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【DNS 解析】如何验证自己的域名,正确地解析到了自己的云服务器上?用Python一行代码搞定

上一期我们分享入门级教程了:使用腾讯云DNS解析 + Github Pages,免费搭建个人网站 (给小白的保姆级教程)今天我们分享一个进阶教程:如何自己的域名通过DNS解析,绑定到自己的云服务器上? 并且用一行Python代码,验证绑定成功。 0、工具准备一个你自己的域名:本文继续用我在腾讯云购买的域名【python4office.cn】来举例一台腾讯云的服务器:2核/2G/4M开通DNS服务:这一步在购买域名后,是默认开启的1、配置DNS解析 图片2、验证是否绑定成功我们使用python来进行验证。 安装python-office这个库pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple python-office -U1行代码进行验证# 导入这个库

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如何快速搭建一个大型基于深度学习的项目来验证自己的idea

我们实现我们自己的项目时大部分代码都可以在Github上找到,能找到就不要自己写,这里面考验的主要能力是搭建大型项目的能力,而不是某个具体模块的实现。 有的Github项目只涉及1个数据集,有的涉及到4个数据集,应该选择四个数据集的代码作为自己的数据集读入部分。 如果使用了Dectron或MMdetection,我们只需将核心代码拿出即可,然后根据自己的idea对核心代码进行修改。第三步、调试训练代码:模型和损失修改完成后,下来不管效果将整个训练代码调通。 第四步、调试测试代码:测试代码大部分也能在Github上找到,应该选简单的,然后根据自己需求进行更改。第五步:调参调整网络结构、损失,以及损失中的超参数,重复三、四步。 注意:能适用开源项目比如Dectron或者MMdetection就不要自己定义,因为这种代码一般比较标准。打训练代码和测试代码首先应该寻求调试通,然后在检查结果对不对。

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    人脸识别限时特惠,10万次资源包仅需9.9元!!

    基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务

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    “微信身份证”AI显神威,人脸识别误判率百万分之一

    今后,你不用每天随身带着身份证满世界跑,只要掏出手机就能搞定一切。 如何get身份证“微信身份证”? 通俗点说,“微信身份证”或“网证”就是身份证的网络版或电子版。 证明“你是你自己”?刷脸吧 在现实生活中,虽然证明“你妈是你妈”有点奇葩,但有了微信身份证,证明“你是你自己”就轻松了许多。 “微信身份证”办理成功后,如果遇到需要证明“你是你自己”的场景,只要通过“网证+刷脸”模式就可以搞定,无需再携带实体身份证和留存身份证复印件。 人脸识别误判率百万分之一 刷脸验证的环节,使用的是腾讯优图实验室的人脸识别技术。 今年初,腾讯优图实验室在国际权威人脸识别数据库LFW上,在无限制条件下人脸验证测试(unrestricted labeled outside data)中提交的最新成绩为99.80%,提升了上次99.65%

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    全国通用的「微信身份证」来了!这里有一份最全的申请攻略 | 国家队

    作者:李诚慧 如何证明「我是我」? 相信很多跑过政务窗口的朋友都深有感触,不管是去政府办事窗口还是银行,没有一张身份证就什么都做不了。近到住酒店、去网吧,也少不了身份证。 2017 年 12 月 25 日,在广州南沙签发了全国首张「微信身份证」,并且,据知晓程序所知,目前全国各地的身份证已经都可以申请「微信身份证」,下面知晓君就来教你如何拿到一张微信身份证。 随后,在小程序中进行人脸识,并朗读相应数字,即可领取「网证 CTID」并保存到微信卡包了。 ? 办了「网证 CTID」之后,如果遇到需要证明「你是你自己」的场景,只要通过「网证+刷脸」模式就可以搞定,无需再携带实体身份证和留存身份证复印件。 举个例子,比如说你在政务窗口办理业务,需要证明「你是你自己」,只需打开「微警认证」app 或者「网证 CTD」小程序,扫一扫窗口设备,发出的「验证动态二维码」进行身份识别,按照提示指引完成脸部识别,提示

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    人脸识别,一行代码就能搞定

    什么,只要一行代码就能搞定人脸识别?当然是假的啦。 虽然不能一行就搞定,依靠python强大的人脸识别包,只要十多行代码完全可以实现人脸识别的功能。这就叫站在巨人的肩膀上,看得更高更远。 linux下安装比较简单,命令行下几行代码就搞定,windows安装见这里。 所有工作准备好之后,使用pip安装: pip install face-recognition 人脸检测 如何检测一张图片中的人脸? face-recognition把带人脸的图片看成是由像素组成的二维数组,使用face_locations方法返回识别到的人脸的坐标(上下左右)。 人脸识别 既然能够识别出有没有人脸,有可能知道这个人是谁吗?当然可以了,前提是你要提供一张包含某个人脸的照片。

