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服装行业多模态算法个性化产品定制方案 | 京东云技术团队

一、项目背景 AI赋能服装设计师,设计好看、好穿、好卖的服装 传统服装行业痛点 • 设计师无法准确捕捉市场趋势,抓住中国潮流 • 上新周期长,高库存滞销风险大 • 基本款居多,难以满足消费者个性化需求 解决方案 • GPT+数据洞察,快速反应市场时尚流行趋势 • 柔性快反+数智化供应链,降低库存成本 • AIGC,降低设计门槛,人人都可以是设计师 二、方案介绍 • 传统服饰设计方案:设计师根据经验直接出图——好看、好穿 • 设计师+diffusion:AIGC海量出图,设计师选图——好看 • 新视界设计:畅销服装版型+潮流图样,设计好看、好穿、好卖的服装  三、技术突破 畅销服装版式数据库构建 • 自研服装识别模型对服装图片进行多模态智能分析,提取服装图片的纹理、面料、廓形等多维度版式信息,结合服装销售评论数据,构建服装版式数据库 生成个性化服装图片 • 基于自研架构tailor diffusion根据服装版式信息将语义信息映射到视觉隐空间,通过多个维度的版式特征控制生成指定款型的服装设计图 模特着装展示 • 特征空间融合服装、模特图片信息,将个性化服装穿着在模特身上,直观展示定制服...

R2在全渠道业务线的落地 | 京东云技术团队

随着业务的增长,系统的高频率迭代,质量保障工作迫切需要引入更加科学高效的测试方法来助力业务高质量的交付。长城项目一期测试中,全渠道质量团队引入技术平台部R2技术,极大的提升了项目交付的质量。因此,本文将重点介绍全渠道质量团队是如何利用R2来保障业务质量的。 一、为什么引入R2? 全渠道长城项目是将全渠道现有交易能力下沉至交易中台,在技术系统层面实现了线上线下系统深度一体化,为零售的全渠道技术(人通、货通、场通、数据通)奠定了基石,贯穿从全渠道门店、商品、采购、促销、优惠券、通用下单、支付到售后的整个订单生命周期。项目涉及改动的应用多达27+,接口300+,业务范围极广。如果完全依赖传统的人工测试,那么在有限的时间内,不仅需要投入大量人力,同时也很难保证每次迭代回归覆盖了所有业务场景,最终也会影响项目交付的质量。 因此,为了更加全面的有效的覆盖线上的所有业务场景,全渠道质量团队调研了适用于长城项目改造前后数据对比的平台工具,最后在多种工具中选择了技术平台部的R2工具。R2的全称是Record和Replay,即录制和回放。测试同事与R2团队沟通试用后,发现它是一款非常适合于大型项目大量数据...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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