前言 接到一个需求的时候，首先会想有没有类似功能，或者以后再碰到这类功能如何处理，这次接到一个每周限时活动的任务，把具有共通点的活动时间统一管理，以后写活动只需专注业务功能即可 每周活动限时管理 需求：...活动日程为每周x日x点到y点 image.png 时间数据 时间放在全局配置表，对应活动id --全局变量 SettingConfig.SettingType = { LuckyShop...= 1, --幸运商店 TokenTimeMgr = 2, --战令活动时间管理 WeeklyActivityMgr = 3, --限时活动管理 } function...方式：每天判定当日有活动，则设置当日活动时间 --每天检测活动 function WeeklyActivityMgr:onDayTimer() self:RefreshAcitvityTime...data.state = 0 end end end end 羹火活动示例 当活动开始，updateTime没更新时活动重置
目录 前言 每周活动限时管理 时间数据 设置活动开始和结束时间 定时器管理活动状态 羹火活动示例 前言 当接到一个需求当时候，首先会想到有没有类似功能，或者当以后再接到这类功能时如何处理，这次接到一个每周限时活动的任务...，把具有共通点的活动时间统一管理，以后写活动只需专注自己的功能即可 每周活动限时管理 需求：活动日程为每周x日x点到y点 时间数据 时间放在全局配置表，对应活动id --全局变量 SettingConfig.SettingType...= { LuckyShop = 1, --幸运商店 TokenTimeMgr = 2, --战令活动时间管理 WeeklyActivityMgr = 3, --限时活动管理 }...方式：每天判定当日有活动，则设置当日活动时间 --每天检测活动 function WeeklyActivityMgr:onDayTimer() self:RefreshAcitvityTime()...data.state = 0 end end end end 羹火活动示例 当活动开始，updateTime没更新时活动重置，活动结束时出啊一次AcitvityEnd，这里需要每分钟场景发放一次奖励
在疯狂的消费者面前,某些热点商品带来的疯狂是开发人员都不敢想象的,所以redis都可能TM扛不住,只有使用最牛逼的本地缓存可以抗衡(ps：也不一定，有些第三方服务做的好的除外，我这边不太能完全相信第三方...这里对于目前手里的资源，做了一些妥协向下的适配 组内资源有限，不像京东主页的秒杀团队，动辄能有几万核资源的调度，那么我就要做一些妥协了... 1.目前为了实现本地缓存最高命中率,以及节约服务器内存资源,只有活动信息以及时段信息等上线就不会变化的...,而且要是高频查询的(像活动是不是活动商品,活动有效期啊,活动开团时段啊等等),这些咱们进行本地化缓存 2.另外固定热key条数限制为1000条 3.淘汰算法为LRU淘汰,因为我这边周期购活动,周期性时间规律比较强...,用LFU最近最少使用极有可能淘汰掉只是暂时没开团的活动,导致本地缓存命中率低顺带着提一嘴,我们这里用的京东云提供给我们的热点发现服务,我也就是LUR算法,对一定时间内的数据做统计 二 热key的简略流程图
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。
基于此，2023 年 5 月 4 日，FreeBuf 限时开启网络安全甲方内容征稿活动，广邀业内网络安全从业者共同参与。 话说，我们有多久没有好好思考，亦或是没有系统整理日常零碎的思考内容了？...那么，借着这个机会，咱们一起来聊聊甲方安全的那些人，那些事~ 活动时间 2023 年 5 月 4 日—5 月 21 日 聚焦甲方安全 注意，本次征文投稿活动仅针对甲方安全内容，不限主题，...专属重磅福利 甲方安全内容专属活动自然也有专属重磅福利。 1、凡是参与投稿的作者，稿件一经采纳（精选至FreeBuf首页发布）即可获得大额现金稿费激励，最低500元，上不封顶。...3、活动期间，所有甲方投稿将会优先审核，并且有机会获得多种FreeBuf周边。...注：本活动最终解释权归 FreeBuf 平台所有。
在面对产品、新功能上线等重大变更或活动大促（618、双十一）等，明明一切看似无懈可击，到了关键时刻，却不知哪个“系统刺客”在偷偷地 kill 您的系统？...现云压测新上线首次特惠，多种套餐包限时6折，可更低成本探测您业务系统的“极限并发”，活动时间：2023年4月15日00:00:00-4月24日23:59:59，扫下列二维码可查看活动详情并购买套餐包。...各套餐包规格对照表： 联系我们 如有任何疑问，欢迎扫码进入官方交流群~ ---- 欢迎关注腾讯云可观测，了解最新动态 点击阅读原文立即进入云压测上线大促活动
-- 需求： 电子商务网站中，商家为了促销商品而策划一些活动，刺激消费者进行盲目消费 限时秒杀就是其中一种手段。 ...本次我们模拟的商品是 农夫山泉限时秒杀抢购 --> 农夫山泉限时秒杀 <!