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    【杂谈】如果你想快速系统掌握计算机视觉大部分领域,学习人脸图像是唯一选择

    另一方面,工业界应用的时候不仅要做检测,还需要做跟踪平滑,此时常常需要应用卡尔曼滤波等传统算法,而不仅仅是一个模型就能搞定,更复杂完整的项目,才能更好地锻炼能力。 图像分类和检索 没有人不知道图像分类问题,而为我们所熟悉的人脸识别系统,其中一条典型的技术路线就是图像分类+验证+检索模型的组合。 ? 以上图DeepFace为例,它首先对输入人脸经过3D对齐,然后使用数据集训练一个人脸分类器得到人脸特征提取网络,最后使用Siamese网络训练人脸验证网络。 另外,如何逼真地重建出人脸的细节信息,如何在二维的人脸被遮挡后还能进行重建,都是当前人脸重建领域要解决的难题,研究起来有足够的技术深度,一旦攻克也有大量商用场景。 ? 怎么规划学习路线 上面说了这么多,无非就是想告诉大家,作为打算长期在计算机视觉有所建树的同学,人脸图像是非常值得研究的,也是不可能绕过的,那么如何长期学习相关知识呢?下面介绍我们的两个内容。

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    写给设计师的人工智能指南:图像

    验证码的识别,属于比较简单的图像识别技术:简单的图像分类器。 ? 如果我们的特征库足够强大,那随便啥验证码都可以完美识别啦。 是不是这么说? 再看难一点的图像识别类型: 人脸识别。 我们可以打开支付宝,体验下人脸识别; ? 我是觉得还可以,不知各位体验如何? 那么,人脸识别是什么技术呢? 2、做人脸对齐,人脸识别和人脸中的五官识别 3、实现监控视频的行人识别与跟踪 关于人脸识别这块,还可以试试科大讯飞的开放平台提供的服务,提供一张图像,科大讯飞返回一张坐标。 同时帮助商家完成设计、排版、上架等一系列的工作,而且最快只需要几分钟就可以全部搞定。 ? 深绘的技术类似于人脸识别相关技术,只是应用在服装模特照片上。

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    综述 | 基于深度学习的目标检测算法

    计算机视觉是人工智能的关键领域之一,是一门研究如何使机器“看”的科学。图像目标检测又是计算机视觉的关键任务,主要对图像或视频中的物体进行识别和定位,是AI后续应用的基础。 应用包括人脸识别、车牌识别和卫星图像分析。例如,零售和时尚等行业在基于图像的搜索中使用了图像分割。自动驾驶汽车用它来了解周围的环境 目标检测和人脸检测 这些应用包括识别数字图像中特定类的目标实例。 语义对象可以分类成类,如人脸、汽车、建筑物或猫。 人脸检测 - 一种用于许多应用的目标检测,包括数字相机的生物识别和自动对焦功能。算法检测和验证面部特征的存在。例如,眼睛在灰度图像中显示为谷地。 那么为了让大家更好地掌握 图像分类和分割 ,现邀请到人工智能实战专家的唐宇迪博士,专为深度学习的同学开设了图像目标检测算法训练营【实战篇】 2天搞定 图像目标检测算法及实战 从理论基础到核心原理 集中精力各个击破

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    综述 | 基于深度学习的目标检测算法

    计算机视觉是人工智能的关键领域之一,是一门研究如何使机器“看”的科学。图像目标检测又是计算机视觉的关键任务,主要对图像或视频中的物体进行识别和定位,是AI后续应用的基础。 应用包括人脸识别、车牌识别和卫星图像分析。例如,零售和时尚等行业在基于图像的搜索中使用了图像分割。自动驾驶汽车用它来了解周围的环境 目标检测和人脸检测 这些应用包括识别数字图像中特定类的目标实例。 语义对象可以分类成类,如人脸、汽车、建筑物或猫。 人脸检测 - 一种用于许多应用的目标检测,包括数字相机的生物识别和自动对焦功能。算法检测和验证面部特征的存在。例如,眼睛在灰度图像中显示为谷地。 那么为了让大家更好地掌握 图像分类和分割 ,现邀请到人工智能实战专家的唐宇迪博士,专为深度学习的同学开设了图像目标检测算法训练营【实战篇】 2天搞定 图像目标检测算法及实战 从理论基础到核心原理 集中精力各个击破

