前段时间在知乎上回答了一个关于手机定位相关的问题，被一个知友问到“加一个人微信聊天之后，收到了人家的一个视频，随后也把这个人及他发的视频都删除了，几天后在网吧上网，被别人定位到了，勒索了一笔钱，说‘再来这一片，还能找到你’，他的位置是如何被定位的？“。地理位置是一种很隐私的信息，严重关系到个人的生命财产安全，当然一些设备也有很好的隐私保护政策，在未经用户允许的情况下，位置信息是不会被窃取的。但，现实生活中绝大部分人都是非科班出身的，并不能有效的防范位置信息泄露，有太多的方式可以诱导用户应允获取用户隐私信息，也有不少方式不需要用户同意就可以知道其位置信息。本人结合自己已有的知识储备，并查找了一些资料，重新温习了定位相关知识，本文就总结一下几种常见的定位技术及其原理。
Received Signal Strength Indication接收的信号强度指示，无线发送层的可选部分，用来判定链接质量，以及是否增大广播发送强度。RSSI（Received Signal Strength Indicator）是接收信号的强度指示，它的实现是在反向通道基带接收滤波器之后进行的。（摘自百度）。
基于AI人脸定位与风水命理，对照片人物进行眼口鼻关键点定位，为人脸标记分析，准确识别多种面相特征，输出面相占卜结果。适用各种营销互动活动，引流等。
当下，手机通讯已成为日常工作中必不可少的交流方式，手机号码的数量也随着手机的使用盈千累万，一人拥有两三个号码已成为标准配置。手机号码的数量激增也让我们产生新的疑问：我们经常会在电视里看到警察在破案时，只要犯罪分子一打电话就可以被定位到其当下所在位置，那么在现实生活中，知道了对方的手机号码，就可以知道他在哪里吗？
文章授权转载自FreeBuf（ID:FreeBuf.COM） 作者 | hey你的拔粪宝 一个拥有一千万用户的手机服务提供商的代表来到我的办公室，问我“如果要追踪我一千万用户的每一步行踪，我要准备什么？” 我会回答“一个实习生以及六个月的时间，这个实习生需要一张桌子，一台电脑，他要有基础的编程能力和代数技巧，就这么多”。 你可以在网上找到你想要的任何信息，但是应该没找到过该如何追踪手机。 首先要阐明清楚，我们在这里谈的不是如何追踪你丢失的（或被偷的）手机，我们在这里谈的，是追踪每一个人的手机！其实我觉得这件
人脸检测和关键点定位是计算机视觉中的重要任务，用于在图像或视频中自动检测人脸并定位人脸关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。这项技术在人脸识别、表情分析、姿态估计等领域具有广泛应用。本文将以人脸检测和关键点定位为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行人脸检测和关键点定位的基本原理、方法和实例。
人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。 关键词：人脸关键点；人脸特征点；人脸对齐；卷积神经网络 目录 一、引言 二、人脸关键点检测方法 2.1 ASM (Active Shape Models) 2.2 AA
人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。
机器之心专栏 作者：余霆嵩 人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。 关键词： 人脸关键点；人脸特征点；人脸对齐；卷积神经网络 目录 一、引言 二、人脸关键点检测方法 2.1 ASM (Active Sha
《移动互联网技术》课程是软件工程、电子信息等专业的专业课，主要介绍移动互联网系统及应用开发技术。课程内容主要包括移动互联网概述、无线网络技术、无线定位技术、Android应用开发和移动应用项目实践等五个部分。移动互联网概述主要介绍移动互联网的概况和发展，以及移动计算的特点。无线网络技术部分主要介绍移动通信网络（包括2G/3G/4G/5G技术）、无线传感器网络、Ad hoc网络、各种移动通信协议，以及移动IP技术。无线定位技术部分主要介绍无线定位的基本原理、定位方法、定位业务、数据采集等相关技术。Android应用开发部分主要介绍移动应用的开发环境、应用开发框架和各种功能组件以及常用的开发工具。移动应用项目实践部分主要介绍移动应用开发过程、移动应用客户端开发、以及应用开发实例。 课程的教学培养目标如下： 1．培养学生综合运用多门课程知识以解决工程领域问题的能力，能够理解各种移动通信方法，完成移动定位算法的设计。 2．培养学生移动应用编程能力，能够编写Andorid应用的主要功能模块，并掌握移动应用的开发流程。 3. 培养工程实践能力和创新能力。 通过本课程的学习应达到以下目的： 1．掌握移动互联网的基本概念和原理； 2．掌握移动应用系统的设计原则； 3．掌握Android应用软件的基本编程方法； 4．能正确使用常用的移动应用开发工具和测试工具。
