写四个方法paintEvent，mousePressEvent，mouseMoveEvent，mouseReleaseEvent，后面的3个鼠标方法 ，我们主要用来获取鼠标的位置，以便能够在绘制方法里头绘制出矩形区域。 mouseReleaseEvent(QMouseEvent *event){ this->close(); ex=event->x(); ey=event->y(); //获取到区域截图
1.9K10编辑于 2023-03-03 - 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。 (MCNN) 的架构，我们观察到这种结构存在几个问题： 1）Multi-column CNNs 比较难训练 2）Multi-column CNNs 引入了冗余的网络结构，如表1 所示 3） density level classifier ，这样计算量比较大 4） 这些网络用了很大一部分参数用于 density level classification，用于密度图估计的参数占小部分 3
1.7K30发布于 2019-05-26 - 来自专栏网络技术联盟站
H3CNE实验系列 | 多区域OSPF
二、 实验要求 使用多区域 OSPF 实现各子网间进行互相通信，其中 R1 直接相连的两个网络为 area0,R3 直接相连的两个网络为 area1 三、 实验步骤 R1: [R1]int lo0 R1-ospf-1-area-0.0.0.0]quit [R1-ospf-1]quit R2: [R2]int l 0 [R2-LoopBack0]ip add 10.1.1.2 32 10／22 H3C -ospf-1]area 1 [R2-ospf-1-area-0.0.0.1]network 192.168.20.0 0.0.0.255 [R2-ospf-1-area-0.0.0.1]quit R3: [R3]int l 0 [R3-LoopBack0]ip add 10.1.1.3 32 [R3-LoopBack0]quit [R3]ospf [R3-ospf-1]area 1 [R3-ospf- R3-ospf-1-area-0.0.0.1]network 10.1.1.3 0.0.0.0 [R3-ospf-1-area-0.0.0.1]quit [R3-ospf-1]quit
51830发布于 2019-07-24 - 来自专栏网络技术联盟站
H3CNE实验系列 | 单区域OSPF
二、 实验要求 使用单区域的 OSPF 使各子网间通信。 -area-0.0.0.0]network 192.168.20.0 0.0.0.255 [R2-ospf-1-area-0.0.0.0]network 192.168.2.0 0.0.0.255 R3 [R3]ospf [R3-ospf-1]area 0 [R3-ospf-1-area-0.0.0.0]network 192.168.3.0 0.0.0.255 [R3-ospf-1-area-0.0.0.0
53380发布于 2019-07-24 - 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 - 来自专栏福大大架构师每日一题
3*3填数独， 每一行要填1~3， 每一列要填1~3， 3*3的区域会拆分成不规则的三个集团区域， 每个集团区域3个格子
3*3填数独，每一行要填1~3，每一列要填1~3，3*3的区域会拆分成不规则的三个集团区域，每个集团区域3个格子，每个集团的区域都一定是一个连在一起的整体，可能不规则，每个集团内要填1~3，如果只有一个解返回 ("{}", solution(&mut sudoku2, &mut map2)); let mut sudoku3: Vec<Vec<i32>> = vec![vec! [0, 0, 3], vec![1, 0, 0], vec![0, 0, 2]]; let mut map3 = vec![ vec![vec![0, 0], vec! ("{}", solution(&mut sudoku3, &mut map3)); let mut sudoku4: Vec<Vec<i32>> = vec![vec! [3, 0, 3], vec![1, 0, 0], vec![0, 0, 2]]; let mut map4 = vec![ vec![vec![0, 0], vec!
87510编辑于 2022-06-05 - 来自专栏一“技”之长
iOS MachineLearning 系列（3）—— 静态图像分析之区域识别
iOS MachineLearning 系列（3）—— 静态图像分析之区域识别 本系列的前一篇文章介绍了如何使用iOS中自带的API对图片中的矩形区域进行分析。 在图像静态分析方面，矩形区域分析是非常基础的部分。API还提供了更多面向应用的分析能力，如文本区域分析，条形码二维码的分析，人脸区域分析，人体分析等。本篇文章主要介绍这些分析API的应用。 关于矩形识别的基础文章，链接如下： https://my.oschina.net/u/2340880/blog/8671152 1 - 文本区域分析 文本区域分析相比矩形区域分析更加上层，其API接口也更加简单 ，对于二维码来说，其可以准确的识别出二维码的区域，如下图所示： 注：互联网上有很多可以生成条码的工具，例如： https://www.idcd.com/tool/barcode/encode 3 - { get } } 通过roll，yaw和pitch这3个属性，我们可以获取到人脸在空间中的角度相关信息。landmarks属性则比较复杂，其封装了人脸的特征点。
1.2K10编辑于 2023-04-27 - 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 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。 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。 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。
72150编辑于 2023-10-23 - 来自专栏ionic3+
【技巧】ionic3独享滚动区域之滑动segment
其实这两个列表是公用ion-content的滚动条的，也就是说，当列表1滚动到一定距离，当切换到列表2显示时，列表2已滚动到列表1所在的位置了（效果图我就不上了），鉴于此，我们可以在每个div外面再包一层，此层的滚动区域代替 ion-content的滚动区域。 *注意：这里为了演示独享滚动条使用了ion-slides，实际应用上我更喜欢用swiper.js，因为ion-slides总有些奇奇怪怪的情况出现，就像我在【Appetite】ionic3实录（七）次页实现及分析解决问题
2.2K20发布于 2018-08-20
腾讯云开发者
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