9月4日，腾讯云正式发布多脸融合新产品，该产品在之前单脸融合的基础上，新增多脸融合和选脸融合。同时，内置新型算法，让融合效果表现更优异。...选脸融合 支持多脸、选脸融合，最多支持指定融合3张人脸，可应用在全家福、与明星合照等多人场景，增加活动的互动趣味性。...2-提供两种算法 Re-Invent版：本次推出的新版本，融合相似度上表现较好，支持侧脸自动矫正。 Re-Define版：线上运行时间较长、较为成熟的版本，性能稳定出色。...2.png 2-应用于文娱、美妆、换脸类小程序、APP 为文娱、美妆、换脸等小程序、APP提供单脸、多脸融合功能，间接帮助拉新、导流、提升活跃与留存。...1.png 【限时福利】 现购买人脸融合活动授权费、QPS、资源包，享有 9月限时8折特惠。 【小程序体验】 “腾讯云AI体验中心”小程序已同步上线单脸/多脸融合产品，扫码即可体验。
笔者简述： 这篇论文主要还是在于深度估计这块，深度估计由于硬件设备的不同是有很多方法的，双目，RGBD，激光雷达，单目，其中最难大概就是单目了。...我们提供了具有挑战性的 Euroc 数据集的结果，并表明我们的方法比直接融合单目 SLAM 的深度提高了 92% 的准确性，与最佳竞争方法相比提高了 90% 1....相反，单目相机便宜、重量轻，代表了最简单的传感器配置来校准。 不幸的是，由于缺乏对场景几何形状的明确测量，单目 3D 重建是一个具有挑战性的问题。...在这项工作中，我们展示了如何从使用密集单目 SLAM 时估计的嘈杂深度图中大幅减少 3D 重建中的伪影和不准确性。为实现这一点，我们通过根据概率估计的不确定性对每个深度测量值进行加权来体积融合深度图。...2.2.深度融合 绝大多数 3D 重建算法都基于将深度传感器提供的深度图融合到体积图 [13、15、17] 中。
本篇文章有别于传统的多因子研究，我们并未将重点放在阿尔法因子的挖掘上，而是通过对股票组合的权重优化计算，找到了在市值中性、行业中性、风格因子中性约束下的最优投资...
在本文中，我们提出了单样本说话脸化身（OTAvatar），通过泛化可控的三平面渲染方案来构建人脸化身，如此即可从单张参考肖像构建个性化化身。...动画器结构 我们使用两阶段策略来实现单样本化身重建：1）建立 3D 人脸生成器；2）使生成器可控。...实验 我们在照片级说话脸视频的动画化上评估 OTAvatar 并与支持身份泛化的 SOTA 动画方法进行了比较。...所有方法均使用正视角的第一帧肖像来提取身份特征，并利用连续帧的表情和不同相机视角下的姿态生成说话脸。该主体不包含于任何方法的训练集中。 消融实验 表 3：反演解耦超参数的消融实验。...联合训练无法在单样本化身构建中维持身份信息。
之前杨幂换脸事件登上了热搜，让大家关注到AI换脸这件事，并且有部分网友担心：这要是被用到爱情动作片里去可该咋整？更有甚者，有人用此技术行骗，真假难辨，大家一定要警惕！...今天我们就来看一下：1行Python代码实现AI换脸是多么的简单，赶紧转发给身边的朋友，普及一下常识~图片AI换脸，1行代码就够了先假设一个应用案例：找一张你的照片，把自己的脸换成刘德华的，是个美好的例子吧...\python-office\换脸后的照片.jpg', configPath=r'配置文件，见下文说明')图片
但并不是每一个商家的优惠券都能激发用户的兴趣，有的优惠券使用率很高，有的则是极低； 对于商家而言，想要用好优惠卷做好营销活动，要考虑以下几个核心因素： 1 设定好优惠卷的使用目的 就是说我们设定优惠卷的时候要考虑...第一：吸引新用户的优惠劵 吸引新用户的优惠卷一般都会在新人专享、给新用户提供的，比如一个新用户第一次进入我们小程序商城，就可以领取新人优惠劵。 有了优惠卷的活动刺激，就会激活更多的新用户下单转换！...2 设定优惠卷的使用规则 第一：时间 在做优惠卷活动策划的时候其中要考虑的就是优惠卷的使用时间，比如我们做新品推广的优惠劵，这个优惠活动的时间要先设定好，然后在通过不同的传播渠道去推广活动。...第二：使用范围 优惠劵的使用范围是指：是针对单品的，全品类，新人专区、会员专区，这个在设定的时候也是要根据我们上述的不同目的去设定的。...如果不能当天发送，可以建议商家在每月1日就要开始批量向当月生日会员推送福利，大面额无门槛券也可，大力度的单品打折券，卖家可以借机集中提高单品销量，打造爆款。
