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    PMF产品市场匹配度是什么？

    PMF产品市场匹配度 PMF（产品市场匹配度）这个概念。 如果你处在一个爆发性增长的大市场之中，即便团队稍弱，产品也要容易成功的多。 非常好的产品难道不能创造一个非常大的新市场？ 不是每个人都能有足够的勇气和预见性在一个全新的市场上赌一把。 早期产品如果达成了不错的交易会给团队一种已经找到合适 PMF 的错觉。获得天使融资，第一款产品上线，第一笔交易产生，用户和收益都能看见不小的增长，增长计划也完全合理，是不是感觉快要走上人生巅峰了？ 能够将已有问题解决方案变成目标用户的首要选择才算找到了匹配的 PMF。 你可以从以下角度来检验你所寻找的 PMF 是否合适： 你的目标用户是什么样的群体？ 核心的付费用户是什么样的群体？ 用户使用产品过程中做出的决策是否“简”“短”“有效”？ 有没有一个清晰的、并与目标市场匹配的产品路线图？ 针对新的运营人员，有没有能够让他们快速上手，完成运营目标的方法？

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    Python 机器视觉 - 基于opencv图像模板匹配实现的简单人脸匹配实例演示，matchTemplate的6大模板匹配算法

    第一章：图像模板匹配演示 ① 效果展示1 这是我要进行匹配的图片： 匹配后的效果： ② 效果展示2 这是我要进行匹配的图片： 匹配后的效果： ③ 实现源码 实现源码如下 ① CV_TM_SQDIFF【平方差匹配】 平方差匹配：CV_TM_SQDIFF 说明： 利用平方差进行匹配。 特点：系数越小匹配程度越好，最小值 0。 公式如下： ③ CV_TM_CCORR【相关匹配】 相关匹配：CV_TM_CCORR 利用模板和图像间的乘法操作。 特点： 系数越高匹配效果越好，最小值 0。 公式如下： ④ CV_TM_CCORR_NORMED【标准相关匹配】 标准相关匹配：CV_TM_CCORR_NORMED 特点同③。 公式如下： 其中： ⑤ CV_TM_CCOEFF【相关系数匹配】 相关系数匹配 CV_TM_CCOEFF 利用模版对其均值的相对值与图像对其均值的相关值进行匹配。

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    生于MVP，死于PMF--谈谈市场与产品匹配（PMF）

    最近我们在几个 SaaS业务上都在做客户画像、客户需求与产品匹配，其实这就是典型的PMF的动作，而这个关键环节如果我们做的不好的话，将会直接影响我们区域层面的下一个关键动作：经营单元的组织构建（标准说法是公司化运营 ），因为公司化运营是构建在一定的产品、解决方案、目标客群成熟度的这个基础上的 ，如果前期的PMF做错了，那就可能会导致我们的组织资源配置、能力与业务需求匹配、培训&专业能力建设全部都错了，付出的代价也会是非常惨痛的 前两周与一家SaaS创业公司的负责人交流，因为没有将PMF这个环节做透，在没有经过产品与市场匹配（以客户的价值主张为原点）、收入&成本匹配、现金流入与流出的匹配，就开始在全国大铺渠道，结果烧完了近5亿的融资之后 、需求周期短、成交金额低的领域，果断放弃产品化，这就是我们在产品与市场匹配时，根据市场空间去做的产品适配； 2、之前在与市场、销售团队盘点我们在园区类企业的市场机会，某个区域这边我们没有做任何的市场活动 ，这就需要我们引入擅长于目标客户群体经营的销售团队，我们HR的团队在人才引入目标上会更为清晰，我们面向这类战场的人才画像也会更为清晰，不会找到不匹配的人进入，导致个人能力特长与公司业务方向、与客户的认知不匹配

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    局部人脸识别的动态特征匹配（文末附文章及源码地址）

    提出了一种新的局部人脸识别方法——动态特征匹配(DFM)，该方法将全卷积网络和稀疏表示分类(SRC)相结合，解决了不同人脸大小的局部人脸识别问题。DFM不需要局部人脸相对于整体人脸的先验位置信息。 今天就介绍了一种局部人脸识别方法：动态特征匹配(DynamicFeatureMatch，DFM)，它可以处理任意尺寸的局部人脸，而无需额外的预处理，具有较高的精度和计算效率。 Intell., vol. 35, no. 5, pp. 1193–1205, May 2013.）中实现了不对齐的部分人脸匹配。 为了解决这一问题，在SRC中加入了子特征映射选择约束，因此，相似的子特征图在特征构造中得到了越来越多的关注，大大减少了匹配不匹配的可能性。实验验证了该策略的有效性。 因此，局部脸和整体脸之间的尺度很容易因尺度不一致而不匹配，从而导致性能下降。这一观察指出，单尺度表示法对尺度变化的鲁棒性不是很强，为了减轻尺度不匹配的影响，DFM中采用了多尺度表示法。 ?

