第一种使用Redis LIST做队列(List的Lpop操作是原子性的) 思路：先在Redis中根据商品数量生成相应的库存队列，当用户抢购商品时先从队列中获取商品，然后再进行下单等相关逻辑处理 实践
商城系统中，抢购和秒杀是很常见的营销场景，在一定时间内有大量的用户访问商场下单，主要需要解决的问题有两个： 高并发对数据库产生的压力； 竞争状态下如何解决商品库存超卖； 高并发对数据库产生的压力 对于第一个问题...竞争状态下如何解决商品库存超卖 对于第二个问题，需要重点说明。...php db(); global $con; //step1 接收下单参数 $product_id = 1;// 商品ID $buy_num = 1;// 购买数量 //step2 查询商品信息...INSERT INTO `order_log` (content) values('$content')"; mysqli_query($con, $sql); } redis 乐观锁防止超卖...mysqli_query($con, $sql)) { echo "秒杀完成"; } } else { exit('抢购失败'); } 未经允许不得转载：肥猫博客 » PHP高并发情形下怎么防止商品库存超卖
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。
虽然商品视觉识别的想象空间很大，但前提是能识别足够多的SKU，而这在当前的技术条件下还很难做到。相比之下，智能货柜等相对封闭且SKU数量有限的场景，可能更适合这项技术的落地。...奇怪的是，虽然基于视觉的商品识别技术理论上有非常广泛的应用场景，比如拍照购、货架陈列分析、流行趋势预测等等，但这个领域的企业不管从哪个方向切入，最后似乎都落在了智能货柜这个点上。...于是他开始思考能否让图片直接链接到商品，用户拍摄照片或上传图片，就可自动识别图片中的鞋子、包、衣服等商品，并显示商品购买链接。...因此，海深科技希望能够成为智能零售终端的平台运营方，品牌方通过入驻或者竞价的方式参与商品供应。...“比如我们在浦东软件园铺了不少柜子，有些卖水果，有些卖烘焙乳制品，目前跑下来数据都不错。我们后续希望能通过这些经验，特别是一些数据方面的服务给运营商们提供指导，帮助他们获得更好的收益。”
原始方案（失败）：在每次下订单前我们判断促销商品的数量够不够，不够不允许下订单，更改库存量时加上一个条件，只更改商品库存大于0的商品的库存，当时我们使用ab进行压力测试，当并发超过500，访问量超过2000...时，还是会出现超卖现象。...id = 1"); } } 第1种方案：使用mysql的事务加排他锁来解决，首先我们选择数据库的存储引擎为innoDB，使用的是排他锁实现的，刚开始的时候我们测试了下共享锁，发现还是会出现超卖的现象...当用户抢到一件促销商品后先触发文件锁，防止其他用户进入，该用户抢到促销品后再解开文件锁，放其他用户进行操作。这样可以解决超卖的问题，但是会导致文件得I/O开销很大。...将要促销的商品数量以队列的方式存入redis中，每当用户抢到一件促销商品则从队列中删除一个数据，确保商品不会超卖。
如何防止商品被超卖？...在日常开发中有很多地方都有类似扣减库存的操作，比如电商系统中的商品库存，抽奖系统中的奖品库存等。 解决方案 1. 使用mysql数据库，使用一个字段来存储库存，每次扣减库存去更新这个字段。 2....= "stock", produces = MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE) public Object stock() { // 商品...getStock", produces = MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE) public Object getStock() { // 商品...addStock", produces = MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE) public Object addStock() { // 商品