看完这个说法，是不是有点一脸蒙蔽， 再看看其他大神的理解：Kafka 是由 Linkedin 公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 Zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统...kafka的术语 topic（主题）： 用来对消息分类，每一个进入kafka的消息都会被放入某一个topic下 通俗理解一下：比如说是我们的业务系统有一个流程是，顾客买了东西需要给顾客发送一个电子优惠卷...，将发优惠卷和完成这个订单流程我们做一个异步操作，我们使用kafka 将这个订单的消息发给kafka，发优惠卷模块来消费这个队列。...那这个发优惠卷订单消息都在同一个topic里。
我们使用晚期融合方法，其中每个模态被单独处理，并在处理步骤的最后部分融合。该方法在标准位置识别基准上实现了最先进的性能。在训练多模态描述符时，我们也发现了支配态问题。
单目深度估计的新 SOTA 论文: https://arxiv.org/pdf/2009.09934.pdf 代码: https://github.com/abhinavsagar/msnnff 单目图像的深度估计是计算机视觉中一个有挑战性的问题...在论文中，我们采用了一种新的网络结构，利用多尺度特征融合的方法来解决这个问题。我们的网络使用两个不同的块，第一个使用不同的滤波器大小的卷积并合并所有的单独特征图。...然而使用单目摄像头有低功耗、轻便和便宜的优点。因此似乎是一种更好的选择。历史上，深度估计主要是使用立体摄像头解决。最近流行使用一系列卷积网络结构， 从单张图像或单目摄像头来解决深度估计问题。...重点 我们为单目深度估计提出了一种新颖的端到端可训练网络。 我们介绍了网络结构、训练细节、损失函数和消融研究。...结论 论文中提出了一种基于多尺度特征融合的单目深度估计网络结构。我们介绍了网络结构，训练细节，损失函数和使用的评估度量。
然后先压制住内心的激动，前面都是在控制台利用交互点点鼠标完成了融合操作，现在我们先来看看，API的人脸融合接口要怎么用咧～ 当前人脸融合提供两个接口，分别支持单脸融合与选脸融合，两个接口的出参入参不尽相同...，我们一个一个来看： 人脸融合相关接口 接口名称 接口功能 FaceFusion 人脸融合 FuseFace 选脸融合 FaceFusion 俗称单脸融合： image.png 总结一下入参： 腾讯云接口公共参数...活动ID、素材ID，告诉云我用哪个活动，哪张素材图 其他信息：输入图，这个图拿来跟素材图融合；返回的图片格式，url还是base64；输入图是否需要鉴政 单脸融合只涉及一张输入图、一张素材图，按要求填入参数即可...FuseFace 俗称选脸融合、又名多脸融合： image.png 入参与单脸融合多有相似，下面总结一下两者不同的地方： MergeInfos.N：输入信息数组 image.png 用上面多脸融合的例子来说...，以达到多脸融合的效果。
