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...-14': 4, 'I-14': 5, 'B-5': 6, 'I-5': 7, 'B-7': 8, 'I-7': 9, 'B-11': 10, 'I-11': 11, 'B-13': 12...I-8': 15, 'O': 16, 'B-16': 17, 'I-16': 18, 'B-29': 19, 'I-29': 20, 'B-9': 21, 'I-9': 22, 'B-12...': 23, 'I-12': 24, 'B-18': 25, 'I-18': 26, 'B-1': 27, 'I-1': 28, 'B-3': 29, 'I-3': 30, 'B-22'
---- ©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。
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。
点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 今天是双12，错过双11的小伙伴们可不要连双12也错过了哦~~ 如果你不知道买哪些书，可以看看大家都在买哪些。...博文菌整理了本月中大家购买最多的10本书，希望可以给到你一些参考！ 双12福利 京东满100减50，部分图书满减叠券300减200 当当科技好书五折封顶 还等什么？速抢吧！
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。
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。
"商品识别"、"人脸识别"、"以图搜图"有什么难？这个在 GitHub 上狂圈 Star 3100+ 的项目就能轻松帮你实现！ 它就是全开源、轻量级的图像识别系统 PP-ShiTu。...当然不是，一个优秀的图像识别系统往往在处理实际场景问题过程中需要面临各种挑战： 1.商品类别数以万计：根本没法事先把所有类别都放入训练集； 2.不同商品相似度极高：比如同一种饮料的不同口味，就很可能拥有非常类似的包装...华东理工大学的高材生颜鑫，也是飞桨领航团的团长，带领团队基于 PP-ShiTu 开发的这套智能购物平台系统：通过图像即可精准识别顾客购买的商品，并返回完整的购物清单及应付价格，为智能货柜提供了非常好的视觉化解决方案...，同时对于商品识别中品类众多、外观相似和更新频繁的痛难点也提供了可参考的示范。...其实商品识别的能力远不仅如此，商超能够通过这项技术进行资产保护，降低运营成本；时尚行业能够通过这项技术，完成对秀场服装的大数据分析，把握时尚潮流；服装行业可以通过商品识别快速匹配产品材质和生产工艺等相关信息
商品系统的设计与构建，从某种程度上来讲，就是围绕SPU和SKU来进行的。但是只有这两个粗浅的概念，并不足以描述一个商品信息，今天，我们一起来聊一聊商品到底有哪些信息，进一步完善商品系统的设计。 ?...说到商品的基本信息，我们不妨回过头来看看商品的发布流程。从页面上去寻找需要持久化的信息，从而达到抽象商品信息的目的。 ?...我们先看商品的基础信息，从页面直观的可以看出，有商品类型、商品名称，以及商品类目属性构成。...需要注意的是商品类型这个属性，考虑到我们构建的是一个B2C的站点，同时还需要兼容多商家2C的设计，那么应该从商品的售卖方去区分商品是属于自营还是第三方。...在编辑商品的时候，一般会要求填写条形码，如果一个商品是有条形码如果存在的话，那么这个条形码会在很多地方用到，比如采购、仓库、出纳，也有利于建立一套标准的商品编码。
从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...在此基础上，淘宝及天猫还在不断吸收来自消费者的反馈，优化功能，比如在 2021 年开始支持购物车实时显示券后到手价、搜索已经购买过的订单……应用上大量的操作请求流转到技术后台，给数据库带来了不小的压力。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在数据库层面，往往一个商品 ID 对应数据库内的一行记录。消费者下单那一刻核销资产或者卡券，在关系数据库里被称为完成了一个事务。
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