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商品活动热key问题监听

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

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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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    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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    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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    快消品图像识别丨无人店背后的商品识别技术

    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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    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。

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    10分钟搭建商品结算平台!商品、车辆识别一网打尽

    "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。

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    猿设计9——真电商之商品实体识别

    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。

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