两个披萨原则 两个披萨原则(The two pizza principle)最早是由亚马逊CEO贝索斯提出的，他认为如果两个披萨不足以喂饱一个项目团队，那么这个团队可能就显得太大了。...贝索斯把披萨的数量当做衡量团队大小的标准。如果两个披萨不足以喂饱一个项目团队，那么这个团队可能就显得太大了。人的大脑无法处理太多人的意见，人多的结果往往导致人云亦云，无法凸显个人的独特想法。...“双披萨团队” 亚马逊内部有所谓的“two-pizza teams”（中文还真的是叫“两个披萨团队” ? ），指的是团队的人数相当于可以吃掉2个披萨，这种组织理论非常知名。...但亚马逊将部门式组织发挥到极致，用“双披萨团队”来构成。 “双披萨团队”得名的由来，是因为团队的成员很少，只有6-10人，用两个披萨就能喂饱他们。“双披萨团队”最重要的不是规模，而是它的“适度职责”。...负责“双披萨团队”的领导，相当于一个部门的总经理，恰如一个总经理相当于一个公司内某产品的CEO，“双披萨团队”的领导如同承担更少职责的CEO，他的职责足够小，能够被一些年轻的管理者承担。
而它也可以是一个非常强大的披萨师。...Almost) Anything，是由麻省理工学院的研究生和博士后研究人员建立的一个项目，机器学习模型textgnrnn是一个开源的循环神经网络，它可以从文本数据集中生成短语，用网上的美食博客上的数百个手工披萨食谱训练了它...这一披萨实验都会让人想起厨师Watson，即一个IBM研究项目，旨在通过分析数百种不同成分的化学成分，超过10000种食谱来创建新配方。其创作的食谱于2015年出版。
据彭博社报道，总部位于加州山景城的初创公司Zume近日宣布推出披萨机器人生产线，其制作披萨的过程相当复杂。...工作人员在圆面饼加上奶酪和配料之后，一个机器手臂会将未烤的披萨放入一个金属托盘内。 ? 最终，Zume司机会通过送货卡车中内置的烤箱加热这些披萨，新鲜出炉热气腾腾的美味披萨会直接送到顾客手中。 ?...然而披萨行业的创新不仅仅局限于硅谷地区。此前Domino达美乐披萨曾推出一款称为Tracker的软件，能够让订餐用户分享订单下达、材料准备、烘培、包装和运送等环节信息，了解当前披萨所处的状态。...而纽约市布鲁克林的“Vinnie’s Pizzeria”披萨店则推出了披萨制作的披萨外盒；此外，Push For Pizza创始人也在2014年推出了一款披萨外卖应用程序。...另外，旧金山公司Pythagoras也曾推出了一款披萨外卖服务软件。
【导读】分享的文章，其提出了一种新的人脸检测网络，解决了人脸检测的三个关键方面，包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。...由于这些技术都与双流设计有关，所以将提出的网络命名为双镜头人脸检测器(DSFD)。对流行的基准，WIDER FACE和FDDB进行了广泛实验，证明了DSFD优于现有技术的人脸检测器的优越性。 ?...注意，训练图像的输入尺寸为640，这意味着从最低层到最高层的特征图大小为160到5。...然后对上面的特征图进行抽样，用当前的特征映射来制作元素级的产品。最后将特征映射分为三个部分，然后是包含不同数目的膨胀卷积层的三个子网络。 ? 实验 特征增强模块的有效性 ?...不同尺度人脸的数目分布 ? 新技术的可视化结果
借iPhoneX的东风，今天给大家介绍一下人脸检测的关键特征：Haar特征，并讲解如何快速计算待检测图像对应的积分图。 ?...iPhoneX Haar特征 想象一下现在你手上有一张图像需要用来做人脸检测，在人脸检测时有一个子窗口在待检测的图片中不断地移动，计算出对应位置的特征。...将计算出的特征送到人脸分类器（本文主要讲解Haar特征及其计算，分类器的训练不涉及）中进行判断，通过筛选的区域则判断为人脸，反之则不是人脸。 那么，这个特征如何表示呢？...其实，Haar特征本身并不复杂，就是用图中黑色矩形区域内所有像素值的和减去白色矩形区域内所有像素值的和，得到的值称为人脸特征值，如果Haar矩形放到非人脸区域，那么计算出的值和人脸特征值是不一样的。...下面，就需要介绍人脸检测中的神器——积分图！ 积分图 首先给出积分图的定义：对于一张积分图ii(i,j)，其位置(i,j)处的值ii(i,j)是是原图像i(i,j)左上角方向所有像素的和。
