可以把Condiftion理解为一把高级的琐，它提供了比Lock, RLock更高级的功能，允许我们能够控制复杂的线程同步问题。threadiong.Condition在内部维护一个琐对象（默认是RLock），可以在创建Condigtion对象的时候把琐对象作为参数传入。Condition也提供了acquire, release方法，其含义与琐的acquire, release方法一致，其实它只是简单的调用内部琐对象的对应的方法而已。基于此同步原语, 我实现了一个基本简单的线程安全的优先队列:
作者 | 翁嘉颀 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】在人机交互过程中，人通过和计算机系统进行信息交换，信息可以是语音、文本、图像等一种模态或多种模态。对人来说，采用自然语言与机器进行智能对话交互是最自然的交互方式之一，但这条路充满了挑战，如何机器人更好的理解人的语言，从而更明确人的意图？如何给出用户更精准和不反感的回复？都是在人机交互对话过程中最为关注的问题。对话系统作为NLP的一个重要研究领域受到大家越来越多的关注，被应用于多个领域，有着很大的价值。 本期
通往机器学习算法工程师的进阶之路是崎岖险阻的。《线性代数》《统计学习方法》《机器学习》《模式识别》《深度学习》，以及《颈椎病康复指南》，这些书籍将长久地伴随着你的工作生涯。
AI 科技评论按，3 月 30 日，AITech(2018 国际智能科技峰会) 于深圳隆重召开。本次峰会由深圳市人民政府指导，深圳市龙岗区人民政府、中关村视听产业技术创新联盟、新一代人工智能产业技术创新战略联盟主办，深圳龙岗智能视听研究院承办，雷锋网作为独家战略合作媒体带来现场报导。
随着美国openAI公司的CahtGPT诞生，人工智能开启了再度觉醒状态。在这样的一个时代的大背景下，演变出了“智能+万物”的潜在主题。全球智能化，已经成为了一个必然的趋势。目前，对于国内很多机构都采取人工排班的方式，这样不仅浪费人力，增加成本，而且很容易出现各种错误。本智能排班系统能够根据员工偏好设置、排班规则、自定义规则等，综合考虑到店客流量、特殊需求等因素，采用遗传算法来智能化实现员工排班最优需求。同时，还可以根据每个员工的历史数据和绩效表现进行排班分析实现智能化预测，从而优化排班效率并提高员工的生产力和满意度。
机器之心原创 作者：邱陆陆 上周，今日头条人工智能实验室在清华大学举办了第二期 AI 技术沙龙，邀请到上海科技大学信息科学与技术学院的马毅教授带来题为「高维数据的低维结构与深度模型」的主题分享。马毅教
本文与你讨论蒙日-安培方程正则性理论关于GAN模型中模式崩溃（Mode Collapse）的解释。
今天讲尺度不变人脸检测前之前，我想讲解下一位热心研究者的问题，可以简单讲解下，希望也可以帮助其他读者，谢谢！ 这样的人脸尺度怎么去实现的，其实很简单，如果你有详细读过Spatial pyramid p
2、Condition被称为条件变量，除了提供类似Lock的acquire和release方法外，还提供wait和notify方法。线程先acquire条件变量，然后判断一些条件。
背景：公司最早的一个版本的订单管理，是通过PHP+mysql的方案去实现的，这样会有什么问题呢，假设如果放到一个实例里面，全部用一个单机事务去解决，这样是能比较方便的解决数据一致性问题。但是存在两个问题，一是无法进行多实例部署，用户量增长以后，无法快速应对。二是，PHP中做事务，如果PHP遇到异常，有时并不会自动终止事务，导致DB被锁住，这是第一个版本。之后，我们推出了第二个版本V2，这个版本的时候，我们已经开发好了，库存管理系统，优惠券管理系统，PHP中，已经不直接通过DB去修改库存和优惠券，而是通过接口访问的方式去请求SERVER进行修改。