淘寶直播的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

深度學習圖像搜索與識別

為了解決淘寶直播的問題，作者潘攀 這樣論述：

圖像搜索和識別是電腦視覺領域一個非常重要且基礎的題目。本書對構成圖像搜索和識別系統的各個演算法基礎模組一一做了介紹，並在最後一章以拍立淘為例說明了各個模組是怎樣一起工作的。針對每個演算法模組，本書不僅深入淺出地解釋了演算法的工作原理，還對演算法背後的演進機理和不同方法的特點進行了說明，在第2章至第8章最後均提供了經典演算法的PyTorch 代碼和相關參考資料。   本書既適合圖像搜索和識別領域的初學者，也適合在某個單一任務方面有經驗但是想擴充知識面的讀者。 潘攀，花名啟磐。 阿裡巴巴集團資深演算法專家，達摩院視覺理解&互動視覺負責人，負責電商領域的視覺技術研發。   拍立淘

以圖搜圖的負責人和創始人之一，為拍立淘、淘寶直播&短視頻、虛擬主播、閑魚等業務提供核心技術。[   博士畢業于美國伊利諾伊大學芝加哥分校，研究領域包括深度學習和電腦視覺等。   曾先後在美國三菱研究院和北京富士通研發中心從事視覺技術研發工作。 已發表20餘篇論文，擁有10餘授權專利，並獲得Web Vision分類，COCO檢測，DAVIS分割等國際電腦視覺競賽冠軍。 1 概述 1 1．1 圖像搜索與識別概述 1 1．2 圖像搜索與識別技術的發展和應用 3 1．3 深度學習與圖像搜索和識別 4 1．4 本書結構 6 2 深度卷積神經網路 8 2．1 概述 8 2．1．1 深度

學習背景 8 2．1．2 深度卷積神經網路 9 2．2 CNN基礎操作 11 2．2．1 卷積操作 11 2．2．2 池化操作 12 2．2．3 全連接層 13 2．2．4 啟動層 14 2．2．5 批歸一化層 14 2．2．6 小結 16 2．3 常見的CNN模型結構 16 2．3．1 網路結構超參數 17 2．3．2 單分支網路結構 19 2．3．3 多分支網路結構 24 2．3．4 小結 38 2．4 常見目標損失函數 38 2．5 本章總結 40 2．6 參考資料 40 3 圖像分類 43 3．1 概述 43 3．2 單標記分類 44 3．2．1 常用資料集及評價指標 44 3．2．2

損失函數 45 3．2．3 提升分類精度的實用技巧 47 3．2．4 基於搜索的圖像分類 50 3．3 細細微性圖像分類 51 3．3．1 概述 51 3．3．2 基於部件對齊的細細微性分類方法 52 3．3．3 基於高階特徵池化的細細微性分類方法 55 3．3．4 小結 56 3．4 多標記圖像分類 56 3．4．1 概述 56 3．4．2 baseline：一階方法 58 3．4．3 標記關係建模 59 3．4．4 小結 60 3．5 代碼實踐 61 3．6 本章總結 63 3．7 參考資料 63 4 目標檢測 66 4．1 概述 66 4．2 兩階段目標檢測演算法 68 4．2．1 候

選框生成 69 4．2．2 特徵抽取 71 4．2．3 訓練策略 73 4．2．4 小結 76 4．3 單階段目標檢測演算法 76 4．3．1 YOLO演算法 76 4．3．2 SSD演算法 78 4．3．3 RetinaNet演算法 81 4．3．4 無錨點框檢測演算法 83 4．3．5 小結 87 4．4 代碼實踐 88 4．5 本章總結 91 4．6 參考資料 92 5 圖像分割 95 5．1 概述 95 5．2 語義分割 96 5．2．1 概述 96 5．2．2 全卷積神經網路 97 5．2．3 空洞卷積 99 5．2．4 U-Net結構 100 5．2．5 條件隨機場關係建模 101

