一、使用下标索引访问列表 1、下标索引用法 在 Python 列表 List 中的每个 数据元素 , 都有对应的 位置下标索引 , 正向下标索引 从首部 0 开始 , 向后依次增加 ; 反向下标索引 从尾部...-1 开始, 向前依次递减 ; 下标索引语法 : 在 列表变量 后 , 添加中括号 , 在中括号中写上下标索引 ; 列表变量[下标索引] 2、正向下标索引 正向下标索引 : 取值范围是 0 到 列表元素个数...、嵌套列表下标索引简介 嵌套的列表 , 如果想要取出指定位置的数据元素 , 需要使用两层下标索引 , 类似于 二维数组 访问 ; 2、代码示例 - 嵌套列表下标索引 代码示例 : """ 列表 List...[0]) # 输出: Tom print(names[1][1]) # 输出: 16 print(names[2][1]) # 输出: 21 执行结果 : Tom 16 21 三、下标索引越界错误 使用...下标索引时 , 注意 下标索引不要越界 , 否则会报 IndexError: list index out of range 错误 ; Traceback (most recent call last
注意，原来的25对应的下标是1，所以系统会从下标为2的地方开始遍历，但是在新列表中，下标为2的地方变成了36，所以12就被跳过了。...break else: break print(lst) [9] 索引越界： 当我们用下标遍历列表时，会出现索引越界的情况，如图： lst=[9,25,12,36] for i in range...这里 i 的取值为 0 1 2 3 ，当删除一个元素之后，新列表的长度减少，索引变为 0 1 2 ,但是 i 还是根据原来列表的索引取值，所以当 i 取到 3 的时候，新列表没有该元素，索引越界。...j+=1 print(lst) 解决方法二(推荐)： 如果让索引倒序遍历列表就不会出现越界的问题了。 这样就算新列表的长度减小了，那么i 的取值是倒着取的，列表缺少一个元素对 i 的取值无影响。...漏删和索引越界问题的解决的文章就介绍到这了,更多相关Python remove漏删和索引越界内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
同事反馈说某个MySQL数据库创建索引提示错误，模拟报错如下， CREATE INDEX t_reg_code_idx USING BTREE ON t(reg_code) BLOB/TEXT column...列的字段类型是BLOB或TEXT，错误信息说的是需要在键的说明中有长度定义，这是什么意思？...这个库是MySQL 8.0，从官方手册，可以找到这段对Index Prefixes的说明（如下所示），意思是如果对BLOB或者TEXT列创建索引，必须指定索引的前缀长度。...对于使用REDUNDANT或者COMPACT行格式的InnoDB表，索引前缀最多767个字节，对于使用DYNAMIC或者COMPRESSED行格式的InnoDB表，索引前缀的上限最多是3072个字节，如果是...MySQL 5.7官方手册中，对索引前缀的限制有所不同，InnoDB表的索引前缀最多可以达到1000个字节（此处结合其它章节的说名和实验，我认为是错误的，应该是3072个字节），但前提是设置了innodb_large_prefix
一、前言 昨天分享了一个文章，Python中如何获取列表中重复元素的索引？，后来【瑜亮老师】看到文章之后，又提供了一个健壮性更强的代码出来，这里拿出来给大家分享下，一起学习交流。...= 1] 这个方法确实很不错的，比文中的那个方法要全面很多，文中的那个解法，只是针对问题，给了一个可行的方案，确实换个场景的话，健壮性确实没有那么好。 二、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要分享了Python中如何获取列表中重复元素的索引的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【KKXL的螳螂】提问，感谢【瑜亮老师】给出的具体解析和代码演示。