这个版本，实际上已经从逻辑上，把订单系统和库存管理，优惠券管理系统已经独立出来了。数据层面已经可以独立部署，不再依赖一个单机事务去实现数据一致性功能了。但这个版本虽然解决了数据分布的问题，但同时引入了一个新的问题，就是数据在订单，库存，优惠券之间无法保证一致性。举个例子：下个订单，调用库存成功，锁定优惠券失败，生成订单失败。这时候就会导致优惠券数据不一致性情况出来，未下单的优惠券也被锁住了。有同事可能会问：订单如果创建失败，那直接回滚优惠券操作，即去解锁优惠券系统即可实现数据一致性。不错，很多时候，是可以这么操作，但如果你回滚的时候，失败了呢？你是继续在这等着直到成功，还是继续等着？呵呵。。
标题:RetinaTrack: Online Single Stage Joint Detection and Tracking
11 月 29 日晚间，机器之心举办「智周洞察 · 可信 AI」：隐私保护增强的新一代生物识别技术线上研讨会。中国信通院云大所石霖主任、上海交通大学郁昱教授、墨奇科技汤林鹏、天壤韩定一四位嘉宾从学术研究、技术实现、应用挑战及安全合规四个角度共同探讨可信生物识别。
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ✦ 一周简讯 ✦ W3C发布WebAssembly 2.0首个公开工作草案 WebAssembly 工作组这次共发布了三个第一个公开工作草案，包括：WebAssembly Core Specification 2.0版，描述了2.0版本的WebAssembly核心标准，是一种安全的、可移植的、为高效执行和紧凑表示而设计的低级代码格式；WebAssembly JavaScript Interface
机器之心转载 作者：Hertz 来源：科学智能AISI 北京时间 2022 年 7 月 8 日晚上 22:30，鄂维南院士在 2022 年的国际数学家大会上作一小时大会报告 (plenary talk)。今天我们带来鄂老师演讲内容的分享。鄂老师首先分享了他对机器学习数学本质的理解（函数逼近、概率分布的逼近与采样、Bellman 方程的求解）；然后介绍了机器学习模型的逼近误差、泛化性质以及训练等方面的数学理论；最后介绍如何利用机器学习来求解困难的科学计算和科学问题，即 AI for science。 机器学
每个线程互相独立，相互之间没有任何关系，但是在同一个进程中的资源，线程是共享的，如果不进行资源的合理分配，对数据造成破坏，使得线程运行的结果不可预期。这种现象称为“线程不安全”。
改变人脸的各种属性，如发色、性别、眼镜等，是计算机视觉中的标准任务之一。在给定的人脸图像中，人脸编辑由于其各种应用和娱乐性而不断受到关注。特别地，随着最近生成对抗网络( Generative Adversarial Network, GAN)模型的进步，我们可以简单地通过操作给定图像的潜在特征来完成这一任务。此外，最近，许多基于扩散概率模型( Diffusion Probabilistic Model, DPM )的人脸图像编辑方法也被提出，这些方法显示出高质量和灵活的操作性能。
AI边缘智能硬件智能分析网关部署了多种AI深度学习算法，支持对视频流中的人、车、物、行为等进行智能检测与分析，对异常情况进行智能告警。该硬件可实现的AI智能检测与识别能力有：人脸检测、人脸识别、车辆检测与识别、车牌识别、电瓶车识别、安全帽识别、烟火识别、区域入侵识别、抽烟行为识别等。
一、黑群晖的DSM7.X引导程序（RedPill项目组开发的引导）目前仍处于测试版（RedPill项目组官方源代码最后一次更新是10月上旬），虽然可以使用，但是还不够完美，截止2021年12月28日还存在以下问题无法解决：
