人脸识别

腾讯视频云高级产品经理 自我介绍 我叫董燚，是腾讯云视频的产品经理。先后就职于乐视云、腾讯云。进入乐视之后，我发现乐视是一家PPP公司，两年的时间，一年开100多场发布会。我的老板不太热衷于做视频，他热衷于做汽车。我也追寻我的梦想，所以就来到了腾讯云，在腾讯云主要负责两款产品，一个是移动直播，一个是小腾讯云视频解决方案。 我的日常工作，包括产品日常运营、新产品的建设以及去思考我们腾讯云的PaaS平台能力，怎么跟业务深入结合，并且实现落地。 为什么会出现小程序音视频？ 从两个方面来说。我们来看网络上的信息的传递形式，从最初的文字+图片的形式，过渡到语音，再到现在的视频。视频可以说是一个立体化的信息的展示，它是全方面的展示。咱们日常生活中，一些娱乐的时间，可能都被短视频占领了。现在的抖音已经形成了一种文化，每天抖音上的小哥哥、小姐姐，都跟我们深入地去交流。 再说到小程序，小程序是一种表达方式，小程序正好是所有信息的一个载体。小程序都有什么优势？从三个方面解读： 首先小程序的体验更优，相对于H5来说，体验更优，就会有更多的转化率，更多的用户沉淀下来。我经常打开一个H5的页面，发现产品在加载，这个过程只要持续两秒，我就会返回了。 价格优势 有量的优势。小程序的流量入口，通过什么样的途径可以进入到小程序中？第一个，首页下拉，会出现小程序列表，左滑，能够看到更多小程序，还有对话框，跟好友的聊天

基于CNN的人脸识别（上） 代码下载 一、 CNN概述 1.1 CNN发展历程 1.2 CNN基本结构 二、 CNN算法原理 2.1 CNN基本网络结构 2.1.1输入层 2.1.2卷积层 2.1.3池化层 2.1.4全连接层 2.1.5 激励层 具体代码实现可参看 Keras深度学习应用1——基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别（下） 代码下载 Github源码下载地址： https://github.com/Kyrie-leon/CNN-FaceRec-keras 一、 CNN概述 1.1 CNN发展历程 卷积神经网络由生物学自然视觉认知机制启发而来。1962年，诺贝尔奖得主D.H.Hubel和T.N.Wiesel，这两位学者通过对猫脑部皮层中特定的神经元进行研究时，发现了其独特的网络结构。根据这个启发有学者提出了新识别机（recognition）的概念，这也是深度学习中第一个在真正意义上实现的卷积神经网络。自此以后，科学家们开始对CNN进行了深入的研究和改进。 卷积神经网络是属于前馈神经网络下多层神经网络的一种深度机器学习方法，如下图所示，可以看出神经网络的大致分布。 图1-1 神经网络分布图 与传统的图像处理算法相比，CNN的优点为它能够有效避免在前期准备中，需要对图像进行大量的、繁琐的人工提取特征工作。这也说明，CNN能够直接从图像原始像素出发，只需通过一些预处理过程

今天分享给大家的是阿里15分钟教你开发视觉AI应用， 文末有网盘链接 一、视觉开放平台简介 二、开发前准备 步骤一：开通阿里云视觉智能开放平台 步骤二：开通OSS服务 步骤三：创建密钥并安装Java SDK 三、人脸识别实战教程 1.背景信息 2.前提条件 3.人脸属性识别 4.人体计数 5.人脸搜索 四、口罩识别实战教程 1.前提条件 2.人脸搜索 五 、图片内容安全实战教程 1.背景信息 2.前提条件 3.图片内容安全 点击链接获取完整文档 链接： https://pan.baidu.com/s/1JcIPIco29xxLrm2xV_m_Jg 提取码：p19a ※部分文章来源于网络，如有侵权请联系删除；更多文章和资料|点击后方文字直达 ↓↓↓ 100GPython自学资料包 阿里云K8s实战手册 [阿里云CDN排坑指南] CDN ECS运维指南 DevOps实践手册 Hadoop大数据实战手册 Knative云原生应用开发指南 OSS 运维实战手册 云原生架构白皮书 Zabbix企业级分布式监控系统源码文档 10G大厂面试题戳领 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4601114/blog/4696362

