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【Java面试】第一章:P5级面试

Spring事务与数据库事务,传播行为,数据库隔离级别_廖志伟-CSDN博客 Spring和SpringMVC,MyBatis以及SpringBoot的注解分别有哪些?...SpringMVC的工作原理,SpringBoot框架的优点,MyBatis框架的优点 答案:理论:第五章:Spring和SpringMVC,MyBatis以及SpringBoot的注解分别有哪些?...例如:传入参数为(订单id)和(优惠券id),拿(订单id)查询该订单的用户id,拿来和登录的用户id进行对比,判断是否为本人操作。拿(优惠券id)查询用户表是否领取了该优惠券,该优惠券是否可用。...你如何快速找到其中一条你想要的数据(海量数据查询) 答案:互联网 Java 工程师进阶知识完全扫盲 Dubbo的运行原理,支持什么协议,与SpringCould相比它为什么效率要高一些,Zookeeper底层原理 答案:理论:第十二章...讲解的真的够全面?拿下面第一题来说,面试官一般都直接问你HashMap实现原理,但是要是换一个问法,比如:影响HashMap性能有哪些因素?HashMap为什么存取效率那么高?

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怒刷3000条短视频后,我终于发现网红300万点赞的套路

头部动图.gif 关注公众号“腾讯云视频”,一键获取 技术干货 | 优惠活动 | 视频方案 有没有在优衣库里,被当成导购员? 尴尬尴尬~ 有没有在餐厅里,被唤作服务生?...图片来源:ID3458778 “我曾经跨过山和大海,也穿过人山人海……”酷炫的无人机拍摄视角 采集拍摄 ?...Video,UGSV ),基于腾讯云强大的上传、存储、转码、分发的云点播能力,提供集成了采集、剪辑、拼接、特效、分享、播放等功能的客户端 SDK,并整合腾讯的 IM、社交、用户画像数据以及最顶尖的 AI 人脸识别和图像检测技术...,保证用户的作品第一时间被观看、分享 内容监管 结合腾讯云点播黄能力,支持视频上传后自动发起黄并接收结果。...上传完成后可快速计算色情指数供业务侧处理 AI 能力 结合云端 AI 引擎,利用人脸识别和动作捕捉等技术,实现智能标签、智能封面、绿幕抠像和人脸挂件等,实现内容分类和个性化推荐

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11的第14年:进化与回归

《华尔街科技眼》观察发现,在大促期间,京东平台的优惠券种类繁多,比如“实付满1200元可用”、“实付满1500元可用”等,不过类似的购物券普遍限制购买类目。...消费者还需要12双十一京东、淘宝未公布GMV,但并不影响12的备战热情。11刚刚结束,淘宝就开始紧锣密鼓地筹备12购物节商家招募工作。...对于消费者来说,消费者还需要12接力?...双十一的时间跨度正好处于国庆节过后与圣诞节之间的黄金时段,而双十二的时段则显得较为尴尬,由于双十一购买的产品还未耗尽,双十二就更显得狗尾续貂。...写在最后:历经14年的发展,中国的11在世界范围内也已经与美国黑色星期五有齐名之势。美国的黑五起源于1924年,至今有98年的历史,黑五最大的特点是商品价格相当优惠,折扣简单直接。

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200行代码落地人脸识别开锁应用

人脸认证成功时,实时画面水印字幕变更为“认证成功”,并弹开保险箱门。进入后续游戏环节。 2.产品要求 2.1 需求说明 需求提出时比较明确,核心逻辑不复杂。 人脸识别:通过人脸识别进行权。...并行处理:权流程与反馈流程并行,权过程中,反馈系统不能出现中断、阻塞等情况,使玩家有明显的中断、卡死体验。 弱网络环境:由于房间隔断多,网络共用,所以网速有限,有突发延迟情况。...: if not 测距达到触发标准: continue 与辅进程通信(捕获当前帧,并存入指定路径,并添加“认证中”水印) 调用云API,使用该帧图片人脸识别 if 识别成功:...即:测距结果(米)=Echo端高电平时长*340米/2 继电器 使用的5V继电器模块有侧接线,一侧为供电与信号(4引脚,兼容3.3V信号),一侧为通路开闭管理(3端口)。...4.其它 4.1 方案选型对比 设计的核心在于人脸权模块,这里直接影响成本和稳定性,最后选择了上文方案(平衡成本、维护性及可靠性)。