海量的人脸图像每天被上传到各种社交网络和共享平台。尽管包含大量的个人信息，这些图像的传播和获取却难以得到有效监管。因此随着计算机视觉技术特别是图像理解应用的快速发展，人们对个人隐私泄露的担忧愈演愈烈。人脸图像身份隐私保护是一个旨在从面部图像中删除人的所有身份识别的信息，同时保留尽可能多的其他与身份无关的信息的过程。理想情况下，身份信息被保护的同时，其他与身份无关的人脸特征并不会被影响，比如表情，姿态和背景。身份保护后的图像仍然保持与原图较高的视觉相似度和与原图可比的视觉质量，并可被用于与身份无关的任务，比如人脸检测，表情分析，姿势识别等。因此，研究者们付出了巨大的努力来获得有效的隐私性-实用性权衡。人脸身份隐私保护可以让个人放心地分享个人肖像，同时消除一些实体和机构发布面部数据时的道德和法律约束。
在构建使用深度学习的人脸识别模型时，需要构建一个训练集Train Set、画廊集Gallery Set和探针集Probe Set来评估模型的性能。
Multi-Factor Authentication (MFA)，即多因子认证，是一种简单有效的最佳安全实践方法，它能够在用户名和密码之外再额外增加一层安全保护。腾讯云的虚拟 MFA 设备由腾讯云助手小程序承载。
有感于大家对计算机视觉研究的热情，同时对计算机视觉研究认知的局限性，或者说是基本研究方法和思路上的局限性。华刚博士根据最近计算机视觉领域国际权威、加州大学洛杉矶分校的朱松纯老师发表的一篇关于计算视觉的三个起源和人工智能的评论，结合他在计算及视觉领域15年的研究经历，和大家分享如何做好计算机视觉的研究，希望对领域内的学生和年青的研究员能有所帮助。
以往在一些谍战或者是科幻电影中经常会有通过无人机从人群中搜索锁定目标的情节。现在，这种技术已经成为现实。在今年的Secutech 2017展会上，中国台湾无人机厂商经纬航太展示了与NEC联合研发的人脸识别无人机系统，其人脸识别技术主要来自NEC方面。 📷 数据显示，NEC的人脸识别技术在美国NIST标准测试当中，识别率高达99.2%，连续四次全球最佳。 不过，人脸辨识要应用于无人机上却面对不少技术挑战。 人脸辨识的先决条件是要拍到解晰度足够的影像，可是无人机的拍摄高度却远高于一般监控镜头的
Lock是threading模块提供的锁对象，Lock默认创建的是一个锁对象，当我们需要对全局对象进行操作的时候，可以通过Lock创建对象来锁定对象，Lock对象就好比java中的synchronize(aObject)代码中的aObject对象。
***本文源自一篇读者来信，是关于业务架构实施的问题，而且问题很有共性，所以我征得了读者的同意，保留原文并将我的答复以红字写在方括号中进行分享，以方便大家结合问题和问题的语境来阅读。有些圆括号中没有涂红的是读者来信内容，别读混了***
百度搜索在近日推出了基于人工智能技术的“情人节用脸撩，开启桃花运”功能，迎接情人节。 用户在百度搜索 App 中需用语音说一句“开启桃花运”即可进入主题页面。该页面包含两大核心功能，一个是“自拍撩汉/
Unity 中预设是指创建出一个游戏对象，然后把它作为一个游戏模板或原型，之后我们在使用类似的游戏对象的时候就，就可以把他拖拽到游戏场景中，来创建出一个新的游戏对象。
今天其实是一个不凡的日子，因为今天是属于我们的“23”！这个数字也是我喜欢的幸运数字，所以今天心情犹如窗外温柔秋风和温暖阳光化学反应的味道，带着美美的心情来开展这周一场精彩的学术沙龙，希望在阅读的您可
曾几何时 小助手也是个沉迷游戏的年轻人 但自从干了举报这一行 便退出游戏江湖 长江后浪推前浪 小助手的表弟也成为了十足的游戏少年 这不，暑假才刚刚来临 小表弟就已经跃跃欲试 迫不及待地准备向游戏最高纪录冲刺一番 然而 万万没想到的是 一道“防沉迷”成为他上分的最大障碍 ▼ “凭什么每天只能玩1个半小时？” “不能尽情玩游戏的假期和上学有什么区别！” 为了实现游戏自由 他耗尽“毕生所学” ▼ 第一计 金蝉脱壳 冒充成年人 Excuse me 我没听错吧 为了玩游戏 竟然说自己是孤儿 还
