〖A〗、阿里巴巴PAI团队联合推出基于EasyRL的强化学习入门公开课，旨在帮助大家在线学习这一领域。EasyRL是一个易用、可扩展且算法种类齐全的强化学习算法库，它在电商领域的搜索推荐场景中表现出色。通过应用DQN算法，提升搜索session粒度的指标，如CTR和CVR，为用户带来更好的购物体验，进而提升了转化率。
〖B〗、阿里巴巴旗下的大数据营销平台阿里妈妈开源了其应用于自身广告业务的算法框架 X-Deep Learning（XDL），此框架特别擅长处理高维稀疏数据，对构建推荐、搜索和广告系统具有明显优势。同时，阿里还配套发布了一系列官方模型，这些都是在实际业务或产品中采用的高效模型。
〖C〗、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
〖A〗、面对新冠疫情，科技和人工智能领域的企业与从业者积极贡献，通过研发AI人脸检测设备和算法，支持前线抗疫工作。本文分享了一个开源项目，旨在提供口罩检测数据集、模型、代码以及模型的浏览器在线体验。项目通过开源方式，旨在促进社区学习和创新，加速口罩检测技术的发展与应用。
〖B〗、口罩检测数据集：数据集包含从多个来源收集的1000多张图片。基于WIDER Face和MAFA数据集构建了包含口罩和非口罩人脸的训练集。数据集经过精心标注，确保模型能够准确识别戴口罩的人脸。数据集被随机划分为训练集和验证集，用于模型训练和评估。口罩检测模型：采用SSD思想构建的深度学习模型。
〖C〗、元峰开源了PyTorch、TensorFlow、MXNet、Keras和Caffe五大主流深度学习框架的人脸检测模型和代码，回应了粉丝们的期待。经过粉丝们的积极反馈和赞赏，元峰的开源行为得到了认可。然而，对于希望获取PyTorch版本的用户，元峰建议参考下面的视频，以了解更多关于模型和数据的基本说明。
〖D〗、使用Python+Keras+RetinaNet构建人脸口罩检测器的步骤主要包括以下几点：数据准备：收集数据：收集包含人脸戴口罩和不戴口罩的图像数据集。数据标注：使用LabelImg等工具对图像进行标注，生成带有边界框坐标的XML文件。这些文件将用于训练RetinaNet模型。
〖E〗、摘要：系统功能包括图像选择与检测、视频检测、文件夹内图像批量检测与摄像头检测。检测结果可实时展示与导出。摘要：系统使用人脸口罩数据集，包含7952张训练与验证图片，用于训练和评估模型。关键代码包括预训练模型初始化、学习率衰减、数据增强等技术。
〖A〗、尽管如此，MPEG-DASH因其开源选项和开放性而成为未来主流的可能性更大。MPEG-DASH是由业界最佳人士领导的社区推动的成果，旨在解决流媒体空间的分散问题，树立提高互操作性和消除复杂性的行业创新原则。目前，TSINGSEE青犀视频平台的Web直播点播平台EasyDSS平台在新版本上支持DASH直播。
〖B〗、MPEG-DASH和HLS是两种流行的流媒体技术，它们在流媒体行业中扮演着重要角色。HLS由Apple指定，而DASH则提供了开源选项。两种技术从技术角度来看功能相似，主要区别在于所有权，即HLS和DASH的专有性和开源性。MPEG-DASH技术与音频编解码器无关，视频编解码器同样无关，这意味着它具有广泛的兼容性。
〖C〗、MPEG-DASH在中国未被广泛应用的主要原因之一是缺乏标准化。尽管MPEG-DASH是一项标准化协议，但不同组织已开发出多个版本，导致协议碎片化。这使得流媒体服务提供商难以采用MPEG-DASH，加之缺乏明确的开发路线图，公司难以对其投资。实施MPEG-DASH涉及技术挑战。
〖D〗、MPEGDASH未能成为中国大陆视频平台的主流，主要原因有以下几点：缺乏标准化：尽管MPEGDASH是一项标准化协议，但存在多个版本，导致协议碎片化。缺乏明确的开发路线图，使得流媒体服务提供商难以对其进行投资。技术挑战与实施成本：MPEGDASH需要专用服务器和客户端，实施成本较高。
〖E〗、MPEG-DASH这一协议属于新兴势力，和HLS一样，都是通过切片视频的方式进行播放。 他产生的背景是早期各大公司都自己搞自己的一套协议。比如苹果搞了HLS、微软搞了MSS、Adobe还搞了HDS，这样使用者需要在多套协议封装的兼容问题上痛苦不堪。