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用树莓派做一个人脸识别开锁应用「建议收藏」

人脸识别:通过人脸识别进行权。 开锁管理:通过权则打开箱门,未通过则保持锁定。 反馈提示:需要有实时视频反馈,指引明确,便于优化玩家体验。...并行处理:权流程与反馈流程并行,权过程中,反馈系统不能出现中断、阻塞等情况,使玩家有明显的中断、卡死体验。 弱网络环境:由于房间隔断多,网络共用,所以网速有限,有突发延迟情况。...: if not 测距达到触发标准: continue 与辅进程通信(捕获当前帧,并存入指定路径,并添加“认证中”水印) 调用云API,使用该帧图片人脸识别 if 识别成功:...即:测距结果(米)=Echo 端高电平时长*340 米/2 继电器 使用的 5V 继电器模块有侧接线,一侧为供电与信号(4 引脚,兼容 3.3V 信号),一侧为通路开闭管理(3 端口)。...4.其它 4.1 方案选型对比 设计的核心在于人脸权模块,这里直接影响成本和稳定性,最后选择了上文方案(平衡成本、维护性及可靠性)。

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用树莓派做一个人脸识别开锁应用

人脸认证成功时,实时画面水印字幕变更为“认证成功”,并弹开保险箱门。进入后续游戏环节。 2.产品要求 2.1 需求说明 需求提出时比较明确,核心逻辑不复杂。 人脸识别:通过人脸识别进行权。...并行处理:权流程与反馈流程并行,权过程中,反馈系统不能出现中断、阻塞等情况,使玩家有明显的中断、卡死体验。 弱网络环境:由于房间隔断多,网络共用,所以网速有限,有突发延迟情况。...:   if not 测距达到触发标准:     continue   与辅进程通信(捕获当前帧,并存入指定路径,并添加“认证中”水印)   调用云API,使用该帧图片人脸识别   if 识别成功:     ...即:测距结果(米)=Echo 端高电平时长*340 米/2 继电器 使用的 5V 继电器模块有侧接线,一侧为供电与信号(4 引脚,兼容 3.3V 信号),一侧为通路开闭管理(3 端口)。...4.其它 4.1 方案选型对比 设计的核心在于人脸权模块,这里直接影响成本和稳定性,最后选择了上文方案(平衡成本、维护性及可靠性)。

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AI即开即用,这是悄然推出的“腾讯最新AI技术”小程序

在本次腾讯AI技术展示体验中,计算机视觉方面涵盖了OCR、人脸识别、图片特效,以及图片识别等4大方面。...OCR方面,身份证、名片、行驶证、驾驶证、营业执照、银行卡和通用OCR都可直接体验; 人脸识别中,人脸对比、人脸分析、五官定位和颜龄检测,都是可供用户直接“上脸”的项目; 还有图片特效,从滤镜、人脸美妆...、人脸变装,大头贴,到最新的人脸融合,同样可以直接“上脸”; 最后的图片识别则更实用。...图片标签识别、美食图片识别、模糊图片识别、场景物体识别、智能黄和暴恐识别等均提供了使用,预计“智能黄”很快就能让服务器接受挑战。...所以会有啥令人期待的进展发生? 光想想就一颗赛艇。

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最佳实践 | 使用WebSocket做个实时人脸活体比对服务

使用HTTP协议进行连接,连接建立成功后,端就可以主动地向对方发送信息。图片WebSocket是怎么建立连接的?...图片AI能力方面,我们会使用到腾讯云提供的两个接口人脸检测与分析接口与人脸比对:人脸检测与分析接口用于检测人脸位置与人脸遮挡,根据接口返回,提示用户调整姿态。...开通人脸核身服务在腾讯云官网了解到 腾讯云AI 人脸核身 产品,点击申请免费试用即可体验。图片2....图片随后按控制台的提示填写相关信息。图片图片图片图片申请完成之后,在控制台处查看自己的RuleId。3....调用前置权接口,获取体验连接我们可以使用API Explorer来调用实名核身权接口,获取体验连接。RuleId入参填入上一步申请到的RuleId。点击发起调用。图片4.

