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业界 | Facebook Lumos 是什么?

本周,Facebook 披露了其机器学习 Lumos 的更多信息: Lumos 将使用户们利用相片内容进行搜索,而不是片名称或是标签。 Lumos 利用了计算机视觉技术来照片中的人、动物和一系列其他物体。但它远不止于此,而是更进一大步,能出照片中发生的“事”。 Lumos,一个计算机视觉介绍 Lumos,就不得不提 FBLearner Flow。Facebook 使用了它的 FBLearner Flow 来开发 Lumos。 建立在 FBLearner Flow 基础上的 Lumos,是一个 Facebook 为处理和视频理解任务而开发的。 当 Facebook 应用这些技术时,相片会穿过一个深度学习引擎,后者能分离物体和场景、向照片加入更多含义。这产生出任何 Facebook 产品、服务都能使用的丰富数据。

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Cloudsight推出API,开放给教育机构

如果自己研发做的成本比较高,尤其是在没有一个很好的硬件设施(GPU)的情况下,还是通过API比较合适。?计算机科学学位的技术往往要落后于现实。 日前,他们宣布推出了一款的API,面向教育机构开放。Cloudsight在他们的API中建立一套属于自己的数据库,据了解,目前已经经过了4亿多张片的训练后,可以对片进行标签、和细节描述。 也就是说,Cloudsight提供的 API,不仅能片,还能理解片的含义。 ,并且可以给没有直接名词的物体做准确描述(比如给了一张路边界碑的照片,背景很乱,它的是:灰色的水泥标牌);一些景点和建筑能准确说出名称(给了张大裤衩的结果是:中国中央电视总部)。 业内人士点评,如果自己研发做的成本比较高,尤其是在没有一个很好的硬件设施(GPU)的情况下,还是通过API比较合适。

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    500万面孔 - 面部的前15个数据集

    在哪里可以找到面部模型的数据集?编制了一份公共面部数据集列表。从GIF和从Youtube视频拍摄的静止到热成和3D,每个数据集都是不同的,适合不同的项目和算法。1. 每个名人均包含100张片。2. 5百万面孔 - 面部的前15个数据集 - 边界框 4. 该数据集包括超过1,000个真实人脸和900多个假脸部,这些因简单,中等和难以的难度而异。9. 500万面孔 - 面部的前15个数据集 - UMDFaces 12.

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    【python 从菜鸟

    安装在C:Program Files下5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = C:Program FilesTesseract-OCRtesseract.exe二、英文 三、验证码 ??? 二、实现源代码 1、英文#-*-coding:utf-8-*-import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding(utf-8) import timetime1 FilesPython27Libsite-packagespytesseracttest.png)code = pytesseract.image_to_string(image)print(code)2、验证码 = image.convert(L)# 把片变成二值

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    Hackthebox靶场注册

    访问邀请码页面https:www.hackthebox.euinviteF12控制输入$.post(https:www.hackthebox.euapiinvitegenerate,function( extensions,将下载的crx文件拖入浏览器窗口Firefox可在 https:addons.mozilla.orgzh-CNfirefoxaddongooreplacer安装插件安装完成之后,打开管理界面,这样然后点击界面上的

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    地,我们发现一种称为深卷积神经网络的模型 可以在硬性视觉任务上实现合理的性能 - 匹配或超过某些领域的人类表现。 我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉挑战进行了培训。 您将学习如何使用Python或C ++ 将分类为1000个类。我们还将讨论如何从此模型中提取更高级的功能,这些功能可能被重用于其他视觉任务。 我们很高兴看到社区将如何处理这种模式。 如果您按照 说明下载适用 于您的的TensorFlow的源代码安装,您应该能够通过从您的shell终端运行此命令来构建该示例:bazel build tensorflowexampleslabel_image  ,您可以看到网络正确她穿着军装,得分高达0.8。?

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    大数据有哪些?

