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人像转漫画

在网上,以及一些视频软件里面,我们都可以看见将人像转变为漫画的软件,那我们可不可以自己来做一个呢!...思路分析 实现,我们需要人像转漫画,似乎我们自己写一个,以目前的能力来说,还不太现实,那我们只能去掉调用比人的了。经过查找材料,以及确定范围,于是,找到了比较好的方案。 1、我们调用某度的ai接口。...''' 人像动漫化 ''' request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-process/v1/selfie_anime" # 二进制方式打开图片文件...img= base64.b64decode(img_base64) with open('001.png', 'wb') as f: f.write(img) 以上,我们就完整搞定了人像转漫画的过程...'''人像动漫化''' request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-process/v1/selfie_anime" #

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blast比对

一、序列比对 序列比对是整个生物信息的核心,因为几乎每个生物信息分析过程都需要用到序列比对。判断两个基因或两段基因组片段是否相似是序列分析的基本工作。...全局比对与局部比对有什么不同呢。全局序列比对尝试找到两个完整的序列之间的最佳比对。而局部序列比对不必对两个完整的序列进行比对;可以在每个序列中使用某些部分来获得最大得分。...两种比对采取不同的比对算法和策略,因此,同样的一段序列,采用全局比对和局部比对不同的比对方法结果也会有很大的不同。...全局比对与局部比对 例如我们现在有两条序列 S1 和 S2,如果采用全局比对,会得到这种比对效果,而采用局部比对,序列中间的 GCG 满足了最优比对。...因为是局部比对,所以只要序列之间出现同源区域就可以,而不用考虑整体,因此,blast 比对结果就会出现很多多对多的比对。也容易出现很多较差的比对,一个基因与另一个基因分成多份比对结果。

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    全局比对

    而局部比对则不同,两条亲缘关系较远的DNA 或氨基酸可能只在一些片段上相似,这就需要找到这些相似性的片段,和其相应的匹配方式。通常这样的分析就需要进行局部比对,而不是全局比对。...全局比对与局部比对有什么不同呢。全局序列比对尝试找到两个完整的序列之间的最佳比对。而局部序列比对不必对两个完整的序列进行比对;可以在每个序列中使用某些部分来获得最大得分。...两种比对采取不同的比对算法和策略,因此,同样的一段序列,采用全局比对和局部比对不同的比对方法结果也会有很大的不同。...例如我们现在有两条序列 S1 和 S2,如果采用全局比对,会得到这种比对效果,而采用局部比对,序列中间的 GCG 满足了最优比对。...因为,局部比对的话,遇到大的空位往往就断开了,例如上面的例子,采用局部比对的算法中,只追求局部的最优比对,而不会考虑整体的空位等。所以,基因组的大片段的插入或者缺失检测,可以使用全局比对软件。

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    序列比对:双序列比对与BLAST

    今天首先为大家介绍双序列比对,也即两条序列(或者多条序列两两之间)进行的比对,常用于同源分析、蛋白质结构推断、相似片段搜寻与数据库比对检索、基因注释等。...双序列比对算法 ⑴基本算法(LCS算法) 序列比对实质上是一个路径寻找问题,若有序列v=ATGTTAT和w=ATCGTAC两个短序列,其比对过程可以用下图表示: 从(0,0)到(7,7),每穿过一个顶点相当于成功匹配一个碱基...双序列比对所需要的计算时间和内存空间与这两个序列的长度有关,或者说正比于这两个序列长度的乘积,用O(mn)表示。 双序列比对工具 常用的双序列比对工具有BLAST、FASTA、diamond等。...最终对比对结果也即score足够高的HSPs进行显著性分析,将输入序列与一系列长度相等的随机序列进行比对,其分值符合Gumbel极值分布,在这种随机情况下,获得比当前比对得分高的随机序列条数的期望称为expectation...,不适合outfmt大于4的情况,默认为500 -num_alignments:对于每个输入序列,在结果中显示的高分比对结果的详细比对情况数目,默认为250 -line_length:结果中详细比对情况的行的长度

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    序列比对:多序列比对与MAFFT

    需要注意的是多序列比对问题是双序列比对问题的推广,并非多条序列之间两两比对。...多序列比对算法 相比于双序列比对,多序列比对涉及的记分方法、替换记分矩阵、比对算法等都要更为复杂。...渐进多序列比对首先使用动态规划算法构建全部k个序列的个双序列配对比对,然后以记分最高的配对比对作为多序列比对的种子,按记分高低依次选择序列,逐渐向已构造的多序列比对中加入序列,形成一个树状结构的多序列比对结果...,用来确定向多序列比对中添加新序列的次序; ③以计分最高的配对比对作为多序列比对的种子,并根据指导树向这对序列的比对中插入序列,一步步构建完整的多序列比对。...如果一开始选择的两条序列比对与实际上的最优多序列比对不一致,那么初始的配对比对中的错误在整个多序列比对构造中始终存在并持续传播;在比对的任何阶段出现的失配时,这些失配不会被纠正而是被传播到最终结果;最糟糕的情况是配对比对可能无法组成一个相容的多序列比对

