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五分钟快速接入人脸识别能力之人脸搜索

本篇文章使用腾讯云人脸识别能力,快速实现人脸搜索,可以应用于需要匹配人脸的业务场景中。...1、创建API密钥:https://console.cloud.tencent.com/cam/capi,密钥是唯一的凭据,请妥善保存哟 image.png 2、登录人脸识别控制台,在人脸库中新建一个人脸库...FaceModelVersion": "3.0", "RequestId": "1fa8e80b-ca8e-40be-92b2-7971b771f73c" } 关于匹配结果的准确度,可以参考一下官方描述 人脸搜索的推荐阈值是多少...1万大小人脸底库下,误识率百分之一对应分数为70分,误识率千分之一对应分数为80分,误识率万分之一对应分数为90分。...10万大小人脸底库下,误识率百分之一对应分数为80分,误识率千分之一对应分数为90分,误识率万分之一对应分数为100分。

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腾讯云人脸识别接口常见问题解析——人脸搜索相关

【用户问题】:希望在使用人脸库结合人脸搜索的时候能返回图片。 【答】: 很抱歉暂时不能啊! 但是,我们还是希望能实现用户桑迪的想法的啊,所以我尝试给出如下两个解决办法。...如果认真通读了人脸搜索的相关文档 https://cloud.tencent.com/document/product/867/32798 你一定会发现,还是没看出来怎么办,对,我也没看出来怎么解决。...image.png 不过,熟悉下文档总是好的嘛(因为我们的文档也不定期更新哦)o( ̄▽ ̄)o 好消息要说一下,如果您只是想可视化人脸搜索的历史操作,您可以移步人脸搜索控制台: image.png 腾讯云于...2019年8月1 号新增了人脸搜索的可视化操作界面。...比如,人脸相似搜索,还可以多张脸一起搜索,最多支持到10张,能最多搜出来100张哦。 image.png 下回再见!! 这插图怎么变小啊,太大了8.

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SAP ABAP 创建集合搜索帮助

集合搜索帮助可以包含多个基本搜索帮助,最是最好保证所包含的搜索帮助中至少存在一个相同的参数,如果章节中所定义的ZH_VBELN、和ZH_VBELN_01两个基本搜索帮助,都包含了系统的参数...STEP | 02 进入“字典:维护搜索帮助”页面,在参数列表中维护帮助的字段,可以同时维护多个帮助字段,但是必须一个是需要维护的基本搜索帮助中所共有的。...STEP | 03 切换到Include search help 页面,维护需要包含的基本搜索帮助,本例中维护两个基本搜索帮助。 ? ?...STEP | 04 保存并激活该集合搜索帮助,然后单击工具栏中“执行”按钮,可以直接测试该集合搜索帮助。 ?...单击测试页面VBELN字段的帮助按钮,将弹出搜索帮助限制值范围的对话框,该对话框中分为两个页签,每个页签包含了其所对应的基本搜索帮助的限制值范围页面,每个页签和页面的操作方式与基本搜索帮助一致,其查询结果将回执给集合在搜索帮助所对应的字段

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视侦搜索超级搭档 人脸步态双剑合璧

常规技术是视频浓缩、视频摘要和人脸识别,前两个仅能节约部分浏览时间,无法找出线索;人脸识别则对摄像头拍摄角度和清晰度要求高。...人脸识别技术被称为“21世纪十大人类生活”的革命性技术。4月21日,涉嫌弑母的北大学子吴谢宇归案,也得益于人脸识别技术的精准识别。...据报道,中国市场上最早出现的关于步态识别的应用产品是盈力科技于2016年推出的盈力视频搜索引擎。...这个搜索引擎是基于3DFORCE步态识别技术为基础的海量视频人物搜索系统,已通过公安部一所测试认证,截至目前,在全国已服务100余公安客户,累计处理案件数百起。...人脸识别侧重于近距离精准识别,步态识别则可以包揽远距离无脸识别,如今天网恢恢,人脸识别、步态识别双管齐下,双剑合璧,让视侦搜索如虎添翼,让犯罪嫌疑人无所遁形。

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使用 HuggingFace Transformers创建自己的搜索引擎

创建搜索索引 当使用谷歌或Bing这样的搜索引擎时,用户希望很快得到结果。为了以闪电速度搜索结果集,我们可以使用轻量级和高效的非度量空间库(NMSLIB)。...我们需要找到最接近搜索向量的向量。使用暴力循环技术搜索和排序数据可能代价昂贵且速度缓慢。相反,为数据点创建一个索引则会快很多。...创建搜索余弦相似度指数是非常流程化的: 初始化一个新的索引,方法为hnsw,空间为余弦。 使用addDataPointBatch方法向索引添加嵌入项。...现在已经对数据进行了向量化,并且填充了搜索索引,现在应该创建接受用户查询并返回类似葡萄酒的函数。...创建界面 为了让用户能够与搜索功能进行互动,我们可以使用Plotly的Dash构建一个简单的用户界面。Dash是一个基于Flask, plot .js和React.js的Python框架。 ?

