真实场景设计

一位用户反映发现了一个与我公司网站几乎完全相同的网站，但数据却存在巨大差异。这一发现引起了我们的高度重视。于是我进行问题查找和解决问题的过程。

首先我们需要有提取特征的方法（使用Tensorflow进行图片特征的提取），其次我们需要有一个图片特征的数据库（使用Milvus进行图片特征存储）。有了这两个前提条件我们就可以实现以图识图的功能。

Milvus 是一个向量数据库，用于存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量，用于分析非结构化数据。

由于人工成本的不断上涨，公司需要一个图像识别的功能。为此，公司决定搭建机器学习环境。这篇文章是Tensorflow的一份安装指南。

Neo4j作为一种开源的图形数据库的优势，它可以轻松地处理高度关联的数据结构，并且可以支持复杂的查询。如果需要处理高度关联的复杂数据结构，例如社交网络或知识图谱，那么Neo4j是一种非常好的选择。

这篇文章主要是展示一个平时找问题的例子。首先要说明的是，这次的问题排查并不是很完美，只是想告诉大家不要害怕debug，一步一步来，最终一定会找到答案的。

公司产品经理要求后台需要统计用户的活跃度，原需求大概是这样的：我们要统计每一天，每三天和每个月的用户访问量（包括匿名用户），我经过据理力争将需求合理化并最终实现。