提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...初入团队，寻找自己的立足点，需要一个好的工作想法。每年末，抓耳挠腮做规划，想要憋出一个好的工作想法。很多同学，包括我自己，陆陆续续零零散散想到很多点，然后自己不断否掉。...意识到组织是一个复杂网络，个人层面的连接的多少，决定了存在感、不可替代性的程度，团队层面同理。就像互联网+的本质就是连接，连接人、连接信息流、连接商品、连接产业，连接万物，万物互联。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
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。...标签中“B”代表一个实体的开始，“I”代表一个实体的中间或者结尾。“-”后的数字代号表示该字符的实体类型。 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。
它是用于完善工艺方案和模具繁杂型面的设计，专门针对汽车和金属成形中的板料成形而开发和优化的。全球大概有九成的汽车制造商用它来进行产品开发、完善工艺。...它将全球各地的方法经验吸收融合，来确保有最新的技术支持。...据网上统计，在薄板冲压成型仿真方面，当前autoform软件市场在全球的占比是排第一的有90％以上的汽车制造商在使用autoform，全球前20家的汽车制造商全都在使用在国内，autoform软件也是有非常多的行业用户...（2）适合设计复杂的深拉延和拉伸成形模、工艺和模面的验证，优化成形参数，最大化减少材料与润滑剂损耗，新板料的评估和改进（4）快速实现求解、简单好用的界面和快速上手、对复杂的工程也有稳当的结果。...我们没必要使用大量硬件和专门的模拟分析师傅，直接能用autoform软件完成模拟。它高质量的结果可以减少产品的开发验证时间，降低开发成本，提高产品质量，给公司带来非常大的竞争优势和市场机遇。
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...最近，一个流行的研究路线是将margins纳入已建立的损失函数，以最大限度地提高人脸类别可分性。 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。...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在所有三个测试集上都达到了最高的验证精度; 组合margin框架比单独的SphereFace和CosFace有更好的效果，但都不如ArcFace效果好； Triplet Loss优于标准Softmax
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...这个函数每次次对每个单词进行一个分词，这样方便为每个subword保留正确的标签。 当然，它的处理时间有点慢，但它会帮助我们的模型达到更高的精度。...tokenize_and_preserve_labels(sentence, word_labels, self.tokenizer) # 步骤 2: 添加特殊token并添加对应的标签...tokenizer, MAX_LEN) FULL Dataset: (501, 2) TRAIN Dataset: (401, 2) TEST Dataset: (100, 2) 下面为第一个样本的分词
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。...要让机器能够准确识别成千上万的快消商品SKU，是一项极其庞大而复杂的AI工程。 数据采集 2 让机器获得学习的原始素材 首先，我们需要梳理出所有的目标商品清单，并设法获得每一件商品的图片数据。...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。
那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...深度学习之所以拥有如此显赫的影响力，就在于它对于人工智能自然语言处理、语音识别、计算机视觉等各重要方向都产生了革命性的影响，彻底改变了对无结构信号（语音、图像、文本）的语义表示的技术路线。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...“ 我当时的回答如下： 我感觉，产业界开始集团化搞的问题，说明其中主要的开放性难题已经被解决得差不多了，如语言识别、人脸识别等，在过去20年里面都陆续被广泛商业应用。
---- ©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。...，好抓一点，但挂标签这一步的准确度会影响后面模型的效果。...标签值，后面再用规则的方法挂到商品标题上。...，也没找到好的优化办法，CRF 这货在多标签时太慢了，又占显存。
在行业不确定性加剧和黑天鹅事件频发的大环境下，很多商家也开始思考，在脱离了传统电商平台后，自己的商品下一步该走向哪里。...根据 Marketing Science 进行的 2021 年全球零售业购买路径研究显示，用户在 TikTok 上发现商品并产生购物意愿的几率是在其他平台上的 1.5 倍，TikTok 用户在平台上发现商品后立即下单的比例为...37%，TikTok 用户将发现的平台好物推荐给亲友的比例为 38%，用户投入的购物预算会比在其他平台高 14%。...商家一边可以继续通过优质的直播、短视频内容触达用户，从用户反馈中确定优质商品，另一边则可以通过价格、商品信息、频道活动等全新的货架能力来提升商家的规模和可持续性，帮助增加用户的购物粘性。...此次的商城主页设置了商品搜索栏、秒杀区、新人专区、商品分类推荐专区等，并提供了商品卡、短视频卡、直播卡的玩法，在帮助用户精准匹配的同时也能帮助商家更快促进首单成交。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...目录： 一、起因 二、识别方法——看域名 三、如何举报 一、起因 事情的起因是这样的，今天收到个群邮件，里面有个所谓的邀请函，长下面这样： 没有内容，只有一个附件，是一个HTML文件，俗称网页...由此，我们可以总结出一种辨别钓鱼网站的方法： 二、识别方法——看域名 域名，也就是俗称的网址、地址。通常当我们打开一个网站的时候，域名会在浏览器标题栏下方，页面内容的上方显示。...通常我们所熟知的大公司都会有自己独特而便于记忆的域名，如腾讯的qq.com，淘宝的taobao.com，京东的jd.com，只要是同一家公司的网站，即使是不同的子页面，也往往会包含这些标志性的字段，所以当我们遇到疑似钓鱼网站的时候...，这一段是域名，而不包括后面的部分，至于再往后面是什么，我们暂时不用管，只要按照上面的方法识别域名，就足够辨认出钓鱼网站。
