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2021-10-27 overwrite

overwrite ,我宁愿是我能有多个备份,加上ctrl +zspark 写 目录有个如下的方法:model.write.overwrite().save(.)这么写TMD 的有大问题。 上一次是在aws 的 EMR 上也是用同样的骚操,我想把aws S3 上的文件写回本地,来了个好像overwrite 加上是:save(local:testuser)把自己的测试目录删的干干净净。 更加危险的操,如果是:我估计是多半连 根目录都能干掉。。。save(....)所重来,就能不犯错嘛?打游戏,多个存档这么简单嘛。世间的事大抵如此。 ALL RIGHTS RESERVED大家没事,读读源码,看看他们这个save ,overwrite 逻辑,到底怎么回事。。。

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时代来了,拿着照片去刷? | 拔刺

今日拔刺:1、刷时代来了,拿着照片去刷?2、传闻拼多多估值300亿美元,你怎么看?3、虚拟数字货币明明没有价值,为什么有炒? 本文 | 3064字 阅读时间 | 8分钟刷时代来了拿着照片去刷?不。如果随随便便就能破解的了,科学家还发明这个干什么? 当然了,在光线不好的时候机器辨别度就会越低,用照片刷的也许能成功,不过在一些安检及涉及到金钱的刷机就会很严格,即使是夜晚也有红外线成像能够清晰的分辨。? 不论是从侧面拍,从正面拍只拍还是拍半个身子的照片全都没有办法解开手机,所说手机的安全性还是非常高的,一个手机解锁都如此严格,其他的刷机器只会更严!所用照片刷,几乎是不能完成的。? 如果虚拟货币毫无价值是一个毋庸置疑的事实,自然不会有比特币在内的任何虚拟货币。之所有很多虚拟货币,原因很简单,有一部分认为虚拟货币非但有价值,而且价值被低估。?

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    识别?谷歌宣布:狗识别啦!

    2016年, iOS 10 系统发布了自动识别分类功能,自带相册能识别你的照片库中的朋友、家,并自动出分类。但其实在 2015年,Google Photo就已经上线了自动分类功能啦。? 例如,你用“一个月前的照片”为关键词搜索,它就能将一个月前的照片归类管理在一起;又或者你搜索“狗狗”,它就能识别所有包含狗狗的照片,供你查看。 令意想不到的是,近日Google Photo 团队宣布,小动物的也能识别和分类了!这说明, 你们家的主子和你经常云撸的猫猫狗狗们的照片, Google Photo 都能帮你自动归类整理。 这下子,连在搜索框中输入“狗狗”再从中查找这些操都不需要了,直接选择宠物的,名字就查看他们的照片! 从此,秀猫秀狗更便捷~你甚至还根据品种来搜索宠物,不管是比熊还是二哈,Google Photos都能自动帮你分辨。?

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    识别JavaScript也轻松搞定

    前言是不是觉得不思议,js已经强大到这个地步? 是的,js日新月异,它在不断的进步。只要稍不留神,那我们都只能望尘莫及了。今天我们就来看看是什么js插件如此厉害?? 通过使用现代HTML5规范,能够进行实时颜色跟踪、检测等等。而这些牛逼的功能,仅仅只有7kb大小。 js 2、new 一个实例,获取face集合,event.data 3、遍历集合,获取每个face坐标等信息 4、绘制出坐标所在选区(这部分忽略,主要就上面3步)? 通过上图,就会发现一个问题,不是很清晰的部位,是不能被识别出来的,最左边的像,只识别出了一只眼睛。这里还有一个js插件也识别,咱们就来对比一下。 PK先来介绍一下另外一款识别插件,JqueryFaceDetection,顾名思义,是一款基于Jquery的插件。代码上面我们就不做对比了,主要来看看识别度,识别情况。?

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    杨幂AI换:你上传的照片,正在出卖你!

