在计算机视觉领域中并没有对视觉目标跟踪（简称跟踪，下同）的唯一定义。通常来说，跟踪的目标是视频帧或图像中的某个区域或物体，不需要其语义信息（类别等），此概念被形象地描述为“万物跟踪”。同时，也存在一些特例，通常被应用在一些特定场景中对已知类型物体的跟踪，例如工厂流水线监控中对某些特定产品的跟踪（如零部件等）。
数据中台提供多种数据应用的形式，包括数据报表、智能数据产品等。将统一汇总加工后的数据或者明细原子数据提供给数据应用，为业务提供数据支撑。
机器学习模型中有许多种不同方法可以用来解决分类和回归问题。对同一个问题来说，这些不同模型都可以被当成解决问题的黑箱来看待。然而，每种模型都源自于不同的算法，在不同的数据集上的表现也各不相同。最好的方法是使用交叉比对的方式来决定在待测试数据上哪种模型的效果最好。在此尝试对每种模型的算法模式进行简要总结，希望能帮助你找着适合特定问题的解决方法。
经过多年的沉淀和发展，淘系前端已经构建出了一套较为完备的技术体系，用以支撑阿里包含618、双11在内的电商营销活动业务。接下来笔者将简单介绍淘系前端技术体系以及这个技术体系上基于618大促的场景诉求，技术演进的创新点。
以上共计累积了8种ETL算法，其中主要分成4大类，增量累加、拉链算法是更符合数据仓库历史数据追踪的算法，但现实中基于业务及性能考虑，往往存在全删全插、增量累全算法的数据表应用。
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用与大数据实时处理领域。
以图搜图在生活中有着广泛的应用, 当我们在电视上看到有人穿着一件美丽的裙子或者帅气的球鞋也想拥有时, 我们可以拍张照片然后打开淘宝然后上传照片就可以快速的找到这个商品. 我们看到一张电影截图想知道出处的时候只要将图片粘贴到百度或者谷歌的图搜框中就可以找到相关电影的信息. 以图搜图还可以通过照片在海量的人物相册中快速的找到想要找的目标. 当您在使用百度谷歌等搜索引擎的以图搜图功能的时候的时候是否觉得这种"黑科技"遥不可及呢?
压缩技术能够有效减少底层存储系统（HDFS）读写字节数。压缩提高了网络带宽和磁盘空间的效率。在 Hadoop下，尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下，使用数据压缩显得非常重要。在这种情况下，IO操作和网络数据传输要花大量的时间。还有， Shuffle与 Merge过程同样也面临着巨大的IO压力鳘于磁盘IO和网络带宽是 Hadoop的宝贵资源，数据压缩对于节省资源、最小化磁盘IO和网络传输非常有帮助。
Docker是一个用于开发，交付以及运行应用程序的开放平台。Docker使开发者可以将应用程序与基础架构进行分离，从而实现软件的快速交付。借助Docker，开发者可以像管理应用程序一样管理基础架构。开发者可以通过Docker进行快速交付，测试和代码部署。这大大减少了编写代码与在生产环节实际部署代码之间的用时。
这里不是让你从新去啃线性代数，去看概率论、微积分的书，当然啃下来肯定是有帮助，但我们从效率的角度来说，其实只需要几个知识点，或者说，书本里的几个章节。
目前人工智能和大数据火热，使用的场景也越来越广，日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。
HBase作为当前比较热门和广泛使用的NoSQL数据库，由于本身设计架构和流程上比较复杂，对大数据经验较少的运维人员门槛较高，本文对当前HBase上已有的工具做一些介绍以及总结。
携程度假搜索引擎（以下简称为引擎）：携程度假搜索引擎是一个专注在旅游行业的垂直搜索引擎，用来查找符合从出发地到目的地的相关旅游产品（跟团、自由行、邮轮、游学、主题游等），是一个典型的O2O搜索引擎（Online To Offline）。
在Linux系统中，查看进程的常用命令如下所示。本文主要介绍vmstat和top。
MySQL数据库优化技巧大汇总，优化MySQL所在服务器内核(此优化一般由运维人员完成)。对MySQL配置参数进行优化（my.cnf）此优化需要进行压力测试来进行参数调整。
在大数据/数据库领域，数据的存储格式直接影响着系统的读写性能。Spark针对不同的用户/开发者，支持了多种数据文件存储方式。
众所周知，在大数据/数据库领域，数据的存储格式直接影响着系统的读写性能。spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据计算引擎，适用于新时代的数据处理场景。
与图像识别不同，AI 分析理解视频的技术门槛较高。长期以来，业界在视频 AI 技术的研究上鲜有重大突破。以 CVPR 会议难度最高的比赛之一 DAVIS（ Densely Annotated Video Segmentation）为例，该比赛需要参赛团队精准处理复杂视频中物体快速运动、外观变化、遮挡等信息，过去几年，全球顶级科技在该比赛中的成绩从未突破 80 分，而达摩院的模型最终在 test-challenge 上取得了 84.1 的成绩。
每家公司错误码风格都不尽相同，有使用纯数字的，有使用纯英文的，也有使用字母和数字组合的。也接触过很多内部系统，错误码设计也不尽相同。
在进行软件开发时，我们常常会追求软件的高可维护性，高可维护性意味着当有新需求来时，系统易扩展；当出现bug时，开发人员易定位。而当我们说一个系统的可维护性太差时，往往指的是该系统太过复杂，导致给系统增加新功能时容易出现bug，而出现bug之后又难以定位。
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