: howdy项目地址 sudo add-apt-repository ppa:boltgolt/howdy sudo apt update sudo apt install howdy 2、添加自己的face...list-devices USB 2.0 Camera: USB Camera (usb-0000:03:00.0-14): /dev/video0 $ sudo howdy config # 接下来更改config中的...to quit Click on the image to enable or disable slow mode Closing window 4、屏幕锁屏后，enter进入输密码界面，程序就会识别出人...test Test the camera and recognition methods version Print the current version number 总结 到此这篇关于在Ubuntu中实现人脸识别登录的文章就介绍到这了...,更多相关Ubuntu人脸识别登录内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
--> 在金融支付，门禁等应用场景，活体检测一般是嵌套在人脸检测与人脸识别or验证中的模块，用来验证是否用户真实本人 3....，因为像屏幕中的人脸一般是平的，而纸张中的人脸就算扭曲，和真人人脸的立体分布也有差异； 就算用了很多 tricks 去 fusion，性能还是超越不了传统方法。。。...我们来想想，在做运动识别任务时，只需简单把 sampling或者连续帧 合并起来喂进网络就行了，是假定相机是不动的，对象在运动；而文中需要对连续人脸帧进行pulse特征提取，主要对象是人脸上对应ROI在...，估计出深度信息；从特征提取来说，真实人脸与非活体人脸的3D人脸模型不同，可提取差异图像中的 亮度分布特征+聚焦区域锐利程度特征+频谱直方图特征。...表征；而也可探索活体检测与人脸检测及人脸识别之间更紧密的关系。 对于工业界，可直接在人脸检测时候预判是否活体；更可借助近红外，结构光/ToF等硬件做到更精准。
在金融支付，门禁等应用场景，活体检测一般是嵌套在人脸检测与人脸识别or验证中的模块，用来验证是否用户真实本人 3....，因为像屏幕中的人脸一般是平的，而纸张中的人脸就算扭曲，和真人人脸的立体分布也有差异； 就算用了很多 tricks 去 fusion，性能还是超越不了传统方法。...我们来想想，在做运动识别任务时，只需简单把 sampling或者连续帧 合并起来喂进网络就行了，是假定相机是不动的，对象在运动；而文中需要对连续人脸帧进行pulse特征提取，主要对象是人脸上对应ROI在...光场相机图 3.2 使用一次拍照的重聚焦图像[18] 原理是可以从两张重聚焦图像的差异中，估计出深度信息；从特征提取来说，真实人脸与非活体人脸的3D人脸模型不同，可提取差异图像中的 亮度分布特征+聚焦区域锐利程度特征...表征；而也可探索活体检测与人脸检测及人脸识别之间更紧密的关系。 对于工业界，可直接在人脸检测时候预判是否活体；更可借助近红外，结构光/ToF等硬件做到更精准。
以上两个早期深度人脸识别方法，框架为CNN + Softmax，以“超多分类”这样一种比较难的任务训练CNN，强迫网络在第一个FC层形成比较紧凑的，判别力很强的深度人脸特征，之后用于人脸识别。...Softmax Loss训练CNN，MNIST上10分类的2维特征映射可视化如下： ? 不同类别明显分开了，但这种情况并不满足我们人脸识别中特征向量对比的需求。...人脸识别中特征向量相似度计算，常用欧式距离（L2 distance）和余弦距离（cosine distance），我们分别讨论这两种情况： L2距离：L2距离越小，向量相似度越高。...DeepID系列是早期的深度学习人脸识别方法，但代码都没有开源，而且深度特征是多patch联合，还要训练分类器，繁琐不实用。...人脸识别的LOSS（下）详情可以查看下面的链接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34436551 再次感谢原作者分享的优质内容和总结
但随着技术的发展，当年很多电影中的画面慢慢变成了现实，坏人可以通过带上提前准备好的照片或者面具，甚至是一副眼镜，轻而易举的被识别成其他人，随着这种人脸伪造的风险和隐患逐日增加，人脸活体检测技术得到了越来越多的关注...随机动作式活体检测依赖于动作识别算法的性能和准确率，通常方法是通过对一个连续多帧人脸活体图像数据中包含的活体动作特征执行区域信息进行动作特征识别抽取，例如二值化处理，然后通过分析多帧图像之间特征变化是否大于指定动作对应阈值来判断用户是否完成了该动作...由于真实人脸并非绝对静止，存在很多不自觉的轻微动作，活体人脸会有心跳导致血管抖，眨眼，微表情引起脸部肌肉跳动等生命特征，可以利用人脸识别过程中的多帧画面提取运动特征，心跳特征，连续性特征等用于人脸活体检测...在大部分人脸识别技术的现实应用场景中，如果被伪造人员攻击成功，很有可能性就会对使用者产生重大损失。...越是这样，人脸活体检测技术就越来越具备了重要的科研价值和现实的商业使用价值，因此活体检测技术对于提高人脸识别系统的安全性、可信性有着非常关键的意义，已成为目前人脸识别应用中不可缺少的重要部分。
