但对我来说他的缺点： markdown不支持截图直接粘贴，所以我一般把截图传到github的issue里或者传到博客园，再粘贴到有道云的markdown的编辑器里（是不是很蠢？）...这表示你不交钱根本不能用，只能当一个本地编辑器用。我很无语，因为50一年很便宜但是每月128M流量，虽然比印象笔记的60M限制好点，但是也很少啊。...以前在学校用的腾讯1元服务器，但是毕业了就不给用了，自己买又不划算。所以我就想用我的树莓派来作为一个服务器； 树莓派是一个微型电脑，长这样： ?...这个树莓派是以前参加Daocloud的活动送的，买的话加上配件大概250块钱。我的树莓派的配置是1G内存，16G存储，够用。按照Leanote 服务器安装这篇文章作为参考搭建服务器。...对于我来说就是花了98块钱买花生棒。所以这笔买卖，划算。 或许有人会吐槽我扣舍不得给leanote充钱，但我想说的是，我这哪里扣啦，我这是精致的生活好吧。 好吧，其实我就是扣。
0、文章概述 我们知道人脸识别在这几年应用相当广泛，人脸考勤，人脸社交，人脸支付，哪里都有这黑科技的影响，特别这几年机器学习流行，使得人脸识别在应用和准确率更是达到了一个较高的水准。...分析每个像素对我们来说有点不划算，因为它太过细节化了，我们可能会迷失在像素的海洋里，我们应该从更高的角度观察明暗的流动。 为此我们将图像分割成16x16像素的小方块。...为了达到目的我们将使用一种面部特征点估计（face landmark estimation）的算法。...这一算法的基本思路是找到68个人脸上普遍存在的点（称为特征点， landmark）。 ?...人脸识别就这样达成啦，来来我们再回顾下流程： 使用HOG找出图片中所有人脸的位置。 计算出人脸的68个特征点并适当的调整人脸位置，对齐人脸。
11.11光棍节已经过去，12.12促销又要到来，回望双十一的疯狂与激情，哪些人在买小米、哪些人在买华为，哪些人在买林志玲，哪些人在买杜蕾斯，都将是有趣的话题。...虽然市面上有不少大数据之类的书籍，但是真正专业电商技术解密和实践案例分享的书籍还真是独此一家，我马上去买几本送给我的程序猿朋友们。...怎么这么多人买肥皂和手纸?是啊，这就是趋势变化，一方面说明京东商城百货化成绩不俗，购物篮丰富度大大提升，另一方面也说明年轻网民们的生活必需品消费也呈现出电商化的趋势。 ?...按道理讲朝阳区北京夜生活最丰富的地区了，曾经的天上人间，灯红酒绿的三里屯都在这里，双十一朝阳区的青年们都跑哪里去了。...比如，虽然网友在早上和深夜下单已经成为习惯，但是移动电商还是带来了不同的东西，数据显示移动端购物呈现出“随看随买”的特点，这样的消费特征让每一个时段的购物频次相当扁平化。
历史价格查询 一键查询商品价格走势、历史优惠活动，买之前先对比下是否划算，比如我之前买的这款联想笔记本电脑新买了台笔记本电脑，分享些实用的Windows软件 ，现在价格5899,618的时候我5499买的...微软AI识图 微软中国首款小程序，你的文档创作小助手 ，目前拥有翻译，转PDF/PPT，图片转文字，高度还原表格，人脸识等功能。
编者注：本文根据山世光在 CNCC 2016 可视媒体计算论坛上所做的报告《深度化的人脸检测与识别技术：进展与问题》编辑整理而来，在未改变原意的基础上略有删减。...这个过程可以分为以下几个步骤： 第一步是要找到脸在哪里 第二步是找到五官的位置 第三步是把关键人脸区域提取出来 第四步是用特征提取器F把图像变成特征向量（y=F（x）） 第五步对比向量y1、y2的相似度是否足够高...，据此来进行判断 在这里面最核心的其实有三个步骤，第一个是找到脸在哪里，第二个是找到五官在哪里，第三个是f（x）函数的设置，这也是人脸识别系统中最本质的三个内容。...不管是人脸检测还是物体检测，都需要进行考虑的是这两个问题： 有没有？ 在哪里？ 2014年以来的变迁 ?...“有没有”部分 从人脸特征——分类器学习“两步法”转变为特征和分类器End—to—End学习 从二类分类转变为多类分类 “在哪里&有多大？”
