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PMF市场度是什么?

PMF市场度PMF(市场度)这个概念。这个最早由曾经的网景创始 Marc Andreesen 在 2007 年提出,PMF 可能是决定一款(创业公司)是否能够存活唯一重要的事情。 如果你处在一个爆发性增长的大市场之中,即便团队稍弱,也要容易成功的多。非常好的难道不能创造一个非常大的新市场?不是每个都能有足够的勇气和预见性在一个全新的市场上赌一把。这是个概率极小的事件。 早期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,第一款上线,第一笔交易生,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、并与目标市场路线图?针对新的运营员,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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face++识别与python实现笔记二

目标是实现刷签到系统。 Name也可以不指定,此时系统将生一个随机的name。 他的返回值会给成功与否的信息二.添加一个personadd_face将一组Face加入到一个Person中。注意,一个Face只能被加入到一个Person中。 person_name string 相应person的name person_id string 相应person的id 原创文章,转载请注明: 转载自URl-team本文链接地址: face++识别与 python实现笔记二Related posts:python_face++ 上传本地图片进行解析 识别考勤系统-第二版本研发手札

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    face++识别与python实现笔记一

    Person被用在验证(verify)和识别(identify)中。Faceset 指一个或多个Face的集合。 ID和Name两套索引系统用来定位和访问上述所有元素, Image,Face,Person,Faceset 和 Group都有系统分的全局唯一的ID。 初步检测:调用detectiondetect 对目标图片进行检测,检测出相应位置及属性,获取相应的face_id。 识别:调用recognitionidentify进行识别。试用说明:首先从官网注册账号,然后注册一个获取api的两个关键信息。 原创文章,转载请注明: 转载自URl-team本文链接地址: face++识别与python实现笔记一Related posts:python_face++ 上传本地图片进行解析 识别考勤系统

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    用FBI通缉犯照片集,考验亚马逊识别,意外发现了隐情

    AI一共完成了17次置信度 (Confidence) 95%以上的。在另外一项用NIST部数据集做的测试里,AI还把美国前国务卿赖斯,和一非裔男子被捕后的照片,在了一起,置信分是96%。? 亚马逊:这不是识别得到的答复,可能比实验结果,还要让惊喜。?亚马逊说,别看名AI是作为Rekognition的一次更新,发布出来的,它们两个其实是完全不同的啊。 名AI是个娱乐,会在社交网络或者搞笑App这样的地方出现。所以,它要做的就是给出更多相似的组合。?比如,加勒比海盗的杰克船长,画了很浓的妆,跟强尼戴普平时的样子相差不少。 亚马逊的一位发言说,之前的文章写得太傻了,只想着吸引点进去,没有想到应该让用户看清楚。就像刚才说的,名AI针对的是,会在影视作里伪装自己的演员,把他们的扮相和真实的长相起来。 所以,如果只对着一群通缉犯去,当然不出正确的结果了。 亚马逊还表示,大家不用在意名AI给的置信分,因为真正的识别系统,打分的规则是完全不一样的。特意不写清楚?这样,问题又来了。

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    【Jetson开发项目展示】用Jetson NANO做一个智能快递柜原型

    Amazon locker是一款知名的,它植根于美国,可以通过认证自动将包裹递送到正确的客户手中。? 在这个项目中,作者使用Jetson Nano与识别,利用计算机视觉和机械模型用于置物柜系统。 Haar cascade算法简介它是一种机器学习方法的分类器,由许多正面(有)和负面(没有)图像训练而成。即使是一个24x24的窗口,它可以生超过15000个功能。 而不是处理每个图像和应用每15000功能在每个窗口的图像非常繁琐,费时,我们使用级联分类器来检测第一和每个特性应用到只有表面积减少时间,然后通过消除失特性,可以做识别的更功能与数据库相。? 然后,对于识别,我们从USB摄像头获取图像,将图像传递到算法中进行检测,通过与数据库标签的精度进行识别。识别后,将打开相应的寄存柜交付。???

