---- 先看下去年的天猫双十一战报，交易额达1207亿。不知今年能达到多少？...交易额虽然惊人，但是双十一也存在一些黑暗面，通过搜索引擎简单搜索，我们可以看到返回的内容，如下示例： 每年双十一都会搞得轰轰烈烈，一年比一年火爆，火爆背后有多少消费者买到的商品真的是实惠的吗？...因为你不可能长期针对某个商品进行监测，回到本文的主题， 如何技术地识别双十一里的“骗子”商品？...http://truffleframework.com/ 二、桌面APP开发 使用Electron作为一个APP壳，整合Metamask的chrom浏览器插件，使得可以APP可以访问以太坊。...https://electron.atom.io/ 相关的往期文章推荐： 开发笔记：基于Electon的图片采集工具 技能：Electron开发桌面级应用 Metamask 让你的浏览器可以使用以太坊
简介 一年一度的双十一剁手节又来了，电商玩法淘箩也越来越复杂，你还在重拾丢掉多年的数学算到手价么？尤其是电商小伙伴们，还在为了算竞对到手价头疼么？！...不用怕，paddlepaddle开源模型库教你一键识别到手价 前面写过一篇飞桨的ocr识别 《PaddleHub一键OCR中文识别（超轻量8.1M模型，火爆）——本地实现》 前两天把这个算法扩展了下，...应用于淘宝商品的到手价识别 识别效果展示 部分图片及结果如下图所示，测试了120张图片，一张识别错误，一张未识别出来，主图不存在预估到手价的也准确识别并提示无目标价，总体识别准确率尚可，凑合能用。...，取距离目标文案最近的识别结果即可。...为了保证代码运行稳定性，本代码读取本地文件进行识别，与爬取商品主图拆分开了。很多工具可以爬取商品主图，可以先爬取下来再识别，后续有时间再分享商品主图的爬虫的代码吧。
上一篇中我们对训练数据做了一些预处理，检测出人脸并保存在\pic\color\x文件夹下（x=1,2,3,…类别号），本文做训练和识别。...为了识别，首先将人脸训练数据 转为灰度、对齐、归一化，再放入分类器（EigenFaceRecognizer）,最后用训练出的model进行predict。...Output：人脸检测，并识别出每张检测到的人脸。 —————————————– 1.
上次说到AI识别第一步就是获取图片并保存下来，相信很多小童鞋应该尝试了。接下来我们就开始对AI识别进行第二步，建立一个AI匹配库。...这个AI匹配库的作用就是把我们第一步获取的图片跟这个识别库进行匹配判断，看看匹配库有没有该图片。这次我们就上腾讯云进行部署。...1、首先登录腾讯云，找到“人脸识别”，点开“人员库管理”中的人员管理，选择“新建人员库”，填入相关的资料。当然这个有API的，不过我们直接手动建省很多事。
识别认定作为关保标准要求的第一个环节，要求对组织业务、资产、风险等进行识别和梳理。类似风险评估（资产、威胁、脆弱性）识别阶段，在这里《要求》也建议参考GB/T 20984的分析方法。...关保笔记系列 初识《关键信息基础设施网络安全保护基本要求》：基于等保，高于等保 业务识别要求 a）识别本组织的关键业务和关键业务所依赖的外部业务，识别外部业务对本组织关键业务的重要性。...图1 组织关键业务、外部业务、CII影响关系 资产识别要求 a）识别关键业务链所依赖的资产，建立关键业务链相关的网络、系统、服务和其他资产清单。...图2 CII依赖资产自动化梳理和管理 风险识别要求 运营者应根据关键业务链开展安全风险及其影响分析，识别关键业务链各环节的威胁、脆弱性、已有安全控制措施及主要安全风险点，确定风险处置的优先级，形成安全风险报告...这部分和等保标准要求基本一致，只是要考虑的因素多了业务链改变，重大变更后应重新识别、重新认定。有关识别认定部分要求内容不是很多，但是涉及的范围较广，不过方法论上依旧是风险评估的模式。
