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。
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...-14': 4, 'I-14': 5, 'B-5': 6, 'I-5': 7, 'B-7': 8, 'I-7': 9, 'B-11': 10, 'I-11': 11, 'B-13': 12...I-8': 15, 'O': 16, 'B-16': 17, 'I-16': 18, 'B-29': 19, 'I-29': 20, 'B-9': 21, 'I-9': 22, 'B-12...': 23, 'I-12': 24, 'B-18': 25, 'I-18': 26, 'B-1': 27, 'I-1': 28, 'B-3': 29, 'I-3': 30, 'B-22'
---- ©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
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。
点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 今天是双12，错过双11的小伙伴们可不要连双12也错过了哦~~ 如果你不知道买哪些书，可以看看大家都在买哪些。...双12福利 京东满100减50，部分图书满减叠券300减200 当当科技好书五折封顶 还等什么？速抢吧！
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。
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。
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。
商品系统的设计与构建，从某种程度上来讲，就是围绕SPU和SKU来进行的。但是只有这两个粗浅的概念，并不足以描述一个商品信息，今天，我们一起来聊一聊商品到底有哪些信息，进一步完善商品系统的设计。 ?...说到商品的基本信息，我们不妨回过头来看看商品的发布流程。从页面上去寻找需要持久化的信息，从而达到抽象商品信息的目的。 ?...我们先看商品的基础信息，从页面直观的可以看出，有商品类型、商品名称，以及商品类目属性构成。...需要注意的是商品类型这个属性，考虑到我们构建的是一个B2C的站点，同时还需要兼容多商家2C的设计，那么应该从商品的售卖方去区分商品是属于自营还是第三方。...在编辑商品的时候，一般会要求填写条形码，如果一个商品是有条形码如果存在的话，那么这个条形码会在很多地方用到，比如采购、仓库、出纳，也有利于建立一套标准的商品编码。
"商品识别"、"人脸识别"、"以图搜图"有什么难？这个在 GitHub 上狂圈 Star 3100+ 的项目就能轻松帮你实现！ 它就是全开源、轻量级的图像识别系统 PP-ShiTu。...当然不是，一个优秀的图像识别系统往往在处理实际场景问题过程中需要面临各种挑战： 1.商品类别数以万计：根本没法事先把所有类别都放入训练集； 2.不同商品相似度极高：比如同一种饮料的不同口味，就很可能拥有非常类似的包装...，同时对于商品识别中品类众多、外观相似和更新频繁的痛难点也提供了可参考的示范。...其实商品识别的能力远不仅如此，商超能够通过这项技术进行资产保护，降低运营成本；时尚行业能够通过这项技术，完成对秀场服装的大数据分析，把握时尚潮流；服装行业可以通过商品识别快速匹配产品材质和生产工艺等相关信息...未来，从设计到生产、从物流到销售，AI 商品识别，大有可为！ 如果您想详细了解更多飞桨的相关内容，请参阅以下文档。
从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。...在数据库层面，往往一个商品 ID 对应数据库内的一行记录。消费者下单那一刻核销资产或者卡券，在关系数据库里被称为完成了一个事务。
我们有几亿个商品，对于这么多商品，你如果生成页面的话需要跑很多天，而且还无法应对一些突发情况。 ?...商品详情页涉及的服务 对于商品详情页涉及了如下主要服务： 商品详情页HTML页面渲染 价格服务 促销服务 库存状态/配送至服务 广告词服务 预售/秒杀服务 评价服务 试用服务 推荐服务...最早期的时候，我们商品详情页采用.NET技术，但是随着商品数量增加，而且随着商品数据库结构设计复杂性的变化，后来我们就生成了静态页，通过JAVA生成页面的片段，像商品介绍等等，都是通过一个一个片段输送出去的...有商品维度，还有其他维度，比如商品介绍、分类、商家、品牌，对于这些维度我们都会分开进行存储。...比如展示商品详情页时，读取商品信息、商品相关信息：分类，商家，品牌等等信息然后渲染页面即可；而商品介绍读出来吐出去就可以了。