通过快速精准地定位人脸关键点，将用户上传的照片与特定形象进行面部层面融合，使生成的图片同时具备用户与特定形象的外貌特征，支持单脸、多脸、选脸融合，满足不同的用户需求。 ?...实现人脸融合 基本流程 1.进入腾讯云控制台，找到人脸融合产品。 2.进入人脸融合产品界面，创建活动。 3.上传需要融合的照片。 4.实时查看测试结果。...点击人脸融合进入操作界面，选择立即使用 ? 2 进入人脸融合产品界面，创建活动 在人脸融合左侧选择栏选择活动管理，并创建新的活动： ? 创建活动免费，每个活动均有500次免费调用。...4 查看实验结果 选择一张图片为融合底版，点击融合底版照片右侧的测试效果： ? 进行人脸融合测试结果： ? 你能猜出这个是谁和谁的人脸融合吗？...从测试结果来看[腾讯云]的人脸融合效果是很棒的，并且这个产品不仅支持两张人像融合，还支持单脸、多脸、选脸等功能融合，最多支持指定融合3张人脸，用户可应用在全家福、与明星合照等多人互动场景。
通过快速精准地定位人脸关键点，将用户上传的照片与特定形象进行面部层面融合，使生成的图片同时具备用户与特定形象的外貌特征，支持单脸、多脸、选脸融合，满足不同的用户需求。...478bd41d0ee3182ee3cec31cb31ba45.jpg 实现人脸融合 基本流程 1.进入腾讯云控制台，找到人脸融合产品。 2.进入人脸融合产品界面，创建活动。...付费请参考人脸融合官方定价。...你能猜出这个是谁和谁的人脸融合吗？...从测试结果来看[腾讯云]的人脸融合效果是很棒的，并且这个产品不仅支持两张人像融合，还支持单脸、多脸、选脸等功能融合，最多支持指定融合3张人脸，用户可应用在全家福、与明星合照等多人互动场景。
查询优惠卷信息 //3....1 订单表也会添加订单 上述就是实现最基本的优惠卷下单功能。...比如: 超卖问题、一人一单问题、集群模式下线程安全问题….. 。...and stock > 0 一人一单问题 ::: 要求同一个优惠券，一个用户只能下一单 这里提到了非常多的问题，我们需要慢慢的来思考，首先我们的初始方案是封装了一个createVoucherOrder...查询优惠卷信息 //3.
首先简单举例几个相关的典型场景：（1）注册登录相关：类似做大量虚假账号，养号，数据库装库等；（2）营销活动相关：就像抢茅台这种，利用大量账号，脚本去抢购原价茅台，然后高价转卖出去，获取大量利润，或者什么无门槛优惠卷等东西...饮料瓶盖兑奖啊，商家举办抽奖活动进行抢购这种；（2）垃圾注册：用假的身份信息，虚假的电话号码，邮箱等批量注册账号，进行养号；（3）黄牛：和羊毛党有些类似，对各种优惠产品进行抢购，再转卖，像演唱会门票，各种优惠卷等...；（4）刷单：类似某些商家销量不够，找人刷单加销量；（5）众包：简单举例就是羊头通过某种社交平台，召集很多的羊毛党一起去薅羊毛的行为；（6）抄信：类似刷单，提高商家销量，提高信用等级；（7）套利：套利很多
本文提出了一种基于激光雷达和单目视觉融合的改进型SLAM和语义重建方法，将语义图像与低分辨率的3D激光雷达点云进行融合，生成稠密的语义深度图。...主要贡献 本文提出了一种基于激光雷达和单目视觉融合的SLAM和三维语义重建方法，该方法能够方便高效地将单目图像和激光雷达点云融合应用于户外环境。...（2）提出了一种基于激光雷达和单目视觉融合的SLAM方法，利用上采样的点云为图像特征点提供深度信息，提高定位精度。...基于激光雷达和单目视觉融合的SLAM和3D语义重建方法如算法1所示，对应于图1。...3D语义重建效果 总结 本文提出了一种基于激光雷达和单目视觉融合的SLAM和三维语义重建方法。
9月，知文NLP、人脸融合、语音识别等3款产品推出全新功能，文字识别推出新解决方案。...全新功能 人脸融合·选脸融合 功能介绍： 人脸融合新增多脸、选脸融合功能，最多可选3张人脸进行融合。相比之前的单脸融合变脸，新产品趣味性更强、操作更方便、应用场景也更丰富。...应用场景： 适用于全家福、明星合影等多人脸的场景，支持自定义选脸融合。
