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。
页面注册 1.新建页面 secondary/shopping.vue 2.注册页面，将页面与对应路由绑定 3.测试，点击主页中的商品购买路由跳转到shopping ? 引入顶部导航栏 ?...编写商品卡片 不详述静态页面的编写，只说明思路. 1.新建商品卡片组件 2.商品信息通过props获取 3.为商品卡片添加点击事件，当该商品卡片被点击，通过this....$emit('函数名',参数),在父组件中通过 @函数名 监听商品卡片的点击事件.需要注意，这里的函数名只能是小写字符串，可以用-分割，参数只能有一个. 商品卡片组件 ?...商品数据及属性说明 url:商品图片，title:商品标题，price:现价，org_orice:原价，buied:购买人数，comments:评论人数， collect:收藏人数，position:商家所在地...编写商品列表页面 ?
虽然商品视觉识别的想象空间很大，但前提是能识别足够多的SKU，而这在当前的技术条件下还很难做到。相比之下，智能货柜等相对封闭且SKU数量有限的场景，可能更适合这项技术的落地。...奇怪的是，虽然基于视觉的商品识别技术理论上有非常广泛的应用场景，比如拍照购、货架陈列分析、流行趋势预测等等，但这个领域的企业不管从哪个方向切入，最后似乎都落在了智能货柜这个点上。...于是他开始思考能否让图片直接链接到商品，用户拍摄照片或上传图片，就可自动识别图片中的鞋子、包、衣服等商品，并显示商品购买链接。...在做了货架陈列分析等尝试之后，戴剑彬意识到，虽然商品视觉识别的想象空间很大，但前提是能识别足够多的SKU，而这在当前的技术条件下还很难做到。...因此，海深科技希望能够成为智能零售终端的平台运营方，品牌方通过入驻或者竞价的方式参与商品供应。
该网站存在的主要问题在于，它们只对用户购物车中的某件商品数量做了最大上限：10件，但却忘记对其商品数量下限做出限制，因此，任何人可以把购物车中的某件商品数量减少至负数，从而在购物车中添加负数的商品数量和支付金额...漏洞影响 由于目标电子商务网站存在业务逻辑错误，因此我可以篡改购物车中的某些商品数量至负数，则当支付商品时，不同正负数量的商品件数产生的不同正负价值的支付金额相抵，导致我能以非常低的价格，或甚至是免费来购买某些商品...那该商品支付金额就是： 支付金额: -10 * 599 ₹ = -5990 ₹ 注意，这件负数商品最后其实是用来相抵的，并不会出现在最终购买成功的单据中，请继续往下看。...要平衡上述购物车中的支付金额，我又从中添加了单价为399 ₹的7双鞋子，该商品支付金额为： 支付金额: 7*399 ₹ =2793 ₹ 现在，购物车中商品的支付金额还需要一些正数价格，所以，我又向其中添加了单价为...最后，我发现买到的商品为7双鞋子、8条牛仔裤和1件T恤衫。也就是说，这些商品本来的价格应该是：7399 ₹ +8399₹ +599₹ =6584 ₹，而我却用923₹就买到了！
二、分析思路和商业理解 这个案例中，根据顾客购买商品的情况，分析商品购买之间的关联，为超市布局和促销方案提供建议。...具体内容包括3个方面： • 分析商品之间的购买的连带情况：因为客户经常会同时选购不同商品，这些商品之间存在一定关联情况是怎么样的？...数据预览 从上图中可以看到，超市对顾客购买商品的记录信息是按照每个顾客购买的商品条目来记录数据的。为了进行关联分析，需要对这种数据结构进行调整。...把数据变为每行代表一个顾客的购买行为，在每一行中记录该顾客在各商品的购买情况，用T表示顾客购买了该商品，F表示顾客没有购买该商品，结果如下图所示： ?...3、快速推荐商品，这点比较多运用在电商网站中，当客户浏览或者购买某些商品后，通过关联模型，推测顾客还可能购买或者感兴趣的商品，主动向顾客推荐。
direction="vertical" :column="4" border v-for="item in order_list"> <el-button @click="postMessage...手机:"18100000000", 联系地址:"江苏省苏州市吴中区吴中大道 1188 号", 商品
tree) ---- 1 决策树（Dicision Tree）是机器学习有监督算法中分类算法的一种，有关机器学习中分类和预测算法的评估主要体现在： 准确率：预测的准确与否是本算法的核心问题，其在征信系统，商品购买预测等都有应用...3 官方文档： http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 2 构造决策树的基本算法：判定顾客对商品购买能力 ---- 2.1 算法结果图： ?...决策树的优点：直观，便于理解，小规模数据集有效 决策树的缺点：处理连续变量不好、类别较多时，错误增加的比较快、可规模性一般 3 基于python代码的决策树算法实现：预测顾客购买商品的能力 ----..., 32-bit or 64-bit系统 商品购买例子： ? 转化为csv文件如下： ? 3.3 运行效果如下： ?...如上算法就是将商品信息转化为机器学习决策树库文件可以识别的形式，即如下形式： ?
