第一种使用Redis LIST做队列(List的Lpop操作是原子性的) 思路：先在Redis中根据商品数量生成相应的库存队列，当用户抢购商品时先从队列中获取商品，然后再进行下单等相关逻辑处理 实践
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。
个人网站、项目部署、开发环境、游戏服务器、图床、渲染训练等免费搭建教程，多款云服务器20元起。
原始方案（失败）：在每次下订单前我们判断促销商品的数量够不够，不够不允许下订单，更改库存量时加上一个条件，只更改商品库存大于0的商品的库存，当时我们使用ab进行压力测试，当并发超过500，访问量超过2000 时，还是会出现超卖现象。 id = 1"); } } 第1种方案：使用mysql的事务加排他锁来解决，首先我们选择数据库的存储引擎为innoDB，使用的是排他锁实现的，刚开始的时候我们测试了下共享锁，发现还是会出现超卖的现象 当用户抢到一件促销商品后先触发文件锁，防止其他用户进入，该用户抢到促销品后再解开文件锁，放其他用户进行操作。这样可以解决超卖的问题，但是会导致文件得I/O开销很大。 将要促销的商品数量以队列的方式存入redis中，每当用户抢到一件促销商品则从队列中删除一个数据，确保商品不会超卖。
原因在于：之前的抢购商品都不是什么稀缺性商品，而这次活动居然是飞天茅台，通过埋点数据分析，各项数据基本都是成倍增长，活动热烈程度可想而知！话不多说，直接上核心代码，机密部分做了伪代码处理。。。 ，主要集中在三个地方： 没有其他系统风险容错处理由于用户服务吃紧，网关响应延迟，但没有任何应对方式，这是超卖的导火索。 这是超卖的直接原因。 非原子性的库存校验非原子性的库存校验导致在并发场景下，库存校验的结果不准确。这是超卖的根本原因。 通过以上分析，问题的根本原因在于库存校验严重依赖了分布式锁。 实际证明，这个优化是成功的，性能方面略微提升了一些，并在分布式锁失效的情况下，没有出现超卖的情况。然而，还有没有优化空间呢？有的！ 总结 稀缺商品超卖绝对是重大事故。如果超卖数量多的话，甚至会给平台带来非常严重的经营影响和社会影响。
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
分析商品超卖的原因 上图 31 行：首先通过商品编号获取库中的商品信息，然后判断库存是否小于购买的数量，如果小于则表示库存不足，直接返回购买失败；如果有库存，则执行扣减库存操作。 解决商品超卖的道与术 接下来会对菜菜的店铺系统实现进行升级，从 V1 变成版本 V2，在此版本中会一起来学习预防商品超卖的道与术。 1. 可重入锁方式解决商品超卖 当商品数据的版本 version 发生变更时，导致数据更新失败，可以多循环尝试几次扣减库存，提升一下购买成功率。 此时，商品超卖的问题解决，菜菜的店铺在一定程度上已经满足照片（骗）的售卖需求了。 4. 例行回顾 本文主要是对菜菜的店铺中的超卖问题进行分析，并引入了悲观锁、乐观锁、可重入锁来解决商品超卖的问题，并谈及了 CAS 的概念，以及 CAS 带来的 ABA 问题的解决方案。
这里不谈秒杀设计，不谈使用队列等使请求串行化，就谈下怎么用锁来保证数据正确，就是已经到减库存那一步了，在这一步中如果保证不超卖。
---- ©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 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 NER任务标注数据方法 其实对 NER 任务来说，怎么获取标注数据是比较重要、比较耗时费力的工作。 BertCRF单标签NER模型 这部分主要记录 BertCRF 在做单一标签（品牌）识别任务时踩的一些坑。 先把踩的坑列一下： 怎么轻量化构建 NER 标注数据集。 验证模型效果时，先定义怎么算正确：假设一个标题包含 3 个标签，预测时要把这 3 个标签都识别出来，并且标签值也要对的上，才算正确；怎么算错误：识别的标签个数少于真实的标签个数，识别的标签值和真实的对不上都算错误
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。
作者：涛哥谈篮球 来源：toutiao.com/i6836611989607809548 问题描述 在众多抢购活动中，在有限的商品数量的限制下如何保证抢购到商品的用户数不能大于商品数量，也就是不能出现超卖的问题 本文主要介绍基于redis 实现商品秒杀功能。先来跟大家讲下大概思路。 总体思路就是要减少对数据库的访问，尽可能将数据缓存到Redis缓存中，从缓存中获取数据。 下面直接上代码系统初始化的时候将秒杀商品库存放入redis缓存 ? 第二创建消息队列（这里为了方便，我直接使用redis队列来进行模拟操作） ? 第三 配置RedisTemplate序列化 ? 下面创建一个接口，在这个接口中创建10000个线程来模拟用户商品抢购场景 ? ? 初始化商品库存100，在测试一万并发量后，最终发现不会不会出现超卖问题。因为这里一万个并发，每个并发抢购10件商品。经过redis减库存之后，最后只会有10个线程去更新数据库。
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。
点击关注公众号，Java干货及时送达 来源：my.oschina.net/xiaolyuh/blog/1615639 在日常开发中有很多地方都有类似扣减库存的操作，比如电商系统中的商品库存，抽奖系统中的奖品库存等 = "stock", produces = MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE) public Object stock() { // 商品 getStock", produces = MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE) public Object getStock() { // 商品 addStock", produces = MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE) public Object addStock() { // 商品 :" + commodityId; return stockService.addStock(redisKey, 2); } } Spring Boot 定时任务开启后，怎么自动停止
腾讯云图像分析基于深度学习等人工智能技术，提供综合性图像理解、图像处理、图像质量评估等服务，包含图像标签、logo识别、动漫人物识别、植物识别等，可以用于智能相册、视频理解、AI营销等场景…..
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
云数据库 SQL Server
网站备案
文件存储
SSL 证书
