所谓好的用户体验 由 Ghostzhang 发表于 2012-07-16 19:20 怎样的用户体验才是好的用户体验呢？...好像有点跑题了，这次的思考是：并不是所有关注用户感受的体验就叫做是“好”的用户体验。 从何而来这想法呢？...上面的唠叨是一个引子，结果就是＂不能赚钱的交互不是好交互＂，简单的说就是好的交互可以赚钱，可是不好的用户体验也是能赚钱的。...但是从商家的角度来说，我们需要考虑几个因素，第一个就是成本，这个是直接决定了能给用户提供最佳体验的上限到哪，好的椅子意味着更高的成本；其次是投入产出比，开门做生意，不为赚钱是很少的，投入越多，意味着盈利周期可能越长...麦当劳的椅子虽然用户体验不是最好的，但却是这么多年来产品与体验最好的平衡，从而实现利润的最大化。 当你再次遇到这种问题时，就知道如何处之泰然了。（本届 年会 的主题）
两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...学生年代，作为老师的一个不成器弟子，学术上没有什么建树，幸运的毕了业。现如今到了工业界摸爬滚打，虽然换了个环境，但是发现生存的道理没变。 反面例子 不好的工作想法会加剧“卷”的用户体验。...这样的工作体验确实很糟糕。 我的触发点 沿着你造梦的方向先动手干起来。一年前刚开始决定做攻击者画像的时候，其实心里有底也没底。...有底是因为就像腾讯围绕人，做了互联网+人，有了微信，阿里围绕电商，做了互联网+电商，有了淘宝，字节围绕信息流，有了抖音、西瓜视频。安全当然离不开人，离不开攻击者，相信这一点就够了。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
发现问题 前期做规范的过程是十分痛苦的，每做一个板块都要花很多时间去思考怎么表达、展示才能让其他设计师和程序员都一目了，然而随着内容的增加，发现很多地方无法深入的执行下去，只能含糊其辞，给我们制作规范的人员带来了很大苦恼...为什么有如此大的执行阻碍呢？带着问题我们找到团队的一位设计前辈请教了一番，在前辈的指点下，终于发现了问题所在:我们对于前端如何实现设计稿其实并没有很好的了解。...图1-1是XX项目的所有关于二级导航的样式，因为这一块的界面不是我做的（都是借口），所以规范不太了解，导致在做整个项目的规范时，遇到了极大的阻碍。...而第一个容器内的绿色和蓝色部分（间距）也是固定的，所以只有红色区域是可变化的，因为红色区域的文字个数是可以变化的，我们只要给出字体大小即可。...任何事情都有其内在的套路与规律，我们必须要了解事物的本质，才能帮助我们更好的执行；所有的苦恼与迷茫都是源自你对事物的理解不够透彻，所以让我们从现在开始，锻炼透过事物看本质的思维能力，就算以后你不做设计了
而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...“ 我当时的回答如下： 我感觉，产业界开始集团化搞的问题，说明其中主要的开放性难题已经被解决得差不多了，如语言识别、人脸识别等，在过去20年里面都陆续被广泛商业应用。
如何培育好的内部开发者平台体验 伦敦——Syntasso 的首席工程师 Abigail Bangser 在本周的 State of Open Con 上说，“应用程序开发人员希望快速行动，而运维工程师希望安全行动...“如果你想建立一个真正伟大的平台工程开发者体验，这需要你将其视为一个整体的社会技术挑战。”...她对平台工程的定义归结为构建、维护和提供“为所有使用它的社区精心策划的平台体验”，这会影响所有不断发展的技术、社会和团队结构。 一个好的平台建立边界。...然后查看已经在运行的工具——Slack、Jira、Trello——并开始跟踪临时请求。什么是最频繁、最困难、最耗时的？您的应用程序团队的辛劳在哪里？...“你想让你的团队更接近平台，与平台互动。做到这一点的一个好方法是提供他们需要的文档和参考实施，”Watt 说。 不要忘记提供平台工程体验的专业服务方面。
鉴于此，我们决定采用 Xilinx 的 PYNQ-Z2 开发板，将 FPGA 高度并行化的特点与人工智能安全相结合，设计了一种具有实时人脸伪造能力的视频采集设备。...如果利用在会议视频中，可以协助会议平台完善对参会者的身份验证的系统，防止出现利用参会者的照片、视频信息冒名顶替的行为。...图像处理算法部分说明： 首先进行帧截取，将动态视频流转换成静态帧。通过锚框将全身人像的人脸部分截取出来，再通过人脸特征检测提取出人脸的特征。...然后采用泊松融合或者前后景+边缘膨胀的方式将人脸还原到静态图片帧（具体采用哪种取决于算力与实时性的要求），最终将静态图片帧还原到视频流中。...2.3 图像处理算法介绍 2.3.1 视频流接入的设计 考虑到可能的不同情境，我们为此设计了两种视频流的接入方式。
对人脸识别系统的攻击，主要有3类：照片攻击、视频攻击和3D模型攻击。非法 分子或者假冒用户在获得合法用户的照片或视频后，使用合法用户的照片或视频作为伪造 的人脸试图欺骗系统。...为了区分真实人脸以及照片、视频，防范人脸识别系统可能遭受的攻击，就需要应用人脸活体检测技术。...为了确保你是“活的你”，人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤，比如眨眼判别：对于可以要求用户配合的应用系统，要求用户眨眼一到两次，人脸识别系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸；或者嘴部张合判别...人脸检测：定位人脸在哪里，检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况，可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。 3D检测：验证采集到的是否为立体人像，能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。...人脸活体检测通常包含的几个鉴别步骤，比如： 眨眼判别：对于可以要求用户配合的应用系统，要求用户眨眼一到两次，人脸活体检测系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸； 嘴部张合判别：