print('有优惠卷，购买商品：%d' % dfoff[(dfoff['Date_received'] != 'null') & (dfoff['Date'] !...= 'null')].shape[0]) print('有优惠卷，未购商品：%d' % dfoff[(dfoff['Date_received'] !...== 'null')].shape[0]) 有优惠卷，购买商品：75382 有优惠卷，未购商品：977900 无优惠卷，购买商品：701602 无优惠卷，未购商品：0 可见，很多人（701602...打折率（Discount_rate） 首先，第一个想到的特征应该是优惠卷的打折率。因为很显然，一般情况下优惠得越多，用户就越有可能使用优惠券。那么，我们就来看一下训练集中优惠卷有哪些类型。...我们还可以运用各种手段优化模型，简单来说分为以下三种： 特征工程 机器学习 模型融合 总结 本文的主要目的是带领大家走一遍整个比赛的流程，培养一些比赛中特征提取和算法应用方面的知识。
该研究使用的单编码器 - 多解码器网络架构如下图 3 所示： 此外，研究者还介绍了实现人脸关键点对齐和稳定的方法，以确保换脸图像的时序一致性，以及保持光照和对比度的图像合成流程。...控制变量研究 研究者执行以下四种实验，来查看该研究提出的单编码器 - 多解码器网络架构和算法对换脸质量的影响： 渐进式训练 VS 一次性训练整个网络； 使用多路 comb 模型 VS 单独的双路模型；...该研究提出的保持对比度的多频段合成方法 VS 泊松融合方法； 该研究中人脸关键点稳定方法的影响。...下图 7 为使用多路 comb 模型与双路模型的成像效果对比： 下图 8 为该方法与泊松融合方法的成像效果对比。...从图中可以看出，该方法可以更好地保留目标人脸的全局光照特征，而泊松融合方法导致人脸出现了某种「漂白」效果。
print('有优惠卷，购买商品：%d' % dfoff[(dfoff['Date_received'] != 'null') & (dfoff['Date'] !...= 'null')].shape[0]) print('有优惠卷，未购商品：%d' % dfoff[(dfoff['Date_received'] !...== 'null')].shape[0]) 有优惠卷，购买商品：75382 有优惠卷，未购商品：977900 无优惠卷，购买商品：701602 无优惠卷，未购商品：0 可见，很多人（701602...1.打折率（Discount_rate） 首先，第一个想到的特征应该是优惠卷的打折率。因为很显然，一般情况下优惠得越多，用户就越有可能使用优惠券。那么，我们就来看一下训练集中优惠卷有哪些类型。...我们还可以运用各种手段优化模型，简单来说分为以下三种： 特征工程 机器学习 模型融合 总结 本文的主要目的是带领大家走一遍整个比赛的流程，培养一些比赛中特征提取和算法应用方面的知识。
---- 显然，关于redis那部分判断逻辑，应该都由lua脚本来完成，而非java代码 ---- 秒杀优化的具体实现 1.新增优惠卷的同时,将优惠卷信息保存到Redis中 @Override...3.3存在,说明是重复下单,返回2 return 2 end --3.4扣库存incrby storeKey -1 redis.call('incrby',storeKey,-1) --3.5下单(...tryLock){ log.error("用户["+userId+"]对"+voucherId+"优惠卷重复抢购"); }...3.3存在,说明是重复下单,返回2 return 2 end --3.4扣库存incrby storeKey -1 redis.call('incrby',storeKey,-1) --3.5下单(...=0){ //说明redis中没有当前优惠卷的库存记录 //去数据库查询该优惠卷是否存在,如果不存在,说明是恶意访问 //如果存在
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