商品智能识别特价活动_商品智能识别特价_商品识别特价活动 - 腾讯云开发者社区

在疯狂的消费者面前,某些热点商品带来的疯狂是开发人员都不敢想象的,所以redis都可能TM扛不住,只有使用最牛逼的本地缓存可以抗衡(ps：也不一定，有些第三方服务做的好的除外，我这边不太能完全相信第三方...这里对于目前手里的资源，做了一些妥协向下的适配组内资源有限，不像京东主页的秒杀团队，动辄能有几万核资源的调度，那么我就要做一些妥协了... 1.目前为了实现本地缓存最高命中率,以及节约服务器内存资源,只有活动信息以及时段信息等上线就不会变化的...,而且要是高频查询的(像活动是不是活动商品,活动有效期啊,活动开团时段啊等等),这些咱们进行本地化缓存 2.另外固定热key条数限制为1000条 3.淘汰算法为LRU淘汰,因为我这边周期购活动,周期性时间规律比较强...,用LFU最近最少使用极有可能淘汰掉只是暂时没开团的活动,导致本地缓存命中率低顺带着提一嘴,我们这里用的京东云提供给我们的热点发现服务,我也就是LUR算法,对一定时间内的数据做统计二热key的简略流程图

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商品标题实体识别

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。

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腾讯WeTest平台2021年焕新钜惠，携618特价活动来袭！

在腾讯WeTest新平台能效升级、焕新上线之际，筹备已久的618活动也正式拉开序幕！活动时间：2021年6月18日-9月30日全线产品升级，三重活动福利助力企业测试能效提升！...此次“焕新钜惠”活动都有哪些亮点呢？...在AI智能的加持下，新平台提供的标准兼容测试服务，支持智能探索、智能处理登录、授权等复杂场景，场景覆盖度相较原服务提升了30%。...当然，除了新平台和核心服务以外，还有一个点是我们比较关心的，活动有哪些福利？亮点四：618大促，新品搭配购买更实惠看到这里，相信有不少用户已经跃跃欲试了…那么问题来了，怎么搭配购买更优惠？...这就呈上完整的活动攻略！（活动部分-移动端长图）本次活动方式：登陆腾讯WeTest官网 http://wetest.qq.com

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为什么商品视觉识别公司最后都去做了智能货柜？

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。...在做了货架陈列分析等尝试之后，戴剑彬意识到，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。...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。

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【最新攻略】腾讯云双十一最强攻略密码

腾讯云的双十一活动就是给你提供云计算服务的一次大优惠，价格打折或者送一些额外的福利。就像淘宝、拼多多双十一打折一样，腾讯云也会在这时候推出很多云服务的折扣或者特价。...这次活动不仅可以免费体验产品，还对计算、存储、数据库、网络、CDN与云通信、视频服务、安全、大数据、人工智能与机器学习、开发与运维、企业服务等多方面的产品销售实施了大幅度优惠降价，就问，这一波羊毛，你不心动嘛...，但同一个团内不支持两个相同账号参加 2人即可拼团成功，如团内人数已满，您可自行开团或者参与其他团活动时间内如未邀人参团，则开团失败双11大促活动页面的指定商品，下单成功后才能开团/参团，单个商品或者多个商品合并下单均支持...，加购商品不包含在内双11大促活动页面包括如下：1、主会场；2、分会场；3、会员专场商品具体如下： 1、包年时长产品：a) 新购订单：订单时长需12个月及以上； b) 续费订单：订单时长需3个月及以上...如果你需要存储大数据或者使用数据库，腾讯云也会给你优惠，比如给你一个特价的数据库服务。

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同款商品识别的克星--ArcFace！

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

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实体识别(4) -基于Bert进行商品标题实体识别

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

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NER | 商品标题属性识别探索与实践

---- ©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。

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智能识别方面主要进展 | 语音识别、OCR识别、图像识别、生物识别…… | 智能改变生活

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。

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智慧零售商品识别系统方案解析，15分钟上手商品识别AI模型

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

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【深度学习】同款商品识别的克星--ArcFace！

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。

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人脸检测识别助力各种活动活动安全举办（附源代码）

它在以人为中心的重识别，人工分析中有广泛的应用。尽管近十年取得了巨大的进展，但人脸检测仍然具有挑战性，尤其是在恶劣光照条件下的图像。...例如，增强有噪声图像的平滑操作可能会破坏对检测至关重要的特征可识别性。这表明增强和检测组件之间的紧密集成，并指出了端到端“增强检测”解决方案。...计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架，我们这次改革不同点就是，我们要着重”研究“。...Sparse R-CNN：稀疏框架，端到端的目标检测（附源码）利用TRansformer进行端到端的目标检测及跟踪（附源代码）细粒度特征提取和定位用于目标检测（附论文下载）特别小的目标检测识别