15.旋转选定目标后要回车一次，角度可以输入正负，正为顺时针。旋转时可以选择复制。
首先，保存原图去桌面或者其他地方。（保存在电脑上）然后把鼠标移到该图片，右键查看属性，再点击查看属性。在GPS一栏中出现详细的经度纬度高度的信息。
https://github.com/seetafaceengine/SeetaFace2
这个问题是所有使用 WordPress 建站到一定规模之后都会碰到的问题，一般人的回答都是泛泛而谈，都是那些常见的处理方式，没有具体怎么去定位 WordPress 慢这个问题的方法，定位之后怎么解决也没有。我也接过很多 WordPress 优化的单子，所以我结合自己经验决定讲讲自己是怎么处理的。
每一个人，每一件物品，在这个地球上都有一个空间位置信息，这就是定位。它非常重要，我们靠它来找到这个人或这件物。
面部特征点定位任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。
面部特征点定位任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。 📷 这项技术的应用很广泛，比如自动人脸识别，表情识别以及人脸动画自动合成等。由于不同的姿态、表情、光照以及遮挡等因素的影响，准确地定位出各个关键特征点看似很困难。我们简单地分析一下这个问题，不难发现这个任务其实可以拆分出三个子问题： 如何对人脸表观图像（输入）建模 如何对人脸形状（输出）建模 如何建立人脸表观图像（模型）与人脸形状（模型）的
面部特征点定位任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。 📷 这项技术的应用很广泛，比如自动人脸识别，表情识别以及人脸动画自动合成等。由于不同的姿态、表情、光照以及遮挡等因素的影响，准确地定位出各个关键特征点看似很困难。我们简单地分析一下这个问题，不难发现这个任务其实可以拆分出三个子问题： 1. 如何对人脸表观图像（输入）建模 2. 如何对人脸形状（输出）建模 3.如何建立人脸表
人脸关键点算法已经从2D人脸渐渐发展变化为3D人脸，2D人脸是给定一副图片，找到图片中人脸关键点，这些关键点都是有着明确语义信息的，或者说都是可见的。而对于3D人脸，本身就是有一个立体结构的，也就是所谓的深度信息。在3D人脸中所要预测出来的关键点数量会远远地多于2D人脸。通过3D人脸关键点定位，能更好的对人脸来进行重构。目前2D人脸对关键点的检测已经相当准确了，从2D过度到3D人脸是一个主要的问题。
自主定位导航是机器人实现智能化的前提之一，是赋予机器人感知和行动能力的关键因素。如果说机器人不会自主定位导航，不能对周围环境进行分析、判断和选择，规划路径，那么，这个机器人离智能还有一大截的差距。那么
RTK测量利用的是载波相位差分GPS技术来实时定位的，正是凭借差分改正和载波相位测距两种测量方法才使得动态定位的精度可以达到厘米级。差分GPS技术是利用了基准站与流动站之间空间的相关性来进行差分改正的，从而将定位的误差削弱。标准的差分GPS原理是将基准站架设在高精度的已知控制点上，通过基准站单点定位确定测站的位置坐标，然后通过实时定位测得的坐标与控制点坐标的比对，从而确定基准站上的定位误差。但在实际生产中，为了提高测量效率，基准站通常也可以架设在未知点上。下文就RTK基准站架设的两种情况进行解释，说明其架设原理。
本文作者张玉坤/刘伟，来自北邮人机与认知实验室。路径规划技术是扫地机器人研究的核心内容之一，机器人定位与环境地图构建就是为路径规划服务的，本文是扫地机器人路径规划中的定位。 相信屏幕前的各位看官应该都
我能做的就是，做好手头的事情确保，就算这事对公司来说又黄了，我也要通过这事有所收获。
