好文分享第17篇 1.什么是对比分析方法？有什么用？ 对比分析方法在我们生活中经常遇到。女友天天对我进行灵魂拷问：我和对面那个女孩谁胖？这就是对比分析方法。...女友通过对比分析方法来判断自己体重是不是出了问题。在数据分析中，我们通过对比分析方法，来追踪业务是否有问题。比如，我的微信公众号日活跃率是4%，你说是高，还是低？这个日活跃率有问题吗？...这时候，就需要用对比分析方法来追踪业务是不是有问题，问题严不严重。 正所谓，没有对比就没有好坏（伤害）。 2.如何进行对比呢？ 给出下面这4个图，你能得出什么信息？...1）和自己比 经验：可以是经验值或者平均值 比如这个月我的微信公众号最近平均每天用户增长100人（新关注微信公众号的人数），用户每天在增长，是不是没有问题呢？...再举个例子，《2017年哔哩哔哩app研究报告》中，通过将哔哩哔哩app 30天留存率（均值为59.9%），和移动视频渗透率top10 app过去半年30日留存率（均值为56.7% ）对比，凸显哔哩哔哩
无独有偶 大厂Nokia最近也 更新了自家的路由器芯片 从FP4的2.4T 到FP5的4.8T带宽 FP5封装两个升级版FP4 Serdes升级为112Gbps带宽 工艺从16nm升级到最新的7nm 没有对比...就没有伤害 这么多的First 在P100面前黯然失色 好在Nokia清楚自己的定位 表示俺家芯片就是为记几定制 可以馋7750的身子但不会像思科一样交“芯”
读者提问 阿常回答 读者提问： 阿常，我是培训班出来的，没有实际项目经验，害怕面试的时候通不过，有什么招可以教教我吗 ？...这些都可以帮助你提升面试的通过率。 准备得差不多了，再找一家公司练练手，找一下面试的感觉。了解一下你的项目会被问到什么样的问题，针对被问到的技术点，理解它的原理。
现在生活节奏加快，用户浏览信息都是用碎片化时间，短视频开发更能满足用户碎片化时间的需求，对比传统的文字和图片模式，视频更能吸引用户，代入感更强。...短视频2.png 目前国内短视频发展迅速，各种短视频APP的数量一直在增加，用户数量也在不断攀升，去年一年，短视频用户规模达到1.53亿人，预计今年达到2.42亿人，同比增长58.2%，之后的短视频用户会随着各大短视频平台的升级改版而继续增加...单纯的视频现在不足以打动人心，加上背景音乐，滤镜、美颜等功能后才能吸引用户，并且现在在短视频平台上发布视频都会带有水印，更好的维护了用户的版权，防止视频被盗。...短视频平台在保持现有玩法的同时，在不断尝试加入新的玩法，比如音乐类短视频，传统的搞笑类短视频用户看多后就会失去新鲜感，但是同一个视频加上不同的音乐就会有不一样的效果。...在诸多垂直领域中，音乐可以成为一种表达工具，音乐和视频结合，通过音乐的高潮部分突出视频特点，更符合年轻人的个性表达。
---- 我比较看重的几个方面 一是谈吐，二是技术，三是颜值 通过谈话大致能看出一个人的性格，比如问题回答不出，有人会仅回答会的部分，有的选择回避问题，有的默不作声，有的自言自语。
前言 关于活体检测，我们知道活体检测技术包括静态活体检测与动态活体检测。 与动态活体检测不同，静态活体检测是指判断静态图片是真实客户行为还是二次翻拍，用户不需要通过唇语或摇头眨眼等动作来识别。...而动态活体检测是指通过指示用户做出指定动作动作（读数，眨眼，左右摇头等），验证用户是否为真实活体本人在执行当前的操作。 人脸静态活体检测 在使用中遇到报错的情况先看官网文档错误码类型。...如果遇到上传图片有人脸但是返回非活体的话，我们可以思考以下问题： a) 图片的宽高比是接近于3:4么？ b) 图片是否是被编辑过，例如编辑过亮度对比度等，或者添加了水印什么的。...参考官方文档可知： 与动态活体检测的区别是：静态活体检测中，用户不需要通过唇语或摇头眨眼等动作来识别。 如果对活体检测有更高安全性要求，请使用人脸核身·云智慧眼产品。...（结束得很是猝不及防有没有）
没有什么实际价值，但却能很好的证明RTCPeerConnection是如何工作的。 添加视频元素和控制按钮 在index.html里将一个video元素替换为两个video元素和三个按钮。...getUserMedia()上获取的视频流，另一个通过RTCPeerConnection显示同样的视频流。...但是为了得到 RTCPeerConnection 并使它运行，没有别的办法，只能全力以赴。 很快你就会学会如何进行编码工作。...WebRTC旨在实现点对点工作，因此用户可以通过最直接的路由进行连接。...Alice 将序列化后的候选者数据发给 Bob，在真实的应用中，这个过程（称为信令）通过消息服务发生- 在后面的步骤中，你将学到如何处理它。
