2020年4月4日,是个特殊的日子,我们看到朋友圈很多灰化的图片.今天我们就聊聊图片灰度处理这事儿.
程序功能：程序模仿登入京东主页，自动输入帐号和密码，完成滑块验证，最后领取每日签京豆
本文介绍了一种基于深度学习的人脸表情识别与分类方法，首先通过OpenCV和Tensortflow库进行人脸检测与表情图像预处理，然后使用Keras框架搭建了一个基于CNN的模型，利用迁移学习进行预训练，最后在COCO数据集上进行微调，实现了表情识别与分类的功能。
看完“HTML表单__表单元素”那一节的同学会发现，同是input标签，type属性值不一样的时候，input类型完全不一样。type就是input的一个属性，除type之外，还有很多属性，接下来我们开始了解表单元素属性都有哪些？
为大家介绍一个利用Python处理图片来实现对像素点的访问,在这里你可以进行很多的操作,比如图片灰化,你可以改变图片的RGB属性,如果单单用Image.open（）来打开图片,那实在是太LOW了,进行不了太复杂的操作,代码如下:
脸识别热门，表情识别更加。但是表情识别很难，因为人脸的微表情很多，本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法。 本次讲述的表情分类是识别的分析流程分为： 1、加载pre-model网络与权重； 2、利用opencv的函数进行简单的人脸检测； 3、抠出人脸的图并灰化； 4、表情分类器检测 ---- 一、表情数据集 主要来源于kaggle比赛，下载地址。 在公众号 datadw 里 回复 keras 即可获取。 有七种表情类别： (0=Angry, 1=Disgust, 2=Fear, 3=Happ
在Farmer Justin的农场中有许多灰化肥，它们都堆积在A仓库里。为了方便施肥，Farmer Justin需要修一些公路使得他能用拖拉机把这些灰化肥拉到其他仓库里。由于Farmer Justin及其懒惰，所以他只想一次拉完所有的灰化肥送到其他仓库里。但是灰化肥见光易挥发，所以Farmer Justin需要尽快把这些灰化肥拉完。现在告诉你Farmer Justin农场的构成地图，请你帮帮他计划一条从A仓库出发走完所有仓库的方案吧！由于Farmer Justin非常的讨厌浪费时间，所以你只需要告诉他最短的距离和走过所有农场的顺序。(注意:拖拉机走的时候是四联通的。)
光刻胶在做完后续成形工艺之后，PR就不需要了，而且还要去除的很干净，减少多后续工艺的影响。
刚刚开源了自己积累的一些2D效果的Shader实现，项目GitHub地址。效果在下面列出，我使用的Unity版本是5.3.5p8（当前已更新到5.6.0f3），可用不低于此版本的unity打开查看。需要注意的是，我的实现初衷在于原理的理解，并未斟酌优化，如果项目中使用请考虑优化。本文会不定期更新，添加新研究的效果。后面如果有时间，我可能会开一系列博客详细写写每个效果的原理和实现细节，欢迎朋友和我一起讨论。（P.S. 如果对你有帮助，别忘了点GitHub右上角的star，谢谢！）
即使没有计算机图形学基础知识的读者也完全不用担心您是否适合阅读此文，本文的性质属于科普文章，将为您揭开诸如Photoshop、Fireworks、GIMP等软件的图像处理操作的神秘面纱。之前您也许对这些处理技术感到惊奇和迷惑，但笔者相信您读完本文后会豁然开朗。本文主要介绍几种常见计算机图像处理操作的原理，为了操作简便和保证平台兼容性，采用HTML5的canvas作为代码实现样例，当然您也可以使用Qt、VisualStudio系列、Java等进行实现且可以利用多线程和GPU编程技术提高大像素文件的处理效率。本文的原理部分适合所有层面的读者，代码实现部分需要读者对小学数学的加减乘除运算有一定了解（其实写一些基础性代码不就是小学数学这种层次的事吗？非专业读者完全不用怕！笔者就是在作为计算机白痴的小学生时期就开始写程序的）。
SURF（SpeededUp Robust Feature）是加速版的具有鲁棒性的算法，是SIFT算法的加速版。
我们知道，在十进制的世界里面，如果我想把3个数字：7，34，562拼接成一个长整数：734562，一般我们会这样做：
I.打开pycharm，点击Settings，找到Project Interpreter，点击右边的下拉菜单下的show All...选项
(^_−)−☆ 好巧，我们又见面了 南方的冬天秋高气爽，简直让人不好意思睡懒觉。 怎么办？只能浪！ 今天不浪别的，浪鹅，去看看这只市值超40000亿的鹅。不得不说，它得一举一动，代表的，可能就是未来。 这是腾讯办的第一届用户开放日，感觉对于闷骚的理工男公司，第一次这么高调的撩用户，不容易啊。 哦耶，由于来的早，还没什么人。 据说后来是这样。 呃。。。没想到里边已经很热闹的了。 那么，到底看到了哪些未来？我挑几个我感兴趣的。 首先是让我相当激动的。。。 写稿机器人 它叫Dreamwriter，
