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随着互联网进入下半场，流量红利逐渐消失，一方面，企业开始重视如何通过数据来挖掘同一个用户的更多价值；另一方面，不管是产品经理、运营还是市场都开始通过“数据驱动”寻找新的增长空间。

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包括官网注册、H5、注册账号、创建项目、集成代码、使用产品、留存日活、pro付费等，KPI拆解到了注册账号数、注册转化率、有效集成数、首次完成激活等。在这之中，有些目标需要自己做，有些需要跟别的团队协同合作。

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近年来，随着人工智能的发展以及国家经济发展、安全防卫的需要，我国人脸识别市场不断扩大，技术水平不断提升，在算法方面已取得世界领先地位。伴随着人工智能的持续发展，智能化时代的悄然到来，以人脸识别为代表的生物识别技术越来越普及。从安防、支付、金融到教育、医疗和交通，"刷脸"日渐成为常态，为人们的生产与生活带来了诸多智能、安全与便捷。

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人脸识别最初在20世纪60年代已经有研究人员开始研究，真正进入初级的应用阶段是在90年代后期，发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度。

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首先，人脸识别应用的最广泛领域便是安防行业，不仅给整个安防行业注入了新的生命活力，也进一步开拓了新的发展市场。作为安防市场未来的发展方向的智能视频分析，其中最重要的技术就是人脸识别。

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我国的三维测量技术近年来发展形势较好，而现今3D人脸识别算法正对2D投影的缺陷做了补充，此外对于其中的传统难点，包括人脸旋转、遮挡、相似度等在内的都有了很好的应对，这也成为了人脸识别技术的另一个最为重要的发展路线之一。

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探针方式不需要在代码编译前引入SDK，而是在应用运行的过程中，通过一个Agent动态的拦截底层框架的行为，从而自动注入监控逻辑**。像Java这样的编程语言可以通过字节码增强技术实现探针方式的链路信息采集。这是一种最开发者最友好的方式，不需要任何代码层面的改动，但并不是每一种编程语言都能提供探针机制，因此SDK方式也被很多全链路监控组件采用。

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不管是SDK方式还是探针方式，非手工埋点形式的链路信息采集都依赖于链路追踪组件对于底层框架的识别。这些底层框架包含的领域非常广，其中包含应用对外提供服务所需要的框架，应用进程内部的通讯框架，应用之间相互访问所需要的框架，应用访问外部系统所需要的框架等等。

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报警覆盖了JVM监控、异常接口监控、调用类型统计、主机监控、数据库指标等多种类型，每一种类型都预定义了一系列的可选规则，允许使用者在一个报警中添加一条或多条规则。每一条规则都包含一条时间参数，代表报警基于最近多少分钟之内的统计结果，而多条规则之间可以是“与“或者”或“的关系。

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虽然知识更新很快，但是基础理论的变化却非常缓慢。这就是“道”和“象”关系，纵是世间万象，道却万变不离其宗。对于那些非常基础的理论知识，我们需要经常复习，也就是“学而时习之”。