我如何将亿次的计算降为实时
前言
前期我们做了一个小程序，实现集体照片的自动分发。简单来说就是用户上传一张集体照，凡是出现在集体照中的人都能自动关联到此张照片，有点类似 QQ 和 FB 之前的标记用户，但是整个过程是自动的，无需人为分发，问题就出现在自动上。
一、第一版算法
首先如果自动的话就涉及到照片比对技术，如果自己技术实力雄厚（比如你是吴恩达）可以从底层神经网络开始写起，或者使用开源的人脸识别框架，我使用了百度和腾讯的人脸识别接口，用着还可以，基本是免费的（需求不高的时候）。
每位用户首先上传一张自己的大头照，主要是为了去匹配集体照，某位用户上传一张照片，就将此集体照与所有的用户大头照逐一比对，凡是能匹配成功的关联之。
看似非常简单的功能，其实里面存在一个巨大的坑，如果用户量上千万或者上亿的时候，用户每上传一张集体照就要进行亿次的比对，这根本不可能实时，所以我们刚开始的时候考虑每天定时去比对一次，比如在晚上 12 点，所有当天上传的集体照去逐一比对，问题看似能够解决，但是没有了实时性，非常影响用户体验。我苦思冥想了几天后终于找到了一个实时的解决方案。
二、实时比对
对问题进行分析，解决方案就来了，只要我能够优化比对程序，将亿次的比对实现实时操作，问题即可解决。然而我不是吴恩达，换作吴恩达可能也没办法，我们真的做不到亿次比对实时操作。
似乎陷入了僵局，然而我们来换一个角度思考此问题，我们为何不将亿次的比对减少到可以实时的量级？
那么，如何降低比对次数呢？解决方案如下：
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用户上传大头照的时候对此用户在我们的数据库中进行标记，即每个用户都有一个唯一的 faceid，并将此 faceid 和大头照存到百度或者腾讯的人脸库中；
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上传集体照的时候，将集体照按照人脸进行切割，逐一的去百度或者腾讯的人脸库进行比对，如果能够匹配上，则能取到此人的 faceid，用此 faceid 即能查到所关联的用户，于是即可实现照片的自动分发。
三、结论
简单的两步即解决了实时比对的问题，有的时候换一个角度去思考问题，问题便迎刃而解！