如果想看下这些人脸图是怎样的，可以使用opencv的imshow函数进行读取哦…… 二、添加进自己的人脸数据 上面截图中可以看出，笔者采集了自己的照片，这一步需要有几个注意点： 1.放入的图片格式不一定要...其中有人脸识别接下来会用到的几个函数（train、load、save、predict）。 ?...同时opencv自带了三个人脸识别算法：Eigenfaces，Fisherfaces 和局部二值模式直方图 (LBPH)。直接调用这三种算法很简单，一般都是三句话足够： ?...csv文件中包含两方面的内容，一是每一张图片的位置所在，二是每一个人脸对应的标签，就是为每一个人编号。这个at.txt就是我们需要的csv文件。...【往期推荐】 老司机带你用python来爬取妹子图 千元资料免费送——人工智能相关（100G+） 资源福利第三弹——Python等教程（包括部分爬虫入门教程） 程序员面试必备之排序算法汇总(上) 程序员面试必备之排序算法汇总
当下推荐系统包含的层级特别的多，整个线上推荐系统包含：最上层线上推荐服务、中层各个推荐数据召回集（数据主题、分类池子）、底层各种推荐模型。 ...推荐系统介入线上各种业务，推荐系统当下已经介入内容方面：文章、问答、评论等各个业务系统，商品sku：纯商品、消息push、素材，混合多个业务同时推荐。...推荐引擎是一定要搞得了，业务发展极快，哪个业务都要接入个性化推荐。构建推荐引擎没什么好探讨的了，现在需要思考和探讨的是怎么构建推荐引擎。 从哪个角度思考呢？...第二步根据已拉取类别召回集，拉取素材召回集，例如：文章、sku等等，构建素材过滤集合，已购买、已曝光、已点击等等。通过过滤集合过滤素材召回集。 ...个性化推荐是一个正在蓬勃发展的技术，推荐引擎会不断吸收内部、外部，以及其他领域的结果不断进行完善。
本篇文章在上篇TensorFlow-手写数字识别（一）的基础上进行改进，主要实现以下3点： 断点续训 测试真实图片 制作TFRecords格式数据集 断点续训 上次的代码每次进行模型训练时，都会重新开始进行训练...(28,28), Image.ANTIALIAS) #调整大小到28x28 im_arr = np.array(reIm.convert('L')) threshold = 50 #二进制阈值...print("No checkpoint file found") return -1 注解： 1）main 函数中调用的application()函数：输入要识别的几张图片...（注意要给出待识别图片的路径和名称）。...对图片做二值化处理（这样以滤掉噪声，另外调试中可适当调节阈值）。 把图片形状拉成1行784列，并把值变为浮点型（因为要求像素点是 0-1之间的浮点数）。
上一篇简单整理了下人脸识别的相关基础知识，这一篇将着重介绍利用pencv（2.4.9）已有的模型进行分类器训练。...如果想看下这些人脸图是怎样的，可以使用opencv的imshow函数进行读取哦…… 二、添加进自己的人脸数据 上面截图中可以看出，笔者采集了自己的照片，这一步需要有几个注意点： 1.放入的图片格式不一定要...其中有人脸识别接下来会用到的几个函数（train、load、save、predict）。 ?...同时opencv自带了三个人脸识别算法：Eigenfaces，Fisherfaces 和局部二值模式直方图 (LBPH)。直接调用这三种算法很简单，一般都是三句话足够： ?...csv文件中包含两方面的内容，一是每一张图片的位置所在，二是每一个人脸对应的标签，就是为每一个人编号。这个at.txt就是我们需要的csv文件。
1、导入资源 导入资源加群获取：134688909 2、查看目录 目录，红框是导入资源的包裹 加群获取资源：134688909 内部脚本 关于手势脚本 少写的是捏的手势识别脚本 3、开搞 FingerGesture...的作用是管理用户输入和识别手势和鼠标或手指事件。...打印结果： 打印点击的位置信息 原理：其实通过Unity的事件通知SendMessage来传递消息 手势识别 每种手势都有自己的脚本，我们只需要简单的实现它就是ok的 1、添加对应的手势脚本，设置它的属性...一个手势识别器有以下监听事件的方式： 1、使用标准的.net 委托事件模型，每一个手势识别器都暴露一个.net事件接口 2、使用unity的SendMessage()函数 ： 本质来讲这个内部主要是封装...接下来利用我们的点图案识别 是不是很简单 对勾被识别了，通过测试我们发现只要不是对勾是不会被识别的。
