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当达摩院大牛学会抠图,这一切都不受控制了……

在外界人眼中,达摩院人才济济,大多是奇人异士,做着神秘且高端的研究,有如扫地僧一般的存在,但是如果有一天,当神秘专家不再神秘,你发现他们也开始玩抠图,且这一切都朝着不受控制的方向发展了的时候,那么抠图他们能玩出哪些花样? 你看看,万物接可抠! 部分图片来源淘宝商品图 换成视频试试?可以! 我们为什么要开始研究抠图? 这要从阿里巴巴智能设计实验室自主研发的一款设计产品鹿班说起。鹿班的初衷是改变传统的设计模式,使其在短时间内完成大量banner图、海报图和会场图的设计,提高工作效率。商家上传的宝贝图参差不齐,直接投放效果不佳,通过鹿班制图可以保证会场风格统一、高质视觉效果传达,从而提升商品吸引力和买家视觉体验,达到提升商品转化率的目的。 而在制图的过程中,我们发现商品抠图是一项不可避免且繁琐的工作,一张人像精细抠图平均需要耗费设计师2h以上的时间,这样无需创意的纯体力工作亟需被AI所取代,我们的抠图算法应运而生。 近几年图像抠图算法逐渐进入人们的视野,如腾讯(天天P图)、百度(人像抠图、汽车分割)等。而潜藏在其背后的行业:泛文娱,电商行业、垂直行业,诸如在线餐饮、媒体、教育等行业商业价值不...

Spark 数据倾斜及其解决方案

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/lqMu6lfk-Ny1ZHYruEeBdA 作者简介:郑志彬,毕业于华南理工大学计算机科学与技术(双语班)。先后从事过电子商务、开放平台、移动浏览器、推荐广告和大数据、人工智能等相关开发和架构。目前在vivo智能平台中心从事 AI中台建设以及广告推荐业务。擅长各种业务形态的业务架构、平台化以及各种业务解决方案。 本文从数据倾斜的危害、现象、原因等方面,由浅入深阐述Spark数据倾斜及其解决方案。 一、什么是数据倾斜 对 Spark/Hadoop 这样的分布式大数据系统来讲,数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜。 对于分布式系统而言,理想情况下,随着系统规模(节点数量)的增加,应用整体耗时线性下降。如果一台机器处理一批大量数据需要120分钟,当机器数量增加到3台时,理想的耗时为120 / 3 = 40分钟。但是,想做到分布式情况下每台机器执行时间是单机时的1 / N,就必须保证每台机器的任务量相等。不幸的是,很多时候,任务的分配是不均匀的,甚至不均匀到大部分任务被分配到个别机器上,其它大部分...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。