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使用AnalyticDB轻松实现以图搜图和人脸检索

1. 背景 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? 其实通过AnalyticDB提供的深度学习算法和高效向量检索, 我们只需要使用SQL就可以轻松的搭建一套以图搜图系统, 不需要掌握tensorflow, pytorch等深度学习框架, 也不需要学习OpenCV之类的视觉算法库. 本文将介绍如何通过AnalyticDB来快速搭建一套以图搜图系统. 内容

菜鸟的系统架构师如何应对交易系统激增的系统流量

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 物流系统的难题 菜鸟的物流系统脱胎于天猫、共享交易,系统之间存在着 " 打断腿连着皮 " 的紧密的联系,多年来双方配合默契,承担着整个泛电商业务最核心的链路。 随着集团业务的蓬勃发展,线上购物更加深入人心,在每年双十一订单峰值纪录不断被打破的背后,技术投入和成本也在不断增加,特别是近几年,支付的能力提升已经渐渐可以和下单持平,这对物流系统的压力也越来越大。交易和物流两者间密不可分的技术脐带逐步变成了缠绕在菜鸟脚上的链条。 双十一的巨大成本压力 仅分析 2015 年双十一峰值背后的业务数据,其中 0 点起创建的订单,在前一个小时完成发货的订单仅有几十万, 相比支付订单量可以说九牛一毛,可以看出,支撑大流量高并发的订单创建,并非物流领域自身业务的刚需驱动,而更多的是为了保障交易 - 支付 - 物流链路的稳定。 再从业务场景上来看,物流在双十一是以单据驱动的核心业务,即发货。发货对应的是实物的实操业务,需要大量的人力物力投入,这种物理空间上的线下协同能力,具有流量相对平稳,无明显峰值的特点,整...

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