使用NDI传输技术，在局域网内的一个设备可以通过一条网线输出或者接收多个NDI信号，可完全取代传统SDI/HDMI视频线传输，它让视频在IP空间进行简捷高效的传输已成为现实。...NDI是能够允许局域网络内的设备对信号进行高质量传输，在局域网内的一个设备可以通过一条网线输出或者接收多个NDI信号，不需要复杂的布线，局域网内端到端延时仅为1-3帧（小于100ms）。...NDI目前仅适用于局域网内传输，但通过协议转换技术方案，亦可实现NDI流跨互联网传输!...如果是采用用户自建的专有RTMP服务器，延时可控制在1s左右，但是如果通过商用的RTMP服务器来传输视频，延时一般有几秒到十几秒。 RTMP有累积延迟，原因是RTMP基于TCP不会丢包。...所以当网络状态差时，服务器会将包缓存起来，导致累积的延迟，延迟时间一般在几秒到几十秒； RTMP基于TCP传输，使用非公共端口1935，RTMP历来很难通过防火墙 ； RTMP 为 Adobe 私有协议
接着上次没有人能阻挡我通过面试，开启新一天的面试。 21 又是新的一天，今天还有三个新人要面试。
不能是python中的关键字,比如 while、if、elif、else、break、continue等，同样推荐使用驼峰命名和下划线命名两种规范命名格式 常量： 在Python中常量和变量在定义的方式上没有太大的区别...字符串可以使用字符串 + 字符串的方式进行拼接，也可以使用 字符串 * 数字,将字符串重复凭借，比如 'abc' * 2,name得出的字符串便是abcabc 3.2.3 数据类型 在整型和浮点数据类型中加减乘除没有什么太特别...循环几个方面来聊聊PHP代码中的一些规范 4.2.1 基础语法 变量： 在PHP中变量以数字 字母 下划线组成，必须以$符号开头，且第一个字符不能以数字开头，在PHP中因为变量都是以$开头，所以基本上没有关键字的说法...'tangqingsong'; 4.2.3 数据类型 在PHP中整型和浮点数据类型中加减乘除没有什么太特别，同样是使用+、-、*、/这四个符号，使用%可以的出余数； 4.2.4 输入输出 输入输出：在PHP...中可以使用print_r关键字对变量进行打印输出，在接收标准输入方面稍微麻烦，需要先通过fwrite接收用户在终端中传递的参数，然后再通过fgets函数将变量值取出来，还需要通过trim将后面的空格过滤
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。...为了让用户能识别出它们之间的区别，每个按键的颜色对比是我们不可忽视的论题。 正面行为需要最高的对比度 正面行动时在模态窗口上最常见的一类。用户需要知道那个行为能帮助他们完成任务。...你应该给这类行动按键最高的颜色对比度来帮助用户去达成目的。放在它旁边的其它任何中性或负面行动按键应该具有较低的颜色对比。 ? 要想达到最高的对比度，给你的正面行为按键填充上一个冷色以及白色的文字。...如果你那么做了会导致所有的按键之间的颜色对比变得太过相近。反之，如果只让它们显示边框则能较好地凸显正面行为按键。 当负面行为按键拥有最高的对比度时 相较正面行动，负面行动不应该具备更高的对比度。...赋予中性行动最低的对比度 中性行动永远不会在一个模态窗口里单独存在，它总是会和正面或负面行动成对出现。它应被赋予最低的颜色对比以不干扰到另外两者。 ? 黑色边框对于用户识别来说已经足够了。
具体包括在介质检测方向上介绍活体本质特征挖掘、跨场景学习方法和自适应训练策略；在内容取证方向上分别介绍基于图像和基于视频的取证方法；在对抗攻防方向介绍隐蔽式对抗攻击和高效查询攻击方法，多个维度有效筑牢人脸安全的防线...通过对图像划分patch并打乱，以及引入不同patch内容进行重组，引导网络学习更本质的活体特征。 ...该方法无需域标签，通过高鉴别性的域特征实现自动化子域划分，并通过元学习的方式进行模型的优化。...3）对比学习框架设计[8]：首次将对比学习思想引入人脸内容取证，基于对数据进行多种变换来构建数据对，然后构建正负样本困难样本队列促进样本间对比学习；在样本内进一步划分真实局部区域和伪造局部区域，构建样本内对比学习...·人脸视频内容取证 对于伪造视频，我们分别提出时空不一致建模和多片段学习算法，充分捕捉时序运动中的伪造痕迹，在视频维度有效鉴别真伪。
演讲主题是视频编码中编码和计算效率对比。 此次演讲主要包括五个部分： 1. 视频编码的历史回顾 2. 视频编码中的多线程 3. 时间分片作为视频编码的“均衡器” 4....实验结论 作者首先简单回顾了以下视频编码的历史发展：从一开始面向专业内容的编码，到面向消费者视频内容的编码，进而发展为面向流媒体的云端编码，编码面向的对象也从单片发展为块和镜头。...作者接着介绍了多线程在视频编码中的优缺点：多线程处理可以很很高的减少延迟但是却容易引起比特率的损失，而且由于线程之前的同步问题，会导致计算资源利用率降低。...现存的视频编码多线程处理方式有：帧级并行处理，片级并行处理，波前并行处理和开环并行处理等方式。并且作者对他们进行了一一介绍。...这也就是第三部分的主题，合理利用时间分片作为视频编码的均衡器。并且作者还对云端视频编码这一应用场景，总结了不同层级的并行处理的优缺点。 接着作者介绍了他进行的一组实验，并给出了具体的实验设置。
