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  • 微信用户与姓名不匹配是指实名认证中填写身份证号和姓名与微信号绑定信息不一致。解决方法:打开微信,点击“我”,再点击“支付选项”,然后点击页面右上角三个点图标,打开后点击“实名认证”选项,进行...

    微信用户与姓名不匹配是指实名认证中填写的身份证号和姓名与微信号绑定信息的不一致。解决方法:打开微信,点击“我的”,再点击“支付选项”,然后点击页面右上角的三个点图标,打开后点击“实名认证”选项,进行修改“实名认证”即可。

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    微信用户与姓名不匹配是指填写的身份证号和姓名与微信号绑定信息的不一致。

    以微信7. 0. 13版本为例,在使用微信的时候,提示微信用户与姓名不匹配,首先可能是用户微信绑定的信息需要与注册页面填写的信息没有保持一致导致的,建议用户查看填写的身份证号和姓名是否与微信号绑定信息的一致。

    其次,可能是用户将姓名写成了身份证号码导致的,建议用户检查一下是不是填写错了,若错了,只需修改一下再重新提交就可以了。

    微信使用技巧:在使用手机微信的时候,若用户想要查看自己微信账号认证的个人信息,只需打开手机,从手机桌面找到微信app并打开。

    进入app后点击切换到我的页面,接着点击支付选项,然后点击页面右上角的三个点图标,打开后点击实名认证选项,进入到实名认证中心页面就可以看到自己账号的个人信息了。

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  • 展开全部你那边一定是用身份证进行面部识别,显示信息是信息不匹配吧,可能是由于以下因32313133353236313431303231363533e4b893e5b19e31333361316630素造成:影响人脸识别技术因素及解决方法计算机在判别时...

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    你那边一定是用身份证进行面部识别,显示的信息是信息不匹配吧,可能是由于以下因32313133353236313431303231363533e4b893e5b19e31333361316630素造成的:

    影响人脸识别技术的因素及解决方法

    计算机在判别时采用的阈值不同,这两个指标也不同。一般情况下,误识率FAR;随阈值的增大(放宽条件)而增大,拒识率FRR;随阈值的增大而减小。因此,可以采用错误率(Equal;Error;Rate;ERR)作为性能指标,这是调节阈值,使这FAR和FRR两个指标相等时的FAR;或FRR。

    影响人脸识别性能的因素及解决方法

    (1)背景和头发:消除背景和头发,只识别脸部图象部分。

    (2)人脸在图象平面内的平移、缩放、旋转:采用几何规范化,人脸图象经过旋转、平移、缩放后,最后得到的脸部图象为指定大小,两眼水平,两眼距离一定。

    (3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰:可以建立人脸的三维模型,或进行三维融合(morphing),将人脸图象恢复为正面图象。

    (4)光源位置和强度的变化:采用直方图规范化,可以消除部分光照的影响。采用对称的从阴影恢复形状(symmteric;shape;from;shading)技术,可以得到一个与光源位置无关的图象。

    (5)年龄的变化:建立人脸图象的老化模型。

    (6)表情的变化:提取对表情变化不敏感的特征,或者将人脸图象分割为各个器官的图象,分别识别后再综合判断。

    (7)附着物(眼镜、胡须)的影响。

    (8)照相机的变化:同一人使用不同的照相机拍摄的图象是不同的。

    此问题由colorreco人脸识别回答。

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  • 在前面文章中已经简单介绍了数据分析中为啥...Inmon和Kimball两种DW架构支撑了数据仓库以及商业智能近二十年发展,其中Inmon主张自上而下架构,不同OLTP数据集中到面向主题、集成、不易失和时间变化结...

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    在前面的文章中已经简单介绍了数据分析中为啥要建立数据仓库,从本周开始我们开始一起学习数据仓库。学习数据仓库,你一定会了解到两个人:数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)和数据仓库权威专家Ralph Kimball。Inmon和Kimball两种DW架构支撑了数据仓库以及商业智能近二十年的发展,其中Inmon主张自上而下的架构,不同的OLTP数据集中到面向主题、集成的、不易失的和时间变化的结构中,用于以后的分析;且数据可以通过下钻到最细层,或者上卷到汇总层;数据集市应该是数据仓库的子集;每个数据集市是针对独立部门特殊设计的。而Kimball正好与Inmon相反,Kimball架构是一种自下而上的架构,它认为数据仓库是一系列数据集市的集合。企业可以通过一系列维数相同的数据集市递增地构建数据仓库,通过使用一致的维度,能够共同看到不同数据集市中的信息,这表示它们拥有公共定义的元素。

    这里我主要介绍维度建模方法。这一方法是Kimball最先提出的,其最简单的描述就是,按照事实表、维度表来构建数据仓库、数据集市。在维度建模方法体系中,维度是描述事实的角度,如日期、客户、供应商等,事实是要度量的指标,如客户数、销售额等。按照一般书籍的介绍,维度建模还会分为星型模型、雪花模型等,各有优缺点,但很少直接回答一个问题,也就是数据仓库为什么要采用维度建模?

