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关键词

浅谈

什么是知系 知系有三个特性:目标性、系性以及抽象性,多使用逻辑树进行构。   目标是指方向聚焦,系有重点。系是指结构完整、层次分明,前 2 层分支的平衡性越好,归纳程度也越强。 但同样容量的数据为什么在检索、使用的时候,脑却远比电脑低效呢?检索从数据表的角度理解是索引和表结构,使用从代码的角度理解是类的封装和继承。立知系,目的是立类似电脑的数据存储和应用结构。 从而认知知全貌及迅速找到知的关联。  前者用于查漏补缺,后者则用于知的高效检索及组合使用。 构系的步骤 整分为 4 步:找方法、框架、收集知、学习方式。 很多时候我们并不是不会解决问题,而是缺少解决问题的方法,构系也是此。 ? 在构之前,我们应找到自己的普适性方法。 早在 2300 多年前,庄子曾经说过以有限的生命追逐无限的知,那么一定会失败。系的目的在于圈定范围、有序学习。 1)明确系目标 目标决定了我们要立什么样的知系。

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OpenCV4.5.4 DNN模块使用介绍--快速一个系统

导读本文主要介绍OpenCV4.5.4中模块的使用和简易系统的,供大家参考。 背景介绍 前几天刚刚更新的OpenCV4.5.4版本将基于DNN的脸检测和添加到modulesobjdetect中,具更新介绍下:OpenCV4.5.4更新了!看看都有哪些新功能? 脸检测使用的是于仕琪老师团队开源的脸检测库,具使用可参考往期文章,检测速度和准确率都很不错。 OpenCV DNN脸检测模块使用步骤演示(基于OpenCV4.5.4) 效果下:同时OpenCV4.5.4 新增了DNN模块,部分的模型是由下面几位贡献者训练提供:在不同数据集下的准确率和推荐阈值设置 : 模块使用介绍 DNN例程位置:OpenCV4.5.4_Releaseopencvsourcessamplesdnnface_match.cpp使用步骤: ① 下载模型文件: 脸检测模型下载地址

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    测试

    01测量的主要性能指标有1.误率(False;Accept;Rate;FAR):这是将其他误作指定员的概率;2.拒率(False;RejectRate;FRR):这是将指定员误作其它员的概率 02影响性能的因素及解决方法(1)背景和头发:消除背景和头发,只脸部图象部分。 但对于测试同学来讲,还要考虑异常场景的表现,即任可能造成拍不到,拍不清晰,判断不出是脸,或者不完整的表现。详细场景比:1) 脸没有正对摄像头,角度有倾斜。2) 拍照环境过暗或者过黑。 因为不管是直接对照片检测,还是对活进行检测,最终的目的都是采集脸不同角度的照片。因此果活检测没有与连续性检测和3D 检测结合使用,也会存在一些漏洞。 目前在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用,方便的同时也带来了一些问题,怎么做好的测试,还是一个需要思考和深挖的课题。

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    产品指标

    发展到现在,做了几个产品的数据工作,对指标系概念以及规划方法有一定的积累,总结出来作为知储备。 指标主要包括:用户数、次数、均次数、时长、点击率、转换率、渗透率、留存率、成功率等;系是由不同的维度组成,而维度是指们观察、思考与表述某事物的“思维角度”,比:区分不同模块来看用户数,这个模块就是维度 维度是指标系的核心,没有维度,单纯说指标是没有任意义的。根据产品灰度和上线的节奏来规划指标系,下图指标系框架。? 其中“确认指标和目标是否匹配”也就是确认指标能否100%反映评估目标的变化,果不完全匹配,则需要反过来修正评估指标,使其完全匹配;下面重点从产品规模质量、健康度、用户属性等6个方面来介绍“设计合适的评估指标 规划完成后必须用以下四个准则来检验指标系的合理性:1、完备性:通过指标系能够对产品的经营状况一目了然;比产品现在增速,现状是否健康等;2、系统性:通过指标系能够粗略定位到数据波动的原因;比活跃用户下降

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    产品指标

    发展到现在,做了几个产品的数据工作,对指标系概念以及规划方法有一定的积累,总结出来作为知储备。 指标主要包括:用户数、次数、均次数、时长、点击率、转换率、渗透率、留存率、成功率等;系是由不同的维度组成,而维度是指们观察、思考与表述某事物的“思维角度”,比:区分不同模块来看用户数,这个模块就是维度 维度是指标系的核心,没有维度,单纯说指标是没有任意义的。根据产品灰度和上线的节奏来规划指标系,下图指标系框架。? 其中“确认指标和目标是否匹配”也就是确认指标能否100%反映评估目标的变化,果不完全匹配,则需要反过来修正评估指标,使其完全匹配;下面重点从产品规模质量、健康度、用户属性等6个方面来介绍“设计合适的评估指标 规划完成后必须用以下四个准则来检验指标系的合理性:1、完备性:通过指标系能够对产品的经营状况一目了然;比产品现在增速,现状是否健康等;2、系统性:通过指标系能够粗略定位到数据波动的原因;比活跃用户下降