原因在于：之前的抢购商品都不是什么稀缺性商品，而这次活动居然是飞天茅台，通过埋点数据分析，各项数据基本都是成倍增长，活动热烈程度可想而知！话不多说，直接上核心代码，机密部分做了伪代码处理。。。...，主要集中在三个地方： 没有其他系统风险容错处理由于用户服务吃紧，网关响应延迟，但没有任何应对方式，这是超卖的导火索。...这是超卖的直接原因。 非原子性的库存校验非原子性的库存校验导致在并发场景下，库存校验的结果不准确。这是超卖的根本原因。 通过以上分析，问题的根本原因在于库存校验严重依赖了分布式锁。...实际证明，这个优化是成功的，性能方面略微提升了一些，并在分布式锁失效的情况下，没有出现超卖的情况。然而，还有没有优化空间呢？有的！...总结 稀缺商品超卖绝对是重大事故。如果超卖数量多的话，甚至会给平台带来非常严重的经营影响和社会影响。
分析商品超卖的原因 上图 31 行：首先通过商品编号获取库中的商品信息，然后判断库存是否小于购买的数量，如果小于则表示库存不足，直接返回购买失败；如果有库存，则执行扣减库存操作。...解决商品超卖的道与术 接下来会对菜菜的店铺系统实现进行升级，从 V1 变成版本 V2，在此版本中会一起来学习预防商品超卖的道与术。 1....可重入锁方式解决商品超卖 当商品数据的版本 version 发生变更时，导致数据更新失败，可以多循环尝试几次扣减库存，提升一下购买成功率。...此时，商品超卖的问题解决，菜菜的店铺在一定程度上已经满足照片（骗）的售卖需求了。 4....例行回顾 本文主要是对菜菜的店铺中的超卖问题进行分析，并引入了悲观锁、乐观锁、可重入锁来解决商品超卖的问题，并谈及了 CAS 的概念，以及 CAS 带来的 ABA 问题的解决方案。
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
这里不谈秒杀设计，不谈使用队列等使请求串行化，就谈下怎么用锁来保证数据正确，就是已经到减库存那一步了，在这一步中如果保证不超卖。
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...| word_labels | len(data) 501 data.iloc[1].sentence '牛 皮 纸 袋 手 提 袋 定 制 l o g o 烘 焙 购 物 服 装 包 装 外 卖
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 当微软从斜刺里杀出来，直接跳进了智能移动硬件的行列，以Band手环切入的时候，又有很多人开始关注智能健康移动设备是不是也能撬动一个大市场？...虽然手环是一个小玩意，在智能家电里也是微乎其微的存在，几乎可以忽略不计。尤其是小米、百度等切入到智能手环市场，打出的价格更是让人看不懂，几乎没有利润可言。...据市场研究公司ABI Research的报告显示，在2014年第一季度，以智能手环为代表的健康追踪器的销量超过了235万台，是智能手表出货量的4倍。这只不过是一个季度的销量。...之所以健康手环能获得相当大的市场追逐，有两方面原因：一是智能手环类的健康追踪器的售价普遍要比智能手表低很多，这也让更多消费者愿意购买。...二是目前智能手表的功能更多的是作为手机的压缩版，用来提醒用户接受信息、电话等，而智能手环主打健康追踪，更加贴近用户的需求。
生活记录、动作捕获、安全监控…… 谷歌新上市了一款“智能摄像头”Google Clips，瞄准了父母们和宠物主们——利用脸部识别技术，只要你的家人或宠物出现在镜头里，谷歌就会自动抓取7秒最佳画面。...“智能”体现在哪里？谷歌称，为了使设备体验尽可能的友好，该摄像头集成了很多复杂的人工智能和机器学习技术。...Clips内置了英特尔旗下的Movidius Myriad 2 VPU视觉处理芯片，无需联网，在终端即可实现图像计算与脸部识别。...是的，不仅能识别人脸，人工智能还能识别猫、狗，甚至还有兔子?！ 作者用Clips拍摄的动图 谷歌对Clips的定义是，既可以固定在某处拍摄照片或视频，也可以直接拿在手中随时使用。...依靠人工智能，摄像头将识别熟悉的脸部并选择画面中的7秒最佳时刻进行拍摄记录，这些视频可以存储为静态图像或共享为Apple Live Photo，Google Motion Photo或者更直接的，存成GIF