目前活体检测服务可支持的调用方式有，离线SDK集成、在线API调用、软件服务接入等方式。我们通过各官网提供的调用方式来进行测试和对比。...“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。 3.“真人不动+转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。...笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。...HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。...image.png 百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。
具体而言，内容特征生成器的参数通过最大化对抗损失进行优化，而域鉴别器的参数则通过 GRL [9] 模块以相反的方向进行优化。...在这一过程中，反向传播会通过打乱组合特征，但不通过自组合特征，因此活体相关的风格信息被进一步加强。...这里的对比损失 可以公式化表示如下： 其中， 衡量了 之间活体标签的关系，该过程可以公式化如下： 图三：重组特征空间的对比学习 三：活体检测大规模测试协议 目前学术界和工业界存在着一些差异，...对于风格特征，本文可以看到活体与非活体的例子之间存在着粗糙的分界线，尽管本文没有对他们施加直接的监督。...快手 MMU 介绍 快手 MMU(Multimedia understanding) 部门负责快手全站海量音视频、直播的内容理解，在多个技术领域广泛布局，比如视觉方向，在视频、直播、图像的分析和理解、视觉检索
导语 由于公众号刚刚开通，为了吸引点人气，今天文章我决定了，送给关注我公众号同学一些福利，(平时收集的个人培训机构经典视频教程)，视频几乎涵盖了所有使用频率最高的和最热门的计算机编程开发语言。...最后再说一点，希望拿到视频的同学，希望不要立即取关，虽然历史文章不多，但是以后我会经常发布原创技术文章。...1Java视频 ? 2Python视频 ? 3UI设计 ? 4产品经理 ? 5微信小程序 ? 6GO语言视频 ? 7android开发 ? 8数据结构视频 ? 9IOS视频 ? 10web前端 ?...11总结 本次总共分享了10个视频资源，希望大家喜欢，后续有更好的IT学习资源，会继续提供给大家，一起学习进步！本文属于原创，如有转载，请标注原作者，版权归本公众号所有。...资源获取方式 后台回复：资源真多 特别说明：现在资源到处都是，我收藏的都是最新的 最经典的 最优质的资源，关于一些没有意义的资源我都觉得浪费我的网盘空间，后续需要更多的学习资源，欢迎大家添加我的个人微信
使用命令行工具发送请求，一个 HTTP 请求客户端（实际上它也可以做 FTP/SCP/TELNET 协议的事情）。可类比于浏览器中的 fetch
实际上，目前市面大部分人脸识别的流程都是：检测人脸 → 活体检测 → 人脸对比（和之前上传的自拍照或证件照）→ 分析对比结果 → 返回结果（通过或不通过）。...在今年的 315 晚会上，央视曾经曝光了人脸识别的安全隐患，并现场展示了采用视频模拟的破解方法。 当然，视频模拟其实只是众多破解活体检测的方法之一。...破解人脸识别的 4 种方法 1.注入应用绕过活体检测 首先，在程序中布置一个断点，通过不断演示人脸识别流程来触发该断点，然后分析并修改程序储存的值，来达到最终的绕过活体检测的效果。...2.视频攻击绕过活体检测 这个方法很简单，安装一个能够将人脸照片制作成视频的手机软件，然后在朋友圈、个人空间等地方找到对方的一张正面照片，输入到软件中，就可以令其开口说话，所谓的活体检测也就不攻自破。...4.利用接口防护不当和各种奇葩的设计缺陷 高亭宇发现，部分 APP 在使用上传人脸图像时，没有对图像数据进行签名，导致图片可以被工具截获然后篡改，而有的则是在数据报文没有加入时间戳，可以通过重放数据报文的方式来实施破解
但同时也存在着自身的缺陷，目前常规人脸识别技术可以精准识别目标人像特征，并迅速返回比对结果，但未加入防御照片图像等伪造人脸的技术，无法辨别实时目标人脸的真假情况，在实际身份核验场景中，容易被人脸照片、人脸视频...基于以上背景，人脸活体检测技术就走上了台前。那么，什么是人脸活体检测？简单来说，就是算法判断镜头捕捉到的人脸，究竟是真实人脸，还是伪造的人脸攻击。...人脸活体检测弥补了单一人脸识别的不足，能够有效地识别照片、视频、面具等伪造人脸行为，最大程度杜绝欺诈行为的发生。 图片 目前主流的活体检测方案分为静默式和配合式两种。...配合式活体检测则需要用户根据提示做出相应的动作，通过眨眼、张嘴、摇头、点头等配合式组合动作，使用人脸关键点及人脸追踪技术，通过连续的图片，计算变化距离与不变距离的比值，进行上一帧图像与下一帧图像的对比，...从而验证用户是否为真实活体本人操作。
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