近日，来自中科院计算所的人工智能国家队中科视拓宣布，开源商用级SeetaFace2人脸识别算法。
今天跟大家聊一聊如何防范我们的网站被攻击或被快照劫持，一般我们的网站在前期没有什么流量和这个PR值，网站都是很安全的，等我们的网站运行一段时间有权重的时候，或者是PR值大于2的时候，就会引起这个黑客的关注。这个时候我们就要注意网站的安全，要随时去查看一下网站有没有这个被挂吗，有没有被攻击的这种痕迹，根据个人的经验，今天由网站漏洞修复服务商SINE安全技术跟大家分享几点，做到这几点，我们的网站一般来说都没有什么大的安全问题了。
上次说到渠道商务的局限性，权限有限可运作的范围也有限，但对于渠道不能光是坐等资源上门，对于有潜力的APP产品应该懂得挖掘......接触越来越多的开发者以及创业团队不同的想法渠道以及各种运维方式会不断的呈现在面前，合理的选择正确方式将两方面资源有效融合这才是一个优秀商务运营+BD。
第一种：某些大厂的CTO、CEO（根据自己影响力，去编写一些曾经自己nb经历，以及自己对年轻人相关建议，大局观）
“照片分享”是社交场景中比重很大的一部分，当然现在来看视频(特别是短视频)也变得越来越多，而照片又以人像为主，所以我们看到如QQ空间、微博、微信朋友圈里，自拍、合影占据着大量的版面。人脸相关的应用也越来越多：如相机中嵌入人脸检测，拍照时实时将人脸标注出来；又比如一些相册应用，能根据人脸识别进行照片分类；再比如支付宝的扫脸登录，将人脸作为个人身份ID。 这些应用都以人脸检测、人脸识别技术为基础，检测指将人脸定位出来，找到人脸所在位置，而识别则是匹配出这个人脸是谁，不过通常我们将这两项技术统称为人脸识别。随着深
机器之心投稿 作者：余霆嵩 为了能在移动端进行实时的人脸关键点检测，本实验采用最新的轻量化模型——MobileNet-V2 作为基础模型，在 CelebA 数据上，进行两级的级联 MobileNet-V2 实现人脸关键点检测。首先，将 CelebA 数据作为第一级 MobileNet-V2 的输入，经第一级 MobileNet-V2 得到粗略的关键点位置；然后，依据第一级 MobileNet-V2 的输出，采取一定的裁剪策略，将人脸区域从原始数据上裁剪出来作为第二级 MobileNet-V2 的输入；最后，
微信程序小开发的含义及意义： 微信，现如今智能互联网时代当下的社会，几乎没有人不清楚它是怎么一种软件，起初它仅是为了便于人类社交沟通，而现如今购物、转账等多功能都在如火如荼的被人类生活所用。 在此基础之上，微信小程序开发，很多人就不清楚到底是为了从事什么而设立的学名。此项目主要是为了便于企业运营，高效营销所使用，也可以被称之为微商城分销系统。 微信针对每个投资者或者是投资运营商家来说，它都是一个具备先决条件的平台，就如同互联网，其实它也仅作为一个平台而被广大用户所使用。没有互联网这个主体存在，就不可能有各行
引言：埋点是App数据运营中很重要的一个环节。之前我们讨论过用户分群的方式、漏斗转化的改进，但所有App数据的来源是数据采集，很多时候就是App的埋点。 数据只有采集了才能做分析，分析了才能实现价值。 复习请戳： 数据运营实战（一）：细分目标人群，结合用户画像的实践 数据运营实战（二）：细分漏斗画像，改善关键节点 上图是数据运营解决问题的思路，但相对的，数据运营分析的需求，也驱动着数据埋点的优化。 有时候，我们可能会遇到这样的尴尬： 数到用时方恨少！ 木有结论肿么破！ ” 其实，数据埋点比我们想象得有
微信扫一扫识物为直达微信内部生态的新窗口，提供电商、百科、资讯等信息。目前微信扫一扫识物提供的服务有：图像识别、图像搜索、二维码识别、文字提取。
本文，将向大家介绍 CSS 规范中，最新的 Anchor Positioning，翻译为锚点定位。
该文内容较老，但对入门者还是有很强的学习意义，可以了解人脸识别的历程与技术发展。 人脸检测/跟踪 人脸检测/跟踪的目的是在图像/视频中找到各个人脸所在的位置和大小；对于跟踪而言，还需要确定帧间不同人脸间的对应关系。 1.Robust Real-time Object Detection. Paul Viola, Michael Jones. IJCV 2004. 入选理由： Viola的人脸检测工作使得人脸检测真正变得实时可用。他们发表了一系列文章，这篇是引用率最高的一篇。 2.Fast rotatio
