频繁使用 ctrl+c 和 ctrl+v ，导致代码很多都是重复的。这几天，也看了自己以前写的代码，简单的探索了一下，挑选几个实例，分享下如何在特定场景下，保证代码质量前提下，提高代码复用性。...提高代码的复用性，应该是不同场景，不同解决方案的。同时也要保证代码质量。不建议强制提高代码复用性，如果提高代码复用性会大大的降低代码的可读性，维护性，可能会得不偿失。...3.JavaScript 关于提高代码复用性的好处，在上面 HTML+CSS的实例里面并没有很明显的优势，但在 JS 里面提高代码的复用性优势就比较明显了，下面简单列举几个例子。...4.小结 假期看代码，提高代码复用性的总结，差不多就是这些了，当然还有一些实例，但是在之前已经写过了，和该文章提及的实例也是大同小异，就不再重复提及。...提高代码的复用性是一个很大的话题，如果大家有什么好的建议，实例，欢迎分享。
--> 在金融支付，门禁等应用场景，活体检测一般是嵌套在人脸检测与人脸识别or验证中的模块，用来验证是否用户真实本人 3....原理：活体与非活体，在RGB空间里比较难区分，但在其他颜色空间里的纹理有明显差异 算法：HSV空间人脸多级LBP特征 + YCbCr空间人脸LPQ特征 （后在17年的paper拓展成用Color SURF...，如果不能一步到位，针对每种类型攻击，也可进行 Cascade 对应的特征及分类器的部署方式 Cons: 由于 remote heart rate 的算法本来鲁棒性也一般，故出来的 pulse-feature...我们来想想，在做运动识别任务时，只需简单把 sampling或者连续帧 合并起来喂进网络就行了，是假定相机是不动的，对象在运动；而文中需要对连续人脸帧进行pulse特征提取，主要对象是人脸上对应ROI在...下图可见，上面两行是真实人脸图中人脸区域与背景区域的直方图分布，明显与下面两行的非活体图的分布不一致；而通过与文章[5]中一样的rPPG提取方法，在文章[]中说明其在NIR图像中出来的特征更加鲁棒~
$ KNN具体的算法步骤可参考延伸阅读文献1。 二、KNN性能讨论 KNN的基本思想与计算过程很简单，你只需要考虑两件事： K预设值取多少？ 如何定义距离？...其中如何定义距离这个需要结合具体的业务应用背景，本文不细致讨论，距离计算方法可参看延伸阅读文献2。这里只讨论K取值时对算法性能的影响。 ?...KNN的优点就是简单直观，无需拟合参数，在样本本身区分度较高的时候效果会很不错；但缺点是当样本量大的时候，找出K个最邻近点的计算代价会很大，会导致算法很慢，此外KNN的可解释性较差。...三、实战案例 1、KNN在保险业中挖掘潜在用户的应用 这里应用ISLR包里的Caravan数据集，先大致浏览一下： > library(ISLR) > str(Caravan) 'data.frame'...以上试验都充分表明，通过机器学习算法进行精准营销的精确度比随机猜测的效果要强好几倍！ 2、KNN回归 在R中，KNN分类函数是knn()，KNN回归函数是knnreg()。
在金融支付，门禁等应用场景，活体检测一般是嵌套在人脸检测与人脸识别or验证中的模块，用来验证是否用户真实本人 3....原理：活体与非活体，在RGB空间里比较难区分，但在其他颜色空间里的纹理有明显差异 算法：HSV空间人脸多级LBP特征 + YCbCr空间人脸LPQ特征 （后在17年的paper拓展成用Color SURF...Cons: 由于 remote heart rate 的算法本来鲁棒性也一般，故出来的 pulse-feature 的判别性能力很不能保证；再者屏幕video里的人脸视频出来的 pulse-feature...我们来想想，在做运动识别任务时，只需简单把 sampling或者连续帧 合并起来喂进网络就行了，是假定相机是不动的，对象在运动；而文中需要对连续人脸帧进行pulse特征提取，主要对象是人脸上对应ROI在...下图可见，上面两行是真实人脸图中人脸区域与背景区域的直方图分布，明显与下面两行的非活体图的分布不一致；而通过与文章[5]中一样的rPPG提取方法，在文章[]中说明其在NIR图像中出来的特征更加鲁棒~ ?
