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做电商还搞不清一元秒杀、常规秒杀限时购?

第五类维度: 时间维度 限时 把上面的维度按照运营需求组合就得到了不同的秒杀活动类型,如下: 首先,一元秒杀之类:白菜价+极少+(爆品或者非爆品)+限时 ?...其次,限时购(又称常规秒杀):非白菜价+(极少或非极少)+(爆品或者非爆品)+限时 ? 接着,爆品抢购:非白菜价+(极少或非极少)+爆品+限时 ?...总结: 秒杀活动类型 营销维度 一元秒杀之类 白菜价+极少+(爆品或者非爆品)+限时 限时购(又称常规秒杀) 非白菜价+(极少或非极少)+(爆品或者非爆品)+限时 爆品抢购 非白菜价+(极少或非极少)+...爆品+限时 技术方案补充 在之前的文章《什么,秒杀系统也有这么多种!》...秒杀服务接口 对内还是对外 描述 秒杀信息获取接口 对外 QPS要求高、所以可以直接对外 获取秒杀资格 对外 用户获取加入此商品加入购物车的资格 校验并获取秒杀价格接口 对内 购物车接口校验资格,并返回该商品当前活动的秒杀资格

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商品标题实体识别

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。

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pringboot集成rabbitmq商品秒杀业务实战

#springboot集成rabbitmq商品秒杀业务实战(流量削峰)消息队列如何实现流量削峰?...这里就不讲springboot和rabbitmq如何集成了,参考文章https://www.cnblogs.com/fantongxue/p/12493497.html 一,准备工作: 数据库有一张商品表...t_product表维护商品编号与商品库存剩余数量。编号No123321的这种商品的库存量有100个。 在这里插入图片描述 t_product_record维护抢到商品的用户ID。...理论上t_product表开抢后的 记录数量应该是100条(共有100个人抢到了商品)。 在这里插入图片描述 我们使用压力测试工具jweter对其进行并发性测试。...从队列中收到用户的userId,然后进行购买商品模拟操作(减少一个库存,新增一条购买记录) @Autowired RabbitController controller; /**

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python实现秒杀商品的微信提醒

技术实现原理:获取京东的具体的商品信息,然后再使用微信发送提醒 工具:需要两个微信号,这两个微信号互为好友 Step1 收集自己想要的商品url 我们就以京东来举例,获取京东的秒杀商品信息: 首先,我们在网页上打开京东...,搜索我们想要的商品,这边我就以我最近买的东西为例子: ?...我们需要找到它的商品信息,需要打开浏览器的开发者模式,之后我们需要选择自己的配送地址,这个时候里面就发送一些接口请求: ? 我们选择一个有用的商品信息接口: ?...找到自己想要商品的信息接口,来判断它是否有货: ? 一般规则是:如果这个接口书籍里面有“无货”的字符信息,那就是缺货状态,否则就是有货状态,可以发送商品链接,进行购买。...IsOwner': 0}] 我们发送信息需要获取UserName字段,也就是发送对象的具体ID # 获取发送对象的ID userName = users[0]['UserName'] 接下来我们就可以实现发送秒杀信息了

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为什么商品视觉识别公司最后都去做了智能货柜?

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。

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PHP 使用 redis 进行商品秒杀设计思路

然后,准备秒杀服务器,不影响主业务运行 用户在秒杀等待页面,使用 ajax 异步更新倒计时 点击"抢购"触发时 使用 Redis 开启事务 提取用户唯一标识 ID,首先集中到 redis...的一个商品数量的集合("kill_user_que") 然后,将符合要求的 用户ID ,存入秒杀队列("kill_user") 注意商品数量的递减变化 最终的结果是得到一个,不会超售商品数量的...秒杀队列(kill_user) 设置一个或多个线程,也可以是定时任务 去秒杀队列(kill_user) 中提取 用户ID,依次执行下单逻辑 具体的业务处理,要根据实际场景,再做代码优化 …...推荐文章 —— 【用 Redis 轻松实现秒杀系统】 ---- 测试参考 ☛ 秒杀处理代码参考 假定要抢购的商品数量为 100 件,即 "kill_num" 要提前设置为 100 public...\Redis(); $redis2->connect('192.168.80.224',6379); $killNumSet = 100; //初始化设置秒杀商品数量