近期，人脸识别研究领域的主要进展之一集中在了 Softmax Loss 的改进之上；在本文中，旷视研究院（上海）（MEGVII Research Shanghai）从两种主要的改进方式——做归一化以及增加类间...例如 [人脸识别的 LOSS（上，下）] 以及 [人脸识别最前沿在研究什么？] 等文章分别从 paper 和目前主流工作的角度做了梳理。...因此，本文不再挨个盘点时下各个 paper 所做的工作，而是从人脸识别中的 Softmax Loss 的历史发展脉络这个角度出发，沿着这条时间线详细介绍 Softmax Loss 的各种改进在当时的背景下是如何提出来的...下图展示了在几个常用的人脸识别数据集上类别与 sample 数量的统计分布。 ?...总结 本文梳理了人脸识别领域近几年 Softmax 相关的两大关键主题，做归一化以及增加 margin。
所谓计算机视觉 所谓计算机视觉分为几个方向，从处理的东西来讲，可能有图片，有视频；从R识别的方向来讲，有识别人脸和识别人体，以及识别物体，但是能在工业界创造价值的，现在来说基本上是车在安防的场景里边的应用...，不用识别它是一个笑着的表情，还是一个不是很开心的表情，而主要是识别出这个人是谁，持续的跟踪或者持续地识别出这是一个人，这个人它属于一个ID的时候才会创造出价值来。...我们接到的任务，是一堆输入，包括存量的抓拍机，或者是我们自己的公司做的机器人产品，和我们之前在安防行业做过的AA推理病情和比率的引擎，识别人脸和比对人脸相似度的的引擎。...第一个方向是用边缘计算分担计算的压力，在arm平台上，包括像声控机器人，其实是安卓的平台，它里面用CPU和im分担计算压力，我们自己做的前端，包括海康的大公司，他们做的前端都支持了对人脸的最基本检测，我可以不识别出来你是男生还是女生...kafka在人脸识别PAAS中的应用.compressed.pdf
而损失函数在训练用于人脸识别的 CNN 过程中有重要作用。因此，本文对用于人脸识别的多种损失函数进行了性能对比。 无约束人脸识别是计算机视觉领域中最难的问题之一。...人脸识别在罪犯识别、考勤系统、人脸解锁系统中得到了大量应用，因此已经成为人们日常生活的一部分。这些识别工具的简洁性是其在工业和行政方面得到广泛应用的主要原因之一。...同时，人脸识别的大规模应用成本高昂，因为其深度架构所需的计算成本很高。因此，近年来研究者也在研究 CNN 模型的其它方面，如损失函数、非线性、优化器等。其中一个重要研究是开发适合人脸识别的损失函数。...生物识别工具的易用性减少了人类手工劳作，促进更快、更自动的验证过程。在不同的生物识别特征中，人脸是无需用户配合即可获取的。...此外，人脸识别是目前设备中最广泛应用的特征之一，因此也应该是最需要优先解决的重要问题。按照近期趋势，基于 CNN 的方法在多个计算机视觉任务中获得了高度成功，包括人脸识别。
人脸识别在金融业的应用 2015年末，央行《关于改进个人银行账户服务加强账户管理的通知》中明确提出，提供个人银行账户开立服务时，有条件的银行可探索将生物特征识别技术和其他安全有效的技术手段作为核验开户申请人身份信息的辅助手段...为落实中国人民银行的要求，各金融机构开始大力探索、推进人脸识别技术在各领域的应用。 人脸识别作为一种生物识别技术，被广泛运用于金融领域，主要作用是实现在线身份认证。...尤其随着新冠疫情的影响，非接触零接触的金融服务飞速发展，加速银行数字化转型，线上金融服务飞速发展。 人脸识别已经成为登录、确认、申请、修改等业务环节中重要的验证技术，同时也存各类安全风险。...第二，保障人脸识别系统的安全性。...通过立体的风控体系，增强人脸识别从源头到应用的全链条预警、拦截、防护能力，提升人脸识别应用的安全性。 人脸识别应用更离不开法律法规护航。
回顾——人脸识别的“浅”时代 在介绍深度学习技术在人脸识别中的应用之前，我们先看看深度学习技术兴起前的“浅”时代人脸识别技术。...图3：不同区域对人脸识别的重要性 为了解决这样的问题，很长时间人脸识别都非常依赖于判别性特征的学习，最有代表性的工作莫过于fisherfaces[3]，所谓判别性信息就是那种独一无二特征，就好像图4中所示...图7中总结了在“浅”时代，人脸识别的各个子问题都需要通过两个甚至更多个步骤来完成，而多个步骤之间完全独立的进行优化。这是典型贪心规则，很难达到全局最优。...虽然优图也曾在LFW上取得99.65%超越人类平均水平的好成绩，但是我们清楚的明白刷库还远远不够，在实际场景中的应用更重要也更具挑战性，在实践中优图已经根据落地需求对各种应用场景和应用类型做出了细分，以便实现各种场景下人脸识别任务的各个击破...图10：常见人脸识别场景类型 互联网上有海量的人脸照片，通过搜索引擎优图也积累了海量带身份标注的互联网人脸数据。