LFW人脸图像数据集是一个大型的人脸数据集，经常用于做人脸识别算法的衡量或比赛，其人脸图像来自网络，且在下载的图像包中要已经全部按照人名分别放在对应文件夹里了，这一点挺方便的。...按人名分类好的人脸图像 LFW不像CelebA一样有具体的戴眼镜与否等标签，不过官方也给出了一个txt文件，记录了各个人分别有多少张人脸图像，因此如果要做人脸识别的测试，可以筛选出有多张人脸图像的人的文件夹来做测试
【导读】今天分享的文章，作者主要提出了一种新的人脸检测网络，解决了人脸检测的三个关键方面：包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。...由于这些技术都与双流设计有关，所以将提出的网络命名为双镜头人脸检测器(DSFD)。在常用的基准WIDER FACE和FDDB进行了广泛实验，证明了DSFD优于现有技术的人脸检测器的优越性。 ?...注意，训练图像的输入尺寸为640，这意味着从最低层到最高层的特征图大小为160到5。...然后对上面的特征图进行抽样，用当前的特征映射来制作元素级的产品。最后将特征映射分为三个部分，然后是包含不同数目的膨胀卷积层的三个子网络。 ? 实验 特征增强模块的有效性 ?...计算机视觉战队主要涉及机器学习、深度学习等领域，由来自于各校的硕博研究生组成的团队，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。
〇、小故事 小王看到最近越来越多的人喜欢吃披萨了，所以，他决定自己也开一个披萨店。最初开的时候，他只提供了一种口味的披萨，因为这样先试试水，看看生意如何，如果生意不好，也可以快速止损。...那么，之前的版本，是将制作披萨和售卖披萨放在一套逻辑处理的，但是此时如果多增加几种口味，只应该影响制作披萨这部分，而不应该牵涉到影响售卖披萨这部分的。那么如何处理呢？...比如，我们的披萨商店需要创建披萨，那么会在orderPizza方法中，通过pizzaType这个属性，写一堆if...else的语句，来创建不同的披萨对象。...1.3> 类图 1.4> 代码实现 披萨类接口：Pizza.java public interface Pizza { void prepare(); void bake();...2.3> 类图 我们将披萨工厂进行抽象PizzaStore，由子类NYPizzaStore和ChicagoPizzaStore来实现createPizza()方法，该方法就是工厂方法，用来创建披萨类Pizaa
题目 给你一个 rows x cols 大小的矩形披萨和一个整数 k ，矩形包含两种字符： ‘A’ （表示苹果）和 ‘.’ （表示空白格子）。...你需要切披萨 k-1 次，得到 k 块披萨并送给别人。 切披萨的每一刀，先要选择是向垂直还是水平方向切，再在矩形的边界上选一个切的位置，将披萨一分为二。...如果垂直地切披萨，那么需要把左边的部分送给一个人，如果水平地切，那么需要把上面的部分送给一个人。 在切完最后一刀后，需要把剩下来的一块送给最后一个人。...请你返回确保每一块披萨包含 至少 一个苹果的切披萨方案数。 由于答案可能是个很大的数字，请你返回它对 10^9 + 7 取余的结果。 ? 示例 1： 输入：pizza = ["A.."...."], k = 3 输出：3 解释：上图展示了三种切披萨的方案。注意每一块披萨都至少包含一个苹果。 示例 2： 输入：pizza = ["A.."