说到这个技术，很多人可能很陌生，但是当提到 AI 人脸识别，AI 换脸，AI 算命，人脸美化等技术，相信都不陌生了。
特殊品牌截长屏功能 前提：小米或者红米手机，android7以上系统 步骤：使用红米k30pro手机，在手机上点击XXAPP，进入首页，然后点击游戏圈，然后点击任意一个帖子，进入的页面，同时按电源键和声音“一”键， 结果：发现截长屏的按钮灰化状态，无法点击
我们需要提前下载好python解释器 解释器可以在 Python解释器官网下载，这里我下载的是3.8.8版本的
我们知道，值类型在使用前必须设置值，而引用类型则可以是null,但在某些情况下，为值类型设置为空是必要的（如处理数据库数据的时候），微软因此推出了可空类型 System.Nullable<T> 这是一个泛型类，其中，T就代表一个具体的值类型。
注：程序运行过程中如出现中文乱码的情况，需配置以下环境变量，重启电脑后可正常使用。变量名：JAVA_TOOL_OPTIONS，变量值：-Dfile.encoding=UTF-8
一般的我们需要借用Python作图的话，首先会想到matplotlib，不过想要做出高大上的图的话，想实现更多的功能，还得找pyecharts和bokeh，今天我们不谈pyecharts和bokeh的具体实现，倒是将bokeh运行过程中可能出现的一个问题及其解决方法，给大家排排雷，日后如果有小伙伴掉坑里，也可以很方便的爬出来。
这两天有许多Python小白加入学习群，并且问了许多关于Pycharm基本使用的问题，今天小编就以配置Python解释器的问题给大家简单絮叨一下。
PowerBI 将从2020.4开始将筛选面板彻底从左边的格式切换成右边的格式，请大家注意。
image.png 你有没有过意外点错按键的时候？当用户没有被正确引导时往往会在模态窗口上做出错误的决策。很多模态窗口会在不明确不同行动区别的条件下就弹出来。 不同按键之间明确的颜色对比能够引导用户进行正确的选择。确实明确的行动指示则会让用户困惑并降低他们的效率。这甚至还可能导致他们做出产生恶劣影响的错误选择。 正面、中性和负面行动 所有的按键都从属于三个大类之下： 1 正面 —— 改变、发送、添加信息 2 中性 —— 不做改变、返回屏幕（比如“取消”） 3 负面 —— 删除、重置、阻止信息 一个模态窗口上
CCD机器视觉系统是用于工业检测及识别的高科技产品，生产的核心问题是工业计算机系统选型，可采集加工品的高清图像直接传输给到机子的GPIO接口。
用数据说话是当今社会的一个特别流行的词，它反映了当今人类面对这个信息爆炸时代所需要做出的必然的改变。 有预测截至2020年，整个数字世界的数据量将达到44ZB，或者是44万亿GB，这个量级是2013年
链接：https://pan.baidu.com/s/1Qlq7YgLJwBBbx-xJ2I1kWw
近些年，我们总是听到硬件加速，以及它如何帮助我们提升网页的动画性能，让网页动画变得更好，在移动端更流畅。那么什么是硬件加速？如何触发硬件加速呢？
本文描述了作者参观腾讯公司总部，体验了各种科技产品和服务的经历。通过参观，作者了解到了腾讯在人工智能、自动驾驶、虚拟现实等领域的最新进展，并体验了如机器人写稿、同声传译、机器人医生等高科技产品。同时，作者还发现了一些有趣的生活应用，如微信的港澳通行证和电子驾照等，认为这些应用方便了人们的生活。
cd 进入nonrepeating.go和nonerepeating_test.go 所在目录下,输入命令,可以正常执行
从 2000 年开始学习和使用 Mathematica，《Mathematica 演示项目笔记》作者，发表Wolfram Demonstrations Projects 50 余篇。
8个前端常用HTML+CSS技巧教程 CSS是一个很独特的语言。看起来非常简单，但是某种特殊效果看似简单，实现起来就颇有难度。这篇文章主要是给在学习前端的童鞋分享一些新的CSS技巧，一些在前端教程和培训课堂中不会讲到的知识。第二就是让还在前端开发这条道路上的童鞋们，重新燃起对前端排版和特效的热爱和热情！1. 固定底部内容 这种是一个非常常见的布局方式，但是对于新手来说是比较常见的难题。 这种布局方式在后台管理系统中比较常见，当我们内容不足浏览器窗口高度时，底部内容需要固定在底部。当内容超出了浏览器窗口高度，
该文章介绍了如何计算两个矩形框的重叠面积以及交并比，并提供了具体的Python代码示例。同时，文章还介绍了如何利用PIL库中的ImageDraw模块来绘制矩形框和文字。此外，文章还介绍了如何将计算得到的交并比结果可视化，并给出了一个示例代码。
