YouTube数据集（youtube数据库）

关于YouTube推荐系统的论文学习

1、当时的YouTube推荐系统的核心算法就是基于Item的协同过滤算法，也就是对于一个用户当前场景下和历史兴趣中喜欢的视频，找出它们相关的视频，并从这些视频中过滤掉已经看过的，剩下就是可以用户极有可能喜欢看的视频。

2、耶鲁的公开课。也有个官网，不过感觉访问没有YouTube顺滑。https：//poorvucenter.yale.edu/using-technology/online-learning 墙内搬运同样集中于 网易公开课 。5 Khan Academy 留学党的佛脚。

3、在Google工程师Paul Covington，Jay Adams和Emre Sargin发表的这份 研究论文中 ，他们分解了用于对YouTube推荐视频进行排名的信号：前三个信号是您可以直接影响的唯一信号。其余部分取决于您频道之外的因素，以便个性化推荐。

4、YouTube是一个视频网站，早期公司位于加利福尼亚州的圣布鲁诺。注册于2005年2月15日，由美籍华人陈士骏等人创立，让用户下载、观看及分享影片或短片。

5、本文在明确“推荐系统个体多样性优化”主题后，由整体架构出发，清楚阐述了在召回层、规则层、多样性层的优化细节。在MMR 和 DPP算法部分既有原理也有实践，最后用图表方式展示出了效果对比，并且结合自身业务特点做了针对性的距离设计。

与姿态、动作相关的数据集介绍

1、D、3D姿态识别 非常强大，很适合入门，通读后再对具体细节进行深究。

2、形态(Configuration)是指机器人主体部分的姿势。有多个满足直角坐标系坐标值(x，y，z，w，p，r)条件的形态。要确定形态，需要指定每个轴的关节配置(JointPlacement)和旋转数(TurnNumber)。

3、随后，Zhao等人[75]提出利用语义图卷积层模块捕捉人体关节点之间的拓扑相关性(比如人体对称性)，进一步提高了三维姿态的重建准确性。但是从二维姿态映射到三维姿态本身是一个歧义问题，原因在于多个三维姿态可以投影出同一个二维姿态[77]。

4、人体姿态估计是指通过计算机算法在图像或视频中定位人体关键点（如肩、肘、腕、髋膝、膝、踝等）。本文主要介绍近几年深度学习兴起后的人体姿态估计方法发展历程。

5、由于舞蹈是以人体的姿态、表情、造型，尤其是动作来表现思想情感，表演在塑造舞蹈形象时具有更加重要的意义和作用。德国现代舞蹈家玛丽·魏格曼认为舞蹈史就是由一批伟大的舞蹈设计家和舞蹈表演艺术家共同组成的。

6、人体姿态估计：通过计算机视觉技术，例如深度学习和卷积神经网络（CNN），可以对收集到的视频数据进行人体姿态估计，从而识别学生和教师在课堂上的姿势和动作。

怎样理解互联网行业“数据分析”的意义

1、世界万物是相互关联的，数据也是同理，而数据分析是就像是一聪明的厨子，可根据用户口味（需求）烹饪出不同口味的美食，或者根据特定范围用户推出有针对性的产品。。

2、数据分析工作提高了工作效率，增强了管理的科学性。无论是国家政府部门、企事业单位还是个人，数据分析工作都是进行决策和做出工作决定之前的重要环节，数据分析工作的质量高低直接决定着决策的成败和效果的好坏。

3、 我们生活在一个互联网时代，每天都在不停的进行平台的注册、登录、信息的传输和分享，在这个过程中各个行业会产生很多值得我们去分析的数据，对我们行业市场分析、运营战略调整等都有着重大的意义。

4、互联网营销从web0 到0再至0从被动营销到主动精准营销，ok，为何能够实现精准营销，就是大数据，只有数据分析，才能把握市场，所有的东西都离不开数据。

5、问题是数据分析，对互联网行业的作用是什么？我可以在这里明确地说，数据分析对互联网的作用简直达到无穷大。互联网对对数据分析的依赖，现在是很大的我们可以用几个例子来证实。

6、电商数据分析的意义在于：发现问题，并且找到问题的根源，最终通过切实可行的办法解决存在的问题。基于以往的数据分析，总结发展趋势，为网络营销决策提供支持。

AI未来的的关键发展方向是什么?