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    小姐姐の福音!美图旗下美妆相机推出AI新功能“发型管家”

    美图旗下美妆相机App推出“发型管家”新功能,可以帮助用户“秒变”发型,用AI提供虚拟换发服务。 在美妆相机最新版本App中,通过新增的“发型管家”功能,可以从图册中挑选照片进行造型改变,也可以将部对准界面中的部识别框,实时拍摄自己满意的照片。 同样来自量子位多次介绍过的美图影像实验室(MTlab),背后技术原理也不难理解:根据用户的自拍照,智能分析真实型,然后为其最优发型。 主要运用了型分析、姿态分析、五官分割、部融合、美妆技术等AI技术。其中最具挑战的应该是换发型中“分割-融合”的过程,不但要准确分割型,还要完成融合,才能实现真实准确的效果。 值得一提的是,从美图最近一系列动作来看,从绘画机器Andy,到AI试妆、AI测肤,AI不仅在丰富美图的功能,也在拓展美图公司的疆界。

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    干货分享|【优图大讲堂】第一讲:识别技术的发展史

    识别技术的发展,为互联网提供了一种新的创想,新的思路,与此同时更加速了整个工智能行业的发展。今天,优图大讲堂带您走入识别技术的历史长河。 Brunelli和Poggio在1992年对基于结构特征的方法和基于模板的方法进行了实验对比,并给出了模板方法较优异的明确结论。 image.png随着识别技术的不断成熟,在今天,几家互联网公司纷纷开放了智能识别的API服务,于此同时,也涌现出了很多基于识别技术的,分布在社交,安全,金融等各个方面。 极大的鼓励支持广大开发者在智能识别领域里的创新和自主创业。随着识别技术的开放,开发者使用接入的门槛变得越来越低。 我们相信,在这个时代,识别技术一定会为互联网的提供新的创想和思路;基于识别技术也一定会衍生出更多有价值的来服务广大民群众。

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    15万联名抗议!亚马逊识别误判28名国会议员为罪犯

    此前就遭到亚马逊用户、民间组织、股东甚至亚马逊员工在内超过15万联名抗议。最近,在美国公民自由联盟(ACLU)的一次测试中,它将535名美国国会议员中的28误判为罪犯! 亚马逊识别Rekognition又闯祸了。美国公民自由联盟(ACLU)使用亚马逊的这款识别软件进行了一项实验,发现软件错误地将28名国会议员判定为此前被捕的罪犯!尴尬。 结果,生了28个不正确的——错误率达到5.2%。? 测试表明,对于皮肤较黑的和女性,识别通常不太准确。虽然对于整个国会来说,错误率是5.2%,但对于非白的国会议员,错误率达到39%。?有色种被错误的比例显著过高。 近40%的错误来自有色种,尽管他们只占国会议员的20%。ACLU强调,整个测试只花费了12.33美元。他们使用的是亚马逊提供给所有用户的面部识别系统,任何都可以用它来扫描图像,进行

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    你知道识别技术是如何实现的吗?

    首先设计一个或数个标准的模板,然后计算测试采集的样与标准模板之间的程度,并通过阈值来判断是否存在。2、规则法。 由于具有一定的结构分布特征,所谓规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样是否包含。3、样学习法。 这种方法即采用模式识别中工神经网络的方法,即通过对面像样集和非面像样集的学习生分类器。4、肤色模型法。这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。5、特征子法。 比对面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说,将采样到的面像与库存的面像依次进行比对,并找出最佳的对象。所以,面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。 该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板,在进行比对时,将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行。此外,还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。

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    社交命运的新主宰:AI社交

    2.AI对场景的入侵与微信专注的熟社交场景不同,SOUL APP属于陌生社交领域,AI就好比中介,它连接着所有用户,把每个用户的信息都放在一个数据容器里,当用户启动按钮的时候,AI就会从巨大的数据里找到在做同样事情的 ,将标签信息进行,把度最高的推荐给对方。 AI技术在陌生社交软件的应用解决的是效率问题,一方面节约了用户的交友成本,根据智能化的方式提升了用户的使用体验,有利于增加用户对的粘性。 3.AI对玩法的颠覆还记得那款一夜爆火的AI换软件“ZAO”吗?在ZAO上,用户只需要进行简单的识别,不需要用户拍摄视频便可以实现一键换,简单的操作背后依赖的是庞大的数据库和AI算法。 无论是微信的“语音识别功能”技术,还是SOUL的智能技术,目的都是为了给用户提供良好的使用体验,AI技术在社交上的应用偏向“免费化”,缺乏适合的商业模式。3.道德和法律风险。

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    亚马逊AI识别系统遭质疑

    那些罪犯的部照片中显然并不包含任何一个国会议员,但是亚马逊的系统生了 28 个错误,这一发现引发了 ACLU 对警方使用 Rekognition 的密切关注。 该系统被作为亚马逊云的一部分出售,纯属白菜价,整个部门一个月支付的成本还不到 12 美元。在试用期过后,奥兰多警方决定继续使用该系统。 黑和棕色种已经成为歧视性判决系统不公正的受害者,该系统导致了大规模监禁,拆散了数百万家庭。」在没有的数据库上运行识别可能看起来是失败的关键所在,但这就是现有识别系统的日常。 (出于隐私保护,该组织拒绝透露具体来源,但很多州把照片作为公共记录。)亚马逊的系统也比非基于云的便宜得多,仅收取了 ACLU 12.33 美元的测试费用。 一个普遍的误解是,比机器更善于将与照片进行。实际上,美国国家标准与技术研究院(NIST)近来分享了一项关于识别技术的研究,该研究中使用的技术至少比 Rekognition 落后两年。

