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在正式介绍衣+（Dress+）之前，先看看创始人张默的履历：北京大学软件硕士+新加坡南洋理工大学科技创业硕士，还曾在斯坦福大学深造；曾就职微软、IBM，Windows Mobile 项目组成员，研发项目经理+渠道经理，IBM开源联盟负责人、主机Linux中国区技术负责人；带领公司入围硅谷创业大赛全球总决赛，获得硅谷风投龙脉奖金。
衣+官网的团队介绍是这么写的：衣+团队 2013 年末成立于美国硅谷和新加坡，2014 年 7 月于北京设立公司。目前团队成员工作背景包括微软、IBM、百度、金山等大公司，学历背景包括斯坦福、剑桥、新加坡国大、新加坡南洋理工、北大、中科院，团队中还有一位巴黎留学的服装设计师，平均年龄 26 岁。
可以用一句话介绍衣+：以图搜衣。这个 App 可以帮助用户通过“所见即所得”方式寻找身边喜欢的衣服，通过拍照或上传图片就可以搜索出相同或相似款的服饰，然后就是购买和社交分享了。更专业的说法可以这么讲：通过新一代图像识别搜索和深度学习技术来挖掘移动互联网海量图像数据中潜在的商业信息。
衣+的本质是基于人工智能的图像识别搜索引擎，其图像识别算法采用的是卷积神经网络技术。深度神经网络已经在语音识别、图像识别等领域取得相当大的成功。
基于电商商品数据，衣+挖掘了多层次商品语义标签。在衣+的数据构造中，包含高层的类别语义（连衣裙、哈伦裤、马丁靴等）、中层的服装风格语义（碎花、方格、宫廷、波西米亚等），以及底层的材质和颜色语义（蕾丝、雪纺、宝蓝色等）。张默介绍说，每一张图片都经过特殊值的比对，转化成空间中的多维向量，共 4096 维。通过比较向量在空间里的相似度，从而找到最一致的那张图片。
同时，衣+还引入了高维特征的二值语义索引技术，可以支持海量商品数据的实时检索。与传统的图像检索技术相比，衣+的图像识别算法能够从海量的商品数据中自动进行特征学习，并根据用户反馈实现增量学习，不断优化检索算法的精度。
张默说，衣+上线四个月多月以来已经有了来自全球一百多国家的二百万活跃用户。她说，每个人都值得发现和拥有属于自己的时尚和人生。
张默虽然是理工科和商科双硕士，却从小学画画，热爱文学阅读，是一个十足的文艺青年。创业的同时，她还是中关村极客咖啡的创始股东。
她酷爱旅行，已经去了 30 多个国家。我问她，创业过程中有什么解压方式？她的回答很简单：旅行+憧憬下一次旅行，以及阅读。
有一次，张默乘灰狗巴士从洛杉矶去旧金山。在抵达终点的前十分钟，钱包被小偷偷走了，所有的现金、银行卡、驾照、ID都丢了。很多人遇到这种情况肯定会抓狂，张默却淡然处之，继续到处周游，和投资人聊关于衣+的idea 。“正是因为这次意外的滞留，让我接触了很多大大小小的创业公司，还遇到了扎克伯格、马斯克等大佬，和拉美、印度、犹太等创业小伙伴混在一起，也拿到了第一笔天使投资。”
【搜衣服怎么搜搜衣服的软件】问及创业以来遇到的困难，张默说，最大的困难来自社会对女创业者的偏见，“很多投资人不喜欢投女性创业者。可我不是来适应社会的，我是来改变社会的。我不是女权主义，我是新女性主义。新女性，追求美丽时尚，人生积极向上；重视内外兼修，生活事业双赢；敢想敢做，自己主宰人生。美丽，不是取悦他人，更是宠爱自己。独立，不是与世界为敌，是最美的绽放。我最欣赏的人除了维珍创始人理查德·布兰森先生，就是可可香奈儿女士，一百年前她设计出了女性穿的裤子，她说，你可以买不起多少好衣服，别忘了最重要的衣服是自我。女性完全可以又美丽，又富有，又有才华，完全可以改变这个世界。给更多女性正能量，让我们给自己温暖，这也是我的一个小小的情怀，为此，在创业道路上，我无比幸福。”

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