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。
与此前的模型相比，ChatGPT亮点主要包括：全面免费开发，用户只需输入文字，就可免费调用完成各种事情（如数学计算、debug、写信、生活问题解答等） 我们以前也接触过聊天机器人，比如我这个公众号就具备自动聊天的功能...可惜目前这东西只在某些地区开放，注册也困难，国内怎么快速且免费体验到呢？ 步骤很简单，只需要在vscode上安装一个叫 ChatGPT 中文版的插件就行了。
CODING Pages 网站托管服务部署 除了 Serverless 控制台外，目前 CODING Pages 网站托管服务也已经支持 WordPress 一键部署，如果您已有 CODING 账号，欢迎体验...One More Thing ---- 立即体验腾讯云 Serverless Demo，获取 Serverless 新用户礼包，请在 PC 端访问： serverless.cloud.tencent.com
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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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
百度 AI 实战营收官战(成都站)，宣告百度 OCR 免费策略再次升级。...百度通用文字识别服务的免费使用次数提升100倍，从每天500次提升至每天50000次；通用文字识别高精度版的免费使用次数提升10倍，从每天50次提升至每天500次。...目前业界通常按照接口调用次数收费，单个接口单次调用费从几分钱到几毛钱不等，百度永久免费开放通用文字识别及其他文字识别技术，实实在在为企业节约一笔不菲的支出。...； 将各类进口商品说明书中的单词一个个输入到翻译软件中查看翻译结果，费时费力； 对于完全没有接触过的语言，对照着图片不知道如何在翻译软件中输入需要翻译的单词。...面对平台众多的商品图片，折800还希望用一款准确、高效的 OCR 产品帮助提取图像中的文字内容，从而进行审核。 一方面，折800需要针对商户和用户上传的图片中的文字，进行识别和反作弊处理。
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---- ©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。...用自己平台的商品标题去请求一些开放 NER 的 api，比如阿里云、腾讯云、百度 ai 等，有些平台的 api 是免费的，有些 api 每天可以调用一定次数，可以白嫖，对于电商领域，阿里云的 NER 效果比其他家好一些...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。
销售分析：通过分析做决策
使用见下一节 PicGo设置 PicGo上传测试 PicGo相册 PigGO配置腾讯云COS jsdelivr介绍 A free CDN for open source projects--用于开源项目的免费...文件-偏好设置-图像-上传服务器选择PicGo，选择PicGo可执行文件路径 本文有参考： 免费CDN：jsDelivr+Github 使用方法 【免费稳定图床最佳实践：PicGo+GitHub+jsDeliver
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
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。
最近总是有人说我的博客访问很慢,但是我自己测试的时候就是很快啊,缓存也清理了,重新加载也不慢,这个问题弄得有点尴尬了,那就听你们的,弄个CDN加速一下吧,今天选的是CloudFlare这款免费的CDN.
客户体验和电商物流无缝衔接的解决方案 品牌方选择的物流快递解决方案直接影响客户购物体验。合适的电商物流解决方案使客户购物体验从头到尾都是无缝衔接的。...品牌方可以在内部订单管理和前端店铺页面中提供了多种物流策略选项，包括加急、免费、统一费率、指定物流公司等等。选项的关键是了解客户的期望并满足他们。...虽然一些消费者愿意为更快的运输支付更多费用，但其他消费者可能希望免费送货服务。无缝且无摩擦的客户体验优先考虑消费者选择以他们想要的方式发货。 提供多种运输和交付选项是个性化购买体验的关键部分。...客户体验的未来 品牌方提供的客户体验比以往任何时候都重要。福布斯报告也强调过，客户体验的未来是个性化、差异化和以客户为中心的商业实践与自动化相结合。...这篇文章——决定电商品牌成败的10个电商发展趋势，能给你带来更多有用的信息。
APM 体验 Demo 全新上线，您无需接入，即可流畅体验 APM 全功能。...[点击查看大图] 体验地址： https://console.cloud.tencent.com/apm/monitor/team?flag=apm-enter-demo。 2. ...为了方便用户在 CDN 控制台直接进行 JS、CSS、图片等资源的性能查看， RUM 和 CDN 产品进行深度合作，并且为每个接入的应用提供每天50万的免费上报额度，助力中小企业提升网站和小程序的用户体验...RUM-Web 体验 Demo 全新上线，您无需接入，即可流畅体验 Web 前端性能监控全功能。...融合后的体验有如下变化： 基础指标免费 支持细粒度调整基础指标的采集 支持跨地域/跨 VPC 关联容器集群 支持集成弹性容器集群（EKS）和边缘容器集群（TKE Edge） 告警能力提升 采集端自动扩缩容
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。...图片在标注前通常会先经过弱模型的处理，让机器先解决 50%的问题；系统有支持批量标注的小图模式，让标注员可以一目十行，成倍提高标注的速度；产品经理反复打磨每一个功能，做A/B测试，从每处细节提高标注的体验和效率...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。
本文分享的Writeup是某流行电子商务购物网站的一个参数篡改漏洞（Parameter Tampering），作者利用该漏洞可以更改购物车中商品数量为负数，通过最终的正负支付金额平衡，实现以最低价格甚至是免费方式购物...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。...当然，你也可以对商品数量进行一些其它价格构造，实现低价或免费购物。漏洞上报后，目标网站方非常重视，及时进行了修复并给予了我大笔奖励。
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。...用自己平台的商品标题去请求一些开放 NER 的 api，比如阿里云、腾讯云、百度 ai 等，有些平台的 api 是免费的，有些 api 每天可以调用一定次数，可以白嫖，对于电商领域，阿里云的 NER 效果比其他家好一些...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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