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秒杀实战指南-秒杀商品0元购我做对了什么事情

什么是秒杀活动所谓“秒杀”,就是网络卖家发布一些超低价格的商品, 所有买家在同一时间网上抢购的一种销售方式。 通俗一点讲就是网络商家为促销等目的组织的网上限时抢购活动。...由于商品价格低廉,往往一上架就被抢购一空,有时只用一秒钟。我们不关心秒杀活动举办的目的是比如引流,拉新等。...真正值得我们关注的是自己如何能够抢购到秒杀商品手速再快为何总是抢不到秒杀商品参与秒杀活动的有两种人,一种是正常的人类,受到自然法则的限制,哪怕是吉尼斯世界记录的手速也是有一个上限;另外一种是模拟人类点击和发送商品购买请求的机器人...在秒杀活动中,机器人的速度完全秒杀人类,属于降维打击般的存在;由于秒杀脚本存在一定的技术门槛,一般为黄牛请人定制开发。普通消费者很少有人了解。所以即便手速再快也抢不到秒杀商品就再正常不过了。...python,nodejs,java或者shell等编写 创建订单请求进入app等付款部分秒杀商品订单图片 图片 图片 图片 图片常见问题* * *发布日期:2022/11/16

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错过等一年!

一元购、五折惠、京东卡 八块八、九块九应有尽有 跟着买,不迷路 腾讯云AI没套路 ↓↓↓ 爆品·秒杀专区 在腾讯云官网主会场 推出语音识别、文字识别、人像变换等爆品秒杀每款AI产品都打包了丰富的子产品...每日2场秒杀 专属优惠最低8.8(新用户超值推荐) 秒杀专区活动时间: 即日起,至2022年3月31日23:59:59有效 腾讯云官网已注册且完成实名认证的国内站用户均可参加 (协作者与子用户账号除外...以大家日常购物为例 人工智能产品已经介入电商的各个环节 计算机视觉 机器通过图像识别,自动查找商品 让你不用再费了老劲找心仪的它 即便一只口红,你也可以通过在线试唇色 买到最适合你的唇色 最后再来个刷脸支付...整个购物流程“如丝般顺滑” 对于平台管理来说 借助文字识别还可以助力 提升商家入驻、商品广告等审核效率 语音识别、语音合成 自动识别,将语音转换为可识别机器语言使机器做到“能听、会说”并且加上大数据加持...-- 欢迎关注“腾讯云AI平台”公众号获取《2021年中国计算机视觉市场报告》回复【入群】可添加云AI小助手,加入云AI产品、技术、认证等相关社群 回复【云梯计划】可了解更多TCA腾讯云人工智能从业者认证限时免费相关信息

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【一文搞定】高并发下秒杀商品设计

如果不够,则直接返回该商品已经抢完。 由于大量用户抢少量商品,只有极少部分用户能够抢成功,所以绝大部分用户在秒杀时,库存其实是不足的,系统会直接返回该商品已经抢完。...用户在点击秒杀按钮,请求秒杀接口的过程中,需要传入的商品id参数,然后服务端需要校验该商品是否合法。 大致流程如下图所示: 根据商品id,先从缓存中查询商品,如果商品存在,则参与秒杀。...通过秒杀活动,如果我们运气爆棚,可能会用非常低的价格买到不错的商品(这种概率堪比买福利彩票中大奖)。 但有些高手,并不会像我们一样老老实实,通过秒杀页面点击秒杀按钮,抢购商品。...这种差距实在太明显了,如果不做任何限制,绝大部分商品可能是被机器抢到,而非正常的用户,有点不太公平。 所以,我们有必要识别这些非法请求,做一些限制。那么,我们该如何现在这些非法请求呢?...9.2 对同一ip限流 有时候只对某个用户限流是不够的,有些高手可以模拟多个用户请求,这种nginx就没法识别了。 这时需要加同一ip限流功能。 限制同一个ip,比如每分钟只能请求5次接口。

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每日限时秒杀,专业版低至29元!

