人脸识别

随着AI 的浪潮发展，AI 的应用场景越来越广泛，其中计算机视觉更是运用到我们生活中的方方面面。 作为一个测试人员，需要紧跟上 AI 的步伐，快速从传统业务测试，转型到 AI 的测试上来。而人脸识别作为机器视觉应用场景里最普及常见的一环，因此这一篇结合AI 的架构和核心，以及人脸识别来讲一讲，AI 怎么测试，以及 AI 测试与传统测试的区别和共同点。 人脸识别和 AI的关系 先了解 AI两个基本概念。 a) 计算机视觉 也称为机器视觉，是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 最好理解的场景，比如拍一个花的照片，通过机器学习自动告知用户这是什么花。拍一个店铺的照片，机器学习自动分析出店铺的名字，以及店铺的位置。 b) 生物识别 通过计算机，与光学、声学、生物传感器、统计学的概念手段结合，利用人体固有的生理特性和行为特征进行个人身份的鉴定。比如通过人的指纹，和数据库录入的指纹比较，判断是否是同一个人。 机器视觉和生物识别都属于AI 的应用领域，机器视觉和生物识别的本质，都在于对于图像图像的识别和比对。人脸识别，则是将机器视觉与生物识别结合，对人类的面部特征应用计算机视觉的一个典型场景。 怎么测试图像识别 结合 AI 的架构和核心来分析。 1. 数据收集和处理 既然是视觉

最近人脸检测识别又火起来了，不知道大家知否两会期间都是人脸检测识别技术在后台监控，保证了我们两会期间的安全及监控工作，今天是我们CV进阶的第二节课，带领大家进入新的篇章，教你怎么用最近本的框架去实现人脸识别。 人脸检测及识别无处不在我们身边，只要你出门，就被摄像头一直监控着可以这么说。这也是为了我们社会安全！ 在各个领域都已经用到了检测及识别技术最常见的是我们支付宝刷脸支付及门禁系统。 那今天我们“计算机视觉战队”就和大家说说识别。今天主要是针对刚刚入门的同学，如果你还很感兴趣，接下来和我们一起学习吧！本次学习后，你会对识别有一个深入了解，也会对该领域有浓厚的兴趣！ 今天我们主要以 实践 为主！！！ 在实践之前，我们首先要做的就是搭建环境，这个在CV系列已经有详细的教学了，本次我们基于Python的keras为大家带来简单教学。 数据准备 首先你选定文件的位置，该文件主要有train、test、Model和predict四个文件夹，之后会说每个文件夹的用途。 建立好四个文件夹之后，在train这个文件夹中存放你要存放的训练集，如下图： 今天举例子我只用两个类别的人脸数据， 注： 在train文件在建立两个你存入训练数据的文件夹并命名，在测试集也一样的操作，数据量根据你个人而定。 上图就是训练集内的部分数据，其他训练集文件及测试集都一样的操作，这个是建模的基础。 建模型 注：

作为一个历经无数风雨的编程语言，Java近些年好像拿到了悲惨的“人设剧本”，网络上对它的质疑越来越高，例如： “Java真的要凉了吗？” “Python的强势发展下，Java地位岌岌可危？” “Java的统治地位就要被推翻了？” 实际上，在1988-2020年的各大编程语言排行榜，Java语言一直都排在前几位。同时，Java凭借着其安全性、面向对象、分布式、多线程、动态性等多重特点， 坐拥着最大的市场需求，有着“常青树”一般的地位！ 不论是大型网站的后端还是大型的企业级应用，甚至是在金融服务行业、网站应用等行业，都不可避免地需要Java开发。 最受欢迎的编程语言历史排行榜 不夸张的说，学 Java，你总能找到合适的工作岗位！ 但是问题来了，现在很多人学习Java学的并不是工作需要的技术，网络上很多教学都已经过时了，找工作面试的时候毫不占优势；同时Java技术更新快，名企的招聘需求也在跟随着变化，很多人来不及学习新技术，只能“可望不可即”。 怎么系统地学习Java才是正确的姿势呢？ 在这里，我给大家找来了 前腾讯高级Java工程师主讲的《Java极速突围特训营》 ，3天时间，从Java基础语法到项目实战，带你高效入门Java！ 我们为什么有自信帮你快速入门？ 从课程讲解模式到项目实践再到授课老师行业分享，全方位提高学习能力： 1、通过玩游戏理解专业语法概念

