今天这张照片火了。连正主吴恩达都在推特上转发了这张黑白照片。吴恩达回忆说，这张照片拍摄于大概20年前~
简单来讲，人脸识别这个问题，就是给定两个人脸，然后判定他们是不是同一个人，这是它最原始的定义。它有很多应用场景，比如银行柜台、海关、手机解锁、酒店入住、网吧认证，会查身份证跟你是不是同一个人。这个应用的主要特点是，在大多数场景下都需要你先提供一个证件，然后跟自己的人脸做比对。手机解锁可能是个例外，但也要求你提前注册一张人脸，然后再进行比对。这是最原始的形式，由用户直接提供需要对比的两个人脸。这也是最简单的形式，相当于做一个二分类。
题目21：两个乒乓球队进行比赛，各出3人。甲队为a，b，c三人，乙队为x，y，z三人。以抽签决定比赛名单。有人向队员打听比赛的名单。a说他不和x比，c说他不和x、z比，请编程找出三队比赛名单。
现在，操纵视觉内容已经很普遍，也是数字社会中最重要的话题之一。比如，DeepFakes 展示了如何使用计算机图形学和视觉技术进行视频换脸，进而破坏别人的声誉。人脸是目前视觉内容操纵方法的主要兴趣点，这有很多原因。首先，人脸重建和追踪是计算机视觉中比较成熟的领域，而它正是这些编辑方法的基础。其次，人脸在人类沟通中起核心作用，因为人脸可以强调某个信息，甚至可以传达某个信息。目前的人脸操纵（facial manipulation）方法分为两类：面部表情操纵和面部身份操纵（见图 2）。最著名的面部表情操纵技术之一 Face2Face 来自于 Thies 等人 [48]。它可基于商用硬件，将一个人的面部表情实时迁移至另一个人。后续的研究（如《Synthesizing Obama: learning lip sync from audio》[45]）能够基于音频输入序列使人脸动起来。《Bringing portraits to life》[8] 可以编辑图像中的面部表情。
大数据文摘经授权转载 作者：黄海广 自2016年8月份，吴恩达的初创公司deeplearning.ai通过Coursera提供深度学习的最新在线课程，到今年2月份，吴老师更新了课程的第五部分（点击查看大数据文摘相关报道），前后耗时半年时间。 本文将着重介绍吴恩达老师第四周课程的视频内容和笔记，展示一些重要的卷积神经网络的特殊应用，我们将从人脸识别开始，之后讲神经风格迁移，你将有机会在编程作业中实现这部分内容，创造自己的艺术作品。 什么是人脸识别？ 让我们先从人脸识别开始，我这里有一个有意思的演示。我在领导百
最近在对接公司一些新闻接口的时候，发现接口茫茫多：CMS接口、无线CMS接口、正文接口、列表接口……更令人捉急的是，由于新闻推送场景不同，每条新闻的配图尺寸也就不同，比如PC要求高清大图，而移动端就会根据屏幕尺寸要求各种尺寸的小图，一个接口也就要吐出好几个尺寸的图片供客户端使用。比如无线CMS的接口里就需要640330、150120、280*210……那么问题来了，难道每多一种尺寸就需要编辑裁一次图上传到CMS？
黑洞数是指这样的整数：由这个数字每位上的数字组成的最大数减去每位数字组成的最小数仍然得到这个数自身。例如3位黑洞数是495，因为954-459=495，4位数字是6174，因为7641-1467=6174。 本文重点在于内置函数sorted()和reversed()的用法。 def main(n): '''参数n表示数字的位数，例如n=3时返回495，n=4时返回6174''' #待测试数范围的起点和结束值 start = 10**(n-1) end = 10**n #依次测试每
这部分是HTML代码，定义了一个包含滑动显示效果的数字组合。使用元素标签包裹，表示这段内容是一个独立的节(section)。标签用于显示文本 “滑动显示”。接下来是一个无序列表()，用于容纳数字。每个数字都被包裹在一个列表项()中，通过tabindex="0"属性使得这些列表项可以获得焦点。数字本身则被包裹在标签中。
标签用于显示文本 “滑动显示”。接下来是一个无序列表(
在数组中的两个数字，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数P。并将P对1000000007取模的结果输出。即输出P%1000000007 输入描述: 题目保证输入的数组中没有的相同的数字
一个猜想：对于任意自然数，使用各位数字组成的最大数减去各位数字组成的最小数，对得到的差重复这个操作，最终会到达一个不动点或者陷入一个圈中。不动点是指进行上面的操作总是得到自身，不再变化，这样的数字往往称为黑洞数。陷入圈中是指到达一个数字之后，就会一直在固定的几个数字之间循环。
选自Medium 作者：Norman Di Palo 机器之心编译 参与：路雪 本文介绍了如何使用 Python 在 Keras 框架上实现 FaceID，对 iPhone X 这一新解锁机制进行了反