解决:DNSPod 的解析线路包含国内 34 个省份、各大小运营商、各大搜索引擎及海外 247 个国家和地区智能解析线路,轻松实现海内外地区⽤户的就近访问,可决定什么⽤户访问哪台服务器,加快访问速度。...DNS解析低价突袭季 专业版限时29元起,解决你的DNS难题 立即扫码抢购吧 3. 智能流量调度,轻松应对高并发场景 场景:一搞促销、秒杀、抢票等活动,访问量暴涨导致网站打不开。...✦ DNS解析专业版功能介绍 ✦ 如果你是个人用户、个人站长,或者是中小企业,DNS解析专业版就能满足你的需求: DNS 服务集群大于 12 个 智能解析线路 6 类 TTL 最低值 60 秒 负载均衡...10 条 URL 转发 10 条 域名别名 3 个 支持 DNSSEC 支持腾讯系解析加速 支持全球 Anycast ↑ ↑ ↑ DNS解析低价突袭季 专业版原价188元/年 限时仅29元起

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盘点三个JavaScript案例——实现限时秒杀、定时跳转、改变盒子大小

前言 今天来给大家盘点三个JavaScript案例,分别是实现限时秒杀、定时跳转、改变盒子大小案例,一起来看看吧!...一、实现限时秒杀案例 1.在淘宝网中,商家为了促销经常搞一些活动,例如限时秒杀是常见的一种活动,来增加消费者购买商品。...2.实现限时秒杀案例,具体代码如下所示: HTML 距离5/20号限时秒杀还有...本文案例参考《JavaScript前端开发案例教程》,黑马程序员编著 四、总结 1.本文基于JavaScript基础,实现限时秒杀、定时跳转、改变盒子大小的功能。...2.在JavaScript中,实现限时秒杀、定时跳转案例主要帮助理解定时器的使用,改变盒子大小案例主要是帮助理解如何去修改显示的内容、CSS样式操作。 3.代码没有那么复杂,希望对你有所帮助!

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同款商品识别的克星--ArcFace!

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

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双11 | 正是一年好风光,AI特惠心不慌

上个月的账单还未还清 双十一又又又来势汹汹 虽已接近尾声,但也带来最后的狂欢 钻研了数日名目繁多的剁手套路 熬了数个通宵双眼通红的尾款人们 是否也在懊恼错过了心仪好物或零点秒杀福利 双十一,不能没有“AI...//cloud.tencent.com/act/double11/ai 主会场AI特惠:9.9 & 抽奖 & 赢大礼 在主会场 还有AI爆品秒杀24小时不间断 活动价最低9.9(新用户超值推荐)...用户购买企业专区的AI产品即可参与 企业用户下单抽奖100%中奖 高配高性价比 企业专区活动时间 2021年10月18日 - 2021年11月30日 23:59:59 此外 邀请新用户购买主会场AI商品还有额外好礼相送...from=15239 双十一特惠OCR:限时1元购 推出通用印刷体、手写体、身份证、营业执照 车牌识别等8大爆款子能力(限新用户) 特惠1元购买,持续整个11月 OCR 1元购地址 https://...捋一捋双十一背后的黑科技 人工智能已经介入电商的各个环节 计算机视觉 机器通过识别图片,自动查找商品 让你不用再费了老劲找心仪的它 即便一只口红,你也可以通过在线试唇色 买到最适合你的唇色 最后再来个刷脸支付

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NER | 商品标题属性识别探索与实践

---- ©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。

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