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。
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
#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; /**
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
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
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。
php中使用 redis处理秒杀： <?...php /** * shop_sell_num 存储已经出售商品数量 * shop_total 商品总数 * shop_users_list 请购成功的用户信息 */ $shop_total = 100...监视 shop_sell_num $redis->watch('shop_sell_num'); $shop_sell_num = $redis->get('shop_sell_num'); //判断商品是否剩余
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
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。。。...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。
---- ©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。
-- 需求： 电子商务网站中，商家为了促销商品而策划一些活动，刺激消费者进行盲目消费 限时秒杀就是其中一种手段。 ...本次我们模拟的商品是 农夫山泉限时秒杀抢购 --> 农夫山泉限时秒杀 //设置秒杀结束时间 var endTime = new Date("2018...endTime.getTime();//结束时间的毫秒数 //定义变量 天数 小时 分钟 秒数 var d = h = m = s = 0; //设置定时器 实现一个秒杀效果...nowTime.getTime()现在时间的毫秒数 var remain = parseInt((endSeconds-nowTime.getTime())/1000); //判断秒杀是否过期
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。
本文实例讲述了PHP商品秒杀问题解决方案。分享给大家供大家参考，具体如下： 引言 假设num是存储在数据库中的字段，保存了被秒杀产品的剩余数量。...这样会导致商品超发的情况，本来只有10件可以抢购的商品，可能会有超过10个人抢到，此时num在抢购完成之后为负值。...基于mysql的解决方案 商品表 goods CREATE TABLE `goods` ( `id` int(11) NOT NULL, `num` int(11) DEFAULT NULL, `...，这样可以保证每个商品只能被一个进程获取并操作，不存在超发的情况。...该方案的优点是理解和实现起来都比较简单，缺点是当商品数量较多是，需要将大量的数据存入到队列中，并且不同的商品需要存入到不同的消息队列中。
一个整合SSM框架的高并发和商品秒杀项目,学习目前较流行的Java框架组合实现高并发秒杀API 项目开发流程 本项目很适合学习一些技术的基础,这个项目的开发分为几个流程,很基础地教你接触到一个相对有技术含量的项目...* * @param seckillId 秒杀商品ID * @param killTime 秒杀的精确时间 * @return 如果秒杀成功就返回1,否则就返回0...* * @param seckillId 秒杀商品ID * @return 对应商品ID的的数据 */ Seckill queryById(@Param("seckillId...") long seckillId); /** * 根据一个偏移量去查询秒杀的商品列表...* * @param seckillId 秒杀商品的ID * @param userPhone 购买用户的手机号码 * @return 秒杀商品的明细信息 */
特别是对于店主而言商品详情页个性化需求非常多，就商品单页各个维度信息来说，数据来源也是非常多的。这时候，如果我们再实时的去查询各个数据源组织数据，对于数据库来说开销是巨大的，秒杀更是如此。...静态化 在这里我们就做一个简单商品详情页静态页生成，大家工作中根据实际情况做调整优化。...后面如果大家对商品详情页架构感兴趣，可以去了解下《亿级流量网站架构核心技术》书中的如何构建需求响应式亿级商品详情页，毕竟前人栽树后人乘凉，里面还是有很多大家可以借鉴的地方。...，不出意外目录下会生成四个商品页面，打开如下图所示： ?...思考 为什么要构建静态商品页，说出你的理由？ Nginx处理静态页的速度为什么会优于Tomcat？ 多维度的商品页，单个维度的变动如何不影响全局？ 代码案例：从0到1构建分布式秒杀系统
特别是对于店主而言商品详情页个性化需求非常多，就商品单页各个维度信息来说，数据来源也是非常多的。这时候，如果我们再实时的去查询各个数据源组织数据，对于数据库来说开销是巨大的，秒杀更是如此。...静态化 在这里我们就做一个简单商品详情页静态页生成，大家工作中根据实际情况做调整优化。...后面如果大家对商品详情页架构感兴趣，可以去了解下《亿级流量网站架构核心技术》书中的如何构建需求响应式亿级商品详情页，毕竟前人栽树后人乘凉，里面还是有很多大家可以借鉴的地方。...，不出意外目录下会生成四个商品页面，打开如下图所示： 思考 为什么要构建静态商品页，说出你的理由？...多维度的商品页，单个维度的变动如何不影响全局？ 代码案例：从0到1构建分布式秒杀系统
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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