    数据仓库包含的内容很多,它可以包括架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话,它可以包含下面的这些内容:

    1、数据架构体系:以Hadoop、Spark等组建为中心的数据架构体系。

    2、各种数据建模方法:如维度建模、范式建模法、实体建模法。

    3、辅助系统:调度系统、元数据系统、ETL系统、可视化系统这类辅助系统。

    我们暂且不管数据仓库的范围到底有多大,在数据仓库体系中,数据模型的核心地位是不可替代的。因此,下面的将详细地阐述数据建模中的典型代表:维度建模,对它的的相关理论以及实际使用做深入的分析。

    为了能更真切地理解什么是维度建模,我将在后续的文章中模拟一个大家都十分熟悉的电商场景,运用讲到的理论进行建模。理论和现实的工作场景毕竟会有所差距,这一块,我会分享一下企业在实际的应用中所做出的取舍。

    一、什么是维度建模

    维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimball 所倡导,他的《数据仓库工具箱》,是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型,构建的数据模型为分析需求服务,因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求,同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。

    我们换一种方式来解释什么是维度建模。学过数据库的童鞋应该都知道星型模型,星型模型就是我们一种典型的维度模型。我们在进行维度建模的时候会建一张事实表,这个事实表就是星型模型的中心,然后会有一堆维度表,这些维度表就是向外发散的星星。那么什么是事实表、什么又是维度表,下面会专门来解释。

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    星星模型

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    雪花模型

    二、维度建模的基本要素

    维度建模中有一些比较重要的概念,理解了这些概念,基本也就理解了什么是维度建模。

    1. 事实表

    发生在现实世界中的操作型事件,其所产生的可度量数值,存储在事实表中。从最低的粒度级别来看,事实表行对应一个度量事件,反之亦然。不太理解举个例子。比如一次购买行为我们就可以理解为是一个事实,大家看一下星星模型示例。

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    图中的订单表(ICstockbill)就是一个事实表,你可以理解他就是在现实中发生的一次操作型事件,我们每完成一个订单,就会在订单中增加一条记录。我们可以回过头再看一下事实表的特征,在事实表里没有存放实际的内容,他是一堆主键的集合,这些ID分别能对应到维度表中的一条记录。

    2. 维度表

    每个维度表都包含单一的主键列。维度表的主键可以作为与之关联的任何事实表的外键,当然,维度表行的描述环境应与事实表行完全对应。 维度表通常比较宽,是扁平型非规范表,包含大量的低粒度的文本属性。图中的customer(客户表)、goods(商品表)、d_time(时间表)这些都属于维度表,这些表都有一个唯一的主键,然后在表中存放了详细的数据信息。

    最后说一下维度模型的优缺点:

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    1、数据冗余小(因为很多具体的信息都存在相应的维度表中了,比如客户信息就只有一份)

    2、结构清晰(表结构一目了然)

    3、便于做OLAP分析(数据分析用起来会很方便)

    4、增加使用成本,比如查询时要关联多张表

    5、数据不一致,比如用户发起购买行为的时候的数据,和我们维度表里面存放的数据不一致

    再说没有数据仓库的宽事实表的优缺点:

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    1、业务直观,在做业务的时候,这种表特别方便,直接能对到业务中。

    2、使用方便,写sql的时候很方便。

    3、数据冗余巨大,真的很大,在几亿的用户规模下,他的订单行为会很恐怖、粒度僵硬,什么都写死了,这张表的可复用性太低。

    数据仓库的建模方法有很多种,我目前主要学习了解的维度建模方法。开始尝试写数据仓库系列文章,文中如有错误或误导的地方欢迎大家指出纠正。 希望这篇文章能够给大家带来帮助,最后感谢大家的阅读。

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    1、

    Google's PageRank and Beyond

    The Science of Search Engine Rankings
    这本书有中文版吗?



    2、总体介绍

    http://www.chinaz.com/web/2012/0705/260914.shtml


    3、倒排索引


    http://blog.csdn.net/ts173383201/article/details/7863425



    4、还未看

    http://bbs.chinaz.com/Spider/thread-6812027-1-1.html

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空空如也

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不匹配的意思