特征通常可以分为颜色特征、纹理特征、形状特征，下面我们看看在人脸方向有哪些很经典的东西。 ? 第一个是肤色高斯模型，它是颜色特征。...那么在人脸图像中，又用在了哪里呢？大家或许不知道技术，但是不可能没有接触过，那就是人像美颜，熟的不能在熟的磨皮美白大法。 ? 其中常见的方法包括均值滤波，双边滤波，引导滤波，以及针对这些方法的改进。...图像编辑与风格化 随着生成对抗网络等技术的发展，当前图像编辑与风格化正在成为计算机视觉领域的新热点，其中尤其是人脸图像落地能力最强，在人机交互，娱乐社交，内容创作等领域应用非常广泛。 ?...从人脸年龄编辑、人脸卡通头像生成、换脸等全局性质的编辑，到人脸表情编辑，人脸发型，人脸化妆去妆等局部性质等编辑，几乎覆盖了图像编辑与风格化的所有关键技术。当前交互式，可控的编辑模型也是研究重点。...章 人脸美颜和美妆 第10章 人脸三维重建 第11章 人脸属性编辑 ?
另外任意消费都可以10元买两个马卡龙，个头虽不是很大，但很好吃，不是很甜的那种，不会觉得腻。...另外任意消费都可以10元买两个马卡龙，个头虽不是很大，但很好吃，不是很甜的那种，不会觉得腻。...也即对于任意特征Fx，P(Fx)不能为0。而显示某些特征未出现在测试集中的情况是可以发生的。...，材料看着蛮高档的，想着半价买来吃也划算的。...对每个评论分词，分词的同时去除停用词，得到如下词表 每个列表是与评论一一对应的 [ [['半价', 'n'], ['半价', 'n'], ['划算', 'v'], ['不错', 'a'], ['挺好',
可精确采集296个人脸特征点，支持AI智能优化。 ? 网友：我刚花了两千八买了R11s，马上就出了R15，才三千，啊啊啊[震惊][震惊]！你觉得我还会买吗？是的，你猜对了！...网友：老子刚买的R11S没两天，你跟我说要出R15？？？？？网友：我的R7用到R15都出来都没换过手机。...所有的钱都用来给明星代言费，试问你的手机研究经费能高到哪里？质量？这种机子我们业内叫它“一次性手机”。 网友：有些人能别觉得自己最清醒吗？...，当时买的时候觉得外观好看，结果用了这么久了也还是挺喜欢的，我不是任何一款手机的脑残粉。...大家还是参考下值不值得买 好了 才几个月研制的新机 也不会有太大突破。所以还是会有很多追星族，义无反顾的买的。才刚买r11s，反正买不起！
这种方法有几个吸引人的特性：它能实时运行，只需要进行非常少的参数调节，能很好的泛化到新的输入语音序列，很容易编辑来创建风格化和情绪化的语音，并且与现有的动画重定向方法兼容。...我们提出了一种自动生成语音动画的深度学习方法，这种方法提供一种划算且高效的手段，能大规模地生成高保真的语音动画。例如，我们用100多个自由度，在电影特效制作级别的人脸模型上生成逼真的语音动画。...我们的目标是让动画师能轻松地将高保真的语音动画合并到任何rig上，对任何说话者都适用，并且易于编辑和风格化。...这使我们这种方法能泛化到任何内容，但是对特征进行重定位会引入潜在的错误源。当提出重定向模型的初始特征设置时，必须小心谨慎，以保持预测动画的逼真度。幸运的是，对每个角色，这个预计算步骤只需执行一次。...进一步的泛化性可以从具有多种面部特征(男性、女性、圆脸、方脸、肥胖、消瘦等)的多个讲话者中训练一个语音动画模型，并在预测的时候选择与动画角色模型最匹配的特征。