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    SpringMVC知

    的父子容器关系运行原理相关组件二、SpringMVC开发方式配置式开发步骤静态资源无法访问的三种解决方案前端控制器拦截路径配置简单案例注解式开发常用注解使用前提简单案例访问方法三、常用技巧视图解析器快速更改访问名解决网页输入时 Spring 配备构Web 应用的全功能MVC框架。Spring可以很便捷地和其他MVC框架集成,Struts,Spring 的MVC框架用控制反转把业务对象和控制逻辑清晰地隔离。 ,表示@Controller标的类里面的所有返回参数都放在response body里面。 ; mv.setViewName(jspwelcome.jsp); return mv; } }访问方法主机名:tomcat端口号虚拟项目名类上的注解方法上的注解 例: http:localhost 可以令我们直接返回jsp的名称,而不需要加前缀和后缀 prefix : 前缀 suffix : 后缀 例: 若控制器方法中:retrun welcome; 则返回的是jspwelcome.jsp快速更改访问

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    快速一个 AI 处理的流水线?

    本文为您介绍使用 ASW 编排云函数与 AI 产品服务,快速一个 AI 智能的处理流水线。 尤其适合社区,金融交易脸支付,智能线上开户等 AI 工智能场景。 01. ASW 调用 AI 活脸,完成活,通过后由云函数向应用服务端推送语音播报(例播报某个验证问题)。 「AI 」工作流编排 - 方案示例 接下来将为大家介绍一个「智能在线开户」的 ASW 工作流编排流程。 用户登录客户端后,进入开户流程。 腾讯云 AI 能力: 活脸检测,用于验证用户的身份信息:https:cloud.tencent.comdocumentproduct100731818 语音,用于将用户的回答成文字:https

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    用户分析系,该

    将用户分析做的更系化?今天系统讲解一下。一、用户分析系的最大难点用户分析系的最大难点是啥?当然是:缺数据! 出金主爸爸,是后续所有分析的起点。注意:高消费,不是简单地统计一下过去一年消费金额。而是要用生命周期的观察方法,观察用户从注册开始的消费分布。 3、用户响应率预测分析:果只有少量消费数据,就不议做各种响应率预测(包括活动响应、流失预警、购买预测等等),历史经验上看,只基于消费数据预测,准确度都不咋可观,还不直接上工规则。 三、小结这一套用户分析,是紧密结合数据采集过程的,充分考虑了:万一没有数据怎么办。由浅入深的推动(下图)。 这一套用户分析思路,其分析思路,是站在业务视角,思考运营用户:1、高价值用户是谁?值得我投入多少?2、我能在哪些渠道,找到这些高价值用户?3、存量高价值用户,谁还在活跃,谁已经流失?

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    数据运营系,该

    很多同学搞不清楚数据运营和数据分析啥区。一提起要“数据运营系”或者“立数据运营机制”就懵圈: 1、这跟我做一套数据指标有什么区?2、为啥我做了数据指标,可运营部门根本不理我? 诸此类运营在现自己功劳的时候一定会带上数据。因此往往各个部门已经立了自己的数据指标。02数据运营的破题关键果数据运营把重点放在数据上,那最终就是沦为跑数机器的命。 所以开头的题目选B,数据运营本质是运营,是要立一套从整目标出发,引导各子运营小组工作的考核机制。它本质是个工作机制,因此需要部门间共目标,协同配合,取代各自为战的状态,这样才能发挥作用。 03数据运营方法第一步:共目标,制定整战术。各个运营小组,共年度大部门整目标(比DAU、转化率、销售金额等),并且选择落地大目标的战术,把大目标分解到各个月。 类似的,大家在做具工作的时候,也不必要因为眼前公司的种种举动而怀疑生——有可能就是你的公司水平太低而已。

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    教程 | 自定义数据集

    然而,对于大多数来说,我们希望出的脸往往不包含在任现有数据集中,例:我们自己的、朋友的、家或者同事的脸图像。 自定义数据集本教程中,我们将介绍 3 种创自定义数据集的方法。 最后,我们将讨论手动收集脸图像,以及这种方法时是适用的。让我们开始构数据集吧!方法 1:通过 OpenCV 和 webcam 进行脸注册? 总结本文介绍了三种为任务创自定义脸数据集的方法。你具会选择哪种方法完全取决于你自己的应用。 果你正在构一个「现场」的系统,例用于教室、公司或其他组织的系统,你可能会让用户进入专门用于收集示例脸图像的房间,然后在那里继续从视频流中捕获脸图像 (方法 1)。