图片 随着人脸识别技术日趋成熟,商业化应用愈加广泛,尤其是在金融行业，人脸识别技术已逐渐用于远程开户、取款、支付等，涉及用户的切身利益，然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁...目前基于动态视频人脸活体检测、人脸眨眼与可见光人脸关联等领先业界的活体检测方法，已经取得了一定的进步。...人脸检测——定位人脸在哪里，检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况，可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。...活体算法检测——为了确保你是“活的你”，人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤，比如眨眼判别：对于可以要求用户配合的应用系统，要求用户眨眼一到两次，人脸识别系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸...而通过人脸识别与基于随机动作指令的人脸活体检测技术技术，非常好的解决了实名认证环节存在的风险与漏洞。 申明：文章由本人原创，禁止转载。
接下来是重点：这个工具通过机器学习的方式把羞羞网站的人脸数据和各大社交媒体的人脸数据交叉对比，鉴别那些出现在羞羞视频里的“退休小姐姐”。...于是，骚尼在这款“原谅宝”没被下线之前，亲自体验了一番“AI鉴绿”。 1分钟鉴绿帽，200万人都在用 顺着那个看起来很山寨的“原谅宝官方”提供的链接，骚尼顺利进入了这款原谅宝H5工具。...随着我多次体验摸索，发现这很可能是个局。 ? 由于从未做过任何逾矩的事情，骚尼这次大大方方地按照页面指示上传了一张自己的正脸照。经过1分钟的等待，页面返回了一个称为“原谅指数”的数值“96%”。...所以，这个所谓的原谅指数很可能是随机生成的。 披着技术外衣的PPT，处处是引诱 在骚尼体验的十几分钟里，原谅宝的使用人数增加了1万多，相当于每分钟就有100+人在使用。...这一次若开发者有意，完全有能力匹配好250万条个人信息，按照最不济的1分钱一条来算，开发者转手就能赚个二万五。 ? 除了利用性恶的一面，原谅宝还搭上了AI的技术快车。
现有的人脸识别场景中，极易用照片、视频等方式复制人脸进而攻击，因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁，考虑到一旦虚假人脸攻击成功，极有可能对用户造成重大损失，因此势必需要为现有的人脸识别系统开发可靠...为了确保你是“活的你”，人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤，比如眨眼判别：对于可以要求用户配合的应用系统，要求用户眨眼一到两次，人脸识别系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸；或者嘴部张合判别...1.人脸检测：定位人脸在哪里，检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况，可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。2.3D检测：验证采集到的是否为立体人像，能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。...人脸活体检测通常包含的几个鉴别步骤，比如：1. 眨眼判别：对于可以要求用户配合的应用系统，要求用户眨眼一到两次，人脸活体检测系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸；2....基于人脸识别场景中的防欺诈解决方案，人脸活体检测技术可以有效阻挡PS换脸、视频、三维人脸模型、高清人像照片等各种不同类型的攻击。
来源 | 微软亚洲研究院AI头条（ID:MSRAsia） 近日社交网络上爆红的一款换脸应用，让许多普通用户体验到了跟爱豆同框、与偶像飙戏的快乐，也因数据使用带来的问题陷入了舆论的漩涡——除了用户隐私保障...以技术防御技术，让假脸无所遁形 为了解决这个问题，学界与业界开始研究如何利用 AI 技术去反向鉴别图像、视频的真伪。...Face2Face 则是用其他真实的人脸去替换原本的人脸，不涉及人脸的生成，对于它制造的脸，人类的识别率只有41%*。...作为目前学术界最大的合成视频数据库之一，由慕尼黑技术大学创建的 FaceForensics 数据库涵盖了经过以上三种换脸算法编辑的公开视频，以供学术研究使用。...，逼真地合成保留图中人脸身份信息的图像。
我六月底参加深圳的一个线下技术活动，某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版，说：“我说话的这会儿，我们可能就有新版本在发布。”，这句话令我印象深刻。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