    大数据有哪些?昨天(5月28号)由社科文献出版社初版的《大数据蓝皮书:中国大数据发展报告No.2》正式发布了。以“数化万物 智在融合”为主题的中国国际大数据产业博览会也京举行中。 现在市面上围绕大数据的应用开发如火如荼,比如,企业级大数据处理开发、政务大数据的开发、智慧交通大数据开发等。 这些大数据处理的开发从技术角度上来说都是偏向于底层的,开发难度之大真不是三两个人就可以搞得定的。 前几天有人问是否有的大数据可以玩一下。默默回了他,的没有,付的倒是一大把! image.png 的也不能说是没有,如果仅仅是作为个人爱好研究一下倒是可以找来一些版本的玩一下的,当然作为企业或者一些大应用的,自然是需要花大价钱购买更为专业的版本的。

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    ——MNIST

    本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现。例子所用的数据集是MNIST数据集,从http:yann.lecun.comexdbmnist可以获取。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的0-9的数字构成,正确地这些手写数字是机器学习研究中的一个经典问题。 02模型训练过程:采用SAS中的神经网络过程步:***自编码*******************03结果展示最后,来看一下原始数据和模型训练结果的对比效果:10个 MNIST 数据集的原始数字模型训练生成的

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    Airtest

    Airtest是一款网易出品的基于面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素的UI自动化测试。 示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的进行代码走读,加深对原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 概括来说aircv.find_template 主要做了这几件事情: 1、校验输入; 2、计算模板匹配的结果矩阵res; 3、依次获取匹配结果; 4、求取可信度; 5、求取位置。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ? 六、总结 1、,对不能用ui控件定位的地方的,使用来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持;2、支持多个终端,使用的话可以一套代码兼容android和ios哦,用

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    之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https:www.kaggle.comcbengaliai-cv19discussion126504效果: (目标检测中)?

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    之GridMask

    GridMask: https://arxiv.org/abs/2001.04086

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    之augmix

    augmix: https://github.com/google-research/augmix

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    Python3 (二)

    三、均值hash下面的例子是使用了均值,又叫均值哈希。优点:均值哈希较为简单。缺点:对灰度的均值特敏感,也不具备旋转不变性。 把缩小为8 * 8,并转化为灰度 src = cv2.imread(path, 0) src = cv2.resize(src, (8, 8), cv2.INTER_LINEAR) # Step2 print(3&4 --> ,hamming(h3,h4))结果:1&2 --> 11&3 --> 01&4 --> 12&3 --> 12&4 --> 13&4 --> 1四、余弦感知哈希为了提升更好的效果 优点:能够处理旋转形。缺点:只能够变形程度在25%以内的片。 步骤:1.缩小尺寸:将缩小到32*32,并转为灰度。2.计算DCT:对进行二维离散余弦变换。 把缩小为32 * 32,并转化为灰度 src = cv2.imread(path, 0) src = cv2.resize(src, (32, 32), cv2.INTER_LINEAR) # Step2

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    Python3 (一)

    1.Python3.x(我是用的是Python3.6.5),这个问题不大,只要3.4以上就OK。

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    开源片文字 OCR 工具 tesseract v4.1.0 的 Docker 镜制作与使用

    本文链接:https:blog.csdn.netsolaraceboyarticledetails100525225 开源片文字 OCR 工具 tesseract v4.1.0 的 Docker 镜制作与使用一 背景在日常的一些工作中,偶尔也需要我们把片转换为文字。 , 霏 要 的 小 仁 伴 眼 接 侠 用 文 中 的 Dockerfie 卵 可 皎 镐 , 进 市 宇 现 开 锴 卯 用 .内容为本文第一段除了标题部分内容。 试了一下英文资料的,比中文要好不少。三 总结3.1 Tesseract 目前对中文的效果并不好,不推荐使用。 如果你不介意多花时间,可以考虑使用它提供的训练功能自定义你的语言库,那样在特定场景下率应该能上一个阶。3.2 纯英文内容可以试一下。