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    博客快速

    一个个网站对于一个技术成熟的员来说,可以说是轻而易举,而对于刚入门的小白来说,该怎么塔网站呢?域名注册对于这一项,无论是专业技术员还是非专业技术员都是必须的。 果我们选择的是腾讯的服务器,腾讯就可以代我们去备案。具备案流程,我们自己可以去腾讯云或阿里云上的备案系统查看。具步骤上面都有详细的介绍。我们只要按照上面的流程到哪一步提交什么资料即可。 当然,果有什么不合格的信息,腾讯工作员会打电话说明情况的。网站制作备案完成以后,开始进行网站制作了。一种是请网站制作员帮你做,还可以自己选择现成的工具来。这里主要说一下现成的工具的选择。 个比较WordPress还是比较容易上手的。对于网站页面,可以在网上找一些模板,当然也可以找专业员设计制作或者花钱买一些模板。虽说有一定的费用,但是网站页面效果和验还是不错的。 本篇这是对整个个网站做了一个流程的概况,使大家了解网站需要哪些流程。至于每个步骤中的问题大家在制作过程中都会遇到,果有什么问题,欢迎添加小编微信咨询。关注程序工场,了解更多精彩

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    在linux下SVN?

    日常的开发中公司一般都常用SVN,对于GIT用的还是相对较少的,在公司自己买的主机上安装linux并装上SVN还是相对较安全的,接下来废话不多说,SVN吧! homesvn3.创仓库sudo svnadmin create homesvniclyj001 iclyj001就是你要创的仓库的名称,svn会自己立文件夹的? []代表根目录下所有的资源,果要限定资源,可以加上子目录即可iclyj为客户端链接账号 rw表示赋予此账号可读写的权限vim passwd的配置等号后面接的是密码:? 当我们修改了里面的配置后杀掉对应的进程并重新启动kill -9 14633 杀进程sudo svnserve -d -r homesvniclyj001 重新启动果没有停掉当前的svn将会出现下的错误 到此个svn就完成了,还是相当简单的,后续就可以将自己的一些代码放到自己服务器svn上了即可做个备份又省的带个u盘到处走了。

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    私有云盘

    前言文章首发于Noah Sun’s Home 私有云盘市场上有很多云盘的产品,比百度云盘,不过本教程主要目的是要私有云盘。 查了网上很多资料,个云盘也有很多,比nextcloud,owncloud,seafile等。这里选择nextcloud,优势就不用说了,网上一搜一大把。 Nextcloud办法主要的办法有两个: 通过VPS一键安装手动安装通过VPS一键安装Vultr有一键安装Nextcloud的功能,非常方便。 主要步骤下: 注册vps创vps实例Server Location -> 选择一个好的机房,比洛杉矶,日本和新加坡等。 比我的测试结果中,较不错的是sjo、wa和lax,都是美国机房。

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    高铁新系统,做到整容也可以逃犯?

    用数学的语言来说,中最主要的工作就是把这些 172800 维空间中的向量转换为 20、50、100 维空间中的一组向量。这样转换的好处是什么呢?下面我们用一个具例子来说明。 但是这有个前提,就是说虽然每张图片都可以有所遮挡,但是脸的每个部位必须在已有的数据中无遮挡的出现过至少一次。?关于高铁新系统的新闻中还提到,“作案后的犯罪分子,即使整容,也能够被”。 ” ),但是从另外一个角度上讲,相比于整容前后的区,不同个的脸部区或许还要更大,而系统说到底是要找出相似度最大的系统是否能准确无误地出逃犯,现在还不好说,特是对于我们这样有着十几亿口的国家,因为目前任系统应该都没有处理索引过此大量的不同个。 高铁新安装的逃犯系统效果,就像铁路网上订票系统一样,还得通过实践的检验。

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    教程 | 使用TensorFlow API构视频物系统

    选自Medium机器之心编译参与:李泽南在谷歌 TensorFlow API 推出后,构属于自己的图像系统似乎变成了一件轻松的任务。 本文作者利用谷歌开源的 API 中 MobileNet 的组件很快开发出了图像和视频内物的机器学习系统,让我们看看她是怎么做到的。 市面上已有很多种不同的方法来进行图像,谷歌最近开源的 TensorFlow Object Detection API 是其中非常引注目的一个,任来自谷歌的产品都是功能强大的。 主要步骤下:使用 VideoFileClip 函数从视频中抓取图片。 fl_image 函数非常好用,可以用来将原图片替换为修改后的图片,我把它用于传递物的每张抓取图片。 当然,它还有一些可以提高的空间,下图所示,它几乎没有出鸭子的存在。?