目前调查旨在审查30名警察的高级人脸识别技能的一致性，既包括进入同一过程的测试，也包括进入人脸处理不同组成部分的测试之间的一致性。各相关指标的总体绩效指标被发现，以孤立的测试分数确定不同的优秀表现。...01引言 目前的研究旨在检验高级人脸识别技能的一致性，无论是在同一过程的测试中，还是在评估不同过程的测试之间。...本次，评估了一组30名警察的表现，他们此前曾接受过超级识别筛选，在两项测试中至少一项超过了宽松的标准：CFMT测试和人脸匹配任务。...这使我们能够评估那些明显精通记忆和匹配的人的人脸识别一致性，以及在这两个过程中只有一个过程具有便利作用的人的人脸识别一致性。...在没有目标的试验中，参与者可以引起正确的反应(正确的拒绝)或错误地识别错误者的脸(假阳性)。我们记录了每个参与者的每一次反应，并总结了点击次数和正确的拒绝次数，以计算出一个整体的准确性评分。
所谓计算机视觉 所谓计算机视觉分为几个方向，从处理的东西来讲，可能有图片，有视频；从R识别的方向来讲，有识别人脸和识别人体，以及识别物体，但是能在工业界创造价值的，现在来说基本上是车在安防的场景里边的应用...我们接到的任务，是一堆输入，包括存量的抓拍机，或者是我们自己的公司做的机器人产品，和我们之前在安防行业做过的AA推理病情和比率的引擎，识别人脸和比对人脸相似度的的引擎。...它不像face+或者是微软认知服务的APP，可以发一张过并反馈结果，这种一次性的行为可以拿一篇做，但是比如说这个人从A出口进了一个店，在店里面逛了两个小时，从B出口出的时候，要记录它整个的行为，这个过程中是有状态存在的...结果的入库与实时查询 虽然我们给用户提供了API把流导给用户，他们可以访问，但是数据也要保存下来，供以后查验，如何把数据写到数据库里？后如何提高写入的性能？如何做高可用？...kafka在人脸识别PAAS中的应用.compressed.pdf
随机动作式活体检测依赖于动作识别算法的性能和准确率，通常方法是通过对一个连续多帧人脸活体图像数据中包含的活体动作特征执行区域信息进行动作特征识别抽取，例如二值化处理，然后通过分析多帧图像之间特征变化是否大于指定动作对应阈值来判断用户是否完成了该动作...也可以通过抽取嘴部区域的光流特征变化，然后使用SVM等分类器识别用户是否完成了文字的朗读。 静默人脸活体检测：无需用户动作或语音配合，可以在不超过1秒的时间内实时完成检测。...由于真实人脸并非绝对静止，存在很多不自觉的轻微动作，活体人脸会有心跳导致血管抖，眨眼，微表情引起脸部肌肉跳动等生命特征，可以利用人脸识别过程中的多帧画面提取运动特征，心跳特征，连续性特征等用于人脸活体检测...在大部分人脸识别技术的现实应用场景中，如果被伪造人员攻击成功，很有可能性就会对使用者产生重大损失。...越是这样，人脸活体检测技术就越来越具备了重要的科研价值和现实的商业使用价值，因此活体检测技术对于提高人脸识别系统的安全性、可信性有着非常关键的意义，已成为目前人脸识别应用中不可缺少的重要部分。
1月6日，美国国家标准与技术研究院（NIST）公布了最新的人脸识别算法测试（FRVT）成果，格灵深瞳再次刷新纪录：在7项测试子任务中，获得2项第一、3项第二，综合排名世界第一的成绩。...提到FRVT，不得不再次强调一下该项人脸识别算法测试的权威性。...综合排名按第1、4、5、6列的排名总和进行排序，这代表了美国国家标准局对各个人脸任务重要性的看法（即他们认为这4列更重要），且非常鼓励在各个场景下都表现优异的算法。 ?...（非约束环境下儿童照片），综合排名全球第一的优异成绩，再次刷新了人脸识别测试记录，展现了格灵深瞳人脸识别算法的鲁棒性、通用性及高精度。...目前，格灵深瞳人脸识别技术已经广泛应用于智慧商业、智慧零售、智慧金融、智慧安防等领域，帮助客户提高商业运营、安全管理、工作生活的智能体验。
