比赛链接 https://www.heywhale.com/home/competition/620b34ed28270b0017b823ad/content/3 1 赛题背景 京东商品标题包含了商品的大量关键信息...，商品标题实体识别是NLP应用中的一项核心基础任务，能为多种下游场景所复用，从标题文本中准确抽取出商品相关实体能够提升检索、推荐等业务场景下的用户体验和平台效率。...本赛题要求选手使用模型抽取出商品标题文本中的实体。 与传统的实体抽取不同，京东商品标题文本的实体密度高、实体粒度细，赛题具有特色性。...值得注意的是实体不仅仅与实体词有关，而且与当前标题所售卖商品有关。...举例说明，一个售卖产品为手机壳的商品标题中出现的“iPhone13”与售卖产品为手机的商品标题中出现的“iPhone13”为不同的实体标签。
页面注册 1.新建页面 secondary/shopping.vue 2.注册页面，将页面与对应路由绑定 3.测试，点击主页中的商品购买路由跳转到shopping ? 引入顶部导航栏 ?...编写商品卡片 不详述静态页面的编写，只说明思路. 1.新建商品卡片组件 2.商品信息通过props获取 3.为商品卡片添加点击事件，当该商品卡片被点击，通过this....$emit('函数名',参数),在父组件中通过 @函数名 监听商品卡片的点击事件.需要注意，这里的函数名只能是小写字符串，可以用-分割，参数只能有一个. 商品卡片组件 ?...商品数据及属性说明 url:商品图片，title:商品标题，price:现价，org_orice:原价，buied:购买人数，comments:评论人数， collect:收藏人数，position:商家所在地...编写商品列表页面 ?
该网站存在的主要问题在于，它们只对用户购物车中的某件商品数量做了最大上限：10件，但却忘记对其商品数量下限做出限制，因此，任何人可以把购物车中的某件商品数量减少至负数，从而在购物车中添加负数的商品数量和支付金额...漏洞影响 由于目标电子商务网站存在业务逻辑错误，因此我可以篡改购物车中的某些商品数量至负数，则当支付商品时，不同正负数量的商品件数产生的不同正负价值的支付金额相抵，导致我能以非常低的价格，或甚至是免费来购买某些商品...那该商品支付金额就是： 支付金额: -10 * 599 ₹ = -5990 ₹ 注意，这件负数商品最后其实是用来相抵的，并不会出现在最终购买成功的单据中，请继续往下看。...要平衡上述购物车中的支付金额，我又从中添加了单价为399 ₹的7双鞋子，该商品支付金额为： 支付金额: 7*399 ₹ =2793 ₹ 现在，购物车中商品的支付金额还需要一些正数价格，所以，我又向其中添加了单价为...最后，我发现买到的商品为7双鞋子、8条牛仔裤和1件T恤衫。也就是说，这些商品本来的价格应该是：7399 ₹ +8399₹ +599₹ =6584 ₹，而我却用923₹就买到了！
二、分析思路和商业理解 这个案例中，根据顾客购买商品的情况，分析商品购买之间的关联，为超市布局和促销方案提供建议。...具体内容包括3个方面： • 分析商品之间的购买的连带情况：因为客户经常会同时选购不同商品，这些商品之间存在一定关联情况是怎么样的？...数据预览 从上图中可以看到，超市对顾客购买商品的记录信息是按照每个顾客购买的商品条目来记录数据的。为了进行关联分析，需要对这种数据结构进行调整。...把数据变为每行代表一个顾客的购买行为，在每一行中记录该顾客在各商品的购买情况，用T表示顾客购买了该商品，F表示顾客没有购买该商品，结果如下图所示： ?...3、快速推荐商品，这点比较多运用在电商网站中，当客户浏览或者购买某些商品后，通过关联模型，推测顾客还可能购买或者感兴趣的商品，主动向顾客推荐。
direction="vertical" :column="4" border v-for="item in order_list"> <el-button @click="postMessage...手机:"18100000000", 联系地址:"江苏省苏州市吴中区吴中大道 1188 号", 商品
tree) ---- 1 决策树（Dicision Tree）是机器学习有监督算法中分类算法的一种，有关机器学习中分类和预测算法的评估主要体现在： 准确率：预测的准确与否是本算法的核心问题，其在征信系统，商品购买预测等都有应用...3 官方文档： http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 2 构造决策树的基本算法：判定顾客对商品购买能力 ---- 2.1 算法结果图： ?...决策树的优点：直观，便于理解，小规模数据集有效 决策树的缺点：处理连续变量不好、类别较多时，错误增加的比较快、可规模性一般 3 基于python代码的决策树算法实现：预测顾客购买商品的能力 ----..., 32-bit or 64-bit系统 商品购买例子： ? 转化为csv文件如下： ? 3.3 运行效果如下： ?...如上算法就是将商品信息转化为机器学习决策树库文件可以识别的形式，即如下形式： ?
ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition（CVPR2019） 简 介 利用深度卷积神经网络（DCNNs）进行大规模人脸识别特征学习的一大挑战是设计合适的损失函数以提高识别能力...在本文中，我们提出了一个附加的角Margin损失（ArcFace）来获得高分辨的人脸识别特征。由于与超球面上的测地距离精确对应，所提出的弧面具有清晰的几何解释。...背 景 目前训练人脸识别的DCNN方案主要有两种： 训练一个多分类器，它可以将训练集合中的不同实体分开； 训练embeddings，例如triplet loss。...但是softmax的loss和triplet loss都存在一些缺点， 对于softmax来说： 线性转化矩阵和是线性相关的； 学习得到的特征对于闭集分类问题是可分离的，而对于开集人脸识别问题，学习到的特征是不可分辨的...ArcFace相较于Triplet-Loss有更好的margin； 小结 本文提出了一种Additive Angular Margin Loss ，该函数能有效地提高DCNNs学习的特征嵌入在人脸识别中的判别能力
购买分为两步，一是生成订单，然后二是支付。 购买三天试用，下单支付一气呵成，然后再次下单支付，循环十次不就是一个月么，所以继续下单。 ? ? 哦豁，有限制了，咋办？
基于Bert进行实体识别任务微调 所需要的pip包 pandas numpy sklearn pytorch transformers： https://github.com/...torch import cuda device = 'cuda' if cuda.is_available() else 'cpu' print(device) cuda 数据处理 比赛数据下载地址：商品标题实体识别
---- ©作者 | 康洪雨 单位 | 有赞科技 研究方向 | NLP/推荐算法 来自 | PaperWeekly 最近一段时间在做商品理解的工作，主要内容是从商品标题里识别出商品的一些属性标签，包括不限于品牌...▲ 商品理解示例，品牌：佳丰；口味：蒜香味 本文主要记录下做这个任务上遇到的问题，踩的坑，模型的效果等。...主要内容： 怎么构建命名实体识别（NER）任务的标注数据 BertCRF 训练单标签识别过程及踩坑 BertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑 CascadeBertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑...而且抽出的字一般都是标题前 1、2 个字，这与商品品牌一般都在标题前面有关。...多标签样本是指一个标题中包含多个标签，比如下面这个商品包含 5 个标签。
例如当用户查询商品信息时，需要同时显示该药品的信息、供应商的信息、当前库存等信息。 为此，刘工认为可以采用反规范化设计来改造药品关系的结构，以提高查询性能。...修改后的药品关系结构为： 药品(药品ID，药品名称，药品型号，药品价格，供应商ID，供应商名称，当前库存数量)； 请用200字以内的文字说明常见的反规范化设计方法，并说明用户查询商品信息应该采用哪种反规范化设计方法...【问题3】(7分) 该系统采用了Redis来实现某些特定功能(如当前热销药品排名等)，同时将药品关系数据放到内存以提高商品查询的性能，但必然会造成Redis和MySQL的数据实时同步问题。...（有不同步问题采用延迟双删解决） （延迟双删是在存入数据库之后，睡眠一段时间，再把redis数据删掉，保证后面redis数据和数据库的一致） 2）主动同步：主动在程序读取mysql的binlog日志，把日志里的数据写入到