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    自己的知系?

    ,问题的关键能保持知的持续性呢? 我觉得最重要的是记录,记录思考过程、实现方法,总结所学知系内的规律,把握住知的脉络,把当前的知点与其他的知点关联起来。 以不懂的的眼光看待知其实是最好的方式,他们会提出令觉得很奇葩的问题,而清晰地回答这些问题,就是考验自己对知是否真正理解了,而且对于不懂的的解释用不了那些高大上的词,对于高端技术词汇辞藻堆砌的文章我是深恶痛绝的 ,完全不说话,所以用最通俗的语言解释技术问题,才是对技术和语言能力的一个考验。 写博客的目的就是把学习过程中的思考和资料收集,一方面可以帮助有相同需求的,另一方面用来梳理和积累起自己的知系,实现在学习中的输出过程。

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    Face Recognition 测试

    小石阿.90后天秤座.喜欢分享技术的发展,你的脸就是身份证 以前在小编的记忆中,都是电影的情节, 扫脸进库 Duang~ ? 现已经越来越贴近我们的生活,那么在我们生活圈子大家知道哪些东西应用到我们的技术吗??? 可在下方留言让大家看看你的眼力见?? 扫脸打卡、扫脸支付、扫脸进站、扫脸进自己家门.... 这些技术这么贴近生活,研发的产品也越来越多样化,作为质量保证者测试工程师一职的我们去测试呢,我们简单从大方向是分析一下看下流程图? 但对于测试同学来讲,还要考虑异常场景的表现,即任可能造成拍不到,拍不清晰,判断不出是脸,或者不完整的表现。详细场景比:1) 脸没有正对摄像头,角度有倾斜。2) 拍照环境过暗或者过黑。 因为不管是直接对照片检测,还是对活进行检测,最终的目的都是采集脸不同角度的照片。因此果活检测没有与连续性检测和3D 检测结合使用,也会存在一些漏洞。

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    Face Recognition 测试

    01测量的主要性能指标有1.误率(False;Accept;Rate;FAR):这是将其他误作指定员的概率;2.拒率(False;RejectRate;FRR):这是将指定员误作其它员的概率 02影响性能的因素&解决方法(1)背景和头发:消除背景和头发,只脸部图象部分。 但对于测试同学来讲,还要考虑异常场景的表现,即任可能造成拍不到,拍不清晰,判断不出是脸,或者不完整的表现。详细场景比:1) 脸没有正对摄像头,角度有倾斜。2) 拍照环境过暗或者过黑。 因为不管是直接对照片检测,还是对活进行检测,最终的目的都是采集脸不同角度的照片。因此果活检测没有与连续性检测和3D 检测结合使用,也会存在一些漏洞。 目前在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用,方便的同时也带来了一些问题,怎么做好的测试,还是一个需要思考和深挖的课题。

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    神探Sherlock用AI破案?教你在Excel中一个CNN网络

    作者 | Dave Smith译者 | 刘畅编辑 | 阿司匹林、Jane出品 | AI科技大本营【导读】技术已经有了非常广泛的应用,国内大规模监控系统背后运用的技术就是。 与大家常规见到的的神经网络方法不同,本文作者 Dave Smith 走了一次不同寻常路,他在 Excel 中用 9 步就了一个的CNN 神经网络,让神探 Sherlock 出世界的终结者 卷积神经网络系结构第一步 ▌输入:一张图片就像是成千上万的数字下面是我们的输入图片,我们是对这张照片进行操作的呢? CNN 擅长图像任部分的模式,然后将这些模式叠加在一起,以构更复杂的模式,就像类一样。 例果 CNN 在黑色圆圈周围看到许多白色像素,它会将此模式为眼睛。

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    Zynq-7000 肤色

    Zynq-7000 肤色1 背景知在肤色算法中,常用的颜色空间为Ycbcr,Y代表亮度,cb代表蓝色分量,cr代表红色分量。 :Cb > 77 && Cb < 127Cr > 133 && Cr < 1732 zynq-7000的肤色实现本节工程的立基于《Zynq-7000电子相册的实现》,工程创以及arm端代码的编写请参考 2.1 肤色IP的介绍? 从总模块图可以看到首先实现rgb颜色空间转ycbcr颜色空间,其次实现肤色。2.3 实验结果?实验原图1?实验原图2?实验结果图1? 173调整cb和cr分量的阈值来达到最佳的肤色效果。

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