消费型经济模式下，品牌与消费的格局在经历巨大的变化，数智化转型是品牌提升竞争力，驱动未来价值增长的引擎。...那么有没有一种切实可行的解决方案可以既能够监控下沉店铺的终端执行，同时可以将店铺的监控数据转化为数字资产反哺下沉销售策略的制定？...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。...最近，一个流行的研究路线是将margins纳入已建立的损失函数，以最大限度地提高人脸类别可分性。 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。...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。...ArcFace在所有三个测试集上都达到了最高的验证精度; 组合margin框架比单独的SphereFace和CosFace有更好的效果，但都不如ArcFace效果好； Triplet Loss优于标准Softmax...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。
如今已是数字化时代，彩色的图片越来越多的图片进入到日常生活中。有很多的时候，大家可能会并不清楚一张图片的来源，这就需要用到一些在线识别图片来源的程序。那么在线识别图片的来源的程序是如何工作的？...在众多的识别程序中，如何去选择好的识别程序呢？项目就来为大家简单介绍一下。 image.png 一、在线识别图片来源的原理 首先，在线识别图片的程序或程序主要是依托大数据来进行处理的。...二、选择在线识别图片来源的程序的指南 一款好的图片识别程序关键就是要看数据库是否庞大。只有巨大的数据库才会有大量的识别材料，只有庞大的识别材料才会让用户查找图片来源的过程更加可靠、准确。...除了巨大的数据库，还要选择有强大企业支撑的识别程序。一般情况下，大家无法直接地看到图片识别程序的代码，就需要大家去找到大型企业支持的识别程序。这些程序往往算法更加的缜密，更加的精准。...以上就是为大家带来的关于在线识别图片来源的原理，以及一些好的识别图片来源程序的选择方法。优质的图片识别程序并不少，只要精挑细选一下就可以找到好的程序。
这里很有可能的主要原因就是没有命中索引和没有分页处理（原因有很多种，主要分析你的日志）。那接下来我们就得去优化sql了。 **如何优化呢？下面我们来谈谈有关的问题。...三、索引优化，这个经常谈到 索引的分类有哪些？ 1 普通索引：最基本的索引 2 组合索引：多个字段上建立的索引，能够加速复合查询条件的检索。...3 唯一索引：与普通索引类似，但索引列的值必须唯一，允许有空值 4 组合唯一索引：列值的组合必须唯一 5 主键索引：特殊的唯一索引，用于唯一标识数据表中的某一条记录，不允许有空值，一般用primary...被驱动表的join字段上加上索引，无法建立索引的时候，设置足够的Join Buffer Size。 禁止join连接三个以上的表，尝试增加冗余字段。...只好用游标了，感兴趣的朋友阅读JDBC使用游标实现分页查询的方法
我六月底参加深圳的一个线下技术活动，某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版，说：“我说话的这会儿，我们可能就有新版本在发布。”，这句话令我印象深刻。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
PC端车牌识别SDK介绍 易泊PC端车牌识别SDK融合了车牌定位、车牌字符切分、车牌字符识别等算法，使该系统具有识别效率高、速度快、适应性强、使用方便等优势，技术处于国际先进水平。...现今不少机器人嵌入了PC端车牌识别SDK去用于可疑车辆的巡逻抓拍！ 易泊PC端车牌识别SDK在智能交通系统、出入口管理系统、公安图帧系统、移动警务系统等多种行业都已实现成功运用。...PC端车牌识别SDK优点 1、整车车牌识别率高：白天识别率≥99.7，夜间识别率≥98%； 2、识别速度快：极致优化的车牌定位和识别算法，识别时间≤50毫秒(200万图片)； 3、支持车牌种类齐全：蓝牌...、黄牌、挂车号牌、新军牌、警牌、新武警车牌、教练车牌、大使馆车牌、农用车牌、个性化车牌、港澳出入境车牌、澳台车牌、民航车牌、领馆车牌、新能源车牌等； 4、车牌宽度要求低：60-400像素宽度均可识别；...5、纯C编写，跨平台应用灵活； 6、开发语言支持：C#、DELPHI、VB、VC++、JAVA，均可提供调用例程 PC端车牌识别SDK运行环境 Windows xp、Windows7、Windows8
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
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...，下面介绍下我们队伍的比赛思路。...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。...数据划分 由于本赛题的样本的标签分布不均衡，我们采用多折分层采样的方式进行划分训练集，然后输入到模型进行训练，直接采用sklearn的StratifiedKFold from sklearn.model_selection
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。...，好抓一点，但挂标签这一步的准确度会影响后面模型的效果。...标签值，后面再用规则的方法挂到商品标题上。...，也没找到好的优化办法，CRF 这货在多标签时太慢了，又占显存。
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