其实，准确来说，不管是谷歌还是亚马逊，都不是云计算的发明人。云计算概念的提出，远比我们想象中要早得多。 今天这篇文章，我们就针对云计算来一次彻底的“寻根问祖”。 ?...▉ Part.1 公共计算——云计算理论的萌芽 大家应该还记得，我们的计算机通识课本里说过，世界上第一台电子计算机是ENIAC（埃尼阿克）。 ?...ENIAC的出现，宣告了计算时代的开始，从此人类打开了计算机世界的大门。 像ENIAC这样的早期计算机，体型巨大、耗资昂贵，计算能力也非常有限。最重要的是，它缺乏多用户能力，同一时间只能被一个人占用。...云计算，其实就是分布式计算的一种。 ? 约翰·盖奇 然而，人们仍然没有对云计算引起足够的关注。 直到90年代，云计算相关的理念重新回到了人们的视野。...2006年，亚马逊推出了两款重磅产品，分别是S3（Simple Storage Service，简单存储服务）和EC2（Elastic Cloud Computer，弹性云计算），从而奠定了自家云计算服务的基石
不，一个叫中本聪的人发明了比特币，对吧?从技术上来说,是的。但这位日本发明家的真实身份尚不清楚，这让许多人相信，他就是埃隆•马斯克。 知道了他是多么的伟大发明家和创新者，他确实有可能带来了我们的货币。...以下是一些原因: Elon是今天的本杰明·富兰克林 埃隆和美国的博学家本杰明·富兰克林有很多相似之处。首先，这两个人都是发明家和创新者，他们都在寻找解决他们时代最紧迫问题的方法。...但它并不仅仅是任何c++代码，因为它是用一种复杂的方式编写的，这意味着它的创建者是编程语言的大师。...他还对金融世界的运作方式有着深刻的理解，因为他在沃顿商学院获得了经济学学位。 他是"自学成才的博学家" 把他的经验放在一边，埃隆是几个领域的天才。...经常使用“bloody hard”这个短语也与Elon的用词一致。 最终思想 这就是为什么埃隆·马斯克(Elon Musk)可能是著名的比特币发明者中本聪(Satoshi Nakamoto)。
尽管大家都很熟悉那些比较流行的编程语言的发展历史，如 James Gosling 是 Java 之父，但并不是每个开发人员都知道是谁发明了 Perl，Pascal，Lisp 或 Erlang。...Java - James Gosling Java 是最流行和最成功的编程语言之一， James Arthur Gosling 博士因发明 Java 而被誉为 Java 之父，Java 最初由 Sun...c-programmers.html C++ - Bjarne Stroustrup Bjarne Stroustrup，1950 年 12 月 30 日生于丹麦奥胡斯（Aarhus Denmark），是一名丹麦计算机科学家，因其发明了广泛使用的...PHP 最初由 Rasmus Lerdorf 于 1995 年发明，PHP 借助于 PHP 组生成实现，并以此作为对 PHP 语言的正式引用，PHP 是微软的 Active Server Pages（ASP...教授 Lisp 的课程不多，特别是好的课程，但是 Nikoloz 的 Learn Lisp Programming Basics 课程还不错。
在人脸识别竞争激烈市场中，结构光与TOF两种主流解决方案为各大厂商所受用，为何苹果一直钟情于3D结构光，其背后的秘密是什么呢？...这种具备一定结构的光线，会因被摄物体的不同深度区域，而采集不同的图像相位信息，然后通过运算单元将这种结构的变化换算成深度信息，以此来获得三维结构。...图片2.png 另外一种TOF时间飞行法的原理是通过专用传感器，捕捉近红外光从发射到接收的飞行时间，判断并计算出物体的距离信息。...3D结构光技术测量精度高，可以达到1mm（毫米级），拥有功耗相对较低等诸多优点，更适合用于近距离的人脸识别，在智能手机、刷脸支付等场景拥有巨大潜力，因此备受业界的重视。...例如在刷脸支付领域，国内3D传感企业奥比中光自主研发的3D结构光摄像头，为支付宝、中国银联提供模组支持，通过3D人脸识别，可以实现快速安全便捷支付，目前刷脸支付设备已经成功落地全国。