说完官方论点，我们再回归到通俗角度看三者的区别，分享一篇比较经典的解读 论：一个“吃货”是怎样吃到披萨的？ 1....买好速食披萨回家自己做着吃 你只需要从披萨店里买回成品，回家烘焙就好了，在自己的餐桌上吃。 和自己在家做不同，你需要一个pizza供应商。 3....打电话叫外卖将披萨送到家中 打个电话，pizza就送到家门口。 4.在披萨店吃披萨 你什么都不需要准备，连餐桌也是pizza店的。...总结一下，吃货可以通过如下途径吃披萨： 好了，现在该忘掉pizza这回事了！...其所能提供的云服务也就是云计算的三个分层：IaaS、PaaS和SaaS，就像pizza店提供三种服务：买成品回家做、外卖和到披萨店吃。 用一张图来表示就是这样的：
他们的PizzaGAN分为两部分： （1）给定披萨的输入图像，用于训练PizzaGAN预测披萨上都有什么配料 （2）给定披萨的输入图像，PizzaGAN可以将一组有序的模型对应于图像，其中每个模型用于表示添加或删除披萨的配料...披萨的组成 在尝试训练深度神经网络制作披萨之前，我们首先需要弄清楚制作披萨的流程。 像任何伟大的食谱一样，制作比萨饼的过程包括一系列有序的步骤。...假设我们已经做了一个意大利辣香肠披萨，我们的朋友提出想要添加橄榄的需求，我们可以通过一系列步骤来模拟从我们的原始披萨到新的披萨的过程： （1）认出我们目前的状态 - 意大利辣香肠披萨 （2）应用使我们达到目标状态的更改...往期文章一览 1、人脸识别中的活体检测算法综述 2、手撕OpenCV源码之高斯模糊 3、漫话：如何给女朋友解释为什么计算机只认识0和1？ 4、10个不得不知的Python图像处理工具，非常全了！...5、OpenCV4.0实现人脸识别 6、基于内容的图像检索技术综述-传统经典方法 7、为什么不建议你入门计算机视觉 8、机器视觉检测系统中这些参数你都知道么？
，用这个方法可生成逼真的8倍超分辨率的人脸图像的同时，完全保留其面部细节。...论文还提出了一种新的面部注意力丢失方法，并将其应用于每一步的训练中，通过增加像素差和热图值来更详细地恢复面部属性。最后，论文还提出一个压缩版本的人脸对齐网络（FAN）的标志热图提取。...利用所提出的FAN，可以提取出适合于人脸SR的热图，并减少了整体训练时间。实验结果证明，该方法在定性和定量测量方面都优于目前最先进的方法，尤其是在面部感知质量方面。...（还是叫个必胜客的披萨吃吧，推特牌就算了 ）。...作者表示非常肯定意大利辣香肠披萨就是模仿人类的嘴唇?制成的… 下面的样本是经过精心挑选的，然而许多输出的结果都不是很理想。作者也花了很大力气鼓励模型对面部特征做出积极的猜测。
https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow dcgan人脸生成的粗糙效果：使用tensorboard实时查看训练中生成图片的效果 ? ? ? ? ?
人脸识别,作为生物特征识别技术之一,是一种通过分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。...同时,人脸识别与其他生物特征识别技术相比也有其劣势,这主要表现在人脸特征稳定性较差,可靠性、安全性较低,图像采集受各种外界条件影响较大,识别性能偏低等。...未来人脸识别与人工智能、大数据等等协同发展，必将大放光彩。...静脉识别系统一种方式是通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，依据专用比对算法从静脉分布图提取特征值，另一种方式通过红外线 CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，实现特征值存储...静脉比对时，实时采取静脉图，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，采用复杂的匹配算法同存储在主机中静脉特征值比对匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。
这种复杂性不仅源于建模人脸（存在大量建模方法），还来自建模复杂的嘴巴、头发和服装。第二个复杂因素是人类视觉系统对人类头部外观建模中的微小错误的敏锐性。...鉴别器：负责整合和处理原视频帧、合成视频帧、对应的面部特征图和训练序列。它通过序列数，判断合成帧与参考帧是否吻合，以及与面部特征图是否匹配。根据匹配程度，网络计算真实性得分，显示出两者之间的差别。...当然，除了要提供新目标的一些图像样本，还需要提供新目标的面部特征图，合成过程是以这些目标面部特征图为条件的。...图4 微调学习的实验成果对比 研究者还进行了模型在照片或画像上的“木偶”操作，即让静态的照片和画像动起来。实验结果如图5所示。 ? 图5 使静态图片动起来 ? ?...目前，该方法的主要局限性是模仿表示（特别是当前的面部特征图不能表示凝视状态）和缺乏具有里程碑意义的适应性，具体表现为使用来自不同人的面部特征图会导致明显的个人特质不匹配。 参考文献 [1]E.