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新版HBuilderX在uni_modules创建搜索search组件

1、创建自定义组件 my-search 新版HBuilder没有了 component 文件夹,但是有 uni_modules 文件夹,用来创建组件: 右键 uni_modules 文件夹,...点击 新建uni_modules创建 在弹出框,填写组件名字,例如:my-search 2、使用该组件 运行到微信开发者工具查看: 修改 my-search 组件的样式: ...' }) }, 注意:我们上面搜索框,是给用户看的,实际上,不能搜索,我们需要点击跳转到搜索页面 3、新建分包 search 页面 建立一个分包:【名称为 search...-- 使用 uni-ui 提供的搜索组件 --> <uni-search-bar @input="input" placeholder="请输入<em>搜索</em>内容" clearButton="always...kw: '', // <em>搜索</em>关键词的历史记录 historyList: ['a', 'app', 'apple'], // <em>搜索</em>结果列表

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二叉搜索树 (BST) 的创建以及遍历

二叉搜索树(Binary Search Tree) : 属于二叉树,其中每个节点都含有一个可以比较的键(如需要可以在键上关联值), 且每个节点的键都大于其左子树中的任意节点而小于右子树的任意节点的键。...2、插入新节点 根据键大于左节点, 小于右节点的定义,可用如下代码实现新节点的插入: 1 public void Insert(Tkey key, Tval val) 2 { 3 // 创建私有方法...key, val); 5 } 6 7 private Node Insert(Node x, Tkey key, Tval val) 8 { 9 // 若节点为空(无根节点),则创建新的节点...证明二叉树为搜索树 根据定义,搜索树是二叉树的基础上添加的一个条件: 节点左子树全部节点小于节点, 节点右子树大于节点。中序遍历,全部节点按序遍历,由此我们只需要证明后一个节点大于前一个节点。

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全套 | 人脸检测 & 人脸关键点检测 & 人脸卡通化

人脸检测历险记 可能跟我一样,人脸检测是很多人学习图像处理的第一个自驱动型的任务,OpenCV刚上手没几天可能就想先跑一跑人脸检测,然后一个坑接着一个坑的往里跳。...上面用的是深度学习模型的人脸检测,但是在此之前还是稍微回顾下OpenCV自带的人脸检测器。...OpenCV自带的人脸检测 OpenCV自带了基于级联分类器的人脸检测模型,只能检测正脸,在前深度学习时代,效果已经是很好的了。...人脸卡通化 仅仅是人脸检测,显得略微有些没意思,所以在人脸检测的基础上,加点其他的更有意思的东西,比如上次刚玩过的卡通化。...,获取人脸框和人脸关键点的位置 稍微扩充下人脸框,进行卡通化操作 把卡通化后的人脸贴回原图中人脸的位置 完整效果 看一下完整的效果吧:【视频有声提示!】

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Redis全文搜索教程之创建索引并关联源数据

Redis 全文搜索是依赖于 Redis 官方提供的 RediSearch 来实现的。...RediSearch 提供了一种简单快速的方法对 hash 或者 json 类型数据的任何字段建立二级索引,然后就可以对被索引的 hash 或者 json 类型数据字段进行搜索和聚合操作。...就我个人来说,个人项目使用 RediSearch 作为全文搜索引擎已经够用了,它有占用内存低、索引建立快、查询数据性能足够高等优点。...这里我们的 key 名称定义规则很重要,RediSearch 创建索引会基于 key 名称前缀来生成。...这对于在搜索操作期间为特定字段分配不同的重要性级别非常有用,通常就是在条件筛选完成后的打分排序阶段用于提升或者降低排名。

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今日 Paper | 高效骨干搜索;学习扩充;最小人脸检测器;​DEPARA等

目录 用于场景文本识别的高效骨干搜索 学习扩充:用于文本识别的联合数据增强和网络优化 KPNet:最小人脸检测器 DEPARA:深度知识可迁移性的深度属性图 用于任意形状文本检测的深度关系推理图网络...这篇论文提出了一个自动化场景文本识别(AutoSTR)方法来搜索依赖于数据的主干模型,以提高文本识别性能。首先,新方法为STR设计了一个特定于域的搜索空间,其中包含了各种运算的选择和下采样路径的约束。...然后,新方法使用了一个两步搜索算法,它解耦了操作和下采样路径,可以在给定的空间中进行有效的搜索。...KPNet:最小人脸检测器 论文名称:KPNet: Towards Minimal Face Detector 作者:Song Guanglu /Liu Yu /Zang Yuhang /Wang Xiaogang...无需任何复杂的头部架构或精心的网络设计,KPNet只需约1M参数即可实现通用人脸检测和对齐基准的当前最佳准确率,在GPU上的运行速度为1000fps,且易于在大多数前端芯片上实时执行。 ?

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深入拆解搜索引擎实现原理二:创建索引

通过上一篇文章我们大致了解了'搜索引擎'的基本内容,包括'搜索引擎'的作用以及基本的实现过程: 拆分非结构化数据 建立索引 搜索索引 上期回顾 深入拆解'搜索引擎'实现原理一:初识 '搜索引擎' 今天我们来拆解...'建立索引'的过程 以Java最经典的搜索引擎框架Lucence为例,之后的Solr以及ElasticSearch都是基于Lucence实现: 01 怦收集源文件 假设有两个源文件,以下是源文件的内容...停词 停词是指一种语言中的过渡词或语气词等,通常没有特别的意义,所以不能作为搜索的关键词,这类词汇会被分词器过滤掉。 如英语中的停词:this、a、the等。...Document Frequency 即文档频次,表示总共有多少文件包含此词(Term) Document ID 文档编号 Frequency 即词频率,表示此文件中包含了几个此词(Term) 到这里,整个‘‘创建索引...现在如果我们需要搜索包含‘‘allow’’的文档,直接就可以从索引中匹配第一条横向链表。

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