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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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vue系列教程之微商城项目|商品购买

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 ?

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通过购物车参数篡改实现低价免费购买商品

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!

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数据分析:精准提高商品购买数量和单价

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。

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十一狂欢的背后,人工智能在行动

从衣食住行到吃喝玩乐,电商平台所提供的服务覆盖面越来越广,服务体验也在不断提升, 而今天的热搜也几乎全部围绕着“11”——“双十一1分36秒破100亿”“双十一付尾款时的我”“高中生用函数模型做11...攻略”…… 用数据说话 今年是阿里巴巴第十一届双十一,也是马云退休后的第一届双十一。...阿里旗下的菜鸟智能物流骨干网,通过人工智能、物联网等技术,让11包裹签收大踏步提速。 消费者可以在淘宝手机端查看从天猫国际购买的进口商品的实时物流信息。...这个全球跟踪系统由天猫国际、阿里云和菜鸟共同开发,借助物联网(IoT)和区块链技术,通过双重身份验证和双向加密来验证消费者购买的产品,同时通过位置服务和 GPS 实时跟踪商品位置。...以2018年为例,截至2018年11月11日8时,天猫11开场仅8个小时,就有263个城市(含港澳台)已经签收当天购买的包裹。

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决策树案例:基于python的商品购买能力预测系统

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: ?

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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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11腾讯云大使推广赚钱攻略💰

前往主会场点击【立即参与】开团活动获取key推广链接图片2、主会场部分商品非返佣范围内,客户如果买了不返佣的产品,我岂不是白推广了?...可选择推广返佣产品合辑活动页,该活动页商品均在返佣范围内且与双十一同价。获取【返佣合辑活动页】key推广链接的方式:获取主会场key链接后,自行替换key链接中的双十一活动链接为返佣合辑页链接。...建议推广双十一活动【购买即赠】或云产品特惠活动【买赠专区】产品,该区产品最低价为 ¥58;满足所有返佣额外激励活动中订单金额的激励门槛。图片图片二、双十一推广常见问题Q&A1、推广哪些服务器返佣?...1)轻量应用服务器:不受折扣限制,推广任一款轻量都可参与基础返佣;2)云服务器CVM:大于或等于5折CVM可返佣(订单若使用抵扣代金券,按照扣减代金券后实际支付的现金金额计算折扣)双十一活动【购买即赠】...2、【开团赢iPhone 14 Pro】可与常规返佣和额外奖励叠加11月邀请个人客户购买11主会场活动商品,且单客户累计订单金额≥¥200,可以获得超值续费升级券,开团前20还有大额京东卡和 iPhone

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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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11的第14年:进化与回归

11各大平台的消费GMV(商品交易总额)数据,一度也被视为反映中国居民消费信心的晴雨表。不过,令外界始料未及的是,今年各大平台不约而同地隐藏了GMV。...消费者还需要12吗双十一京东、淘宝未公布GMV,但并不影响12的备战热情。11刚刚结束,淘宝就开始紧锣密鼓地筹备12购物节商家招募工作。...对于是否需要类似12等其他购物节,她表示其实满足生活需求就可以,因为已经不再计划囤货了。三口之家的女主人刘靓(化名),平时按需购物,不会特意在11、12这样的购物节来集中购买。...双十一的时间跨度正好处于国庆节过后与圣诞节之间的黄金时段,而双十二的时段则显得较为尴尬,由于双十一购买的产品还未耗尽,双十二就更显得狗尾续貂。...写在最后:历经14年的发展,中国的11在世界范围内也已经与美国黑色星期五有齐名之势。美国的黑五起源于1924年,至今有98年的历史,黑五最大的特点是商品价格相当优惠,折扣简单直接。

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小红书大数据面试SQL-用户商品购买收藏行为特征加工

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

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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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GPUImage详细解析(十一)美颜+人脸识别

前言 一个群友用琨君的美颜录制和讯飞离线人脸识别SDK做了一个demo,功能是录制视频,要求有美颜,并且能识别人脸并放置贴图。...但是遇到一个问题: 录制过程能过进行人脸识别,也有美颜效果; 但是录制的视频,有美颜效果,但没有贴图; 在帮忙查找bug的过程中,发现代码写得略复杂,不便于学习。...人脸识别相关 IFlyFaceDetector IFlyFaceDetector是讯飞提供的本地人脸检测类,可以人脸检测、视频流检测功能。...通过检查人脸识别的输出结果,确定人脸识别的输出是正常; 检查canvasView的更新,发现问题: canvasView没有更新。 解决方案是把canvasView添加到视图层。...因为是每帧识别,所以CPU的消耗较高。 如果是实际应用,可以考虑3~5帧左右做一次人脸识别。 还有另外一个简单的思路:把输入从摄像头变成视频,对视频进行逐帧人脸识别并吧贴图合并到视频中。

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阿里双十一购物节背后的技术问题

一年一度的双十一购物狂欢节又要来临了,你准备好剁手了吗?我每年都要购买好几百,有时候甚至是一千多的东西。...那么,双十一那天会发生什么事情呢?2017年十一天猫成交额1682亿,那么1682背后包含多少海量的数据,高并发查询,PV,UV等。...还有一个重大的技术挑战就是双十一的零点秒杀活动,这也是双十一最核心的业务。几乎所有的等待双十一购物的同胞们,在秒杀活动开始的一瞬间,点下购买按钮抢购商品。...对所有商品页面做静态化处理,重新设计秒杀商品页面,不使用原来的商品页面。用户访问商品时,不必访问数据库,直接访问静态化页面。...向运营商单独购买秒杀系统的带宽,减轻服务器压力,将所有秒杀商品页面缓存在CND中,同时向CDN服务器购买增加的带宽。 诸如此类的还有很多技术难关需要攻克,小编所知也非常有限。

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