oneVsOneHD接口 let data = await this.facadeOneVsNPrx.oneVsOneHD(header_, body_); //处理回包转换为云api参数 dotnetSDK的人脸比对请求.../// 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。 /// 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。.../// 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。 /// 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。.../// 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。 /// 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。.../// 不同算法模型版本对应的人脸识别算法不同，新版本的整体效果会优于旧版本，建议使用“3.0”版本。
随着人工智能进入快速发展的阶段，安防视频监控平台也过渡到以智能化应用为主流趋势的新赛道。TSINGSEE青犀视频基于多年在音视频领域的深耕与开拓，我们也积极以AI技术为核心进行产品的转型升级。...当前阶段我们也在积极开发AI人脸检测、人脸识别、车牌识别等项目，将AI智能检测识别与视频处理等技术互相融合、交互，并在线下场景中落地应用。今天和大家分享一个技术干货：如何控制人脸识别比对的时间间隔。...人脸智能分析项目在识别到人脸后，随即进行对比、入库。这里需要实现的是摄像头在识别到人脸后，控制对比的时间间隔。...在后台打开人脸识别的策略后，就会使用GO协程开启一个定时任务，在后台配置的时间间隔内，定时改变识别的状态，将人脸对比改为true可对比状态，如图：?...而在识别到人脸进行对比过后，再将状态改为false，那么下次回调I帧时，通过定时任务，人脸识别状态为true时再次对比。这样就能达到控制人脸识别比对的时间间隔了。?
提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...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。...初入团队，寻找自己的立足点，需要一个好的工作想法。每年末，抓耳挠腮做规划，想要憋出一个好的工作想法。很多同学，包括我自己，陆陆续续零零散散想到很多点，然后自己不断否掉。...人的三维+时间半维 具体如何找到好的想法，一时半会没有头绪。因此，回到最初的起点，从人的层面，我有什么？我想要有什么？...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。
本文简介 在 《『SD』人脸修复-局部重绘》 里提到如何修复脸崩问题。 但如果图片上有多张人脸，用局部重绘的方式来修复工作量就有点大了。 那么有没有一种方法让AI自动识别人脸进行修复呢？...安装 ADetailer 要使用 ADetailer 修复人脸需要3步： 安装 ADetailer 插件 下载识别人脸的模型 在图生图里用它 第1步，安装 ADetailer 插件。...第2步，下载用于修复人脸、手部、身体等的专用模型。...模型的下载地址：huggingface.co/Bingsu/adet… face 开头的是修复人脸的模型 hand 开头的是修复手部模型 person 开头的是用来增加人物整体细节的模型 把我框选住的这些模型下载好...在生成图片的过程中，可以看到它已经识别出图片中的人脸了。 等待一会儿，修复完成。 对比一下修复前后的效果，确实比原来的好很多。 此外，还可以加载多个模型同时将脸部、手部和身体姿态进行修复。
标准UVC设备，兼容性强，自带人脸识别算法，支持活体识别，支持1:1比对，不借助外部设备即可进行人脸识别，输出人脸属性值。支持活体识别，有效防止照片、视频和面具等假体攻击。...双目USB1.jpg 可用于智能零售，人证对比，顾客分析，人脸跟踪抓拍，等应用领域开发，二次开发资料完善，帮助开发者和系统集成商快速实现产品的人脸识别相关功能，开发周期短，成本低。...双目USB2.jpg 工作流程： 1、后端管理系统对接相机的SDK，通过身份证读卡器读取证内人脸图片，然后推送到相机内，相机完成与现场人员进行人证照片比对，并输出比对结果与活体检测结果。...2、后端管理系统对接相机的SDK，通过调取已有的人脸库图片，推送到相机内，相机完成人脸图片与现场人员照片的比对，并输出比对结果与活体检测结果。