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    以防滥用，谷歌决定暂不出售人脸识别产品

    此前，因为与军方的一份合同中涉及人脸识别产品，谷歌被置于不利的舆论当中。 策划&撰写：韩璐 昨日，谷歌发表一篇博文称，在能制定出相关政策以阻止面部识别技术被滥用之前，它们将暂不出售采用这种技术的产品。 迫于压力，谷歌最后决定不续签这份合同，而此次对于人脸识别技术的监管或许也是谷歌经历事件之后的反思。 同谷歌一样，微软也曾经因为与美国政府签订的协议中涉及人脸识别软件而遭到批评。 “我们将继续向谷歌施压以确保该公司不会生产或出售触犯公民权和人权的面部监控产品，另外，我们还在继续呼吁亚马逊和微软不要向政府提供危险的面部监控产品。” 据了解，目前的谷歌产品中，涉及人脸识别的包括手机中的照片分类、Arts&Culture等，且其用于图像识别的TensorFlow模型也已于2016年开源。

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    一张A4纸攻破某AI人脸识别产品

    一、人脸识别简介与应用场景 1.1、什么是人脸识别 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。 1.3、应用场景 人脸验证产品我们应该都很熟悉了，不少人都在用人脸进行解锁手机或者刷脸支付、人脸注册登录等，不过这只是其中的一小部分，还有应用于金融、泛安防、零售等行业场景，满足身份核验、人脸考勤、闸机通行等业务需求 ，概括来说，人脸识别实现了一件事，确定实际人脸与目标人脸的相似度，粗略可分为：人脸1:1比对、人脸1:N检测，按照类型分类大致如图1-1所示： ? 　　　　　　　　　　　　 图1-1 1.4、产品介绍 该产品主要功能包含人脸检测与属性分析、人脸对比、人脸搜索、活体检测等能力。灵活应用于金融、泛安防、零售等行业场景，满足身份核验、人脸考勤、闸机通行等业务需求。 目前大部分人脸识别产品防止照片攻击基本都有活体检测（点头、张嘴等动作）机制，但是这种用户体验不好，在些基础上又出现一种静默活体检测的方式，这种方式相对来说用户体验更佳。

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    基于商业云平台的人脸识别与核身产品了解

    [TOC] 0x01 前言简述 人脸识别: Face Recognition 基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、活体检测等多种功能 0x02 人脸识别产品 人脸核身 描述: 以腾讯云的人脸核身为例其产品功能: 提供身份证 OCR、活体检测、1:1人脸比对的配套服务，引擎能力领先，并且可根据需求灵活组合。 服务灵活：支持混合、公有部署模式，可根据行业特性和业务要求使用不同的部署模式，产品功能也可根据需求灵活组合。 应用场景: 政务民生 金融行业 通信运营商 场所实名登记 活体人脸产品使用流程 描述： 活体人脸比对提供 API 接口和 SaaS 服务两种方式。 活体人脸产品流程 人脸核身定价 描述: 腾讯云人脸核身提供预付费和后付费两种计费模式，您可以结合自身业务场景灵活选择付费方式。 结算顺序为：赠送的资源包 > 购买的资源包 > 后付费。

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    基于OpenMV的人脸识别，支持人脸注册、人脸检测、人脸识别

    1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别 ，可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次，触发人脸注册；默认低电平 UART1（Pin1）输出调试信息 UART3（Pin4）输出识别结果，当识别成功后，返回“Find It ，但由于SD卡内无文件，无法匹配人脸 ? 按下F1按键，进入人脸注册模式，连续拍5张照存入SD卡（拍摄时绿灯快闪50ms，拍摄完绿灯闪1000ms） ? 再识别，可完成人脸识别（红灯闪1000ms）。 摄像头向IoT平台发送消息，以示匹配成功 ? Oceanconnect后台收到数据 ? Oceanconnect后台可下发指令至IoT平台 ?

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    nginx路径匹配_url路径匹配

    以^~ 开头，表示uri以某个常规字符串开头，不是正则匹配 以~ 开头，表示区分大小写的正则匹配; 以~* 开头，表示不区分大小写的正则匹配 以/ 开头，通用匹配, 如果没有其它匹配,任何请求都会匹配到 location匹配规则：“先匹配普通，再匹配正则”，如果先匹配正则，那么会覆盖掉普通匹配。 proxy_pass http://server_pools; } 注：这条规则只有其他不符合要求才能匹配到；将是最后匹配到的，匹配度最低，上面实现的功能是 ：比如网站是www.blog.com；后面什么都不输入的时候，其他的规则也不匹配的时候，最后交给负载均衡池的服务器 3、# 匹配任何以 /documents/ 开头的地址，匹配符合以后，还要继续往下搜索 4.# 匹配任何以 /documents/ 开头的地址，匹配符合以后，还要继续往下搜索 注：只有后面的正则表达式没有匹配到时，这一条才会采用这一条 location ~ /documents/Abc

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    产品分享 | 如何用人脸融合技术搭建云毕业照活动小程序

    然后上传或拍摄人脸图片，活动平台通过人脸融合服务，将用户上传图片与各种毕业造型进行融合，最终得到毕业照融合结果并展示。并且用户可以通过点击换造型，体验不同造型的融合效果，增加了趣味性。 了解腾讯云人脸融合服务以及 API 使用方式： 人脸融合 - AI换脸 - AI变脸 - 腾讯云 人脸融合 API 概览 - API 文档 - 文档中心 - 腾讯云 访问人脸融合控制台：登录 - 腾讯云开通人脸融合服务 ，通过腾讯云人脸融合服务，请求并获得换脸结果展示出来。 、腾讯AI Lab、腾讯多媒体实验室、微信智聆、微信智言等腾讯顶级实验室的产品和技术能力，持续引入生态合作伙伴，共建AI生态。 END 更多AI资讯，你可能感兴趣 ▼ 产品分享｜腾讯云AI文字识别从0到1实现通信行程卡识别 产品分享 | 如何用AI打造爆款互动玩法 产品分享 | 腾讯云数智哨兵，让通行更高效

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