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    吴琛:智慧工地——履约考勤系统的应用实践

    以及如何实现智慧的履约考勤。考勤就是考查出勤,通过这个方式获取员工或者团队个人在某个特定的场所,特定的时间段内的情况,履约广泛来说就是履行约定,对合同中的双方来说就是行使自己的权力和义务。 2017年之后大量的采用了腾讯云的技术服务,只要一台机器做了备案,其他的服务器也能够很快进入备案,服务器的部署以及应用部署基本上半个小时之内就能搞定。腾讯云短信也很有自己的特点,支持签名的设置。 人脸识别考勤机主要是针对固定点人员的考勤,数据上传到云端进行真实性验证。移动端考勤在验证上加了人工智能技术。当然它这个人员登录的时候首先由PC端录入人员的信息,用户通过手机号码登录手机端。 那么打卡的时候对于人脸进行识别,如果你识别的过程当中包括你的照片或者位置异常,会有相应的记录提醒。 17.png 同时用户也可以完成自己的打卡记录,包括岗异常考勤的信息查询。请假申请等相应的管理。 对于所有进出工地施工人员,特别是重要的设备包括塔吊、升降机等设备实现人脸验证的操作,确保每项工作有迹可循。

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    Infiltrate2019议题学习

    0x209F8627 => 0x209F8783(可执行) TLBI ALLEL3:清除TLB缓存,保持数据一致,使页表修改可被CPU感知到 调用 0x209F8000,触发shellcode执行 最后演示如何利用该漏洞绕过华为手机的人脸验证 ,包括篡改人脸匹配分值、活体检测结果。 Trusted Apps on Samsung’s TEE Blue Frost Security出品,举了几个三星漏洞的例子: TA的栈溢出案例:由于只有NX(没有栈保护和ASLR),所以直接上ROP搞定的 共享内存Double Fectch漏洞:TA在验证和使用命令数据的时间窗口内,可能被篡改数据,实现任意读写 ?

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    36小时,造一个亚马逊无人商店 | 实战教程+代码

    他们只用了不到36个小时,就搞定了一切,而且还把整个教程公布了出来。 首先,得有一套文档,列出全部需要做/可以做的事情;然后就是根据文档,去分模块实现。 当要验证顾客的照片时,就需要把它送到/verify终端那里,终端返回一个匹配可能性最高的face_id。 在实际应用中,自己用TensorFlow搭一个人脸识别应用可能比用这种API更好,但是36小时hackathon嘛,API挺好用的。 至于人脸检测技术,Google有一套非常棒的API,能够很好地检测出人脸。 进行验证,然后与Firebase数据库同步,更新顾客在店内的状态。

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    奔走相告!登机忘记带身份证 刷个“二维码”就能行

    如何玩转“乘机证明”小程序? 只需打开小程序“乘机证明”,没带身份证的你也可以不慌不忙,优雅乘机。 操作非常简单,是这样的—— ? 输入手机号验证 ? 眨眨眼张张嘴进行实名活体验证 ? 最后,就搞定了! ? 专属于你的临时乘机证明二维码60秒即刻生成成功,7天的有效期也能让你无需反复申请。 3、统一后台管理,全国各地机场仅需安装扫码核验设备,即可使用 聊聊“乘机证明”小程序背后的技术 活体检测:活体检测, 主要针对高安全性要求的人脸核身验证而研发的一种技术, 防止照片、视频、静态3D建模等各种不同类型的攻击 ; 唇动活体模式结合随机生成四位数字引导用户产生唇部动作,进行辅助验证唇动+人脸识别+视频同步, 可以有效抵抗照片、视频、静态3D模型的攻击。 1:1人脸比对:根据人的面部特征, 自动进行身份鉴别的一种技术, 即通过人脸特征提取和相似度对比来判断是否为同一人。

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    从架构分析到代码,Amazon无人超市是这样诞生的|附教程

    他们只用了不到36个小时,就搞定了一切,而且还把整个教程公布了出来。 首先,得有一套文档,列出全部需要做/可以做的事情;然后就是根据文档,去分模块实现。 他们给自己的“山寨”Amazon Go起名叫EZShop,由这六大模块构成: ? 当要验证顾客的照片时,就需要把它送到/verify终端那里,终端返回一个匹配可能性最高的face_id。 在实际应用中,自己用TensorFlow搭一个人脸识别应用可能比用这种API更好,但是36小时hackathon嘛,API挺好用的。 进行验证,然后与Firebase数据库同步,更新顾客在店内的状态。

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    深度人脸识别算法串讲

    在这里,将论文内容结合我自己的理解和在工作中进行的探索展开,分享给大家。 如何搭建一个人脸识别系统 人脸识别基本概念 两个主要场景:人脸验证/人脸比对,人脸识别 ? ? ? 评价指标:Acc,FAR-TAR,ERR ? 一个人脸识别系统的基本流程:人脸检测-预处理-人脸表示-匹配 ? ? ? ? ? ? ? ? ? DeepFace在进行人脸识别的过程中主要分为以下步骤: 1.人脸检测 2.3D对齐 3.人脸表示(CNN特征提取) 4.人脸验证 1. 人脸检测与对齐 ? 2. 人脸表示 ? 3. 人脸特征的归一化 ? 4. 度量学习 ? 5. 实验结果与总结 ? ? FaceNet ? ? ? ? ? CenterLoss ? ? ? ? ? 如何搭建一个人脸识别系统 ?