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...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。
这个Full GC问题是去年双12压测的时候触发的，中间排查的过程和踩的坑给大家借鉴一下。...线上问题 双12之前压测的时候起了很小的量，直接触发了Full GC，吓尿了，因为马上双12大促预热就要开始了，这搞不好妥妥的3.25啦。 ? 赶紧拉群，把相关同学拉在一起排查问题。 ?...排查发现Metaspace内存占用是随着双12新接口压测流量的增长而增长，所以可以确定是新接口代码引入。 ?...以上就是双12压测GC问题完整的排查方法论、详细过程和解决方案。 已是深夜，码字不易，如果觉得看完有那么一点点收获，可以分享和转发，你轻轻的一个转发，是对作者最大的鼓励，笔芯！
适用基于主流模型架构衍生开发的各类应用，如人脸识别、ADAS、商品识别、疲劳检测等。RK3399具有高性能、高扩展、全能型应用特性。...CPU采用big.LITTLE大小核架构，双核Cortex-A72+四核Cortex-A53，在整体性能、功耗方面具有技术领先性，GPU采用四核ARM新一代高端图像处理器Mali-T860，集成更多带宽压缩技术...、ADAS、商品识别、疲劳检测等； 3、性能飙升：在多项任务中可以取得实时性能，如采用MobileNet进行图像识别最高帧率达23.2帧； 4、功耗更低：基于GPU高效计算，满负荷功耗仅1W； 根据瑞芯微...Rockchip官方提供的图像识别及目标检测的APK测试数据来看，主流模型性能表现优异： ?...AI计算正处于爆发增长期，瑞芯微人工智能芯片已广泛应用于图像识别、智能安防、智能驾驶、语音识别、消费类电子等领域。
以超市为例，据相关数据不完全统计，截至2016年12月14日，沃尔玛、卜蜂莲花等大型超市共关闭94家门店，或转战电商平台，或向小型便利店转型，一时间，大型超市的发展前景陷入了困局。...我们来想象一下，利用上文提及的手机APP或是智能硬件中所包含的地图，顾客只需利用语音识别技术在其中输入商品类型甚至具体到商品名称，其中的语音助手便会以语音的形式进行导航。...当顾客决定购买之时，只需按下货架上的指纹识别按钮（指纹、人脸等相关信息在顾客进来之时已经同步到手机APP或智能硬件之中），随后，仓库中的机器人便会根据生成的订单为顾客准备商品。...在这过程中，顾客的订单已经上传至后台，利用人脸识别技术，在顾客出门的那一瞬间，超市将从顾客的账户中扣除相关资金。...在实际应用中，根据以往顾客的购物数据或是网络浏览数据，超市可以在分析获知顾客的购物喜好，从而利用移动设备对顾客进行推荐，包括优惠活动或是新产品等等，从而吸引顾客前往超市。
在很早之前就采集过关于淘宝双11的数据，之前也只是做了比较简单的数据分析，那么就在假日的最后，作一番比较深入的分析吧。我们的目标是：分析双十一销量的影响要素，以及要素在影响销量的比重。...具体的数据说明如下图，我们把双十一的销量作为分析的因变量，要探究的最终目标是包括各种优惠活动信息、评分信息等维度对销量的影响，以及分别的影响因素是什么。...9、商品优惠活动与销量之间的关系分析 通过下图可以看到，双十一红包和满减券在促进销量提升中还是很有帮助的，但是并不是优惠越多越好，数据表明，优惠个数在1-2个之间的效果是最好的。 ?...从下图中可以发现，售价越高的商品是不容易产生销量的，从品类来看，女鞋类的产品是更容易提升销量的，从优惠活动来看，双十一的直接降价是对商品销售有直接的促进作用；关键词中含有冬装、学院等关键词的商品销量提高的可能性很高...接下来对销量大于0的商品做对数线下模型分析，在控制其他因素不变的情况下，当价格每增加10元，销量下降4%；在品类中，女鞋的销量是最高的，比男性饰品平均高1.16倍，有2个优惠活动的商品更吸引消费者，用户评价中
通过标识解析来识别当前生产的产品，从而调用相应的加工程序实现柔性制造，通过识别零部件上的一维、二维码，从而实现上万个零部件防伪、纠错，一次下线合格率上升2个百分点。...而标识解析技术的一物一码溯源防伪功能，可以有效识别假冒伪类产品识别，保证产品质量安全可靠。 在工业互联网的基础共性支撑技术——标识解析的推进上，忽米网走在行业前列。
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