欢迎围绕 腾讯云双十一活动 分享你的薅羊毛攻略笔记 文章要求为你针对腾讯云双十一活动、已消费/准备消费/推荐消费的购物方案 ，或者分享各种隐藏优惠券领取的技巧，一起省下一个亿 主题二：《先人一步上云指南...包括但不限于购物车技术原理、点击购物按钮背后的代码逻辑、商品信息识别技术、抢购插件原理、商品智能推荐逻辑、云购物游戏，甚至是购物情境题解析等等 image.png 三....评奖规则 ---- 超级标杆奖奖项人数奖品第一名1Apple HomePod mini 智能音响+腾讯云加办公文具礼盒+腾讯云加视频礼盒第二名1索尼 SRS-XB12 无线蓝牙音响+腾讯云加办公文具礼盒.../ QQ空间或200人以上技术兴趣社群，并用几句话推荐活动。...p.s.没有获奖的社区小伙伴也不要灰心哦~近期社区还会有大量有奖活动等您参与！(❁´◡`❁)
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。
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。
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。...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。
它在以人为中心的重识别，人工分析中有广泛的应用。尽管近十年取得了巨大的进展，但人脸检测仍然具有挑战性，尤其是在恶劣光照条件下的图像。...例如，增强有噪声图像的平滑操作可能会破坏对检测至关重要的特征可识别性。这表明增强和检测组件之间的紧密集成，并指出了端到端“增强检测”解决方案。...计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架，我们这次改革不同点就是，我们要着重”研究“。...Sparse R-CNN：稀疏框架，端到端的目标检测（附源码） 利用TRansformer进行端到端的目标检测及跟踪（附源代码） 细粒度特征提取和定位用于目标检测（附论文下载） 特别小的目标检测识别
人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时，人们佩戴的传感器（智能手表、手环、专用设备等）就会产生信号。...人类活动识别有各种各样的应用，从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和移动传感器。...在本文中，我们使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...在本文中，我将使用LSTM (Long - term Memory)和CNN (Convolutional Neural Network)来识别下面的人类活动： 下楼 上楼 跑步 坐着 站立 步行 概述...机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务，而我们这里需要做的是端到端的学习，简化了启发式手动提取特征的操作。
来源：DeepHub IMBA本文约3400字，建议阅读10+分钟本文带你使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时，人们佩戴的传感器（智能手表、手环、专用设备等）就会产生信号。...人类活动识别有各种各样的应用，从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和移动传感器。...在本文中，我们使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务，而我们这里需要做的是端到端的学习，简化了启发式手动提取特征的操作。
1、文字识别上线6项免费公测版服务： 港澳台通行证识别、火车票识别、出租车发票识别、机票行程单识别、定额发票识别、购车发票识别，详细内容见接口文档（https://cloud.tencent.com/document...QQ 群：814169086（支持工作日时间5 * 8小时）寻求相应的帮助； 3、腾讯云文字识别（免费公测版）服务限时免费，免费期间暂不支持开通后付费和购买预付费资源包。...页中开放； 5、注意： 1）文字识别（免费公测版）服务，可能在召回率、准确率、QPS、服务等级等方面与正价购买服务有所差异，请您在开通服务前仔细阅读服务规则并选择您所需要的服务。...2）文字识别（免费公测版）服务在免费期间，不保证 QPS 并发、不保证等同于正式版付费服务的可用性等服务承诺。...3）以上注意事项和更多详情，请参考《文字识别服务条款》（https://cloud.tencent.com/document/product/866/37103）。
，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。
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