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    人脸识别到底怎么用

    由于最近工作比较忙,自己的公众号给落下了,于是抽空写些东西。 一是作为自己经验的回忆录,二也希望有类似经验的朋友可以给些自己的想法和经验,公众号回复比较慢,可以直接加我微信shimilysj或者qq:124954495 前段时间和第三方人脸识别供应商对接,写了一个 让我对人脸识别有了一个新的意识。后来公司需要做个人脸识别的一些应用场景,根据这些场景,看看哪些符合公司的需要。于是自己规划了下。 只要民政处有相关人脸底库信息,刷脸直接搞定啦,以后结婚都可以直接刷脸啦。 (好消息! 图14 人脸识别对比 15.嫌疑人定位 参考(3),当你有一个疑犯的头像,你想找到这人,该如何定位他呢。

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    【315 AI技术追踪】人脸识别一夜躺枪?支付宝、商汤、云从等回应

    人脸识别技术近年来持续火热,那么真实的行业发展状况如何?商业化应用中是否真的会如此轻易就被攻破?来看看专家们怎么说。 而被测系统之所以只检测个别部分,主要是为了在移动端节能,减少计算负担,提升验证速率。 孔华威认为,随着芯片的发展和5G的普及,这些问题很容易就能得到解决。 “躺枪”公司如何回应? 而直呼“躺枪”的支付宝,也给出了自己的回应: 1、支付宝的人脸识别在识别前会进行活体检测 目前,支付宝的人脸识别准确率超过99.6%,结合眼纹等多因子验证,准确率能达到99.99%,超过肉眼识别97%的准确率 目前,支付宝只对在当前手机上用密码登录成功过的用户才开放人脸登录,并不会出现只通过人脸信息验证就在陌生手机上登录成功的情况(如果想试,可以试试用别人的手机来刷脸登录,看能不能登自己的账号)。 而即便自己的手机丢了,且没有设置开机密码,也不用担心,因为要用支付宝支付得用支付密码,而人脸识别是没法代替支付密码的。 另外,如果因为人脸登录出现状况导致账号资金损失,会进行全额赔偿。

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    YOLOv5模型部署TensorRT之 FP32、FP16、INT8推理

    onnx表示导出onnx格式的模型文件,支持部署到: - OpenCV DNN- OpenVINO- TensorRT- ONNXRUNTIME 但是在TensorRT上推理想要速度快,必须转换为它自己的 使用tensorRT推理 YOLOv5 6.x中很简单,一条命令行搞定了,直接执行: python detect.py --weights yolov5s.engine --view-img --source 搞定了Calibrator之后,需要一个验证数据集,对YOLOv5来说,其默认coco128数据集就是一个很好的验证数据,在data文件夹下有一个coco128.yaml文件,最后一行就是就是数据集的下载 但是我也懒得再去下载COCO数据集, COCO训练集一半数据作为验证完成的量化效果是非常好。 轻松实现经典视觉任务 教程推荐 | Pytorch框架CV开发-从入门到实战 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识三 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识二 OpenCV4.5.4 人脸检测

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    速递 | 人脸口罩检测数据+模型+代码+在线网页体验,通通都开源了

    在本项目中,我们使用的是SSD架构的人脸检测算法,相比于普通的人脸检测模型只有人脸一个类别,而人脸口罩检测,只不过是增加了一个类别,变成戴口罩人脸和不戴口罩的人脸两个类别而已。 其实,做这个项目,笔者使用个人实现的检测框架,只用两个小时就搞定了训练部分。但是,为了整理数据,笔者花了整整两天的时间。 最初,笔者使用了B站一个本科生小伙公开的的1千多张图片训练了一个模型,但是该数据集比较单一,很容易出现用手捂住嘴巴,模型就认为是戴口罩这种问题,后面,笔者决定自己整理数据集。 我们最终对数据进行了随机划分为训练集和验证集。下表是数据统计。 来自WIDER Face来自MAFA共计训练集张311430066120验证集张78010591839 关于数据部分,我们就介绍到这里。 最终的模型在验证集上的Precision-Recall曲线如下图所示: ?

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