    不过,老版《射雕英雄传》里的黄蓉,不是朱茵演的? 是朱茵没错,但是她的,被B站的UP主“换哥”,用AI技术给换成了杨幂的这明显侵犯了明星肖像权呀! 所在杨幂工室和“换哥”沟通后,后者就下架了相关视频。而且,要是杨幂的,被换到了某种视频中,恐怕她代言的广告商,都得找上门了。关于AI换,CSDN后台有不少留言说,这不是啥新鲜事了。 然后合成目标物的,并让后者出类似的动。 所那年你看到的《速7》中,部分戏份并不是保罗真。此外,不仅视频乱真”,声音也模拟。 据媒体报道,“科大讯飞的语音合成技术,已经炉火纯青到乱真的地步,通过采集声纹,模仿任何说话。”那高德地图的志玲姐姐导航,只需要林志玲授权声音就了嘛!

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    StyleGAN创建的「大师」能骗过3大面容识别系统?炒罢了!

    ---- 新智元报道 来源:外媒编辑:小匀 Priscilla【新智元导读】就凭9张覆盖40%口的面孔? 识别系统不是这么好骗的…《碟中谍》中,阿汤哥通过成功骗取了敌。如今,识别危机重重,AI产生的能否通过面部生物识别系统? LFW数据集缺乏多样性,就说明AI生成的大师覆盖数据集的能性更大。这些图像在现实世界中不太能行得通。还没经过商用系统测试呢 有点好笑不是?但论文的者就出来澄清了。 论文提出了识别系统能存在的漏洞,攻击者就能钻空子。所识别的开发者和用户也应该考虑到这一点。目前论文提出的方法还没有测试过商用的识别系统,所数据跟现实生活中的系统还是有点区别。 者表示,用更加多样化的数据集来训练测试模型,尝试绕过现实世界中的识别系统还是有能的。用团队的方法生成大师,保护现有的面部识别系统免受攻击,这也是者未来的研究方向。

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    工智能造图片有多真实

    随着工智能的火速发展,如今们在图像问题上面有了十足的成果了。给大家看几张图,大家猜一猜这些图片中哪些是真实的照片,哪些是程序生成的图片??? 这张图理解成你给程序的输入(事实上它的像素点数要大于实际的输入),当你想要把它转变成真实生活的照片的时候,你需要把每一个像素点的值都要安排得当,这就是所谓工智能领域的“高维”问题:(1)一张图片的像素点很多 ,大家去百度图片或者google图片中查看,一般都是几百乘几百的图片,那下面这个图举例,它是一个1213*529的图片,也就是说总的像素点是1213*529=641677个。? 刚开始判别器轻易分辨生成器中照片和现实中的真照片,于是生成器开始提高造水平,而判别器的“眼力”也随之提升。 二者在对抗当中不断提升生成器的水平,直到最后生成器产生的图片达到蒙混判别器的水准,那么这个时候对于判别器而言,它也不知道哪个真那个,真的的,的也是真的。

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    草图变真?AI:,多草都行

    你要知道,草图是这样的……?见鬼了。画画手残党的AI生成品第一组的首战告捷,小哥决定换个性别看看。?OK,性别识别成功✅,就是看起来有点“瘆”。 接下来,脑洞大开的者居然画起三角形芒果形方形梨形……要玩坏了?NO!管他什么型还是歪耳朵斜眼睛,都成功了。结果还算满意,有一张颜值居然还。?那,画个鸣看看?? 并转念一想:也许我做个简单的程序来实现信手涂鸦一键生成高逼真AI。说干就干,小哥先前就搞了一个基于pix2pix技术的草图生成程序。无奈效果相去甚远——根本不是!? AI生成技术:从模糊到难辨真一开始,很多AI生成品(技术基于GAN)只能勉强模仿出一个类的的大概样子,但是多少都有点“糊”(lack quanlity)。 StyleGAN中的“Style”是指的各种属性,包括型、发型等,还有肤色、是否有皱纹等细节。不同的“画法”,精确控制不同的“style”。