首先，人工智能将向人机混合协同发展。目前人工智能设备能够按照人类设定的程序按照要求自动工作，但是还存在着人机配合较少的问题，并且人工智能在“智慧”方面还远不及人类。

在物流领域，人工智能技术可以应用到智能配送、物流管理等方面。随着人工智能技术的不断发展，未来 AI 歌手可能会成为主流，而人工智能技术也可以应用到许多其他领域，为人们的生活带来更多的便利和效率。

第四个趋势是，智能玩具将成为AI最早成功的应用领域之一。如果利用AI来诊断病情，或是制造自动驾驶汽车，人们往往无法容忍它犯错误。但是玩具不同，人们对玩具的出错容忍度高。

总之，未来AI技术的发展和应用会对一些工作产生影响，但并不会完全取代人类。人类和AI之间会形成一种互补关系，同时也会带动新的工作岗位和就业机会的出现。

三是深化发展智能制造，鼓励新一代人工智能技术在工业领域各环节的探索应用，提升智能制造关键技术装备创新能力，培育推广智能制造新模式。

老师认为未来人工智能发展趋势如下：①启用人工智能的芯片将成为主流 与其他技术和软件工具不同，人工智能主要依赖专业的处理器。为了适应人工智能的复杂需求，芯片制造商将研发能够运行启用人工智能的特制芯片。

Hive实战之Youtube数据集

1、Hive 构建在基于静态批处理的Hadoop 之上，Hadoop 通常都有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。

2、本地模式 对于小数据集，为查询触发执行任务消耗的时间实际执行job的时间，因此可以通过本地模式，在单台机器上（或某些时候在单个进程上）处理所有的任务。

3、后一种实现方式支持在Simple Storage Service对象存储中的数据集分析。Apache Hive是首次将SQL查询功能引入Hadoop生态系统的软件之一。在众多其他SQL-on-Hadoop产品中出现的是BigSQL，Drill，Hadapt，Impala和Presto。

4、Hive提供了什么Photobucket公司使用Hive的主要目标是为业务功能、系统性能和用户行为提供答案。为了满足这些需求，我们每晚都要通过Flume从数百台服务器上的MySQL数据库中转储来自Web服务器和自定义格式日志TB级别的数据。

5、Pig是一种数据流语言和运行环境，用于检索非常大的数据集。为大型数据集的处理提供了一个更高层次的抽象。Pig包括两部分：一是用于描述数据流的语言，称为Pig Latin；二是用于运行Pig Latin程序的执行环境。

6、有了Hive之后，人们发现SQL对比Java有巨大的优势。一个是它太容易写了。刚才词频的东西，用SQL描述就只有一两行，MapReduce写起来大约要几十上百行。Hive逐渐成长成了大数据仓库的核心组件。

pal视频帧速率为什么分辨率为什么像素隔行扫描

1、横纵比(aspect ratio)为4：3的视频源，每条水平线分辨率有640个像素，纵横比为3：2的视频源，每条水平线分辨率有720个像素，纵横比为16：10的视频源，每条水平线分辨率有768个像素，纵横比为16：9的视频源，而每条水平线分辨率有854个像素。

2、我国目前通用PAL模拟信号，分辨率为720*576，每幅相当于42万像素。

3、隔行扫描原理(以电视台播放的标清视频为例，标清视频分辨率为720X576，这里关键是要注意这个576，它意味着电子枪扫描时，要在屏幕上扫出576行，这样就完成了一帧图像的显示任务，所用时间是1/25秒。

4、标准不同：pal：指分辨率为625线，每秒发送25隔行扫描帧。ntsc：指分辨率为525线，每秒发送30个隔行扫描帧。采用国家不同：pal：中国、印度、巴基斯坦等国家采用PAL制式。

5、适用地区不同 PAL：用于中国及欧洲地区 NTSC：用于美、日等国家和地区。扫描频率不同 PAL：每秒25帧，电视扫描线为625线。NTSC：每秒297帧（简化为30帧），电视扫描线为525线。