本文介绍了人脸对齐领域的一种算法——主动形状模型（ASM），它是一种基于点分布模型（PDM）的算法，通过全局和局部的形状约束条件，利用最小二乘法拟合出人脸形状，同时介绍了ASM的流程和具体实现细节。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 韦东奕：太简单了，没必要要钱。 基础科学领域的研究总是让人感到晦涩难懂，但我们常常能从一些「小事」上看出其中意义。 5 月 6 日，一张微信聊天截图，将北大助理教授韦东奕再次送上了热搜： 图片来源：微博 @贼叉 据这张截图介绍，一家科技公司使用 PS5 做了一个集群用来模拟产品的物理性能，但随着模型越复杂，模拟失真就越高。包含六位博
WordPress 默认是自动从中间裁图来生成缩略图，如果图片中的人脸在边上的时候，就会把图片中最重要的部分裁掉，如果全身照则更尴尬，有时裁剪之后剩下的是脖子和手臂。My Eyes Are Up Here（我的眼睛在这里 🙂 ） 这个插件就是为了解决这个问题的，它通过整合一个可以侦测图片中人脸的 jQuery 插件来实现的。 插件安装之后，无需设置，在图片编辑选项旁边会有“face detection”（脸部侦测）的区域，插件内置的脸部侦测有两种方法：自动侦测和通过指定热点来人工侦测。 📷 自动人脸侦测是非
从瘦脸、美颜到长腿、瘦身，人体人像美化技术已经遍布各类拍摄软件。这些应用不仅可以实现瘦脸瘦身效果，还能为人像提供精致的妆容。在视频直播、AR 试妆等实时应用场景也能轻松变换人像呈现效果。 这些强大的功能背后依托哪些 AI 技术？国内各大厂商在不同场景应用的技术特点有哪些？有什么样的差异？ 在 3 月 3 日 19:00-20:30 的技术分享中，机器之心机动组将以「揭秘人体美化技术」为主题，邀请多家代表企业，为大家解密这些特效背后的相关技术。 分享主题：AI 技术在快手人像美化中的应用 分享嘉宾：黄慧娟，
人脸表情识别（Facial Expression Recognition，FER）作为人脸识别技术中的一个重要组成部分，近年来在人机交互、安全、机器人制造、自动化、医疗、通信和驾驶领域得到了广泛的关注，成为学术界和工业界的研究热点，为了帮助大家学习人脸表情相关的内容，我们开设了人脸表情识别的专栏，目前大部分内容已经完结，本次来给大家进行总结。
与随机森林一样，Boosting算法也是一种集成学习算法，随机森林和集成学习在SIGAI之前的公众号文章“随机森林概述”中已经介绍。Boosting的分类器由多个弱分类器组成，预测时用每个弱分类器分别进行预测，然后投票得到结果；训练时依次训练每个弱分类器，每个弱分类器重点关注被前面的弱分类器错分的样本。弱分类器是很简单的分类器，它计算量小且精度不用太高。
简书上有个“简书交友”专题，经常会有人写些自己的情况、贴贴自己的照片然后投稿到这一专题，有介绍的比较详细的比如下图所示（侵删），较为规整和全面；
上一篇博文介绍了Python中线程、进程与协程的基本概念，通过这几天的学习总结，下面来讲讲Python的threading模块。首先来看看threading模块有哪些方法和类吧。
深圳经济特区建立40周年庆祝大会于10月14日上午在广东省深圳市隆重举行。 为庆祝这个特别的日子，新华社全媒编辑中心、新华社广东分社与腾讯云AI、和平精英及腾讯优图强强联合，共同推出《我的“深”动40年》主题活动。借助腾讯云·人脸融合能力，助力大家轻松体验深圳40周年的建设过程，让大家全方位的沉浸到建设深圳的队伍中。 此次活动采用全新的动漫风格，分为男女2版漫画，每版漫画又分为闯、快、潮等8则不同主题的小漫画。 滑动查看更多 用户上传照片后，可以直接左右滑动，选择自己喜欢的主题进入