继神经网络推理框架 ncnn、TNN，动作检测算法 DBG，通用目标检测算法 OSD，人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后，腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目...TFace开源地址： https://github.com/Tencent/TFace 01 项目背景 TFace是由腾讯优图实验室研发的人脸识别算法研究项目，其中TFace中的T意为“trusty”，...人脸识别算法是指在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，裁剪出主要的人脸区域，并经过预处理后馈入后端的识别算法。...随着人脸识别技术的大规模应用，进入“看脸时代”的同时，人脸识别也正在一步步向着“可信”发展。 基于可信人脸识别的理念，TFace重点关注人脸识别领域的四个研究方向：精准、公平、可解释以及隐私。...经过多年的行业实战经验，优图在每个方向都积累了大量硬核技术，其中很多提炼后作为学术成果发表在相关顶级CV会议中。
鬼栗子 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 有些AI，原本是用来把模糊的人脸，变成清晰的人脸： ?...第二，团队提出了一种新的人脸注意力损失 (Facial Attention Loss) 。把这个损失应用到每一步上，让神经网络把注意力集中在重要的面部属性上。...具体就是把像素差别 (Pixel Difference) 和热图值 (Heatmap Values) 乘在一起。...第三，研究人员还把当前最先进的人脸对齐网络 (FAN) ，用hint-based的方法，压缩成了一个小网络。这样，就可以提取出有意义的脸部标志热图了。...这个算法，刚好是输入16×16的小图，生成128×128的大图。 天衣无缝。 博主还骄傲地向观众展示： ? 披萨上的肉肠，都变成了人类的嘴。 One More Thing 鬼斧神工。
1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别...，可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次，触发人脸注册；默认低电平 UART1（Pin1）输出调试信息 UART3（Pin4）输出识别结果，当识别成功后，返回“Find It...= 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir(...，但由于SD卡内无文件，无法匹配人脸 ?...按下F1按键，进入人脸注册模式，连续拍5张照存入SD卡（拍摄时绿灯快闪50ms，拍摄完绿灯闪1000ms） ? 再识别，可完成人脸识别（红灯闪1000ms）。
id=3122 题目大意： 有 n 块披萨（大小不一样）， f 个人分，包含主人自己 f+1 人； 每人吃的披萨必须是一块披萨上切下来的。每个人吃的披萨相等，披萨可以有剩余。...求每人吃的最大披萨面积。 思路： 假设每人分得的披萨面积等效为半径 R的圆； 每块披萨可以分给几个人呢？...r[i] 表示披萨半径，则是 r[i]2/R2 取整个人 然后全部累加起来，如果总和大于等于 f+1，则每个人还有分更大的披萨的可能，R取值增大 如果总和小于 f+1，则每个人分的太大了，不够分的，R取值减小...每人吃的披萨必须是一块披萨上切下来的。...每人吃的披萨必须是一块披萨上切下来的。
切呀切披萨——最优三角剖分 有一块多边形的披萨，上面有各种各样的好吃的，我们希望沿着两个不相邻的两个顶点切成小三角形，尽可能少的切碎披萨上面的蔬菜、肉片。 ?...图4-53美味披萨 问题分析 我们可以把披萨饼看作一个凸多边形，什么是凸多边形呢，就是多边形的任意两点的连线在均落在多边形的内部或边界上。 1.什么是凸多边形？...例如图4-54是一个凸多边形，图4-55不是凸多边形，因为v1v3的连线落在了多边形的外部。 ? 凸多边形不相邻的两个顶点的连线称为凸多边形的弦。 2.什么是凸多边形三角剖分？...再回到切披萨的问题上来，我们可以把披萨看作一个凸多边形，任何两个顶点的连线对应的权值代表上面的蔬菜肉片数，我们希望沿着两个不相邻的两个顶点切成小三角形，尽可能少的切碎披萨上面的蔬菜、肉片，实际上就是求凸多边形三角剖分的弦值之和最小...假设把披萨看作一个凸多边形，把各顶点标注出来，{v0，v1，…，vn}。那么怎么得到它的最优三角剖分呢？ 首先分析该问题是否具有最优子结构性质： 1.分析最优解的结构特征。
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