转载自：微软亚洲研究院 未经允许不得二次转载 近日社交网络上爆红的一款换脸应用，让许多普通用户体验到了跟爱豆同框、与偶像飙戏的快乐，也因数据使用带来的问题陷入了舆论的漩涡——除了用户隐私保障，如何辨别和处理换脸应用所制造的合成照片...、合成视频是新型科技产品带来的新挑战。...以技术防御技术，让假脸无所遁形 为了解决这个问题，学界与业界开始研究如何利用 AI 技术去反向鉴别图像、视频的真伪。...Face2Face 则是用其他真实的人脸去替换原本的人脸，不涉及人脸的生成，对于它制造的脸，人类的识别率只有41%*。...，逼真地合成保留图中人脸身份信息的图像。
而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap， show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...“ 我当时的回答如下： 我感觉，产业界开始集团化搞的问题，说明其中主要的开放性难题已经被解决得差不多了，如语言识别、人脸识别等，在过去20年里面都陆续被广泛商业应用。
图普告诉雷锋网，其产品包括图像审核、増值及搜索，有鉴黄、人脸识别、场景识别等数十个模块，目前日均处理3亿张图片，是国内最大的图像识别云服务公司。...不过图普最知名的还是鉴别“小黄图”，图像视频审核也是现在最主要的服务，客户包括受不良信息困扰的迅雷，和王思聪投过的直播平台17等。 ?...图片来自图普官网截图 鉴别小黄图听起来像是个苦力活，但与其它类型的图像一样，用的也是深度学习技术。...后来由于快播事件，他们发现内容审核对很多社交及云平台都是刚需，才做起了鉴别小黄图。 不过鉴黄并不是图普的目标。也许是继承了腾讯的基因，李明强给图普的定位是给视频时代建立连接。...李明强认为，根据内容进行推荐、搜索，提供差异化服务，视频行业才算到了第二阶段，目前的审核服务是为了满足基础需求，技术成熟后会提供广告投放和导购等增值服务。 看来，鉴别小黄图还只是开始。
目前已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域，但方便的同时也带来了一些问题，易获取，使得人脸容易被一些人用照片、视频等方式进行复制，从而达到窃取盗用信息的目的。...通俗地讲，就是在人脸识别的过程中证明你确实是个“活人”，不是照片、视频或其他什么，证明你是个人，你就是你。人脸活体检测技术对攻击有多重对抗措施，下面就简单介绍一下。...1.人脸检测：定位人脸在哪里，检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况，可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。2.3D检测：验证采集到的是否为立体人像，能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。...图片人脸活体检测通常包含的几个鉴别步骤，比如：1. 眨眼判别：对于可以要求用户配合的应用系统，要求用户眨眼一到两次，人脸活体检测系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸；2....以上，可以看出，基于人脸识别场景中的防欺诈解决方案，人脸活体检测技术可以有效阻挡PS换脸、视频、三维人脸模型、高清人像照片等各种不同类型的攻击。
上一篇专栏文章我们介绍了基于视频的人脸表情识别的相关概念，了解了目前基于视频的人脸表情识别领域最常用的几个数据集以及经典的实现方法。...对各种人脸表情变化模式鲁棒的LSTM 在之前专栏讨论基于图片的人脸表情识别时，我们了解到人的身份、姿态、光照等模式的变化会对识别效果造成较大的影响。在基于视频的人脸表情识别中，这种情况同样存在。...含注意力机制的基于视频人脸表情识别 前面提到，如果能够提前获得人脸序列的表情峰值帧，将有利于提升基于视频的人脸表情识别的准确率，但实现这样的算法并不容易。...利用背景信息辅助表情识别 在基于视频的人脸表情识别中，研究者往往会将研究的重点放在如何捕获脸部的动态变化上。...总结 由于3DCNN和LSTM等网络在处理时序问题的优越性，近几年基于视频的人脸表情识别任务主要围绕这两类方法进行有针对性的修改。
但更重要的是，生成的语音直接叠加在原始视频上产生不同步的嘴唇运动，导致不良的用户体验。...本文方法可以从任何不依赖语言的音频中生成逼真的人脸视频。 文章主要内容 (1)首次设计并训练了一个处理流水，以解决“Face-To-Face Translation”问题。...包含面部说话音频A与适当的唇同步。 我们在一个直观的GAN设置中训练我们的LipGAN网络。该生成器根据音频输入生成人脸图像。鉴别器检查生成的帧和输入的音频是否同步。...在训练鉴别器的同时，还提供额外的原始真实同步/不同步样本，以提高鉴别器嘴型同步检查能力。 ?...我们完整的提议系统在很大程度上改善了传统的基于文本和基于语音的翻译系统的整体用户体验。 ? 实验结果（演示视频截图） ? ? ?
否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控，一般可信度和质量是比较高的，它们拥有的研发平台是高科技的技术团队，对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
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