选自arXiv 作者：Mahmood Sharif等 机器之心编译 参与：Panda 生成对抗网络（GAN）已经是人工智能领域内的一个常用词了，但你听说过对抗生成网络（AGN）吗？近日，卡内基梅隆大学和北卡罗来纳大学教堂山分校的研究者在 arXiv 上发布的一篇论文提出了这种网络，可实现对当前最佳的人脸识别模型的神经网络攻击。 深度神经网络（DNN）已经在人脸验证（即确定两张人脸图像是否属于同一个人）方面超越了人类的水平。不幸的是，研究还表明使用对抗样本（adversarial example）就可以轻易
边缘检测算子中的数字用于进行边缘检测 计算机视觉不一定要去使用那些研究者们所选择的这九个数字，而是将这 9 个数字当成学习参数
进制是一种数学计数系统，用于表示数值。在数字系统中，每个数字的意义和权重都由其所处的位置来决定。
搜索需要用到随机化这种方法，每个人都不知不觉地使用的信息加密，也离不开随机化。从信息查找到信息加密，背后的道理是相通的。【将关键词变成一个编号，然后再取尾数（火车安排座位，座位号重合的，就近坐下）-＞ 伪随机数 -＞ 数据加密-＞公开密钥】
自从亚马逊的人脸识别系统Rekognition，把28位美国议员认成了罪犯，他们就决定亲自实验一下。
今天填补之前埋下的坑，首先介绍进制之间的转换，其次讨论一下 & ^ | 的计算 概念(摘抄自维基百科) 进制 进位制是一种记数方式，亦称进位计数法或位值计数法。利用这种记数法，可以使用有限种数字符号来表示所有的数值。一种进位制中可以使用的数字符号的数目称为这种进位制的基数或底数。若一个进位制的基数为n，即可称之为n进位制，简称n进制。现在最常用的进位制是十进制，这种进位制通常使用10个阿拉伯数字（即0-9）进行记数。 二进制 二进制（binary）在数学和数字电路中指以2为基数的记数系统，以2为基数代表系统
哪一个人脸识别 API 是最好的？让我们看看亚马逊的 Rekognition、谷歌云 Vision API、IBM 沃森 Visual Recognition 和 微软 Face API。
看人先看脸，不同的人脸往往会给我们留下不同的印象，像蒙娜丽莎圆润的脸颊会让人感受到母性的光辉，而蝙蝠侠面具下坚毅的下巴则透露着浓烈的男子气息。
问题描述：从0到9这10个数字任选3个不重复的数字，能构成哪些三位数？ So easy！看到这样的问题，很多人会写出类似（注意，只是类似，我为了使得本文几个函数具有相同的调用形式，给demo1和demo2加了点多余的东西）下面这样的代码： def demo1(data, k=3): '''从data中选择不同的3个数字组成三位数''' assert k == 3, 'k must be 3' for i in data: if i == 0:continue ii = i*100
我们在日常工作生活中使用网络时会经常听到IP、域名的概念，而网站的管理人员可能还会接触并使用到DNS，那么IP、域名和DNS之间的关系和区别是什么呢？
这可能是我看CVPR论文中，唯一一个5分钟就看完原理的论文了，简单有趣。这一篇文章是CVPR2020的与图像质量评估相关的文章，整体思想比较新颖，而且是无监督的方式，感觉构思不错，我要好好读读这一篇。
在上一节中讲解了归并排序的递归版《4.比较排序之归并排序（递归）》，通常来讲，递归版的归并排序要更为常用，本节简单介绍下非递归版的归并排序。思路和递归版相同，均为先分解后合并，非递归的重点在于如何
今天分享的题目来源于 LeetCode 上的剑指 Offer 系列 面试题45 把数组排成最小的数。
一、贴片电阻阻值的读法 贴片电阻的阻值通常以数字形式直接标注在电阻的表面，所以读电阻的阻值直接看电阻表面的数字即可。通常情况下有三种表示方法： (1)、由三个数字组成，表明电阻的误差是±5%。前面两位是有效数字，第三位数字表示乘零的倍数，即10的几次方，基本单位是Ω。例如：103，1和0是有效数字直接写下来即可，3表示乘零倍率，也就是10的2次方，所以103表示的阻值就是1010^3 = 101000 = 10000欧姆 = 10kΩ
定义名称 name 是长度大于等于 2 （length ≥ 2），并且只包含小写字母 a-z 和大写字母 A-Z 的字符串。
2016年是人工智能发展的第60周年，人工智能已经走了很长一段路，随着AlphaGo的辉煌战绩的出现，又再次引爆了人工智能在各个领域的发展。回顾计算机视觉发展之路，才能让我们踩着历史的积淀，顺应发展的大潮，去探索未来。
本文提出了一种用于人脸对齐的密集人脸对齐算法，该算法使用3DMM模型和基于CNN的深度学习模型。该算法可以处理不同姿态、表情和光照条件的人脸图像，并保持人脸图像的稠密度。该算法使用三个损失函数，包括形状损失、纹理损失和光照损失。实验结果表明，该算法在人脸对齐和人脸识别任务上获得了良好的性能。