morphologyEx(gray_src, gray_src, MORPH_CLOSE, kernel, Point(-1, -1), 3); imshow("【4】形态学闭操作", gray_src); 二：...由于二寸照片切边的存在，导致我们直线检测出的为双层框，所以我们计算各直线到图像正中心的距离，同一方向上距离近的即为内层框，也就是我们想要的。 下一步对直线筛选，这一步仅是进行计算和数据准备。...rightLine = lines[i]; r = length[i]; r_ = i; } continue; } } 检测识别完毕后进行打印显示
Emotion-recognition - Real time emotion recognition Emotion-recognition 实时表情识别 Github项目地址：https://github.com...情感识别意味着什么？ 情感识别是一种在软件中使用的技术，它将允许程序使用高级图像处理技术来“读取”人脸上的情绪。
二、基于物品的协同过滤算法 基于物品的协同过滤算法（Item-CF，下面简称Item-CF算法）与User-CF类似，协同过滤算法的核心在于找相似性。...打个比方，例如某人购买了一件商品，那么我们可以另外推荐一款类似且该用户之前从未购买过的商品给他，原因就是这两件商品相似，用户很可能会购买。 ?...假设我们知道小丽之前在某宝上购买了一件H&M的T恤，那么如果平台要再推荐另外一件风格且价格接近的T恤给她，推荐哪个牌子的T恤比较合适呢？...T恤的话，最适合推荐的就是优衣库，其次是韩都衣舍和ONLY，李宁相对不适合推荐。...在实际的推荐系统中，除了要考虑相似性以外，还要考虑很多其他的因素，例如召回的多样性、用户的惊喜度以及冷启动等问题都是需要考虑的。
而Spring的问题问得最多的无非就是：IOC、AOP、Bean的生命周期 Spring是需要Java开发者重点掌握的一个框架，所以今天我来推荐一下我以前在初学Spring，还有面试前回顾Spring写的笔记...Spring AOP就是这么简单啦 推荐阅读 前阵子跟朋友在交流的时候提到了一下RPC，本来也想去学习一下然后写一篇关于RPC的笔记的。后来回想起，我也曾经看过比较好的RPC文章，讲得非常通俗易懂。...所以在这里给大家推荐一下(我第一次写"给女朋友讲解xxxx"就是参照于他的文章) 如何给老婆解释什么是RPC 他写的第二篇RPC文章并没有发到他的公众号上，所以我只能发个外链了(: 如何实现一个简单的RPC
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核心工作 提出了一种新的分层合成表示（HCR）学习方法，用于少数镜头动作识别。具体而言，就是利用层级聚类将动作划分为多个子动作，并进一步分解为细粒度的空间注意力动作（SAS动作）。...理论依据是是动作识别任务中新动作类型和基本动作类型之间在子动作和细粒度SAS动作之间有着相似之处。此外，利用Earth Mover’s Distance衡量了视频样本间子动作的相似性。 2....（3）为了更好地比较细粒度的模式，采用地球移动器的距离作为距离度量的几杆动作识别处理时间无关的行动，它可以很好地匹配这些细粒度和歧视性的子动作表示。...层次组合表示 该方法将视频动作进行了两次划分：第一次是根据人通常将动作分解来识别动作的原理，将复杂动作划分为多个子动作；第二次是沿着空间维度，将子动作划分为细粒度的SAS动作。...比如本文通过模仿人类在识别动作时通常将动作分为一些小的细节，动作识别模型也将视频中的动作进行两次划分，进行细粒度的识别。 本文在计算动作之间距离的时候，使用的是EMD，并不是计算机领域中常用的算法。
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