来自：机器之心 你的线性代数，过了没？ 不论是结构力学还是人脸识别，理工类型的科研，深究之后就会发现到处都是线性代数的身影。这样一门课程，要是在大一的时候学不好，可是会要命的。 在国内上过大学的理科同学应该都见过《线性代数》（同济版），就算没有学过，也是听过它的大名。作为一名过来人，只能说，晦涩难懂，章节混杂... 即使不少 985、211 走过高考独木桥的学生，每到期末考试，也要默默祈祷不要挂科。现在想起一些内容：相似矩阵、线性变换、特征值、特征向量…… 真是一个头两个大。 作为一本大学教材，让学习者如此后怕，是该考虑一下教材问题了。如今已经毕业多年，没想到最近在知乎上看到一篇文章《《线性代数》（同济版）——教科书中的耻辱柱》，点赞量快突破五千。对于这篇文章，大家有时间可以读一下，看看是不是同意作者的观点。 线性代数真的很重要，这是很多工程技术人员走上工作岗位的最大感受。好多算法都用到线性代数的知识，就比如现在非常热门的深度学习，它的底层实现方式用到好多线性代数方面的知识。如果底层基础打不好，不明白其中的原理，算法实现方式真的很难理解，更不可能去创新了。好的教材才能起到事半功倍的效果。 目前这本教材已更新了好几版，每次更新的内容看起来也是无关紧要，如果有下次版本更新，还是希望制定教材的老师们听取一下广大学生的建议。 同济版《线性代数》何以引发众怒？ 一直以来，同济版《线性代数

数年前，AI还是一个襁褓中的婴儿。如今，AI已经成为各大科技公司的业务增长主力。 中国信息通信研究院统计预测数据显示，2020年全球人工智能市场将达到6800亿元人民币。中国四大科技公司BATH——百度、阿里、腾讯、华为都在争抢这块炙手可热的市场。 AI技术上，四家科技巨头公司你追我赶，难分输赢。但有意思的是，其中一家公司却另辟蹊径，从产业应用中率先破局，创造了领先业界的AI产业生态。这家公司正是腾讯。 “现在很多公司都在提all in AI。不过，腾讯的目标并不是all in AI，而是——AI in all。”2017年，腾讯COO任宇昕在腾讯全球合作伙伴大会上，喊出腾讯AI的战略宣言。 2020年，这句宣言已落地为腾讯坚实的AI产业布局。经过3年潜行，腾讯的AI业务悄然生长，成为一片郁郁葱葱的技术森林。从消费互联网到产业互联网的各业务条线，结成了一张管道网络，持续为腾讯AI输送源源不断的营养。 AI对于腾讯不是一颗大树，而是一片森林，一种生态。 AI战场上，腾讯采取了它最擅长的打法，连接一切。通过“AI in all”战略，腾讯搭建了以两大科技实验室矩阵为“双引擎”驱动的AI战舰，为消费互联网和产业互联网赋能，连接游戏、社交、金融、医疗、教育等产业，形成一层紧密的AI产业生态网络。 AI并未成年。目前，全球各大科技公司的一些AI产品仍在初级阶段。但是AI迭代速度往往出人意料

一、 功能介绍 通过SSO的配置完成手机APP的指纹或者人脸识别登录。 二、 手机的设置前提 在手机设置中开启手机的指纹解锁或者人脸解锁。现在安卓暂时只支持 支持指纹识别登录，IOS支持指纹和人脸识别，不过IOS手机本身一般也只具有指纹或者人脸识别功能中的一种识别功能。 三、 设置SSO 系统管理员登录PC端 1.系统设置-基础配置-系统SSO配置 SSO名称：oa 密钥(最少8位)： xplatform 2.保存后重启服务器 四、 APP设置人脸识别或者指纹登录 1.用户用使用密码等方式登录后 设置-账号与安全-修改设置 2.如果显示不可用，开启手机设置支持指纹或者人脸识别 2.退出登录 五、人脸或者指纹识别登录 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/o2oa/blog/4892520