题目部分 在Oracle中，如何提高DML语句的效率？ 答案部分 若是批量处理海量数据的话通常都是很复杂及缓慢的，方法也很多，但是通常的概念是：分批删除，逐次提交。...下面介绍一下提高DML语句效率的常用方法。 DML语句 提高DML语句效率用方法 UPDATE ① 多字段更新使用一个查询。② 将表修改为NOLOGGING模式。...避免在更新的过程中涉及到索引的维护。④ 批量更新，每更新一些记录后及时进行提交动作，避免大量占用回滚段和临时表空间。⑤ 可以创建一个临时的大的表空间用来应对这些更新动作。⑥ 加大排序缓冲区。...⑦ 如果更新的数据量接近整个表，那么就不应该使用索引而应该采用全表扫描。⑧ 如果服务器有多个CPU，那么可以采用PARELLEL Hint，可以大幅度地提高效率。...如果WHERE条件中的字段加上索引，那么更新效率就更高。但若需要关联表更新字段时，UPDATE的效率就非常差。此时可以采用MERGE且非关联形式高效完成表对表的UPDATE操作。
机器学习的出现以及它在面向消费者应用方面的实现，为当今的实时经济带来了便利。在受害者受到欺诈行为的影响之前，机器学习在这方面的应用大大降低了欺诈行为的发生几率。...机器学习和实时数据分析对高风险业务影响的例子在各行业的欺诈中都能够看到。以下是机器学习和人工智能在欺诈行为检测方面的应用案例。...：该决策由根据历史欺诈数据来识别欺诈行为的机器学习模型做出来的。...机器学习模型中的持续训练非常重要。由于欺诈者一直在改变欺诈方法，所以我们也要对机器学习欺诈检测模型进行不断更新，来保证高质量的决策和低误报率，因此持续训练非常重要。...机器学习的一个重要特点就是注重预防与检测。具有反欺诈模型的银行拥有足够的信息来主动发现诈骗案件，而不是事后才发现诈骗案件，这也提高了客户满意度，同时降低了财务风险。
在电脑屏幕监控软件中，图像识别算法就像是一个电脑版的侦探，用着最先进的计算机视觉技术，自动监视和分析屏幕上的图像内容。...下面就为大家简单的介绍一下图像识别算法在电脑屏幕监控软件中优势与实用性。图像识别算法在电脑屏幕监控软件中具有以下优势：实时监测：图像识别算法能够实时监测电脑屏幕上的内容，无需用户手动干预。...例如，可以识别特定的应用程序窗口、网站、文件名等，从而进行相应的监控和控制。准确性和一致性：图像识别算法在处理图像数据时通常具有较高的准确性和一致性。...图像识别算法在电脑屏幕监控软件中的实用性如下：网络安全：通过图像识别算法，监控软件可以实时监测用户屏幕上的活动，及时发现和阻止恶意软件、网络攻击或其他安全威胁。...自动化任务：在一些应用场景中，图像识别算法可以代替人工来执行一些重复性、繁琐或耗时的任务，提高效率和节省成本。
如何利用机器学习高效地打造人脸识别服务？ 人工智能与深度学习 早在几十年前，美国就已诞生了人工智能技术，而机器学习是实现人工智能的其中一种方法。机器学习中还包括表示学习和深度学习两种方法。...人脸配准：一张人脸中五官以及脸轮廓的位置。输入是一个人脸矩形框，输出是人脸的轮廓关键点位置。如果把这些点连成线的话就是一张人脸的轮廓。 属性识别：包括了人脸的性别、年龄、表情，以及更多的情绪属性。...特征提取：是用于标识人脸唯一的识别码。 利用每个人脸的特征，可以做出人脸比对、人脸验证以及人脸识别。这里的人脸识别特指把一张人脸的照片放到系统中逐个比对，得出它的身份是哪一个。...开发与部署使用Docker Docker的出现大大提高了开发人员的效率，从研发原形到产品环境的持续迭代都离不开它。 API使用的是Swagger进行描述，使用对程序员非常友好的JSON和YAML。...这里会多涉及一些技术细节，比如手机客户端上在用的人脸识别技术其实是和服务端有比较大的差别。手机客户端受限于它的设备体积，它的GPU计算能力远不如服务端用的高性能设备，所以在算法的选择上就有所区分。