人脸核身使用了两种实时通信技术——WebSocket与WebRTC。本文将主要介绍一下，应用在人脸核身浮层活体中的WebSocket。...浮层活体使用的核心技术——WebSocket在浮层活体中，我们主打的特点就是“实时”——实时检测人脸距离、人脸遮挡等。在WebSocket诞生前，浏览器需要通过HTTP请求的方式去跟服务端索要数据。...浏览器目前没有开放发送控制指令的接口。利用WebSocket实现一个简单的实时比对服务我们可以简单地使用人脸检测与分析接口与人脸比对接口做一个实时的人脸检测与比对服务。...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。...人脸比对接口用于对前端传入的截帧与服务端存储的比对照进行比对，得出一个相似度，用于判断是否同一人。
它是用于完善工艺方案和模具繁杂型面的设计，专门针对汽车和金属成形中的板料成形而开发和优化的。全球大概有九成的汽车制造商用它来进行产品开发、完善工艺。...它将全球各地的方法经验吸收融合，来确保有最新的技术支持。...据网上统计，在薄板冲压成型仿真方面，当前autoform软件市场在全球的占比是排第一的有90％以上的汽车制造商在使用autoform，全球前20家的汽车制造商全都在使用在国内，autoform软件也是有非常多的行业用户...（2）适合设计复杂的深拉延和拉伸成形模、工艺和模面的验证，优化成形参数，最大化减少材料与润滑剂损耗，新板料的评估和改进（4）快速实现求解、简单好用的界面和快速上手、对复杂的工程也有稳当的结果。...我们没必要使用大量硬件和专门的模拟分析师傅，直接能用autoform软件完成模拟。它高质量的结果可以减少产品的开发验证时间，降低开发成本，提高产品质量，给公司带来非常大的竞争优势和市场机遇。
完成了文本识别和人脸检测的项目后，我发现人脸比对是一个更有趣的一个小技术玩意儿。...开始我的开发之旅应用场景的思考学习之前，我花了一些时间思考人脸比对技术的实际应用场景，例如：照片分类管理：基于相似度对图库中的照片进行智能分类，方便用户快速整理。...第一步：理解Face Comparator API的核心功能核心功能Face Comparator API 提供了以下核心功能：高精度人脸比对：输入两张图片，分析其中的人脸，给出是否为同一人的判断。...加载图片并比对人脸人脸比对需要两张包含人脸的图片，以下代码展示了如何从图库加载图片并调用比对功能：async function compareFaces(imageUri1: string, imageUri2...如果你也对人脸比对感兴趣，不妨从简单的比对功能开始，逐步实现自己的创意！当然如果你也在这一领域研究，不妨关注我，我们一起进步～！
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。
今天的推文内容主要参考 https://www.rpubs.com/michelleprem/683962 https://fuzzyatelin.github.io/bioanth-stats/module...-24/module-24.html 首先是读入数据 今天推文用到的示例数据是参考链接2中提供的usflu.fasta，fasta文件已经比对好，R语言里读入fasta格式的数据可以使用adegenet...包中的fasta2DNAbin函数 #install.packages("adegenet") library(adegenet) dna<-fasta2DNAbin(file = "usflu.fasta...") dna 计算距离矩阵 library(ape) dd<-dist.dna(dna) 用到的是ape包中的dist.dna()函数 构建NJ树 tree<-nj(dd) 用到的是ape包中的nj...image.png 一下是之前关于ggtree的一些推送
OpenCV4.1已经发布将近一年了，其人脸识别速度和性能有了一定的提高，这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo 首先安装一些依赖的库 pip install...minNeighbors=5, minSize=(32, 32) ) # 在检测人脸的基础上检测眼睛 for (x, y, w, h) in faces...id为0，第二个人的脸的数据id为1，运行一次可收集一张人脸的数据 脚本时间可能会比较长，会将摄像头每一帧的数据进行保存，保存路径在项目目录下的Facedat目录，1200个样本后退出摄像录制...Exiting Program".format(len(np.unique(ids)))) 最后一步，人脸测试，我们将摄像头中的人脸和模型中的特征进行比对，用来判断是否为本人 import...if k == 27: break cam.release() cv2.destroyAllWindows() 整个流程并不复杂，可以让opencv初学者感受一下人脸识别底层的逻辑