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本文作者：邓卓。转载已取得作者授权。 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34425618 声明 ：文中所有文字、图片以及相关外链中直接或间接、明示或暗示涉及性别、颜值分数等信息全部由相关人脸检测接口给出。无任何客观性，仅供参考。 1 数据源 知乎话题 『美女』 下所有问题中回答所出现的图片 2 抓取工具 Python 3，并使用第三方库 Requests、lxml、AipFace ，代码共 100 + 行 3 必要环境 Mac / Linux / Windows （Linux 没测过，理论上可以。Windows 之前较多反应出现异常，后查是 windows 对本地文件名中的字符做了限制，已使用正则过滤） 无需登录知乎（即无需提供知乎帐号密码） 人脸检测服务需要一个百度云帐号（即百度网盘 / 贴吧帐号） 4 人脸检测库 AipFace，由百度云 AI 开放平台提供，是一个可以进行人脸检测的 Python SDK。可以直接通过 HTTP 访问，免费使用。 文档中心--百度 AI : ai . baidu . com 。 5 检测过滤条件 过滤所有未出现人脸图片（比如风景图、未露脸身材照等） 过滤所有非女性（在抓取中，发现知乎男性图片基本是明星，故不考虑；存在 AipFace 性别识别不准的情况） 过滤所有非真实人物，比如动漫人物 （AipFace

说到搜索引擎，Elastic Search是绕不开的产品。 ES 不仅是目前最流行的开源搜索引擎，同时在2020 DB-engine 流行数据库排名中排第七，发展越来越火热。 其中实时大数据检索/分析能力、完整的产品生态以及丰富的应用场景已成为企业不可或缺一部分。 为了帮助大家更好的了解ES， 特别整理了 阿里云开发者平台 《Elasticsearch 八大经典应用》 电子稿文件 名称 ： Elasticsearch 八大经典应用 类别 ： 开源搜索 编辑 ： 搜索&推荐技术应用 目录： 内容 ： 本书是搜索&推荐技术应用系列的第一本。阅读本书，您将清晰了解到：Elasticsearch 对比主流数据产品，到底有哪些优劣势？人脸识别、地理位置分析等典型场景，如何轻松完成？PB级大数据下，如何保障毫秒级的检索与秒级分析... 资料获取方法 1. 扫描下方二维码 2. 回复关键词： ES 👆长按上方二维码 2 秒 回复「 ES 」即可获取资料 额外福利 实时数仓 离线数据处理 PDF文档 更多资料，实时更新，扫码 免费领取！ 资料获取方法 1. 扫描下方二维码 2. 回复关键词： ES 👆长按上方二维码 2 秒 回复「 ES 」即可获取资料 结语 小编总结： Elasticsearch产品功能全面，适用范围广，性能也不错，综合应用是首选。 Elasticsearch在搜索查询领域

说到搜索引擎，Elastic Search是绕不开的产品。 ES不仅是目前最流行的开源搜索引擎，同时在2020 DB-engine 流行数据库排名中排第七，发展越来越火热。 其中实时大数据检索/分析能力、完整的产品生态以及丰富的应用场景已成为企业不可或缺一部分。 为了帮助大家更好的了解ES，特别整理了阿里云开发者平台 《Elasticsearch 八大经典应用》电子稿文件 名称 ：Elasticsearch 八大经典应用 类别 ：开源搜索 编辑 ：搜索&推荐技术应用 目录： 内容 ： 本书是搜索&推荐技术应用系列的第一本。阅读本书，您将清晰了解到：Elasticsearch 对比主流数据产品，到底有哪些优劣势？人脸识别、地理位置分析等典型场景，如何轻松完成？PB级大数据下，如何保障毫秒级的检索与秒级分析... 资料获取方法 1. 扫描下方二维码 2. 回复关键词：ES ????长按上方二维码 2 秒 回复「ES」即可获取资料 额外福利实时数仓 离线数据处理 PDF文档 更多资料，实时更新，扫码免费领取！ 资料获取方法 1. 扫描下方二维码2. 回复关键词：ES ????长按上方二维码 2 秒回复「ES」即可获取资料结语小编总结：Elasticsearch产品功能全面，适用范围广，性能也不错，综合应用是首选。Elasticsearch在搜索查询领域，几乎完胜所有竞争产品

萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 看过的动漫太多，以至于认角色时有点脸盲？ 又或者，只想给自己的二次元老婆剪个出场合辑，却不得不在各大搜索引擎搜索关于她的照片？ 试试爱奇艺推出的这个卡通人脸识别基准数据集 iCartoonFace ，用它训练AI帮你找动漫素材，效率分分钟翻倍。 对于脸型相近、但角色不同的二次元人物，能准确识别出来 （脸盲福音） ： 如果人物视角出现变化，也能准确识别： 不仅如此，在人脸被大面积遮挡时，也能准确地识别出来： 至于阴影和光照也不在话下，哪怕站在树荫里，也能被AI“侦测”： 效果完全不输现有的真实人脸识别。 那么，这样的技术是怎么做出来的呢？ 结合真人数据，训练卡通人脸识别 团队提出了一种卡通和真人的多人物训练框架，主要包括 分类损失函数 、 未知身份拒绝损失函数 和 域迁移损失函数 三部分，如下图所示。 其中，分类损失函数主要用来对卡通脸和真人脸进行分类。 而未知身份拒绝损失函数，则是为了在不同域之间进行无监督正则化投影。 至于域迁移损失函数，目的是降低卡通和真人域之间的差异性，对他们的相关性进行约束。 针对这个框架，研究者们探讨了三个问题：哪种算法最好？人脸识别是否有助于卡通识别？上下文信息对卡通识别是否有用？ 从实验结果来看， ArcFace+FL 的效果最佳，所以此次团队选用了这个算法。 至于后两个问题的答案，也是肯定的

红米k30s至尊纪念版：采用了一块6.67英寸的屏幕，有着2400x1800像素的分辨率同时是支持7档变速，最高支持144Hz刷新率 红米k30s至尊纪念版新品活动优惠力度空前 https://www.xiaomi.com/k30s 红米k30s前置采用2000万像素镜头，并且延续多种美颜效果，支持Ai自动人脸识别，带来更出色的抠图体验，至于后置则采用6400万像素主摄+1300万像素超广角+800万像素长焦三摄组合，在强劲内核驱动下可以获得更快的成片速度 红米k30s配备一块5000毫安电池和支持33W有线快充 红米k30s搭载基于7纳米制程工艺的骁龙865处理器，跑分早60w左右。采用外 挂 X55 5G 基带的设计方案，支持 SA/NSA 双模 5G 网络，支持最高 7.5 Gbp 的峰值速率。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4364921/blog/4694041

前言 相信大部分开发者对下面这张架构图并不陌生吧，现在很多网站/应用都采用了动静分离的架构进行部署。博主的博客也不例外，主机采用的是阿里云的 ECS，使用 CDN 做静态内容分发，不过静态文件还是存储在 ECS，采用的是 Nginx 做动静分离。今天我们来学习一下如何使用阿里云 OSS 做动静分离。 简介 阿里云 OSS，海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务，提供99.9999999999%的数据可靠性。使用RESTful API 可以在互联网任何位置存储和访问，容量和处理能力弹性扩展，多种存储类型供选择全面优化存储成本。 产品优势 稳定可靠 OSS作为阿里巴巴全集团数据存储的核心基础设施，多年支撑双十一业务高峰，历经高可用与高可靠的严苛考验。OSS的多重冗余架构设计，为数据持久存储提供可靠保障。同时，OSS基于高可用架构设计，消除单节故障，确保数据业务的持续性。 安全合规 支持服务端加密、客户端加密、防盗链、IP黑白名单、细粒度权限管控、日志审计、WORM特性，并获得多项合规认证，包括SEC、FINRA等，满足企业数据安全与合规要求。 智能存储 提供多种数据处理能力，如图片处理、视频截帧、文档预览、图片场景识别、人脸识别、SQL就地查询等，并无缝对接Hadoop生态、以及阿里云函数计算、EMR、DataLakeAnalytics、BatchCompute、MaxCompute