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讲师介绍
友凡老师
架构师
多年移动互联网产品设计和开发经验，带领团队完成多个知名互联网产品，历任多家知名公司Java和大数据架构师，负责过多个大型Java和大数据系统的架构和开发。精通Java、Go、Python、大数据、K8S、NewSQL等语言和技术，对分布式、高并发、高可用、微服务、缓存、虚拟化、海量数据处理有丰富的实战经验和解决方案。
课程详情
近几年，随着“新零售”概念的火热，越来越多的品牌商及商超零售企业开始引进人工智能技术，探索商品管理、成本控制、用户体验等多维度的数字化转型，转型中所涉及的货架陈列分析、智能结算、智能库存管理、智能货柜、电商平台等以图搜图的场景背后的核心技术都离不开商品识别算法。在零售场景中，若顾客购买的商品较多，采用传统的条形码结算，效率较低，顾客购物体验较差；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。而且即便对于同一件商品，在不同情况下所获得的商品图像都往往存在相当大的差异；：商超零售场景下，新品通常以小时级别速度更新迭代，每增加新产品时若仅靠单一模型均需重新训练模型，模型训练成本及时间成本极大。
本系统算法主要由主体检测、特征学习和向量检索三个模块组成，是一个实用的轻量级通用图像识别系统。基于此技术，商超零售企业可实现大量商品的一键式智能化识别，大大提高识别效率，节省人工及时间成本。
现在互联网有很多Ai平台，提供算法接口，我们直接能调用，并且他们收费，能带来很大的收益。我们同样可以实现这么一个平台，集成算法，来实现商业，给自己带来收入。当然也可以作为学习知识的一个实战项目。
本课程就是基于SpringBoot+Python+Vue多语言商品识别系统实现的商品识别系统，包含几大核心模块：用户管理、用户授权管理、算法管理、算法服务、算法演示管理。
课程基于SpringBoot+Python+Vue技术栈实现，包含了SpringBoot、Mybatis、MySQL、Vue、Conda、Opencv、深度学习框架、Django技术等，课程会讲解整个部署过程，有需要的伙伴可以使用。
本课程不涉及细节讲解，主要是从项目环境搭建和代码启动和效果演示进行讲解，适合直接需要代码的学员。课程会讲解整个部署过程，有需要的伙伴可以直接使用或进行二次开发。
课程目录
1、多语言商品识别系统之环境安装_jdk
2、多语言商品识别之环境安装_IDEA
3、多语言商品识别系统之环境安装_webstorm
4、多语言商品识别系统之环境安装_nodejs
5、多语言商品识别系统之环境安装_maven
6、多语言商品识别系统之环境安装_mysql
7、商品识别系统之环境安装mysql客户端安装
8、多语言商品识别系统之环境安装_redis
9、多语言商品识别系统之pycharm安装
10、多语言商品识别系统之Anaconda讲解
11、商品识别系统之Anaconda安装和使用
12、商品识别之Anaconda之Conda命令使用
13、多语言商品识别系统之后端接口服务部署
14、多语言商品识别系统之前端服务部署
15、商品识别系统之商品识别算法服务部署
16、商品识别系统之商品识别算法整体效果
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