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卓伟:腾讯云人脸融合技术构建

image.png 用户H5后台和控制台等用户层的请求会接入到API层,这是腾讯云统一的接入,这一层会完成一个权、限频、负载均衡等操作,处理完毕,会把所有的请求转发到业务逻辑层,在业务逻辑层会做数据的预处理...这有几个图片,比如这里三张图,一个小黄图,一个暴力图、一个政治敏感任务,用户接入后其实不需要关心怎么审核自己的图片人脸融合的API自动集成了内容审核的黄、暴、政的能力,只要不合规的图片,都会拦截掉...在类似军装照的应用中,它是由一系列的军装照底图的,系统控制台上的概念称之为素材,大家可以上传一系列的素材图片用来做融合底图。接着是版权,所有的图片信息都必须拿到版权,也就是所有的图片必须是合规的。...Q:负载均衡你们用过LVS? A:以前用过,也是开源了一个东西,自己要改嘛,现在相当于腾讯云帮大家做好了,大家只需要用就行了。 Q:COS这一步的设计、架构以及云服务如果宕机之后怎么快速恢复?...Q:视频的人脸融合,速度是怎么样的?用户的人脸需要多少张?需要不同角度?你们这个DeepFake是算法识别

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《最强大脑》人机大战最大价值:小度们从此走到各行各业中去

现在小度在三期比赛中赢得两期,且都是与图像识别有关系的比赛,而第二场与声纹识别有关系的比赛打了个平手。因此,百度未来可能会更多投入到图像识别技术尤其是人脸识别技术相关的应用之中。 1、刑侦。...基于人脸识别技术可以做到远程授权——网易很早做了“人脸识别登录邮箱”,但由于只能识别平面图形,很容易被破解。...现在小度所使用的人脸识别技术,已被应用到百度金融和泰康人寿的业务中。除了互联网金融业务,实体金融同样可应用图像识别技术来做授信、权或者风控。 ? 4、刷脸。...身份认证有许多方式,互联网时代有密码权,iPhone 5s带来了Touch ID,被爆炸门困扰的三星Note 7则有虹膜识别——生物识别正在普及。...不过这个市场依然在增长,如果能够将小度所采用的图像识别技术尤其是视频中的图像识别和人脸追踪技术应用到视频广告中,有望形成一种新型的视频植入广告模式,现在百度图片搜索就已上线与图片结合的新型广告。

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别高兴太早!关于苹果刷脸背后的四大问题,看完再决定割肾吧

解锁时,苹果将从刘海中投射出人脸看不见的红外光,并读取用户脸部的3D几何结构图,由此与之前存储的脸部数据图进行对比。图片相近,即可解锁成功。...据悉,小米Note3采用了2D人脸解锁的方案,这样的方案在对于平面的照片,视频人脸,或者熟睡的人脸时,也有解锁可能。 而苹果采用的原理叫做“结构光摄方案”,该方案足以识别这类平面攻击。...就在发布会现场,苹果CEO现场的第一次刷脸解锁并未成功,场面一度十二分尴尬。 为何解不开锁呢? 也许是因为发布会后面的强光束。...目前,旷世科技拿下了小米手机的刷脸项目,而商汤则拿下了Oppo的人脸识别业务。日前,两家正对Vivo项目展开激烈争夺。 问题四:生物识别真的比密码安全? 历史上,生物特征识别一直不安全。...所以,还是等苹果先搞定这里面的逻辑再说吧…… 另外,为了避免“每天解锁手机80次”繁琐,你已经把指纹交出去了,这次真的要把脸也交出去

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如何依托腾讯云完成海量数据的存储和备份

除却业务需求之外,在价格上,由于我们的存储量较大,所以和客服取得了联系,并得到了一定的优惠。综合各方面考虑,我们决定使用腾讯云来实现数据迁移上云。...经过改造后的视频源生成系统,本地服务器只负责管理 COS 相关的签名权和云端存储路径。只要视频源系统和腾讯云 COS 之间的网络畅通,监控所得的音视频、图片等数据,就可随时迁移上云。...在将存储和上传/下载业务迁移上云后,我们随之考虑引入关于智能语音、视频格式转化、万象优图图片处理和人脸识别等腾讯云大数据与 AI 产品,以期能拓展安防监控的业务领域,深挖行业潜力,通过集成创新来推动产品升级...同理,对于图片的存储,也可以采用腾讯云的格式转换功能,将图片由 jpeg 转为 webp 格式,这样,图片大小能够被压缩得很低但是清晰度仍然足够,从而实现图片文件的归档存储。...在云端大数据技术的集成和应用方面,还有很多场景可供挖掘,未来,我们还将加入人脸识别、区域人流分析、自然语言呼救等功能,从而不断完善我们的产品,打造“监控-识别-告警-处理”快速反应的一体化防治系统。

