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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-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。
90610编辑于 2023-10-19 - 来自专栏生信技能树
把maf格式的somatic突变数据导入annovar去除人群频率变异
,f,f,f,f,f -nastring NA 因为数据库较多，所以注释耗时很长，注释结果如下： 551K Aug 17 16:52 for_annovar.input 99K Aug 17 17:10 tmp.hg38_ALL.sites.2015_08_dropped 423K Aug 17 17:10 tmp.hg38_ALL.sites.2015_08_filtered 459K Aug 17 tmp.hg38_clinvar_20170905_dropped 477K Aug 17 17:11 tmp.hg38_clinvar_20170905_filtered 35K Aug 17 17:10 366K Aug 17 17:10 tmp.hg38_dbnsfp33a_dropped 445K Aug 17 17:10 tmp.hg38_dbnsfp33a_filtered 115K Aug 首先，被千人基因组计划的人群频率0.05过滤掉的坐标拿出来： perl -alne '{print if $F[1]>0.05}' tmp.hg38_ALL.sites.2015_08_dropped
2.3K20发布于 2018-09-21 - 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
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。 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。 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
2K00编辑于 2023-10-18 - 来自专栏Java技术栈
10w+ Excel 数据导入，怎么优化？
但是到了 4.0 版本，我预估导入时Excel 行数会是 10w+ 级别，而往数据库插入的数据量是大于 3n 的，也就是说 10w 行的 Excel，则至少向数据库插入 30w 行数据。 导入 Excel 的需求在系统中还是很常见的，我的优化办法可能不是最优的，欢迎读者在评论区留言交流提供更优的思路 一些细节 数据导入：导入使用的模板由系统提供，格式是 xlsx (支持 65535+行数据 第三版：EasyExcel + 缓存数据库查询操作 + 批量插入 第二版采用 EasyPOI 之后，对于几千、几万的 Excel 数据已经可以轻松导入了，不过耗时有点久(5W 数据 10分钟左右写入到数据库 )不过由于后来导入的操作基本都是开发在一边看日志一边导入，也就没有进一步优化。 缓存校验数据-校验完毕，不打印日志耗时仅仅是打印日志耗时的 1/10 ！
2.3K20发布于 2020-07-07 - 来自专栏小孟开发笔记
ps字体怎么导入？(win10电脑如何导入字体到ps中)
那么，ps字体怎么导入呢？ 很多新手、初学者都以为：在PS中导入字体，就像打开照片一样，或者像导入ps画笔笔刷一样。 其实，这种想法是错误的（X）。 （√）正确的逻辑是： 先将字体导入到本地电脑操作系统的字体库中；再打开PS选中文字工具时，ps会自动调用字体库中的字体，供操作者使用。 所以，问题“ps字体怎么导入”就变成了“如何为自己电脑导入字体，进而被PS调用”？ 我的电脑是win10专业版，就使用最简单的一种导入字体的方法吧 首先准备一个自定义的字体，我要导入的字体是：江西拙楷手写楷体.ttf 复制字体文件粘贴到如下目录：C:\Windows\Fonts 等待自动安装完毕
3K10编辑于 2023-12-27 - 来自专栏开发总结
导入Xcode10中删除的库
2.解压zip包，然后打开终端cd到libstdc--master文件夹，最后将install.sh拖到终端中执行即可。
88920发布于 2021-04-15 - 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
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（1/3，10/11） :return:指定维度的群画像 """ if user_dimension ! : 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 sim_num = Decimal(similarity) # 用户对应的权重 rate = Decimal(sim_num / (10
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 - 来自专栏信息技术智库
10.Mysql数据库导入导出和授权
10.Mysql数据库导入导出和授权 数据导出 1.数据库数据导出 # 不要进入mysql，然后输入以下命令 导出某个库中的数据 mysqldump -u root -p tlxy > ~/Desktop 将数据库中的表导出 # 不要进入mysql，然后输入以下命令 导出某个库中指定的表的数据 mysqldump -u root -p tlxy tts > ~/Desktop/code/tlxy-tts.sql 数据导入 把导出的sql文件数据导入到mysql数据库中 # 在新的数据库中 导入备份的数据，导入导出的sql文件 mysql -u root -p ops < . /tlxy.sql # 把导出的表sql 导入数据库 mysql -u root -p ops < .
6.3K40编辑于 2022-07-29 - 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。
72150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
2.5K70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！
在传统商业决策中，有多少资源因“目标人群”画像模糊而被浪费？多少营销活动因缺乏精准人群触达而效果不佳？多少市场调研因无法获取核心客群画像数据，导致策略偏离实际？ 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。 此外，你还能选择10类人群，获取其11类画像数据，涵盖基础画像（如年龄、性别）和各种偏好画像（如消费、兴趣），全面覆盖人群分析所需维度。 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。 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- 来自专栏网络安全技术点滴分享
Windows 10静默漏洞缓解机制：专为1%人群设计的NtLoadKey3系统调用
Tyranid's Lair：专为1%人群设计的静默漏洞缓解机制随着Windows 10加速更新周期，新功能被不断引入，特别是那些用于缓解设计缺陷API或易滥用行为的特性。 NtLoadKey3的发现在Windows 10 2004（这个版本命名真是令人困惑）中，经Alex Ionescu提醒，我发现微软又引入了一个仅通过未文档化系统调用实现的缓解措施——NtLoadKey3
12600编辑于 2025-08-12 - 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 - 来自专栏卓越笔记
Fiddler FiddlerRoot.cer 导入到 win10 系统
导入 FiddlerRoot.cer（双击 cer 证书可以打开导入向导） 到 系统 受信任的根证书颁发机构（cmd -> certmgr.msc 打开查看）：
78910编辑于 2023-02-18 - 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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