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    真的都是产品经理 」

    这一步需要与各方沟通,例如 市场、设计、研发、测试 等能影响产品最终构成了各个方向员进行充分的沟通和探讨,最后敲定的产品方案通过 PRD(产品需求文档)和 原型 来为交付物。 二、产品经理的协? 在项目中,产品经理应该是一个需要与不同职能方向的员打交道最多的。他除了需要深入产品,也需要深入熟悉与自己协的团队,这样才能保障最终产出的产品符合当初的计划。 产品评审团一个 idea 要不要被执行,必须得有拿出决定,敲定出产品决策,单单产品经理不行。为了保证这种产品决策的效率,就引入一种「 产品评审团 」的方式。 采用产品评审团,是一个让公司相关员及时出明智的产品决策的有效方法。目的是通过评审的方式来制定公司产品的战略方向,监督公司产品的研发流程、有效的配置公司资源。 最小产品这一点有些类似于产品MVP原则,MVP也叫最小化行产品。?如图,交付交通工具为例,不是让先造一个轮子,再造一个壳子。而是先造一个滑板车,再升级为自行车,最终升级为汽车。

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    真的都是产品经理 」

    这一步需要与各方沟通,例如 市场、设计、研发、测试 等能影响产品最终构成了各个方向员进行充分的沟通和探讨,最后敲定的产品方案通过 PRD(产品需求文档)和 原型 来为交付物。 二、产品经理的协? 在项目中,产品经理应该是一个需要与不同职能方向的员打交道最多的。他除了需要深入产品,也需要深入熟悉与自己协的团队,这样才能保障最终产出的产品符合当初的计划。 产品评审团一个 idea 要不要被执行,必须得有拿出决定,敲定出产品决策,单单产品经理不行。为了保证这种产品决策的效率,就引入一种「 产品评审团 」的方式。 采用产品评审团,是一个让公司相关员及时出明智的产品决策的有效方法。目的是通过评审的方式来制定公司产品的战略方向,监督公司产品的研发流程、有效的配置公司资源。 最小产品这一点有些类似于产品MVP原则,MVP也叫最小化行产品。如图,交付交通工具为例,不是让先造一个轮子,再造一个壳子。而是先造一个滑板车,再升级为自行车,最终升级为汽车。

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    传说中Adobe最怕的黑科技终于发布了,沸腾的不止设计师!

    这样你就在几分钟内调好一个表情Sensei 进行部自动编辑它在照片里自动查找到的各个部分,包括眉毛、嘴唇和眼睛,并且学习这些部位的位置,来让设计师们调整照片上的表情,而不会看起来不自然或者怪异 而且效果达到了怕的真秀级别!这么说——这软件一出,视频即将沦陷。注意!下面你看到的——都是的! 它实时捕捉使用者的表情,然后替换已有视频中物的表情。把一个部 RGB 影像,通过算法,进行采集。然后与另一个的RGB数值进行比对,测算部五官结构。最后就将主角的表情和口型无缝替换。 :全息演员Eric:后还需要演员什么事?演技更不需要了伊莉莎红薯:八卦新闻将会铺天盖地,。然而都是的浅:如果被诈骗集团掌握了你家的声音,然后一个电话,你信还是不信呢? 细思恐极kk佳狒_:如果不法分子利用了 后果好怕LH:现在录音不能够为犯罪取证了,后连视频都不

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    对隐含层的感性认识

    让我们从一个问题开始,如区分下三张图片哪个是,也就是识别,神经网络模型应该怎么建立呢? 如对上这些问题的回答,都是“yes”,或者大部分都是“yes”,那么判定是,否则不是。 但是,这种判断忽略了某些特殊情况,比如某个没有长头发,某个的左半边被花丛遮挡了等等,等处在这些环境中时,这种方法的判断能会有问题。 承上,将原问题分解为子问题的过程如果用神经网络来表达的话,这样表示,方框表示为某个子网络,上每个子网络,还进一步分解为更小的问题,比如判断左上是一个眼睛的问题,分解为:有眼球? 有眼睫毛?有虹膜?......因此,在左上是否有一个眼睛的子网络,进一步分解为如下:上,这个子网络还进一步分解,.一层又一层地分解,直到,回答的问题简单到能在一个单独的神经元上被回答。