图3：不同区域对人脸识别的重要性 为了解决这样的问题，很长时间人脸识别都非常依赖于判别性特征的学习，最有代表性的工作莫过于fisherfaces[3]，所谓判别性信息就是那种独一无二特征，就好像图4中所示...在深度学习诞生前的“浅”时代，人脸识别研究人员不断改进预处理过程、使用更好的描述子，提取更有判别性的特征，这些都在慢慢的提高计算机识别人脸的能力。...从2012年左右，受深度学习在整个机器视觉领域迅猛发展的影响，人脸识别的“深”时代正式拉开序幕。短短的四年时间里，基于深度卷积神经网络的方法不断在这三个子任务中刷新人工智能算法的世界记录。...不同场景下获取的人脸图像存在巨大差异，如何对人脸识别模型进行快速调整，在各个不同场景下快速落地就成为一个非常具有挑战性的问题。...图12：优图人脸识别祖母模型 在基于局部双分支模型族建立完成后，我们也开始尝试使用更复杂的局部多分支组件来进一步提高模型效率，丰富我们的祖母模型族。
KMP算法可以用于文档管理软件中的字符串匹配功能。在监控软件中，需要对用户的电脑活动进行监控，包括监控用户输入的文本内容。...监控软件可以将敏感信息存储在一个字符串数组中，然后使用KMP算法对用户输入的文本进行匹配。如果匹配成功，则说明用户输入了敏感信息，监控软件可以立即进行相应的处理，如记录日志、弹出警告框等。...KMP算法可以在文档管理软件中用于检测用户在电脑上输入的敏感信息，例如密码、银行账号等。其优势包括：高效性：KMP算法的时间复杂度为O(n)，相比暴力匹配算法的O(n*m)更加高效。...精准性：KMP算法可以精确匹配输入的字符串，避免误判和漏判。可扩展性：KMP算法可以方便地添加新的敏感信息模式，以适应不断变化的安全需求。...总之，KMP算法在文档管理软件中具有重要的应用价值，可以帮助企业保护公司机密和员工隐私。
AI 科技评论按：随着 iPhone X 的发布，Face ID 人脸识别技术开始进入人们的日常生活中，当我们拿起手机并看着它的时候就可以实现手机解锁的功能。而人脸识别中的关键技术就是卷积神经网络。...近日，在雷锋网 AI 研习社公开课上，法国蒙彼利埃大学孙启超就讲述了卷积神经网络的基本原理以及人脸识别技术是如何运行的。...分享主题：卷积神经网络在人脸识别技术中的应用 分享提纲： 介绍卷积神经网络的基本原理和工作流程 讲述卷积神经网络的四大基本组件：池化操作，激活函数，全连接层，目标函数 解析通用的人脸识别技术 AI 研习社将其分享内容整理如下...： 我今天跟大家分享一下卷积神经网络在人脸识别技术中的应用。...全连接层在整个 CNN 中起到「分类器」的作用，该作用一般在最后实现。 然后是目标函数。卷积神经网络中最多的回归问题，用的都是欧式（Euclidean）距离，算法为： ? 。
随着 iPhone X 的发布，Face ID 人脸识别技术开始进入人们的日常生活中，当我们拿起手机并看着它的时候就可以实现手机解锁的功能。而人脸识别中的关键技术就是卷积神经网络。...近日，在雷锋网 AI 研习社公开课上，法国蒙彼利埃大学孙启超就讲述了卷积神经网络的基本原理以及人脸识别技术是如何运行的。...分享主题：卷积神经网络在人脸识别技术中的应用 分享提纲： 1. 介绍卷积神经网络的基本原理和工作流程 2. 讲述卷积神经网络的四大基本组件：池化操作，激活函数，全连接层，目标函数 3....解析通用的人脸识别技术 雷锋网 AI 研习社将其分享内容整理如下： 我今天跟大家分享一下卷积神经网络在人脸识别技术中的应用。首先介绍一下深度学习和机器学习的关系。...全连接层在整个 CNN 中起到「分类器」的作用，该作用一般在最后实现。 然后是目标函数。卷积神经网络中最多的回归问题，用的都是欧式（Euclidean）距离，算法为： ? 。