AI不仅仅用于聊天，基于 LLM大模型的智能知识库，还能用来做其他事情！01 智能知识库为何而生？...您的服务团队，是否遇到过以下问题：过往经验没人汇总，难觅问题的解决方案处理问题时检索知识太慢，造成客户投诉02 腾讯云安灯是怎样做的？想高效解决问题？请把工单经验转为企业知识！...AI智能助手，帮您自动生成属于企业的知识，让您快速参考历史经验，以便更好地服务客户。03 怎样发挥智能知识库的最大效益？...通过AIGC实现「知识智能沉淀」，知识效率大大提升；当您完成工单后，智能助手会利用大模型自动提取信息，总结工单中的客户问题及解决方案，并将内容沉淀至“AI生成”的知识库。...支持「知识自由编辑」，知识转化更精确；对于知识库中的“AI生成”内容，您可自由删改。经过人工查验编辑后的内容，将进入“人工整理”的知识库。
在庞大的虚拟AI用户占比和信息爆炸的夹击下，我们如何分辨一个账号究竟是真实的人类，还是虚拟的AI账号？...以“懒”识人！随着话题演进，人类用户原创内容递减 最近，《物理学前沿》发表了一项新研究，主要研究的正是人类用户和AI用户之间的区别，他们发现人类用户和AI用户并非无法区分。...另一个可能的解释是，随着时间的推移，用户接触到更多的帖子，因此增加了他们对内容做出反应和互动的概率。 无论是哪种情况，机器人都被证明不受这些因素的影响，没有观察到它们的行为随时间发生变化。...也就是说，区分人类用户和AI用户的关键点在于是否能从他们的推文中察觉到“懒”的痕迹。 AI：有被摆了一道的感觉。...对此，研究人员关注的社交媒体行为包括转发数、回复数和推文中提及话题的次数，以及推文本身的长度。也就是说，他们关注的是能够刻画用户参与社交互动的数量和质量。
人脸识别是近两年计算机视觉领域创业热潮中的一个热门方向，DeepID是这股热潮中不可忽视的一种人脸算法。...针对DeepID的研发心得，人脸识别应用的现状、难点与未来，深度学习的实践经验等问题，CSDN记者近日采访了DeepID人脸算法发明者孙祎。...DeepID人脸算法发明者、Linkface公司研究员孙祎 结缘深度学习与人脸算法 CSDN：首先请介绍一下您自己。 孙祎：我现在在人脸识别科技公司Linkface担任研究员。...之后的另一个突破是在人脸分类的同时加入另一个人脸比对的训练信号。这一额外的比对信号的加入进一步将LFW上人脸识别的错误率减小了67%，人脸识别首次在LFW上突破99%的准确率。...人脸对齐对人脸识别是至关重要的。认知科学研究表明人脑处理人脸信号和一般物体信号使用了人脑不同区域的神经元。 CSDN：能否分析人脸识别领域的下一个技术突破点，以及DeepID未来的进化方向？
这实际上就是一个登陆验证的过程， 这个过程是需要携带要素信息认证的。 现实生活中，上演“真假美猴王”的乱象也是时有发生。特别是利益驱使下，黑产无孔不入，攻击手法日益复杂。...可以有效地通过证件芯片解码，确认对用户证件验真，防止黑产合成证件攻击，同时确保身份证关键信息的完整性与准确性（需要说明的是：若证件能成功识读则为真件，假证或芯片受损的情况是无法正常识读的）。...2/ 支持多种证件 支持二代身份证、护照、港澳通行证等多种证件类型的NFC识读，适配不同用户的身份认证场景。...4/ 服务接入便捷 支持SDK服务接入，打通证件NFC识读与刷脸核身全流程，已接入人脸核身的客户可快速接入产品能力。...|《失控玩家》：AI自我觉醒与程序员的浪漫情书 | 黑产肆虐的背后，人工智能如何剥开“面具”伪装？| 加速普惠AI，腾讯云AI在下一盘什么大棋？| 谁，复制了另一个我？
一直以来，低质量图像的人脸识别都具有挑战性，因为人脸属性是模糊和退化的。margin-based loss functions的进步提高了嵌入空间中人脸的可辨别性。...这里人脸图像是本文的重点，可以在各种灯光、姿势和面部表情的设置下捕捉到的图像，有时也可以在极端的视觉变化下捕捉，如对象的年龄或妆容。这些参数的设置使得学习过的人脸识别模型很难完成识别任务。...尽管如此，这项任务还是可以完成的，因为人类或模型通常可以在这些困难的环境下识别人脸。 图1 然而，当人脸图像质量较低时，根据质量程度的不同，识别任务变得不可行。...图1显示了高质量和低质量的人脸图像的例子。不可能识别出图1最后1列中的对象。 像图1最下面一行这样的低质量图像正越来越成为人脸识别数据集的重要组成部分，因为它们会在监控视频和无人机镜头中遇到。...2.3 低质量图像的人脸识别 最近的FR模型在人脸属性可识别的数据集上取得了较高性能，例如LFW、CFP-FP、CPLFW、AgeDB和CALFW。