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    别轻易点赞,数字痕迹会暴露你的性格秘密

    进一步地,书联合企业将研究结论进行商业应用,即向个页面首页投放相关的广告。例如,向恋爱中的用户提供(买一赠一、情侣折扣等),或者向失恋的用户提供(纸巾、Ben&Jerry的冰激凌等)。 另外一方面,书也会将照片与公司网站、在线相亲网站进行,或者从最新发表的博客或文章中寻找有关你的更多的信息。从而了解你的职业、兴趣、偏好和行为倾向等。4这个陌生是谁谷歌眼镜和社交媒体。 基于该技术,当遇到陌生时,谷歌眼镜通过拍照,把上传,丢到书上进行识别。从而到该陌生的职业、年龄、生日、动态、朋友圈、日志、状态和最近的兴趣等。 9舆情和话题监测很多公司目前都跟在踪和监测社交媒体上与牌相关的词汇(牌、竞争者、牌代言、政策趋势等),并进行情感和话题分析,了解们在网络上如何讨论公司及其。 更进一步,如果计算机能根据个性格特质做出性的响应,那么它就真的成为具有情感和社交能力的智能物了。

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    别,轻易点赞 数字痕迹会暴露你的性格秘密

    进一步地,书联合企业将研究结论进行商业应用,即向个页面首页投放相关的广告。例如,向恋爱中的用户提供(买一赠一、情侣折扣等),或者向失恋的用户提供(纸巾、Ben&Jerry的冰激凌等)。 另外一方面,书也会将照片与公司网站、在线相亲网站进行,或者从最新发表的博客或文章中寻找有关你的更多的信息。从而了解你的职业、兴趣、偏好和行为倾向等。四这个陌生是谁谷歌眼镜和社交媒体。 基于该技术,当遇到陌生时,谷歌眼镜通过拍照,把上传,丢到书上进行识别。从而到该陌生的职业、年龄、生日、动态、朋友圈、日志、状态和最近的兴趣等。 九舆情和话题监测很多公司目前都跟在踪和监测社交媒体上与牌相关的词汇(牌、竞争者、牌代言、政策趋势等),并进行情感和话题分析,了解们在网络上如何讨论公司及其。 更进一步,如果计算机能根据个性格特质做出性的响应,那么它就真的成为具有情感和社交能力的智能物了。

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    小米新机背后的识别解锁供应商,被我们找到了

    这3款分别拿Mac Pro、iPhone 7plus对标,但价格几乎都只是苹果的一半,甚至13。 △ 小米Note2此外,身处主打商务旗舰的小米Note系列,小米Note3是“强化版”小米6,置参数上并无明显变化,但采用了更大的5.5英寸屏幕,加大版电池3500mAh,以及更轻薄的打磨——比小米 首先是识别解锁。锁屏时点亮屏幕,面部数据,看一眼即可马上解锁,不受湿手或戴手套的影响。识别解锁已经算不上新技术了。在门禁、安防等诸多领域,识别早已变成了习以为常的事情。 小米官方称,内部专门组建了一支团队,并提取了226个面部关键点特征,然后利用这些关键点构建的模型,每个用户的具体面部状况,实现“千千面”个性化美颜方案。 而对于这次小米采用了小米Note3使用识别解锁,而小米MIX未使用的做法,也有知情士的说法是,处于差异化考虑,让同时发布的在吸引力方面不打架。

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    新闻动态 | 腾讯优图斩获IJCAI 2020挑战赛第一,首次提出卡通检测算法ACFD

    本次,优图提出的ACFD检测算法推理速度仅为50ms且无需任何预训练模型,能够检测出动漫视频作中的较为抽象的卡通:如机器,类动物,玩具,简笔画,表情等。 ACFD包括四个部分:用来对卡通图提取6个特征图的主干网络VoVNetV3,对高低特征融合的非对称的双向特征金字塔结构ABi-FPN,动态锚点框DAM和基于间隔的损失函数MC loss。 为了在检测任务中更好的划分并分类正负样本,也就是卡通和背景两个类别,ACFD将传统的锚点框过程改进为动态的锚点框(DAM),在训练的每次前向传播后,对于困难的卡通用一些负样本进行锚点框的补偿 这种动态的锚点框能将baseline的AP指标由0.8765提升至0.8890。 在训练的过程中使用的多任务损失函数,包括回归loss和分类loss。 动漫业蓬勃发展,每年会生大量的卡通视频。使用AI帮助检测卡通,理解卡通物的信息来进行动漫视频的分析。