---- ©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...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...NER任务标注数据方法 其实对 NER 任务来说，怎么获取标注数据是比较重要、比较耗时费力的工作。...BertCRF单标签NER模型 这部分主要记录 BertCRF 在做单一标签（品牌）识别任务时踩的一些坑。 先把踩的坑列一下： 怎么轻量化构建 NER 标注数据集。...验证模型效果时，先定义怎么算正确：假设一个标题包含 3 个标签，预测时要把这 3 个标签都识别出来，并且标签值也要对的上，才算正确；怎么算错误：识别的标签个数少于真实的标签个数，识别的标签值和真实的对不上都算错误
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
智能核心是对认知能力的升级革命，从感知、认知到决策执行，目前基础理论层、技术层的发展已经达到认知层面的建模与分析，应用层则体现为利用智能技术解决各种多模态目标识别的速度和精度，本文整理了目前市场上智能识别领域的典型应用进展及部分厂商...车牌识别：车牌识别技术相信大家都不会觉得陌生，智能交通，小区停车场等，都有很好的应用.为满足市场和用户需求。...相信未来虹膜识别技术在中国市场的空间已经被打开，未来有望在更多智能终端和日常领域得到应用。 ?...OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）智能识别技术：通过对图片中的文字进行提取识别，转换成可检索的数据。...统计数据显示，2015年，全球智能终端指纹识别芯片的出货量达到4.78亿颗，市场销售额达到21.1亿美元。
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。
作者：涛哥谈篮球 来源：toutiao.com/i6836611989607809548 问题描述 在众多抢购活动中，在有限的商品数量的限制下如何保证抢购到商品的用户数不能大于商品数量，也就是不能出现超卖的问题...本文主要介绍基于redis 实现商品秒杀功能。先来跟大家讲下大概思路。 总体思路就是要减少对数据库的访问，尽可能将数据缓存到Redis缓存中，从缓存中获取数据。...下面直接上代码系统初始化的时候将秒杀商品库存放入redis缓存 ? 第二创建消息队列（这里为了方便，我直接使用redis队列来进行模拟操作） ? 第三 配置RedisTemplate序列化 ?...下面创建一个接口，在这个接口中创建10000个线程来模拟用户商品抢购场景 ? ?...初始化商品库存100，在测试一万并发量后，最终发现不会不会出现超卖问题。因为这里一万个并发，每个并发抢购10件商品。经过redis减库存之后，最后只会有10个线程去更新数据库。
，从而减少人工成本的支出，让机器代替人力操作，比如现在比较火热的智能识别图像识别技术，那么智能识别图像识别采用了什么原理？...智能识别图像识别有哪些应用？ 智能识别图像识别采用了什么原理？...人工智能技术是涵盖了非常多样的领域的，其中图像识别技术就是现在发展比较火爆的重要领域，对于各种图像都可以通过人工智能进行识别，从而达到各种目的，很多人会问智能识别图像识别采用了什么原理？...智能识别图像识别这项技术虽然并没有完全成熟，但是基础的技术已经能够应用到很多方面的，那么智能识别图像识别有哪些应用？...关于智能识别图像识别的文章内容今天就介绍到这里，相信大家对于智能识别图像识别这项技术已经有所了解了，相信在未来的某一天人工智能的各种技术都会成熟的。
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。...人工智能商业公司ImageDT，则利用商品图像识别技术提供2B商业服务，包括基于互联网图片大数据的商业分析，以及基于门店货架识别的渠道数据洞察，帮助消费品企业提升业绩。...除此之外，ImageDT还通过自主研发智能灯箱和智能采集车，模拟各种不同的场景对商品进行360°拍摄从而建立庞大的训练数据库，以此来获取最丰富的训练数据。 ?...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。...ImageDT正在做的，就是实现这个庞大的AI工程，让机器能够自动地、准确地识别每一件商品。零售智能货架演示 ?
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