最近，Chrome 发布了 Chrome 125 稳定版本，其中我觉得最有亮点的新特性就是 CSS 锚点定位了。
自从2012年Geogle推出自己第一版知识图谱以来，各大互联网企业也纷纷推出了自己的知识图谱产品。知识图谱是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，它提供了从“关系”的角度去分析问题的能力，是关系最有效的表达方式，目前在营销、交通、风控场景，知识图谱均有应用。今天，我们从反欺诈的角度浅谈知识图谱的构建与应用。在互联网金融行业，不少的欺诈案件会涉及到复杂的关系网络，而知识图谱可以帮助我们更有效的分析复杂关系中存在的特定的潜在风险，可以提高贷前信审和贷后监控的效率，对于金融风险的控制也有着极大
报告显示，到目前为止，微信及WeChat的合并月活跃账户高达11.12亿，相当于每2个中国人就有一人使用微信。而根据腾讯微信官方消息，截止2019年8月，微信公众账号已经超过了2000万个。
直线检测是经典的底层视觉任务，对一些视觉任务，如自动驾驶、场景3D建模、无人机地平线检测等不可或缺。我们熟知的霍夫变换，就是解决直线检测问题的经典算法。然而，传统算法缺乏鲁棒性，只能受限于简单的应用场景。如今在充分的标注数据支持下，基于神经网络的直线检测算法对检测精度和鲁棒性有了很大提升。在数据驱动下，通过神经网络解决底层视觉任务，效果一般会更好。
学习CAD制图其实不难，主要还是看个人，下面是学习啦小编带来关于cad的零基础自学教程的内容，希望可以让大家有所收获!
大家好，今天为大家带来的文章是—— PVNet: Pixel-wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation。
作者简介 朱天超，携程技术中心基础业务研发部iOS开发工程师，从事一线iOS开发，偶尔也写写脚本做些工具。 *视频时长约38分钟，请在WiFi环境下观看* 小程序是一种不需要下载安装即可使用的应用。它实现了应用“触手可及”的梦想，用户扫一扫或者搜一下即可打开应用；也体现了“用完即走”的理念，用户不用关心是否安装太多应用的问题。 早在2016年9月，携程就获得小程序内测名额，在对微信文档规则调研、确定需要开发的业务之后，就开始了风风火火的开发。 回顾三个多月的开发过程，其中碰到了各种问题，也尝试了一些解决办
http://www.tensorinfinity.com/paper_156.html
前面我们介绍了《C++ OpenCV特征提取之SURF特征检测》，这一篇我们在介绍一下SIFT的特征提取。
李飞飞、吴佳俊等人发布多感官物体数据集 OBJECTFOLDER 2.0。是否准备好从 ImageNet 时代走向 OBJECTFOLDER 时代？ 编译｜OGAI 编辑｜陈彩娴 近年来，以物体为中心的多传感器学习显示出了巨大的潜力。然而，以往的物体建模工作与现实的差距还很大。为此，李飞飞团队曾发布 OBJECTFOLDER 1.0 据集，包含 100 个具有视觉、听觉和触觉数据的虚拟物体。然而，该数据集的规模较小，多传感器数据的质量较低，让利用该数据集训练的模型不能很好地泛化到现实场景中。 在本文中，李
把消息发到群里，想去的、不去的，大家意见不一、七嘴八舌，还有人插科打诨……有效信息一下子就刷掉了。
起势不过数年的新茶饮赛道，已成当下竞争最为胶着的红海。特别是在一线城市增速变慢并出现饱和迹象后，喜茶、奈雪的茶等一众风头正盛的茶饮品牌，开始把更多的目光投向以三四线城市为主的下沉市场，开始大举扩张之旗。
机器之心专栏 腾讯优图实验室 针对人群计数这个挑战，现有的人群密度图回归是不是最优解决方案？针对小尺度高密集场景，检测技术是否还有用武之地？针对更为廉价的人头中心点标注，我们还能做检测吗？本文展示了一项全新的范式，来解答上述几个问题。 在本年度的计算机视觉顶会 ICCV 2021 上，腾讯优图实验室提出了点对点网络（Point-to-Point Network，P2PNet），业界首创直接预测人头中心点的人群计数新范式，能够同时实现人群个体定位和人群计数，该算法在 2020 年 12 月份刷新 NWPU 榜
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