2 基于EasyDL零售版的商品识别方案 将终端数据转化为数字资产 百度飞桨EasyDL零售版，针对快消零售业提供专业版服务，实现了低成本、高精度获取商品图像识别模型，完成智能化的店内陈列与费用核销。...通过 EasyDL 零售版，可以训练包含但不限于本品 SKU、竞品 SKU、POSM 助销物料、价签与价格等识别对象。...同时，还配套提供货架拼接、翻拍识别、空位识别、商品陈列层数识别、商品陈列场景识别等通用能力，从业务实际需求出发，有效获取网点真实商品分销和陈列数据，推动实时预警、及时跟进的市场策略落地，帮助快消品牌商顺利完成经营模式的数字化转型
一、题目 已知有 购买记录表t_order,包含自增id:id,用户ID:user_id，商品ID:goods_id,订单时间：order_time,商品类别：goods_type; 用户收藏记录表t_collect_log...,包含自增id，用户ID:user_id，商品ID：goods_id，收藏时间 collect_time 请用一句sql语句得出以下查询结果，得到所有用户的商品行为特征，其中用户行为分类为4种：是否已购买...、购买未收藏、收藏未购买、收藏且购买。...购买记录表t_order +-----+----------+-----------+-------------------+-------------+ | id | user_id | goods_id...： 根据 t_ord中的goods_id 是否为空判断是否购买，为空代表未购买，非空代表购买； 购买未收藏： t_ord中goods_id不为空，t_collect中goods_id为空； 收藏未购买：
利用深度卷积神经网络（DCNNs）进行大规模人脸识别特征学习的一大挑战是设计合适的损失函数以提高识别能力。...在本文中，我们提出了一个附加的角Margin损失（ArcFace）来获得高分辨的人脸识别特征。由于与超球面上的测地距离精确对应，所提出的弧面具有清晰的几何解释。...目前训练人脸识别的DCNN方案主要有两种： 训练一个多分类器，它可以将训练集合中的不同实体分开； 训练embeddings，例如triplet loss。...但是softmax的loss和triplet loss都存在一些缺点， 对于softmax来说： 线性转化矩阵和是线性相关的； 学习得到的特征对于闭集分类问题是可分离的，而对于开集人脸识别问题，学习到的特征是不可分辨的...本文提出了一种Additive Angular Margin Loss ，该函数能有效地提高DCNNs学习的特征嵌入在人脸识别中的判别能力。
人脸识别已经逐渐渗透我们的日常生活，机器能够认准人脸，想必大家都有所耳闻；而另一类计算机视觉的应用，是进行商品识别。...当前新兴的一些无人零售店，背后就需要机器对商品进行自动识别，拍图购物、AR互动营销等场景，也运用了商品识别技术。...今天，图酱就跟大家科普应用在无人店、新零售中的商品识别技术。...研究组，则要克服各种疑难杂症，比如容易产生褶皱的软包装、商品侧面和背面的识别、遮挡和反光环境下的识别等等。 ? 目前，在实际生产环境下，已经达到95%以上的识别准确率。...人脸都有眼睛、鼻子、嘴巴等固定的特征，而超市中琳琅满目的商品，则千奇百态。与人脸识别相比，商品识别有更高的工程复杂度。
比赛简介 主办方提供了商品名称和用户query数据供选手进行模型训练，希望选手能够设计出一套高效、精准的商品意图识别模型，以帮助提升电商搜索的效果，改善顾客的购买体验。...其中提供了两份数据，一个是goods_data.csv是商品名称数据，一个是query_data.csv是用户query数据，共39470条 前期我们做的尝试比较多，后面差不多烂尾了，庆幸b榜还在第一页...文本长度统计如下：商品名称数据中 文本字符长度最大为39，最小为6。我们在训练中选择了覆盖绝大部分数据长度的大小26，其余没有做过多尝试。
