摘要：本发明的实施方式提供了一种销量预测方法。该方法包括：对至少一部分产品进行聚类，得到至少一个类别；确定第一产品在所述至少一个类别中所属的第一类别；基于所述第一类别中的长期产品在N个阶段的历史销量变化趋势，获取所述长期产品的销量趋势函数；计算所述第一类别的M个类别时间提升因子，所述M个类别时间提升因子与所述N个阶段中的M个阶段一一对应；基于所述第一产品在距离当前最近的S个阶段的历史销量以及待预测阶段对应的类别时间提升因子，计算所述第一产品在所述待预测阶段的预测销量。本发明的方法可以解决新产品历史销量数据不足导致的需求预测不准确的问题。本发明的实施方式还提供了一种销量预测装置、介质及计算设备。

摘要：本发明的实施方式提供了一种验证码识别模型训练方法、验证码识别方法、介质、验证码识别模型训练装置、验证码识别装置以及计算设备。该验证码识别模型训练方法包括：获取具有相同验证码长度的验证码图像样本，并确定与验证码图像样本相对应的字符样本标签；确定组成字符样本标签的验证码字符以及验证码字符的属性值，并获取验证码字符的字符类型信息；根据字符类型信息和属性值对字符样本标签进行编码以得到编码样本标签；利用验证码图像样本和编码样本标签训练用于识别验证码图像的验证码识别模型。基于本发明训练验证码识别模型的验证码识别方法具有识别效率高、实时性好、识别准确率高、普遍适用各种验证码类型等优点。

摘要：本发明的实施方式涉及计算机技术领域，更具体地，本发明的实施方式涉及数据处理方法、数据处理装置、存储介质和电子设备。所述方法包括：响应于用户的数据处理请求以获取源数据；对所述源数据进行识别以提取多个对象，以及各对象的属性数据；其中，所述对象的属性数据包括本对象与至少一个其他对象的关联关系信息；根据所述对象的关联关系信息对所述对象进行筛选，并根据筛选得到的第一对象之间的关联关系信息构建多个数据路径；其中，每个数据路径包含至少一个所述第一对象；以及根据所述数据路径所包含的所述第一对象的关联关系信息对所述数据路径进行合并以存储所述源数据。本公开可以便于对数据进行高效的存储和查询。

摘要：本发明的实施例提供了一种目标文案生成方法、装置、介质及电子设备，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取目标物品的文本描述信息，并在文本描述信息中提取目标物品对应的标识数据以及物品名称数据；检测目标物品对应的引导策略以根据引导策略生成目标物品对应的目标引导策略；根据标识数据、物品名称数据以及目标引导策略构建目标物品对应的候选文案集合；对候选文案集合进行预估处理以从候选文案集合中选取目标物品对应的目标文案。本发明实施例的技术方案能够根据给定的引导策略生成固定结构的目标文案，在提升目标文案生成效率的同时，提高目标

摘要：本发明的实施方式提供了一种商品自动定价方法。该商品自动定价方法包括：从多个历史数据中，获取环境状态信息，其中，环境状态信息包括表明用户对历史定价行为的响应信息；将环境状态信息输入强化深度学习神经网络，使得强化深度学习神经网络基于环境状态信息确定出定价策略；以及基于定价策略，确定商品的定价价格，其中，强化深度学习神经网络被配置为基于环境状态信息和定价策略模型确定商品的定价策略，以及基于奖励模型对定价策略进行评分，以使得强化深度学习神经网络根据评分更新定价策略模型。此外，本发明的实施方式提供了一种商品自动定价系统、计算机可读介质以及计算设备。

摘要：本发明的实施方式提供了一种用于选择仓库中的货品的方法。该方法包括：获取多个第一拆单订单，每一个第一拆单订单中包括多种货品；确定多个第一拆单订单中出现频率高于第一频率阈值的货品作为核心货品；针对每一个核心货品，分别确定包含核心货品的货品集合；确定每一个货品集合的权重；根据货品集合的权重，从所有货品集合中确定至少一个货品集合组成目标选品池；以及确定目标选品池中的货品为仓库选择的目标货品。此外，本发明的实施方式提供了一种用于选择仓库中的货品的装置、介质和计算设备。

摘要：本发明的实施方式提供了一种图像处理方法。所述方法包括首先获取图像；然后处理所述图像，得到第一灰度图像；接着将所述第一灰度图像中，像素值满足预设条件的像素确定为前景像素，像素值不满足所述预设条件的像素确定为待定背景像素，以得到掩膜图像；最后基于所述掩膜图像对所述图像进行抠图处理，得到抠图图像。本发明的方法在获取图像之后可以自动化完成抠图，减少用户在抠图过程中的交互操作，降低了抠图操作的门槛，为用户带来了更好的体验。此外，本发明的实施方式提供了一种图像处理装置、介质和计算设备。

摘要：本发明的实施方式提供了一种信息处理方法、介质、信息处理装置和计算设备。该方法包括：确定与当前交易时间节点相对应的历史交易时间区间；获取与所述历史交易时间区间相关的历史交易信息；根据所述历史交易信息确定所述历史交易时间区间的区间收益数据；当所述区间收益数据低于风险收益阈值时，确定与所述当前交易时间节点相对应的交易限制信息。该方法可以提高信息处理的准确性和时效性，降低相关交易活动中的交易风险。

摘要：本发明的实施方式涉及计算机技术领域，更具体地，本发明的实施方式涉及数据埋点配置方法及装置，存储介质和电子设备。所述方法包括：响应于发生的目标事件，触发所述目标事件对应的预埋埋点，以使所述预埋埋点获取所述目标事件对应的当前应用数据；根据预设规则对所述当前应用数据进行评估，并在所述当前应用数据符合预设规则时，对所述预埋埋点进行埋点参数计算；根据所述埋点参数计算结果为所述预埋埋点执行对应的埋点配置操作。本发明的方法可以实现对现有埋点的实时动态配置。

摘要：本发明的实施方式提供了一种数据处理方法，包括构建基于强化学习的自动定价模型，获得离线数据和多个销量预测模型，基于离线数据、第一销量预测模型以及第二销量预测模型，对自动定价模型进行预训练，基于在线数据以及第三销量预测模型，对自动定价模型进行在线训练，并基于自动定价模型处理在线数据，产生第一价格作为定价结果，以及通过第四销量预测模型预测使得销售额达到最大的第二价格，所述第二价格用于监控第一价格是否发生异常。此外，本发明的实施方式还提供了一种数据处理装置、计算机可读存储介质以及电子设备。