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    FreeOpenWrite 开源的文章分发

    可以自己部署,也可以注册登录 demo 网站 http:freeow.andrewblog.cn注册的用户为普通用户,可以体验增加 cookie, 一键分发,查看分发数据,删除分发的文章床管理功能需要超级管理员权限 配置通用的底部模板不懂如何部署,如何使用的请查看源仓库 https:gitee.comzmisterMrDocTo-do 已支持 CSDN 博客园 思否 知乎 待支持 简书 掘金 开源中国 腾讯云社区 今日头条 已支持床 七牛云床超级管理员新增渠道管理发布管理目前仅支持 CSDN 、博客园、思否。 也就是 cookie: 后的所有内容CSDN 渠道分发会自动上传文章中的片到 CSDN,避出现片 404。 query=prepare&draft_id=&freshman=1 ,复制请求头中的 token 新增 cookie 需要手动输入相关的 cookie,选择,点击确定即可 更新 cookie

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    虹软发布人脸SDK:支持年龄、性

    AlphaGo拔掉网线也强大、iPhone X没有网络依旧可解锁,在国内虹软则开放了其支持离线的人脸技术,而且除了检测、跟踪、功能,现在也支持对年龄与性。? 来想象一下,离线的人脸引擎可以在哪些场景具有优势:? 机器人人物:无需网咯,机器人可以家人、客户、人物性、年龄,从而提供不一样的差异化服务,喊一声阿姨、叫一声小朋友、欢迎VIP用户是不是更为亲切呢。 智能家居:人脸门锁,人脸灯控、人脸音响已不用多说,您可能有更多想象社区监控:社区门禁、安保报警、黑名单监控,人脸打造智慧社区……面对人脸应用的深入,现在算法与行业事实上都已有了足够的准备,而最主要的可能是如何让中小企业更便利

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    智能采用了什么原理?智能有哪些应用?

    ,那么智能采用了什么原理? 智能有哪些应用?智能采用了什么原理? 人工智能技术是涵盖了非常多样的领域的,其中技术就是现在发展比较火爆的重要领域,对于各种都可以通过人工智能进行,从而达到各种目的,很多人会问智能采用了什么原理? 智能是通过的特征为基础从而达到结果的,每个都会有自己的特征,在完整的库里面就可以找寻出相同特征的。智能有哪些应用? 智能这项技术虽然并没有完全成熟,但是基础的技术已经能够应用到很多方面的,那么智能有哪些应用?

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    (三)cifar10.py

    tensor_name + activations, x) #tf.summary.histogram(tags, values, collections=None, name=None) 用来显示直方信息 创建直方及衡量x的稀疏性,并在tensorboard展现出来。 _variable_on_cpu( name, shape, tf.truncated_normal_initializer(stddev=stddev, dtype=dtype)) #生成具有指定均值 total_loss) # 应用计算后的梯度 apply_gradient_op = opt.apply_gradients(grads, global_step=global_step) # 为可训练的变量添加直方 for var in tf.trainable_variables(): tf.summary.histogram(var.op.name, var) # 为梯度添加直方 for grad, var

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    因为大赛并不要求参赛者自写小程序代码,所以同学们可以借助第三方小程序,通过形界面,定制小程序UI和功能。通过拖曳和后布置的方式,轻松实现自定义小程序和设计炫酷的UI布局。 QQ片20180421100830_副本.jpg林师兄在这里,给同学们推荐一些方便、的第三方小程序快速开发,助你夺取比赛第一名。 ,还使用~完成设计后,直接打包下载小程序即可~然后就可以到微信公众发布了~ 我不懂怎么开发制作微信小程序啊? 速成应用小程序第三方制作就是负责小程序技术开发制作、日常维护、功能更新升级、提供服务器支持!2. 3.你们只需要有一个自己的美工就可以,我们会叫他怎么样在我们的上面给客户制作小程序。3ba423eece1b9d16c5acd474f8deb48f8c54641b (2).jpg

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