AI 科技评论按：随着 iPhone X 的发布，Face ID 人脸识别技术开始进入人们的日常生活中，当我们拿起手机并看着它的时候就可以实现手机解锁的功能。而人脸识别中的关键技术就是卷积神经网络。...分享主题：卷积神经网络在人脸识别技术中的应用 分享提纲： 介绍卷积神经网络的基本原理和工作流程 讲述卷积神经网络的四大基本组件：池化操作，激活函数，全连接层，目标函数 解析通用的人脸识别技术 AI 研习社将其分享内容整理如下...： 我今天跟大家分享一下卷积神经网络在人脸识别技术中的应用。...就算识别速度很快，然而人的速度越快，错误率可能就越高，所以这个 LeNet 就被应用于手写数字的字符识别，并且错误率只有 1%，可大规模进行运用； • 2012 年，Hinton 团队提出卷积神经网络...在人脸识别中，边框特征范围非常重要，因为机器依靠这些，就可以划出完整的脸部位置。机器可以参照的主要特征之一是下巴，因为嘴角可以张开或者合闭，但是下巴一般不会有太大变动。
随着 iPhone X 的发布，Face ID 人脸识别技术开始进入人们的日常生活中，当我们拿起手机并看着它的时候就可以实现手机解锁的功能。而人脸识别中的关键技术就是卷积神经网络。...分享主题：卷积神经网络在人脸识别技术中的应用 分享提纲： 1. 介绍卷积神经网络的基本原理和工作流程 2. 讲述卷积神经网络的四大基本组件：池化操作，激活函数，全连接层，目标函数 3....解析通用的人脸识别技术 雷锋网 AI 研习社将其分享内容整理如下： 我今天跟大家分享一下卷积神经网络在人脸识别技术中的应用。首先介绍一下深度学习和机器学习的关系。...就算识别速度很快，然而人的速度越快，错误率可能就越高，所以这个 LeNet 就被应用于手写数字的字符识别，并且错误率只有 1%，可大规模进行运用； • 2012 年，Hinton 团队提出卷积神经网络...在人脸识别中，边框特征范围非常重要，因为机器依靠这些，就可以划出完整的脸部位置。机器可以参照的主要特征之一是下巴，因为嘴角可以张开或者合闭，但是下巴一般不会有太大变动。
【论文导读】 深度卷积神经网络（DCNN）在人脸识别中已经取得了巨大的进展，通常的人脸识别的核心任务都包括人脸验证与人脸识别，涉及到特征判别。...核心思想：增强类间差异并且减小类内差异、归一化、增强决策边界 相关内容 深度人脸识别：在DeepFace和DeepID中，人脸识别被看作是一个多类分类问题，首先引入深度CNN模型来学习大型多身份数据集上的特征...正则化：正则化一直也是人脸识别中的热点研究问题之一，在此不详述。 LMCL的提出 从余弦的角度出发思考构造softmax loss,新的 loss是这样构造的： ? 公式1 ?...在测试阶段，测试人脸对的人脸识别分数通常是根据两个特征向量之间的余弦相似度计算的。...结果 不同边缘大小的效果： ? 结果 与人脸识别社区当前最佳的损失函数的比较： ? 结果 在 LFW 和 YTF 数据集上的人脸验证表现： ?
Identifying and correcting repeat-calling errors in nanopore sequencing of telomeres 论文摘要 纳米孔长读长测序是研究基因组的一种新兴方法...作者发现了跨纳米孔数据集、测序平台、碱基识别器和碱基识别模型的端粒重复序列中广泛的碱基识别错误，包括许多生物体中的端粒经常被错误判别。...作者开发了纳米孔碱基识别模型可以改善端粒区域的恢复和分析，而对其他基因组区域的负面影响最小。作者认为工作中在长、重复和定义不明确的区域中验证纳米孔碱基调用是十分重要的。
但需要注意的是，俄罗斯并不是唯一使用 AI 作战的一方。据 Wired 报道，乌克兰在线侦探也使用了人脸识别技术来精准定位俄罗斯士兵。...1 用 AI 「识别」敌方士兵 谈起 AI 与战争的关系，大多数人首先想到的也许是「作战机器人」，而非人脸识别。...众所周知，人脸识别技术的发展已十分成熟，甚至可以被称为「普罗大众最熟悉的人工智能技术」，已渗透大众生活的方方面面，尤其是支付与安防两块。而如今，这项技术多了一个更紧要的用途：军事防备。...更准确的说法是：军事道德惩戒。 据 Wired 报道，乌克兰方的在线侦探使用了人脸识别技术，仅通过屏幕截图就能用五分钟识别出俄罗斯士兵的身份信息。...2 人脸识别是「小儿科」 事实上，「道德惩戒」之外，人工智能技术已被应用于实际的战斗规划与军事竞赛中。 欧美各国均在加强机器人军队的建设，并且都将2030年作为一个目标时间点。
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