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    资讯|腾讯优图FaceIn核身

    image.png方案简介    优图FaceIn核身,一种通过用户的一段自拍视频(或一张自拍照)与另外一张照片(可来源于身份证或事先留存自拍照)之间的1:1验证和活体验证来确认用户身份的技术手段 主要包括了身份证OCR、比对、活体检测等技术模块。     根据用户核身时所上传的数据类型的不同(照片或视频),优图FaceIn核身服务主要分为如下两种:   a.静态核身(无活体检测)    两张静态照片之间的比对,即用户上传一张自拍照与另外一张自拍照 包括身份证OCR(可选)+比对。     包括身份证OCR(可选)+比对+活体检测。

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    齿轮说干货:识别那些事

    首先设计一个或数个标准的模板,然后计算测试采集的样与标准模板之间的程度,并通过阈值来判断是否存在。2)规则法。 由于具有一定的结构分布特征,所谓规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样是否包含。3)样学习法。 这种方法即采用模式识别中工神经网络的方法,即通过对面像样集和非面像样集的学习生分类器。4)肤色模型法。这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。5)特征子法。 (3)比对。面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说,将采样到的面像与库存的面像依次进行比对,并找出最佳的对象。 该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板,在进行比对时,将采样面像所有像素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行。此外,还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。

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    燃烧的“蚂蚁呀嘿”同款,你get了吗?

    根据笔者亲测,用户只需要一张照片即可参与,效果逼真,再加上魔性的蚂蚁呀嘿BGM以及随BGM实时的五官摇晃表情,这个节奏简直不要太上头,社交平台上一众明星大佬的加入更是将趣味玩法推到新高度。 腾讯云AI一直深耕AI领域,持续提供有保障的AI娱乐,想要Get同款变特效的可以联系我们,效果更优哦!↓↓↓(文末更精彩) ? 不过相比之下,更多处在AI换、换发型、秒变漫画等图像合成的阶段,还未有声音与图像合成的特效推出。 取决于该开发团队的后续优化和整体运营能力。 其实,AI换的技术含量并不复杂,在近几年国内娱乐领域已广泛应用,特别是短视频平台造就了大量爆款特效的传播。 目前,腾讯云AI在视觉领域拥有众多成熟和完整链路,譬如识别、试妆、变换、像分割等已广泛应用于各行业,能够全面保障使用方在不同阶段的能力和资源需求。

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    让看不见的AI算法,助你拿下看得见的广阔市场

    个推也自研了一些插件和包,简化流程步骤和复杂度,帮助经验较少的开发者也可以在较短的时间内搭建系统。 马兴国 《个性化推荐闲聊》SheIn 研发中心 副总经理对于企业来说,如果想要做好AI个性化的业务,只有算法工程师是不够的,还需要工程、数据分析员的支持,以及、运营员的助力。 该推荐平台需要数据、算法和系统的共同合。 识别的步骤主要包括检测、对齐校准、特征提取、特征模型建立、特征以及识别结果的输出。 识别的最后一步是,在网络足够大,样本足够丰富的情况下,的准确率会非常高。在识别的领域,深度学习网络的发展会越来越好。

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    亚马逊识别门铃专利申请受阻,涉及隐私引群众抗议

    “这项应用描述了一个能够被警察利用的系统,警察可以借助门铃摄像头拍摄的路照片与数据库中的照片进行,来调查有嫌疑的员。 同样的,房主也能够将嫌疑员的照片上传到系统,然后门铃的识别程序将能够扫描任何从房前经过的员。不管哪种情况,如果成功,可疑员的照片将自动发送给执法机关,那样警察就能够在数分钟内到达。” 今年5月份,亚马逊被曝一直在向执法部门推销Rekognition(图像识别系统),这之后,有数百名亚马逊员工写信给CEO贝佐斯,要求他停止向警方出售识别软件。 可以看出,对于向政府机构提供识别一事,面对强烈抗议的亚马逊并没有退缩,没有像谷歌一般终止与政府的合作,而是将权利交给了政府,由后者决定如何进行使用。 不过,即使迫于公众压力而停止这项新专利的申请,也不代表亚马逊不能够开发并出售该,毕竟专利申请的最终目的只是为了提前占坑、阻截对手。

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      腾讯云神图·人脸识别基于腾讯优图世界领先的面部分析技术,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、人脸查重、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。

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