验证码识别是搞爬虫实现自动化脚本避不开的一个问题。通常验证码识别程序要么部署在本地，要么部署在服务器端。如果部署在服务器端就需要自己去搭建配置网络环境并编写调用接口，这是一个极其繁琐耗时的过程。 但是现在我们通过腾讯云云函数 SCF，就可以快速将本地的验证码识别程序发布上线，极大地提高了开发效率。 效果展示 一种比较简单的验证码 识别扭曲变形的验证码 可以看到，识别效果还是蛮好的，甚至超过了肉眼识别率。 操作步骤 传统的验证码识别流程是 图像预处理（灰化，去噪，切割，二值化，去干扰线等） 验证码字
当今,由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差,而视觉系统则可以弥补这些缺点。而现实世界是三维的，而投射于摄像镜头（CCD/CMOS）上的图像则是二维的，视觉处理的最终目的就是要从感知到的二维图像中提取有关的三维世界信息。
go作为一个非常年轻的语言，吸取了各个语言的优点，比如说Java中优秀的垃圾回收，来释放程序员一部分精力。 本篇要说的就是垃圾回收，常见的垃圾回收算法有标记-清除、标记整理、复制，然后在这些算法基础上有分为分代&非分代回收，这些算法都非常优秀，只是面对的场景不同罢了，但是要是想透彻的理解垃圾回收，看Java中的实现再合适不过了，如果能对于Java中的垃圾回收非常熟悉，理解go的垃圾回收将非常简单。 go中的垃圾回收官方是这么描述的：非分代的、非紧缩的、写屏障的并发标记清除的垃圾回收。
人像分割的相关应用非常广，例如基于人像分割可以实现背景的替换做出各种非常酷炫的效果。我们将训练数据扩充到人体分割，那么我们就是对人体做美颜特效处理，同时对背景做其他的特效处理，这样整张画面就会变得更加有趣，更加提高颜值了，这里我们对人体前景做美颜调色处理，对背景做了以下特效：
简单翻译下：CSS 2.1没有定义哪些属性适用于表单控件和frame，以及怎样用CSS给他们设置样式，用户代理可能会给这些元素应用CSS属性，建议编写者把此类支持当做实验性的，CSS后续版本可能会进一步指定这些
Insecure Direct Object reference (IDOR)不安全的直接对象引用，基于用户提供的输入对象直接访问，而未进行鉴权，这个漏洞在国内被称作越权漏洞。
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如果部署在服务器端就需要自己去搭建配置网络环境并编写调用接口，这是一个极其繁琐耗时的过程。
selenium中没有提供原生的方法判断元素是否存在，一般我们可以通过定位元素+异常捕获的方式判断。
2019年国庆，帮朋友实现了一个人脸识别进行开锁的功能，用在他的真人实景游戏业务中。几个月来运行稳定，体验良好，借着这个春节宅家的时间，整理一下这个应用的实现过程。
作者：eckygao，腾讯 CSIG 云产品部 1.案例概述 1.1 背景 实现一个人脸识别进行开锁的功能，用在他的真人实景游戏业务中。总的来说，需求描述简单，但由于约束比较多，在架构与选型上需要花些心思。 1.2 部署效果 由于该游戏还在线上服务中，此处就不放出具体操作的视频了。 1.3 玩家体验 玩家发现并进入空间后，在显示屏看到自己在当前场景出镜的实时画面。 玩家靠近观察时，捕获当前帧进行人脸识别，实时画面中出现水印字幕“认证中” 人脸认证失败时，实时画面水印字幕变更为“认证失败”，字幕
实现一个人脸识别进行开锁的功能，用在他的真人实景游戏业务中。总的来说，需求描述简单，但由于约束比较多，在架构与选型上需要花些心思。
视频流识别与抓拍图片进行识别存在区别，通过视频流识别可实现对摄像头采集到的所有图片进行快速分析，按照设定存储规则存储所需的图片。随着视频摄像头的高清化以及应用场景的海量增长，对监控系统视频信号的存储带来巨大的挑战，存储空间永远都是不够用的，同时对视频信号的利用也带来很大困难，导致大量视频信号存而不用。
最近在研究目标检测这个方向，看到网上有很多的人脸识别帖子，所以也想着上上手看看。当时是做了三个模型出来，第一个就是网上很通用普遍的opencv+简单三层cnn网络来实现的，说实话效果真的一般吧！具体的下面再细细陈述。第二个是把三层cnn网络换成了残差网络。因为自己刚好也是学习了残差网络。就想着生搬硬套过来，但效果说实话很迷，时好时坏，把我是整蒙逼了，后面也会提的。最后一个是用opencv+MTCNN+FaceNet来实现的，效果就比较好了，训练速度快，检测人脸的准确率也比前两个模型更好。我接下来会写三篇文章来一一介绍！
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