这里很有可能的主要原因就是没有命中索引和没有分页处理（原因有很多种，主要分析你的日志）。那接下来我们就得去优化sql了。 **如何优化呢？下面我们来谈谈有关的问题。...三、索引优化，这个经常谈到 索引的分类有哪些？ 1 普通索引：最基本的索引 2 组合索引：多个字段上建立的索引，能够加速复合查询条件的检索。...3 唯一索引：与普通索引类似，但索引列的值必须唯一，允许有空值 4 组合唯一索引：列值的组合必须唯一 5 主键索引：特殊的唯一索引，用于唯一标识数据表中的某一条记录，不允许有空值，一般用primary...被驱动表的join字段上加上索引，无法建立索引的时候，设置足够的Join Buffer Size。 禁止join连接三个以上的表，尝试增加冗余字段。...只好用游标了，感兴趣的朋友阅读JDBC使用游标实现分页查询的方法
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？
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。
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。
域名对我们来说是非常重要的，因为只有成功注册域名之后，才能够让别人访问我们的网站。...但是，我们需要注意的是，域名在注册成功之后，并不是可以立刻使用的，也是需要一个解析过程才可以让我们的域名正常使用的，很多人不知道在哪里做域名解析，那么，在哪里做域名解析呢？ 在哪里做域名解析呢？...域名解析是不需要花钱的，只需要按照一定的操作步骤进行解析就可以了，而且域名解析的步骤也是比较简单的。我们可以自己进行域名解析，如果自己不会进行域名解析的话，可以找专业的人员帮助我们进行域名解析。...一般来说，域名解析是需要进行一级域名解析和二级域名解析的，这两个步骤缺一不可，一定要注意。 在哪里做域名解析呢？...很多地方都是可以进行域名解析的，我们一定要仔细进行解析，因为如果我们无法成功解析域名的话，那么我们的网站也是无法正常运行的，所以域名解析对我们来说是非常重要的。
前几天做序列比对，试了MUCSLE和MAFFT，但是程序总是被kill。刚开始以为是序列格式不对，但是检查到最后发现是序列太长了。以前没注意过这些比对算法对长度的要求，此文记录一下。...MUSCLE再linux上的使用之前介绍过： Linux下运行MUSCLE MUSCLE对序列长度没有明确的限制，但是使用32位软件的时候，能够出结果的最大长度约为10,000。...在MUSCLE官网还有文章讨论了多条序列的比对是否有意义。作者认为对于多序列比对，几乎不可能得到一个良好的比对结果。多重比对隐含的假定为唯一重要的突变是置换、短随机序列的插入和删除。...这对于少数密切相关的序列来说是一种合理的简化，但是随着序列散度或序列数量的增加，这种简化越来越不准确。...作者提出一种减少数据集的方法，即先用UCLUST 95％或90％进行聚类，得到较少的保守区序列，再进行比对。 MAFFT最多可比对∼20,000 sequences × ∼30,000 sites。
比如下面这个覆盖度与测序深度的图来说： 如果我们自己要对55G的bam文件进行统计，可以sort好之后用samtools的mpileup功能来自己写脚本来区分染色体，分别统计覆盖度和测序深度，再绘图。...但其实有很多优秀的工具也可以做到，而且是一步到位，还附送非常多的其它统计指标，比如Qualimap，有点类似于fastqc，也非常好用！...bamtools/bamtools/bin/bamtools ~/biosoft/Qualimap/qualimap_v2.2.1/qualimap --help 软件安装之后使用非常简单，而且我们只使用它的bamqc...的功能命令如下： ~/biosoft/Qualimap/qualimap_v2.2.1/qualimap --java-mem-size=35G bamqc -bam ~/data/project.../qualimapReport.html ），其实也就是我们前面对bam文件的一些解析而已，没什么意思，讲这两个软件，只是告诉大家，对于生信工作者来说，学习一个新的软件的用法应该是非常简单的事情。
Vue3 在经过多个开发版本的迭代后，迎来了它的正式版本，，其中最重要的一项RFC就是 Vue Function-based API RFC，很巧的在不久前正好研究了一下react hook，感觉2者的在思想上有着异曲同工之妙...，所以有了一个想总结一下关于hook的想法，同时看到很多人关于hook的介绍都是分开讲的，当然可能和vue3.0对于这个特性的说明刚刚问世也有一定的关系。...首先我们需要了解什么是hook，拿react的介绍来看，它的定义是： 它可以让你在不编写 class 的情况下使用 state 以及其他的 React 特性。...在16.8以前的版本中，我们在写react组件的时候，大部分都都是class component，因为基于class的组件react提供了更多的可操作性，比如拥有自己的state，以及一些生命周期的实现...这是一个我们需要首先思考明白的问题。 首先抛出 Vue2 的代码模式下存在的几个问题。随着功能的增长，复杂组件的代码变得越来越难以维护。尤其发生你去新接手别人的代码时。
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