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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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根据商品名称、价格区间检索商品的SQL语句

如果名称和价格为空会检索出所有的数据 1 1 select * from TblProduct 2 2 where (@proName='' or chvProName like '%'+@proName '%'+''+'%') 10 10 and (''='' or mnyProPrice>=null) 11 11 and (''='' or mnyProPrice<=null); --检索出所有的商品

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    AKShare-宏观数据-大宗商品价格指数

    作者寄语 “中国大宗商品价格指数(China Commodity Price Index,简称CCPI)”,依托中国国际电子商务中心大宗商品现货价格周度数据库,以2006年6月为基期,利用加权平均法计算的定基指数 CCPI涵盖了能源、钢铁、矿产品、有色金属、橡胶、农产品、牲畜、油料油脂、食糖等9大类别26种商品。每周在中国国际电子商务网发布。 更新接口 "macro_china_commodity_price_index" # 大宗商品价格 大宗商品价格 接口: macro_china_commodity_price_index 目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/hyzs_list_EMI00662535.html 描述: 大宗商品价格数据, 数据区间从 20111205-至今 限量: 单次返回所有历史数据

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    双十一购物 || Python监控商品价格 插件监控

    于是乎就写了一段程序用于获取心仪商品价格,做到对其价格心里有数。 程序实现 程序一共分为以下三部分: 1、从网络上获取商品信息(此处是京东上的笔记本) 2、数据存储到MySQL中 3、查询数据绘图 获取商品信息 此处采用一段程序从京东获取商品信息,主要获取价格、标题 、商品id、店铺、抓取时间。 而本程序的主要目的是监控某一件自己已经看中的商品,因此,需要在不同时间多次获取某件商品价格。 刚开始我想到time的sleep函数,只要定时执行程序即可。 上图由于监控的商品价格无变化,因此是直线。 再到后来发现有一个插件,感觉自己白搞了。 ? 这个插件确实挺好用的

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    因子投资:影响全球商品价格的共同因子

    ,研究影响商品价格的因子。 本文对商品价格的变动进行建模,将每个商品价格序列分解为: 所有商品价格变动的共同影响因子:全球因子 板块因子 特质因子 区分全球、特定市场和特质等因子有助于将不太普遍的因子与纯粹的共同因素区分开来,并基于以下假设 值得注意的是,全球因子虽然能够解释商品价格的联动,而且对商品价格本身的影响有限,相对价格的大幅波动主要是由商品自身因素(特质因子)造成的。 除了研究共同影响因素全球因子对商品价格的影响之外,本文还把商品价格的收益率的协方差矩阵拆分为三个部分:全球、板块(石油与非石油)及特质部分,分别研究这三个部分对商品价格变动的影响。 注意,板块因子在解释商品价格变化上也很重要。这一结果也与早期的证据相一致,即大宗商品或特定商品组成的板块所反映的相对价格大幅波动。

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    WooCommerce 自定义商品价格显示HTML结构

    下面就用一个例子抛砖引玉,自定义商品价格显示HTML结构。 默认的话,WooCommerce 输出商品价格显示HTML结构是这样的(当商品本身设置了一般价格与优惠价): 促销中

    商品名称

    ¥109.00 新旧价格的显示大概遵循“¥109.00 ¥99.00”的形式,但根据国人的习惯(不知道是不是这样?),一般显示为 “¥99.00 ¥109.00 ”。 php // DeveWork.com //这是一个可以修改woocommerce_get_price_html 函数默认输出的html代码的例子, //作用是调换新旧价格的位置 //感谢http://

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    查询自动售货机中的商品价格

    一、题目描述 假设自动售货机出售四种商品,在屏幕上显示以下菜单(编号和选项),用户可以连续查询商品价格,当查询次数超过5次时,自动退出查询;不到5次时,用户可以选择退出。 当用户输入编号1~4,显示相应的商品价格(保留1位小数);输入0,退出查询;输入其他编号,显示价格为0. double price; for(i=1;i<=5;i++){ //以下5行显示菜单 printf("[1]Select crisps\n"); //查询薯片价格 printf("[2]Select popcorn\n"); //查询爆米花价格 printf("[3]Select chocolate\n"); //查询巧克力价格 printf("[4]Select cola\n"); //查询可乐价格 printf("[0]exit\n"); //退出查询 printf("Enter