来源：深度学习与计算机视觉 本文约4800字，建议阅读6分钟本文试图用OpenCV和dlib库来实现这个过程，在这里我们综合生成5种类型的口罩来绘制人脸图像。 本文使用OpenCV dlib库生成口罩 口罩已经被证明是防止COVID-19传播的最好的防御措施之一，然而，这也导致了基于面部特征（包括鼻子、嘴和下巴线）的面部识别算法的失效。 在全球有传染病之前，面部识别系统通过对检测到的不同面部特征进行比较测量来验证两幅图像中的人脸。当一个人的鼻子、嘴和脸颊上戴上口罩，大大减少了通常用来识别他/她的身份的信息。 将需要重新训练或重新设计有效的识别系统，以识别受管制地区的口罩脸。为了做到这一点，需要一个大的口罩数据集来训练深度学习模型，以检测戴口罩的人和不戴口罩的人。 目前，可用于训练和评估人脸识别系统的图像数据集是有限的。据报道，美国国家标准与技术研究所（NIST）的研究通过将口罩（各种颜色、大小和位置）叠加在没有带口罩人脸的图像上来解决这个问题。 https://www.cnet.com/news/face-masks-are-thwarting-even-the-best-facial-recognition-algorithms-study-finds/?ftag=COS-05-10aaa0b&TheTime=2020-07-27T22%3A23%3A21&PostType

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智慧工地 是一种新的施工管理方式，依托5G通信、云计算、移动互联网、物联网等技术，通过智能硬件终端的部署，实现工地信息化、智能化管理，帮助广大建筑企业有效降低施工成本，全面提高建筑施工企业的管理能力。 江苏乐筑网络科技有限公司致力于依托互联网、物联网、大数据、人工智能技术打造规范化、 精细化、智能化的乐工地管理系统，专注于为用户提供最具实用价值的“智慧工地整体解决方案”。下面就和小编了解一下智慧工地应用的相关模块和情况吧 ！ 乐筑智屏系统 利用施工现场软硬件设备采集的数据， 能够直观的显示工地现场的实时信息，并能实现 “一个屏幕、统一管控”的智慧项目使用效果，可以算是项目的“智慧大脑”。 人员管理 1. 人脸识别 通过 乐筑守护者系统 进行对接，实现信息自动读取，可以对施工现场劳务人员的 工作 时间、考勤情况进行自动化管理。 2.人员定位 通过 乐筑智能安全帽 ，可对不同区域现场人员的分布情况进行实时定位和统计，实现对现场人员动态管理。 安全管理 安全管理解决方案，是从危险源辨识开始到危险源消失或控制结束，从方案设计到施工完成的全过程管理，通过本质安全、过程安全、监测安全，保障安全目标的最终落地。 乐筑安全管理解决方案可以有效 加强施工过程监管,，消除工程施工过程中存在的安全隐患，确保施工安全 ， 同时对 人员 、 机械 安全 进行 实时监控管理， 提供 危险预警

老规则，自己的博客防和谐： 简易的Linux迁移指北 ​ blog.tsingjyujing.com 这篇文章写的比较简洁，如果有什么不能理解的，可以搜索一下（但是不要用百度，否则你的疑惑可能更深）。 不适宜使用Linux的人群 首先说说哪些人已经被绑死在了Mac/Win的船上下不去了，别的行业不了解，我说说工程师一类的： 如果你重度依赖一些无法迁移到Linux的软件系统，比如： 某些CAE/CAD绘图软件 开发Mac和iOS程序的Xcode Visual Studio Excel VBA 一些硬件烧写程序和开发工具（比如Keil） ... 那就老老实实用Mac和Win好了。 或者电脑的驱动比较封闭，无法正常运行Linux的，我建议使用WSL体验Linux也还凑合。 如果你懒得折腾，愿意呆在舒适区，那么不论你现在用的是Mac，Win，还是Linux，切换对你都意味着痛苦，对不？ 为什么用Linux 原因其实可以有很多，就我自己的话，除了开发方便以外，我希望控制我自己买的电脑。 前段时间Apple的OCSP服务器宕机导致我什么软件都启动不了的经历对我的刺激太大，否则看在设计美观的份上我是愿意接受Mac的。 这次宕机事件让我觉得我的电脑只是苹果公司租给我的，很没有安全感，好在这台电脑是公司的，否则我真的要气死了。 Windows就更不要说了，我是Win95开始的骨灰用户