可否为我们介绍一下「刷脸」支付背后的人脸识别技术？ 陈继东：人脸识别是「刷脸」支付技术的基础。传统上意义上，人脸识别技术有三个核心：人脸检测，关键点定位，特征提取和比对。...选择人脸识别是基于用户的非接触式体验，这不同于指纹识别；还有一个原因是人们拍照是比较自然的一个习惯；另外，人脸照片可以拿来与证件上的照片、以及本人进行交叉比对。那么，我们为什么选择和眼纹识别结合呢？...机器之心：能否分享一下如何将人脸识别精度提升到金融交易应用级别的要求？ 陈继东：在保证极低误识率的同时拥有很高的准确率，是人脸识别金融级精准度的基础要求。...在一般的互联网场景下，99% 的准确率通常假设 0.1% 的误识率（在一千次识别有一次识错）的情况下，识对的概率也能到达 99%。...我们至少是需要万分之一，甚至十万分之一，到未来是百万分之一的误识率。在这个误识率的情况下，你识对的概率能到多少呢？
于是我选择以人脸表情识别作为我的实战项目 2. 为什么是人脸表情分类 机器学习入门时我们一般是以现成的数据集，官方的 Demo 作为开始，一步步调节参数，达到我们所需要的精度。...确定框架、基准模型 服务端部署 人脸表情分类整个项目涉及到几个方面，如数据采集、数据预处理、人脸检测、人脸关键点检测、深度学习模型训练、模型在线部署等，不仅涉及到传统的机器学习，也与深度学习的相关知识紧密结合...以及最近很火的 ZAO ，也是和人脸识别有关的～ ?...本项目主要识别三种表情，分别是微笑、嘟嘴、中性表情，故我们所需要的数据也是围绕这三个表情展开的 首先，我们查找开源的数据集，可以从各大竞赛平台开始，比如 Kaggle 本身就是一个数据大宝库，我们发现在...，包括我们前期所作的一些工作，如：读取用户上传的图片、进行人脸检测、人脸关键点检测、图片裁剪以及预测返回等操作，我们将预测功能封装成一个函数，然后在主函数中直接调用即可，以后的每一个项目都封装成单独的一个函数
据悉，耶鲁大学曾研发出一款思考型机器人——Nico，它知道通过照镜子来观察自己的手臂以及全身，认识自我。 不过对于机器人而言，比起认识自我，认识他人才是更为重要的能力，特别是用于进行人机交互的时候。...这一先天的觉知条件，贯穿了整个影片，使得所有围绕大卫的抒情和感动顺理成章。 ? 而这些影视作品中智能机器人识别人的方法已经成为现实，现在，通过人脸识别和 虹膜识别两种方法，机器人可以认识不同的人。...用利用人脸识别的机器人早在2012年就已问世，当时中科院自动化研究所研制出一款能认人的机器人，通过一次基本信息的录入和人脸扫描，它就能认出靠近的人是谁，还能够根据这人此前输入的信息与他进行互动。 ?...虹膜识别技术就是通过采集、提取、分析和比较这些复杂纹理的差异性。 目前，Facebook刚刚在2015年刷新人脸识别技术达到精度的最高记录——97.25%。...未来智能机器人识别的主流方向或许就是科技感十足的虹膜识别。只有把误识的几率降低到几乎为零，才能高效地与用户进行互动。但是随着科技发展，也许有比虹膜识别更好的方式出现，提高识别率。
但是，AI看视频可不是为了痛快：比如在安防领域工作的人脸识别系统。 那么，人脸识别AI能看出哪些视频是Deepfakes生成的么？ ?...人脸识别已阵亡 数据集有了，就要选择测试对象。 研究人员决定让两个开源的预训练模型接受测试：一个基于VGG，一个基于Facenet。 两个模型都是如今人脸识别领域的前沿。 ?...△ a的脸给了b，就得到c 95%分不清 考核标准是误识率 (FAR) ，指的是两段视频里的人物不同、却被AI判断为同人的概率 (越低越好) 。...误识率高，表示VGG和FaceNet都没有敏感地察觉视频被换了脸，还以为是同样的人。 对比一下，只投喂天然视频的时候，两个模型的误识率分别是0.00%和0.03%。...△ 脆弱的人脸识别 所以团队觉得，在人脸识别系统之外，还需要另外的检测方法，来分辨Deepfake换脸视频。