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
购买分为两步，一是生成订单，然后二是支付。 购买三天试用，下单支付一气呵成，然后再次下单支付，循环十次不就是一个月么，所以继续下单。 ? ? 哦豁，有限制了，咋办？
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
何小锋 京东商城基础架构部首席架构师 京东技术11.11基础架构峰会讲师 十九年一线研发经验，热爱技术，追求卓越。...2011年加入京东，多次作为京东6·18和11.11大促的核心备战人员，在弹性计算、中间件、大并发分布式系统等方面积累了丰富的实战经验。...在进行数据的挖掘和清洗以后，把标题信息修改成符合规定的，对商家上传的图片进行识别，商品就是一件白色的衣服，那么标题就不能有其他的颜色的词汇堆砌。...还会利用商品的评价数据，将有价值的商品评论筛选出来呈现给用户，形成商品印象，用户购买产品的时候直接能够用来参考，同时也形成标签提供给搜索。 2 进行数据挖掘主要采用哪些核心技术？...接下来会继续加强技术平台和商品数据挖掘，在计算上会去加强针对图片的识别和实时数据的计算能力，在目前开源的计算框架上进行深度定制，以满足大规模计算的业务需求。
▲备战中 智能存储部 智能存储部负责京东图片系统和对象存储整体架构与维护，保障11.11大促期间图片展示及整体存储服务稳如泰山！...智能存储部参与前台千人千面项目，提供APP首页首焦广告图智能排版、各推荐位透底图输出等服务，保障11.11大促期间千人千面高效落地！ ? 智能存储，坚如磐石， 稳如泰山，无懈可击！...数据库技术部 数据库技术部对数据库系统进行优化和智能化改造，通过智能分析预测技术，在大促前对资源进行合理调度；通过对监控升级，在大促期间应对高峰及时预警；通过接入ContainerFS对备份系统升级，在事后灾备方面做好切换及恢复的准备和方案...知识计算部 知识计算部基于大规模商品知识图谱，对商品数据提供类目错挂预测、山寨、违规商品治理等，累计下架近亿SKU。对用户社区的评价问答提供最后的防火线，违禁识别占比99%。...为前台提供情感理解、语义标签、差异化京豆激励等一系列服务，有效防止问题商品和低质评论进入京东生态，提升用户体验。 ?