5．2．6 Look Wider to See Better 103 5．2．7 Atrous Spatial Pyramid Pooling演算法 104 5．2．8 Context Encoding for Semantic Segmentation 104 5．2．9 多卡同步批歸一化 107 5．2．10 小結 107 5．3 實例分割 108 5．3．1 概述 108 5．3．2 FCIS 109 5．3．3 Mask R-CNN 111 5．3．4 Hybrid Task Cascade框架 113 5．3．5 小結 115 5．4 代碼實踐 115 5．5 本章總結 120 5

．6 參考資料 120 6 特徵學習 124 6．1 概述 124 6．2 基於分類識別的特徵訓練 126 6．2．1 Sigmoid函數 127 6．2．2 Softmax函數 128 6．2．3 Weighted Softmax函數 129 6．2．4 Large-Margin Softmax函數 130 6．2．5 ArcFace函數 132 6．2．6 小結 133 6．3 基於度量學習的特徵訓練 134 6．3．1 Contrastive損失函數 135 6．3．2 Triplet損失函數 137 6．3．3 三元組損失函數在行人再識別中的應用 139 6．3．4 Quadruple

t損失函數 140 6．3．5 Listwise Learning 141 6．3．6 組合損失函數 142 6．3．7 小結 142 6．4 代碼實踐 143 6．5 本章總結 143 6．6 參考資料 144 7 向量檢索 147 7．1 概述 147 7．2 局部敏感雜湊演算法 149 7．2．1 預處理 150 7．2．2 搜索 151 7．2．3 小結 152 7．3 乘積量化系列演算法 152 7．3．1 PQ演算法 153 7．3．2 IVFPQ演算法 155 7．3．3 OPQ演算法 156 7．3．4 小結 157 7．4 圖搜索演算法 157 7．4．1 NSW演算法 15

8 7．4．2 Kgraph演算法 161 7．4．3 HNSW演算法 163 7．4．4 圖搜索演算法實驗對比 165 7．4．5 小結 165 7．5 代碼實踐 166 7．6 本章總結 167 7．7 參考資料 168 8 圖文理解 171 8．1 概述 171 8．2 圖文識別 172 8．2．1 概述 172 8．2．2 資料集和評測標準 174 8．2．3 特徵融合方法 176 8．2．4 小結 182 8．3 圖文搜索 182 8．3．1 概述 182 8．3．2 資料集和評測標準 184 8．3．3 Dual Attention Networks 185 8．3．4 Botto

m-Up Attention 187 8．3．5 圖文搜索的損失函數 189 8．3．6 小結 190 8．4 代碼實踐 191 8．5 本章總結 194 8．6 參考資料 194 9 阿里巴巴圖像搜索識別系統 197 9．1 概述 197 9．2 背景介紹 198 9．3 圖像搜索架構 200 9．3．1 類目預測模組 200 9．3．2 目標檢測和特徵聯合學習 201 9．3．3 圖像索引和檢索 205 9．4 實驗和結果分析 207 9．5 本章總結 210 9．6 參考資料 211

淘寶直播進入發燒排行的影片

疫情當前如何買新衣?以延伸整合型科技接受模式 (UTAUT2)探討直播電商的科技接受行為

為了解決淘寶直播的問題，作者樊雪晨 這樣論述：

自電子商務出現以來，人們一直習慣以網頁圖文為載體獲取信息、實現購物，直到直播電商的出現，提供給人們一種較高社會臨場感的行銷媒介。近年來直播電商發展極快，其使用已成重要趨勢。本研究從行銷觀點，基於延伸整合型科技接受模式結合知覺社會臨場感與直播主信任兩變數，探討影響直播電商科技接受的因素。本研究收集網絡問卷421份，研究發現「績效期望」、「努力期望」、「社群影響」、「便利條件」、「享樂動機」及「習慣」皆對「使用意向」有顯著影響；「知覺社會臨場感」顯著影響「直播主信任」與「享樂動機」；「直播主信任」顯著影響「績效期望」；同時性別對「便利條件」、「享樂動機」及「習慣」對「使用意向」的影響具有調節效果