不仅仅是国内，智慧城市建设已经成为了全球国家正在进行或将要进行的一个重要项目，这已经是势在必行。 “人脸识别是否要被禁止”不会是智慧城市建设过程中面临的唯一问题。...但透过这一问题，一些关键的、通用的问题已经被暴露。 ? · 我的人脸数据究竟属于谁？...人脸识别是一种1:1或1：N的技术手段，在具体应用场景中，它可以根据已有人脸数据识别并判定某一特殊对象是否与数据库中的是同一人，也可以依据某一个人脸数据，从成千上万人中找出对应的人。...这之中，数据库中保存的数据将成为关键一环，也是引发人们担忧并发出质疑的地方——这些数据究竟属于谁？谁能用我的数据？...既然要识别，那就意味着有对比数据，这些数据被谁拿走了？是银行？是公安？还是提供人脸识别技术的公司？ 又比如人们上传至网络的各类照片，基于这些照片的人脸数据被谁拿走了？
由于竞赛评测标准的严谨性、一致性和全面性，FRVT十多年来一直被业界作为人脸识别算法性能的“黄金标准”。...最新一次的FRVT测评结果是2018年10月中旬提交，本次共有39个厂家参与，相比4个月前多了7家，分别是Anke、比特大陆（Bitmain）、大华股份（Dahua）、商汤科技（Sensetime）、Saffe...人脸识别算法性能一年内提升80%，中国初创公司展现世界一流实力 在 1：1 人脸识别领域，业界通常以误识率（False Match Rate，FMR）、漏报率（False Non-match Rate...简单说，“误识”就是把不应该匹配的人脸当做成功匹配，“漏报”则是应该成功匹配的没有查找出来。 一般来说，在误识率相同的情况下，识别准确率越高，漏报率越低，都意味着算法的性能越好。 ?...2018年10月中旬FRVT测评，Visa测试集上误识和漏报相关（ROC）曲线。
不同于实验室环境下各种受限条件下采集的人脸库，LFW主要取材于新闻图片中的真实人脸，在视角、姿态、表情、光照、遮挡（如衣领帽子）甚至年龄等方面具有较高的多样性。...在众多模式识别的应用领域中，人脸识别是一项兼具研究价值与应用价值的课题。解决人脸识别的关键在于能否找到一种稳定的，不轻易随着光照、视角、姿态、表情等外部因素变化而变化的，描述人脸身份ID的特征表达。...不仅如此，UFACE模型也展现出巨大的应用价值，在业务数据集的测试表明，采用UFACE模型进行人脸身份比对，相较非深度方法在同等误识率条件下漏识率降低了50%以上。...早在2014年，优图团队通过人脸技术在各项业务中的落地，积攒了千万量级的人脸身份数据，毋庸置疑这为团队在人脸领域的全方位技术突破提供了巨大的潜在优势。 2、人脸研发主线上的持续投入。...优图从2012年起，逐步积累了人脸检测、五官配准、人脸度量学习等具有国际竞争力的核心人脸技术，这些辅助的软实力为团队在人脸识别的进一步突破提供了坚实的技术基础。 3、在深度学习领域上的布局与探索。
我们可以先看看如果人脸库存在userId的情况： ? 我们跑下测试下效果： ? 可以看到userId存在的情况下会成功更新人脸并返回图片新的face_token以及人脸相对图片的位置信息。...这样的返回其实也是可以的，但是人脸识别本质就是为了提升用户体验，降低操作复杂性，所以其实还有一种方案可以在用户不存在的情况进行将该人脸静默注册到人脸库,就是添加参数action_type: REPLACE...这个接口与人脸删除接口最大的区别是人脸删除接口是将某个用户组中指定用户的指定人脸进行删除，本接口是删除某用户组指定用户。 ? 我们先看下测试结果： ?...frr_1e-4：万分之一误识率的阈值；frr_1e-3：千分之一误识率的阈值；frr_1e-2：百分之一误识率的阈值。...误识率越低，准确率越高，相应的拒绝率也越高 可以看到返回的thresholds值为0.97.代表基本上不可能为同一个人。因为我选择的是两张不同的网络图片。
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。...，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。...30万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为85分，误识率千分之一对应分数为95分。 一般80分左右可适用大部分场景，建议分数不要超过90分。您可以根据实际情况选择合适的分数。
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