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加拿大快餐业者基于NVIDIA Jetson平台提供智能语音订餐服务

劳动力短缺加重了快餐业者的压力，但一些餐馆正在尝试新的员工来带回得来速的美好时光——人工智能。...多伦多初创公司HuEx正在与一个用于得来速的对话式人工智能助手进行试点测试，以帮助支持加拿大几家连锁店的餐厅订餐服务。根据美国劳工统计局的数据，长期人手不足的食品服务工作的员工离职率最高。...他注意到到团队成员和客人在得来速互动中挣扎，“NVIDIA Jetson 可以轻松处理 AiDA 的语音识别技术进行实时交互，这有助于简化订购流程，”他说。...随着新菜单项、特价商品和促销活动的推出，数据库会不断更新以回答有关它们的问题。 “团队总是知道的，”赛斯说。“你点咖啡的那一刻，人工智能就会接单，同时，还有一个团队成员来完成它。”...了解NVIDIA RIVA 【2分钟学习】如何快速开始使用 NVIDIA Riva 开发语音识别技能 GTC报名开始啦！

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基于LSTM-CNN的人体活动识别

人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时，人们佩戴的传感器（智能手表、手环、专用设备等）就会产生信号。...人类活动识别有各种各样的应用，从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和移动传感器。...在本文中，我们使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...在本文中，我将使用LSTM (Long - term Memory)和CNN (Convolutional Neural Network)来识别下面的人类活动：下楼上楼跑步坐着站立步行概述...机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务，而我们这里需要做的是端到端的学习，简化了启发式手动提取特征的操作。

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基于LSTM-CNN的人体活动识别

来源：DeepHub IMBA本文约3400字，建议阅读10+分钟本文带你使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时，人们佩戴的传感器（智能手表、手环、专用设备等）就会产生信号。...人类活动识别有各种各样的应用，从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和移动传感器。...在本文中，我们使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务，而我们这里需要做的是端到端的学习，简化了启发式手动提取特征的操作。

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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？

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双11电商瞄准下沉消费，大战升级背后现隐忧

而主打高性价比的特价商品，对价格敏感度高的下沉市场人群的吸引力可想而知。据官方数据显示，2017年全国有80%的人口每个月的可支配收入不足3000元，加上基础设施相对滞后，人们的消费选择就相对较少。...作为全网首个以 C2M 商品作为核心供给的购物 APP，淘宝特价版是借助阿里的综合数据分析能力和产业带优势，以“犀牛”制造赋能，并与启动“淘工厂”之后的1688进行深度联动，推动产业带联动发展。...而苏宁拼购通过布局“拼工厂”，打造“新质造计划”来开启C2M招商活动。利用全场景、全渠道、全品类融合发展的场景零售模式，为入驻企业提供推广、物流等多方位产业链扶持政策。...拼多多不仅优惠活动多、折扣力度大，还通过补贴政策和促销活动，获得了商家和用户的信赖。淘宝特价版和京喜以及苏宁拼购虽也有不少优惠政策，但是同拼多多比较，仍然没有太多的优势。...首先，是商品质量问题。大量商家涌入电商平台会造成商品良莠不齐的局面，而网上购物又无法让消费者直观感受商品的品质。虽然有层层标准检验，但难免有疏漏之处而存在质量隐患。其次，是商品售后服务问题。

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快消品图像识别丨无人店背后的商品识别技术

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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智能识别文字是如何实现的？智能识别文字识别率高吗？

现在社会中人们书写文字的机会几乎是很少的，不过平时依然需要接触到各种文字，还经常会用到智能识别文字这项技术，从图片或者其他地方寻找需要的文字，那么智能识别文字是如何实现的？智能识别文字识别率高吗？...智能识别文字是如何实现的？...智能识别文字属于人工智能中非常重要的领域之一，和图片识别的地位差不多，不过相对图片识别技术来说智能识别文字技术要成熟的多，毕竟文字的形体以及特征是更加明显的，那么智能识别文字是如何实现的？...智能识别文字在平时生活中大家也都接触过，很多人会问智能识别文字识别率高吗？文字识别率和识别的软件以及应用的技术有很大关系，现在技术最为先进的智能识别文字软件识别率能高达99.8%以上。...以上就是关于智能识别文字的文章内容，相信大家对于智能识别文字有一定的了解了，智能识别文字技术在现在很多行业中应用都是比较广泛的，由此也能看出智能识别文字技术的前景是非常好的。

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芒果TV商品意图识别top3思路分享

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。

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商品，活动热key问题监听

商品标题实体识别

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智能识别文字是如何实现的？智能识别文字识别率高吗？

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