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第二届腾讯云AI+小程序创意应用赛八强诞生,以无限创意践行“科技向善”

通过图片识别功能,发明简史可识别物品,并回溯该物品在人类发明中的序列及排位。 第六名:武汉大学——丘儿君。 通过人脸识别功能,帮助发布和寻找丢失儿童。 第七名:电子科技大学——大家都来了吗。...通过多人脸识别比对功能,帮助学校老师建立和管理课程,以拍照的方式代替传统的点名工作。 第八名:北京航空航天大学——权益菌。 通过语音交互方式,帮助学生寻找校内各种信息。...大赛期间,腾讯云不仅为高校学生提供了免费的课程培训服务,还为参赛团队免费提供大量优质的云服务器与云AI的调用能力,如AI图像能力包括腾讯云神图-人脸识别、腾讯云明视-文字识别及图像分析等,有效满足参赛选手在多场景下对于图像处理的需求...此外,腾讯云云开发能力为移动开发者提供的一站式小程序后端云服务,简化运维,高效权,让开发者更便捷地使用云端的计算、存储和数据库资源,从而更专注于创建高质量的小程序,加速开发进程。...具体来讲:产品方面,腾讯云AI全面接入小程序开发,为开发者提供成熟可靠、性价比高的产品;服务层面,腾讯云面向所有开发者提供文字识别类每月1000次免费调用、人脸类(包括检测、分析等)每月10000次免费调用等优惠政策等

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精选腾讯技术干货200+篇,云加社区全年沙龙PPT免费下载!

猫眼娱乐基础架构负责人陈超:图解大型网站技术架构的历史演化过程; 同程艺龙机票事业群CTO王晓波:云上“多活”,同程艺龙应用架构设计与实践; 蘑菇街技术总监赵成:做容灾,活、多活、同城、异地、多云,到底应该怎么选...云调用,小程序权正确姿势。...| 产品经理眼中的AI简史; 深入浅出话智能语音识别 | 腾讯云大学大咖分享; 腾讯车载小程序:智慧出行的场景化落地腾讯云人脸融合技术是如何构建的?...构建安全壁垒: 从图文到视频直播,内容风控应如何做到准确、实时、批量黄? 黑灰产技术手段不断“进阶”,如何防御双十二“羊毛党”? 几乎所有企业都要参加的网络安全大考,应该如何准备? 实力认证!...腾讯主导确立全球首个零信任安全国际标准; 腾讯专家解读:内容平台如何借助 AI 黄,提升风控能力?| 群分享预告; 我们常听说UDP反射攻击,那你听说过TCP反射攻击

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专访 | 图普科技A轮千万美元融资,“黄”之后要憋大招?

其中,“黄云识别”智能审核是他们做的最好的部分。因为“黄”自带的热点话题属性,图普虽然行事低调不太做宣传,却也被外界所熟知。 其实图普在初期已经实现了营收。...基本收费标准为25元/万张图片,调用越多,图片单价递减。而今年5月份,图普接受采访时曾表示,其日订单量已经达到9亿张,可见其营收是非常可观的。 那么事隔两年的新一轮融资,图普是要憋什么大招了吗?...图像增值服务包括:人脸识别、物体识别 、文字识别、艺术滤镜等,其实这些服务图普一直都有提供,不过市场表现良好的,依然还只是智能审核中的“黄识别”。...但是在图像增值服务领域,已经有很多强劲玩家,如Face++、中科视拓、商汤、云从、依图等等,图普要在里面冲出一条道路来,有什么大杀器? 李明强表示图普最大的优势在于“数据”。...最后,李明强希望外界能逐渐改变对图普的固有印象,“虽然我们黄很牛,请大家不要仅仅认为图普是黄公司”。

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创意视觉应用︱基于深度学习的CVaaS计算机视觉即服务案例(Computer Vision as a Service)

黄的过程类似,清除违规小广告同样基于大量图片进行学习训练。...另一方面,我们进而可以结合图片场景分类和人脸识别等算法技术,使用标签匹配方法去自动匹配与照片本身更搭配的相框。...获取型:用户希望获取一种资源,这种资源的使用场合不限于电脑,比如“麦当劳优惠券”,用户希望搜到某个产品的折扣券,打印后在现实生活中使用。...十二:微博:TensorFlow在微博的大规模应用与实践 来源:机器学习与微博:TensorFlow在微博的大规模应用与实践 图像质量也是用户体验的基本要求。...明星脸识别有特别的困难:常用人脸识别研究所用的照片表情、造型较少,不同人之间的差别较大。而明星表情丰富,造型多变,无论男女都化妆!