本文总结整理了10个开源的人脸识别数据集，并附有相关下载链接，希望能给大家带来一些帮助。
如今人脸识别系统已经广泛应用于我们的生活中，如数码相机、门禁系统、机场的安全设施 、桌面软件、互联网应用（如Facebook）等等[1]。然而今日的一则关于“高铁人脸识别抓逃犯”的新闻一出[2]，在评论中又引发了一阵阵怀疑。怀疑的中心问题在于，人脸识别系统真的能准确无误地在数以亿计的面孔中找出匹配的嫌疑人吗？ 降维：减少冗余信息 完整的人脸识别系统一般由多个模块组成，在进行人脸识别之前首先要进行人脸检测（即在一张完整的图片中探测到人脸区域），以及图片的预处理、归一化等步骤（例如自动把倾斜的照片摆正）。本文就
人脸识别是最近几年计算机视觉领域取得长足进步的领域，这得益于不断进步的深度学习强大的模型拟合能力和有标注的大型数据集的建立，已经出现了用于人脸识别的有标注的百万量级的数据集。
通过ls -l 目录/文件可以查看其属性和权限，例如查看当前文件夹下的所有文件属性
现代人工智能技术能神乎其神的将一个人的脸严丝合缝的移植到另一个人的照片或视频里，类似于ZAO这类风靡一时的应用就能让用户将指定头像切换到一段视频中的对应角色里，而且表情变化看不出任何违和感，我们本节提到的可变编解码器就能实现类似功能。
人脸图像是计算机视觉领域中研究历史最久，也是应用最广泛的图像。从人脸检测、人脸识别、人脸的年龄表情等属性识别，到人脸的三维重建等，都有非常多的数据集被不断整理提出，极大地促进了该领域的发展。
首先简单介绍一下人脸验证（face verification）和人脸识别（face recognition）的区别。
作者 | 彭建宏（旷视科技产品总监彭建宏） 整理 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） “刷脸”曾一度是人们互相调侃时的用语，如今早已深深地融入我们的生活。从可以人脸解锁的手机，到人脸识别打卡机，甚至地铁“刷脸”进站…… 人脸识别技术越来越多地应用在了各种身份验证场景，在这种看起来发生在电光火石之间的应用背后，又有哪些不易察觉的技术在做精准判别？算法又是通过何种方式来抵御各种欺诈式攻击？ 我们近期邀请到旷视科技产品总监彭建宏，他负责 FaceID 在线身份验证云服务的产品
2017 年，斯坦福大学的一篇《深度学习通过面部识别判断性取向超越人类》曾引发了极大争议，其通过 AI 算法仅需「看面相」即可判断一个人是不是同性恋的方法让众人感到一丝恐慌，也让技术研究者们对于算法的偏见提出了很多意见。
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。
这项技术可以无视人类的服装、化妆、拍摄角度等变量，实现男性 63%、女性 72% 的准确率。准确率比人类更好，并不再受到受试者种族、国籍的干扰。现在，乔装打扮也不会让你变得更 Gay 了。
本项目参考了ArcFace的损失函数结合MobileNet，意在开发一个模型较小，但识别准确率较高且推理速度快的一种人脸识别项目，该项目训练数据使用emore数据集，一共有85742个人，共5822653张图片，使用lfw-align-128数据集作为测试数据。
有模型就要定义损失函数(又叫目标函数)，没有损失函数，模型就失去了优化的方向。大家往往接触的损失函数比较少，比如回归就是MSE，MAE，分类就是log loss，交叉熵。在各个模型中，目标函数往往都是不一样的，如下所示：
2、研究宽带帐号和密码生成规律(实验环境，宽带帐号为4个数字组成，密码为3个数字组成)，发现帐号和密码都很简单
导读：3月14日是圆周率节，是全人类的传统节日。自古以来，在3月14日这一天，世界各族人民会吃一个派庆祝节日，祈求好运，亲友之间也会互赠苹果派、蓝莓派、草莓派、蛋黄派、巧克力派……表达爱意和祝福。
科学是在思索与实验中成长的婴儿，试着从更简单开始，也许只需要研究相当于一个儿童智慧的智能系统，然后再让这个系统不断去学习——这种思路可能是人类接近解决智能问最优方式。
sklearn 中提供了很多常用（或高级）的模型和算法，但是真正决定一个模型效果的最后还是取决于训练（喂养）模型时所用的数据。sklearn 中的 sklearn.datasets 模块包含了数据生成相关的功能。主要包含以下几种类型的数据集：
一、题目描述 请编写一个函数用于判断输入的int数是否是-2的整数次幂加1 ((-2)^N+1)
这一次我将从人脸检测，关键点检测，人脸识别，人脸表情，人脸年龄，人脸姿态等几个方向整理出人脸领域有用的数据集清单，不全也有9成全吧。
0,1,,n-1这n个数字排成一个圆圈，从数字0开始，每次从这个圆圈里删除第m个数字。求出这个圆圈里剩下的最后一个数字。
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