2 代码 ---- 2.1 识别少量图片 先导入 nonude 这个库（我也很奇怪为什么 import 的是 nude） import nude 再写出代码 print(nude.is_nude("godfather.jpg...让我们来看一下图片。...对了，我这里是直接把图片放在了项目的路径里的 ?...Python资源分享秋秋裙：855408893 内有安装包，学习视频资料，这里是Python学习者的聚集地，零基础，进阶，都欢迎点击加入Python资源分享 2.2 识别文件夹中的图片 先导入要用的库...图片还可以吧 3 说明 ---- 识别是不是色色的图片的有依据的，根据给出的信息来看，是皮肤暴露的百分比来判断的，暴露的比例大于 15% 就判断为色色的图片。这里只是很粗浅的说明
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）
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。...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。...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。
os.path.splitext(fname)[-1] == '.jpg': # 判断后缀名 try: # 这里支持传入多个需要鉴别的本地图片地址...图片为色情图片评分：{porn_score}".format(porn_score=data['porn_score']) print "!...图片 {filename} 可上传 ! 性感值：{hot_score} ! 图片为色情图片评分：{porn_score} !...运行 激动的时刻到啦，我们要将测试图片准备好哟！加上骚骚的颜色！ 完美啦！ 男生的还没有测。。并不知道能不能检测到。。如果有人成功检测也和我说下哟。...声明：核心功能都是人家写好的接口哟，我就是调用啦~所以这个小程序简单到不能再简单了，正好适合我这样的新手拿来玩玩。我是个新手，所以有哪些代码写的不合理的地方，请提出来，我好改正！
有人问我我博客的图片是存在哪里的，为什么图片域名和博客域名不一样，是单独为了放图片弄的一个域名吗？ 答：是，也不是。 是 是因为这个域名指向的是七牛云存储，并没有指向我的服务器。...怎样把域名弄到七牛上用七牛云存储放图片？很简单！你只需要注册一个七牛的账号，一个域名。 为啥不把图片上传到服务器呢？数据可以写一个脚本定时备份嘛，图片呢？定时备份？数据不得老大了。...所以将图片上传至第三方最后记录一个url地址就可以了。 1、打开七牛，注册完毕后创建一个仓库 ? 注册完成后，你会看到七牛给了三个测试用的URL。这个也可以访问，但是域名太难记 ?...2、认证后，配置自定义域名，点开CNAME，到域名服务商哪里解析(我用的阿里的) ? 3、DNS解析 你拿到CNAME之后，需要去域名哪里添加CNAME记录，因为七牛需要验证。...验证成功后，就可以使用域名+图片名称当做你的图片url了 ? 如果你需要添加证书的话，还需要加一个TXT的记录值，上面图片也贴出来要如何添加了。
.=） 先声明一下，本篇内容是在图片中的人脸检测， 调动计算机摄像头的人脸识别链接： 链接：https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details.../88913164 效果图： （图片在百度图片搜索而来，如有侵权请联系我。）...OpenCV 的应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。...detect_face，这个就是人脸检测的核心的难点了。...这个文件是本地导入的，他和全部代码我在最后会补上githup的链接。 检测人脸，返回人脸框和五个关键点的坐标 detect_face在图像中它们返回包围框和点。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...（告诉电脑去哪里执行以下的代码） URL = 我们所常说的网址 #指定url url = '网址' 4.有了UA伪装以及URL，接下来我们就要去访问目标网站，把网站源代码给拿下来 #发起请求 resposne...()函数结合表达式进行标签定位，提取指定内容 我们这里是只要存储图片的区域就可以了，有不懂的可以去查一下 很简单的 li_list = tree.xpath('/html/body/.../a/b/text()')[0] + '.jpg' #获取图片的存储位置，别忘了加上前面的域名（不知道叫啥，前缀） href = 'https://pic.netbian.com/' +.../a/img/@src')[0] #这个是再次模仿人去获取图片信息，这次的url是单纯图片存储位置 img_response = requests.get(url=href,headers
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。