人脸识别+安防前景广阔 据了解，人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。...用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而将检测到的人脸与库中数据进行对比、识别等一系列相关技术。...相比较于我国人口及城市规模的占比，虽然人脸识别市场的这个数值占比略微偏低，但随着我国人脸识别技术的越发先进，我国人脸识别市场将迎来爆发。...那么，在消费者市场上，人脸识别+安防的难以扩展的原因又在哪里？ 首先，良莠不齐的产品导致的病态市场。...据人脸识别企业创合未来科技股份有限公司的联合创始人陈俊逸表示，对于一个新产品，有很多用户会习惯性地购买价格低廉的产品，哪怕体验效果差，他们也难以丢弃刚买的东西，转而投向专业的怀抱，这是导致市场产品良莠不齐的原因之一
昨晚上打开柜子，看着里面躺着去年买的?面具，前年买的?面具，大前年买的?，?，?...对齐人脸 要想对齐两张人脸，需要建立两张照片中像素的对应关系。...获取人脸特征 我们先在每张面孔上获取68个面部基准点?。 ? 2....叠加人脸 算式2用于叠加2张人脸，在alpha=0.5时求取的是两张脸的平均。...[Code -1 ] 使用dlib来进行人脸识别和人脸特征点的提取 ? [Code-2] 根据特征点获得Delaunay剖分三角 ? [Code-3] 计算仿射变换 ?
四年一度的世界杯又来了，作为没什么时间看球的码农，跟大家一样，靠买买足彩给自己点看球动力和乐趣， 然而总是买错球队，面对各种赔率也不知道怎么买才划算，足彩是不是碰大运的？...我们只要知道正EV情况下我们才应该买足彩就好。 足彩赔率推导及返还率推导 ? 买足彩如何获利的呢？...定义问题，特征选取，数据抓取 绕了一大圈，其实简单来说，我们要做的就是自行计算胜平负的概率，然后套用EV公式看根据赔率投注是否划算。 这个问题抽象下，是一个预测类的问题。...特征选取： 根据某数据网站数据，这里选择主队获胜赔率、主队平局赔率、主队负赔率、主队世界排名、客队世界排名、主队近期胜率、客队近期胜率、主队信心指数、让球指数、让球后主胜赔率、让球后主平赔率、让球后主负赔率作为特征...我们可以选择一些特征值，进行线性回归，确定特征值对应的系数，然后预测下场比赛的赛果。 另外，必胜策略肯定是不存在的，不然庄家也太友好了。。。
作者 | 秀松 编辑 | 余快 一年一度的打假晚会如期举行，“隐私数据”成为核心关键词。...这实际上是去年「人脸识别」话题的延续，只不过隐私数据从人脸这类生物特征信息，变成了非生物特征信息，但本质上是对技术侵犯隐私的又一次曝光。...虽然用户也可能不会花钱买产品，也不会产生任何直接经济损失，但通过其数据交易，其他两方获益，己方也会承担「交易成本」，即便这种成本不可见。...这正如纪录片《监视资本主义:智能陷阱》所言：“如果你没有花钱买产品，那么你就是待价而沽的商品。”...一位法律行业人士表示，这种信任在商业层面却恰好相反：当人脸识别技术被用于发展商业时，人们对生物特征信息相当敏感，甚至可以说抵触。
一个完整的人脸识别系统，可以在含有人脸的图片或视频流中自动检测和跟踪人脸，进而达到识别目的，通常也叫做人像识别、面部识别。总的来说，人脸识别系统可以大致分为以下四个部分： 首先，检测人脸在哪里。...首先要从照片中识别出人脸在哪里，它的大小、位置等。目前常用的是级联分类器，可以利用人工设计的特征模型或深度学习模式进行一级一级的筛选。...若要加快速度，可在前期使用人工设计的特征模型，快速筛去不是人脸的部位，后期利用深度学习去精细化地判断每一个留下的部位是否是人脸。 其次，定位人脸和各个部位。...以深度学习为例，训练的时候告诉回归器到底眼睛在哪里、鼻尖在哪里，预测值和真实值的距离越小越好，并据此不断调整回归器的参数，用成千上万的人脸照片反复训练，直到回归器能够准确输出人脸各个器官的准确位置信息。...第三，人脸特征的匹配与识别。这个过程是将待识别的人脸特征与已经得到的人脸特征模板进行比较，根据详细程度对人脸的身份信息进行判断。
