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20世纪以来，信息技术飞速发展。中国赶上了信息时代的浪潮，在这期间发展了很多规模较大的互联网电商平台。例如拼多多、淘宝、京东、苏宁易购、唯品会等等都有着自己的电商平台软件。本项目主要通过浏览器爬虫技术，粗略的爬取淘宝热卖网的大致销量数据以及商品基础数据进行数据分析。学习和初步使用爬虫技术、可视化技术、机器学习技术是本课题的意义，并不是数据，所以这里数据相对来说比较粗略不具备商业价值。当然如果技术炉
本文围绕图文跨模态检索展开研究，采用Chinese-CLIP预训练模型，对电商图文数据进行训练。在此基础上，引入知识蒸馏技术，对模型进行进一步的优化和增强。同时，应用Prompt条件提示学习，引导模型更好地完成任务。在模型训练完成后，将最优Pytorch模型转换为Onnx格式，相比原始Pytorch模型，提升了特征计算的推理速度，同时不影响特征提取的下游任务效果。接下来，使用BERT和Bi-GRU
flask+deepseek电商推荐系统
基于Flask与Ngrok的本地项目公网访问指南
之前我在博客文章《使用Azure DevOps MCP服务器，在开发过程中应用GitHub Copilot人工智能》 - danzhang - 博客园中介绍了搭建本地MCP服务器，应用Github Copilot的人工智能，在开发工具中高效使用Azure DevOps。；远程MCP服务器是运行在微软云端的MCP服务器，它可以完成和本地MCP服务器相同的功能，但是无需我们进行复杂的安装和配置工作；
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