所以我们选择先讲解其概念，再使用代码具体演示 一 代理模式的概念 (一) 什么是代理模式 定义：给某个对象提供一个代理对象，用来控制对这个对象的访问 简单的举个例子就是：买火车、飞机票等，我们可以直接从车站售票窗口进行购买...，这就是用户直接在官方购买，但是我们很多地方的店铺或者一些路边的亭台中都可以进行火车票的代售，用户直接可以在代售点购票，这些地方就是代理对象 (二) 使用代理对象有什么好处呢？...动态：在程序运行时，运用反射机制动态创建而成 二 代码演示 我们下面演示的背景是来自一个火车票买票的案例，这个案例即，例如买一张800块的火车票，你可以直接在火车站（不考虑现在移动12306等购买，只是例子别较真
第四季度销量上涨原因 假设和双十一双十二活动有关。 ? 可以很明显看出2013年和2014年双十一及双十二当天的销量和销售额都激增。...女婴家庭的商品需求量明显大于男性家庭，我们细分到商品类别看一下。 ? 可以看到大类50014815下的50018831商品的销售记录中有71.05%都是由女婴家庭购买的。...每年受春节影响，第一季度的销量会出现全年低点；在双十一及双十二等活动促销下，第四季度销量会达到全年峰值。 用户复购率极低，需要从产品质量、价格及购买体验等方面进行考虑改善。...用户画像 幼儿期（1-3岁）的用户需求量最大，随着婴儿年龄增长，母婴商品需求量逐渐降低。 男女婴儿家庭比例接近，但是女婴家庭的购买量明显大于男婴家庭。 部分商品的女婴家庭购买比例明显大于男婴家庭。...可对该类商品进行进一步的女婴化改变，以促使更多的女婴家庭购买。
作者 | 康洪雨 单位 | 有赞科技 整理 | PaperWeekly 最近一段时间在做商品理解的工作，主要内容是从商品标题里识别出商品的一些属性标签，包括不限于品牌、颜色、领型、适用人群、尺码等等...▲ 商品理解示例，品牌：佳丰；口味：蒜香味 本文主要记录下做这个任务上遇到的问题，踩的坑，模型的效果等。...主要内容： 怎么构建命名实体识别（NER）任务的标注数据 BertCRF 训练单标签识别过程及踩坑 BertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑 CascadeBertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑...而且抽出的字一般都是标题前 1、2 个字，这与商品品牌一般都在标题前面有关。...多标签样本是指一个标题中包含多个标签，比如下面这个商品包含 5 个标签。
，几项指标中购买数涨幅最大，收藏数涨幅最小，这是由于双十二活动期间许多用户已经提前选择好商品，留到这一天购买所致。...而双十二当天为周五，促销结束后周末的用户活跃度最低，因此平日运营可以将活动集中在周末进行，而双十二期间集中精力做好促销让用户购买冲动充分释放，结束后可以暂缓一段时间。...由于双十二的许多活动集中在零点，因此在0点之前购买数处在很低的水平，而购物车的行为数剧增，用户此时在为0点的抢购做准备。...而0点之后购买数达到第一个高峰，双十二当天早上八点到10点之间迎来了第二个高峰，此时部分用户早起购买大量商品，而晚上八点到十点经历了第三个高峰，促销活动可以针对这几个高峰期进行重点投放。...而11月28日一天内只有两个高峰期，分别为11到13是和晚上10点左右，对应了许多上班族中午和晚上的休息时间，和双12期间相比，没有了凌晨的购物高峰，也符合大部分人的作息时间。
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