(2)面向对象的思想特点 (3)把大象装进冰箱(理解) (4)类与对象的关系 (5)类的定义及使用 (6)案例 (7)内存图 (8)Java程序的开发、设计和特征...(角色发生了转换) 举例： 买电脑： 面向过程：我先了解电脑-->了解我自己的需求：学习用-->找对应的参数信息-->去中关村买电脑-->讨价还价-->买回电脑。...面向对象：我知道我要买电脑-->班长去给我买-->班长就买回来了。...家常事物、买洗衣机和去饭店太不划算了，所以，找个对象。...(8)Java程序的开发、设计和特征 A:开发：就是不断的创建对象，通过对象调用功能。 B:设计：就是管理和维护对象间的关系。
： 面向过程：我先了解电脑-->了解我自己的需求：学习用-->找对应的参数信息-->去中关村买电脑-->讨价还价-->买回电脑。...面向对象：我知道我要买电脑-->班长去给我买-->班长就买回来了。...家常事物、买洗衣机和去饭店太不划算了，所以，找个对象。...} } ----------------------------------------------------------------------------- 4：面向对象的开发、设计、特征...面向对象的三大特征： 封装(encapsulation) 继承(inheritance) 多态(polymorphism) =====================
不买便宜的，只买对的 当降价，刷口碑，各种眼花缭乱的宣传扑面而来时，会被太多信息淹没。小程序「什么值得买」帮你从众多选择中过滤，做出有价值的消费。买前看一看，无论在哪里下单，都可以当作参考。...「什么值得买」小程序使用链接 https://minapp.com/miniapp/4724/ 不得不说，这款小程序在买前的确是个实用的工具。 放宽心，不纠结 有这样一句话是：成大事者不纠结。...那么问题来了，费心挑了不少优价好物，怎么买才能最划算，对得起节日做活动的优惠？ 「消费分期计算器」这款小程序就是帮你理性消费的高效工具。算计好，省下一波可以再买买买。
综合上面两个大的优化方向的提升，我们在保持低精度损耗的前提下终于得到了令人满意的人脸识别性能，基于i.MX RT的人脸识别从最初的9.8秒提升到现在的472毫秒，嗯——总算没让老板买GPU服务器的钱白花...OASIS算法库包含了人脸检测、防欺诈算法、人脸姿态调整，以及人脸识别。...，只有恩智浦的MCU才能正常工作，想要破解是非常困难的，因为你不知道哪里出错返回了，反正结果不对就是了，暗暗地鄙视一下自己。...首先检测到人脸，然后进行活体检测(可选，某些应用不需要)，通过对原始人脸图像进行姿态调整，然后RESIZE成人脸识别模型匹配的格式，进行推理得到该人脸的特征值集合，最后比对注册数据库得到一个最高的可信度值...另外我们正在开发一个更低成本的通过手机端APK来注册和管理人脸数据的方案，APK直接内置OASIS库(OASIS库是跨平台的)来生成人脸特征，并将很小的数据集通过BLE传递给MCU设备，大大降低了MCU
近日，一条#2元钱能买上千张人脸#的话题冲上热搜，引发了网友关注。据央视报道，经调查在某些网络交易平台上，花 2 元钱就能买到上千张人脸照片。...若这些照片落入不法分子手中，照片主人除了有可能遭遇精准诈骗，还有可能因人脸信息被用于洗钱、涉黑等而卷入刑事诉讼。至于，这些照片在哪里泄露的，专家表示很可能是因为数据的存储环节出了问题。...Nitro是一种用于创建、编辑和签名PDF以及数字文档的应用程序，它提供了一种云服务，客户可以使用该云服务与同事一起参与文档创建的过程。
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