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    Cortex-M跑Linux操系统

    Linux系统属于非实时性操体统,多进程是其主要特点,参考文章:Linux是实时系统还是分时操系统? ▲ 图5 shell 2中的bash地址既然是多进程依赖了内存管理单元,那么在使用嵌入式Linux时只开一个进程?肯定是不行的! ▲ 图6 进程树总结通过上述描述我们知道,Linux操系统对MMU(内存管理单元)有极强的依赖,若在没有内存管理单元的CPU中运行Linux,恐怕整个系统只能停留在Uboot阶段了。 由于ARM的Cortex-M处理器没有内存管理单元,,一般来说不建议跑Linux操系统。当然,任何事情都不是绝对的,如果你重写了Linux内核且搭配足够大的内存芯片,从理论上来说是省掉MMU的。 但是,这样的工量,真的值得?实际上,MMU就是为了解决操系统越来越复杂的内存管理而产生的。免责声明:本文素材来源网络,版权归原者所有。如涉及品版权问题,请与我联系删除。▼▼▼----

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    “跨国视频造窝点”曝光!这个大规模数据集,帮AI揪出99%换视频

    即使是普通,万一哪天被构陷,做了小视频发到女朋友那里,恐怕是膝盖跪键盘,有嘴说不清。因为你看,这些视频你能辨认出真??这张动图来自一段电视新闻男主播说话的视频,它是真的?? 有了这个数据集,就训练神经网络,鉴定出那些被AI换了视频,证明你的清白,拯救你的膝盖、键盘和女友。AI攻AI这些视频不仅出自不同的造方法,质量也分三个等级。 视频收集好之后,还要用检测器处理一遍,确保其中物面部没被遮挡,再去掉渐变、叠加等过渡效果。最后,再工筛选,确保视频质量够高,保证后续造的效果。 一是面部交换(face swapping),用原始视频中的面部替换目标视频中的面部,比如把盖尔加朵的照片贴到爱情动片女主角的上。?正式上手造时,研究团队主要选择了三种方法。 用这三种方法处理视频,都需要将原始视频和目标视频为输入,最终输出逼真的视频。 ?视频,惹麻烦 在deepfake面世前,视频换技术存在于电影拍摄中,需要相对较高的技术和资金投入。

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    深度学习|对隐含层的感性认识

    让我们从一个问题开始,如区分下三张图片哪个是,也就是识别,神经网络模型应该怎么建立呢? 如对上这些问题的回答,都是“yes”,或者大部分都是“yes”,那么判定是,否则不是。 但是,这种判断忽略了某些特殊情况,比如某个没有长头发,某个的左半边被花丛遮挡了等等,等处在这些环境中时,这种方法的判断能会有问题。 承上,将原问题分解为子问题的过程如果用神经网络来表达的话,这样表示,方框表示为某个子网络, ?上每个子网络,还进一步分解为更小的问题,比如判断左上是一个眼睛的问题,分解为:有眼球? 有眼睫毛?有虹膜?......因此,在左上是否有一个眼睛的子网络,进一步分解为如下:?上,这个子网络还进一步分解,.一层又一层地分解,直到,回答的问题简单到能在一个单独的神经元上被回答。

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    GitHub被指审查内容 著名“换”开源项目deepfake遭限制访问

    但 GitHub 一直来的规则都是:无论用户是否处于登录状态,只要是公开的仓库,任何进行访问并下载源码。 但更多的使用者将 deepfake 当成了视频造工具 —— 把一个庞转移到另一个的身上,让视频、新闻轻松传播到全网。不信看看下面这些动图,你能辨认出真?? 但现在,deepfake 等深度学习技术的出现大大降低了换门槛,使用者不仅用它来捏造针对政要士的新闻,还用它来制造女明星的色情片。这些视频、新闻的危害性之大这里就不赘述了。 不久后,DARPA 就研发了一款能够自动监测处被换了视频的 AI 工具,根据视频一般不会表现出眨眼、呼吸和眼球运动这些特征,能够 99% 的准确率识别出视频。 最后我想帖子中一位用户的评论结尾 ——“我能不同意你所说的话,但我誓死捍卫你制造名裸体的权利”(“I may not agree with what you have to say, but

