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名目类更新很慢 ： 零售的产名目一般来说以 小时层次 速度更新迭代，每增加新产名目时若仅靠常规基本概念仅需原先训练基本概念，基本概念训练成本及时间成本极大 ；

⭐单项客户端⭐

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所有程式库及教程仅已Apache，爱戴大家star鼓励~

布景根本原因

样本相似度高： 同一件的产名目，在各有不同情况下所获的的产名目平面图象多半存在相当大的不同；各有不同的产名目很可能持有非常类似的包装，比如风味各有不同。

建议设计

平面图3 单项建议陈述

基本概念优化方针和视觉效果

尝试样本进一步提高、换各有不同的backbone、为了让各有不同的Metric Learning步骤、选用提纯步骤进行时基本概念调优，针对各有不同建议给出实验视觉效果，基本概念再一可以超过98.39%以上的Top1 Recall。

平面图4 视觉效果展出陈述

布署建议

布署方面适用飞桨服务化布署基础PaddleServing进行时布署，满足用户批量预测、样本安同类型性高、提前较高的需求，更快在本地完成布署建议，本次举例来说都有基本概念转换配置到布署劝说的同类型报表讲解，爱戴小伙伴们关注直播。

举例来说适用物件简述

服务业实践举例来说教程

助力大公司横贯AI落地鸿沟

飞桨服务业实践举例来说，倡导加速AI在服务业落地的前进偏移，降低学说高效率与服务业高效率的发展的不同。举例来说源于服务业真实金融业务布景，通过比较简单的code付诸，提供从样本准备到基本概念布署的建议更进一步类比，堪称服务业落地的“自动导航”。

真实服务业布景 ：与实际具有AI高效率的发展的大公司合作共建，挑选大公司高频需求的AI高效率的发展布景如智慧城市-安同类型帽检测、智能工业用-表计读数等； 比较简单code付诸 ： 提供可一键试运行的code，在“AI Studio一站式研发SDK”上适用免费算力一键Notebook试运行； 详细更进一步类比 ： 广度类比从样本准备和处理方式、基本概念为了让、基本概念优化和布署的AI落地同类型报表，共享可复用的基本概念调参和优化经验； 直通单项落地 ： 搜狗师大附中手把手教用户进行时同类型报表code实践，轻松直通单项POC阶段。

Chromium或将适用Qt构建UI 噢，老天爷！属于Java的协程终于来了！ 又悄悄放反战私货！npm生态平衡还能宠信吗？

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