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    Unity+Android GET和POST方式的简单实现API请求(人像动漫化)

    Unity与Android的简单交互,Unity打开Android相册并调用 前端时间本想着去弄个小工具,就是图文生成视频,可是这个的API接口的调用的测试权限死活申请不下来,只能放弃,就顺道看了下BaiduAI...,竟然被我发现了一个很有趣的API接口。...人像动漫化,于是就想着整一个人像动漫化APP,主要功能就是通过获取手机相册中的图片进行人像动漫化并保存在本地。...分析: 我们先来查看API 根据API可以知道我们需要准备Access_Token和图片转成的Base64的文本,所以我们的思路大概就确定下来: 1.从手机相册中获取图片,这个在上一篇的文章中有详细的实现方式...3.至于Access_Token,查看API可知,这是一个GET的接口,很好实现,先不管。

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    序列比对(一)全局比对Needleman-Wunsch算法

    前言 序列比对是生信领域的一个古老课题,在这一波NGS的浪潮中重新引起大家的广泛关注。由于生物序列的特殊性,在比对的时候允许插入缺失,所以往往是一种不精确匹配。...全局比对算法 所谓全局比对算法,就是根据一个打分矩阵(替换矩阵)计算出两个序列比对最高得分的算法。关于它的介绍网上已经非常多了,我们只需看看其中的关键点及实现代码。...关键点 打分矩阵: 选用不同的打分矩阵或者罚分分值会导致比对结果不同,常用BLAST打分矩阵。 计算比对最高得分的算法: 常用动态规划算法(Needleman-Wunsch算法)。 ?...图片引自https://www.jianshu.com/p/2b99d0d224a2 打印出最高得分相应的序列比对结果: 根据得分矩阵回溯,如果最优比对结果有多个,全部打印出来。...理解打分系统背后的概率论模型: 比对分值可以理解为匹配模型和随机模型的对数几率比(log-odds ratio)。

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    人像分割相关接口

    人像分割 识别图片中人体的完整轮廓,与背景进行分割,返回灰度图和前景人像图;可应用于照片合成等场景。 1. 接口描述 接口请求域名: bda.tencentcloudapi.com 。...即二分类人像分割,识别传入图片中人体的完整轮廓,进行抠像。 默认接口请求频率限制:300次/秒。...开发者资源 腾讯云 API 平台 腾讯云 API 平台 是综合 API 文档、错误码、API Explorer 及 SDK 等资源的统一查询平台,方便您从同一入口查询及使用腾讯云提供的所有 API 服务...API Inspector 用户可通过 API Inspector 查看控制台每一步操作关联的 API 调用情况,并自动生成各语言版本的 API 代码,也可前往 API Explorer 进行在线调试。...FailedOperation.SegmentFailed 人像分割失败。 FailedOperation.ServerError 算法服务异常,请重试。

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    序列比对(七)序列比对之线性空间算法

    一般而言,运用动态规划算法进行序列比对对内存空间的要求是 O(mn) 阶的,本文介绍了一种线性空间要求的序列比对方法。...前文如《序列比对(一)全局比对Needleman-Wunsch算法》所介绍的运用动态规划算法进行序列比对时,对内存空间的要求是 O(mn) 阶的。...图片引自https://www.jianshu.com/p/2b99d0d224a2 但是如果要求回溯呢,是否有一种线性空间算法来进行序列比对呢?前人已经给出了多种算法。...图片内容引自《生物序列分析》 如图中所说,关键点就是找到v值,然后通过不断的分划,最终得到全部的比对序列。本文给出了这种算法的一种代码实现。 代码的关键在于终止条件的设置以及必要时巧妙地颠倒行列。...与 O(mn) 阶的算法相比,这种算法只能得到其中一种最佳比对方式,而无法得到所有的可能。 代码运行的效果: ?