---- ©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。
尤其对于服饰内衣等上新频率高、上新数量多的品类，在最为忙碌、重要又耗时的11.11上新季，如何最大化提升商家的上新效率呢？...Drawbot京东商详智能助手正是基于这一需求应运而生的，它可以同时服务京东几十万商家，高质量快速生成详情页，将商品详情页的制作时间由几十分钟缩短到2分钟！...基于深度学习和图像识别技术，Drawbot能够理解图片里的各种信息，如人像信息、商品类别、商品颜色等；再依据专业设计师设计的模板，自动将不同商品图片“摆放”到版面的不同位置上；最终根据图像识别结果及版面位置大小进行智能裁剪等处理...DCN的两个新模块 上述网络结构可确保能准确识别并理解图片。对于服饰类商品，能够做到对图片进行以下几个维度的识别和理解。 ?...既然Drawbot能够通过图像识别将商品的分类、属性（如色系）甚至是细节展示图的类型都识别出来，那么它完全有可能对商品详情页中出现的图片进行更广维度和更深层次的理解，比如商品图片描述的场景、商品图片描述的风格等
何晓冬博士的主要研究方向为人工智能领域，包括深度学习、自然语言处理、语音识别、计算机视觉、多模态智能及信息检索。...在今年11.11京东全球好物节期间，截至11日24点，超1630万次消费者咨询由智能客服处理，其中90%的问题由智能客服独立解决。对比今年618，日均接待量增长72%。...梅涛博士也将计算机视觉与多媒体领域技术应用在了京东人工智能审核等业务上，这项业务覆盖京东全量商品主图、商品详情页图片、晒单、短视频等场景内容的合规审核，涉及信息合规机器人、评价、智能客服工作台等几十个业务系统...此外，基于计算机视觉技术，京东拍照购业务允许用户上传图像信息，并精准匹配相同和相似的商品。...以京东人工智能开放平台NeuHub为例，在今年11.11大促期间，平台上图像审核、情感分析、语音识别等人工智能技术接口实现对集团内部业务支持，累计调用量达到148.7亿次以上。
利用人工智能技术，京东AI科学家首先实现了智能客服意图识别能力突破和共情能力提升，让智能客服能精准识别用户灵活多变的问法和情绪： ?...▲意图识别能力与共情能力提升技术解析 基于京东沉淀下来的丰富评论数据和NLP深度学习技术积累，智能客服能自动识别用户在交谈过程中表现出的生气、着急、担忧、失落等多种情绪，甚至还能识别出用户情感的浓度，...如一点点生气、很生气、非常生气等，按照识别结果，AI会在回复中加上相应的情感表达，使得人机互动更有温度。...而面向人工客服，智能客服也提供了全链条AI辅助服务，在整体客服系统、客服运营管理实现“智能调度”、“智能坐席”与“智能分析”，让人工客服更加全面的感知用户的诉求，更快响应、更快决策、更快解决。 ?...这一整套智能对话技术，京东已经向京东品牌供应商、POP商家和外部企业开放，提供商家智能服务机器人“小智”和智能对话解决方案，帮助企业实现智能化服务转型。
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
智能核心是对认知能力的升级革命，从感知、认知到决策执行，目前基础理论层、技术层的发展已经达到认知层面的建模与分析，应用层则体现为利用智能技术解决各种多模态目标识别的速度和精度，本文整理了目前市场上智能识别领域的典型应用进展及部分厂商...车牌识别：车牌识别技术相信大家都不会觉得陌生，智能交通，小区停车场等，都有很好的应用.为满足市场和用户需求。...相信未来虹膜识别技术在中国市场的空间已经被打开，未来有望在更多智能终端和日常领域得到应用。 ?...OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）智能识别技术：通过对图片中的文字进行提取识别，转换成可检索的数据。...统计数据显示，2015年，全球智能终端指纹识别芯片的出货量达到4.78亿颗，市场销售额达到21.1亿美元。
一、题目 已知有 购买记录表t_order,包含自增id:id,用户ID:user_id，商品ID:goods_id,订单时间：order_time,商品类别：goods_type; 用户收藏记录表t_collect_log...,包含自增id，用户ID:user_id，商品ID：goods_id，收藏时间 collect_time 请用一句sql语句得出以下查询结果，得到所有用户的商品行为特征，其中用户行为分类为4种：是否已购买...、购买未收藏、收藏未购买、收藏且购买。...购买记录表t_order +-----+----------+-----------+-------------------+-------------+ | id | user_id | goods_id...： 根据 t_ord中的goods_id 是否为空判断是否购买，为空代表未购买，非空代表购买； 购买未收藏： t_ord中goods_id不为空，t_collect中goods_id为空； 收藏未购买：
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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