在实际应用当中，KNN算法在人脸识别、文字识别、医学图像处理等领域可以取得良好的分类效果。...垃圾文本过滤(比如垃圾邮件识别)和情感分析(微博上的褒贬情绪)用朴素贝叶斯也通常能取得很好的效果。 多分类实时预测：对于文本相关的多分类实时预测，朴素贝叶斯算法被广泛应用，简单又高效。...，异常样本在迭代中可能会获得较高的权重，影响最终的强学习器的预测准确性。...适用场景及主要应用领域： 在机器学习的算法中，Adaboost 算法是一种比较重要且通用的用于特征分类的算法，在图像检索和人脸表情识别等问题中都有普遍应用。...Adaboost 在机器学习领域中十分重要，它是一种提高任意给定学习算法准确度的方法。
以下是极光算法在流量监控中重要性的一些方面：异常检测：极光算法可以检测网络流量中的异常行为，包括未经授权的访问、恶意攻击、DDoS攻击等。...通过分析流量的变化和模式，它能够准确地识别不寻常的活动，从而提前预警可能的风险。这种能力对于网络安全至关重要，因为许多攻击在初始阶段可能不太显眼，但极光算法可以捕捉到这些微妙的迹象。...实时响应：极光算法具备实时处理流量数据的能力，这使得它能够在出现异常时迅速采取措施。实时的异常检测可以减少威胁造成的损害，防止攻击者进一步深入系统。...降低误报率：极光算法在异常检测时致力于降低误报率，即尽可能减少错误地将正常流量标记为异常。这可以避免对正常业务造成不必要的干扰。准确的异常检测有助于网络管理员更好地聚焦于真正的威胁事件，提高工作效率。...网络性能优化：除了安全性，极光算法还可以用于监控网络的性能。通过分析流量模式和使用情况，系统管理员可以识别瓶颈、疲劳点以及需要进行优化的区域。这有助于提高网络的吞吐量和响应速度，提供更好的用户体验。
人类是如何识别人脸的？ 也许，人类大脑中的神经元首先识别场景中的人脸（从人的体形和背景），然后提取面部特征，并通过这些特征对人进行分类。我们已经在一个无限大的数据集和神经网络上进行了训练。...机器中的面部识别是以同样的方式实现的。首先，我们采用面部检测算法来检测场景中的人脸，然后从检测到的人脸中提取面部特征，最后使用算法对人进行分类。 面部识别系统的工作流 1....准确度 在流媒体视频的实时推理中，人们的面部可能有不同的姿势、遮挡和照明效果。因此，算法能在不同的光照条件和不同姿态下精确检测人脸非常重要。...它的推理时间可满足 CPU 上的实时检测需求。它的准确度可以与 Yolo 人脸检测算法相媲美，而且，不管图像中的人脸较大还是较小，它都可以精确地检测。 优点： 推理速度快，准确性好。...面部分类 在得到面部嵌入向量后，我们训练了一种分类算法，即 K- 近邻（K-nearest neighbor，KNN）算法，根据一个人的嵌入向量对其进行分类。 假设在一个组织中，有 1000 名员工。
♣ 题目部分 在Oracle中，如何提高DML语句的效率？ ♣ 答案部分 若是批量处理海量数据的话通常都是很复杂及缓慢的，方法也很多，但是通常的概念是：分批删除，逐次提交。...下面介绍一下提高DML语句效率的常用方法。 （一）UPDATE 可以使用以下原则： ① 多字段更新使用一个查询。 ② 将表修改为NOLOGGING模式。 ③ 根据情况决定是否暂停索引，更新后恢复。...避免在更新的过程中涉及到索引的维护。 ④ 批量更新，每更新一些记录后及时进行提交动作，避免大量占用回滚段和或临时表空间。 ⑤ 可以创建一个临时的大的表空间用来应对这些更新动作。 ⑥ 加大排序缓冲区。...⑦ 如果更新的数据量接近整个表，那么就不应该使用索引而应该采用全表扫描。 ⑧ 如果服务器有多个CPU，那么可以采用PARELLEL Hint，可以大幅度地提高效率。...如果WHERE条件中的字段加上索引，那么更新效率就更高。但若需要关联表更新字段时，UPDATE的效率就非常差。此时可以采用MERGE且非关联形式高效完成表对表的UPDATE操作。
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