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    解析实人认证API的工作原理与应用场景

    其中,实人认证API作为一种先进的技术手段,通过输入姓名、身份证号码和一张人脸照片,与公安库身份证头像进行权威比对,从而返回比对分值。...本文将深入解析实人认证API的工作原理,并探讨其在各个应用场景中的广泛应用。实人认证API工作原理实人认证API的核心工作原理基于人像三要素,即姓名、身份证号码和人脸照片。...下面是实人认证API的工作步骤:实人认证API如何接入到自己的系统当中1.选择实人认证API提供商APISpace 的 实人认证(人像三要素)API,输入姓名、身份证号码和一张人脸照片,与公安库身份证头像进行权威比对...,返回比对分值。...2.阅读文档获取API提供商的开发文档,详细了解API的功能、接口调用方式、参数和返回结果等信息。文档通常包含示例代码,以便你更好地理解如何使用API

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    测序数据比对

    因此,测序数据比对是高通量测序分析中最核心的操作。 二、数据比对的意义 测序数据比对到参考序列上,得到一种“堆叠”的效果。这种效果是将测序数据比对到参考序列上。...,不能像 blast 比对,分开比对; 5、比对仅能容许一定数目的错配和空位; 6、序列太短,会出现一条序列比对到多个位置的情况; 7、数据量较大,比对比较耗时...3.2 比对算法 短序列比对有很多比对软件,例如 bwa,soap,bowtie2,hisat2,subread 等,在众多的短序列比对软件中,BWA 几乎已经成为默认的行业标准。...1、两条 reads 都比对不上; 2、一条比对上,另外一条比对不上,或者另外一条比对到另外染色体,或者两条比对不在正常 insert size 范围内; 3、一对一比对无错配,...pairend 比对) 2、只有一条reads比对上目标序列 (single比对) 3、两条reads比对到不同序列 (single比对) 4、两条reads比对超出

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    不得不说,有点高大上,基于Spring Boot 实现人脸识别功能

    需求分析 一、人脸注册 step1:人像采集。在注册页面上用html中video组件和js调用笔记本摄像头,并抓取人像图片。没有摄像头的笔记本、台式机的童鞋告辞吧,走好不送。。。...step2:人像上传至项目文件夹。将在页面采集到的人像数据转换成bash64字符传输到web后台,在后台将bash64转换成图片上传至项目文件夹。...step4:将采集到的人像信息(bash64)上传至百度云的人脸识别云端服务器。ps这块实现也可离线私有化处理方案,有兴趣的童鞋可自行研究。 二、人脸登录 step1:人像采集。...在登录页面上用html中video组件和js调用笔记本摄像头,并抓取人像图片。 step2:人像数据传输。抓取的人脸图片信息回传至web后台。 step3:人像比对。...在web后台实例化并调用百度云人脸识别的sdk,将登录页面采集到的图像数据和注册的图像信息相比对(这块是百度云人脸识别解决方案实现的,也是最牛B的地方),返回的比分大于95分即可实现登录。

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    序列比对之BWA

    算法首先通过寻找MEMs来种子化(seeding)比对。MEMs是指在参考基因组中能找到的与查询序列完全匹配的最长片段。这些MEMs作为潜在比对位置的初始点。...Affine-gap惩罚是一种在序列比对中用于处理插入和缺失(indels)的技术。Smith-Waterman算法是一种经典的动态规划算法,用于局部序列比对,能够找到最优的局部比对。...默认值100 bwa mem -a ref.fa reads.fq > aln.sam -a ## 参数使得所有可能的比对结果都会输出,而不仅是最佳比对。...这意味着在进行初步的比对(种子比对)时,序列间允许有一定数量的不匹配。 maxDiff:这是在整个读取序列中允许的最大差异数。这意味着在整个读取和参考序列的比对中,允许的不匹配总数不应超过这个数值。...当mate.fq文件存在时,执行双端(paired-end)比对。双端比对模式仅适用于Illumina短插入片段文库的读取。

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    实人认证API的出现,让电子化身份验证更加可靠

    什么是实人认证API实人认证API是指通过人像三要素来验证用户身份的技术,即使用用户的真实姓名、身份证号码以及人脸照片信息,来核验用户身份是否合法。...实人认证API在用户身份验证方面的优势及应用实人认证API的出现不仅给用户带来了更加便捷、更加安全、更加高效的身份验证体验,更加满足了现代人们的生活需求。...而且,实人认证API的认证速度极快,验证成功率也十分高,大大提高了用户的使用效率和满意度。此外,实人认证API还广泛应用于金融、保险、公安、电信、物流等不同行业。...实人认证API的使用与推荐APISpace 的 实人认证(人像三要素)API,输入姓名、身份证号码和一张人脸照片,与公安库身份证头像进行权威比对,返回比对分值。...返回示例{ "data": { "message": "比对成功", "scoreMsg": "系统判断为同一人", "incorrect": 100,

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