DataEase的易用性和灵活性让博主得以快速制作出满足需求的仪表板，他表示这款开源工具非常适合各类数据分析场景。他期待DataEase项目未来能有更多发展和更新，以满足更多用户的需求。
使用DataEase可视化数据分析工具可以实时直击上海疫情。具体方法如下：数据源获取与同步：数据获取：利用DataEase丰富的数据源连接功能，通过API接口获取上海疫情数据以及相关的求助信息数据。数据同步：设置定时同步，确保数据的实时性。例如，将数据更新设置为每小时一次，以获取最新的疫情信息。
DataEase是一个强大的开源工具，它支持快速数据分析和业务趋势洞察，通过拖拽式操作轻松制作图表，并方便分享。利用其丰富的数据源连接功能，我们可以通过API获取上海疫情数据，如新浪新闻接口，以及求助信息数据，如“我们来帮你·上海抗议互助”网站的接口。
在使用DataEase制作上海-食物分析大屏仪表板时，遇到问题，原本希望显示疫情物品需求TOP 5的数据，但设置后发现数据项、排序都已设定，即使只查询五条数据，结果依然无法按预期显示。查看当前数据展示设置，发现并无问题，但数据仍未能正确显示，甚至怀疑是否为系统Bug。
接着，配置视图是关键步骤。比如，为展示年龄分布，创建并调整图表样式。在DataEase的视图配置页面，添加并定制所需的图表，然后调整布局和比例。最后，利用系统仪表盘功能，将所有视图组合成一个定制化的驾驶舱界面。
〖A〗、为提升精细化运营水平，亚马逊卖家需要借助数字化工具。深圳市万墨科技有限公司基于多年经验，为卖家打造了Wimoor精细化运营管理系统，提供一站式服务。该系统包含经营分析、广告管理、进销存管理、FBA货件管理、智能利润计算、财务核算等核心功能。
〖B〗、Wimoor erp是跨境电商领域的一款强大ERP系统。自2016年组建团队、2018年系统上线以来，Wimoor已服务超过1万家跨境电商企业。基于SpringBoot框架和SaaS模式，它提供全面的管理功能，包括采购、发货、运营、广告、财务等，使跨境电商企业能够一站式解决业务需求。
〖C〗、易仓科技旗下跨境电商ERP点击免费体验产品，支持多种跨境业务模式：亚马逊卖家：①ECCANG跨境ERP为亚马逊卖家提供Asin备货分析，可根据自己的品类特征和运营策略自定义备货公式，及时预警断货风险，不用担心断货风险。
〖D〗、积加亚马逊ERP系统聚焦服务中大型亚马逊精品卖家；系统功能覆盖产品、运营、供应链、财务、管理等五大关键环节，帮助客户管控和优化业务的方方面面；树立从产品创新、营销推广到供应链全流程的认知逻辑，建立标准化的管理体系。
〖E〗、ibay365 这款ERP管理系统是中国比较早的跨境电商管理系统，主要是根据eBay研发的，目前对接的平台也比较多：ebay，速卖通，沃尔玛，joom，法国cd、东南亚lazada，shopee，Shopify等。
〖F〗、例如积加ERP，拥有销售订单、推广订单、退货订单、换货订单等订单管理功能，集中管理所有店铺订单、及时掌握商品店铺销售表现，助力精细化运营。好了，关于跨境电商erp就先说这么多了，大家也可以去网上搜搜积加或跨境erp这类信息，有很多介绍这块的，可以让你对跨境电商erp有个不错的认知。
〖A〗、滴滴开源的口罩识别技术准确率高达95%，并在视觉比赛中取得显著进展。口罩识别技术：滴滴科技研发的口罩识别防疫系统，通过特征融合和分割监督的人脸检测技术，结合口罩属性识别，实现了对司机口罩佩戴情况的实时监控。该系统的核心准确率高达95%，确保了高效防护。
〖B〗、口罩识别技术 面对疫情，滴滴推出多种AI抗疫措施，其中口罩佩戴识别尤为关键，旨在监督司机执行防疫措施，确保出行安全。该系统采用DFS（Detection with Feature Fusion and Segmentation Supervision）算法，融合特征和分割监督，实现人脸检测与口罩属性识别，准确率超过950%。
〖C〗、面对新冠疫情初期的严峻形势，滴滴科技积极应对，利用其在计算机视觉领域的深厚积累，研发出口罩识别防疫系统。该系统以高精准度95%为核心，通过特征融合和分割监督的人脸检测技术，结合口罩属性识别，实现了对司机口罩佩戴情况的实时监控，有效保障司乘人员健康安全。
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