如今已是数字化时代，彩色的图片越来越多的图片进入到日常生活中。有很多的时候，大家可能会并不清楚一张图片的来源，这就需要用到一些在线识别图片来源的程序。那么在线识别图片的来源的程序是如何工作的？...在众多的识别程序中，如何去选择好的识别程序呢？项目就来为大家简单介绍一下。 image.png 一、在线识别图片来源的原理 首先，在线识别图片的程序或程序主要是依托大数据来进行处理的。...简单来说，就是需要一个有大量图片的数据库。图片的数目越多、种类越多，所识别出的图片的准确性越高。之后就是去建立算法。将要识别的图片上的颜色进行分割化处理。...二、选择在线识别图片来源的程序的指南 一款好的图片识别程序关键就是要看数据库是否庞大。只有巨大的数据库才会有大量的识别材料，只有庞大的识别材料才会让用户查找图片来源的过程更加可靠、准确。...以上就是为大家带来的关于在线识别图片来源的原理，以及一些好的识别图片来源程序的选择方法。优质的图片识别程序并不少，只要精挑细选一下就可以找到好的程序。
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。
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...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...此外，为了防止活体采集的照片被篡改，还可以对采集的照片进行加密处理，保障信息安全。 图片 随着深度学习方法的应用，人脸识别技术的识别率已经得到质的提升。...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。
deep-photo-styletransfer效果图 “GAN派” 生成式对抗网络（GAN）中，生成器（Genarator）不断生成新的图片以求骗过鉴别器；鉴别器(Discriminator)不断更新参数...，提高鉴别能力，不断识别假的生成图片。...依靠 GAN 技术，生成器从成对数据集中学习转换方法，最终可以生成高质量的鉴别器难以区分的虚假图片，从而实现图像风格转化。 ?...但伴随而来的是一个突出问题：pix2pix 在训练时候，需要成对的数据集，现实条件下从哪里来那么多成对训练集合呢？ ?...收集素颜照非常不易，在网上一张一张的寻找，然后保存下载。美女化妆的照片倒是可以写爬虫，批量下载。收集齐数据集后，还要对数据集进行筛选清洗，最终提取人脸，生成了 256*256 的美女人脸数据集。
网络上有许许多多的图片处理软件，还有一些图片在线处理工具。图片在线处理工具和一般的安装制图软件有所区别，一般图像在线处理工具是可以联网使用的，并且不需要下载。...众所周知，专业的制图软件，比如photoshop体积非常强大，而且正版软件还需要付费购买，因此对于许多人来说，其实并不需要这个资金投入，所以图片在线处理工具成为了大家的常用选择，图片在线处理工具的用途有哪些呢...图片在线处理工具的用途 由于图片在线处理工具操作都非常简单，很多的操作方法或者设置技巧都是可以一键完成的，因此更加适用于普通的制图爱好者或者是一些不太复杂的批量处理图片的工作。...比如批量对图片进行裁剪尺寸的设置，或者修改一些调色清晰度等等，这些简单的图片编辑操作一般在在线工具上都可以进行处理了，而且效果非常不错。 优点在哪里？ 图片在线处理工具的优点是非常多的。...如果图片不需要特别精致的编辑或者修改的话，往往在线图片处理工具就可以完成大家所需要的操作了。
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。
所以上一节描述WGAN网络时，算法作者想不到好的办法让构造的网络满足这个条件，于是”拍脑袋“想出了将网络内部参数的数值全部剪切到(-1,1)之间，这也是造成网络生成图像质量不好的原因。...如果把函数f看做鉴别者网络，把输入的参数x看做是输入网络的图片，那么需要网络对所有输入图片求导后，所得结果求模后不大于1.这里需要进一步解释的是，由于图片含有多个像素点，如果把每一个像素点的值都看成是输入网络的参数...由于WGAN-GP算法相对于上一节的WGAN算法，只是针对鉴别者网络的训练过程做了修改，其他都没变，因此这里只给出WGAN-GP的鉴别者网络训练代码： def train_discriminator(self..., image_batch): ''' 训练鉴别师网络，它的训练分两步骤，首先是输入正确图片，让网络有识别正确图片的能力。...然后使用生成者网络构造图片，并告知鉴别师网络图片为假，让网络具有识别生成者网络伪造图片的能力 ''' with tf.GradientTape(persistent=True
简介 这篇论文提出了一个用来进行人脸修复的深度生成模型，如下图所示，针对一副面部图片中的缺失区域，这个模型可以直接修复人脸。 ?...与之前很多其他工作不同，针对人脸修复任务，这篇论文的作者同时使用了两个鉴别器来构建整个模型，因此不论是局部图像还是整个图像，看上去都更加逼真。 2. 方法 2.1 模型结构 ?...语义解析网络用于改进上述生成对抗网络生成的图片，语义解析网络是基于论文《使用全连接卷积编码-解码网络进行物体轮廓检测》，因为这种网络能够提取到图像的高水平特征。...实验结果 正如本文第一张图像所示，生成人脸修复算法有着非常好的结果。图 7 展示了这个模型对不同种类的遮盖有着很好的鲁棒性，它和现实应用非常接近。无论什么形状的遮盖，网络都能生成令人满意的结果。 ?...结论 这个基于生成对抗网络的模型具有两个鉴别器和一个语义正则化网络，能够处理人脸修复任务。它能够在随机噪声中成功地合成缺失的人脸部分。 6.
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