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创意视觉应用︱基于深度学习的CVaaS计算机视觉即服务案例

黄的过程类似,清除违规小广告同样基于大量图片进行学习训练。...另一方面,我们进而可以结合图片场景分类和人脸识别等算法技术,使用标签匹配方法去自动匹配与照片本身更搭配的相框。...获取型:用户希望获取一种资源,这种资源的使用场合不限于电脑,比如“麦当劳优惠券”,用户希望搜到某个产品的折扣券,打印后在现实生活中使用。...十二:微博:TensorFlow在微博的大规模应用与实践 来源:机器学习与微博:TensorFlow在微博的大规模应用与实践 图像质量也是用户体验的基本要求。...明星脸识别有特别的困难:常用人脸识别研究所用的照片表情、造型较少,不同人之间的差别较大。而明星表情丰富,造型多变,无论男女都化妆!

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ImageNet决定给人脸打码,却让哈士奇图片识别率猛增

晓查 发自 凹非寺  量子位 报道 | 公众号 QbitAI 315晚会让大家意识到人脸别有多可怕。在大洋彼岸,全球最具影响力的AI数据集也开始行动了。...因此,研究团队通过亚马逊Rekognition的自动人脸识别以及众包方式,在150万张图片中,找出了243198张包含人脸图片。 这些图片中的562626张人脸都已被模糊处理。...给人脸打码会影响AI模型效果?这恐怕是“炼丹”人士最关心的问题了。 在修改数据集之后,普林斯顿大学的博士生杨凯峪对这个问题进行了一番研究。...在那篇论文中,Prabhu建议,对数据集中的人脸做模糊处理,并且要做到在参与者明确同意后才能收集图片,不要为这类数据集创建数据共享许可证。...2019年,微软悄悄删除了包含1000万张图片人脸数据集MS Celeb,这些照片都未征得本人同意。

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重磅活动 | 腾讯云智能推出首期《人工智能集训营》

AI,跟我有关系? 答案是肯定的! 近些年,AI发展势头有目共睹。作为“下一个十年”最核心的科技手段之一,已然是行业共识和大势所趋,当下也正在加速渗透到千行百业与大众生活中。...扫描下方二维码即可报名,首期优惠名额200人,满员截止。 ?...↓ ↓ ↓ 集训营第一期配套内容目录 ● 6月20日19:00 AI上云实践:打造开发者的第一个绘画小程序 AI绘画已经成为各行业关注的热点,也日益成为开发者们追逐的方向,本课程将基于腾讯云图片融合等...● 6月29日19:00 基于腾讯云人脸识别的景区智慧拍照系统实践分享 人脸识别是计算机视觉领域应用极为广泛的一种能力,本节课将基于腾讯云人脸识别能力,结合景区提供自助拍照场景,分享人脸识别在智慧旅游中的技术实践...图片

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AI黄也许是老司机们的头号敌人

图像黄系统流程是什么?...黄系统的工作流程是这样的:首先是要建模,其次是制定色情图片的分类标准,然后收集大量素材,进行分类标注,最后用这些标注好的素材进行训练,让机器去学习各个分类里面的特征,不断调整自己模型的参数并最终得到最佳的识别模型...如果在人工复核环节发现机器识别有误,则会有针对性地对相同场景的图片进行数据学习, 并调整参数, 直到错误率达到最低值。 AI 黄的技术核心是深度学习理论(Deep Learning)。...从视网膜(Retina)出发, 经过低级的 V1 区提取边缘特征,到 V2 区的基本形状或目标的局部,再到高层的整个目标(如判定为一张人脸),以及到更高层的 PFC(前额叶皮层)进行分类判断等。...以图普科技的黄系统为例,每天可审核近 10 亿张图片,识别准确率高于 99.5%,可为企业节省 95% 以上的审核人力。但在现阶段甚至很长一段时间内,人工智能黄无法完全代替人工黄。

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