。研究結果具行銷意涵，賣家可充分運用直播電商高社會臨場感特性，並增加直播的有用性、娛樂性，以提升使用者的使用意向。

放大：如何放大你的小才華

為了解決淘寶直播的問題，作者池騁 這樣論述：

近幾年，“斜杠青年”頻頻登上微博熱搜，博主、主播層出不窮，“打造個人品牌”更是成為不可逆的大眾認知趨勢。在微信公眾號、淘寶直播、抖音、快手、小紅書、嗶哩嗶哩……幾億用戶每天都在見證一件事兒——這個時代，每個人只需要擁有一個“小才華”，就有可能擁有幾十萬、上百萬的粉絲，接到大牌廣告，甚至改變自己的命運。 作者深耕自媒體行業近十年，基於個人的真實經歷以及多個超級IP的操盤實踐，幫助讀者系統性地建立對“放大”一詞的認知，從找到適合自己的平臺和內容方向，到如何進行內容運營、使用者運營、商業變現，全面掃清讀者在“打造個人品牌”的過程中可能會遇到的障礙。同時，作者結合大量的、容易複製的成功案例，在實操層

面給出具體的、可落地的運營技巧，讓讀者在“放大”之路上走得更順暢。 推薦序 1/4 你的小才華等式 第01章 一切皆可放大 我的一次經歷 網紅店的乘號 指數級的放大 一切皆可放大 支付寶的錦鯉 第02章 隱藏的阿爾法 穩定的阿爾法 增長的阿爾法 第03章 點線面體放大 真實案例複盤 認知圈層傳播 指數級放大倍數 更多點線面體 第04章 體面線點放大 演算法的世界 還原放大場景 你的小才華等式 2/4 解開等式的右邊 第05章 用小才華賺錢 開啟關聯思考 用小才華賺錢 賺錢底層邏輯 從ID變成IP 回到現實中來 第06章 獲得更多收益 重新認知價值 用放大來傳播

需求匹配指數 價值外的價值 3/4 解開等式的左邊 第07章 回答從零到一 宏觀中觀微觀 從零到一的Q

電商直播主訊息設計與溝通分析：《淘寶直播》個案研究

為了解決淘寶直播的問題，作者邵琪 這樣論述：

電商直播近年來逐漸成為眾多主播借助新媒體平台進行產品推薦與銷售從而獲得利潤的渠道，與傳統銷售相比具有受眾廣泛、即時互動、購買便利等優勢。在一眾網紅主播中，淘寶主播李佳琦擁有龐大的粉絲族群和出眾的銷售能力，是電商直播時代的代表人物。本文以行銷傳播理論為框架，探究電商主播如何說服消費者進行購買。選擇淘寶直播為研究個案，以淘寶主播李佳琦作為研究對象，對李佳琦2021年雙十一期間的直播話術進行文本分析。研究發現將電商主播的行銷傳播歸納為三個面向，即內容設計、訊息設計和直播互動。從內容設計來看，主播通常承擔意見領袖的身份，結合自身特點樹立人設；主播利用明星效應，增加直播人氣、說服力、使直播內容得以病毒

式傳播。從訊息設計來看，主播善用修辭、關鍵信息重複強調、有代表性的口頭禪、對產品有專業講解、洞悉觀眾心理、直播具有趣味性，均會對消費者購買意願產生正向影響。從直播互動來看，主播與助理互動，增強直播娛樂性；主播與觀眾互動，增強直播交互性，兩者均正向影響消費者的購買意願；主播引導和控制銷售節奏，給觀眾帶來緊張感，進而影響行為意願。結論論述了電商直播主訊息設計對行銷的重要性，以及李佳琦個人品牌價值和複製可能性，為電商直播從業者提出建議參考。