本文链接：https://blog.csdn.net/luo4105/article/details/76542977 第二章商品促销——策略模式 需求：商品价格计算，并增加折扣条件 工厂模式UML图...class SaleStrategy { public abstract double getSaleMoney(double money); } PercentSaleStrategy(折扣促销...public double getSaleMoney(double money) { return money * pecent; } } FullSendSaleStrategy(满减促销
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。...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。
任何促销的活动最好有一个基类，作用类似商品基类。 3. 对于商品而言，任何促销活动是商品的行为变化点，影响到的是最终的商品价格，所以获取价格这个行为要做特殊的处理。 4....不同种类的促销活动应该能自行扩展，不会影响别的类型促销活动。 5. 不同种类的促销活动能叠加使用(其实这里涉及到每个活动计算的标准是商品原价还是促销之后价格的问题)。...◆◆ 进化到多个商品同时促销 ◆◆ 以上代码已经可以比较优雅的能进行单品的促销活动了，但是现实往往很骨感，真实的电商场景中多以多个商品结算为主，那用同样的思路怎么实现呢？...由于这次需要实现的是多商品促销结算，所以需要一个自定义的商品列表来作为要进行结算的对象。...把多商品促销活动的基类抽象出来，供不同的促销活动继承使用,这里需要继承ActivityListProduct，为什么呢？
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
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
---- ©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
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。
高识别准确率 腾讯云智能结构化OCR技术在准确率方面表现出色，经过大量的测试和实际应用，其识别准确率可以达到95%以上。...通过腾讯云智能结构化OCR技术的精确识别和准确录入，商品信息的准确率从之前人工操作的80%左右提升到了98%以上。 这一准确率的提升对促销活动的精准开展有着至关重要的作用。...因为系统能够准确识别出每个商品的相关信息，所以在进行促销活动策划时，可以针对不同商品的销售数据和库存情况进行精准分析。...例如，如果库存中某一商品的剩余量较少，并且近期销售趋势良好，那么就可以针对该商品制定更大的促销力度或者更频繁的促销活动。...同时，促销的价格和数量的设置也可以根据商品的原始价格和库存成本等信息进行精确计算，避免因数据错误而导致促销活动失败或者企业利润受损的情况发生。
目前，国外超市商品管理系统主要采用先进的信息技术，如条形码、RFID、云计算、大数据分析等，以实现商品的快速识别、库存管理、价格调整、促销活动等功能。...在商品识别方面，条形码和RFID技术的应用已经相当成熟，它们能够实现商品信息的快速读取和记录，从而提高库存管理的准确性。...此外，一些超市还采用了图像识别技术，通过拍摄商品照片来识别商品信息，进一步提高了商品管理的自动化程度。...系统可以根据市场需求、竞争对手价格、季节性因素等，自动调整商品价格，以提高销售额和利润。同时，系统还可以根据促销活动的需求，快速调整商品价格和促销信息，提高促销效果。...未来，随着人工智能、物联网等新兴技术的发展，超市商品管理系统将更加智能化、个性化，为超市和顾客创造更大的价值。
，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 ?
今天给大家分享一个超实用的优化功能——商品智能补货计划，在学习商品智能补货计划之前，我们先了解一下什么是智能补货。...智能补货：现代的企业在仓库补货的时候，为了摆脱无所依据的盲目的采购货物方式，往往依靠智能化的库房管理软件所自动生成的补货单作为补货的依据，这种依靠软件自动生成补货单，而不再人工制作补货单的补货方式就叫作智能补货...智能补货价值： 1、节省人力资源：智能补货方式的采用，在很大程度上，不再需要人力去进行货物的统计，也不必再进行货物采购数据的分析，这就为企业节省了人力资源 2、提高仓库补货效率：通过软件就可以打印出非常合理的补货单...，智能补货，一步到位 3、减小企业风险：不合理的进货或者是补货带来了很大的库存风险和销售风险，通过软件系统数据，以数据为支撑，根据实际销售和库存，实现改补货时补货，改补多少补多少，从而实现合理管控库存，...降低库存风险 软件具体应用：商品智能补货计划 第一步：首先设置补货条件，包括：补货仓库、商品、销售日期（确定统计平均销量的日期范围）、计划销售天数 第二步： 第三步：点击生成目标单据单据后，弹出分单条件选择框
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。
4.图像识别与商品搜索：提升购物体验 电商平台的商品种类繁多，用户在寻找特定商品时，往往通过文字搜索或分类筛选来进行。在这一过程中，AI的图像识别技术发挥了重要作用。 ...我曾遇到过很多客户，他们可能会对某个商品感兴趣，但难以用语言准确描述出来。通过AI图像识别技术，用户只需上传一张图片，系统便能识别出图片中的商品并提供相似或同款商品，极大提升了购物体验。 ...不仅如此，图像识别还可以应用于商品的自动标记、质量检测等环节。AI能够通过图像识别技术，自动判断商品图片是否符合平台要求，甚至可以通过分析图像中的细节判断商品的质量。...通过对市场供需情况的分析，AI还能够预测某一商品在不同时间段的价格波动趋势，帮助我们设定更合适的促销策略。 ...通过智能推荐、客服系统、库存管理、图像识别、动态定价等技术应用，AI正全面提升电商平台的运营效率和用户体验。作为一名电商从业者，我深刻感受到AI带来的巨大变化。
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。...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。...再也不用担心促销季、购物节跟不上脚步了！...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
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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