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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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    requests模块实践:爬取淘宝商品信息和价格

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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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    基于评论、新闻的情感倾向分析作商品价格预测

    NLTK、sklearn、MATLAB2015b、Pycharm 服务器: tomcat 用开源框架Scrapy分析Xpath路径抓取中关村报价网站 上述文件中product文件夹是定制好抓取电子产品价格的数据采集器 ,MySQL建立数据库见文件 应用scrapy爬虫框架,定制爬虫抓取中关村报价产品的价格数据并且存储于MySQL数据库中 1.其中的过程是分析网页的Xpath路径,根据要获取的数据的路径定位到价格数据( 基于研究算法Android应用软件 基于应用上述研究的算法对电子产品的价格作出预测后,在Android系统开发应用软件增加研究的实际意义展示效果如下: ? ? 单个商品的预测趋势如下图所示: ?

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    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

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    在线商城项目12-商品列表页价格筛选实现

    简介 本篇主要目的如下: 实现商品列表页的后端价格筛选逻辑 前后端联调价格筛选逻辑 1. 实现商品列表页的后端价格筛选逻辑 之前我们约定前端传startPrice和endPrice来获取价格区间。 我们设定如下规则: 如果startPrice未传,则默认查询起始价为0 如果endPrice未传,则不设置查询结尾价 查询起始价(不包含)到结尾价(包含)区间的商品 修改routes/goods.js文件如下 }}; } else { params = {salePrice: {$gt: startPrice}}; } // 查询起始价(不包含)到结尾价(包含)区间的商品 另外,关于价格筛选的设计规则,其实是不怎么合理的。首先100-500,对于用户理解,应该是既包含100又包含500才对,但是这样会和0-100有一个重合数字。另外,价格区间应该支持手动输入。 我看了一下京东,天猫,淘宝,唯品会等商品搜索页面,大部分都只有手动输入价格区间。如果有指定筛选空间的,一般是定价没有小数点的,比如:0-100,101-500,500以上这样。

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    SAP MM 移动平均价的商品发票价格和采购订单价格差异的处理 SAP系统中,如果某个商品采用移动平均价,则一般而言,采购订单和发票上的价格差异,不会计入价差科目里,当然前提是库存数量大于发票上的数量 商品631,采用移动平均价作为价格控制方式,评估类是3300,成本单价是6.41 EUR。 1,采购订单4500000817,采购单价是6.41 EUR,已完成了全数收货。 假定该采购发票价格有差异,发票数量是100EA,发票上单价是8 EUR,总金额是800 EUR。

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    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。

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    作者寄语 是指反映一定时期内商品零售价格变动趋势和程度的相对数。 商品零售价格指数分为食品、饮料烟酒、服装鞋帽、纺织品、中西药品、化妆品、书报杂志、文化体育用品、日用品、家用电器、首饰、燃料、建筑装潢材料和机电产品等十四个大类。 其编制目的,是掌握市场商品价格的变动状况,并在此基础上编制其他各种派生指数,为研究市场流通、进行国民经济核算提供依据。 更新接口 "macro_china_retail_price_index" # 商品零售价格指数 商品零售价格指数 接口: macro_china_retail_price_index 目标地址: http ://finance.sina.com.cn/mac/#price-12-0-31-1 描述: 国家统计局-商品零售价格指数 限量: 单次返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 无 无 无

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    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。 研究组,则要克服各种疑难杂症,比如容易产生褶皱的软包装、商品侧面和背面的识别、遮挡和反光环境下的识别等等。 ? 目前,在实际生产环境下,已经达到95%以上的识别准确率。 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。

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