有些数据处理系统，或者机器学习系统需要多个阶段的处理。端到端的深度学习，做的是用单个深度神经网络(一般情况下)去替代多个阶段的处理过程。
特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法，了解一下还是很有必要的。特征脸用到的理论基础PCA在之前的文章中已经讲过了。直接上特征脸方法的步骤： 步骤一：获取包含M张人脸图像的集合S。在我们的例子里有25张人脸图像（虽然是25个不同人的人脸的图像，但是看着怎么不像呢，难道我有脸盲症么），如下图所示哦。每张图像可以转换成一个N维的向量（是的，没错，一个像素一个像素的排成一行就好了，至于是横着还是竖着获取原图像的像素，随你自己，只要前后统一就可以），然后把这M个向量放到一个集合S里，如下式所示。
随着我们队伍的不断壮大，目前星球嘉宾及合伙人，主要包括多个大厂的计算机视觉算法工程师、深度学习算法工程师、结构光三维重建算法工程师、资深VSLAM算法工程师、3D视觉测量方向的点云后处理资深算法工程师、标定算法工程师以及国内外知名高校博士等近10多位成员。星球主要关注3D视觉、vSLAM、三维重建、点云处理、立体视觉、结构光、深度学习、计算机视觉和图像处理等方向。日常分享各个领域的最新进展和经典论文，会员可以免费对嘉宾进行技术提问，完成一对一的指导解答，星球的初衷是让更多的童鞋能够尽快熟悉自己研究的3D视觉领域，少走一些弯路。
现如今人脸识别应用已经大规模走进我们的的生活，但人脸识别技术的研究仍然是计算机视觉的热点，还有哪些待解的问题？从应用的角度哪些新技术更值得关注？
热爱刑侦反恐剧的你，一定看过美剧《疑犯追踪/Person of Interest》。在剧中，AI技术“天才”Harold Finch开发了一套能够预测恐怖袭击的人工智能系统，名为“TheMachine”。
今天看到一篇文章，看完后真的感觉丢手机太危险了，大家一定要注意，丢手机后第一时间挂失手机卡，银行卡。
继两年前的上一篇文章之后，不靠谱博主终于想起了How does it work这个坑。主要是近期也没有遇到可值得分享的「精巧」的实现。之前其实也过了一遍threading模块的源码，对里面的各种锁也只是有个大概印象，并且它们之前非常像，很容易让人confusing。这次碰到实际需要，于是仔细看了一下源码，发现还是有很多搞头的。当然，你只是使用的话照着例子用就好了不会出错，但还是值得花点工夫弄清里面的原理。
“在未来30年， 人工智能将取代目前世界上50%的工作。” ——莱斯大学 计算机科学教授 Moshe Vardi 不管未来怎么样，我觉得提高设计师的效率是眼前最容易做到的事情。 设计师打交道最多是图像
付费电视服务在与运营商之外的第三方通过互联网提供（Over-The-Top，OTT）的视频点播（Video-on-Demand，VoD）服务的竞争中逐渐处于劣势，尽管电视服务运营商拥有海量的媒体内容，但是后者利用短视频和刷剧（binge-watching）的功能可以更好地迎合如今观众的需求。为了解决这个问题，一些电视服务运营商通过人工将线性的视频内容剪成视频点播的形式向用户提供简短的内容，但这通常不可行也不可扩展。而且研究表明，用户尽力去发现的新内容总是令人失望的。近些年来，机器学习算法尤其是深度学习因其在目标识别和语音识别任务中可以匹敌甚至超过专业人士的表现得到了极大的普及。
该清单按照字母排序，对 API 的概述是基于对应官网所提供的信息整合而成。要是大家发现该清单中错过了某些当前流行的 API，可以在评论中告知。
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