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    “神奇女侠”Gal Gadot穿性感粉色吊带乱伦?原来都是深度学习惹的祸

    目前这些演员们的公关员并没有任何与虚色情视频有关的回应。其实,“张冠李戴”的虚视频并不难制,任何有深度学习算法背景知识的将一个的脑袋和另一个的身体嫁接到一起。 营长了解到,“张冠李戴”的算法学叫Face2Face算法,它将录制的视频与实时的跟踪进行交换。 在这种情况下,他使用色情影片和Gal Gadot的训练了这个算法。经过了足够的“训练”,这些节点自己安排完成一个特定的任务,如熟练地操修改视频。 那么,是不是你的蛋真的嫁接到任何的身上而不被察觉?倒也不竟然。我们先来看看它的“前身”:CG技术在电影中的运用。 想象,现在一个业余的程序员就运行自己的算法来创建一个他们想要骚扰的的性爱录像带了。现在,你对工智能感到恐惧了

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    Face Recognition 识别该如何测试

    现如今识别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识别技术??? 在下方留言让大家看看你的眼力见?? 扫打卡、扫支付、扫进站、扫进自己家门.... 因此,采用错误率(Equal;Error;Rate;ERR)为性能指标,这是调节阈值,使这FAR和FRR两个指标相等时的FAR;或FRR。 ? (3)在图象平面外的偏转和俯仰:建立的三维模型,或进行三维融合(morphing),将图象恢复为正面图象。(4)光源位置和强度的变化:采用直方图规范化,消除部分光照的影响。 阈值设定过高,则比对通过率低,误报率能也会降低也能会增高。因此在识别的测试中,除了要关注通过率,还要关注误报率。这两项也统称为是查准率。? 比对的结果相似度如下:设阈值设定60%,则比对通过率=48=50%,误报率=18=12.5%。设阈值设定70%,则比对通过率=28=25%,误报率=18=12.5%。

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    微信这家智慧时尚店“刷”试衣、付款

    过去,办事要“刷”,看在你的面子上这事儿兴许才能走的通……?吃饭也要“刷”,老板看着是熟客,就能直接打折啦……?现在,直接“刷”就当会员,打折积分买衣服&支付这件事真的轻松实现啦。 昨天,微信支付与绫致时装集团达成合,在全国首次推出智慧时尚店。 在这两家时尚店——“刷”就知道你是会员,会员还“刷”试衣、付款。秒变智慧步骤如下:1. 刷,绑定绫致会员小程序并开通微信支付,成为识别会员。2. 支付,会员用户在智慧收银台进行刷认证身份,即微信支付。会员支付,不用带手机了,享受快速便捷“无感”购物体验。?除此之外,通过智慧时尚店的智慧试衣间,会员还“刷”试装。? 为什么有“刷”这种操?首先,腾讯优图团队为识别提供了坚实后盾。

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    浙大90后女黑客在GeekPwn2017上秒破识别系统!

    如今“刷”已经成了们生活中必不少的一件日常事务,从移动支付、解锁手机,到公司、学校、小区门禁,甚至火车站乘车、公园领取厕纸都运用到了识别技术。但是用上了高科技,难道真的“高枕无忧”了? 当机器通过看就认出你是谁,别就不能冒你了?对此,“tyy”在现场介绍到,识别系统并不是万无一失。 利用设备漏洞,攻击者就直接修改设备中的信息,实现用任意来“蒙骗”识别系统,打开门禁。 观察者网专栏者挠米成告诉编辑,由于“刷支付”主要通过手机拍照后进行数据传输。在传输过程中,也有能受到黑客、病毒等攻击,信息在系统后台服务器解析过程中,解析结果同样被篡改盗。 为全球首个探索工智能与专业安全的前沿平台,2017年,GeekPwn创新性的推出“工智能安全挑战赛”、“AI仿声验声攻防赛”、“Industrial CTF(工控攻防夺旗赛)决赛”及“无规则智能生活

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