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 ?
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。
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。
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
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： ?
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
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？
---- ©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。
，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 ?
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。
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。
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
怎样合理地储存、分析和使用数据信息，视觉系统行业将变成安全性公司下一步提升智能发展趋势的主要方式。...燧机科技人工智能视频个人行为识别监控系统软件是一种智能监控系统，可以全自动识别和分析出现异常个人行为，并根据监控监控摄像头拍照的视频监控显示屏开展预警信息。...视频监控技术性是电子信息科学、视觉系统、图象工程项目、方式识别和人工智能等多专业技术性的结晶体，是视觉检测方面的一个新起运用角度和前端主题风格。...机器视觉技术在视频监控行业的运用，关键是提升系统软件服务平台的智能化水平，而智能营销推广的角度首要聚集在分析层。...在智能视频分析的主要用途，最重要的是智能视频监控和智能视频查找技术性。
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。
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